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新一代天气雷达三维组网产品在人工防雹的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于冰雹云的雷达三维拼图反射率分布形态特征,提出在人工影响防雹作业中识别冰雹云的6个候选指标,分别是组合反射率、云回波顶高、最大反射率回波顶高、垂直累积液态水含量、垂直累积液态水含量密度以及垂直累积液态水含量跃增值。基于新一代天气雷达组网数据应用风暴跟踪(SCIT)算法实现风暴跟踪并计算部分指标,形成模糊逻辑判断方法,确定防雹作业区域。结果表明,应用该方法对北京、江西的多个降雹个例进行三维风暴单体的冰雹云识别试验,对比地面降雹观测数据,计算多个个例模拟命中率77%,误报率26%,空报率22%。考虑组合反射率三维形态分布特征的模糊逻辑法可以较好地识别大部分可作业冰雹云,跟踪模拟效果较好,有利于在人工影响防雹作业中的有效应用。 相似文献
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基于新一代天气雷达三维组网产品,利用改进后的对流风暴跟踪(SCIT)算法,对2013年3月22日发生在江西省北部地区的一次降雹天气过程进行冰雹回波识别和跟踪分析。选用能反映冰雹云特征的6个基于雷达反射率三维拼图的人工防雹作业指标,借助经验阈值形成人工防雹作业条件的模糊逻辑判断方法。以地面降雹实况记录为检验标准,对改进后的SCIT算法的识别结果进行检验。结果表明,改进后的SCIT算法共识别出可实施人工作业的冰雹云对流单体4个,不仅多于观测到的地面降雹站点数(3个),也多于未改进的SCIT算法识别出的冰雹云回波单体数,且识别出的位置与实况完全一致,表明应用改进后的SCIT算法有助于增强人工防雹作业的准确率。 相似文献
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冰雹是对流性天气常见的灾害之一,雷达是识别冰雹强有利的工具,为克服现有方法主观性强、特征量阈值不明确以及虚警率高的不足,探究机器学习算法用于冰雹识别的可行性,基于决策树算法利用2015年1月1日—2021年12月31日鄂东地区冰雹灾情资料、武汉多普勒天气雷达以及探空资料,将湿球温度高度引入冰雹识别因子中,并根据命中率、虚警率和临界成功指数定量评估其识别能力。结果表明:仅包含回波强度的决策树(强度决策树)和包含回波强度和湿球温度高度的决策树(强度-高度决策树)均能有效识别冰雹,强度-高度决策树较强度决策树的命中率和临界成功指数均小幅提高,且虚警率明显降低;强度决策树识别冰雹的关键因子为组合反射率因子,底层多为0.5°和1.5°仰角反射率因子,强度-高度决策树的关键因子为0.5°仰角反射率因子,底层多为风暴的整体强度属性;个例分析显示强度-高度决策树减少了湿球0℃层高度较高时的虚警次数,展现出良好的应用前景。 相似文献
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雷达资料对贵州春季冰雹云识别初探 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2004年以来有雷达数据的25个贵州春季冰雹个例资料,基于贵阳、遵义和兴义3部天气雷达基数据,计算雷达回波顶高（ET）、垂直累积液态水含量（VIL）、组合反射率因子（CR）、制作反射率因子垂直剖面（RCS）产品,研究冰雹发生前后雷达回波的演变情况,找出冰雹发生前后以上产品的临界值和变化特征,从而对冰雹云进行雷达识别。经过对个例的分析研究发现：45 dB z以上的雷达回波能较好地识别冰雹云,结合0℃层高度和-20℃层高度,可较好的判断冰雹的大小;冰雹发生前1～2个体扫到冰雹发生时刻,VIL出现陡增现象。 相似文献
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近年来我国极端灾害性天气频发,造成了重大人员伤亡和财产损失,随着防灾减灾工作的推进,龙卷等中小尺度强对流灾害性天气的预警预报工作的关注度正逐步提升。现有龙卷检测算法基于对新一代天气雷达基数据在多个仰角和体积扫描中进行阈值判断得到龙卷涡旋特征TVS,在自适应协同观测背景下表现为自适应策略同步较慢,预警预报准确率不高,提前预警时间短。使用机器学习算法结合龙卷在雷达反射率、径向速度和速度谱宽的多重特征能有效提高龙卷识别的准确率和预警时间,能提高组网雷达的协同观测能力。基于随机森林的龙卷检测算法（TDA-RF）,使用CINRAD雷达历史龙卷数据作为训练集,通过随机森林算法对训练集进行分类学习得到龙卷预测模型,使用预测模型对实时雷达数据进行龙卷检测。试验结果表明,TDA-RF算法能有效识别不同强度的龙卷,较TVS龙卷检测算法能给出龙卷区域的分类概率值,无需对龙卷特征时空连续性进行判断;TDA-RF算法对多个特征进行综合判断具有较好的抗干扰能力,使基于组网雷达的龙卷预警时间最高可达18分钟。 相似文献
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利用2005-2007年5—9月榆林雷达站观测资料和同期的常规高空、地面观测资料及榆林市境内的冰雹灾情资料,对其中的14次冰雹天气过程分析,重点考察冰雹产生过程中冰雹云在新一代天气雷达图上的演变特征。通过对地面降雹资料和相应的雷达产品资料分析,结果表明：榆林新一代天气雷达对责任区内的冰雹预报预警具有较好的指示作用。冰雹云识别指标为：强反射率因子区（回波强度≥50dBz）在-20℃层高度附近及以上,且强回波强度越强,高度越高,愈有利于大冰雹的产生;反射率因子剖面图上出现有界弱回波区（BWER）或弱回波区（WER）,区域的大小影响降雹的持续时间和冰雹的大小;垂直累积液态水含量VIL的大值区（≥40kg／m^2）代表降冰雹的潜势,VIL值越大。降大冰雹的潜势越大。三体散射现象可作为冰雹的预报指标。 相似文献
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基于业务观测、历史灾情及互联网媒体等多源数据整编形成强对流天气人工智能应用训练基础数据集（Severe Convective Weather DataSet for AI application,SCWDS）。SCWDS包括2012—2019年中国大陆区域的雷暴、雷暴大风、短时强降水、冰雹及龙卷5种强对流天气,共184865个个例（站次）,9256405个样本,每个样本包含强对流天气过程标注及对应时空窗口范围内的地面观测数据、探空数据、闪电定位数据、雷达基数据、卫星多通道数据和再分析产品等。雷暴、短时强降水、冰雹主要出现在6—8月,雷暴大风主要出现在4—5月,龙卷主要出现在6—8月和4月。短时强降水发生时间呈03:00—04:00（北京时,下同）和15:00—16:00时段双峰分布,雷暴、雷暴大风、冰雹、龙卷主要发生在13:00—19:00时段。雷暴主要出现在华南、江南及青藏高原、云贵高原,雷暴大风主要出现在华北北部及江南沿海,短时强降水主要出现在西南、华南、江南及黄淮江淮地区,冰雹主要出现在青藏高原、云贵高原及华北北部。SCWDS作为机器学习模型训练的基础数据,为强对流天气智能识别和预报应用提供数据支撑。 相似文献
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使用2019年广东S波段双偏振雷达观测的冰雹和非冰雹数据,统计得到冰雹和非冰雹的雷达反射率Z、差分反射率ZDR和相关系数CC先验概率密度分布,采用贝叶斯方法,根据雷达参量在冰雹和非冰雹条件下的概率以及冰雹和非冰雹的先验概率来确定某一距离库上所测到的（Z、ZDR、CC）所代表冰雹和非冰雹的概率,并用两个个例,比较分析了WSR-88D冰雹识别算法和贝叶斯方法对冰雹识别的效果,分析表明,两种方法都能较准确地识别出冰雹云,但是贝叶斯方法识别范围较大,这可能与华南地区多为雨夹雹有关。 相似文献
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该文确定了冰雹天气的5个雷达识别指标和不同季节识别指标对应的隶属函数,采用等权重系数法建立了基于模糊逻辑原理的冰雹天气识别算法。应用雷达回波拼图数据、冰雹灾害报告和常规探空资料,对2008—2012年华北地区103个冰雹样本进行了识别效果检验,给出了识别评分结果、识别提前量和冰雹位置等。结果表明:华北区域性冰雹的识别命中率、虚警率和临界成功指数分别为73.9%,36.4%和51.9%,其中石家庄地区的零散冰雹能够被完全识别,最大直径超过30 mm冰雹对应风暴单体综合识别判据在0.85以上;在空间分布上,被识别到可能出现冰雹的风暴单体区域和实况有冰雹的测站空间分布基本一致,冰雹出现位置一般位于强风暴单体的周边区域;相对单要素识别,综合识别算法识别准确率有所提高,识别范围得到改善,自动化程度也较高;冰雹被识别到的最早时间普遍早于冰雹出现时间,平均提前量为30 min。 相似文献
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A deep learning objective forecasting solution for severe convective weather(SCW) including short-duration heavy rain(HR), hail, convective gusts(CG), and thunderstorms based on numerical weather prediction(NWP) data was developed. We first established the training datasets as follows. Five years of severe weather observations were utilized to label the NCEP final(FNL) analysis data. A large number of labeled samples for each type of weather were then selected for model training. The local temperature, pressure, humidity, and winds from 1000 to 200 h Pa, as well as dozens of convective physical parameters, were taken as predictors in our model. A six-layer convolutional neural network(CNN) model was then built and trained to obtain optimal model weights. After that, the trained model was used to predict SCW based on the Global Forecast System(GFS) forecast data as input. The performances of the CNN model and other traditional methods were compared. The results show that the deep learning algorithm had a higher classification accuracy on HR and hail than support vector machine, random forests, and other traditional machine learning algorithms. The objective forecasts by use of the deep learning algorithm also showed better forecasting skills than the subjective forecasts by the forecasters. The threat scores(TSs) of thunderstorm, HR, hail, and CG were increased by 16.1%, 33.2%, 178%, and 55.7%, respectively. The deep learning forecast model is currently used in the National Meteorological Center of China to provide guidance for the operational SCW forecasting over China. 相似文献
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利用多普勒雷达三维拼图产品和石家庄新乐雷达站单多普勒雷达产品,对比分析了2008年6月23日发生在河北省中南部的一次强对流天气过程。结果表明：反射率因子和回波顶高拼图产品展现了整个对流系统自西向东发展、演变的全貌,为全面跟踪灾害性天气影响的时间和地点以及短时、临近预警提供有利依据。同时,根据反射率因子剖面图,不仅可以提前10－20 min对冰雹或大风天气做出预警,而且还可以从回波垂直剖面的形状区别冰雹或者大风,明显的回波悬垂、弱回波区和回波墙是发布冰雹预警的充分而非必要条件。 相似文献
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X波段双偏振雷达具有时空分辨率高、易于布网的特点,但散射特性差异和衰减影响使现有S波段雷达的相态识别和拼图算法不适用于X波段双偏振雷达。该文针对X波段相态识别及拼图产品的关键技术开展研究,提出基于准垂直剖面的融化层识别方法、基于数据质量的置信度阈值调整方法、基于统计的隶属函数参数改进方法和基于衰减程度的拼图融合方法。通过对比改进后可有效提升水凝物相态识别结果的可靠性和多雷达拼图结果的合理性。在2016年汛期北京典型个例中,融合后的X波段雷达网与当地S波段业务雷达相比能够提供更精细的回波结构和水凝物相态分布,有效缓解S波段雷达在近处探测能力降低的问题,识别的降雹区与地面观测相符。 相似文献
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基于天气雷达风暴识别跟踪信息STI（Storm Tracking Information）拼图技术设计与应用,对该技术在江西雷电、雷暴大风、冰雹等强天气监测预警能力进行了分析。结果显示：通过对江西8部天气雷达的STI产品进行雷达算法解码,建立STI数据库,按照雷达拼图时间间隔,从数据库中调入STI数据进行15 min、30 min、45 min和60 min路径显示,形成多部雷达的组合STI产品。组合STI产品弥补了单部雷达的不足,对于判断未来1 h回波的移动方向、移动速度有明显的指示意义。而密集指向区对应于回波未来位置的确定效果更好,考虑到整体移向的修正位置更佳,在多次飑线、冰雹等强天气过程中得到了验证。组合STI产品还有助于识别回波系统,对于多个系统并存的天气过程中有很好的对照价值。密集指向区的出现说明回波系统进入发展旺盛期,密集指向区的消失预示着回波系统明显减弱。 相似文献
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双偏振雷达观测特征参量（如相关系数、差分反射率等）能有效抑制地物、超折射、电磁干扰、海浪和晴空等非降水回波。在上海南汇WSR-88D双偏振雷达非降水回波识别算法基础上,对我国升级布网且纳入业务运行的CINRAD/SAD双偏振雷达数据进行算法测试、算法模块适应性改进,利用江苏、广东的双偏振雷达观测冰雹、融化层、台风降水及各种杂波个例进行算法检验评估,并在组网拼图中展示质量控制效果。结果表明:总体上算法对非降水回波的识别准确率达到95.2%,降水回波的误判率为2.6%。但对夏秋季节夜晚的大面积晴空回波算法识别准确率低于90%,有待尝试利用深度学习方法改进。 相似文献
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利用常州站和泰州站双多普勒天气雷达探测数据,结合常规观测资料和ERA5再分析资料,综合分析了2019年7月6日一次强对流天气过程的天气形势、雷达回波强度演变特征和双多普勒雷达反演的三维流场信息。重点利用双多普勒雷达径向速度资料反演出格点流场,并结合回波特征分析雹云的结构。结果表明:强对流天气过程中,江苏受高空冷涡影响,在高空冷槽、高空急流、低层切变线和地面辐合线的配置条件下,形成了上干冷、下暖湿的层结不稳定结构。本次过程中,雹云不仅具有典型的强对流单体雷达回波特征,在中层强回波中心处,还有明显的“S”型水平流场结构。雹云的低层,是明显的辐合与旋转配置的水平流场。深厚的零线结构是成雹的典型特征。 相似文献
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该文利用基于格点冰雹识别的研究成果,结合ARPS风暴数值模式的输出结果,提出基于风暴数值模式的冰雹临近预报方法,即用风暴数值预报的水物质场反演的反射率因子场作为冰雹的预报因子,并通过建立基于格点的强冰雹识别算法作为冰雹预报模型,从而对冰雹的落区及大小做出预报。与一般的冰雹预报模型相比,新的方法有以下特点：选取的冰雹预报因子物理意义更加明确,更加全面;建立的冰雹预报模型比较稳定;建立冰雹预报模型的过程相对简单。新的方法在一次强冰雹过程中得到了成功应用,在3h的临近预报中基本准确预报了强冰雹的落区位置。 相似文献
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通过对2020年1月广西新一代天气雷达基本反射率因子拼图产品中存在径向干扰回波的166个样本进行分析,提出一种基于径向数据特征分析的径向干扰回波识别方法:径向数据判定法(Radial Data Determine,RDD)。径向数据判定法方法通过建立4个特征参数来描述反射率因子纵向和横向的数据特征,基于决策树方法识别出径向干扰回波。运用径向数据判定法对该166个样本进行回算,发现径向数据判定法不仅能识别出小幅度的径向干扰回波,而且能有效识别出大幅度高强度的径向干扰回波,识别和滤除效果良好。经过对2019—2020年不同天气过程下的约3 784个样本(包括有或无干扰回波)进行了应用检验,同样发现径向数据判定法对径向干扰回波的正确识别率高,误识别损失小,具有良好的泛化能力和业务应用前景。最后,给出了径向数据判定法应用中存在的问题和未来工作展望。 相似文献