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1.
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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目前,临近预报技术主要包括外推技术、数值预报技术以及概念模型预报技术等。而业务上主流的临近预报技术以外推为主,主要以雷达资料为基础,采用雷达回波单体质心跟踪算法或雷达回波区域跟踪算法,得到雷达回波以及降水的临近外推预报。本文详细介绍了3种基于雷达回波区域跟踪算法(交叉相关回波跟踪算法、光流法和变分回波跟踪算法)的临近预报技术的国内外研究进展和基本原理。大量的研究和业务实践结果表明,雷达回波区域跟踪算法作为临近预报专家系统的核心部分,在对流天气临近预报方面有较好的可预报性,在临近预报业务时效内,外推预报结果和实况接近,优于数值模式预报。而通过对算法的不断改进,可以提升各临近预报专家系统在临近预报方面的性能。随着天气雷达技术的不断进步,天气雷达在硬件和软件两方面都逐步改进,雷达资料的数据质量明显提高,在对流天气临近预报上,基于雷达回波的区域跟踪技术会凸显其明显优势。 相似文献
3.
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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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
5.
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
6.
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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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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用质心跟踪法预报强对流天气的试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用１９８７－１９９１年６－８月间影响北京地区的１３次西北路径强对流天气过程数字化雷达回波资料，用质心跟踪法，分别对不同强度等级廓线的飑线回波带整体，和选择其中对预报地区有影响的快（条）状回波，作移动客观外推预报试验及分析。结果表明，质心跟踪法对强对流雷达回波具有较好的客观外推预报能力。其中，有选择的块（条）状回波的移动外推预测效果比飑线回波带整体要好，而两者又均以不衰减的回波区外推预报效果最好， 相似文献
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通过浙江省雷达基数据3-D数字组网和时空同化处理,利用回波自动识别、跟踪、定量估测降水等方法,实现对台风螺旋带回波的识别与追踪预报。为适应台风暴雨的强对流回波团的识别,充分考虑了螺旋带中尺度对流群系统性移向趋势。对交叉相关法进行改进、用矩心跟踪法进行强对流回波团的跟踪,再结合浙江省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,经过变分订正后,最终用外推方法作出0-1小时的降水临近预报。同时,利用台风旋转环流的特点,用GBVTD方法对台风中心、旋转环流结构作快速诊断分析,以满足临近预报服务的需求。 相似文献
10.
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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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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基于雷达资料快速刷新四维变分同化(RR4DVar)初始化的三维数值云模式,利用京津冀6部新一代多普勒天气雷达和区域自动气象站观测资料,针对2013年7月4日出现在京津冀平原地区的中尺度对流系统(MCS),开展了数值临近预报试验。研究结果表明,充分考虑雷达观测信息的对流尺度数值临近预报具有很大的优势,但也存在不足:(1)模式能够较好地把握中尺度对流系统的组织发展和移动演变特征,对风暴回波带的走向和尺度特征有较好的预报,但对强回波的强度和位置预报存在一定偏差;(2)模式预报可以反映风暴系统的中小尺度扰动特征,对风暴冷池和出流边界(阵风锋)的发展变化均有较为合理的预报;(3)模式对强降水中心和雨带位置的预报有很大优势,能较好地预报弱降水雨带的分布形势和雨量,但对强降水落区的预报偏大;(4)模式对风暴造成的对流性强降水的预报准确率较高,对0.5—10 mm阈值的降水范围预报偏差比较合理,对10 mm以上降水范围的预报偏大,但是对弱降水风暴的弱回波较强回波的预报性能要好;(5)由于三维数值云模式对京津冀复杂地形的处理不够完善,对山前风场预报偏差较大,造成对山前风暴的发展演变和山前降水的预报偏差较大。 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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2000年7～9月在福建省建阳气象雷达站利用“713-C”数字化雷达完整地观测到101块对流云生成、发展、消亡过程。通过对这些资料分析，探讨夏季对流云降水机制。分析表明:夏季对流云中初始回波出现在0 ℃层以下，单体对流云占89.2%，多单体对流云占77.8%，其中回波及地时，主体回波扩展到冷暖区多单体明显高于单体(各为77.8%和63.9%)。由于多单体对流云其回波强度、尺度及降水时长都大于单体对流云，是夏季降水和人工催化的重要云系。 相似文献