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目前业务上0—1 h对流天气临近预报仍旧以客观外推为主,采用不同外推算法,得到雷达回波以及降水的外推临近预报。以业务应用为目标,开展了变分回波跟踪算法在强对流天气临近预报中的应用研究。利用京津冀地区的8部新一代多普勒天气雷达逐6 min雷达组网拼图资料,选取2016—2018年夏季发生在京津冀地区的18个典型对流个例,开展变分回波跟踪算法和交叉相关法的0—1 h临近预报对比试验及检验评估。与传统的交叉相关法相比,变分回波跟踪算法采用变分技术求解雷达回波运动矢量场,在计算中使用两个严格的约束条件,运用迭代法进行求解,其得到的运动矢量场更为准确。结果表明,变分回波跟踪算法优于传统的交叉相关法,得到的30、60 min内雷达回波的形状、位置及强度的外推预报和实况更接近,定量检验评分更高:（1）京津冀地区4次典型对流天气过程临近预报对比试验表明,和交叉相关法相比,变分回波跟踪算法可以更好地预报出未来1 h内雷达回波的位置、形态和强度。（2）通过对18个典型对流个例定量检验,发现当雷达回波强度阈值为35和45 dBz时,无论是30或是60 min外推预报,变分回波跟踪算法的命中率（POD）和临界成功指数（CSI）都明显高于交叉相关法,且虚警率（FAR）更低;分天气类型定量检验发现,绝大多数天气类型,变分回波跟踪算法外推预报效果优于交叉相关法。 相似文献
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雷暴与强对流临近天气预报技术进展 总被引：81，自引：22，他引：59
临近预报指0—6h(0—2h为重点)的高时空分辨率的天气预报,预报对象是该时段内出现明显变化的天气现象,主要包括雷暴、强对流、降水、冬季暴风雪、冻雨、沙尘暴、低能见度(雾)、天空云量等,其中,以雷暴和强对流天气的临近预报最具挑战性。综述了针对雷暴和强对流天气的以主观预报为主、结合客观算法的临近预报技术,同时讨论了高分辨率数值预报模式在临近预报中的应用。主观临近预报技术包括基于多普勒天气雷达观测数据并结合其他资料(常规高空和地面观测、气象卫星云图、快速同化循环的数值预报产品等)对雷暴生成、发展和衰减,特别是对强对流天气(包括强冰雹、龙卷、雷暴大风和对流性暴雨)的临近预报,客观算法包括几种应用最广的雷达回波或云图外推算法和强对流天气识别技术。高分辨率数值预报模式的应用包括与雷达回波外推融合延长临近预报时效,与各种观测资料融合得到快速更新的三维格点资料为雷暴和强对流近风暴环境的判断提供重要参考。 相似文献
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目前，临近预报技术主要包括雷暴识别追踪和外推预报技术、数值预报技术以及以分析观测资料为主的概念模型预报技术等。其中，识别追踪和外推预报技术主要以雷达资料为基础，在这方面，交叉相关外推和回波特征追踪识别外推是比较成熟的技术，已经用于许多的临近预报业务系统中，其缺陷是预报时效较短，准确率也不是很高。随着精细数值天气预报技术和计算机技术的发展，利用多普勒天气雷达资料和其它中小尺度观测资料进行数值模式初始化，来预报雷暴的发生、发展和消亡已经成为一个研究的热点，该技术发展很快但还不成熟。概念模型预报技术主要是通过综合分析多种中小尺度观测资料，包括雷达和气象卫星资料等，在此基础上建立雷暴发生、发展和消亡的概念模型，特别是边界层辐合线和强对流的密切关系等，再结合数值模式分析预报和其它外推技术的结果，然后建立雷暴临近预报的专家系统，其不但可以获取雷暴和对流降水移动、发展的信息，还可以预报它们的生成和消亡。检验和定性评估也表明，将多种资料和技术集于一体的概念模型专家系统，其临近预报的准确率最高，时效也最长，是临近预报技术未来发展的主要趋势之一。NCAR的Auto Nowcaster系统是雷暴临近预报概念模型专家系统的一个典型代表。 相似文献
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交叉相关外推算法是目前对流临近预报的主要算法之一。它主要是通过计算雷达回波等资料在连续时次的空间最优相关, 得到对流系统不同位置的移动矢量特征, 并基于这些获得的移动矢量对雷达回波等进行外推, 从而达到预报的目的。因为算法既考虑了回波移动矢量大小和方向的变化, 也考虑了整个回波在移动过程中的形变, 所以, 基于该算法的外推临近预报具有一定的物理意义。该文介绍了交叉相关外推预报算法的基本原理, 对算法进行了一系列的质量控制, 包括抑制地物杂波和噪声的影响、对“丢失”计算的点进行矢量补充以及对追踪的矢量进行平滑处理等多个步骤。个例对比分析表明:算法在通过质量控制和优化处理后, 追踪的回波移动矢量质量明显改善。利用优化后的算法, 对2004年夏季和2005年夏季发生在京津冀地区的4个强对流个例, 包括2次飑线过程、1次雹暴过程和1次强雷暴过程, 进行了外推临近预报试验, 并且对算法在对流临近预报中的效果做了初步的检验评估。结果表明:该算法对强对流天气过程的临近预报具有一定效果, 算法可以给出未来30 min或者60 min内雷达回波和雷暴位置以及形状的外推预报, 预报结果与实况比较接近。 相似文献
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对流天气临近预报业务系统的新发展 总被引：1，自引：0，他引：1
梁丰 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2011,5(6):1-6
对流天气的临近预报是近年来中国气象局重点发展的一个新的业务领域,目前临 近预报业务系统中主要的算法,仍然是基于雷达资料的外推预报。本文基于2008年奥运会期间在北京实施的世界天气研究计划临近预报国际示范项目一B08FDP的运行情况,介绍了国际先进的临近预报业务系统及其在临近预报算法方面的新进展,并给出了奥运示范期间临近预报系统总体预报性能的检验结果。 相似文献
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介绍了一种全新的对流临近预报外推算法——光流法。主要是通过计算雷达回波的光流场得到回波的运动矢量场,并基于运动矢量场对雷达回波进行外推从而达到预报的目的。光流法立足于变化,在计算光流场时既考虑连续时次回波的变化,又考虑相邻位置回波的变化。因此,基于该算法的外推临近预报具有一定的物理意义。利用中值滤波等方法对雷达资料进行质量控制,有效地抑制了噪声等的影响。个例对比分析表明:经过中值滤波等质量控制后回波更平滑,边沿更清晰,回波质量明显改善,能够获得比较真实的雷达回波,也得到了方向更加一致、更加平滑的回波运动矢量场。光流法给出的30、60 min内雷达回波的位置、形状的外推预报和对应时次实况较接近,预报结果具有较好的业务指示意义。对光流法和交叉相关法预报结果进行的定量对比评价表明,对移动型局地生成及强度和形状随时间变化很快的回波,光流法预报效果优于交叉相关法。光流法可以弥补传统的交叉相关法的缺陷,能提升对流临近预报系统的性能。 相似文献
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交叉相关算法在强对流天气临近预报中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
利用"雨燕"临近预报系统的雷达回波外推算法,对三次强对流个例的3 km CAPPI反射率因子、回波顶和垂直累积液态含水量进行0～1小时外推预测,将预测结果和组合阈值比较进行强对流天气预警区域预报试验。资料来源于CINRAD-SB雷达基数据经RPG算法处理得到的雷达产品数据。所用的方法是在扩展后的交叉相关追踪算法基础上实现雷达回波移动预测。试验结果表明:3 km CAPPI反射率因子、回波顶和垂直累积液态含水量雷达产品与实况有较好的吻合,能较好地预报出回波的形状、变化趋势和移动方向,回波的范围、位置和强度中心与实况相似,外推时间越短,预报效果越好。交叉相关追踪算法外推得到的雷达回波结果在0～1 h内是可用的;外推预测结果经过组合阈值的过滤后,得出的强对流天气预警区域预警结果也是可行的,对强对流天气临近预报有一定指示意义。 相似文献
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研究设计了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的人工智能临近预报方法,并进行了业务试验。该方法利用广东12部S波段天气雷达2015—2017年海量雷达拼图资料进行人工智能学习来做临近预报。GAN方法从一系列雷达观测资料中,运用卷积法提取回波图像信息建立预报模型,并通过损失函数训练模型,得到基于人工智能技术的临近预报。对2018年发生在广东地区的4个天气过程的外推预报试验表明,GAN方法对对流天气过程的回波位置、形状及强度的临近预报多数情况下与实况基本一致,具有较好的预报效果。但是该方法预报的回波范围偏大,对层状云降水的预报效果较差。对西风带系统引起的降水,西南季风降水,东风系统引起的降水以及台风降水的18个个例1 h预报的3个级别的回波强度检验发现,GAN方法对中等强度回波的预报较好,但对强回波的预报效果仍有待提高。 相似文献
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局地触发及组织化发展中尺度系统的生消演变是影响对流性降水临近预报的核心和关键。本文结合雷达外推预报、专家系统以及快速循环更新的高分辨数值模式系统,发展和构造了一种适合北京地区的基于数值模式预报诊断自适应的对流性降水临近集合预报新方法（APEN）。APEN基于降水外推预报结果,采用模糊逻辑算法,利用北京市气象局快速循环更新同化系统（RMAPS-IN）提供的对流诊断因子,计算对流系统发展演变（新生、增加和减弱）概率;在此基础上,扰动诊断因子阈值和权重,形成对流发展的集合概率预报;最后综合专家经验,根据对流集合概率,在降水外推预报基础上进行对流性降水调整。应用APEN,针对北京两次强弱降水过程,进行了降水的临近预报试验,结果表明:基于RMAPS-IN多种诊断因子的对流发展集合概率在强弱两种天气背景下,都能较好的反映对流系统在临近时段的发展趋势;基于专家经验模型的三种对流发展状态（对流新生、增加和减弱）下的降水调整,能合理的表征对流系统发展演变对降水的影响。APEN降水预报和RMAPS-IN的业务预报的对比显示:无论是系统性对流过程还是局地激发对流过程,APEN预报的降水落区和强度都更接近于实况,尤其是考虑对流发展演变影响的降水强度预报明显优于RMAPS-IN,APEN在北京地区对流性降水的临近预报中有明显的优势和应用潜力。 相似文献
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强对流天气临近预报、预警在气象灾害防御中具有极为重要的地位。在气象业务中,因对强对流天气临近预报、预警准确率和时、空分辨率的极高要求,使其成为业务难点和研究热点之一。对于高时、空分辨率强对流临近预报问题,尝试用深度学习方法来解决。首先将强对流临近预报抽象成同时包含时间和空间的序列预测问题;然后基于改进的循环神经网络算法形成的自编码模型,使用京津冀地区长序列、高时空分辨率天气雷达组网拼图数据进行模型训练;最后利用基于历史0.5 h雷达回波拼图数据训练得到的端到端神经网络,预报未来1 h内的逐6 min回波演变特征。通过基于传统外推算法的临近预报方法与深度学习算法的临近预报方法进行对比,发现使用的深度学习方法可以有效“学习”到高时、空分辨率序列雷达数据特征的内在关联,通过多层神经网络构造出抽象的深层特征,能够有效捕捉到雷达回波的演变规律和运动状态。通过计算雷达回波预报的命中率（POD）、虚警率（FAR）、临界成功指数（CSI）等检验表明,相较传统外推临近预报方法,在强对流回波临近预报准确率上有较明显提高。 相似文献
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雷达回波外推预报的误差分析 总被引：4，自引：0，他引：4
基于天气雷达资料的外推预报是灾害天气临近预报的基础,选取4次强降水过程分析了外推预报的误差.主要分析方法包括3个步骤:(1)采用多尺度回波跟踪方法确定雷达回波的运动场;(2)采用半拉格朗日平流方案对雷达回波进行外推;(3)预报结果和观测结果进行对比.利用去相关时间方法分析了雷达回波的可预报性,利用预报技巧评分和相对绝对误差对外推预报的误差进行了定量分析.此外,还分析了外推预报的误差与尺度之间的关系,以及外推预报中的不确定因素 回波强度变化和回波运动场变化在预报误差中的相对重要性.这4次强降水过程的误差分析表明,预报误差随预报时效的变化基本上是以指数规律递减的,大尺度的降水系统对应较长的持续性,对于发展演变较快、尺度较小的风暴,其持续性较短. 相似文献
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《气象》2021,(8)
强对流天气的精准预报依然具有极大难度和挑战性。为了提高强天气监测预报服务能力,"灾害性天气资料同化与临近预报系统开发"研究共开展了以下工作:研发了新的中气旋和龙卷涡旋特征识别算法,并在十几个龙卷风实例中成功地识别出龙卷涡旋特征;从多普勒天气雷达体扫数据中提取了诸多参数(超过20个),开展分类强对流天气(下击暴流、龙卷、冰雹和短时强降水)自动识别预警技术研究。快速更新循环预报系统可以有效地提高模式初值的质量,非常适合于短时天气预报应用。为进一步提高强雷暴预报的精度,提出了一种新的基于雷达反演水汽的"伪水汽"同化方法,以更好地初始化对流尺度的数值天气模式。旨在克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于"外推"的临近预报技术在2 h以上定量降水预报能力快速下降的缺陷而研发的融合技术具有提高短时临近降水预报能力的潜力。 相似文献
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强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值 (集合) 预报及其后处理产品预报试验取得了显著成效,基于数值 (集合) 预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值 (集合) 模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化 (概率) 预报技术等是未来发展的主要方向。 相似文献
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《新一代天气雷达灾害性天气警报和临近预报系统》应用 总被引：1，自引：0，他引：1
主要介绍河南省气象台2007年引进中国气象科学研究院研制的<新一代天气雷达灾害性天气警报和临近预报系统>的结构和产品,本地化参数设置和资料传输处理,以及在2007年汛期的业务使用情况.该系统充分利用新一代天气雷达基数据,除了可以显示常用产品外,还生成"逆风区识别"、"中气旋识别"、"暴雨回波识别"、"飑线识别"、"风暴识别"、"强冰雹识别"以及1到3小时"降水临近预报"、"回波外推预报"和"雷达雨量计联合估测降水"、"定量估测降水集成"等一系列业务应用产品,在强对流天气监测与预警中具有明显的指导和预警作用,是实际业务工作中不可缺少的工具之一. 相似文献
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基于天气雷达资料的外推预报是灾害天气0~2 h临近预报基础,本文以业务应用为目标,应用广东省2015-2018年11部新一代多普勒雷达反射率拼图资料,研究了基于卷积门控循环单元神经网络ConvGRU的临近预报方法,采用多损失函数加权与分级加权的策略,基于ConvGRU框架建立三层自编码模型(Encoder-Decoder)的雷达回波临近预测模型,进行未来2 h逐6 min、连续20帧雷达回波图的预测,并与业务上已经应用的交叉相关法、光流法和粒子滤波法的临近预报结果对比,进行典型个例分析和长时间检验。结果表明,基于ConvGRU方法对强对流天气具有较好的预报效果,对雷达回波位置、强度和形状与实况更接近,表明深度学习方法通过对时间序列数据的学习,能较好地把握强回波区域的特征,在一定程度上能够相对比较准确地预报较强回波范围,但该方法预报雷达回波图像存在损失空间细节信息的局限,且对层状云降水的预报效果较差;ConvGRU方法的临界成功指数(CSI)和命中率(POD)评分高于传统的交叉相关法、光流法和粒子滤波法,且虚警率(FAR)评分为最小,在业务中具有广泛的应用前景。 相似文献
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强对流天气短时临近预报业务技术进展与挑战 总被引：20，自引：5，他引：15
强对流天气短时临近预报业务是国家防灾减灾、重大社会活动和精细化天气预报的迫切需要。虽然我国强对流天气短时临近预报业务已经取得了巨大进展,但与国外先进水平相比还有不少差距。本文总结了近年国内外强对流天气短时临近预报业务现状、技术进展、目前国内的技术支撑状况和所面临的挑战,并提出了相应的应对措施。目前强对流天气短时临近预报技术仍然主要是外推预报技术、数值预报技术和概念模型预报技术等,但快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报和新一代静止气象卫星资料将在强对流天气短时临近预报中发挥重要作用。强对流天气监测、分析和机理研究是强对流天气短时临近预报的重要基础;先进的外推预报方法同快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报以及二者的融合是未来强对流天气短时临近预报的重要发展方向。 相似文献
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刘开宇 《高原山地气象研究》2004,24(1)
利用Micaps系统中的T213数值预报产品和714CD多普勒天气雷达的强度和速度回波资料、径向风场资料,对贵阳机场的对流天气进行分析.指出在用常规天气图进行外推预报的同时,结合T213 数值预报物理量预告场提前预测天气趋势和变化,利用多普勒雷达连续探测的特点,弥补时间和空间密度的不足,并运用多普勒速度图和VAD技术来识别和反演流场结构和中小尺度天气系统,密切监测对流天气的发生、发展,提高了短时预报的精度. 相似文献