EXPERIMENTS TO TRACK STORMS USING MODERN OPTIMIZATION ALGORITHMS

Storm identification and tracking based on weather radar data are essential to nowcasting and severe weather warning.A new two-dimensional storm identification method simultaneously seeking in two directions is proposed,and identification results are used to discuss storm tracking algorithms.Three modern optimization algorithms (simulated annealing algorithm,genetic algorithm and ant colony algorithm) are tested to match storms in successive time intervals.Preliminary results indicate that the simulated annealing algorithm and ant colony algorithm are effective and have intuitionally adjustable parameters,whereas the genetic algorithm is unsatisfactorily constrained by the mode of genetic operations.Experiments provide not only the feasibility and characteristics of storm tracking with modern optimization algorithms,but also references for studies and applications in relevant fields.

一次冰雹风暴的CINRAD/SA产品分析

分析了 2 0 0 2年 9月 2 7日发生在山东东阿附近一次冰雹风暴发生、发展各阶段新一代天气雷达CINRAD/SA反射率、平均径向速度等产品的演变过程。在风暴中 ,观测到了低层前侧入流缺口、有界弱回波区 (BWER)、中气旋 (M)等超级单体风暴的特征。中气旋在风暴中维持了约 90min ,通过连续时次各仰角高度风暴相对速度产品的分析 ,揭示了中气旋发生、发展和消亡的过程。分析表明风暴跟踪信息 (STI)、冰雹指数 (HI)、垂直积分液态含水量 (VIL)、中气旋 (M)

基于雷达回波拼图资料的风暴单体和中尺度对流系统识别、跟踪及预报技术

以中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的区域雷达组网三维数字产品作为数据输入,在雷达基数据的SCIT(The Strom Cell Identification and Tracking)算法基础上,完成了三维格点风暴单体识别、追踪和预报,用Davis发展的客观诊断评估方法识别雷达拼图资料中的中尺度对流系统,实现了雷达数据的中尺度对流系统识别、跟踪和预报,并利用这两种方法对多个强天气过程进行风暴和中尺度对流系统识别、跟踪及预报。在单雷达区域内用原SCIT和修改后的SCIT算法做了风暴单体定量识别检验。结果表明,(1)修改后的SCIT算法能够实现三维风暴的自动识别、跟踪和预报,在单雷达区域内与原算法识别风暴数量大体相当,中尺度对流系统识别方法能够实现中尺度对流系统的自动识别,并完成跟踪和预报;(2)SCIT算法预报误差较小,中尺度对流系统算法预报误差相对较大,它们的预报误差随时间延长而增大。

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。

CINRAD/SA雷达两种识别跟踪产品的评估分析

以中国气象局气象探测中心提供的2007—2008年灾害性天气个例档案为基础,对CINRAD/SA雷达风暴识别跟踪和中气旋产品做了定量评估,同时就评估结果与美国同类产品做了对比。结果表明,风暴识别与跟踪产品基本能满足临近预报的需要,但存在漏识别和错误跟踪现象,且30 min以后单体位置预报误差较大。中气旋产品评估结果与美国产品差异不大,基本能自动识别风暴涡旋,但存在漏报,且虚警率较高。

新一代天气雷达三维组网产品在人工防雹的应用

基于冰雹云的雷达三维拼图反射率分布形态特征,提出在人工影响防雹作业中识别冰雹云的6个候选指标,分别是组合反射率、云回波顶高、最大反射率回波顶高、垂直累积液态水含量、垂直累积液态水含量密度以及垂直累积液态水含量跃增值。基于新一代天气雷达组网数据应用风暴跟踪(SCIT)算法实现风暴跟踪并计算部分指标,形成模糊逻辑判断方法,确定防雹作业区域。结果表明,应用该方法对北京、江西的多个降雹个例进行三维风暴单体的冰雹云识别试验,对比地面降雹观测数据,计算多个个例模拟命中率>77%,误报率<26%,空报率<22%。考虑组合反射率三维形态分布特征的模糊逻辑法可以较好地识别大部分可作业冰雹云,跟踪模拟效果较好,有利于在人工影响防雹作业中的有效应用。

风暴的自动识别、跟踪与预报

利用多普勒雷达体扫描资料对风暴进行实时地自动识别、跟踪、结构分析和临近预报。风暴的识别基于某个连续区域的体积和雷达反射率大于给定的体积阈值和反射率阈值；用矩心跟踪法匹配相邻两时刻的风暴，对风暴的合并与分裂进行了处理；根据风暴在过去各个时刻的中心位置和体积，利用最小二乘法进行线性外推来预报其在下一时刻的位置和面积。结果表明本方法能较好地识别、跟踪和警戒强对流性天气。

改进的SCIT算法在人工防雹作业中的应用分析

基于新一代天气雷达三维组网产品,利用改进后的对流风暴跟踪(SCIT)算法,对2013年3月22日发生在江西省北部地区的一次降雹天气过程进行冰雹回波识别和跟踪分析。选用能反映冰雹云特征的6个基于雷达反射率三维拼图的人工防雹作业指标,借助经验阈值形成人工防雹作业条件的模糊逻辑判断方法。以地面降雹实况记录为检验标准,对改进后的SCIT算法的识别结果进行检验。结果表明,改进后的SCIT算法共识别出可实施人工作业的冰雹云对流单体4个,不仅多于观测到的地面降雹站点数(3个),也多于未改进的SCIT算法识别出的冰雹云回波单体数,且识别出的位置与实况完全一致,表明应用改进后的SCIT算法有助于增强人工防雹作业的准确率。

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。

风暴分类识别技术在人工防雹中的应用

利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率。首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数。通过对2006—2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%。能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用。

江西一次副高边缘雷暴大风回波特征分析

为研究江西副热带高压边缘雷暴大风天气的演变和雷达拼图回波特征,使用天气形势、卫星云图、江西WebGIS雷达拼图等资料,对2020年7月11日江西副热带高压边缘雷暴大风天气过程,采用统计分析、天气分析和回波图像分析等方法进行分析,结果表明:本次过程共造成江西国家站9站雷暴大风、1站西南大风,区域站63站雷暴大风。天气影响系统表现为高层反气旋环流、中层处副高边缘、低层西南急流、低涡、切变线及地面辐合线。卫星云图上中尺度对流云团MCS的移动与合并、加强,云顶亮温达-60~-80℃。雷达拼图回波上表现为副高边缘局地热雷雨发展、合并成为回波短带、“弓”状回波带,雷暴大风就发生在回波短带凸出部位前沿;回波短带组合反射率CR达55~60 dBz,垂直液态水含量VIL达25~30 kg/m^(2),回波顶高ET达14~15 km;风暴跟踪信息STI有助于预报员识别和判断回波系统的移动,从而发布更为精准的预报预警信息。这些为副热带高压边缘雷暴大风的有效预警提供了参考依据。

短时强降水雷达回波特征分析

文章介绍了2020-07-27丰城、新干等地的天气实况,并利用天气形势、地面观测、卫星云图和江西WebGIS雷达拼图等资料,采用统计学、天气学和图像分析等方法,对短时强降水天气过程的天气图特征、卫星云图、雷暴回波演变、风暴跟踪信息STI和单部雷达产品特征进行了分析,得出的结论为预报江西副热带高压边缘的强降水天气提供了参考依据。

丰城两次雷暴大风特征分析

副热带高压边缘的热雷雨造成的雷暴大风天气是江西省主要的灾害性天气之一。文章利用常规天气形势、地面观测、卫星云图和江西WebGIS雷达拼图等资料,采用统计、分析和图像识别等方法,对2020-07-02-2020-07-03丰城市2次雷暴大风天气过程进行了分析。以期发现相应的预报指标与规律,为预报副高边缘的雷暴大风天气提供参考标准与依据。

风暴单体识别与跟踪(SCIT)算法评估

利用兴义新一代多普勒天气雷达复合体扫资料及WSR-88D提供的风暴单体识别与跟踪(SCIT)算法对2007-2008年发生在贵州省黔西南地区的40次天气过程个例进行验证、分析,分别从单体识别、单体跟踪评估、单体位置预报、单体算法评估效果与季节关系分析、单体算法评估效果与距离关系分析、冰雹暴雨评估对比分析6个方面进行评估、分析。在充分考虑了当地地理环境、气候背景的前提下对算法评估不太理想的情况进行了误差分析,并进行了算法补偿,提出了解决的办法,一是降低识别阈值,将SCIT的7个反射率阈值降低一个等级,二是提取反射率因子垂直梯度,用上述两个改进方法对2007-2008年的40次天气过程重新进行评估,并与算法改进前的评估效果进行对比检验,结果表明,算法改进后评估效果有所提高。