商洛地区闪电活动特征及其对冰雹强对流预警的指示作用研究

基于星地多源闪电观测数据,挖掘了以“闪电跃增”为商洛地区冰雹短临预警辅助指标的价值,对于商洛地区冰雹等强对流过程的初生判断与预警,对于人工防雹作业的有效开展具有一定的理论意义和业务应用价值。

基于机器学习的输电走廊强对流临近预警技术研究

为了提高对麋鹿自然保护区强对流天气事件预测的准确性与响应的时效性,文章研究一套基于机器学习的输电走廊强对流临近预警系统,该系统不仅能实时监测并预测强对流天气,还能准确评估其对输电走廊的潜在影响。在强对流预警技术方面,提出一套算法实现流程,包括预警方法的选择和时间序列数据的分析,并且通过实际算例验证了所提方法的有效性。

基于数据融合的电网强对流临近预警技术研究

强对流天气的破坏力大、预测准确率和实时性较差,且容易对电网造成严重危害,因此构建有效的电网强对流天气临近预警系统具有重要的现实意义。传统的雷达回波技术虽然能够根据云团位置的改变来推断后续天气的变化,但当云团发生融合或分裂时,其预报准确率较低。针对该方法存在的缺陷,文中使用深度学习技术对气象云图数据进行处理,其算法部分将卷积网络与长短期循环神经网络相结合,使其兼具准确性和实时性。在算法对比实验中,该算法的虚警率比卷积法以及LSTM法降低了5.2%和6.0%,说明该算法的性能较为理想。而在测试验证实验中,所提算法能够实现对1 h后强对流天气的预测,并可完成对电网的强对流临近预警,具有良好的工程应用价值。

基于机器学习方法的强对流天气识别研究

用机器学习中有监督学习模型支持向量机SVM来进行强对流天气的识别和预报。强对流天气的发生可以看作是小概率事件,因此强对流天气的预警问题可以作为不平衡数据分类问题来处理。在SVM的应用上结合判别准则来对不平衡数据进行处理,更好的对强对流天气进行预警。本文从数据的获取、训练算法的选择、算法的应用、实验结果的评估几个方面进行了详细的描述。通过采用丹佛地区的数据进行大量试验,排除了不平衡数据对分类的干扰,提高了强对流天气识别的准确度。

2016年大连地区强对流天气雷达回波特征分析

该文利用探空资料、加密自动站资料、天气雷达资料对2016年6—9月大连地区9次强对流天气过程,即短时强降雨(4次)、雷暴大风(3次)和冰雹(2次)3种强对流类型进行了雷达回波特征分析。结果表明:探空资料中K指数适用于短时强降雨识别;CAPE值与探空距离强对流时间密切相关;较大的高低层的温差有利于识别雷暴大风和冰雹;较低的0℃层和-20℃层高度有利于冰雹判别;较大的0~6km深层垂直风切变有利于雷暴大风识别。最大回波强度和所在高度,短时强降雨小于雷暴大风和冰雹;弓状型雷暴大风相对于低仰角径向速度大值区类型的雷暴大风有更长的预警时间提前量;雷暴大风和冰雹的VIL值都相对较大,不利于区分两者。研究结果为大连地区强对流预报预警提供参考依据。

大连地区冰雹天气探空和雷达资料特征分析

该文利用常规观测资料、天气雷达资料和灾情评估资料,对2005—2016年大连地区的23次冰雹过程进行了分析研究。结果表明:(1)大连地区冰雹天气发生在6月的比例占61%,发生在下午到傍晚时段的比例占65%,落区为北部地区占79%,强冰雹过程占57%;(2)天气尺度影响系统中,东北冷涡占57%,西风槽占39%;(3)0℃层高度、-20℃层高度、850h Pa与500h Pa温差、700h Pa与500h Pa温差、500h Pa温度露点差、850h Pa温度露点差综合分析能够较好地指示冰雹天气;(4)H_(40dBZ)-H_0、H_(40dBZ)-H_(-20)、VIL最大值、D_(VIL)等雷达参量特征值能够作为冰雹识别指标。

精进臻善,守护平安--高质量发展的现代气象预报业务体系

以预报精准为龙头,坚持将预报精准放在气象业务链条中的核心位置,带动监测精密和服务精细发展,推进观测预报服务业务共融互通,是我国气象部门常抓不解、在实践中不断深化发展的工作理念。我国气象预报预测准确率稳步提升。暴雨预警准确率达89%,强对流天气预警时间提前至38分钟,均创历史新高;台风路径预报24小时误差为65千米,稳居国际先进行列。