多普勒雷达中气旋判据及算法的发展与应用

由于超过90%的中气旋伴随着龙卷、强雹、大风等强天气发生,因此中气旋的识别与应用对于准确、实时发布强天气预警具有十分重要的意义。目前我国仅CINRAD WSR—98D SA/SB多普勒雷达内置了美国强风暴实验室开发的中气旋算法,并有相应的中气旋产品,其他型号的多普勒雷达则只能从径向速度图上人工识别中气旋。回顾了中气旋判据演变的三个阶段,对当前业务上使用的第三阶段的中气旋判据存在的问题进行了分析;依据中气旋算法发展历程,介绍了中气旋切变算法、中气旋算法及中气旋探测算法,并对当前业务上使用的中气旋算法得到的产品应用及其存在问题作了讨论。

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 2 0 0 2年观测到的 1 4次中气旋产品和滨州新一代天气雷达 2 0 0 1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。

多普勒天气雷达中气旋产品在强风预报中的应用

在深入了解WSR-88D多普勒天气雷达产品——中气旋算法的基础上,对上海地区近6年间中气旋产品的几个重要特征参数进行了统计研究,并结合局地强风的个例分析,总结了上海及周边地区中气旋发生发展过程中各阶段的基本特征。最后综合参考雷达其他相关产品,提出利用中气旋产品进行强风预报的思路,以期为准确预报局地强风天气提供一些参考信息。

新一代天气雷达中气旋识别产品的统计分析

利用福建龙岩新一代天气雷达资料对2003—2007年中气旋产品进行统计分析,重点对经人为判定确认为中气旋,并持续3个体扫以上中气旋特征及其对应风暴的特征进行分析。分析表明:持续3个体扫以上中气旋对应风暴与冰雹、雷雨大风、短时强降水等强对流天气的产生有很好的对应关系,通过对典型强对流天气过程分析,得出了中气旋发展高度、最强切变高度变化规律,切变、中气旋强弱与不同类型强对流天气的对应关系。为预报员及时准确预报短时强降水、冰雹、雷雨大风提供参考依据。

台湾海峡中气旋结构特征的单多普勒雷达分析

2004年9月10日傍晚,在台湾北部海面大范围中尺度对流雨带中有一钩状回波并伴随中气旋。受台湾东北部和西南部海面两个热带低压系统的环流影响,海峡北部海面有一大尺度的风切辐合带,为中气旋发展提供了有利环境。文中利用台湾地区北部民用航空局中正机场多普勒雷达资料,分析中气旋特征,结果显示此中气旋由低层形成随后向上发展,最高可达8km以上,内核直径先是低层大中层小,随后中层扩大与低层接近成圆柱状,之后快速减弱,整个过程约2h。进一步用地基雷达风速轨迹显示法(GBVTD)反演中气旋成熟期间的环流结构变化,结果显示在分析期间,最大风半径维持在5—6km,且随时间在高度分布由向内倾斜转化为无明显倾斜再到向外倾斜。轴对称径向风先在低层最大风速半径以内有外流,以外有内流,在最大风速半径处为上升运动区并伴随强回波,而在气旋中心附近为下沉运动区。随后气旋中心回波和下沉运动均逐渐增强,同时低层外流增强并扩散至最大风速半径外,相应的上升运动和强回波也移至最大风速半径外。切向风先呈现波数1的非对称结构,最大风速区位于气旋移动的左侧,且随高度有沿逆时针方向旋转的现象,随后显著增强,分布趋于对称,最大轴对称切向风达20m/s位于约1km高度。此后切向风速逐渐减弱,同时波数1非对称结构又有加强的趋势,最大风速区位于移动方向左前侧。中气旋发展过程和结构同其他地区观测的非超级单体微气旋非常相似,其成熟期环流特征同台风结构也非常类似,不同之处在于其中心下沉运动及低层外流为降水所造成,且尺度和生命期均远小于台风。

一次长寿命风暴的CINRAD／SA雷达反射率及中气旋产品特征与流场结构分析

利用济南观测站的探空、涡度、地面资料和CINRAD／SA雷达产品，对2004年6月24日发生在山东西部地区的强风暴过程进行了分析。结果表明，风暴低层存在中尺度辐合现象，风暴前侧的人流依靠后部低层冷空气池的向前推进而得到支撑，产生逆环境风切变方向的主上升气流区；中层为双涡旋结构，这种深厚的内部涡旋结构可与环境风相持，形成近似刚体的风暴柱，环境风绕风暴而过，不会吹穿风暴，有利于风暴长时间维持；风暴成熟阶段表现为超级单体结构特征并伴有中气旋；三体散射（TBSS）出现在中高层，TBSS出现10～15min后地面出现大冰雹，TBSS消失后维持10～20min的降雹。

多普勒天气雷达探测中气旋分析

利用南京多普勒天气雷达资料,对南京地区2003年7月8日出现的一次雷雨大风和短时强降水过程进行了分析,结果表明:这次强天气过程与多普勒天气雷达观测到的中气旋相联系,文中结合环境风场分析了中气旋的特征,计算了中气旋的主要参数。

一次雷暴单体相互作用与中气旋的演变过程分析

2013年8月1日,上海位于副热带高压边缘弱垂直风切变的不稳定层结下,午后开始,不断有雷暴新生。在此次强雷暴过程中,生成了三个中气旋;特别是在第二个中气旋生成过程中,雷暴合并后呈现出钩状回波、回波悬垂、中气旋等超级单体的雷达回波特征,还具有标志大冰雹的三体散射长钉特征回波。本文通过分析常规天气观测、双多普勒天气雷达、自动气象站和风廓线雷达等资料发现,前两个中气旋的生成机制为:(1)前期雷暴出流的交汇形成了气旋性环流,加强了低层水平辐合,阵风锋类似锋面的作用促使低层的暖湿空气抬升;(2)在弱垂直风切变的天气背景下,由出流阵风锋导致环境垂直风切变有所增大,改变了雷暴发展的环境,形成了经典中气旋生成的有利环境。此外,超级单体中气旋(第二个)形成过程中,雷暴的合并使得上升运动加强,对流不断发展,增强了雷暴内的旋转程度,从而有利于中气旋的形成。在第三个中气旋形成过程中,由于雷暴中的弱出流被相邻雷暴爆发的下沉气流抬升,在中低层形成出流和人流间的旋转,因而被雷达探测为中气旋。

逾量旋转动能在区分我国龙卷与非龙卷中气旋中的应用

多普勒天气雷达中气旋算法是为探测直径在1.8～9.2km(1～5nmi)的中气旋而设计的。绝大多数强龙卷都属于发生在中气旋内部的超级单体龙卷,但并不是所有的中气旋都能发展成龙卷。文中引入中气旋核的逾量旋转动能(ERKE)概念,结合中气旋算法和速度产品,分析了龙卷和非龙卷中气旋个例维持期间ERKE值的演变特征,并计算了一些超级单体风暴个例的中气旋初始的ERKE及其权重高度值。结果表明,与非龙卷中气旋相比,龙卷中气旋中ERKE的值普遍较大且其权重高度较低;超级单体风暴的初始中气旋ERKE值及其权重高度可以有效地区分中、低对流层中的龙卷和非龙卷中气旋,并可作为龙卷中气旋识别的定量指标。同时在我国平均中气旋气候特征的基础上,还绘制了ERKE图解,可从中气旋旋转速度和旋转半径快速查得对应ERKE值的大小。

新一代天气雷达中气旋产品特征值统计和个例分析

利用合肥新一代天气雷达从2001年至2005年的中气旋产品,对中气旋产生的时间、空间和各种特征值进行相关统计分析,发现持续时间在3个体扫以上的中气旋与雷雨大风和龙卷有很好的对应关系,通过对典型强风过程分析,得出了底高、顶高和最强切变高度变化、最强切变与灾害性天气发生的对应关系,为预报员及时准确预报雷雨大风、龙卷提供参考依据。

新一代天气雷达超级单体风暴中气旋特征分析

超级单体风暴常伴随着冰雹、雷雨大风等强对流天气,最本质的特征是有一持久深厚的几千米尺度的涡旋——中气旋。利用2003—2009年福建龙岩新一代天气雷达观测到的32次超级单体风暴,分析了超级单体风暴中气旋的时空分布、结构特征以及旋转速度大小、中气旋顶和底的高度、伸长厚度以及切变值等特征量。结果表明:90%以上的超级单体中尺度气旋是与冰雹、雷雨大风、短时强降水等强对流天气相联系的。统计8次有详细灾情的雷雨大风或冰雹天气过程发现,中气旋强度不断加强,中气旋厚度加大,最强切变中心突降时将产生大风或冰雹等强对流天气。

一次中气旋冰雹天气过程的诊断分析

对2002年9月27日发生在山东省境内的一次冰雹天气过程进行了中小尺度和雷达资料分析。结果表明:华北冷性低槽的东移南压,并配合低空切变线和地面冷锋的共同影响是这次过程的直接大尺度影响系统;高空冷平流、地面暖平流,在对流层中低层形成了大范围上冷下暖的不稳定层结;低层中尺度低压环流的扰动,并与高空急流南侧的辐散区耦合,产生强烈的上升运动;雷达回波分析也发现,这次过程具有典型的小型超级单体风暴特征,存在并维持尺度较小的中气旋结构。

基于浸水模拟改进算法的中气旋自动识别

针对多普勒天气雷达图像中中气旋的特征,提出了一种基于数学形态学的自动识别算法。为了能有效识别出组成中气旋的一对极值区域,借鉴浸水模拟分水岭算法的思想,构造了一种结合区域属性约束的改进浸水模拟算法用于中气旋识别。新方法比较符合气象人员的视觉经验,充分利用中气旋的图像特征以满足特定的识别需求。对实测数据的识别结果表明了该方法的有效性。

超级单体强度和中气旋参数分析

利用济南多普勒雷达高时空分辨率资料和济南、邢台探空资料,对2003～2008年的54个超级单体进行了分析。结果表明,SI≤-2℃、K≥30℃和0～6km风切变>20m/s时超级单体出现的概率较高,超级单体大致可以分为孤立类和镶嵌类2类。孤立类的最大回波强度、单体VIL、强中心高度和顶高等明显大于镶嵌类,中气旋底部和顶部明显高于镶嵌类。孤立类超级单体出现冰雹的概率明显高于镶嵌类,而出现大风的概率低于镶嵌类。中气旋结构的差异性决定了超级单体强度结构的差异和天气现象的差异。

南京雷达中气旋产品特征值统计分析

为了研究南京中气旋的特征,利用南京新一代天气雷达探测资料对2005—2013年的中气旋产品特征进行统计,重点对持续3个体扫以上的中气旋结构特征进行分析。结果表明:中气旋通常产生在对流有效位能较高和风垂直切变较大的环境条件下,6—7月是中气旋的多发时段,主要出现在午后到前半夜,中气旋的底高、顶高和最强切变与中欧的中气旋分布相似;高质心中气旋有利于冰雹的产生,而低质心、强切变中气旋有利于产生龙卷。

对流风暴内中气旋特征与强烈天气

利用江苏盐城CINRADISA新一代天气雷达2005—2008年的资料分析盐城及周边地区对流风暴内中气旋和各种强对流天气的关系。对SA雷达中气旋探测算法识别的中气旋特征进行统计分析,发现带有中气旋的高顶高底的对流风暴易产生大冰雹;低底和带有较小直径的中气旋的对流风暴有利于龙卷的产生;后侧入流急流进入风暴有时会导致中气旋切变剧增、中气旋的底和顶降低而产生雷雨大风;低底和含有较低旋转速度的前侧中气旋容易导致短时暴雨。含有中气旋的对流风暴通常产生在对流有效位能较高和垂直风切变较大的环境条件下。

S波段双偏振雷达和X波段相控阵天气雷达中气旋识别结果对比

为了比较S波段双偏振雷达资料和X波段相控阵天气雷达资料识别中气旋的差异,结合X波段相控阵天气雷达(XPAR)和S波段双偏振天气雷达(SPOL)及地面观测资料,对比分析了2019年4月19日发生在广州的一次中小尺度天气过程,结果显示:使用的识别算法可以正确识别出中气旋;XPAR的高时空分辨率数据可以弥补SPOL仰角层不足的缺陷,观测到更加完整的中气旋垂直结构,识别结果中的参数也比SPOL更加细致,更精准地揭示了中气旋的短时演变。研究结果表明XPAR对于强天气回波的观测识别性能相比SPOL具有持续时间更长、垂直结构更加精细、正负速度对差值更大、随整个天气过程演变更加细致等优势,有利于对中小尺度天气系统的快速发展、演变开展细致深入的研究。

基于速度对结构检测的中气旋自动识别方法

针对传统中气旋自动识别算法误报率较高的问题,提出了一种基于速度对结构检测的中气旋自动识别方法.设计树形数据结构检测不同尺度的嵌套式速度极值区域,通过空间匹配得到符合兰金条件且不受环境风影响的二维速度对结构和三维涡旋结构,通过跟踪算法得到三维涡旋的持续时间属性,借助训练数据集获得中气旋的诊断参数.实验结果表明:与美国灾害天气中心的中气旋自动检测算法相比,所提出的算法将误报率降低了0.24,临界成功指数提高了0.16,能够更好地预报对流性灾害大风.

中气旋与强对流风暴相关参数的演变关系

强对流天气对社会公众的危害极大,强对流风暴内部的中气旋通常与灾害天气相关.为了预测强对流天气的发生时间,研究了中气旋参数与强对流风暴参数的相关关系.针对强对流风暴参数与中气旋参数之间的变化规律,引入了时间序列关联规则的挖掘方法.收集了天津塘沽雷达站的24个包含中气旋的强对流风暴案例,使用强对流风暴参数和中气旋参数的时间序列来描述案例集合,并使用典型变量分析算法将归一化的时间序列数据降维,考虑到序列间的变化趋势和局部关键点的影响,提取单调性特征和局部极值点特征对时间序列符号化表示,将同一时间段内的符号组成事务集,使用Eclat算法发现频繁项集;并且类比于学习器的性能度量,提出评估两类数据变化规律的正比率与反比率概念.实验结果显示,强对流风暴参数与中气旋参数之间存在显著的相关性,其第1对典型变量的相关系数大于0.5;在支持度为0.05~0.30下,Eclat算法的运行时间小于0.7 ms,内存占用小于121 KB,均优于Apriori算法和FP-growth算法;强对流风暴参数与中气旋参数之间的正比率大于0.7,直观地反映出强对流风暴参数与中气旋参数之间变化趋势的相似程度,且再次验证了频繁项集的正确性.该研究为利用中气旋数据预测强对流天气的变化趋势与发生时间提供了理论依据.