共查询到19条相似文献，搜索用时 464 毫秒
1.
强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值 (集合) 预报及其后处理产品预报试验取得了显著成效,基于数值 (集合) 预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值 (集合) 模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化 (概率) 预报技术等是未来发展的主要方向。 相似文献
2.
《气象科学进展》2021,(2)
利用2007—2012年中国气象局T213集合预报资料,根据Lalaurette提出的集合预报极端天气指数预报方法,提取并对比分析了川渝地区的集合预报累计概率密度分布函数特征,建立了基于集合预报与其历史预报的累计概率密度分布函数连续差异的数学模型—极端降水预报指数(EPFI),并对川渝地区历史上3次预报服务误差较大的典型灾害性强降水过程进行了极端降水预报指数的预警试验。结果表明:极端降水预报指数可以充分利用集合降水累计概率密度分布的尾端信息,为川渝地区极端强降水提供科学合理的预警,在3次强降水预报业务中可提前1～5?d发出极端强降水预警信号,对控制预报的强降水落区有一定订正功能与补充指导作用;对于不同强降水天气过程,极端降水预报指数在不同预报时效上的预报能力有较大差异,但都对极端强降水的落区有较好的预报效果,在实际预报业务中,为灾害性降水落区的预报决策提供了有价值的参考。 相似文献
3.
4.
对2005－2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分阈值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005-2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明,MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程的进一步分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。 相似文献
5.
6.
基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。 相似文献
7.
基于2013—2019年4—9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报的极端天气指数(EFI)资料和新疆95个气象观测站点的实况降水数据,研究了新疆夏半年(4—9月)极端降水阈值及分布情况,运用TS评分,综合分析降水EFI产品在新疆夏半年极端降水预报中的应用效果.结果表明:(1)夏半年极端降水阈值、极端降水量和极端... 相似文献
8.
本文利用EC集合预报提供的极端降水天气指数能指示极端天气事件的特点,研究了四川盆地夏季(6-9月)的暴雨落区预报。综合考虑不同极端降水天气指数阈值对应的暴雨TS、ETS评分及各阈值评分最高时的发生频次,获得暴雨预报对应的最佳极端降水天气指数阈值。结果显示,08时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5\0.6、0.5、0.4\0.5、0.4、0.2\0.3,20时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5、0.4\0.5、0.4\0.5、0.3\0.4、0.1\0.3,通过检验表明这些阈值对暴雨落区的预报具有较好的指示意义。 相似文献
9.
对2005-2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分闽值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005—2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明。MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。 相似文献
10.
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
11.
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
12.
美国天气预报技术的发展 总被引：7，自引：4，他引：3
介绍了美国天气预报技术的发展现状。指出在大气探测技术、数值预报及可视化技术发展的推动下美国传统的天气预报向定量与定时方向发展。定量降水预报的实现是天气预报由定性走向定量的重要标志。在充分利用数值模式产品的基础上综合应用卫星与雷达资料建立客观预报工具在暴雨和强对流天气预报中取得较好效果;中尺度分析业务系统的不断改进使降水预报的技巧有明显提高。作者还介绍了美国数值预报产品释用及预报业务系统的概况。最后 相似文献
13.
中国当代强对流天气研究与业务进展 总被引：1，自引：0，他引：1
对当代中国几十年来强对流天气研究和业务进展做了阐述，主要包括强对流系统产生的环境背景和主要组织形态，以及具体强对流天气的有利环境条件、触发机制、卫星云图特征、多普勒天气雷达回波特征以及预报、预警技术等诸方面。总体来看，中国学者对强对流以及不同类型强对流天气（强冰雹、龙卷、雷暴大风）发生、发展的环流背景以及通过雷达和卫星观测到的组织结构及其演变特征都已有了明确认识，研究了对流系统的多种触发机制，深入认识了超级单体、飑线等对流系统的环境条件、组织结构特征和维持机制，了解了中国中尺度对流系统的组织形态和气候分布特征，获得了强冰雹、龙卷、下击暴流和雷暴大风等的雷达、卫星和闪电等的多尺度观测特征、形成机制和现场灾害调查特征，发展了各类强对流天气识别、监测和分析方法以及基于“配料法”和深度学习方法等的预报、预警技术等。因此，强对流天气业务预报水平已得到显著提升。 相似文献
14.
国家级强对流天气综合业务支撑体系建设 总被引：1，自引：2，他引：1
国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。 相似文献
15.
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
16.
论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型（PSO-FNN）,进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分（Threat Score）为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分（Equitable Threat Score）为0.41,TSS评分（True Skill Statistic）为0.53。而采用粒子群—模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSO-FNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。 相似文献
17.
利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等，计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index），分析EFI分布特征，并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系，发生短时强降水时，对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大，而垂直风切变的EFI为负值，因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水；发生雷暴大风和冰雹时，对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大，700 hPa露点温度的EFI为负值，与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法，将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练，构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果，其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。 相似文献
18.
2003～2004年强对流灾害性天气多普勒天气雷达产品特征分析 总被引：6，自引：2，他引：4
利用银川新一代天气雷达2003～2004年汛期监测到的12次强对流天气过程产品,主要包括：强度、速度、组合反射率、冰雹指数、风廓线、风暴追踪信息、垂直积分液态水含量、中尺度气旋等,特别是径向速度回波产品,根据产品图象特征,将其分为3类,分别从中尺度天气学原理等进行深入的综合分析,得出多普勒天气雷达的几种重要产品对强对流天气特别是冰雹天气的临近预报具有重要使用价值,同时与常规数字化天气雷达进行了对比分析。 相似文献
19.
以GRAPES中尺度有限区模式作为试验模式, 从模式的不确定性方面来构造中尺度的集合预报, 重点考虑物理因子与初始条件的扰动作用。针对2004年7月10日北京城区的突发性暴雨过程进行了36 h的集合预报试验。结果表明:GRAPES模式可有效地捕捉到中尺度过程的信息; 中尺度集合预报是可行的, 可改进中尺度暴雨过程落区、强度的预报; 不同集合方案的预报结果各不相同, 同一方案各个成员的预报结果也有差异, 即存在适宜的离散度; 在离散度分析中发现在北京附近存在一个明显大值区, 且在大气中低层的垂直结构表现出一致性, 表明这一区域的预报不确定性很大。从集合检验结果中得到:单纯考虑模式物理扰动来构造中尺度集合预报系统有一定难度, 当加入初始场不确定信息后, 同时考虑模式的不确定性和初始场的不确定性, 有助于捕捉更多的中尺度系统的不确定信息, 有助于构造更为有效的中尺度集合预报系统。 相似文献