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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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该文提出了一种新的雷暴识别、追踪与外推方法。该方法基于地闪数据,利用密度极大值快速搜索聚类算法实现雷暴的识别,采用Kalman滤波算法实现雷暴的追踪与外推。应用该方法处理了2013年的全国地闪定位数据,同时利用多普勒天气雷达等数据对选取的个例进行评估。结果表明:该方法能有效识别雷暴并对其进行实时追踪,且能有效处理雷暴分裂与合并的情况;算法具有较好的0~60 min的临近外推预报能力,各项性能指标整体与TITAN (Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis and Nowcasting) 算法接近,在30 min时效有更好的表现。该方法能够实时监测、预报全国雷暴发生发展状况,对于0~60 min临近预报具有一定参考价值。 相似文献
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雷暴云团自动识别和边界相关追踪技术研究 总被引：9，自引：0，他引：9
基于高时空分辨率雷达资料的雷暴云团识别、追踪及预警技术是目前最重要的临近预报预警技术之一.该文描述的雷暴云团边界相关追踪技术是一种新研究的方法,该方法是利用模式识别技术进行云团边界识别、拓扑处理,建立云团生命时序与族谱关系,并在此基础上进行雷暴云团外推的一种短时临近预报方法.该方法有三个主要技术环节:(1)对已预处理的雷达数据进行边界识别;(2)利用四分树匹配分析因子、重叠因子、面积因子、外接矩形因子、轮廓综合因子、局部相似判定因子等六个判断因子,分别识别出每个云团的时间序列,以及每个云团的运动方向、速度、面积、强中心,以及所处的状态(增强或减弱、膨胀或缩小)等信息;(3)对云团的移动方向、速度、面积、强度进行线性外推.初步结果显示该方法可较好地识别和外推预报雷暴云团.在此基础上建立的雷暴自动识别和追踪系统(简称"追踪者",TRACER),可以基于地图系统选取指定云团,获得云团空间位置信息、发展轨迹、演变特征和未来预测,也可对云团预报结果进行定量分析和验证. 相似文献
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基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警方法是最早出现的临近预报技术，也是天气雷达系统和强天气预警业务的基本组成部分。风暴体识别、追踪及预警方法可以分为三大类：持续性预报法、交叉相关法和单体质心法，它们都属于外推预报法。其中，持续性预报法目前已经被后两者取代。首先较详细地介绍了交叉相关法和单体质心法的研究历史和主要算法，然后集中介绍了近几年来在外推预报基础上发展起来的一些新方法。最后，结合悉尼奥运会期间的FDP项目，讨论了临近预报技术的检验和准确性评价，重点介绍了列联表方法。 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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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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天气雷达探测资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,文中利用神经网络进行雷达回波的外推、利用预测神经网络模型进行2 h以内的回波变化预报。回波外推问题的关键是回波时、空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长、短时记忆单元（Long Short-Term Memory,LSTM）和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达探测资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的临界成功指数、命中率均高于光流法,虚警率低于光流法。不同类型降水预测神经网络的SSIM值（structural similarity）均高于光流法,且层状云降水的SSIM值比对流云降水的大。因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法;在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性;预测神经网络对层状云降水预报的准确率比对流云降水的高。 相似文献
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雷暴追踪矢量的准确性是决定短时临近降水外推预报效果的关键。以TREC（Tracking Radar Echoes by Correlation）为代表的区域追踪和以TITAN（Thunderstorm Identifiation,Tracking,Analysis,and Nowcasting）为代表的单体追踪是追踪雷暴移动矢量的两种典型方法。TREC基于追踪格点雷达回波数据得到,能较好体现层状云降水和对流云降水系统的区域总体移动趋势;TITAN可以识别、分析雷暴的二维和三维属性,自动跟踪雷暴的移动速度和方向,形成雷暴单体移动矢量,能够更好地刻画小尺度雷暴单体的移动速度和方向。将TREC和TITAN两种移动矢量进行融合,生成新的外推移动矢量,既保留了TREC方法在刻画大尺度雷暴总体移动趋势信息方面的特长,又能充分发挥TITAN方法在刻画小尺度雷暴运动细节信息上的优势。融合试验表明,采用TREC和TITAN两种降水移动矢量融合的新技术,可以一定程度改进降水外推移动矢量场估计的准确度,提升降水落区和强度外推预报的准确度,对改善北京地区降水临近预报水平具有一定正效果。 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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基于天气雷达、地面和探空观测资料、NCEP再分析资料、FNL 数值预报产品,应用强对流天气分类识别技术和短时临近预报技术,开展风暴临近预报、强对流天气分类预警、基于数值预报的强风暴潜势诊断等研究,获得大理、丽江、西双版纳等高原山地机场及周边区域强降水、雷暴、大风、冰雹等灾害性天气的0～2h实时定量预报产品和0～12h强对流天气潜势预报产品,建立可业务运行的机场强对流天气短时临近预报系统。通过检验,证明该预报系统有较好的强对流天气预报预警能力,满足机场业务需求。 相似文献
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利用大理机场5年天气观测资料和FNL 1.0X1.0数据,对大理机场雷暴特征及潜势预报进行分析,结果发现：大理机场全年各月都有可能出现雷暴天气,雷暴天气主要出现在6~9月,每年7月和8月雷暴天气出现最为频繁;雷暴天气持续时间0~1小时的次数最多,持续时间1~2小时的雷暴也比较常见,持续时间4~6小时的次数较少,没有出现持续时间6小时以上的雷暴;雷暴可以出现在大理机场的任何方向,出现在东边的次数最多,出现在天顶的次数最少;雷暴初期平均在1月31日,雷暴终期平均在11月14日,雷暴的初期和终期年际差别较大。选取对流有效位能、500hPa相对湿度、0度层高度、近地表四层等压面的抬升指数和可降水量作为预报因子建立大理机场雷暴预报方程,预报方程是显著的,有较好的雷暴潜势预报能力。 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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基于新一代天气雷达产品闽西南强对流天气临近预报方法研究 总被引：6，自引：1，他引：5
利用2003—2008年福建龙岩新一代天气雷达资料和常规探空资料,对闽西南历史冰雹及闽西雷雨大风天气发生的环境条件进行统计分析,建立历史冰雹和雷雨大风天气过程对应的新一代天气雷达产品判别指标。利用判别方程、新一代天气雷达产品和探空资料联合开展强对流天气临近预报预警方法研究：首先利用Fisher判别分析方法建立冰雹天气的判别方程,主要用于冰雹天气的判断,再利用雷雨大风的判别指标对雷雨大风和强雷暴天气进行第二次判别。通过历史过程的回报和2009年的试报表明：该系统对闽西南冰雹天气预报准确率较高,雷雨大风准确率次之。同时,利用风暴单体识别与跟踪的预测方法对冰雹预报结果和实况进行统计,表明风暴单体识别和跟踪算法（SCIT）预报准确率较高,可以用于风暴未来移速移向的预报。 相似文献
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1引言
1999—2002年长春大房身机场出现204架次飞行延误,其中有86架次（占42％）为雷雨原因造成,2006年是龙嘉机场运营的第一年,全年由于天气原因造成航班延误共74架次,雷雨天气造成航班延误55架次,占74％,可见雷暴在7种引起延误的天气原因中是高居首位的。 相似文献
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从机场拟选阶段、航空公司航班计划制定、空域容量以及协同决策等多方面分析航空气象对我国民航运输业全过程决策的支持作用。分析表明,综合分析收集到的场址气象、气候资料,有助于择优确定跑道长度、跑道方向,掌握雷暴、台风、低云、低能见度、大风、冰雹等恶劣天气的季节特征、日变化等特点,有利于有效地确定机场选址、减少天气对飞行的影响、提高飞行安全;在航空运输业航班计划的制定过程中,充分考虑恶劣天气的年际、季节性规律和日变化情况、出现频率、持续时间等特征,既能保障民航飞行安全,又能充分利用有利的天气条件最大限度地编排航班、提高航空公司和机场的运营效益;广州机场、终端区关键点和关键区域的0—1 h短时临近外推强对流天气预报产品具有较高准确率,可为管制部门制定空域流量决策,提高强对流天气情况下有限空域的使用率,保障航空运行安全,提高了航空公司航班进出港率、空域使用率;数值模拟实验能较好地再现2013年春季2次典型强飑线过程,为建立1—6 h强对流天气短时预报,实现短时临近外推和数值模拟融合预报提供了可行性参考。 相似文献
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利用双流国际机场2013—2018年的逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA-interim逐6小时再分析资料、成都市气象局多普勒天气雷达产品资料,运用统计学方法分析双流机场雷暴月变化和日变化特征,并利用相关性分析筛选出双流机场雷暴天气预报因子,在此基础上基于二级逻辑回归法建立潜势预报模型（预报方程和消空方程）,最后进行数据的回代检验。结果表明：对流有效位能、K指数、850 hPa比湿、850与500 hPa假相当位温差、回波顶高、1.5º仰角基本反射率、3.4º仰角基本反射率、垂直累积液态水含量为雷暴天气的主要预报因子,据此建立的潜势预报模型对双流机场雷暴天气的预报具有一定指示性,且综合来看在夏季的预报效果更好。 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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1前言
雷暴预报在航空天气预报保障工作中占有重要地位，而雷暴天气形势的分析则是预报雷暴的重要基础，在探讨长春机场雷暴成因的进程中，根据1996年-2002年7年问6—8月观测资料，采用历史天气图，普查造成雷暴天气系统地面和高空气压场、温度场的配置特点，通过分析天气系统的移动演变，逐一追踪造成雷暴的天气系统，在分别确定共计138天造成雷暴天气系统类型基础上，将造成长春机场的雷暴天气系统概括为7种天气形势类型（详见表1）。 相似文献