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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
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一种改进后的交叉相关法(COTREC)在降水临近预报中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
利用多普勒雷达资料,采用一种改进后的交叉相关法(COTREC)建立了一种降水临近预报方法。COTREC法的基本原理是对传统交叉相关法(TREC)反演的风场进行水平无辐散处理,得到COTREC风场,用新的风场外推得出的回波能够保持平滑连续的形状。但是这种方法也存在缺陷,由于采用水平无辐散限制,使得外推反演得到的风场在不同程度上受到削弱,从而外推后的回波略慢于实况观测的回波。通过引入数值预报平均风场作为TREC风场背景场,较好地解决了TREC风场受到削弱的问题,并用该方法对2007年6月23—24日强雷雨天气和2007年台风“圣帕”两次降水过程进行了预报试验,试验结果表明：采用改进后的交叉相关方法的降水临近预报与雷达实际观测比较一致,可作为台风、强对流等灾害性天气的降水临近预报方法之一。 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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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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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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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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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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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
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新一代天气雷达在台风监测及短期临近预警中的作用越来越大,但当前CINRAD雷达针对台风的监测产品仍不能满足需求。通过对近年来登陆浙江的热带气旋雷达回波参数的分析和计算发现,监测、诊断近海台风,除了考虑回波的强度、大小、高度及结构等传统因素外,以雷达资料计算台风的最大风圈半径、切向旋转环流速度等参数,可便捷快速地分析台风的强度及影响范围;台风环平均强度(或台风环平均降水率)在登陆前后变化明显,环状平均降水主峰值的半径均呈现增大态势,主峰极值与次峰极值在量级上的差距加大更为显著。研究表明,当台风临近时,利用雷达密切监测回波的演变、及时提取和分析有关参数,对台风研究及提升台风临近预警能力都具有重要意义。 相似文献
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VIL中心区自动识别、跟踪和临近预报 总被引：18，自引：0，他引：18
利用多普勒天气雷达体扫数据资料计算垂直累积液态含水量(VIL)，用逐步增大初始阈值法识别VIL中心区；利用动态预测面积比法、分类跟踪法以及中心区面积守恒原则相结合的方法对中心区进行跟踪；运用线性最小二乘法、线性集成法和线性外推法对中心区的重心位置进行临近预报。实例结果表明：所使用的方法能很好地识别、跟踪和预报VIL中心区。 相似文献
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基于数值模式和多普勒雷达的强对流天气预报技术 总被引：2，自引：0，他引：2
基于数值预报模式MM5,结合不稳定指标和能量指标的诊断结果,得到短时潜势预警指标,进行强对流天气0~12 h的短时预报;利用多普勒雷达信息产品提供的强对流天气风暴追踪信息,提取回波的移向和移速信息,进行强对流天气0~1 h的临近预报;均用一个强对流天气过程,来具体说明短时潜势预报和临近预报状况及其与实际情况的对比;应用短时潜势预报技术对近年来强对流天气过程进行了试用。结果表明,上述方法对强对流天气的短时预报、临近预报技术有一定的预报价值。 相似文献
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新一代天气雷达在临近预报和灾害性天气警报中的应用 总被引：12，自引：1，他引：11
利用新一代天气雷达制作临近天气预报和灾害性天气警报,必须从天气雷达观测入手.需根据临近预报和灾害性天气警报需求制定观测方法.不同预报对象,要采取不同的雷达资料的数据处理方法,以便突出预报对象的回波特征.制作临近预报和灾害性天气警报的主要依据是雷达回波分析,掌握回波演变的全过程是雷达回波分析的基础,根据回波特征判断识别影响本地区的天气系统,通过回波分析判断回波的未来发展趋势.为了从回波上识别灾害性天气,需要建立各种灾害性天气的识别判据和方法.预报的主要方法是外推法,但预报结果还需要预报员根据预报经验最后作出预报结论.为了做好临近预报和灾害性天气警报,建立预报流程是非常重要的. 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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通过对长春机场夏季有无雷暴的雷达回波最大高度、≥40dBz强核的高度、回波强度及回波移向移速4个方面进行对比分析，给出了识别有无雷暴的临近预报雷达回波指标，并进行了检验。 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