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四川省防雷中心自主研发了多因子融合雷电短临预警系统,并投入业务试运行.协助中国气象科学院研制开发了CAMS_LNWS雷电临近预警系统,并进行本地化处理和业务试用.对两个系统进行了简要介绍,并就应用情况进行了比较分析.结果表明：两个系统均具有较强的雷电预警能力,对19次雷电天气过程预警的TS评分,平均超过0.75.在实际应用中发现：CAMS_LNWS系统对未来新生雷电活动有更强的预警能力,而多因子融合短临预警系统则对已经出现雷电的移动路径和未来发展趋势有更好的预警效果,两者之间的结合应用为四川省雷电短临预警提供了技术支撑. 相似文献
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国家级强对流天气分类预报检验分析 总被引：16，自引：7，他引：9
预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。 相似文献
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不同类型强对流预报产品的目标对象检验与分析评价 总被引：2，自引：1，他引：1
针对强对流天气时空尺度小的特点、对其预报需要关注多种要素的需求,为了挖掘预报的潜在价值,设计了目标对象检验方法:首先,分别在预报和实况中识别出强度、面积符合一定匹配条件的目标对象单体(如对流单体、强天气落区等);然后,根据识别目标对象的面积、空间距离、形态进行预报和实况间的对象匹配;接着,对预报目标对象进行等级TS评分、等级面积大小、重心偏移、交叉相关、形状对比(轴向和椭圆率)等五项指标的检验;最后,依据用户评价偏好,采用加权平均方法给出总体检验评分和面积、位置、形状方面的评价信息。通过对中国气象局短临预报业务系统SWAN等业务系统的三类短临预报业务产品(REF、QPF、对流概率预报)的检验表明:该检验方法能够量化评价预报对象在面积、位置或强度等要素上的吻合程度及对应的偏差,给出导致常规检验评分(如TS评分)较低的原因,并综合这些要素给出针对用户的评价,为预报人员提供了更多有效的检验评估信息,实现对多种类型强对流预报产品的综合检验和评价。 相似文献
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中尺度天气分析技术在对流性天气的短期预报业务中发挥了重要作用。文章介绍了国家气象中心正在发展和试运行的对流天气中尺度过程分析规范和支撑技术,旨在为中尺度对流天气的短时临近分析和预报提供技术方法,其客观技术支撑为中国气象局强对流短临预报系统SWAN、强对流天气综合监测技术和自动站资料快速客观分析技术等。文章以2011年4月17日强对流过程为例,介绍了如何利用多源观测资料(常规和非常规资料)快速识别和掌握强对流天气(短时强降水、雷暴大风、冰雹、龙卷等)实况,分析当前对流系统类型及其结构特征,判断未来影响对流系统发生、发展的中尺度环境条件,并综合考虑客观自动外推算法产品,最终指导预报员对未来0～6 h内的强对流天气影响区域进行短临预报预警。业务试验表明,对流天气中尺度过程分析技术可为强对流天气短临预报业务提供重要参考和依据。 相似文献
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新SWAN3.0示范版通过融合“天擎”和LINUX改造等方式使系统框架更高效,在强对流识别算法、产品数量、功能模块等方面较以前版本均有了较大提升。文中使用空间领域TS评分法,并结合典型个例,对平台输出的临近预报效果和强对流识别产品进行了评估,结果表明：光流外推法和融合外推法结果趋势一致,预报时效越近预报能力越强;预报稳定性方面,大于35 dBz回波整体好于55 dBz以上的强回波中心;光流法预报效果好于融合法;平台能有效识别冰雹、下击暴流等,能为短临监测预警预报业务提供支撑。 相似文献
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陕西短时临近智能预报服务系统(简称NIFS短临系统)是一套集实况监测、智能报警、预警发布、人机交互和上下联动为一体的多功能预警业务系统。主要面向省、市、县三级气象部门的一线业务人员,通过与陕西省气象智能网格预报一体化平台、SWAN系统、国家突发事件预警信息发布系统等集约衔接,实现对省、市、县突发气象灾害临近预警服务的及时有效支撑。NIFS短临系统首创性研发了陕西0～2 h分钟降水预报、对流天气分类识别、暴雨客观预警等产品,通过报警信息自动推送、预报指导客观定量、上下在线互动留痕等方式,帮助各级气象台加快改进现有短时临近预报业务流程体系,并为决策部门改进和完善陕西现行短临预报业务制度提供一定帮助。本文介绍NIFS短临系统主要功能及部分关键技术,包括天气实况监测、智能报警、强对流天气预报制作、人机交互订正、预报检验评估、智能管理等系统功能与暴雨预警信号智能报警关键技术,为其他省份气象部门研究开发本地短临业务系统提供参考。 相似文献
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雷电临近预警产品评估方法及其软件 总被引：2，自引：0，他引：2
为了适应雷电业务发展的需求,对已经投入业务运行试验的雷电临近预警系统的预警效果做出客观评估,中国气象科学研究院雷电物理和防护工程实验室开展了雷电临近预警产品评估方法的研究,并开发了配套的应用软件.评估方法通过雷电预警结果和实际监测结果的对比,得到命中率POD、虚警率FAR和TS评分三项指标,实现对雷电预警产品的评估.评估软件的实际运行表明:该方法不仅能够检验CAMS_LNWS预报雷电活动的能力,还能对预警方法的改进起到一定的指导作用,能够满足雷电业务产品评估的需要. 相似文献
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为实现短时临近预警业务集约化智能化运行和管理,采用B/S结构模式及Web GIS技术开发了省、市、县三级一体化的短时临近天气预警集约化业务系统。该系统集天气监控、预报预警产品制作、服务分发和业务管理为一体,具有业务整体性强、集约化程度高、有一定智能化功能等特点。系统开发集成的主要关键技术包括突发天气短时临近预报概念模型的建立,预警产品的制作与订正,强对流天气区的自动识别和追踪技术等。目前该系统已投入业务运行,成为广西区、市、县三级短临监测、预报一体化平台,实现了各级台站之间气象信息的快速交流共享,达到上下级台站短时天气快速联防互动的效果,预警产品制作比旧的业务系统效率更高效,流程更规范,生成的产品内容更标准,上下级业务互动更快速。该系统推进了气象业务的集约化、智能化运行及维护,服务器布置于省局,客户端以网页方式推送、展示,用户通过浏览器就能完成天气监测及预报预警产品制作到发布的所有流程。 相似文献
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铁路沿线灾害性天气监测、预测、预警系统 总被引：3，自引：0，他引：3
针对铁路三防（防风，防沙，防洪）的需要，结合大风监测系统建设的实际，对恶劣天气气候条件下，如何保障列车运行安全进行了探讨，并提出铁路沿线灾害性天气监测，预测，预警系统。 相似文献
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从研究人工智能雷电临近预警模型的目的出发,以卷积神经网络模型为基础,结合多个时间序列的雷达产品(组合反射率、液态水含量、回波顶高)与闪电数据,对雷电临近预报方法进行基于卷积神经网络结构的应用,以福建省2017—2018年雷达、闪电数据为样本完成了模型的训练与预测研究。训练结果显示,15~30 min模型训练样本测试集准确率为0.7985;选取福建省2019年20个雷电过程验证分析表明,15~30 min模型对动力抬升型雷电过程预警TS评分为0.716,夏季局地热雷暴预警TS评分为0.694,与常规采用雷达、闪电阈值控制的雷电预警算法相比,准确率有一定的提高,具有一定的实践意义。 相似文献
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针对黔南州2022年4月24日午后到夜间的一次强对流天气过程,利用实况资料和都匀雷达ROSE2.0在短时强降水、冰雹、雷暴大风方面的监测和预警产品对比检验,结合本地短时临近预报业务应用效果分析,发现：受地形影响都匀雷达ROSE2.0估计降水在大雨以下量级表现较好,但对暴雨以上量级估计值偏小,没有明显短时强降水报警体现,本地化应用门限值降低约3成左右设置更为合理;都匀雷达ROSE2.0对冰雹预警落区指示和命中率较高,但时间提前量平均仅9分钟,对雷暴大风预警仍然有难度,剖面图分析能更好地识别雷暴大风指标。另外,雷达ROSE2.0软件强天气预警算法得到进一步优化,应融入一体化平台等快速支撑预警业务应用。 相似文献
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利用雷达回波三维拼图资料识别雷暴大风统计研究 总被引：8，自引：0，他引：8
应用雷达回波三维组网拼图数据、加密自动站和地面灾害大风资料,对2008—2012年京津冀地区20次区域性雷暴大风天气过程进行了统计。检验了基于模糊逻辑建立的利用回波强度识别大风的算法,分析了大风出现的位置。该大风识别算法确定了雷暴大风的6个雷达识别指标及其对应的权重系数和不同季节的隶属函数。检验分析块状回波、带状回波和片状回波3类大风过程的识别效果,结果表明：块状回波类大风是由孤立的强单体风暴引发的,风暴单体具有回波强、回波顶高、垂直积分液态水含量大和移动快等特点,雷暴大风多出现在风暴单体附近且二者移动路径一致;带状回波的长度远大于宽度,主要包含飑线和弓状回波,大风影响范围广且多位于带状回波的前沿一带;片状回波多指大面积层云回波中镶嵌着强回波单体块的混合回波,对应出现的雷暴大风多位于风暴单体的周边区域。3类回波识别到的可能出现大风区域与实测大风范围基本吻合,块状、带状和片状3种类型的雷暴大风命中率分别为96.2%、68.6%和45.3%,漏报率分别为3.8%、31.4%和54.7%。由于垂直积分液态水含量偏低和回波强度弱,片状雷暴大风识别漏报相对较多;空报原因除了与测站分布稀疏有很大关系外,也与识别算法本身有关。识别检验证明雷暴大风综合识别方法是合理可靠、切实可行的,可以为雷暴大风的短时临近预警业务和系统开发提供技术支撑,这一工作也为进一步预警大风出现的位置提供了基础。 相似文献