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强对流短时预报（2—6 h）具有较大难度。一方面,基于观测数据的外推已基本不可用;另一方面,高分辨率数值模式（High-resolution Numerical Weather Prediction,HNWP）的预报性能有待提升。利用深度学习方法,将卫星、雷达、云-地闪电（简称闪电）等观测数据和高分辨率数值模式预测数据进行融合,得到更有效的闪电落区短时预报结果。基于多源观测数据和高分辨率数值天气预报数据的特性,构建了一个双输入单输出的深度学习语义分割模型（LightningNet-NWP）,使用了包括闪电密度、雷达组合反射率拼图、卫星成像仪6个红外通道,以及GRAPES_3km模式预报的雷达组合反射率等共9个预报因子。深度学习模型使用了编码-解码的经典全卷卷积结构,并使用池化索引共享的方式,尽可能保留不同尺度特征图上的细节特征信息;利用三维卷积层提取观测数据时间和空间上的变化特征。结果表明,LightningNet-NWP能够较好地实现0—6 h的闪电落区预报,具备比单纯使用多源观测数据、高分辨率数值模式预报数据更好的预报结果。深度学习能够有效实现多源观测数据和数值天气预报数据的融合,在2—6 h时效预报效果优于单独使用观测数据或数值天气预报数据;预报时效越长,融合的优势体现得越明显。 相似文献
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选取2006—2008年发生在北京及其周边地区的28次雷暴过程,基于大气不稳定度参数和雷达参量对雷暴过程进行分类,分析了不同分类条件下的总闪电活动 (SAFIR3000三维闪电定位系统观测) 和对流降水 (雷达反演) 的关系。结果表明:整体而言,总闪对应降水量的平均值为1.92×107 kg·fl-1。依据对流有效位能和抬升指数对雷暴进行分类的分析表明,较强的不稳定状态对应了较小的总闪对应降水量,同时总闪频次和对流降水量的相关性更好。基于雷达特征参数的分类分析表明,总闪对应降水量在对流运动较弱情况下最小,其次是对流运动较强的情况下,而对流运动适中时最大。 相似文献
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基于模糊逻辑的雷暴大风和非雷暴大风区分方法 总被引：6，自引：4，他引：2
雷暴大风往往伴随飑线、阵风锋、龙卷等强对流天气而出现,风速大、发展迅速、突发性强,对生命财产安全造成极大威胁,因此对雷暴大风的监测与预报具有重要的意义。然而,雷暴大风监测一直也是强对流监测的难点。本文在地面气象观测站大风记录的基础上,结合多源数据(包括雷达、卫星、闪电、温度、露点等观测数据),利用模糊逻辑算法,实现雷暴大风与非雷暴大风的有效识别,可对雷暴大风进行实时监测。具体算法为:首先,基于历史样本数据的统计得到各变量的概率分布函数,进而得到各参数隶属度函数;然后采用概率重叠面积方法,确定各项质量控制数据的权重;最后通过选取判断概率阈值Q的方法,区分雷暴大风与非雷暴大风。通过对2010年全国50873条人工观测大风数据的识别结果检验表明,该算法能有效区分雷暴大风与非雷暴大风,当Q选取0.55时,雷暴大风的识别准确率POD约为0.76,误识别率约为0.18,雷暴大风CSI指数约为0.67。文中选取了两次大风过程,算法正确地识别了11个非雷暴大风记录,5个雷暴大风记录。本工作能一定程度上提升雷暴大风的监测效果、完善强对流监测业务体系。 相似文献
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基于2010—2014年国家闪电监测网的云-地闪电定位数据,利用雷暴识别与追踪算法获得了505 257个雷暴系统,进而统计分析了我国中东部地区的雷暴发生发展特征。考虑地形和气候差异,将我国中东部划分为东北、华北、华中与华东、西南、华南五个区域,对比了上述区域的雷暴中地闪活动持续时间、移动距离、移动速度等特征,并进一步对雷暴发生的环境物理量特征进行了统计分析,最后讨论了雷暴发生与地形的相关关系。结果显示:雷暴具有局地性强、快速生消的特性,超过70%的雷暴移动速度低于60 km·h~(-1),超过80%的雷暴持续时间低于2 h,超过90%的雷暴移动距离低于60 km;东北地区雷暴移动速度相对更快,西南地区移速较慢且雷暴移动距离更短。华中与华东、华南地区雷暴发生的整层可降水量与对流有效位能值最高,西南次之,东北与华北地区最低,而0～6 km垂直风切变则反之;广东、海南等地为雷暴发生最活跃区域,江南、西南地区东部、华南地区西部、华北地区太行山一带等地为雷暴发生较为活跃的地区;雷暴发生与地形密切相关,四川盆地西麓与珠江三角洲地区明显呈现出随地形抬升而导致雷暴触发的情况。 相似文献
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暴雨与雹暴过程中对应的闪电活动特征显著不同,为了对比这两类对流过程中的闪电活动特征差异,该文选取了两种比较有代表性的雷暴个例——暴雨过程和雹暴过程,利用全闪（包括云闪与地闪）定位数据,分析了两者闪电活动特征以及闪电活动与对流降水之间的关系。研究发现:暴雨过程中地闪频次和正地闪比例均低于雹暴过程;相对于暴雨过程,雹暴过程的主正电荷区放电高度更高,主正电荷区所处的温度偏低;暴雨过程中,总闪频次与对流降水量、总闪频次与对流降水强度的相关性均优于雹暴过程。总体而言,雹暴过程中闪电活动特征及其与降水的关系更为复杂,这可能与雹暴过程具有更为复杂的动力和冰相过程有关。 相似文献
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