超折射回波自动探测算法在临近预报中的应用

本文介绍了一种对雷达基资料进行处理的超折射回波自动探测算法,该算法针对超折射回波的特征,利用多普勒径向速度中值、反射率因子水平突变率和反射率因子垂直梯度,在雷达体扫描最底层PPI上逐库处理,以识别超折射回波。在北京奥运会天气预报示范项目测试期间,超折射回波自动探测算法在"葡萄—雨燕"临近预报系统中得到应用,结果表明:该算法能够剔除天津雷达探测到的大量的超折射回波,尤其是反射率因子水平突变率参数和反射率因子垂直梯度能够有效的分离出与降水回波混合在一起的超折射回波;进而,在定量降水产品中运用该算法的处理结果,可以明显的改善其精度。

华北平原两次大气波导CINRAD/SA超折射回波分析

利用CINRAD/SA雷达资料结合探空实况对2007年7月8日和8月23日发生在华北平原的两次不同类型的大气波导进行了分析。结果表明:大气波导与大气温度、湿度等气象要素的垂直分布密切相关,不同类型大气波导的气象要素垂直分布存在差异,并在CINRAD/SA雷达产生不同类型的超折射回波,当雷达站存在表面波导时,形成了2层模式超折射回波;当雷达站存在抬升波导时,形成了3层模式超折射回波。超折射回波能够反映低层大气的垂直结构变化,2层模式超折射回波预示着雷达站附近大气层结稳定;3层模式超折射回波表示雷达站附近存在低层湿冷、上层干热的大气垂直结构。超折射回波主要分布在太行山东部平原地区,超折射回波目标的可视位置与实际位置存在偏差,特别是高度偏差较大。不同类型的超折射回波对未来天气具有一定的指示意义,可为雷达回波空间定位及强对流天气的监测、预报提供科学依据。

基于神经网络技术的天气雷达超折射回波识别

基于SA多普勒天气雷达资料,从其基本反射率、径向速度和谱宽3个基本产品中提取出6个能反映它们之间差异的特征参量,并对它们进行概率统计分析,作为BP神经网络的识别因子。通过建立适当的训练集对神经网络进行训练,从而得到最优的网络结构,再利用测试集对经过训练的网络做进一步测试,对其识别效果进行评判。结果表明:当神经网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数分别为6、6、2时,能够对超折射回波达到最优的识别效果。最终通过实际个例对识别效果做再次验证。

利用雷达超折射回波作12小时晴雨预报

分析７１１雷达所观测到的超折射回波与未来１２小时天气状况的晴雨关系，结合一定的天气形势建立一种准确率较高的晴雨预报方法，以达到充分利用雷达观测信息。

多普勒天气雷达地物回波特征及其识别方法改进

非气象因子会在雷达探测时对雷达资料造成污染,并导致雷达数据的质量问题,在雷达数据应用之前必须对被污染的距离库进行识别和处理。该文在现有基于模糊逻辑识别地物回波工作的基础上,发展适合于我国CIN-RAD/SA的地物回波识别方法,采用北京和天津雷达2005,2006年夏季部分时段体扫资料,同时对反射率因子和径向速度以及速度谱宽进行处理,得到不同回波的各种特征,并对各种回波特征进行分析;考虑到隶属函数的确定是地物识别准确率的关键,运用CSI(critical success index)评判标准确定了模糊逻辑超折射地物回波识别的最佳线性梯形隶属函数;通过识别效果分析说明该方法在识别超折射地物回波中的作用。结果表明:运用改进后的模糊逻辑法可以更好地识别地物回波,特别是那些超折射地物回波;与原方法相比,改进后的方法有效减少了对降水回波的误判。

2017年5月14日合肥地区雷暴大风过程机理分析

利用地面、探空、机场自动观测、多普勒雷达等资料,以多普勒雷达数据产品为重点,对合肥机场及周边地区一次雷暴大风的成因进行了分析。结果表明:机场西北部两个对流风暴在3—6km高度层合并,5km高度处形成强反射率因子核,强反射率因子核高度10min内迅速下降4km,风暴内下沉气流在地面形成强冷池,强冷池的快速移动导致机场大风形成。下沉气流产生的初始原因是降水粒子的下降拖曳作用;吸入作用、水成物与环境间的负浮力增大、动量下传、补偿性气流的作用是下沉气流产生的重要原因。机场西南部的大风带由雷暴出流边界过境造成,出流边界破坏了边界层结构导致超折射现象的消失。风暴后部持续的冷空气补充和风暴前部源源不断的上升气流维持稳定的垂直环流,持续的下沉补偿气流导致机场东部大风的长时间维持。

利用713雷达预报青岛海雾

一、预报依据利用713测雨雷达作未来24小时的海雾预报,青岛开展较早,预报成功率几年来都在95%以上,是一个很值得探讨的问题。青岛的雾,海雾季节,73%为海雾。因此,青岛雾的预报,基本上是海雾(平流冷却雾)的预报。王彬华教授在(海雾)一书中分析平流冷却雾的综合生成条件时指出:

天气雷达在专业有偿服务之临近效能

春末夏初到秋季,不同性质的降水天气对港口城市大连来说,有着程度不同的影响。特别是在常规的天气图预报方法中,有些不易分析出来的中小尺度天气系统,往往在预报的时效和量级上出现失误。应用天气雷达后,就能迅速、准确、细致地提供本站半径200 km 范围内的降水区的位置、强度。