基于Level Set方法的风暴追踪

利用现代计算机技术和信息处理技术,建立灾害性天气预警系统,是对灾害性天气进行识别和预报的最有效手段之一。研究探索风暴运动过程中多普勒雷达图像的数据处理和算法优化,是预警系统工作中的关键技术。基于计算机技术,应用TITAN算法及改进的Level set方法可以较好地实现对雷达图像中风暴体的追踪,提高灾害性天气预警效率。

郑州CINRAD风暴追踪产品误差统计分析

利用2009—2016年5—9月郑州新一代天气雷达资料,对5615个单体回波按不同预报时效、不同生命史和不同类型强对流的风暴追踪信息产品进行统计,较系统地分析了单体回波的距离误差和方向误差,探讨了实况与预报的偏差方向。结果表明:30和60 min距离误差分别为9. 3和16. 9 km,方向误差变化不大,随着预报时效的延长,距离误差增大;生命史≤1h、1～2 h和超过2 h的30 min预报平均距离误差分别为9. 8、8. 8和7.7 km,方向误差分别为25. 2°、25. 7°和22.8°;生命史在1～2 h和超过2 h的60 min预报平均距离误差分别为17. 3和15. 9 km,方向误差为24. 4°和22. 7°,随着单体生命史的延长,方向和距离误差呈减小趋势;西北气流型、西南气流型两种类型单体回波和整体误差一致,两种类型回波单体30和60 min方向和距离误差基本相当;不同类型、不同预报时效统计均为实况偏于预报路径右侧的次数多于偏左的次数,30和60 min偏右比例分别为57. 5%和55.6%。

基于分布式计算框架的风暴三维追踪方法

气象数据的增长规模已达到每小时TB级,这使得传统基于关系型数据库和文件存储系统在海量数据存储与管理方面捉襟见肘,进而使得基于大规模异构气象数据的应用无法规模化,同时,也无法满足科研人员对海量气象数据高效探索的需要。为解决这一系列问题,研究者分别基于MapReduce、HBase等分布式框架下的分布式计算和存储技术,尝试为海量气象数据的探索提供有效技术手段,然而,综合性的研究据了解还未开展。因此,利用近年来积累的海量多普勒天气雷达数据,开展了基于MapReduce和HBase相结合的风暴三维追踪方法的研究,并基于传统Rest标准化接口实现了雷达资料的点、线、面、体的多种分布式服务接口,与传统的Rest标准化单机数据存储和访问接口的性能相比,所实现方法在性能方面有100%的效率提升。最后,以2007年至2009年珠江三角洲地区三年雷达数据的风暴追踪回算为例,进一步验证了所提方法在计算和存储管理方面的性能优势。

基于交叉相关法的风暴体追踪外推算法

为了提高对风暴体多普勒雷达回波图像外推的准确度,延长预报的有效时间,提出一种多时刻回溯拟合外推算法。把对风暴体的外推分为位置外推与形态外推;利用模式识别中图像匹配技术获得风暴体5个连续时刻的位置与形态信息,通过三维曲线拟合外推该风暴体下一时刻的位置信息;再通过基于核区的子区域划分对风暴体进行形态外推。测试结果显示该方法具有更长的有效时间和更加广泛的适应性。

临近预报系统(SWIFT)中风暴产品的设计及应用

介绍了临近预报系统"SWIFT"(Severe Weather Integrated Forecasting Tools)中的风暴产品的设计,包括风暴识别、风暴追踪和风暴预报。在识别风暴时,采用了多反射率因子阈值、特征核抽取和相近单体处理技术,并保留远距离上的强的2D风暴,该方法在面对成串或成簇多单体时,能够分离多个单体核,并准确定位。在风暴追踪和预报算法中,对当前时刻识别出来的风暴,利用匹配方案,将其与前1时刻的风暴建立对应关系,追寻历史轨迹,匹配方案是在空间位置相关的前提下,按照相似原则进行;风暴预报采用TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation)技术获取的移动矢量场进行外推,提供未来1小时内的风暴移动位置。在北京奥运会天气预报示范项目(Forecast Demonstration Project,简称FDP)第二次测试期间,该风暴产品得到应用。分析表明:在预报时效为30分钟时,风暴产品在X轴和Y轴上的平均绝对误差为7.1和6.2 km,样本数为3891个;随着预报时效的增加,风暴产品的平均绝对误差增大,且在经向上的误差略大于纬向上;在径向上,风暴产品的预报出现了系统性的偏慢,而在纬向上,预报出现了系统性的偏快。

一次致雹强风暴的多普勒雷达特征分析

利用NCEP再分析资料和北京、天津的多普勒天气雷达产品对2007年7月9日华北中部地区一次伴有短时暴雨、局地冰雹和短时大风等强对流天气过程进行分析研究。分析表明,此次天气过程发生前高空转为前倾槽,并具有较强的不稳定层结;近地层的风切变线是雷暴生成的条件。物理量诊断分析表明:降水前水汽辐合区已从近地层扩展到850 hPa,但比较浅薄;低层辐合、高层辐散的配置加强了垂直上升运动;强对流天气发生区域处于垂直上升运动最强的区域内。多普勒天气雷达产品分析表明:致雹风暴具有中气旋特征和类似强降水超级单体的性质;路径预报的准确率与雷暴的总数目和移动异向性有关,雷暴的实际移向角度与雷达的路径预报相比存在明显偏差,总体偏差在29～67°之间,但路径预报产品仍对天气预报具有一定指示性;风廓线产品中3-7 km高度内垂直风切变矢量随高度呈顺时针旋转,在这种有利的条件下风暴有可能发展成强降水超级单体。

华北地区夏季一次致雹强风暴的分析

文章对2007年7月9日下午华北中部地区一次区域性强对流性天气过程中风暴单体的短时临近预报方法进行研究。对实际探测资料和数值模式产品的分析发现以下特点：高空槽将由后倾槽转为前倾槽、底层不稳定层结会明显加大,在地面冷锋东移冲击下在沿锋面伸展的露点锋区内可能将有强雷暴系统发展;全球谱模式T213、中尺度MM5模式的产品对区域性对流天气发生、影响的区域有3h以上的预报时效,具有一定的区域预报能力,但落点预报能力明显有限。对多普勒雷达产品的分析表明：多普勒雷达产品对灾害性天气的落点、影响区域具有30分钟以上的预测时效,通过基本反射率、相对风暴速度等产品的特征判断一个对流风暴具有类似强降水超级单体特征,可据此预报该雷暴中心经过区域可能有冰雹、大风等灾害性天气;风廓线产品在3-7km高度层内垂直风切变矢量具有顺时针旋转特点,有利于风暴发展成强风暴;风暴追踪信息基本能反映风暴移动路径的变化,其路径预报时效最长达1h,在雷暴初期预报准确率随雷暴数目增多、移动异向性明显而越低,在雷暴中后期则明显提高并对临近预报具有明显的指示性。

甘肃东南部暖季对流活动的雷达气候学特征

基于天水多普勒天气雷达资料,通过“最大值法”筛选出对流回波样本,利用TITAN(雷暴识别跟踪分析和临近预报)算法对对流风暴属性特征追踪统计,分析了甘肃东南部暖季(6-8月)对流活动的雷达气候学特征。结果表明:(1)对流活动频次多集中在高海拔山区附近,大值中心位于六盘山西侧山脉的迎风坡或西秦岭山脉起伏较大的区域,其中8月为对流活动高峰期。(2)对流风暴以西北向东南方向传播为主,不同月份传播特征存在一定差异;6月传播速度最快、8月最慢。(3)对流活动发生频率日变化特征呈单峰分布,主峰区位于16:00-17:00(北京时);不同地形对流发生、发展具有不同的日变化特征,午后高海拔区域是热力对流发生的高频区,夜间对流活动在山区、河谷、盆地、平原等地形均有发生。(4)不同月份对流风暴的日变化存在明显差异,6月午后太阳加热、地形强迫对对流风暴的影响最为显著,而7、8月夜发对流对高原边坡复杂地形响应更高。午后组织性较好的风暴传播方向与山脉走向及坡向关系密切,夜间时段与500 hPa盛行风关系密切。(5)超过90%的对流风暴持续时间在36 min以内,仅有1%的风暴持续时间大于1 h。

上海地区暖季午后对流的雷达气候学特征分析

利用探空资料和雷达客观分析产品,对2014—2018年上海地区暖季(6—9月)弱天气尺度系统强迫下局地对流的环境因子参数、风暴空间分布和回波三维结构进行气候学统计分析。利用风暴追踪(STI)产品提供的风暴位置、风暴历史路径等信息,分别统计了暖季上海不同区域午后对流发生频次和风暴移动路径轨迹频次的空间分布,进而分析弱天气尺度系统强迫下上海午后对流的触发原因。结合风暴位置和历史路径将局地风暴划分为外部移入型、局地生成移动型和局地生成少动型三类,利用对应的风暴结构(SS)产品统计比较了三类风暴的生命史长短和回波三维结构特征。研究结果表明:影响上海的午后对流主要发生在中心城区至长江口区域,其主要成因为城市热岛和北支海风锋;同时三类风暴在生命周期、质心高度、垂直液态含水量和最大反射率因子及高度方面存在较明显差异。

改进的客观分析诊断图形软件

客观分析诊断图形系统是一款面向气象科研,得到广泛应用的二维气象绘图软件。根据气象科研工作和强对流天气分析研究的新需求,对该软件进行了改进,主要包括增加新数据接口、增加新算法、改进算法、简化操作等。改进的软件增加了静止卫星、新一代天气雷达和二进制格式点加工数据GRIdded Binary 2(GRIB2)等多种数据接口,增加了等熵面分析,交叉相关回波移动计算(CTREC)矢量计算,雷暴识别、追踪、分析和临近预报(TITAN)对流风暴追踪、强对流天气的监测和统计、多种新图形和图形裁剪等新算法,改进了等值线、流线、矢量、地图、不规则数据分布图等的生成、显示和编辑功能,还改进了软件中的数据处理、操作方式和输出图像效果。新软件仍存在一定不足,其功能还需要进一步增强。

SWAN系统在一次暴雨天气过程分析中的应用

对2011年7月25—26日镇江市暴雨天气过程的天气背景、稳定指数和垂直风切变进行分析,利用SWAN系统研究CAPPI回波和液态水含量的相关演变特征,并检验SWAN系统下TITAN风暴识别和追踪技术的精度和水平,得出结论:7月25—26日镇江市暴雨天气过程有着较好的动力、水汽、层结不稳定以及垂直风切变条件,构成了产生大风暴雨天气的有利环境场。两个降水集中时段风暴特征有所不同,第1阶段为飑线影响,第2阶段为风暴群影响,二者均包含了普通单体和强降水超级单体,此两种单体均具有中心强度大、回波顶高度高的特征。液态水含量的演变与风暴强度吻合较好。TITAN系统对风暴未来1h内位置和轮廓预报没有30min内预报精确度高,对处在发展、成熟阶段的风暴,30min跟踪和预报与实况接近,对处在减弱阶段的风暴,较实况则略有滞后。

一次强降雹天气的雷达产品分析

利用新一代天气雷达探测资料,分析2009年8月17日出现在巴彦淖尔临河区的大风降雹天气的发生、发展和雷达回波基本反射率、速度场演变过程,分析表明风暴追踪信息(STI)、冰雹指数(HI)、垂直液态水含量(VIL)等产品对冰雹有较好的识别和预报能力。

基于LBS的气象报警系统的设计与开发

为使用户通过移动终端准确、及时地获取所在位置和所关心位置的天气变化情况,研究设计并实现了一个基于LBS的网气象报警系统,通过云消息推送,为用户提供基于位置信息的强降水、极热极寒、低能见度和冰雹等多个灾害类别的综合气象报警服务。为保证系统对海量用户并发访问有足够承载能力和较快响应速度,将多种气象格点数据转换为二进制格式进行传输和计算,用分布式计算方式进行运算处理,并在整个过程中采用Memcached内存管理机制。

多普勒雷达产品在2次短时强降水过程中的对比分析

为了提高荆州地区强对流天气的预报预警能力,提升气象服务农业生产水平,利用2015年荆州多普勒雷达资料,对比分析发生于2015年5月15日和2015年6月1日的2次短时强降水过程。结果发现:(1)2次过程的雷达回波最大反射率强度均在50 d Bz以上,并且比较稳定,回波移动过程中均产生了"列车效应";(2)2次过程均出现中尺度辐合,速度图上中尺度辐合区与强回波位置一致;(3)2次过程中的风暴云底高度大部分时间在2~3 km,云顶高度在12 km附近。风暴生成前期均存在明显的VIL跃增和回波顶高跃增现象,VIL跃增量分别为10、20 kg/m2,顶高跃增为3 km和9 km;(4)风暴发展阶段垂直积分液态含水量均比较稳定,分别为40~50 kg/m2和30~40 kg/m2。回波质心高度和最大反射率高度除6月1日出现下沉以外,其余大部时间2次过程回波质心高度均在4~5 km,最大反射率高度在3~6 km;(5)经过风暴追踪等信息的综合分析推断,6月1日可能还出现下击暴流。

荆州市一次短时大暴雨的预报预警初探

利用实时高空、地面气象观测资料及欧洲ERA-interim再分析资料和雷达资料,对2017年6月9日早晨发生在湖北省荆州市1次局地大暴雨天气过程进行分析。结果表明,此次短时大暴雨在有利的天气环流背景下产生,500 hPa小槽东移叠加鄂北低槽带动冷平流南下,荆州市处于大尺度梅雨锋云系中。大暴雨由2个对流风暴引起,前1个对流风暴为强降水超级单体风暴。降水过程中雷达回波后部不断触发新的对流单体生成,形成后向传播,利于大暴雨的发生。大暴雨发生前低空急流发展旺盛,探空图上为上干下湿的配置,对流有效位能预报显示能量在1000 J以上,EC细网格资料的预报为预报员短临预警提供参考。高层的强辐散对强降水贡献更大,强降水时段与整层强烈上升运动时段对应较好,强降水时水汽通道存在于边界层925 hPa。雷达资料的分析显示,9日预报产品显示5:00小时降水量最大为78 mm,此时可以考虑发出预警。风暴追踪信息显示,M2超级单体于5:15左右生成,生成时最大反射率强度在50 dBZ以上,垂直液态水含量由25 kg/m^(2)跃增到40 kg/m^(2)以上,冰雹指数及强冰雹指数均出现跃增,此时正是强降水开始阶段,雷达资料综合分析考虑此时若发出短时预警,提前量相对较大,准确性较高。

梧州市一次短时强降雨雷达回波特征分析

利用地面和高空观测资料,以及基本反射率(R)、基本经向速度(V)、风暴追踪信息(STI)、垂直累计液态水含量(VIL)等新一代多普勒天气雷达产品资料,采用天气学和图像分析等方法对梧州城区2021年6月23日一次短时强降雨天气过程进行特征分析。结果表明,这次短时强降雨过程由暖湿空气交汇辐合区所引起的混合风暴发展,然后缓慢西移产生“列车效应”,造成局地的短时强降雨;中低层存在切变线、低空存在西南急流以及地面辐合带为短时强降雨的形成提供了很好的水汽和辐合条件。

基于TREC的临近预报

基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警方法是最早出现的临近预报技术,也是天气雷达系统和强天气预警业务的基本组成部分。如何准确而快速地发布强对流风暴预警一直是气象工作者关注的重要课题。针对目前天气雷达探测强风暴方法在实际应用中存在的问题,提出了利用单CAPPI资料进行深度优先搜索,从而进行强风暴的识别;利用TREC算法匹配两时刻的风暴单体;根据风暴在过去两时刻的中心位置线性外推从而预报下一时刻风暴的位置。结果表明能较好地识别、追踪和警戒强对流性天气。