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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
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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
3.
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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风暴的自动识别,跟踪与预报 总被引：17，自引：2，他引：15
利用多普勒雷达体扫描资料对风暴进行实时地自动识别、跟踪、结构分析和临近预报,风暴的识别基于其个连续区域的体积和雷达反射率大于给定的体积阈值和反射率阈值;用矩心跟踪法匹配相邻两时刻的风暴,对风暴的合并与分裂进行了处理;根据风暴在过去各个时刻的中心位置和体积,利用最小二乘法进行线性外推来预报其在下一时刻的位置和面积。结果表明本方法能较好地识别、跟踪和警戒强对流性天气。 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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一种改进后的交叉相关法(COTREC)在降水临近预报中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
利用多普勒雷达资料，采用一种改进后的交叉相关法(COTREC)建立了一种降水临近预报方法。COTREC法的基本原理是对传统交叉相关法(TREC)反演的风场进行水平无辐散处理，得到COTREC风场，用新的风场外推得出的回波能够保持平滑连续的形状。但是这种方法也存在缺陷，由于采用水平无辐散限制，使得外推反演得到的风场在不同程度上受到削弱，从而外推后的回波略慢于实况观测的回波。通过引入数值预报平均风场作为TREC风场背景场，较好地解决了TREC风场受到削弱的问题，并用该方法对2007年6月23—24日强雷雨天气和2007年台风“圣帕”两次降水过程进行了预报试验，试验结果表明：采用改进后的交叉相关方法的降水临近预报与雷达实际观测比较一致，可作为台风、强对流等灾害性天气的降水临近预报方法之一。 相似文献
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利用闪电定位和雷达资料进行雷电临近预报方法研究 总被引：6，自引：2，他引：6
利用LD- Ⅱ 型闪电定位系统监测到的雷电资料和多普勒天气雷达探测到的风暴信息,研究雷电临近预报方法.叠加分析雷电集中区与风暴,雷电集中区一般对应有风暴,并且雷电集中区中心在风暴中心附近,二者移动方向基本一致,移速接近,因此通过匹配雷电集中区与风暴,采用雷电集中区将随其所匹配的风暴一起移动的思路,利用风暴追踪技术,对雷电集中区进行临近外推,从而实现雷电的临近落区预报.通过对2009年强雷电天气的临近预报结果进行网格点对点评分,雷电半小时预报命中率达到87％,成功率为63％.1小时预报命中率达到76％,成功率为51％.为雷电的临近预报提供了一套可业务运行的新方法. 相似文献
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《新一代天气雷达灾害性天气警报和临近预报系统》应用 总被引：1，自引：0，他引：1
主要介绍河南省气象台2007年引进中国气象科学研究院研制的<新一代天气雷达灾害性天气警报和临近预报系统>的结构和产品,本地化参数设置和资料传输处理,以及在2007年汛期的业务使用情况.该系统充分利用新一代天气雷达基数据,除了可以显示常用产品外,还生成"逆风区识别"、"中气旋识别"、"暴雨回波识别"、"飑线识别"、"风暴识别"、"强冰雹识别"以及1到3小时"降水临近预报"、"回波外推预报"和"雷达雨量计联合估测降水"、"定量估测降水集成"等一系列业务应用产品,在强对流天气监测与预警中具有明显的指导和预警作用,是实际业务工作中不可缺少的工具之一. 相似文献
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基于数值模式和多普勒雷达的强对流天气预报技术 总被引：2，自引：0，他引：2
基于数值预报模式MM5,结合不稳定指标和能量指标的诊断结果,得到短时潜势预警指标,进行强对流天气0~12 h的短时预报;利用多普勒雷达信息产品提供的强对流天气风暴追踪信息,提取回波的移向和移速信息,进行强对流天气0~1 h的临近预报;均用一个强对流天气过程,来具体说明短时潜势预报和临近预报状况及其与实际情况的对比;应用短时潜势预报技术对近年来强对流天气过程进行了试用。结果表明,上述方法对强对流天气的短时预报、临近预报技术有一定的预报价值。 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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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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Storm identification and tracking based on weather radar data are essential to nowcasting and
severe weather warning. A new two-dimensional storm identification method simultaneously seeking in
two directions is proposed, and identification results are used to discuss storm tracking algorithms. Three
modern optimization algorithms (simulated annealing algorithm, genetic algorithm and ant colony
algorithm) are tested to match storms in successive time intervals. Preliminary results indicate that the
simulated annealing algorithm and ant colony algorithm are effective and have intuitionally adjustable
parameters, whereas the genetic algorithm is unsatisfactorily constrained by the mode of genetic operations.
Experiments provide not only the feasibility and characteristics of storm tracking with modern optimization
algorithms, but also references for studies and applications in relevant fields. 相似文献
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基于2019—2020年京津冀地区不同天气系统影响下的降水过程,采用交叉相关法和光流法对快速更新多尺度分析和预报综合集成系统（Rapid-refresh Multi-Scale Analysis and Prediction System-Integration,RMAPS_IN）的降水分析产品进行0~2 h临近外推预报的批量试验。结果表明:由交叉相关法和光流法计算的两种外推矢量在大小和方向上存在一定差异,直接差异与影响降水的天气系统位置有明显的对应关系,而方向差异受地理位置的影响更明显,台风类降水呈弧形带状分布,低槽冷锋类、低涡类、气旋类、暖切变线类等几类降水均呈西北大东南小的特点;预报效果方面,总体上交叉相关法优于光流法,尤其是预报时效超过30 min以后,各种降水类型的批量检验结果显示交叉相关法的预报评分优于光流法,且预报时效越长、优势越明显,但预报时效为10 min时,光流法在低涡类、台风类、暖切变线类的空报率上优于交叉相关法。此外,基于外推的临近预报方法对京津冀地区台风类降水的预报效果最好,其次为暖切变线类、低涡类、低槽冷锋类、气旋类。 相似文献
17.
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
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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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雷达资料与中尺度数值预报的融合方法研究及其在临近预报中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
通过融合多普勒天气雷达资料与中尺度数值预报产品,发展了一种便于临近预报业务使用的方法。该方法首先通过相关分析计算当前相同时刻雷达估测降水与中尺度数值预报的反射率因子估测降水之间的位置偏差,导出一个位移偏差矢量场;然后,利用人机交互的方式对矢量场进行分区,并对各分区的矢量场进行平滑处理,计算出各分区的平均位移偏差矢量;最后,采用最小二乘法对各分区连续多次的平均位移偏差矢量进行线性拟合,得到各分区平均位移偏差矢量随时间的变化特征,订正未来时段相应区域的数值预报反射率因子估测降水的位置偏差。利用该方法对2012和2013年夏季发生在重庆西部、四川东部的3次强降水天气过程进行临近预报试验并对预报结果进行了检验,结果表明:对0~2 h的临近预报,融合预报效果总体上优于模式预报效果;另外,与雷达外推定量降水预报相比,0~1 h雷达外推预报效果优于融合预报效果,1~2 h融合预报效果优于雷达外推预报效果。 相似文献