循环神经网络在雷达临近预报中的应用          下载免费PDF全文

韩丰  龙明盛  李月安  薛峰  王建民 《应用气象学报》2019,30(1):61-69

该文将循环神经网络（recurrent neural network,RNN）应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络（predictive RNN）架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元（long short-term memory,LSTM）中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数（CSI）可以提升0.15~0.30,命中率（POD）提高0.15~0.25,虚警率（FAR）降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。  相似文献   

基于标准差分析法的X波段双偏振天气雷达资料质量评估     

李思腾  仰美霖  李林  张舒婷  张治国  潘昱冰 《干旱气象》2019,37(3):467-476

2015年9月,北京市气象局在北京地区架设4部X波段双线偏振天气雷达并开展了观测试验。本文利用其中3部雷达在2016年6月30日的观测数据,用标准差分布统计方法,对雷达的观测参量进行初步质量评估。结果表明:(1)3部雷达反射率标准差符合理论值的数据占总观测数据的73.5%~77.9%,反射率的数据波动基本符合理论分布;(2)3部雷达差分反射率标准差符合理论值的数据占总观测数据的68.4%~81.4%,其中房山雷达数据波动较大;(3)3部雷达互相关系数标准差符合理论值的数据占总观测数据的45.7%~63.5%,其中房山雷达数据波动最大,其他2部雷达都有同程度的数据波动;(4)3部雷达差分传播相位标准差符合理论值的数据占总观测数据的73.5%~83.9%,其中房山雷达数据波动相对较大,与雷达其他观测参量相比,差分传播相位的波动较小。  相似文献   

安全射界技术在人工影响天气对空作业中的应用     

罗俊颉  贺文彬  李延成  王兆国 《气象科技》2019,47(2):355-360

本文根据人工影响天气(以下简称人影)作业安全射界管理需求,讨论分析了影响人影作业安全射界因素包括装备性能、弹药稳定性、高空气流、站点海拔和人员操作水平等,提出一种人影作业安全射界精细化绘制思路和方法,设计开发了基于高分辨率卫星影像数据和数字高程模型数据(以下简称DEM数据)人工标识技术的人影安全射界绘制系统。经实践应用,该系统输出的人影作业安全射界图,可解决传统射界图安全标记要素不全、绘制分辨率不高、信息化程度低等问题,对提升作业效益和安全管理水平具有一定的实用价值,可以向开展人影作业的各级单位推广使用。  相似文献   

一次极端寒潮天气过程等熵位涡分析     

谢瑞青  刘宇迪  朱金双  孟他 《气象科技》2019,47(2):312-321

利用2016年1月1日至31日的FNL资料,对一次极端寒潮天气过程进行了等熵位涡分析。结果表明:高位涡主体由极涡分裂而来,前面低位涡区的阻挡与后侧低位涡大气的北上加强了位涡的经向交换,高位涡空气不断由极地向南输送,使得高位涡主体不断加强维持。高位涡在由北向南移动的同时,也由对流层顶向下输送。此次寒潮过程主要有3股冷空气由上而下发展,位置均在高空急流轴的北侧,最南端的一股下沉气流最旺盛,这是其与高空急流相互作用的结果。强盛的冷空气下沉使得寒潮影响范围触及我国华南地区。随着高位涡的向南向下传输,一方面引起对流层中高层低涡系统迅速发展,当它移到中国东部地区时,东亚大槽迅速加深,使槽后强冷空气迅速向南爆发;另一方面,在高位涡输送的过程中,其后侧有强烈的下沉运动,使得地面冷高压快速发展,导致强寒潮天气的爆发。  相似文献   

单多普勒雷达反演涡旋风场方法分析     

常亚楠  戴建华  黄兴友  郑石 《气象科技》2019,47(5):719-730

由于单雷达在探测台风临近、登陆时仍具有双部或多部雷达难以具备的优势,目前利用单多普勒雷达反演涡旋风场的方法并不多见,本文对能够反演涡旋风场的3种方法NIVAP(自然坐标系的积分VAP方法)、EVAPTC(反演热带气旋的EVAP方法)、GBVTD(地基速度追踪法)进行了比较,分别从每种方法的假设条件和数学方法以及结果精度来比较3种方法对涡旋风场的适用性。利用中尺度气旋Rankine模式模拟了纯涡旋性气旋、只有环境风场时、环境风场和辐合(辐散)同时存在时的径向速度场及风场,比较了各种情况下的反演风场和模拟风场的相似系数。在对模拟风场比较之后,选取了2014年"威马逊"台风登陆前1h、登陆时及登陆后1h的3个实测雷达资料,对比分析了3种方法反演实测资料的风场特征,3种方法中EVAPTC方法最好,GBVTD方法在应用中有一定的限制,NIVAP方法较差。  相似文献   

浙中一次多风暴类型强对流天气成因及多普勒雷达特征     

方桃妮  张小泉  叶妍婷  傅帅 《气象科技》2019,47(5):851-858

利用常规资料、区域自动站加密资料、探空资料、GFS 0.25°×0.25°逐6h的分析场数据和SB多普勒天气雷达资料对2018年5月18日发生在浙中地区的一次强对流天气过程进行分析。结果表明:此次过程产生了脉冲风暴、中等到强多单体风暴和飑线这3种风暴类型,分别出现冰雹、大范围强降水和雷雨大风等强天气。3种风暴的雷达回波在回波形态、强度、垂直结构、平均径向速度、垂直累积液态水含量VIL等特征如下:①脉冲风暴呈块状,初始回波高度在6～9km,强回波所在高度在-10℃等温线附近,强回波值达60dBz以上,VIL值出现跃升且最大值在50kg·m-2以上,冰雹出现在反射率因子核和VIL值迅速下降之后;②中等到强多单体风暴呈带状,大降水效率和"列车效应"是发生大范围强降水的主要原因,雷雨大风天气则与反射率因子核迅速下降、MARC、低层强辐散区有关;③飑线呈弓形回波形态,移速快,引起了大范围的雷雨大风天气。此次过程影响系统多,天气复杂,存在较大预报难点,在短时临近预报技术研究上有重要借鉴意义。  相似文献   

广东人影综合业务系统的设计与实现     

高建秋  陈荣  肖伟生  陆立凡  钟晨  苏俞先 《广东气象》2019,41(5)

为规范实施广东省人工影响天气5段实时业务,设计建设了广东人影综合业务系统。该系统基于B/S架构,省、市、县、标准化作业点4级共用,由桌面端系统和手机端系统共同构成,功能互补,通过账户分配区分各级权限。系统包含数据存储管理子系统、信息综合处理分析与指挥子系统、指导产品发布子系统、外场作业信息传输与采集子系统。该系统基于广东基本气象业务标准数据接口和国家局下发的云模式和卫星反演云产品数据,开发人影业务需要的基本气象业务产品、作业需求分析产品、人影作业指导产品等,支持作业指挥人员进行多源资料融合分析与作业条件及效果的监测识别,实现作业指导产品和实时作业数据在指挥中心与作业实施现场之间的互连互通。  相似文献   

广东天气雷达覆盖现状的评估     

刘江顺  胡骏楠  王曙东  汤沛  吴健君 《广东气象》2019,41(1):57-61

利用广东省10部天气雷达2010—2016年的观测基数据,对雷达的国土覆盖、地形遮挡现状进行评估,结果表明:珠三角地区覆盖密集,大部分区域覆盖都达到4～5部雷达重叠,海岸线连续性覆盖良好;粤东地区覆盖均匀,大部地区覆盖达到3～4部雷达重叠;粤西部覆盖较好,大部分地区达到2～3部雷达覆盖重叠;粤北等人口较少的地区雷达覆盖差、遮挡严重。  相似文献   

苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟   总被引：1，自引：1，他引：0  

吴珂  包云轩  蔡敏  金建平  牛利  严明良 《气象科学》2019,39(1):104-116

本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。  相似文献   

天气、气候影响评述          下载免费PDF全文

陈娟  罗少华  刘文英 《气象与减灾研究》2019,(2):161-161

重要天气过程概述1大雾过程2019年1—3月,江西省区域性大雾(15站以上)共出现31d ,较历史同期显著偏多。全省单日出现40站以上大雾有7d(表1);连续3 d以上出现大雾4次,分别是2月5—7日、24—27日、3月6— 13日、28—31日。  相似文献