利用江苏南京2009-2012年天气雷达数据结合地面自动站风场资料分析江苏沿江地区阵风锋变化特征、阵风锋弧长与移速关系,及其在雷达反射率因子图像中呈现的总体、局部特征,详细分析了三种窄带回波回波带反射率因子分布特征。通过设计反...利用江苏南京2009-2012年天气雷达数据结合地面自动站风场资料分析江苏沿江地区阵风锋变化特征、阵风锋弧长与移速关系,及其在雷达反射率因子图像中呈现的总体、局部特征,详细分析了三种窄带回波回波带反射率因子分布特征。通过设计反映回波带平坦性的计算方法实现定量分析窄带回波分布异同功能。根据回波带径向波形特征判断径向波形的波宽、波峰个数、波峰阈值和波形双边梯度等特性,实现阵风锋径向波段识别。在对反射率因子图像预处理基础上,结合回波平坦性测试方法和阵风锋径向波形识别算法达到自动识别阵风锋回波的目的。识别效果表明:回波带平均值>5 d BZ的独立阵风锋回波识别准确率达87%以上,回波带平均值>10 d BZ的混合型阵风锋回波识别准确率达89%以上。对弱阵风锋识别成功率仍较低。展开更多
利用海口多普勒雷达、海南省区域加密自动站和常规资料对2016年4月11日凌晨发生在海南岛北部近海和陆地的大范围雷暴大风过程进行天气学分析。结果表明:(1)这次雷暴大风过程发生在500 h Pa槽前、低空急流左前侧、低层切变线南侧、高空...利用海口多普勒雷达、海南省区域加密自动站和常规资料对2016年4月11日凌晨发生在海南岛北部近海和陆地的大范围雷暴大风过程进行天气学分析。结果表明:(1)这次雷暴大风过程发生在500 h Pa槽前、低空急流左前侧、低层切变线南侧、高空急流分流区下方和地面静止锋南侧的有利于对流发展的较大范围上升气流区域内;(2)对流风暴移动路径上的大气环境具有中等程度的条件不稳定、对流有效位能CAPE以及上干冷下暖湿的温-湿廓线垂直结构、强的深层垂直风切变,对流风暴形成后最终组织发展产生雷暴大风、大冰雹和短时强降水的多单体带状回波和弓形回波;(3)在多单体带状回波中镶嵌的风暴A和B各自发展成为具有中层径向辐合特征的超级单体,风暴B和C合并形成弓形回波,其中风暴C的中气旋加强成为弓形回波北部的气旋式中尺度涡旋;(4)阵风锋对对流风暴的正反馈作用、对流风暴前侧强劲的暖湿入流与风暴后侧径向风速相当的冷池出流,长时间倾斜依存的自组织结构及其与强的低层环境风垂直切变的相互作用,是多单体风暴和弓形回波长时间维持和加强的主要原因;(5)地面原来存在的β中尺度辐合切变线,对流风暴主体回波沿着海南岛北部近海东移等因素,有利于多单体带状回波和弓形回波的长时间维持。展开更多
根据南京CINRAD/SA天气雷达探测的江苏沿江地区阵风锋回波特征,对MIGFA(Machine Intelligence Gust Front Algorithm)阵风锋识别算法进行改进:在考虑平滑算法使用和低仰角数据融合的基础上,根据阵风锋回波特征,改进了0.5°反射率阵...根据南京CINRAD/SA天气雷达探测的江苏沿江地区阵风锋回波特征,对MIGFA(Machine Intelligence Gust Front Algorithm)阵风锋识别算法进行改进:在考虑平滑算法使用和低仰角数据融合的基础上,根据阵风锋回波特征,改进了0.5°反射率阵风锋细线函数模板,设计了较高仰角(1.5°/2.4°)反射率阵风锋细线函数模板,引入1.5°和2.4°双层反射率阵风锋细线函数模板替代原空间差分反射率函数模板。考虑阵风锋特征与距离测站的关系,设计了动态权重函数组合多组得分值,从而有效识别阵风锋回波。在此基础上通过弧度判断和阵风锋回波平坦度测试的方式,进一步降低虚警率。最后利用2009年6月14日南京雷达阵风锋个例进行效果识别,并采用临界成功指数对南京雷达120个阵风锋样本进行效果评估。结果表明:改进的MIGFA法识别效果良好,将临界成功指数从0.39提高至0.60,引入降低虚警率的做法使得虚假警报率从0.34降至0.16。展开更多
文摘利用江苏南京2009-2012年天气雷达数据结合地面自动站风场资料分析江苏沿江地区阵风锋变化特征、阵风锋弧长与移速关系,及其在雷达反射率因子图像中呈现的总体、局部特征,详细分析了三种窄带回波回波带反射率因子分布特征。通过设计反映回波带平坦性的计算方法实现定量分析窄带回波分布异同功能。根据回波带径向波形特征判断径向波形的波宽、波峰个数、波峰阈值和波形双边梯度等特性,实现阵风锋径向波段识别。在对反射率因子图像预处理基础上,结合回波平坦性测试方法和阵风锋径向波形识别算法达到自动识别阵风锋回波的目的。识别效果表明:回波带平均值>5 d BZ的独立阵风锋回波识别准确率达87%以上,回波带平均值>10 d BZ的混合型阵风锋回波识别准确率达89%以上。对弱阵风锋识别成功率仍较低。
文摘利用海口多普勒雷达、海南省区域加密自动站和常规资料对2016年4月11日凌晨发生在海南岛北部近海和陆地的大范围雷暴大风过程进行天气学分析。结果表明:(1)这次雷暴大风过程发生在500 h Pa槽前、低空急流左前侧、低层切变线南侧、高空急流分流区下方和地面静止锋南侧的有利于对流发展的较大范围上升气流区域内;(2)对流风暴移动路径上的大气环境具有中等程度的条件不稳定、对流有效位能CAPE以及上干冷下暖湿的温-湿廓线垂直结构、强的深层垂直风切变,对流风暴形成后最终组织发展产生雷暴大风、大冰雹和短时强降水的多单体带状回波和弓形回波;(3)在多单体带状回波中镶嵌的风暴A和B各自发展成为具有中层径向辐合特征的超级单体,风暴B和C合并形成弓形回波,其中风暴C的中气旋加强成为弓形回波北部的气旋式中尺度涡旋;(4)阵风锋对对流风暴的正反馈作用、对流风暴前侧强劲的暖湿入流与风暴后侧径向风速相当的冷池出流,长时间倾斜依存的自组织结构及其与强的低层环境风垂直切变的相互作用,是多单体风暴和弓形回波长时间维持和加强的主要原因;(5)地面原来存在的β中尺度辐合切变线,对流风暴主体回波沿着海南岛北部近海东移等因素,有利于多单体带状回波和弓形回波的长时间维持。
文摘根据南京CINRAD/SA天气雷达探测的江苏沿江地区阵风锋回波特征,对MIGFA(Machine Intelligence Gust Front Algorithm)阵风锋识别算法进行改进:在考虑平滑算法使用和低仰角数据融合的基础上,根据阵风锋回波特征,改进了0.5°反射率阵风锋细线函数模板,设计了较高仰角(1.5°/2.4°)反射率阵风锋细线函数模板,引入1.5°和2.4°双层反射率阵风锋细线函数模板替代原空间差分反射率函数模板。考虑阵风锋特征与距离测站的关系,设计了动态权重函数组合多组得分值,从而有效识别阵风锋回波。在此基础上通过弧度判断和阵风锋回波平坦度测试的方式,进一步降低虚警率。最后利用2009年6月14日南京雷达阵风锋个例进行效果识别,并采用临界成功指数对南京雷达120个阵风锋样本进行效果评估。结果表明:改进的MIGFA法识别效果良好,将临界成功指数从0.39提高至0.60,引入降低虚警率的做法使得虚假警报率从0.34降至0.16。