利用雷达回波三维拼图资料识别雷暴大风统计研究

应用雷达回波三维组网拼图数据、加密自动站和地面灾害大风资料,对2008—2012年京津冀地区20次区域性雷暴大风天气过程进行了统计。检验了基于模糊逻辑建立的利用回波强度识别大风的算法,分析了大风出现的位置。该大风识别算法确定了雷暴大风的6个雷达识别指标及其对应的权重系数和不同季节的隶属函数。检验分析块状回波、带状回波和片状回波3类大风过程的识别效果,结果表明：块状回波类大风是由孤立的强单体风暴引发的,风暴单体具有回波强、回波顶高、垂直积分液态水含量大和移动快等特点,雷暴大风多出现在风暴单体附近且二者移动路径一致;带状回波的长度远大于宽度,主要包含飑线和弓状回波,大风影响范围广且多位于带状回波的前沿一带;片状回波多指大面积层云回波中镶嵌着强回波单体块的混合回波,对应出现的雷暴大风多位于风暴单体的周边区域。3类回波识别到的可能出现大风区域与实测大风范围基本吻合,块状、带状和片状3种类型的雷暴大风命中率分别为96.2%、68.6%和45.3%,漏报率分别为3.8%、31.4%和54.7%。由于垂直积分液态水含量偏低和回波强度弱,片状雷暴大风识别漏报相对较多;空报原因除了与测站分布稀疏有很大关系外,也与识别算法本身有关。识别检验证明雷暴大风综合识别方法是合理可靠、切实可行的,可以为雷暴大风的短时临近预警业务和系统开发提供技术支撑,这一工作也为进一步预警大风出现的位置提供了基础。     

基于雷达三维组网数据的对流性地面大风自动识别

应用雷达三维组网数据和地面加密自动站风场资料,统计分析了对流性地面大风的6个主要雷达识别指标：风暴最大反射率因子、风暴最大垂直积分液态水含量、垂直积分液态水含量随时间变率、风暴最大反射率因子下降高度、风暴体移动速度和垂直积分液态水含量密度等参数。根据雷达识别指标和地面大风的相关程度,给出了识别指标的隶属函数和权重系数;采用不等权重法,建立了具有模糊逻辑的对流性地面大风识别方法。并将对流性地面大风的出现概率分为3级：当识别风暴单体的判据小于0.3时,出现对流性地面大风的概率小;当判据在0.3—0.5时,产生对流性地面大风的概率较大;当判据大于0.5时,出现对流性地面大风的概率很大。通过对河北省2012年6月21日线状风暴和2009年7月23日孤立单体风暴引发的灾害大风典型个例的识别效果检验,证明这种方法识别到的风暴单体跟踪效果良好,识别出的大风范围与实况风场基本吻合,命中率、虚警率和临界成功指数分别达81.8%、25.0%和64.3%,利用模糊逻辑原理建立对流性大风的识别算法是切实可行的。     

江西一次副高边缘雷暴大风回波特征分析

为研究江西副热带高压边缘雷暴大风天气的演变和雷达拼图回波特征,使用天气形势、卫星云图、江西WebGIS雷达拼图等资料,对2020年7月11日江西副热带高压边缘雷暴大风天气过程,采用统计分析、天气分析和回波图像分析等方法进行分析,结果表明:本次过程共造成江西国家站9站雷暴大风、1站西南大风,区域站63站雷暴大风。天气影响系统表现为高层反气旋环流、中层处副高边缘、低层西南急流、低涡、切变线及地面辐合线。卫星云图上中尺度对流云团MCS的移动与合并、加强,云顶亮温达-60～-80℃。雷达拼图回波上表现为副高边缘局地热雷雨发展、合并成为回波短带、"弓"状回波带,雷暴大风就发生在回波短带凸出部位前沿;回波短带组合反射率CR达55～60 dBz,垂直液态水含量VIL达25～30 kg/m~2,回波顶高ET达14～15 km;风暴跟踪信息STI有助于预报员识别和判断回波系统的移动,从而发布更为精准的预报预警信息。这些为副热带高压边缘雷暴大风的有效预警提供了参考依据。     

天津地区雷暴大风天气雷达产品特征分析

应用2002-2007年天津共46次雷暴大风天气过程的新一代天气雷达资料,并结合灾情报告和地面自动气象站资料,根据雷达基本反射率回波特征,影响渤海西部雷暴大风的雷达回波形态有以下四种类型:弓状回波、阵风锋、带状回波和零散椭圆状回波,其中弓状回波对应的雷暴大风天气最为强烈,特别是弓状回波的前部和顶端突起部分;同时弓状回波主体维持时间与雷暴大风维持时间基本一致.另外,应用垂直积分液态水含量产品(VIL)进行了统计分析.结果表明:当VIL值达到或超过40 kg·m~(-2)时,随后VIL值的快速减小对于预警雷暴大风天气有指示意义,这种信息一般能够提前10分钟出现.此外,分析了雷暴大风的路径来源有四类:分别是北方路径有9次,西北路径占19次,西方路径14次和其他路径4次,其中北方路径带来的灾害相对严重.这些特征对预警渤海西部雷暴大风天气提供使用价值,同时也可提供其他地区参考使用.     

灾害天气的识别和自动预警

使用CINRAD/SB新一代天气雷达基本数据资料,设计了一套简单的强降水、强对流天气的自动预警系统。以反射率强度和直径监测和预报暴雨系统,用垂直液态水含量监测和预报大风和冰雹系统,当系统监测到这几类灾害天气时,发出声音报警,提示预报员跟踪预报。从对2005年几次暴雨、大风、冰雹过程进行回报和对2006年灾害天气过程进行预报应用来看,利用多普勒雷达资料,可以对灾害性天气过程进行有效地识别和预警。反射率大于30dbz的直径在20km以上时,有利于出现强降水过程;垂直液态水含量大于18kgm-2,直径在10km以上,有利于18m.s-1以上大风出现;垂直液态水含量大于38kgm-2,直径在10km以上,有利于冰雹出现。     

北京地区雷暴大风不同生命期内的雷达统计特征及预警提前量分析

选取2010—2014年发生在北京地区的19个致灾的雷暴大风天气过程,应用北京新一代多普勒天气雷达体扫资料的反射率因子和径向速度产品,分析了雷暴大风天气不同生命期内的雷达回波特征。分析发现依据径向速度大值区能对77.8%的带状回波造成的雷暴大风天气提前发布预警,能对100%的弓形回波造成的雷暴大风天气提前发布预警,而其中有67%可提前30min发布预警;孤立的块状回波前侧均未观测到阵风锋回波,径向速度图未观测到入流急流,径向速度大值区不明显。但径向速度图上观测到的中层径向辐合、入流急流、中气旋及反射率图上观测到的阵风锋都为雷暴大风的提前预警提供了重要指示特征。     

山西雷暴大风雷达产品统计学特征及预警提前量研究

为认识统计山西雷暴大风的雷达产品特征，做好其预报预警，利用2013—2017年4—9月高空探测资料和地面观测资料以及多普勒雷达资料对山西39次雷暴大风过程进行研究。根据500 h Pa环流形势将其分为四大类型：西北气流型、冷涡型、西风槽前型、副热带高压（简称“副高”）切变型。统计分析了不同环流背景下雷暴大风的雷达产品特征及其预警提前量。结果表明：（1）块状孤立对流单体是任一环流背景下山西雷暴大风的主要雷达回波形态。（2）副高切变型雷暴大风的最大回波强度、回波顶高、最大垂直积分液态水含量值最高，冷涡型最低。（3）低层径向速度大值区对雷暴大风的指示意义最明显，预警提前量最多，可提前30 min以上。（4）雷暴大风发生时，有阵风锋和逆风区出现，但出现次数极少。研究结果对利用雷达产品预警山西雷暴大风提供参考依据。     

双流机场雷暴天气预报方法研究

利用双流国际机场2013—2018年的逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA-interim逐6小时再分析资料、成都市气象局多普勒天气雷达产品资料,运用统计学方法分析双流机场雷暴月变化和日变化特征,并利用相关性分析筛选出双流机场雷暴天气预报因子,在此基础上基于二级逻辑回归法建立潜势预报模型（预报方程和消空方程）,最后进行数据的回代检验。结果表明：对流有效位能、K指数、850 hPa比湿、850与500 hPa假相当位温差、回波顶高、1.5º仰角基本反射率、3.4º仰角基本反射率、垂直累积液态水含量为雷暴天气的主要预报因子,据此建立的潜势预报模型对双流机场雷暴天气的预报具有一定指示性,且综合来看在夏季的预报效果更好。     

一次强对流风暴的雷达回波产品分析

利用济南新一代天气雷达产品R19（反射率因子图）、V27（径向速度）、VIL57（垂直积分液态含水量）等,对2005年7月12日的强对流天气进行分析。强对流风暴发展初期为两快强烈发展的回波,造成了高唐县等地的大风、冰雹灾害;之后发展为弓状回波,弓状回波移动过程中造成大风灾害;弓状回波快速移动中与孤立回波的合并再次造成沂源县境内的大风和冰雹灾害。新一代天气雷达垂直积分液态含水量产品对降雹预警预报有很好的指示意义。     

新一代天气雷达三维组网产品在人工防雹的应用

基于冰雹云的雷达三维拼图反射率分布形态特征,提出在人工影响防雹作业中识别冰雹云的6个候选指标,分别是组合反射率、云回波顶高、最大反射率回波顶高、垂直累积液态水含量、垂直累积液态水含量密度以及垂直累积液态水含量跃增值。基于新一代天气雷达组网数据应用风暴跟踪(SCIT)算法实现风暴跟踪并计算部分指标,形成模糊逻辑判断方法,确定防雹作业区域。结果表明,应用该方法对北京、江西的多个降雹个例进行三维风暴单体的冰雹云识别试验,对比地面降雹观测数据,计算多个个例模拟命中率77%,误报率26%,空报率22%。考虑组合反射率三维形态分布特征的模糊逻辑法可以较好地识别大部分可作业冰雹云,跟踪模拟效果较好,有利于在人工影响防雹作业中的有效应用。     

宁波机场附近一次孤立强雷暴大风事件分析

利用区域自动气象站资料、天气雷达资料、宁波机场AWOS(automated weather observation system)资料和NCEP再分析资料等对2017年7月22日发生在宁波机场附近的一次孤立强雷暴大风环境条件和雷达回波特征进行分析。结果表明：1)雷暴大风发生在较强的对流有效位能、弱的垂直风切变和上层干燥近地面暖湿的大气层结配置下,海风锋是主要触发系统。2)雷暴大风发生时,地面出现明显冷池和中尺度雷暴高压。3)强反射率因子顶部高度快速下降,中层径向辐合达到18 m·s-1,低层速度辐散超过25 m·s-1等指标,对雷暴大风预警具有较好的指示意义。     

华北产生雷暴大风的动力热力综合指标分析及应用

应用MICAPS重要天气报告数据,筛选出2005-2010年夏季华北地区26次典型雷暴大风过程。选取K指数、对流有效位能、大气可降水量、大风指数、中低层垂直速度、垂直螺旋度、垂直能量螺旋度等7个动力或热力指标,利用NCEP 1°×1°再分析资料计算和统计了槽前型和西北气流型雷暴大风发生时的指标阈值。基于统计结果,进一步设计了指标叠套技术,将其应用于2011年6月华北地区两次不同类型雷暴大风的潜势预报中。结果表明,雷暴大风实际发生区域与指标叠套区域一致性较好,验证了该方法对华北雷暴大风预报的有效性。     

基于新一代天气雷达产品闽西南强对流天气临近预报方法研究

利用2003—2008年福建龙岩新一代天气雷达资料和常规探空资料,对闽西南历史冰雹及闽西雷雨大风天气发生的环境条件进行统计分析,建立历史冰雹和雷雨大风天气过程对应的新一代天气雷达产品判别指标。利用判别方程、新一代天气雷达产品和探空资料联合开展强对流天气临近预报预警方法研究：首先利用Fisher判别分析方法建立冰雹天气的判别方程,主要用于冰雹天气的判断,再利用雷雨大风的判别指标对雷雨大风和强雷暴天气进行第二次判别。通过历史过程的回报和2009年的试报表明：该系统对闽西南冰雹天气预报准确率较高,雷雨大风准确率次之。同时,利用风暴单体识别与跟踪的预测方法对冰雹预报结果和实况进行统计,表明风暴单体识别和跟踪算法（SCIT）预报准确率较高,可以用于风暴未来移速移向的预报。     

三种机器学习方法在广东雷暴大风自动识别的应用效果评估

基于2012—2019年自动站雷暴大风观测实况和对应雷达回波,利用传统机器学习方法(决策树)和深度学习方法(CNN、YOLO)等三种机器学习方法分别建立雷暴大风自动识别模型。根据广东雷暴大风回波特征,选取50 dBZ高度、反射率因子强度梯度等5个回波参量作为决策树的特征因子;将1～9 km高度的雷达回波分为11层,作为YOLOv3的输入层,使其由原3个特征层扩展到11层,训练优化后的YOLOv3可更合理刻画雷暴大风的空间结构特征。经批量测试和业务试运行试验,检验结果表明：三种模型中基于决策树的模型虚警最高,基于CNN的模型漏报最多,基于YOLO的模型识别效果最好,其POD和CSI均最高。通过对广东2020年汛期5次系统性和5次局地性雷暴大风过程进行分类型自动识别效果评估,并选取任意天气下长达30天连续时段进行不间断识别检验,结果表明该算法对于不同类型的雷暴大风均有较好的识别能力,具备业务化应用前景。     

2017年5月14日合肥地区雷暴大风过程机理分析

利用地面、探空、机场自动观测、多普勒雷达等资料,以多普勒雷达数据产品为重点,对合肥机场及周边地区一次雷暴大风的成因进行了分析。结果表明：机场西北部两个对流风暴在3—6 km高度层合并,5 km高度处形成强反射率因子核,强反射率因子核高度10 min内迅速下降4 km,风暴内下沉气流在地面形成强冷池,强冷池的快速移动导致机场大风形成。下沉气流产生的初始原因是降水粒子的下降拖曳作用;吸入作用、水成物与环境间的负浮力增大、动量下传、补偿性气流的作用是下沉气流产生的重要原因。机场西南部的大风带由雷暴出流边界过境造成,出流边界破坏了边界层结构导致超折射现象的消失。风暴后部持续的冷空气补充和风暴前部源源不断的上升气流维持稳定的垂直环流,持续的下沉补偿气流导致机场东部大风的长时间维持。     

基于配料法的“08.6.3”河南强对流天气分析和短时预报

采用基于构成要素的预报方法(配料法),使用业务中能够及时获取的常规观测资料、静止气象卫星云图和多普勒天气雷达资料,对2008年6月3日下午发生在河南大部的以雷暴大风为主的强对流天气进行分析.针对2008年6月3日08时500、700、850 hPa和地面图上温、湿、风等的配置,结合探空、水汽云图和多普勒天气雷达回波图,对构成强对流天气的几个主要因素:层结稳定度、水汽、触发机制、垂直风切变、对流层干层等进行分析,结果表明:河南大部处于较强的条件不稳定、强烈的深层(地面到500 hPa)垂直风切变和明显的高空干平流的环境中,这种环境有利于高度组织性的超级单体风暴的产生和发展,导致雷暴大风和冰雹天气.而地面冷锋、辐合线和高空次天气尺度涡旋伴随的正涡度平流共同作用产生的上升气流导致雷暴在山西中南部生成,然后向东南方向移下太行山.进入河南有利的环境下获得猛烈发展.在充分利用"配料法"的主要思路和现有观测资料条件下,结合预报经验,2008年6月3日强对流过程可以提前数小时进行正确的短时预报.     

四川盆地一次极端大风天气过程成因及预报着眼点分析

利用常规观测资料、FY-2E卫星云图、多普勒雷达产品、闪电定位资料、自动气象站资料等,分析了2015年4月4日傍晚到夜间发生在四川盆地的极端大风天气过程。分析指出:本次雷暴大风过程是由冷锋对暖湿气团的强迫抬升及干冷空气进入暖湿区域触发形成.中空干层、大的温度直减率、高低空急流耦合区、低层温度脊附近是利于极端雷暴大风出现的潜势区域。该区域为雷暴形成提供了条件不稳定、水汽、动力抬升等有利环境条件。冷空气首先从盆地西北部中低层入侵,在低层切变线上触发生成了一系列雷暴单体,在最有利于对流发展的潜势区域迅速发展。潜势区域中线状回波北段的中尺度涡旋环流、前侧入流和后侧入流的相互作用形成单体弓形回波,该弓形回波具有比普通雷暴更高的反射率因子、垂直液态含水量.根据雷达回波演变特征推断,本次极端大风是由单体弓形回波带来的湿下击暴流所导致。弓形回波中高反射率因子的高度连续下降意味着下沉气流伴随降水粒子下降,干空气被夹卷进入下沉气流使得雨滴被迅速蒸发,大大加强了下沉气流强度,因而显著增加了大风强度。分析还指出:通过分析对流发展背景条件,确定最有利对流发展的潜势区域,关注该区域中回波的生成、形态特点、演变特征,可提前预警大风天气。     

2013年湖南首场致灾性强对流天气过程成因分析

应用湖南多部雷达和探空资料、中小尺度自动气象站资料、南岳高山站逐时观测资料及LAPS局地分析资料,对2013年3月19日湖南首场致灾性强对流天气过程的成因进行综合分析,并探讨强冰雹和雷暴大风预警着眼点及其可预警性。结果表明:强对流发生前,近地面晴空辐射增温、对流不稳定层结、强的垂直风切变、强温度梯度直减率以及近地层较好的水汽条件为强对流风暴发生发展提供了良好的潜势条件;中低层冷平流、地面中尺度辐合线、能量锋和露点锋以及近地面层弱辐散、中低层强辐合、高层强辐散的动力耦合结构是强对流发生的有利天气背景,中低层冷空气是这次强对流过程的触发机制;强对流风暴的前期以超级单体风暴和多单体风暴为主,超级单体风暴东移北上过程中与湖南西部不断新生的对流回波结合后发展成飑线,飑线维持、发展过程中出现"弓形"回波、中层径向辐合(MARC)、低层辐散、速度大值区等特征;在短临预警服务中,中低层明显的钩状回波结构、持续偏高的反射率因子和垂直积分液态水含量(VIL)值为靖州强冰雹预警的发布提供了有效依据,而低仰角距离地面1 km内的径向速度大值区(大于20 m.s-1)则为道县雷暴大风预警提供重要参考。