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1.
基于江西及其周边地区的雷达组合反射率拼图,将二维Boussinesq(水平无辐散)质量连续方程约束至江西地区的TREC风场,得到改善后的TREC风场(COTREC风场),并基于COTREC风矢量开展了江西地区雷达回波的外推。个例分析表明,经过二维无辐散连续方程约束后,COTREC风中的噪声和不一致得到了显著的平滑,其风速水平梯度和风向切变都显著减小。基于COTREC风外推的雷达回波在形态上也得到了明显的改善,其外推回波中由风场的噪声或不一致引起的异常失真回波明显减少。为了进一步评估TREC和COTREC方法的外推表现,对2018年7月1—31日江西地区有明显降水的287个时次的雷达回波分别进行了1 h和2 h外推。结果表明:相对于TREC方法,COTREC方法在1 h和2 h的外推时间上均能改善外推回波的精度,其外推回波与实况的相关系数和TS评分均较TREC方法高。 相似文献
2.
本文提出了一种改进后的COTREC方法(CLTREC)。在传统COTREC方法基础上,增加了相邻时刻回波强度连续约束检验和矢量全变分修正,从而使得反演的雷达回波移动矢量场更为连续。选取了3个登陆台风个例,对方法进行检验。结果表明,CLTREC方法比传统COTREC方法的外推移动矢量场更平滑,台风环流特征也更合理。基于CLTREC外推预报的降水形状、强度和位置都与观测更为接近,1 h的台风定量降雨预报与观测相关系数达0.7以上。总体而言,相比传统的COTREC方法,CLTREC方法改善了台风短时临近降雨预报精度。 相似文献
3.
强暴雨、台风暴雨等灾害性暴雨天气是造成洪涝灾害最主要的降水天气系统。以广州雷达和梅州雷达的拼图资料以及温州单站雷达资料为基础, 讨论了TREC方法中时间步长、网格大小及雨强阈值等参数变化对跟踪结果的影响, 并对TREC矢量场进行了平滑处理, 这在一定程度上减少了TREC矢量场中由于地物回波和回波梯度变化造成的一些明显错误的矢量, 得到较为连续的矢量场, 并将得到的矢量场用于暴雨的临近预报。个例分析及预报结果的验证表明:通过选择合适的参数, 雨强CAPPI、反射率因子CAPPI和CR 3种资料得到的TREC矢量场一致性好, 能够反映我国的强暴雨、台风暴雨等灾害性暴雨的移动方向。CR资料的外推预报结果稍差于其他两者, 3种资料预报的准确性都随着预报时间的递增而降低, 对连续时刻的TREC矢量进行拟合, 有助于提高预报准确率。TREC方法对于结构比较复杂、不易识别的台风暴雨等灾害性暴雨天气, 在预警方面具有一定应用价值。 相似文献
4.
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
5.
《湖北气象》2021,40(4)
基于多尺度IVAP (MIVAP,the Multi-scale Integrating Velocity Azimuth Process)方法反演风场进行临近外推的预报方法原理可以概括为:首先采用大尺度的分析单元通过IVAP (Integrating Velocity Azimuth Process)方法得到反演风场作为引导气流,表示雷暴的系统性移动,再通过小尺度的分析单元来反演风场,作为雷暴内部移动信息的表征,最后将不同尺度的风场进行合成得到外推的运动矢量场以进行临近预报。相比传统的多尺度TREC (MTREC,the Multi-scale Tracking Radar Echoes by Correlation)方法依赖于追踪回波过去的变化,需要相邻一个或者几个时次的雷达回波来跟踪雷达回波的移动,使用MIVAP方法外推预报只需要最新时刻的雷达反射率因子和径向速度。通过个例分析和统计分析,并且与MTREC方法进行对比试验,结果表明:MIVAP方法反演风场用于临近外推预报具有可行性,MIVAP方法具有实际应用的意义;MIVAP方法得到的外推运动矢量场方向要比MTREC方法方向总体整体偏右,且外推的平均速度要比MTREC方法快;MIVAP方法在30 min以内前几个时次的预报效果略低于MTREC方法,但是30 min以后的预报评分明显优于MTREC方法,MIVAP方法的检验评分整体要优于MTREC方法。 相似文献
6.
目前,临近预报技术主要包括外推技术、数值预报技术以及概念模型预报技术等。而业务上主流的临近预报技术以外推为主,主要以雷达资料为基础,采用雷达回波单体质心跟踪算法或雷达回波区域跟踪算法,得到雷达回波以及降水的临近外推预报。本文详细介绍了3种基于雷达回波区域跟踪算法(交叉相关回波跟踪算法、光流法和变分回波跟踪算法)的临近预报技术的国内外研究进展和基本原理。大量的研究和业务实践结果表明,雷达回波区域跟踪算法作为临近预报专家系统的核心部分,在对流天气临近预报方面有较好的可预报性,在临近预报业务时效内,外推预报结果和实况接近,优于数值模式预报。而通过对算法的不断改进,可以提升各临近预报专家系统在临近预报方面的性能。随着天气雷达技术的不断进步,天气雷达在硬件和软件两方面都逐步改进,雷达资料的数据质量明显提高,在对流天气临近预报上,基于雷达回波的区域跟踪技术会凸显其明显优势。 相似文献
7.
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
8.
应用多普勒雷达制作近海台风临近预报技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
台风、局地暴雨等灾害性天气是浙江省夏季汛期的主要气象灾害.利用新一代天气雷达探测的重要特征,将浙江省近年来收集的台风雷达资料进行试验研究,应用雷达基数据数字组网3-D数据,通过回波自动识别与跟踪、动态定量估测降水、台风旋转环流结构快速诊断分析等技术,进行省级台站基于雷达的台风临近预警预报技术的应用研究.根据台风主体回波螺旋带形状的结构,及其回波系统(团)移动过程中又具有明显的旋转性运动的特点,对交叉相关法进行了适当改进.首先,在矩心跟踪法进行强对流回波团识别跟踪的基础上,利用多普勒速度场及其与台风旋转环流的逻辑一致性建立第一猜测场,对外推出的回波在移动方向上加以控制和修正;其次.结合雷达覆盖范围内自动雨量站实时数据,应用最佳概率窗求得最配合的Z-I关系进行动态降水量估测,再将估测的降水强度与格点化的自动站雨量强度进行变分订正(尽量减少降水强度不均匀引起的误差);最后,在回波追踪与外推基础上结合估测降水强度作出0～1小时的降水临近预报和监测预警.对近海台风,采用基于地基速度示踪法(GBVTD)对台风中心、旋转环流结构作快速诊断.研究表明,针对性地开展和建立基于雷达的台风临近预报应用技术的探索,可以对正面登陆或临近的台风预报服务及相关研究提供更多的依据和帮助.通过对台风的连续定位、位置移动、结构演变、暴雨落区、流场变化等特征的分析,对台风的临近预报和气象服务具有重要的作用. 相似文献
9.
为了进一步了解台风的水平风场结构和降水雨带的分布特征与台风强度变化的关系,利用观测资料和多普勒天气雷达探测资料对0716号台风"罗莎"的降水云系、反演的水平风场和雷达回波进行分析,结果显示:(1)在台风减弱为强热带风暴以前,低空卷入台风中心的强回波带开始出现分裂;减弱为热带风暴时,低空的强回波带出现明显的分离和断裂。雷达探测的向台风中心卷入的低空强回波带的分离和断裂,可以为台风减弱预报提供参考。(2)多普勒雷达探测资料反演的低空水平风场分析显示,虽然所处的环境风场截然相反,我国和美国两地区的热带气旋在低空存在相似的中尺度流场结构。我国东南沿海即将登陆的台风的西南侧外围与环境风场的交汇处,存在一处气流汇合带和气流辐散带,气流汇合带对应台风南侧的强降水中心。(3)通过多普勒雷达反演的低空水平风场与强度回波的叠加分析显示:台风的螺旋雨带与反演的低空水平风场的中尺度风切变线对应。这种中尺度切变在常规观测中难以发现。 相似文献
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11.
该文将循环神经网络（recurrent neural network,RNN）应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络（predictive RNN）架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元（long short-term memory,LSTM）中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数（CSI）可以提升0.15~0.30,命中率（POD）提高0.15~0.25,虚警率（FAR）降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。 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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天气雷达回波运动场估测及在降水临近预报中的应用 总被引：18，自引：3，他引：18
在常用的基于天气雷达反射率因子图像的相关方法跟踪回波运动的TREC(Tracking Radar Echo by Correla-tion)技术基础上,文中发展了一种基于差分图像(时间梯度图像)的相关方法追踪雷达回波运动(Difference Image-based Tracking Radar Echo by Correlations)技术,简称DITREC,并与TREC技术进行比较。个例分析表明,DITREC矢量场消除了TREC矢量场中由于回波型的迅速变化导致的一些无序矢量,使得DITREC矢量场的时间连续性和空间连续性好于TREC矢量场。在TREC矢量场中不存在无序矢量的地方,DITREC矢量场与TREC矢量场基本一致。分别用DITREC矢量场和700 hPa风场作为回波运动估测场外推合肥CINRAD/SA雷达反射率因子复合扫描图,得到1 h外推降水场。以地面雨量计为标准,对外推降水场进行评估,结果表明,DITREC外推小时降水优于700 hPa外推小时降水,但其精度还与所采用的Z-R关系有关。 相似文献
14.
在台风业务系统中使用卫星云导风资料的试验 总被引：1，自引：0，他引：1
在国家气象中心台隐数值预报业务系统中引入国家卫星气象中心提供的卫星云导风资料,进行两项预报试验。第一项是把卫星云导风资料作为观测资料进行最优插值客观分析;第二项是将云导风资料加入到轴对称的人造台风模型风场上,使之产生非对称风场。试验结果表明：卫星云导风资料作为观测资料进入模式后对减小台风路径预报误差效果明显;用云导风形成人造台风模型非对称风场可进一步提高台风路径预报精度。 相似文献
15.
16.
Li Zhenjun 《大气科学进展》1998,15(2):277-282
This paper describes the estimation of cloud motion using lag cross-correlation. In order to compute the lag cross correlation,
the Bayes Decision method is used first to identify cloud and surface of earth. Then cloud motion vectors are retrieved at
a subset of points through multiple applications of a cross-correlation analysis. An objective analysis is used to define
displacement at every satellite pixel throughout the domain and smooth the local inconsistencies. Cloud motions are then produced
with a backward trajectory technique by using these displacement vectors. 相似文献
17.
Estimation of Cloud Motion Using Cross-Correlation 总被引：6，自引：0，他引：6
Li Zhenjun 《大气科学进展》1998,15(2):277-282
ＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＣｌｏｕｄＭｏｔｉｏｎＵｓｉｎｇＣｒｏｓ－ＣｏｒｅｌａｔｉｏｎＬｉＺｈｅｎｊｕｎ（李振军）ＡｉｒＦｏｒｃｅＣｅｎｔｅｒｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ,Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８４３ＲｅｃｅｉｖｅｄＡｕｇｕｓｔ２５,１９９７;ｒｅｖｉｓ... 相似文献
18.
Based on the conservation of entropy and potential vorticity in adiabatic atmospheric motion without theconsideration of friction,calculation is made of the trajectory of a particle on an isentropic surface by use ofthe data of FGGE III-b.Results of several calculation schemes of the trajectory discussed show that thelocal data interpolation and Runge-Kutta time-integral scheme is the best.The calculated trajectory reflectsthe large-scale atmospheric motion only and the small-scale motion emerges as a deviation term of thecalculated trajectory.And then the outbreak and propagation of planetary wave are studied by means ofthe deformation of a material line,with the result showing that the material line can be tracked in the trop-osphere only in a few days,beyond which the interaction between the small-scale waves and large-scale motionleads to its dramatical twisting and deformation.Therefore,the Lagrangian method is assumed to be an effectivemeans of diagnostic research in the nonlinear interaction in atmospheric circulation,in addition to the generalstudy of the atmospheric circulation. 相似文献
19.
A nowcasting technique based on application of the particle filter blending algorithm 总被引：2，自引：1，他引：1
To improve the accuracy of nowcasting, a new extrapolation technique called particle filter blending was configured in this study and applied to experimental nowcasting. Radar echo extrapolation was performed by using the radar mosaic at an altitude of 2.5 km obtained from the radar images of 12 S-band radars in Guangdong Province, China. The first bilateral filter was applied in the quality control of the radar data; an optical flow method based on the Lucas–Kanade algorithm and the Harris corner detection algorithm were used to track radar echoes and retrieve the echo motion vectors; then, the motion vectors were blended with the particle filter blending algorithm to estimate the optimal motion vector of the true echo motions; finally, semi-Lagrangian extrapolation was used for radar echo extrapolation based on the obtained motion vector field. A comparative study of the extrapolated forecasts of four precipitation events in 2016 in Guangdong was conducted. The results indicate that the particle filter blending algorithm could realistically reproduce the spatial pattern, echo intensity, and echo location at 30- and 60-min forecast lead times. The forecasts agreed well with observations, and the results were of operational significance. Quantitative evaluation of the forecasts indicates that the particle filter blending algorithm performed better than the cross-correlation method and the optical flow method. Therefore, the particle filter blending method is proved to be superior to the traditional forecasting methods and it can be used to enhance the ability of nowcasting in operational weather forecasts. 相似文献