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文章应用新一代天气雷达资料,并结合天气图、T-logp图等资料,对发生于2011年6月13日内蒙古西部巴彦淖尔市东部地区的一次局地强对流天气过程进行了分析。通过分析雷达冰雹概率、垂直累积含水量、回波顶高、风暴追踪信息等产品以及自动站天气实况等发现,用于短时临近预报的雷达冰雹概率及风暴追踪信息产品在该次强对流天气过程中与天气实况并不能很好地符合。其原因:一方面与雷达对风暴的跟踪和SCIT算法有关,另一方面表明天气背景以及短时强对流天气所具有局地性特点在短时临近预报中未能充分考虑。通过该个例的分析,对于业务人员认识本地区的强对流天气发生特点并提高预报准确率具有重要意义。 相似文献
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一次超级单体的多普勒雷达特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
运用长沙多普勒天气雷达的基本反射率因子(R)、径向速度(V)、垂直积分液态含水量(VIL)、垂直剖面等产品,分析了2008年4月8日发生在湘东地区的一次超级单体强对流天气过程。分析表明:这次过程是一次典型的超级单体过程,在反射率因子上出现了钩状回波、三体散射回波、弱回波、高悬垂回波,相应的径向速度图上出现了持久的中气旋,风暴顶表现为强烈的辐散,降雹前相应的液态垂直累积含水量有一个跃增,这些多普勒雷达特征均为超级单体风暴预警提供了有利的临近预报因子。 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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利用2021—2022年4—9月阿克苏地区冰雹云的雷达回波资料，基于轨迹GRU模型和GAN模型共同构建一个深度学习的回波外推模型，应用于强对流（冰雹）天气监测预警。采用分阈值和预报时效的评估方法，对深度学习的回波外推模型预测回波的效果进行分析，结果表明：（1）在30 min预测时间内，随反射率阈值增加，临界成功指数（CSI）和命中率（POD）逐渐降低，虚警率（FAR）先降低后升高，FAR在反射率阈值为35dBZ时最低。（2）在反射率阈值为35 dBZ和相同外推时效的情况下，基于深度学习的回波外推模型和光流法相比，CSI提高0.05~0.15，POD提高0.05~0.15，FAR降低0.05~0.12。（3）在预测反射率阈值为35 dBZ的强对流单体移动路径方面，基于深度学习的回波外推模型与TITAN法相比，预测的单体移动路径会更接近实况单体移动路径。 相似文献
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为了研究对流单体移动的运动学和动力学特征,本文综合应用多普勒雷达反射率因子资料和径向速度资料进行雷达回波的外推预报.采用速度方位显示方法(Velocity Azimuth Display,VAD)和交叉相关法(Tracking Radar Echoes by Correlation,TREC),分别得到设定的8个高度的水平风场,并作为回波的引导风,对相应高度的等高平面位置显示(Constant Altitude Plan Position Indicating,CAPPI)反射率因子进行外推.通过两次降水过程分析比较两种方法的外推结果,表明用这两种方法获得的未来60 min内的回波位置与回波实况较吻合;二者在某些高度上预报的评分接近.从两个个例的外推试验发现,预报效果最好的高度层与实际天气过程有关,关键是与降水回波中水平风的垂直分布有关,而不仅仅限于2.5～3.0 km高度. 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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利用常规观测资料、加密地面资料、卫星云图和多普勒雷达回波等资料,从天气形势、物理量场和回波演变特征等方面对2011年6月11日午后发生在豫北地区的强对流天气进行分析发现:高空冷平流和24 h显著降温区叠加在低层暖区之上,形成上干冷下暖湿的位势不稳定层结,为强对流的产生提供了层结条件;地面暖低压发展和辐合中心、辐合线是这次强对流天气的触发机制;0-6 km较大的垂直风切变有利于强对流天气的发展和维持。卫星云图和雷达产品显示:对流云团的发展和移动与地面切变线、雷达回波一致,并可预测强天气落区。当回波中心强度≥50 d Bz、回波顶高≥12 km、垂直累积液态含水量≥45 kg/m2时,极易造成短时强降水和冰雹天气。三体散射特征和中气旋的出现对确定发布冰雹预警有指示意义,17:50第一次观测到三体散射特征发布冰雹预警,时效在20~90 min。垂直液态含水量在强降水发生前20 min开始剧增,为判别短时强降水等强对流天气提供有效依据。 相似文献
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天山北坡中部一次强对流风暴的雷达回波特征分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用Doppler雷达产品、结合常规观测资料,对2008年7月25日发生在石河子垦区中部、南部强对流天气的雷达回波特征进行了详细分析。结果表明:石河子垦区2008年7月25日强对流风暴发生在西伯利亚至巴尔喀什湖冷槽东南象限的对流不稳定层结中,近低层至地面有中尺度辐合切变线。该强风暴呈现出超级单体螺旋状回波,相应的径向速度图上出现中气旋和中尺度辐合带;冰雹的强回波中心强度达65dBz,60dBz回波顶高达5km、65dBz回波顶高达3km,垂直累积液态含水量由10kg.m-2跃增到75 kg.m-2,暴雨的强回波中心强度为55dBz,55dBz顶高达3.5km,垂直累积液态含水量由15kg.m-2增加到55 kg.m-2;Doppler雷达产品特征对冰雹、暴雨等强对流天气监测预警具有重要的指示意义。 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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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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基于循环神经网络的雷达回波外推算法的预报结果随时间逐渐模糊失真，同时难以预报强回波区域。针对上述问题，提出一种上下文融合和注意力机制的时空长短期记忆网络模型。该方法通过上下文融合模块充分提取雷达图像不同尺度的短期上下文信息；通过注意力模块拓宽预测单元的时间感受域，使模型感知更多的时间动态。以2019—2021年4—9月江苏省气象雷达数据为样本，通过试验对比分析，基于上下文融合和注意力机制的时空长短期记忆网络取得了更好的预测性能。在外推60min，阈值为10、20、40 dBz的条件下，临界成功指数和HSS分别达到0.7611、0.5326、0.2369和0.7335、0.5735、0.3075，有效提高了预测精度。 相似文献
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A Composite Approach of Radar Echo Extrapolation Based on TREC Vectors in Combination with Model-Predicted Winds 总被引：3，自引：0，他引：3
LIANG Qiaoqian FENG Yerong DENG Wenjian HU Sheng HUANG Yanyan ZENG Qin CHEN Zitong 《大气科学进展》2010,27(5):1119-1130
Extending the lead time of precipitation nowcasts is vital to improvements
in heavy rainfall warning, flood mitigation, and water resource management.
Because the TREC vector (tracking radar echo by correlation) represents only
the instantaneous trend of precipitation echo motion, the approach using
derived echo motion vectors to extrapolate radar reflectivity as a rainfall
forecast is not satisfactory if the lead time is beyond 30 minutes. For
longer lead times, the effect of ambient winds on echo movement should be
considered. In this paper, an extrapolation algorithm that extends forecast
lead times up to 3 hours was developed to blend TREC vectors with
model-predicted winds. The TREC vectors were derived from radar reflectivity
patterns in 3 km height CAPPI (constant altitude plan position indicator)
mosaics through a cross-correlation technique. The background steering winds
were provided by predictions of the rapid update assimilation model CHAF
(cycle of hourly assimilation and forecast). A similarity index was designed
to determine the vertical level at which model winds were applied in the
extrapolation process, which occurs via a comparison between model winds and
radar vectors. Based on a summer rainfall case study, it is found that the
new algorithm provides a better forecast. 相似文献
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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
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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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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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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