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131.
帆船比赛是与气象关系最密切的比赛项目。以青岛8,9月份的天气为分析、预报的对象,在深入分析及参照悉尼2000年奥运气象服务的预报技术组成、实施方法与技术要求的基础上,分析讨论了青岛奥运帆船比赛气象服务体系中关键性环节的技术要求与技术构成。主要研究问题包括:(1)GIS青岛气象资料预报服务系统;(2)青岛地区站点的布设及资料观测系统;(3)青岛夏秋Nowcasting集成预报系统。  相似文献   
132.
雷暴外流边界与郑州强对流天气   总被引:8,自引:2,他引:6  
利用2002~2004三年5~8月郑州714CD多普勒雷达回波资料,以90km内向郑州方向移动的回波强度Z≥50dBz、高度H≥9km的回波和郑州附近新生的50dBz以上强对流回波为研究对象,通过分析雷达回波,找出了雷暴外流边界和郑州强对流天气的关系,并和无外流边界出现的强回波对郑州天气的影响进行了对比,得出了对郑州强对流天气临近预报有意义的参考结论。  相似文献   
133.
一次强风暴天气闪电定位资料与雷达资料的综合分析   总被引:20,自引:4,他引:16  
根据2003年6月19日河南一次强风暴天气的闪电定位资料和714CD雷达资料,利用统计和对比分析的方法,发现了闪电活动与雷达强度回波之间存在如下关系:闪电发生频数、强度和雷达回波强度在时间序列上有较好的一致性;在雷达回波发展的不同阶段,闪电发生的位置与雷达强回波位置有时相同,有时偏离,有时甚至无闪电发生;雷达回波速度场分析表明:在低层存在不利于对流发展的环境风场特征时,雷达降水回波在向测站移动的过程中趋于消散,闪电频数也随着减少;在降水回波速度辐合区,对应闪电活动频繁,这对于雷暴天气闪电短时预警工作有一定的参考价值。  相似文献   
134.
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   
135.
位涡在冷流暴雪短时预报中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用NCAR/NCEP逐日6 h间隔的再分析资料,对2005 年冬季发生在山东半岛的冷流暴雪过程中的位涡演变特征及其对降雪的作用机制进行了分析.结果表明:(1) 中高纬度阻塞环流形势经历了转型,其发展演变过程有利于冷空气频繁南下从不同的路径入侵渤海和山东半岛地区,造成持续性冷流暴雪;(2) 高位涡从高层下传,降雪强度与下伸高度有关;(3) 高位涡的移动可以很好地示踪冷空气的源地和路径,此次持续性强降雪过程的冷空气来源于4种路径;(4) 对流层中层的高位涡区的强度和影响时间可作为冷流暴雪预报的有益指标,500 hPa等压面的高位涡信号明显,与强降雪的出现有很好的同位相对应关系,700 hPa的位涡场有时候也表现出强劣信号,业务应用中可同时比较分析二者的高位涡区;(5) 高层的高位涡冷空气下沉时产生位势不稳定和对称不稳定层结,对降雪起到增强作用,500 hPa出现明显槽时可形成"不稳定-稳定-不稳定"的大气层结稳定垂直结构,在短时间内产生强降雪.  相似文献   
136.
This paper describes the procedure and methodology to formulate the convective weather potential (CWP) algorithm. The data used in the development of the algorithm are the radar echoes at 0.5° elevation from Guangzhou Doppler Radar Station, surface observations from automatic weather stations (AWS) and outputs of numeric weather prediction (NWP) models. The procedure to develop the CWP algorithm consists of two steps: (1) identification of thunderstorm cells in accordance with specified statistical criteria; and (2) development of the algorithm based on multiple linear regression. The thunderstorm cells were automatically identified by radar echoes with intensity greater than or equal to 50 dB(Z) and of an area over 64 square kilometers. These cells are generally related to severe convective weather occurrences such as thunderstorm wind gusts, hail and tornados. In the development of the CWP algorithm, both echo- and environment-based predictors are used. The predictand is the probability of a thunderstorm cell to generate severe convective weather events. The predictor-predictand relationship is established through a stepwise multiple linear regression approach. Verification with an independent dataset shows that the CWP algorithm is skillful in detecting thunderstorm-related severe convective weather occurrences in the Pearl River Delta (PRD) region of South China. An example of a nowcasting case for a thunderstorm process is illustrated.  相似文献   
137.
对2019年2—10月人工智能临近预报模型的降水、雷电、雷暴大风和冰雹等4类产品分别进行了业务检验与分析,结果表明:(1)对于降水产品,随着降水量级的增大,模型预报效果变差。相对来说,模型对0~1 h降水的预报能力略优于1~2 h,模型在0~2 h内完全不能预报出站点上≥10 mm的实况小时降水。(2)对于雷电产品,总体上模型的预报能力较差,1~2 h的预报效果明显比0~1 h差。相对5与20 km半径格点化实况,当取10 km半径格点化时,模型的雷电整体预报效果最优。(3)雷暴大风与冰雹产品具有类似的特点:在适当的时空匹配方式下,模型能预报出大多数实况中出现的雷暴大风或冰雹,但虚报率高,业务应用中主要考虑消空。最大时间提前量随着空间匹配半径或时间扩展的增大而增大,相对于冰雹预报,雷暴大风预报的最大时间提前量要优于冰雹预报。当空间匹配半径取10 km和时间扩展取20 min时,既可兼顾雷暴大风和冰雹的局地性,又可保证定量检验上相对较优。  相似文献   
138.
雷达数据的雷暴单体识别算法是雷暴追踪算法的重要组成部分,传统的连续区域法只能通过改变回波强度阈值来调整雷暴单体识别结果,不能满足当前应用需求。本文提出了〖JP2〗一种基于OPTICS(Ordering Points to Identify〖JP〗 the Clustering Structure)算法的雷暴识别方法,该方法能基于高回波点的密度信息进行雷暴单体识别。利用高分辨率X波段天气雷达在两次雷暴过程中的体扫数据检验了算法的效果,并与传统方法进行了比较。结果表明:该方法能克服连续区域法在高分辨率雷达数据中可能出现的无法区分不同单体、识别结果过于零散等问题。并且能在不修改回波强度阈值的情况下灵活调整输出结果,以适应不同应用需求。  相似文献   
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