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从研发专业雷电临近预警服务产品及提高其时效性的目的出发,以0.01°×0.01°栅格、6min为一个预警单元,在雷达阈值控制的雷电临近预警模型的基础上,对每个预警网格进行前5个时段内所发生闪电与网格的距离计算,按闪电逼近网格的距离和变化趋势确定预警规则,生成当前时刻往后6min栅格、重点区域雷电发生情况的临近预警产品,并对模型的预报成功率进行了定量和定性化的评估,结果表明该模型相比传统依靠雷达阈值控制进行雷电临近预警的方法在栅格、区域的预报准确率都有一定的提高,计算速度快,可以较好地被应用到实际特别是专业雷电临近预警服务中。 相似文献
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为了研究福建省有效致灾雷电的分布情况，基于福建省2004—2012年闪电定位数据及雷击人员伤亡数据、福建省L17级谷歌遥感影像瓦片，引入卷积神经网络模型对遥感影像所在区域是否属于人员活动的属性进行建模、训练和预测，得到福建省人员活动属性的格点产品，结合福建省历史雷电数据对有效致灾的雷电分布情况进行了分析，结果表明：①设计的遥感影像+CNN识别模型具有一定的可行性和准确率，通过显著性水平为0.01的假设检验；②福建省有63.55%的格点为无人员活动区域；③平均有45.36%的闪电落在无人员活动的区域，因地制宜地对其他致灾闪电进行预警是提高应急减灾服务效果的可行途径；④有效致灾雷电密度与历史雷击人员伤亡数据的相关性远大于常规雷电密度与历史雷击人员伤亡数据的相关性，有效致灾雷电分布在表征雷电灾害上比常规雷电分布更具有指示意义。 相似文献
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地面大气电场资料在强对流天气预报中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
利用大气电场仪对2008年6～10月天津地面大气电场变化进行连续监测。讨论晴空、稳定型降水、飑线和暴雨天气下地面大气电场强度特点,结合新一代多普勒天气雷达资料和闪电定位资料,对2008年9月4日飑线过程和2008年7月14日暴雨过程进行分析。结果发现:大气电场仪曲线在雷暴发生前15～50min剧烈变化,在强对流天气的雷电监测中有明显的指示作用。结合雷达资料和闪电定位仪资料能够提高雷电预警和短时临近预报的准确率,多站点的大气电场仪数据能够扩大雷暴监测范围并且判断雷暴云移动路径。 相似文献
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为了使雷电临近预警技术在雷电灾害防御业务中更好地发挥作用,针对电子系统的雷电灾害特点,在传统被动防雷技术基础上,提出基于雷电临近预警的主动防雷技术,应用雷电临近预警和远程控制等技术,开发以B/S结构为架构的雷电临近预警应用系统。对2013年8月—2014年8月福建省泉州市4个无线电监测站的主动防雷应用效果进行两种方法的预警效果检验。检验结果表明:主动防雷技术是对被动防雷技术的一个较好的完善和补充。采用闪电数量对比分析,4个监测站的有效预警率为69%,采用预报评分方法对比分析,4个监测站的平均准确率为53%,对雷电活动发生较为集中的区域预警效果较好,对雷电活动发生较为零散的区域预警效果有所降低。 相似文献
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利用卷积神经网络和门控循环单元（Gated recurrent units ）神经网络，基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型（Attention ConvGRU）；然后将雷达反射率因子数据和对应时间段（6 min）的雷电定位数据处理成图像数据后输入深度学习模型，训练出可预报雷电的模型，包括3种模型：单雷电数据模型、单雷达数据模型和雷电〖CD*2〗雷达双数据模型；最后开展了预报试验和定量评估。综合评估表明，本文建立的雷电预报模型综合预报准确率达到96.74%，虚警率35.83%，关键成功指数（Critical Success Index, CSI）为0.2072。个例分析表明，预报模型对于具有明显移动趋势的雷暴过程（A类雷暴）的预报效果优于不具有明显移动趋势的雷暴过程（B类雷暴）,且随着B类雷暴强度减弱模型预报能力逐渐减弱。 相似文献
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介绍了中国气象科学研究院研发的雷电临近预警系统(CAMSLNWS)在北京地区开展的业务运行试验.通过运行测试以及预警结果与闪电监测结果的对比评估,表明:CAMS.LNWS能够稳定运行,定时读取多种探测资料、自动生成并循环显示雷电发生概率、雷电活动区域移动趋势和重点区域雷电危险度等级三种雷电临近预警产品;CAMS.LNWS的雷电发生概率预警产品具有较高的命中率,能够较好地对0～30min内可能发生闪电的区域进行有效预警;随着预警时间的延长,CAMS.LNWS的预警效果会有所降低. 相似文献
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利用贵州省铜仁市新一代多普勒天气雷达资料和贵州省气象局闪电定位仪资料,对黔东北2013-2015年5-8月对流性降雨过程中的雷电活动与雷达回波单体之间的相关性进行统计分析,提取出反映雷电活动的雷达产品特征量,得出该区域雷电预警阈值。结果表明:35.0 d Bz回波顶高(ET)突破-10℃层高度和25.0 d Bz回波顶高突破-20℃层高度这两个指标预警效果较好,成功预警率POD为0.99和0.96,预警提前时间Tw分别为23和17 min;回波顶高大于9.0 km预警雷电发生,预警提前时间为11 min;垂直液态水含量可以作为雷电预警的必要条件,其值介于5.0~15.0 kg·m-3。 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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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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精细尺度降水的临近预报对于提升现代城市内涝和山洪地质灾害预警能力具有重要意义。深度学习作为一种新兴方法,在挖掘数据内部特征及物理规律方面更具优势,近年来在天气雷达图像领域的应用已初见成效。为进一步提升精细尺度降水的临近预报能力,基于深度学习网络模型RainNet,研究建立了两种滚动预报方式,开展了京津冀地区1 km分辨率精细尺度降水滚动式临近预报试验和对比分析。 试验结果表明:与传统基于交叉相关的外推预报相比,深度学习网络模型RainNet总体可以明显改进降水1 h临近预报的绝对误差和相关系数;两个RainNet相结合的滚动预报方式对1.04 mm/（10 min）及以下阈值降水,在10—50 min预报性能一致优于传统的交叉相关外推预报。深度学习模型对降水消亡过程的时、空演变趋势刻画更好,尤其更适用于降水消亡过程的临近预报。采用两个RainNet模型相结合的滚动式预报方式优于单一模型滚动预报方式。 相似文献
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为了提高四川省防雷减灾工作效率,推动雷电服务数字化、网络化、集约化、规范化、标准化,实现快速、准确、高效的雷电短时临近预警,四川省防雷中心协助中国气象科学研究院,共同研制开发了“四川省雷电短时临近预警系统”.目前四川省防雷中心已经结合本地的实际情况开展雷电临近预警业务试运行.同时在成都、凉山、眉山、绵阳、乐山等市州气象台进行区域化雷电监测预警预报推广应用,初步实现雷电监测预警预报业务和服务,并在2010 ～2011年几个重大天气过程中成功进行了雷电预警预报,同时对当地气象台站进行强天气过程预测预报提供了辅助手段,得到了有关职能部门及当地各级政府的充分肯定. 相似文献
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四川省防雷中心利用闪电资料建立了雷电监测业务系统;采用决策树法, 结合T213模式资料和地面探空资料建立了雷电预报业务系统;采用配料法, 结合雷达资料和闪电定位资料建立了雷电短时临近预警系统, 2008年中心引入CAMSLN-WS系统, 结合原有预警产品生成适合四川省的雷电短临预警产品。经过5年的效果验证, 四川省雷电监测预警预报系统准确率达到85%, 系统产品对政府组织防灾减灾工作所提供的支撑有效降低雷电灾害所造成的损失, 带来了很大的社会效益和经济效益。 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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近年来深度学习模型在解决对防灾减灾影响巨大且极具挑战性的临近预报问题的应用中日益增多。本文中,我们把临近预报作为一个时空序列预测的任务,将雷达反射率因子作为试验对象,使用基于对抗神经网络（GAN）优化构建的TAGAN深度学习模型预测未来1小时的雷达回波图像,并且与Rover光流法、基于卷积神经网络的3D U-Net模型进行对比试验。选取2018年全球气象AI挑战赛雷达回波数据集进行训练与测试,检验结果表明TAGAN模型在命中率（POD）,虚警率（FAR）,临界成功指数（CSI）以及相关系数等多种评分上要优于传统的光流法和对比的3D U-Net深度学习模型,TAGAN模型在以上的检验评分表现出色,并且随预测时间的增加较之传统光流模型效果更优,这为拓展和提升深度学习模型在临近天气预报中的应用提供了参考依据。 相似文献
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雷电是对人类社会有重大安全影响的自然灾害之一, 对雷电进行监测、预警是降低其危害的重要手段。利用广州市黄埔区的大气电场仪资料和闪电定位资料统计分析了反映雷电趋势的相关特征, 并从中提取预警因子探讨与电场仪探测范围内雷电事件的相关性, 基于基分类器BP神经网络, 分别通过Bagging和Adaboost的方法建立集成模型。试验表明, 在以30分钟为时间片的雷电事件预警中, 基于BP神经网络模型, 对比本试验提取的特征和其他研究提供的特征, 误报率和漏报率分别降低了16.83%和15.19%;集成方法比未集成的单一BP神经网络误报率最大降低了11.46%, 漏报率最大降低了4.73%, 说明了特征提取和集成学习的方法能有效提升模型在雷电预测中的准确率。 相似文献