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TITAN（thunderstorm identification tracking analysis and nowcasting）是美国国家大气研究中心（NCAR）基于雷达体系开发的风暴识别、跟踪、分析和预报系统。首先深入分析TITAN的结构、基本算法、主要功能、物理量产品及其模块设计和数据接口，其次结合我国各类气象数据的特点，开发实现了雷达、卫星、闪电、探空、飞行作业航迹及中尺度模式产品等数据的接入和融合，自主完成对TITAN的移植和多类数据的融合开发。利用移植的TITAN系统，通过一次典型降水个例的分析，展示了TITAN对风暴单体初生、发展演变、分裂合并、风暴体积、持续时间等的追踪分析功能，显示了其强大的雷达数据分析、追踪识别、统计分析及对云降水的内部结构、物理属性变化分析和外推预报的能力。完整移植开发的TITAN系统，将在短时临近预报、中小尺度天气研究、人工影响天气播云条件追踪分析以及催化作业效果检验等方面有着广阔的应用前景。 相似文献
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基于ARPS3DVAR+WRF (Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合AROC评分与邻域空间检验FSS讨论业务概率预报应用的最佳尺度。结果表明:升尺度邻域平均预报在小雨与大暴雨量级降水上表现不稳定,对中雨的预报提高不明显,但是对大雨与暴雨预报有较好的改善效果;站点概率预报具有一定的误导性,而邻域概率预报可以弥补其缺憾,越高分辨率的模式有更多的降水样本,在降水不确定性上能给出更好的概率分级信息;相对邻域平均的升尺度预报TS检验结果,基于邻域概率的FSS和AROC分析有更好的预报技巧指导意义;36 km升尺度窗区既能消除一定程度的强降水预报不确定性,同时也可以保留适当的对流尺度特征,为最佳升尺度窗区。 相似文献
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以位于合肥雷达西南100 km的佛子岭闭合流域 (1813 km2) 及该流域的6个子流域为研究区域, 用地面雨量计和雷达-雨量计联合校准两种方法进行流域面雨量计算, 将两种方法计算的面雨量分别作为TOPMODEL (TOPography based hydrological MODEL) 降水-径流模型的输入, 对模型输出结果进行比较。个例分析表明:雷达-雨量计联合测量降水的精度是否高于单独用地面雨量计计算的精度, 在一定程度上取决于用于校准的地面雨量计数目和代表性; 即使雨量计计算的整个流域面雨量与雷达-雨量计联合校准后的结果接近, 对应子流域面雨量的结果仍然会存在差别; 不同方法计算的某一子流域面雨量的差别越大, 则TOPMODEL水文模型输出的该子流域径流深的差别也越大。 相似文献
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利用常规观测、NCEP分析场及雷达、自动站等资料对重庆＂5.6＂强风雹天气的成因进行了分析,结果表明：冷锋和副热带高空急流在风雹发生地近乎重叠的配置结构促进了次级环流的形成并有利于上升运动的强烈发展;风暴天气发生前,下垫面强烈加热、低层增温增湿、中高层干冷对大气对流不稳定性增强的作用显著;对流有效位能（CAPE）、K指数、SI指数高值区边缘的强指数梯度区、对流抑制（CIN）的小值区以及较强的垂直风切变对大风冰雹的预报有重要的指示意义;雷达回波显示多单体风暴具有三体散射、弱回波区等冰雹回波特征,中层径向辐合和反射率因子核心的反复上升下降也是形成地面大风和冰雹的重要特征;四川盆地东部东北西南向山脉对冷空气的移动有阻挡作用,山脉之间的槽状地形为多单体风暴的持续发展保留了较大的空间,明月山南麓的地形起到了强迫抬升和触发的作用,由于地形的阻挡形成狭管效应,加强了下击暴流形成的地面大风,是形成11级大风的重要因素。 相似文献
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基于1990—2018年六期城市建设用地监测数据，本文利用城市用地年面积增长率指数、公共边测度、核密度估计、位序-规模法则等方法，刻画成渝城市群扩张演化特征及其发展规律，并对城市群规模体系进行分析。结果表明：成渝城市群城市建设用地扩张呈先快后慢的趋势，空间上呈“中部高速，南北低速”的特点，建设用地扩张密度高值主要集中在成都、重庆二市且城市群内部连片发展不明显。城市群新增城市用地呈现无序蔓延态势，并未趋于紧凑。2000—2010年，成渝城市群规模分布极化，呈现明显的双核首位特征，2010年后规模分布由非均衡趋于均衡。 相似文献
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对2012年7月3—5日和2013年6月30日至7月1日四川盆地东南部四川省和重庆市交界处的琼江流域两次洪水过程的水文气象条件进行了分析。利用数字高程模型DEM提取了琼江流域的河网分布和河道距离出口的分布，结合标准化时间距离方法客观地反映了降水（尤其是强降水）的时空分布情况。SWAN输出的组合反射率因子拼图表明两次琼江流域的强降水均由多段强降水雨带导致，对流系统多在右岸支流源头新生，移向与河流流向一致，在干流产生洪水的叠加效应。由于“6．30”过程中强回波几乎覆盖整个琼江流域长达约16 h，导致严重的洪水叠加效应，洪水漫过原有河道形成大面积滞洪区，洪水行至下游河段回归河槽时，加之河道收窄，造成下游水文站洪峰时间滞后。 相似文献
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用小波变换提取雷达回波图像中的辐合特征线 总被引：1，自引：1，他引：0
采用小波变换的方法对滨州雷达资料的反射率图像进行处理，得到特征线增强后的图像，将其输入自动预报系统实现特征识别，可为雷暴预报提供初步资料。 相似文献
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利用重庆34个自动站1991—2015年逐小时降水资料,分别从降水比率、强降水占比、强降水频次、强降水事件、极大强降水及极端强降水阈值等方面分析了重庆时空分布特征。结果表明:(1)降水比率、强降水占比、强降水频次、强降水事件、极大强降水及极端强降水阈值在空间分布上具有一致性,高值区主要分布在东南部与西部,低值区主要位于东北部与中部。(2)降水比率、强降水占比、强降水频次及极大强降水在年变化上表现出波动起伏特征,且降水比率相对变化幅度较小,后三者表现出同相位的变化特点。在月变化上,降水比率呈双峰特征,后三者一致呈单峰特征。在日变化上,强降水高频次主要出现在03—05时,低频次主要是13—15时。(3)在强降水事件持续性上,强降水事件持续时间及其降水开始至最强降水时间的空间分布一致:高值区主要集中在东北部与东南部,而低值区主要分布在中部与西部。总体上看,持续时间越长,产生最强降水的时间越延后,且持续时间长的强降水事件主要产生在23时至次日04时。(4)第99、99.5、99.9百分位阈值与广义极值(GEV)分布函数5、10、20、50、100 a重现期阈值及极大强降水观测值在空间分布上与强降水具有一致性。 相似文献