基于雷达产品和随机森林算法的冰雹天气分类识别及预报

冰雹是一种致灾性较强的强对流天气,但在气象业务工作中对其进行快捷、准确的预警和预报仍有一定的难度。本文基于C波段雷达回波资料,构建并应用随机森林模型对冰雹及其伴随强对流天气进行了分类识别及预报。结果发现,随机森林模型对训练集(2008-2017年)中四类冰雹天气(冰雹、冰雹大风、冰雹短强、冰雹大风短强)的平均命中率(Probability of Detection,POD)为90.2%,平均空报比率(False Alarm Ratio,FAR)为11.1%。对于2018-2019年的独立样本测试集,模型的平均POD和FAR则分别为72.8%和34.7%。因此,本文构建的随机森林模型较为理想。应用模型和风暴单体识别与跟踪产品(Strom Cell Identification and Tracking,SCIT)对未来15～60 min的强对流天气进行预报,结果表明四类冰雹天气的平均POD为74.8%,平均临界成功指数为60.8%,平均FAR为24.4%。因此,利用C波段雷达产品,随机森林模型能高效、自动化且较为准确地分类预警、预报冰雹及其伴随强对流天气,可应用于天气预报业务工作。     

运用天气雷达识别强对流天气的人工神经网络方法

选取对强对流天气反应较好的雷达回波参数和天气因子作为输入信息单元，应用Ｂ－Ｐ神经网络方法可对强对流天气和雷雨天气非常理想又迅捷地识别出来。     

强对流天气的多普勒天气雷达探测和预警

简要介绍了强对流天气(包括强冰雹、龙卷、雷雨大风和暴洪)的多普勒天气雷达识别和预警技术.     

基于机器学习的冰雹天气识别研究

利用2017—2019年贵州省威宁彝族回族苗族自治县的C波段天气雷达数据,提取了多种与冰雹相关的雷达特征参量,并结合地面降雹记录建立了客观的冰雹样本标记方法。通过支持向量机、决策树和朴素贝叶斯三种机器学习方法,对冰雹高发区贵州省威宁的冰雹天气过程进行建模与评估。评估结果表明,采用机器学习方法可以有效地识别冰雹天气过程。支持向量机和决策树方法的命中率(Probability of Detection, POD)均较高,分别为88.9%和90.5%;临界成功指数(Critical Success Index, CSI)分别为73.1%和70.3%;误报率(False Alarm Rate, FAR)分别为19.6%和24.1%。朴素贝叶斯方法的POD和CSI相对偏低,分别为67.8%、62.8%,但FAR最低,为10.6%。     

国家级强对流天气分类预报检验分析

预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。     

江西局地强对流天气的多普勒天气雷达产品特征

利用江西省2002--2007年局地强对流天气过程的多普勒天气雷达产品资料,通过统计分析多普勒天气雷达最大反射率因子、垂直积分液态含水量及其密度、三体散射和中气旋等产品特征,对江西省突发性局地强对流天气的临近预报预警进行研究。结果认为,江西突发性局地强对流天气主要出现在春季和夏季,夏季突发性局地强对流风暴的伸展高度普遍比春季高。最大反射率因子≥55dBz可以作为局地强对流天气预警的临界指标,≥60dBz可以作为局地冰雹预警的临界指标;VIL密度≥2．8g/m^3可以作为局地强对流天气预警的临界指标,≥3．2g/m^3可以作为局地冰雹预警的临界指标,≥4．0g/m^3可以作为较大冰雹预警的临界指标。三体散射是大冰雹的有效判据。风暴内出现中气旋特征,应立即发布强对流天气预警。很多突发性局地强风暴不一定会出现中气旋特征报警,在这种情况下应通过分析径向速度产品来判断中气旋特征。     

西昌2010年6月8日强对流天气过程对探空L波段雷达放球的影响

针对2010年6月8日强对流天气过程对西昌探空L波段雷达放球造成的重放球,分析了面对强对流天气过程,如何充灌气球氢气量。探索了强对流天气时如何减少或避免探空仪被雷击的装配技术,提高强对流天气过程中高空探测的成功率,以保证探测质量及探测资料的完整性、准确性,节约高空探测器材。     

CINRAD/SA中气旋产品与强对流天气

分析了济南新一代天气雷达2002年观测到的14次中气旋产品和滨州新一代天气雷达2001年1次风暴过程的中气旋产品。产生这些中气旋的风暴中有一次超级单体风暴和一次小型超级单体风暴，中气旋在这两次风暴中都维持了较长的时间。风暴产生了冰雹和雷雨大风天气。其余几次中气旋维持时间很短，产生这些中气旋的风暴不一定产生冰雹等强天气，预报时可在中气旋强度的基础上，结合环境条件和雷达的其它产品分析判断。     

通辽市强对流天气的雷达回波产品与天气系统分析

文章利用2008—2010年近3a夏季强对流天气的观测资料以及雷达回波资料,通过统计和分析,初步总结了我市强对流天气的分布情况、雷达回波特征指标阈值及其对应的天气类型,旨在为预报员做短时临近预报时能更加客观定量及精细化而提供一定的参考依据。     

强对流天气的雷达临近预报及检验方法

本文介绍用微机对强对流雷达回波的性质作客观判别,进而作出强对流天气的临近预报,以及用所收集的天气实况作检验的方法。     

新一代天气雷达与强对流天气预警

简要介绍了对流风暴的分类、对流风暴的强弱和强对流天气的多普勒天气雷达识别和预警技术，以及新一代天气雷达对强对流风暴预警水平的改进。     

强对流天气的雷达回波分析与预报

利用７１１转达做短时预报的关键是地雷达回波正确判别。根据观测资料及短时预报经验,并依据本地的特殊地形及气候特征,着重分析了强对流雷达回波的形状特征并引进了能量天气学的方法,以得出具有可操作性简明判据。     

鲁西北地区一次秋季强对流天气的雷达识别分析

利用SA雷达探测和高空探空资料,结合防雹作业数据和灾情信息,对2016年9月11日发生在鲁西北地区的强对流天气过程中两个对流单体进行雷达识别分析。结果表明:两个对流单体发展迅速,在4-7个体扫(约25-45min)内,垂直液态水含量(VIL)分别跃增了27kg·m^-2、16kg·m^-2,达到64kg·m^-2、57kg·m^-2;在反射率因子图上都具有典型的冰雹回波特征:存在较明显的强回波墙、回波穹窿、有界弱回波区;实施防雹作业后,对流单体回波顶高、VIL、风暴质心高度、冰雹概率、强冰雹概率等指标持续下降,进一步证实了开展防雹作业可有效地减小降雹灾害。     

鲁中地区分类强对流天气环境参量特征分析

将山东中部地区16 a暖季(4-9月)106次伴随瞬时风力不低于8级的强对流个例划分为雷暴大风、冰雹雷暴大风和强降水混合型等3种类型,利用常规探空资料和地面观测资料,通过箱须图的形式分别讨论3种类型对应的一系列关键环境参数的分布特征和预报阈值。进一步,又将上述106次个例中的特强对流个例,包括产生25 m/s以上瞬时大风的特强雷暴大风个例、产生不小于20 mm直径冰雹的特强冰雹个例以及50 mm/h或以上强度的特强短时强降水个例提取出来构成一个子集,讨论其关键环境参数分布特征和预报阈值,并与全部对流个例的相应关键环境参数进行比较。最后,对鲁中地区强对流系统的触发机制进行了简要阐述和讨论。结果表明:(1)雷暴大风型、冰雹雷暴大风型和强降水混合型对应的850和500 hPa温差的最低阈值为25℃; 3种类型对应的地面露点最低阈值分别为13、16和24℃; 相应的大气可降水量最低阈值分别为20、24和32 mm; 相应对流有效位能的最低阈值分别为300、900和1300 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为12.0、12.5和8.0 m/s。(2)通过地面露点、大气可降水量以及暖云层厚度等关键参数的分布特征可以将上述3种类型的前两种与第3种类型即强降水混合型进行一定程度的区分,但要通过各个关键参数的分布特征区分前两种强对流天气是困难的。(3)对于伴随冰雹的强对流天气,适宜的融化层高度为3.0-3.9 km; (4)特强雷暴大风、特强冰雹和特强短时强降水等3种特强对流类型与全部强对流个例的3种类型相比,其条件不稳定度明显增大,体现为850和500 hPa温差的增大、水汽条件有所加强、对流有效位能明显增大,3种类型特强对流天气对应的对流有效位能最低阈值分别为1000、1100和2000 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为16、12和11 m/s,即特强雷暴大风型和特强短时强降水型的风垂直切变阈值明显增大。上述工作构成了山东中部伴随雷暴大风的强对流天气短时预报的一个基础,结合各类强对流天气发生的气候概率,可以通过决策树或模糊逻辑方法制作成适合于地、市气象台的分类强对流天气短时预报系统。      

利用多普勒天气雷达探测强对流天气过程初探(摘要)

介绍了使用多普勒天气雷达对3月20日强对流天气过程进行连续监测的情况,并对使用多普勒天气雷达产品的过程和体会加以总结,认为利用多普勒天气雷达监测灾害性天气,用垂直积分液态水、组合反射率和基本反射率及基本速度、反射率垂直剖面和回波顶几个产品来判别和预报效果会较好.     

阳泉市强对流天气分析预报

本文通过对发生在阳泉的强对流天气的历史个例分析,得出其天气分型,结合强对流天气发生发展条件分析以及卫星云图和多普勒雷达资料的应用,得出一些强对流天气预报指标,为做好强对流天气的预报服务提供参考。     

一次强对流天气的多普勒特征分析

利用天气图、卫星云图和5cm多普勒天气雷达的资料，详细分析了一次强对流天气的环流背景、回波发展演变过程和多普勒特征及其风场结构；初步分析了强对流天气瑟下垫面地理特征之间的密切关系。对多普勒天气雷达探测强对流天气的方法进行了初步探讨。     

四川盆地强对流天气的雷达回波参数统计分析

利用1993－1989年3－9月内江、达县两地区暴雨、大风日的711雷达回波常规、加密观测资料以及对应区内各站的天气实况和逐时降水资料、探空资料等,统计分析了雷达回波强度、顶高、顶温、负／正温区厚度比等参数及其变化特征。