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基于Himawari-8卫星的云参数和降水关系研究 总被引：1，自引：1，他引：0
基于日本Himawari-8卫星的云产品,对中国中东部地区2017年夏季(6—8月)每日08—17时的降水资料进行了分析,重点讨论了云光学厚度(COD)、云顶粒子平均尺度(CPS)、云顶温度(CTT)三个云参数与降水的关系。试验表明,降水概率与云参数相关性较高,存在随着COD增加、CPS增加、CTT减小而增加的明显趋势。但是,单个云参数与降水强度相关性则较低;COD、CPS、CTT与小时降雨率的相关系数分别为0.2315、0.1823、-0.2235,均为弱相关。如果综合考虑联合两个或三个云参数形成小时降雨率分布矩阵,则降水过程能得到更为清晰的体现。2017年8月28日的个例表明,相比纯粹基于红外的算法,三参数方法可以明显提高小时降雨率的估计精度。 相似文献
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本文基于SWAN雷达拼图产品,选取了组合反射率因子、组合反射率因子水平梯度、回波顶高及垂直累积液态水含量作为识别参数,采用模糊逻辑法对暴雨过程中的对流云与层状云降水进行了分类试验,对发生在重庆的12次区域性暴雨天气过程分类结果进行了验证。并以ADTD地闪资料作为对流云降水的实况观测数据,分别采用了四种不同半径的空间匹配与四种不同时间匹配方式对识别出的对流云降水产品进行了定量检验。检验结果显示:随着空间匹配半径的增大,正确率明显提高,而6 min地闪相对于6 min拼图产品提前6、3、0 min及滞后3 min四种时间匹配方式,其正确率变化很小。对于12次暴雨过程的总体评分较高,检验方法具有清楚的物理意义,在不同的时空匹配方式下的评分结果符合实际情况,同时说明对流云与层状云降水分类效果较好,也是对对流云降水识别定量检验的一次探索。 相似文献
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利用常规地面、高空观测资料、自动站资料、NCEP1°×1°再分析资料和新一代多普勒天气雷达观测资料,分析2015年8月16—18日四川盆地持续性大暴雨过程,给出了此次大暴雨过程不同阈值短时强降水的时空分布特征,研究此次大暴雨过程中造成短时强降水的成因。结果表明:螺旋度的变化对短时强降水有指示作用,螺旋度等值线密集(稀疏),短时强降水增强(减弱)。水汽收支方程中,水汽通量散度项为短时强降水的发生提供了主要的水汽来源。永川雷达反演的风场上具有明显的低空急流、低层辐合,以及局地气旋性涡旋的中小尺度环流特征。通过对比分析发生在2013年6月30日的相似大暴雨过程,发现两次过程的关键影响系统均是西南涡。"8·17"大暴雨过程低涡前部偏南暖湿急流及低涡后部东北冷流均显著,是斜压锋生类短时强降水";6·30"大暴雨过程低涡前侧偏南暖湿急流显著,暖平流建立的不稳定起了主导作用,是暖平流强迫类短时强降水。雷达特征显示"8·17"过程强反射率因子面积小,回波质心发展较高,有明显的辐合特征";6·30"过程强反射率因子面积大,回波质心发展低,并伴有中气旋活动。 相似文献
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标识工作是建立深度学习数据集的关键基础,对观测数据匮乏的冰雹等灾害性天气智能预报尤为重要。选取2008—2019年重庆地区灾情报告中有准确时间的13次降雹过程（分为参照集和验证集）,利用模糊逻辑算法,建立基于地面实况的降雹风暴体客观标识方法。为获取冰雹与风暴体的合理匹配,选取风暴质心与降雹地点间距离、风暴最大反射率因子、45 dBZ反射率因子最大高度、最大垂直积分液态水含量、最大回波顶高作为判别因子。对于参照集,客观标识方法正确标识7次,其中有5次标识时间与灾情报告记录时间相差在6 min以内。对于验证集,算法标识正确率为100%。为了扩大检验范围,将算法用于无准确时间的22次降雹过程,并将结果与预报员人工标识结果进行比较后发现,二者往往标识的是同一风暴体。上述结果表明:该方法在时间信息模糊的情况下可进行标识。同时发现该方法不依赖于冰雹尺寸、发生时间及风暴体生命史长度,但对初始猜测位置、风暴体识别算法较为敏感。 相似文献
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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
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