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31.
基于大气电场与闪电资料的雷电临近预警方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大气电场仪进行雷电预警误报率高的问题,提出了一种利用多站大气电场仪组网观测地面电场,并结合闪电定位系统的观测进行雷电预警的方法。该方法结合了大气电场仪与闪电定位仪的优点,利用电场强度阈值和闪电发生的距离阈值,得出雷电预警等级的方法。采用此方法可以降低仅用电场强度来预警所造成的误报率,并能估计出雷暴的移动方向。经检验,此方法TS评分为0.73,漏报率为0.21,空报率为0.09。此算法对于由远及近的雷电活动,或者距离很近的雷电活动有较高的预警准确率。算法对10km内的强雷暴预警效果最好。 相似文献
32.
从研究人工智能雷电临近预警模型的目的出发,以卷积神经网络模型为基础,结合多个时间序列的雷达产品(组合反射率、液态水含量、回波顶高)与闪电数据,对雷电临近预报方法进行基于卷积神经网络结构的应用,以福建省2017—2018年雷达、闪电数据为样本完成了模型的训练与预测研究。训练结果显示,15~30 min模型训练样本测试集准确率为0.7985;选取福建省2019年20个雷电过程验证分析表明,15~30 min模型对动力抬升型雷电过程预警TS评分为0.716,夏季局地热雷暴预警TS评分为0.694,与常规采用雷达、闪电阈值控制的雷电预警算法相比,准确率有一定的提高,具有一定的实践意义。 相似文献
33.
34.
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
35.
上海地区强对流天气短时预报系统 总被引：18，自引：2，他引：16
以强对流天气的发生、发展规律为依据,从中尺度数值预报模式输出结果、Ｄｏｐｐｌｅｒ天气雷达、静止气象卫星、ＭＩＣＡＰＳ系统和自动雨量站网等获取大气运动的各种尺度动力条件、水汽条件、大气稳定度和触发机制,各种天气实况等动态变化资料,结合预报员经验,建立了“上海地区强对流天气短时预报系统”（以下简称“预报系统”）,预报系统产品包括强对流天气的形势分析、０～１２ｈ展望预报、０～３ｈ滚动预报及警报。预报系统 相似文献
36.
Convective storms and lightning are among the most important weather phenomena that are challenging to forecast. In this study, a novel multi-task learning(MTL) encoder-decoder U-net neural network was developed to forecast convective storms and lightning with lead times for up to 90 min, using GOES-16 geostationary satellite infrared brightness temperatures(IRBTs), lightning flashes from Geostationary Lightning Mapper(GLM), and vertically integrated liquid(VIL)from Next Generation Weather Radar... 相似文献
37.
通过分析深圳地区2012年6—9月17次雷暴过程的电场观测资料,并结合广东省闪电定位资料,发现当雷暴云移近电场仪测站时,在测站的防护区内(距测站10 km半径范围内),闪电发生前的电场幅值快速增加且伴随有快变抖动的现象,并且快变抖动和闪电的发生具有0-1化对应关系,即当有电场的快变抖动出现的情况下,电场达到一定阈值并维持一段时间后,防护区内发生闪电的可能性很大.因此根据大气电场的波形特征,提取出与闪电相关性较高的因子,利用多元回归技术建立一套预报方程,根据该预报方程得出最佳预警参数.结果表明:当大气电场阈值达到0.86 kV/m,且在10.73 min内电场能维持在阈值上,并伴随有电场的抖动时,在防护区内发生闪电的可能性很大,预警准确率达53%. 相似文献
38.
该文提出了一种新的雷暴识别、追踪与外推方法。该方法基于地闪数据,利用密度极大值快速搜索聚类算法实现雷暴的识别,采用Kalman滤波算法实现雷暴的追踪与外推。应用该方法处理了2013年的全国地闪定位数据,同时利用多普勒天气雷达等数据对选取的个例进行评估。结果表明:该方法能有效识别雷暴并对其进行实时追踪,且能有效处理雷暴分裂与合并的情况;算法具有较好的0~60 min的临近外推预报能力,各项性能指标整体与TITAN (Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis and Nowcasting) 算法接近,在30 min时效有更好的表现。该方法能够实时监测、预报全国雷暴发生发展状况,对于0~60 min临近预报具有一定参考价值。 相似文献
39.
将多尺度雷达回波跟踪(MTREC:Muti-scale Tracking radar echoes by correlation)算法和基于降水栅格数据的网格追踪临近预报外推(PBN:Pixel-Based Nowcasting)算法应用在赣江流域,对这两种临近预报算法在1~3 h预见期的临近预报降水数据进行评估,总结两种临近预报算法在赣江流域的预报性能和预报特点。结果表明:(1)随着预见期的增加,MTREC方法的预报性能变化较为平缓。PBN方法的预报性能明显变差。(2)MTREC方法预报降水偏弱,且对于低值降水预报较为准确,而PBN方法预报降水偏强,且预报高值降水较为准确。(3)MTREC方法预报的降水高值区的范围偏小而低值降水区范围偏大,PBN方法预报的高值降水区的范围偏大而低值降水区范围偏小。(4)随着预见期的增加,MTREC方法的降水概率预报变化较为平稳,而PBN方法预报高值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏高,预报低值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏低。 相似文献
40.