| 基于风云四号静止气象卫星的局地对流智能化预警模型及应用 |
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| 引用本文： | 李俊,闵敏,李博,韦晓澄,刘子菁,郑永光,张小玲,覃丹宇,孙逢林,马铮,王立志.基于风云四号静止气象卫星的局地对流智能化预警模型及应用[J].气象科技,2023,51(6):771-784. |
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| 作者姓名： | 李俊 闵敏 李博 韦晓澄 刘子菁 郑永光 张小玲 覃丹宇 孙逢林 马铮 王立志 |
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| 作者单位： | 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室/国家卫星气象中心, 许健民气象卫星创新中心, 北京 100081;中山大学大气科学学院热带大气与海洋教育部重点实验室和广东省气候变化与自然灾害重点实验室，珠海 519082;1 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室/国家卫星气象中心, 许健民气象卫星创新中心, 北京 100081；2 中山大学大气科学学院热带大气与海洋教育部重点实验室和广东省气候变化与自然灾害重点实验室，珠海 519082;广东省气象局广州气象卫星地面站，广州 510630;国家气象中心，北京 100081;中国科学院大气物理研究所，北京 100029 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（41975031、42175086、U2142201）、中山大学高校基本业务费（22qntd1913）、广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室经费（2020B1212060025）、风云卫星应用先行计划项目（FY APP 2022.0113）资助 |
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| 摘 要： | 强对流等灾害性天气给人民生活和社会经济发展造成了严重影响，准确理解强对流发生的机理及提高其预报效果仍然是具有挑战性的工作。综合利用我国自主研发的新一代地球静止轨道气象卫星风云四号高时空分辨率观测数据和中国气象局全球数值预报（China Meteorological Administration Global Forecast System， CMA GFS）格点化产品，研究局地对流发生前大气环境场的特征和关键影响因子的变化。分析表明：卫星观测得到的云顶冻结信息以及表征大气的不稳定性、水汽含量等数值模式变量是预测局地对流发生的重要因子。利用面积重叠法和光流法对云团进行连续追踪，采用机器学习技术建立了中国区域局地对流发生和强度分级（弱、中、强）预警模型20版本(Storm Warning In Pre convective Environment Version 2.0, SWIPE V2.0)，实现了局地对流的智能化预警。独立检验结果表明：模型对6个不同分区的雨季8 mm/h以下强度降水相关的对流判识准确率在0.5～0.85，对8 mm/h以上强度降水相关的对流判识准确率在0.69～0.91之间，具有较好的提前预警效果和实际应用价值。目前，SWIPE V2.0已投入实时应用。
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| 关 键 词： | 风云四号 数值预报 随机森林 对流预警模型 |
| 收稿时间： | 2022/11/14 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/9/12 0:00:00 |
SWIPE Based on Fengyun-4 Geostationary Meteorological Satellite and Its Applications |
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| LI Jun,MIN Min,LI Bo,WEI Xiaocheng,LIU Zijing,ZHENG Yongguang,ZHANG Xiaoling,QIN Danyu,SUN Fenglin,MA Zheng,WANG Lizhi.SWIPE Based on Fengyun-4 Geostationary Meteorological Satellite and Its Applications[J].Meteorological Science and Technology,2023,51(6):771-784. |
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| Authors: | LI Jun MIN Min LI Bo WEI Xiaocheng LIU Zijing ZHENG Yongguang ZHANG Xiaoling QIN Danyu SUN Fenglin MA Zheng WANG Lizhi |
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| Institution: | Key Laboratory of Radiometric Calibration and Validation for Environmental Satellites, National Satellite Meteorological Center (National Center for Space Weather) and Innovation Center for FengYun Meteorological Satellite (FYSIC), China Meteorological Administration, Beijing 100081;School of Atmospheric Sciences, Key Laboratory of Tropical Atmosphere Ocean System, Ministry of Education, and Guangdong Province Key Laboratory for Climate Change and Natural Disaster Studies, Sun Yat sen University, Zhuhai 519082;1 Key Laboratory of Radiometric Calibration and Validation for Environmental Satellites, National Satellite Meteorological Center (National Center for Space Weather) and Innovation Center for FengYun Meteorological Satellite (FYSIC), China Meteorological Administration, Beijing 100081; 2 School of Atmospheric Sciences, Key Laboratory of Tropical Atmosphere Ocean System, Ministry of Education, and Guangdong Province Key Laboratory for Climate Change and Natural Disaster Studies, Sun Yat sen University, Zhuhai 519082;Guangzhou Meteorological Satellite Ground Station, Guangzhou 510630;National Meteorological Center, China Meteorological Administration (NMC/CMA), Beijing 100081;Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Fengyun 4A numerical forecast random forest convection warming |
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