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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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滇南飑线的发生环境及其多普勒雷达回波特征 总被引：5，自引：3，他引：2
通过对NCEP资料、常规气象资料和CIND3830-CC多普勒雷达观测资料的统计分析,归纳出滇南普洱市2004—2009年18次飑线发生前的天气形势及物理量场特征、飑线的时间分布特征、飑线的移动路径等。总结了飑线在多普勒雷达图上的基本结构、飑线中强对流单体的基本反射率特征、径向速度特征及天气对应关系,并分析飑线中回波单体的结构与灾害天气类型的对应关系、垂直液态水含量(VIL)的变化与飑线中冰雹的相关关系等。根据灾害类型和飑线中单体的结构将飑线分为5种类型,对飑线的短时临近预报有指导作用。 相似文献
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江西暖区飑线的天气雷达回波气候特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对天气雷达观测资料的统计分析,揭示了江西4～7月暖区飑线回波时空分市、产生源地和移动路径、与地形的关系、基本结构和回波参数等特征,为暖区飑线天气的短时预报分析提供参考依据. 相似文献
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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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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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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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2005年5月两次飑线过程严重影响浙江省。针对这两次过程,利用天气雷达、卫星云图、实况资料及NCEP资料对比分析了飑线发生发展的环境条件、云图及回波特征,进而揭示出此类飑线发生发展的物理机制及可预报性。分析发现,两次飑线具有相似的环境特征,江淮低压冷锋南下型的地面形势是浙江境内产生飑线的主要背景场,低压系统东南方的水汽通量极值区往往是飑线的触发区;雷达回波中,飑线前沿的辐合带和中气旋是大风产生的重要特征;卫星云图中,云带移动前方的亮温梯度和大风相联系,并指示云带的移动方向,西南急流输送前方的对流单体得到能量和水汽供应发展更为旺盛。 相似文献
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2013年7月31日20时-8月1日08时,三门峡地区出现了一次飑线天气过程。对本次过程高低空天气形势、卫星资料、NCEP再分析物理量、雷达产品等资料的分析结果表明:这次飑线天气过程是在上干冷下暖湿的不稳定大气层结条件下产生的,地面辐合线是这次飑线产生的触发机制;飑线发生前热力不稳定层结的存在和中低层的正涡度区、高层的辐散区,对预报强对流天气有一定指示作用;飑线天气发生在Tbb梯度最大区。从雷达回波看,这次飑线过程分为生成、旺盛和消散三个阶段。东西方向飑线由对流单体合并而成,在移动过程中,受中条山地形抬升和黄河湿热河面影响得到发展和增强;南北方向飑线由上游陕西东移过来,受低层强的偏西急流影响形成弓形回波;两个飑线合并成"人字形"共同影响三门峡地区。在飑线旺盛阶段,雷达回波存在低层有界弱回波区和中高层悬垂回波结构,冰雹发生在南北向飑线(弓形回波)后侧;两条飑线回波合并处出现明显的中气旋特征,是产生局地强降水的有利条件。 相似文献
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A new radar echo tracking algorithm known as multi-scale tracking radar echoes by cross-correlation(MTREC) was developed in this study to analyze movements of radar echoes at different spatial scales.Movement of radar echoes,particularly associated with convective storms,exhibits different characteristics at various spatial scales as a result of complex interactions among meteorological systems leading to the formation of convective storms.For the null echo region,the usual correlation technique produces zero or a very small magnitude of motion vectors.To mitigate these constraints,MTREC uses the tracking radar echoes by correlation(TREC) technique with a large "box" to determine the systematic movement driven by steering wind,and MTREC applies the TREC technique with a small "box" to estimate small-scale internal motion vectors.Eventually,the MTREC vectors are obtained by synthesizing the systematic motion and the small-scale internal motion.Performance of the MTREC technique was compared with TREC technique using case studies:the Khanun typhoon on 11 September 2005 observed by Wenzhou radar and a squall-line system on 23 June 2011 detected by Beijing radar.The results demonstrate that more spatially smoothed and continuous vector fields can be generated by the MTREC technique,which leads to improvements in tracking the entire radar reflectivity pattern.The new multi-scale tracking scheme was applied to study its impact on the performance of quantitative precipitation nowcasting.The location and intensity of heavy precipitation at a 1-h lead time was more consistent with quantitative precipitation estimates using radar and rain gauges. 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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雷暴追踪矢量的准确性是决定短时临近降水外推预报效果的关键。以TREC（Tracking Radar Echoes by Correlation）为代表的区域追踪和以TITAN（Thunderstorm Identifiation,Tracking,Analysis,and Nowcasting）为代表的单体追踪是追踪雷暴移动矢量的两种典型方法。TREC基于追踪格点雷达回波数据得到,能较好体现层状云降水和对流云降水系统的区域总体移动趋势;TITAN可以识别、分析雷暴的二维和三维属性,自动跟踪雷暴的移动速度和方向,形成雷暴单体移动矢量,能够更好地刻画小尺度雷暴单体的移动速度和方向。将TREC和TITAN两种移动矢量进行融合,生成新的外推移动矢量,既保留了TREC方法在刻画大尺度雷暴总体移动趋势信息方面的特长,又能充分发挥TITAN方法在刻画小尺度雷暴运动细节信息上的优势。融合试验表明,采用TREC和TITAN两种降水移动矢量融合的新技术,可以一定程度改进降水外推移动矢量场估计的准确度,提升降水落区和强度外推预报的准确度,对改善北京地区降水临近预报水平具有一定正效果。 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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强暴雨、台风暴雨等灾害性暴雨天气是造成洪涝灾害最主要的降水天气系统。以广州雷达和梅州雷达的拼图资料以及温州单站雷达资料为基础, 讨论了TREC方法中时间步长、网格大小及雨强阈值等参数变化对跟踪结果的影响, 并对TREC矢量场进行了平滑处理, 这在一定程度上减少了TREC矢量场中由于地物回波和回波梯度变化造成的一些明显错误的矢量, 得到较为连续的矢量场, 并将得到的矢量场用于暴雨的临近预报。个例分析及预报结果的验证表明:通过选择合适的参数, 雨强CAPPI、反射率因子CAPPI和CR 3种资料得到的TREC矢量场一致性好, 能够反映我国的强暴雨、台风暴雨等灾害性暴雨的移动方向。CR资料的外推预报结果稍差于其他两者, 3种资料预报的准确性都随着预报时间的递增而降低, 对连续时刻的TREC矢量进行拟合, 有助于提高预报准确率。TREC方法对于结构比较复杂、不易识别的台风暴雨等灾害性暴雨天气, 在预警方面具有一定应用价值。 相似文献
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针对长江中游强风暴天气特点和现代预报业务需求,在借鉴世界临近预报系统, 特别是美国的Auto-Nowcaster和WDSS-II以及英国的GANDOLF等先进经验的基础上,以我国多普勒天气雷达网为重要技术手段,结合数值预报等信息资源,于2007年研究建成长江中游临近预报业务系统 (MYNOS)。MYNOS主要技术方法包括:雷达与雨量计实时同步积分结合的降水估算方法 (RASIM),雷达反演参量与中尺度模式输出物理量相结合的强风暴性质自动识别和追踪技术,基于暴雨回波生命史特性约束下的多尺度合成降水量临近预报,基于数值预报模式和模糊逻辑学的强对流天气分类落区潜势预报,集GIS功能并整合各种定量监测与预警产品于一体的短时预报工作站。MYNOS已成为短时临近预报业务的支撑平台,其中实时生成的流域定量降水估算与临近预报、强对流天气分类潜势诊断与识别预警产品等成为日常预报业务的重要参考依据。 相似文献
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基于模糊逻辑的地物回波识别方法及效果检验 总被引：2，自引：2，他引：2
提出一种基于模糊逻辑的新一代天气雷达地物回波识别方法。通过统计典型个例的回波特性得到隶属度函数及权重,并根据反射率因子范围的不同设置相应的隶属度函数及权重。该方法针对降水强度量级的回波,即反射率因子不小于15 dBz,对于非降水强度回波则不进行处理,从而保留对短临预报具有指示作用、且强度较弱的特征回波,如晴空湍流回波以及阵风锋回波。根据雷达回波垂直方向连续性对剔除地物回波所产生的“空洞”进行填补,从而进一步减小地物回波对雷达数据质量造成的影响。最后通过两种方法对识别算法进行效果检验,结果表明该算法对地物回波有显著的识别效果。 相似文献