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

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2.0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。

基于Himawari-8卫星的云参数和降水关系研究

基于日本Himawari-8卫星的云产品,对中国中东部地区2017年夏季(6—8月)每日08—17时的降水资料进行了分析,重点讨论了云光学厚度(COD)、云顶粒子平均尺度(CPS)、云顶温度(CTT)三个云参数与降水的关系。试验表明,降水概率与云参数相关性较高,存在随着COD增加、CPS增加、CTT减小而增加的明显趋势。但是,单个云参数与降水强度相关性则较低;COD、CPS、CTT与小时降雨率的相关系数分别为0.2315、0.1823、-0.2235,均为弱相关。如果综合考虑联合两个或三个云参数形成小时降雨率分布矩阵,则降水过程能得到更为清晰的体现。2017年8月28日的个例表明,相比纯粹基于红外的算法,三参数方法可以明显提高小时降雨率的估计精度。

静止轨道微波探测器视场偏差特征分析

现有的极轨微波仪器有着较强的穿云能力,空间分辨率较低,故目前而言,国内外鲜有针对微波探测器的视差分析研究,但若未来在静止轨道上搭载空间分辨率较高的静止轨道微波探测器,则微波视场内的视差问题不容忽视。针对未来发展的静止轨道卫星微波探测器,利用辐射传输模式CRTM模拟该类仪器的亮温,并分析其受视场内云影响所产生的视场偏差,结果表明空间分辨率越高,视差问题越明显;天顶角越大,云顶高度越高,视差越大。除此之外,以台风和高云的个例对实际情况中微波探测仪内视差误差进行了展示,说明静止轨道微波仪器尽管有较高的时间分辨率,但是因为视差的存在,仍然会对台风预警的准确性产生影响。