下击暴流的三维仿真和回波特征分析

下击暴流产生的强风切变对飞机的飞行和起降危害严重,为避免其对飞行的危害,需充分认识下击暴流的气流结构特征。该文利用特征风场建模方法,仿真了下击暴流的三维结构。通过设置风场的特征半径、扭曲因子、风场中心位置及上限高度,仿真对称与不对称的切变风场。对仿真的三维风场沿雷达径向投影,得到下击暴流的雷达径向速度。通过分析下击暴流的三维空间结构和对应的雷达回波特征,验证了仿真风场的结构与实际观测相吻合。研究结果表明,对下击暴流的雷达回波分析,有利于飞行员对下击暴流的识别和预警,有助于保障飞行安全。     

广西强对流天气的天气形势分析与雷达临近预警

分析2004-2008年广西强对流天气灾害与各层天气资料得出强对流的大尺度背景场特征,进行了广西大风、冰雹等强对流天气的天气分型.然后利用桂林CINRAD-SB天气雷达产品给出3种对流性天气雷达回波特征,并找出临近预警指标.同时利用TREC交叉相关方法预报强对流回波未来的移动方向.     

温州地区台风和下击暴流风场特征观测研究

利用风廓线声雷达在温州大罗山西北部的茶山地区从2019年4月到2021年9月对台风“利奇马”、“米娜”、“黑格比”以及2个下击暴流风场进行实测,获得了台风、下击暴流影响时的边界层风速剖面演变过程。比较各风场边界层规律：台风风场边界层最高,下击暴流次之,常态风场边界层最低。在台风中心30～129 km范围内,边界层高度沿气旋半径向外呈先增大后减小再增大的趋势。验证了二阶高斯拟合模型对于台风风场风剖面形态的适用性,实测台风近地50～400 m高度层均表现为D形风剖面,根据不同的参数取值,可以很好地拟合台风上部的S形风剖面。总结下击暴流风场演变过程的3个阶段：高层大风,影响时低层强风切变,影响后回归高层大风。验证了三阶高斯拟合实测模型与Oseguera与Bowles模型、Vicro模型、Wood与Kwok模型对于描述下击暴流风剖面形态的差异性。发现了滨海丘陵地形下实测的下击暴流风速均在100～400 m高度层先递减后递增。分析了台风风场与下击暴流的水平垂直方向风速相关性的差异,即台风风场与下击暴流分别在90～200 m、50～400 m高度层水平与垂直方向风速为正相关,均在近地层突变为负相关...     

冰雹天气的多普勒雷达特征统计分析

利用山西省北部大同市2006-2011年多普勒雷达产品及地面观测资料,选取冰雹直径大于等于4mm的20次冰雹天气过程进行统计分析。结果表明:大同新一代多普勒雷达能监测冰雹天气的发生发展和演变,对责任区内的冰雹具有较好的指示作用。春季冰雹在预报上具有更大的难度,预报时应着眼于三体散射现象及速度场特征,当出现三体散射现象且速度场出现速度辐合、逆风区和切变等特征时应启动冰雹预警。夏季冰雹特征为三体散射现象对冰雹的预警具有大约40 min的提前量;速度场出现辐合、逆风区、中气旋、大风区和切变等特征,一般在20~30 min左右出现冰雹;     

基于Level Set方法的风暴追踪

利用现代计算机技术和信息处理技术,建立灾害性天气预警系统,是对灾害性天气进行识别和预报的最有效手段之一.研究探索风暴运动过程中多普勒雷达图像的数据处理和算法优化,是预警系统工作中的关键技术.基于计算机技术,应用TITAN算法及改进的Level set方法可以较好地实现对雷达图像中风暴体的追踪,提高灾害性天气预警效率.     

三种智能计算低温冷害预报模型的对比分析研究

为了探索不同的非线性智能计算预报建模方法在冬季低温冷害预报中的应用效果,利用广西区域逐日平均气温和降水资料计算得出的1951-2018年冷湿指数作为预报量。通过计算该预报量与前期再分析资料中的各种物理量相关得出预报因子。首先利用逐步回归方法,从初选的相关预报因子中,客观选出9个预报因子,再对未选入的预报因子作核主成分非线性降维计算,选出方差贡献最大的核主成分因子,作为各预报模型的输入因子。分别采用模糊神经网络方法(FNN)、遗传算法的神经网络集成(GA-ANN)预报方法以及粒子群算法的支持向量机(SVM-PSO)集成预报方法三种不同的智能计算预报建模方法建立预报模型,对2012-2018年的20次低温冷湿天气进行预报对比试验。结果表明,在同样的预报建模样本条件下,模糊神经网络预报模型对20个独立样本预报平均绝对误差最小。进一步的计算还表明,这三种智能计算预报模型均比同样预报建模样本和预报因子的线性回归预报平均绝对误差要小,显示了非线性智能计算预报建模方法,对于具有明显非线性变化特征的冬季低温冷害天气过程,比线性预报方法有更好的预报能力。     

我国下击暴流的时空分布特性

为给结构设计风荷载取值提供依据,本文根据1971~2000年全国707座气象基站的观测资料,研究下击暴流的时空分布特性。首先,通过分析下击暴流发生天数的年变化和月变化以及初终期,获取下击暴流的时间分布特性。其次,考虑下击暴流发生天数和持续时间的空间分布,依据发生天数年平均值提出下击暴流风荷载设计的分区方法。最后统计计算各分区的下击暴流发生天数、持续时间及发生频率。为减少风灾损失,建筑结构风荷载计算中应考虑下击暴流的影响。     

下击暴流作用下单层球面网壳倒塌破坏研究

针对大跨空间结构在下击暴流作用下破坏规律尚不明确的问题,本研究分析了下击暴流作用下 K8 型单层球面网壳结构的破坏模式与失效规律。基于确定性?随机性混合模型模拟了下击暴流风场,其中平均风的模拟采用 Wood 竖向风剖面模型和 Holmes 经验模型,脉动风的模拟则采用自回归模型。基于向量式有限元分析方法,考虑结构的几何非线性、材料非线性及构件断裂准则,对下击暴流作用下不同矢跨比的网壳结构进行弹塑性时程分析及连续倒塌过程模拟。通过研究矢跨比分别为 1/3、1/5 与 1/7 时,结构节点位移幅值的变化及下击暴流平均风荷载与总风荷载对结构破坏模式的影响,探究单层球面网壳结构在下击暴流作用下的失效规律。研究结果表明：下击暴流作用下单层球面网壳结构的失效主要是由结构杆件屈曲所致,且平均风的影响占主导地位,决定着结构的破坏模式,而脉动风则使得结构响应加剧,破坏时间提前。此外,随着结构矢跨比的增大,结构的体型系数与受风面积随之变化,进而影响结构的破坏模式,使其由局部杆件渐进式屈曲失效的模式向结构整体瞬时失效的模式转变。研究成果可为大跨空间结构的抗下击暴流设计提供参考。     

基于遗传-神经网络的电网流域面雨量预报方法研究

以重点水力发电厂和大中型水库为主要考量,并兼顾地形地貌和中小河流的分布特征,将广西划分为23个电网流域,研究了基于非线性的神经网络电网流域面雨量预报方法。以5-6月龙滩近库区、龙江流域等6个电网流域为例,利用遗传算法优化BP神经网络的连接权和网络结构,建立了各电网流域的遗传-神经网络电网流域面雨量预报模型。对独立样本的预报结果表明,基于遗传-神经网络的电网流域面雨量预报模型的预报能力要优于传统的逐步回归预报模型,也明显优于日本、德国数值模式预报产品所换算成的电网流域面雨量预报,并与气象部门同期制作的综合面雨量预报产品能力相当,因而,遗传-神经网络面雨量集合预报模型有较好的业务应用前景。     

“威马逊”台前飑线天气背景成因和雷达预警方法

用常规气象观测资料和多普勒天气雷达观测资料对“威马逊”台前飑线的天气背景和雷达回波特征做了分析。结果表明:华南区域大气层结不稳定,广西东南部有中层干区和较强垂直风切变是该区域台前飑线发生和雷暴大风多发的主要天气背景成因。“威马逊”台前飑线由三段短弓形回波组成,东部弓形回波具有较典型的雷暴大风回波特征。以空间适用性和时间提前量作为衡量标准进行对比,发现反射率核心下降的实用性和预警效果最好,其次为中层径向辐合和地面辐散。     

基于BP神经网络的饱和砂土液化判别方法

基于唐山地震中大量的砂土液化现场实测资料,选取描述地震动特性的烈度、震中距、地面峰值加速度和描述砂土层埋藏环境条件的地下水位、标贯点深度(土层深度)、上覆非液化覆盖土层厚度、有效覆盖压力,以及表示砂土自身属性的标准贯入锤击数、平均粒径、不均匀系数、修正标贯击数共11个指标的不同组合作为输入变量,采用快速BP算法和LM算法构造了饱和砂土液化判别的BP神经网络预测模型.通过所建网络模型的训练、验证和应用,结果表明:(1)所建14个BP神经网络模型都是有效的,液化判别的准确度与模型输入变量的不同组合有关;(2)增加网络模型的节点(考虑因素较多)并不一定能够提高BP神经网络模型的液化判别准确度,反而增加了BP神经网络模型的复杂性和学习时间;(3)两种算法的BP神经网络模型都有很高的液化判别准确度,LM算法的计算速率要比快速BP算法快得多,但在计算过程中需要更多的内存,建议采用LM算法;(4)采用所提BP神经网络模型的权值与阈值进行其它预测样本的液化判别时,判别结果可能偏于保守;(5)从影响砂土液化的主要因素、获取指标难易程度考虑,在与<建筑抗震设计规范>砂土液化判别公式考虑指标一致的情况下,建议采用BP神经网络模型M4或M5a,该模型简单、方便,且其预测准确度远高于<建筑抗震设计规范>的砂土液化判别准确度.     

江西灾害性强雷电天气的雷达回波特征

使用常规地面报表A0资料、多普勒天气雷达资料,以及雷电数据和卫星云图等资料,进行了雷电和雷暴日的分布特征统计分析,重点对灾害性强雷电天气的雷达回波特征进行个例分析,以了解雷电和雷暴天气的活动规律和强雷电的雷达回波特征,提高预警预报的能力.结果表明:(1)雷电和雷暴天气具有明显的季节变化与日变化特征,每年2-5月集中在8-20时,6-9月集中在11-20时;(2)强雷电天气在雷达回波上表现为南北走向的回波带结构,当回波强度≥50dBZ、回波出现不断合并现象、强回波水平尺度较大、具有"指状"或"弓状"回波结构,以及出现陡直"零值线"和VIL超过50 kg/m2时,最易发生强雷电天气;(3)有时局部强单体凭着自身的发展,当强度≥50dBZ和VIL超过50 kg/m2时,也有可能出现局地强雷电天气.     

哈尔滨市短临天气预报研究

从短临预报的定义和内容出发，就短临预报业务系统流程、地面要素加密信息收集显示、多普勒雷达预警信息和预报指标、重大灾害性短临预报的气象要素信息／预警信息／预报指标及物理量、不稳定指数预警信息／预报指标及合并显示、卫星云图降水／冰雹估计、3h降水／温度预报方法、预报编辑系统设计等方面，阐述了哈尔滨市短临预报业务的建设过程及其开展的方式、方法。     

基于信息量与多模型耦合的碎屑岩区滑坡易发性分区评价

滑坡是一种典型的地质灾害,在我国南部湿热条件下,碎屑岩区滑坡的形成机制有别于其他地区。因此,碎屑岩区滑坡的识别及预警较为复杂,需有系统性及针对性。以碎屑岩区的广西来宾金秀瑶族自治县范围内的滑坡为研究对象,选取岩性、坡度、坡向、地形起伏度等10个致灾影响因子,通过信息量模型(I)与逻辑回归模型(LR)、随机森林(RF)、BP神经网络(BP)、卷积神经网络(CNN)等4种模型的耦合,以此构建出相应的易发性评价模型,同时对其精准性进行有效评价,进而在研究区范围内进行滑坡易发性分区。研究表明,信息量与BP神经网络耦合模型的ROC曲线AUC值最大(0.94),因此,可用此方法进行碎屑岩区的滑坡易发性分区。最后,通过评价可知,研究区的滑坡高易发区主要集中在路网和水系两侧。文中针对碎屑岩区的滑坡易发性分区进行了一次有效探索,可为当地防灾工作提供一定依据,也可为类似区域的滑坡防治提供一种思路。     

“3·23”云南省景谷傣族彝族自治县冰雹灾害天气原因分析

从防灾减灾的角度,以"3·23"景谷县冰雹灾害天气为例,运用国家级站降水实况资料、卫星资料、闪电定位仪资料、Micaps常规资料、区域自动站资料和新一代天气雷达体扫资料等,分别对这次灾害天气过程进行预警指标分析,并采用美国NEXRAD的新一代冰雹探测算法,对该灾害天气过程进行了检验。分析表明:该灾害主要由冰雹天气过程造成;从雷达资料和闪电定位仪资料能够清晰准确反映冰雹天气过程的发生发展过程,具有较好的防灾价值,雷达观测的几个要素指标能较好的预示受灾的区域和强度,闪电频次、回波强度、强回波顶高、中气旋等指标能为这类灾害性天气提供短临预警依据;同时,冰雹灾害性天气通常伴随雷电、大风等灾害天气,也会造成重大灾害。另外,也应注意到冰雹天气通常是局地中小尺度的,但分析发现局地中小尺度的灾害天气也常有大尺度的天气背景作用,可从探空资料加以分析。     

云南C波段天气雷达的森林火灾预警系统实现

利用云南多次森林火灾历史个例,结合相对应的C波段新一代天气雷达资料进行对比分析研究,参考S波段新一代天气雷达的一些阈值,基于雷达探测回波的形成原理,提出森林火灾在C波段高山雷达回波上的一些特有指标,形成C波段高山雷达特有的算法,主要有:由于高原高山地区风速较大,引入雷达速度场结合地面自动站风向风速判别指标;高山雷达由于海拔高差较大,探测的目标物高度也不同,在设置识别阈值时应有一定的差别;高原小尺度对流性降水回波过滤方法等一些新指标和方法。基于此设计了系统,并开展雷达森林火灾探测预警的业务试验,不断改进总结完善后,取得了一定效果,实现了C波段新一代天气雷达的森林火灾探测软件系统。试验表明:从时效性看雷达监测有时较卫星和人工视频监测有一定优势,可与目前的卫星监测和人工视频监测等手段形成互补;根据空中火灾烟尘回波面积和烟尘回波顶高的变化,有时可以较好的分析出地面火势的变化情况,判断出火势的增强、减弱和复燃。     

冰雹天气的短时监测预报及消雹作业评估

本文研制的冰雹短时监测预报方法综合利用了T-lnP、天气图和雷达回波等资料,它把本地的降雹机制转化成对流的发生、发展、触发三指数,作为一级预报;通过计算T-lnP图上有关冰雹的层结指数,判断出冰雹强度,作为二级预报;利用雷达回波指标作为三级预报,以实现冰雹灾害天气的定时、定点、定量预报.同时对1996～2002年本地开展的人工消雹情况进行了效益评估.     

小麦白粉病气候变化响应及动态预警

小麦白粉病是危害我国小麦生产的主要病害之一,华北黄淮地区作为冬小麦主产区,其小麦白粉病趋于加重。及时准确地进行白粉病的监测预警对采取有效防治措施、保护小麦安全生产有重大意义。基于北京市、天津市、河北省、山东省、山西省和河南省的小麦白粉病发生情况和气候特点,本研究量化了小麦白粉病对气候变化的响应水平,利用Bayes准则客观确定了小麦白粉病发生的等级阈值,考虑小麦生长前期和关键期的气象条件,提出了相应的评估模型。研究结果表明,所提模型完全一致的准确率为50%~90%,基本一致的准确率达85.7%~100%,能实时根据气象条件及时进行预警指导病害防治。     

BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

台风“威马逊”造成云南强降水灾害天气分析

利用云南7部新一代天气雷达观测数据和Micaps常规资料,对台风"威马逊"登陆后减弱生成的热带低压引发强降水进行分析,揭示了台风"威马逊"造成的强降水成因及对云南的影响情况。结果表明:"威马逊"的外围云系于2014年7月19日下午开始影响云南,19日17时滇东南地区出现降雨,其中20-22日,云南省连续3d出现暴雨天气过程,滇中以西以南大部地区出现大暴雨、暴雨天气(其中屏边站和宁洱站日降水突破了历史极值),23日降雨过程结束。这次台风低压天气过程是近5年来影响云南造成降水最强的一次,热带低压西移与西南气流汇合,低压倒槽造成的强降水对云南西部造成持续影响。热带低压带来了强降水,造成了37人死亡、9人失踪的重大灾害。以文山新一代天气雷达观测资料分析,发现使用雷达对远距离低层云系的探测,能较好地判断"威马逊"台风外围云系的结构及演变情况,对改进强降水的短时临近预警有较好的价值;在现行体扫模式下增加超低仰角探测,应有助于更好预测风暴影响的强度和发展趋势,进一步改进预警能力,从而对短时临近预报有一定的帮助。就台风"威马逊"而言,发现较好的应用雷达资料,在一定的条件下对改进短时临近预警业务有一些帮助,因此提出重视雷达探测可能对提高强天气监测预警水平和防灾减灾应具有一定的价值。