2022年第50卷第5期文章目次
2022, 50(5):611-622.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210480
摘要:
杭州下沙S波段天氣雷達在雙偏振升級的基礎上增加了精細化探測技術，為了進一步提高雷達定量降水估測精度，本文參考小時雨量計訂正雷達估測降水算法模型，建立了一種基于分鐘級雨量計數據的實時定量降雨估測雨強訂正方法（簡稱QPE-ADJUST法），利用雨量計資料對雷達的QPE數據逐體掃實時訂正，累計完成1 h、3 h降水估測產品，提高了雷達降水估測精度。通過對雷達產品及自動站數據資料的評估，分別從降水估測算法、雷達分辨率影響及體掃周期速度影響3方面對QPE-ADJUST法的估測降水效果進行了統計分析。結果表明：QPE-ADJUST法在雷達高分辨率、快體掃周期的情況下均比其他算法更好地表現出降水時空分布特征，并將雷達小時定量降水估測的誤差從50%降低至20%左右，有很高的估測精度和穩定性，具有業務應用價值。
杭州下沙S波段天氣雷達在雙偏振升級的基礎上增加了精細化探測技術，為了進一步提高雷達定量降水估測精度，本文參考小時雨量計訂正雷達估測降水算法模型，建立了一種基于分鐘級雨量計數據的實時定量降雨估測雨強訂正方法（簡稱QPE-ADJUST法），利用雨量計資料對雷達的QPE數據逐體掃實時訂正，累計完成1 h、3 h降水估測產品，提高了雷達降水估測精度。通過對雷達產品及自動站數據資料的評估，分別從降水估測算法、雷達分辨率影響及體掃周期速度影響3方面對QPE-ADJUST法的估測降水效果進行了統計分析。結果表明：QPE-ADJUST法在雷達高分辨率、快體掃周期的情況下均比其他算法更好地表現出降水時空分布特征，并將雷達小時定量降水估測的誤差從50%降低至20%左右，有很高的估測精度和穩定性，具有業務應用價值。
2022, 50(5):623-629.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210375
摘要:
雷達數據的雷暴單體識別算法是雷暴追蹤算法的重要組成部分，傳統的連續區域法只能通過改變回波強度閾值來調整雷暴單體識別結果，不能滿足當前應用需求。本文提出了一種基于OPTICS（Ordering Points to Identify the Clustering Structure）算法的雷暴識別方法，該方法能基于高回波點的密度信息進行雷暴單體識別。利用高分辨率X波段天氣雷達在兩次雷暴過程中的體掃數據檢驗了算法的效果，并與傳統方法進行了比較。結果表明：該方法能克服連續區域法在高分辨率雷達數據中可能出現的無法區分不同單體、識別結果過于零散等問題。并且能在不修改回波強度閾值的情況下靈活調整輸出結果，以適應不同應用需求。
雷達數據的雷暴單體識別算法是雷暴追蹤算法的重要組成部分，傳統的連續區域法只能通過改變回波強度閾值來調整雷暴單體識別結果，不能滿足當前應用需求。本文提出了一種基于OPTICS（Ordering Points to Identify the Clustering Structure）算法的雷暴識別方法，該方法能基于高回波點的密度信息進行雷暴單體識別。利用高分辨率X波段天氣雷達在兩次雷暴過程中的體掃數據檢驗了算法的效果，并與傳統方法進行了比較。結果表明：該方法能克服連續區域法在高分辨率雷達數據中可能出現的無法區分不同單體、識別結果過于零散等問題。并且能在不修改回波強度閾值的情況下靈活調整輸出結果，以適應不同應用需求。
2022, 50(5):630-635.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210347
摘要:
以TITAN（Thunderstorm Identification Tracking Analysis and Nowcasting）系統為基礎框架，通過引入大數據處理技術，對系統中各個模塊間的通信機制、數據處理和存儲方式進行優化，結合中國氣象科學研究院的雷達數據質量控制方法和高效的雷達數據解析和拼圖方式，實現了遼寧省及周邊地區10部雷達的同步觀測和雷達組網拼圖處理系統的實時運行和雷達產品的按需定制。該拼圖處理系統能夠實現雷達數據的流式傳輸；通過Kafka（分布式發布訂閱消息系統）實現雷達數據的分布式處理；并通過采用Cassandra數據庫存儲，提高雷達數據存儲的穩定性。
以TITAN（Thunderstorm Identification Tracking Analysis and Nowcasting）系統為基礎框架，通過引入大數據處理技術，對系統中各個模塊間的通信機制、數據處理和存儲方式進行優化，結合中國氣象科學研究院的雷達數據質量控制方法和高效的雷達數據解析和拼圖方式，實現了遼寧省及周邊地區10部雷達的同步觀測和雷達組網拼圖處理系統的實時運行和雷達產品的按需定制。該拼圖處理系統能夠實現雷達數據的流式傳輸；通過Kafka（分布式發布訂閱消息系統）實現雷達數據的分布式處理；并通過采用Cassandra數據庫存儲，提高雷達數據存儲的穩定性。
2022, 50(5):636-645.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210499
摘要:
基于云南探空儀換型平行觀測期間各標準等壓面上的溫度和位勢高度觀測數據以及對應的ECMWF模式預報場數據，利用偏差、標準差、均方根誤差和相關系數等對新、舊探空儀觀測數據進行對比分析和評估。結果表明：新、舊探空儀觀測數據一致性較好，在100 hPa以下兩者溫度絕對偏差小于1.0 ℃，位勢高度絕對偏差小于30 gpm，100 hPa以上溫度和位勢高度最大絕對偏差分別為3.9 ℃和151.0 gpm。除高層個別等壓面外，新、舊探空儀觀測數據離散性基本一致或新探空儀離散性相對較小。新探空儀觀測數據與模式數據更為一致，在中高層表現更為明顯；相對于模式數據，新、舊探空儀溫度偏差分別集中在±0.7 ℃、±0.9 ℃左右，最大均方根誤差分別為3.0 ℃、4.5 ℃，平均相關系數分別約為0.78、0.73；新、舊探空儀位勢高度最大偏差分別為28.5 gpm、130.9 gpm，最大均方根誤差分別為87.6 gpm、136.9 gpm，平均相關系數分別約為0.86、0.78。
基于云南探空儀換型平行觀測期間各標準等壓面上的溫度和位勢高度觀測數據以及對應的ECMWF模式預報場數據，利用偏差、標準差、均方根誤差和相關系數等對新、舊探空儀觀測數據進行對比分析和評估。結果表明：新、舊探空儀觀測數據一致性較好，在100 hPa以下兩者溫度絕對偏差小于1.0 ℃，位勢高度絕對偏差小于30 gpm，100 hPa以上溫度和位勢高度最大絕對偏差分別為3.9 ℃和151.0 gpm。除高層個別等壓面外，新、舊探空儀觀測數據離散性基本一致或新探空儀離散性相對較小。新探空儀觀測數據與模式數據更為一致，在中高層表現更為明顯；相對于模式數據，新、舊探空儀溫度偏差分別集中在±0.7 ℃、±0.9 ℃左右，最大均方根誤差分別為3.0 ℃、4.5 ℃，平均相關系數分別約為0.78、0.73；新、舊探空儀位勢高度最大偏差分別為28.5 gpm、130.9 gpm，最大均方根誤差分別為87.6 gpm、136.9 gpm，平均相關系數分別約為0.86、0.78。
2022, 50(5):646-652.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210514
摘要:
為收集管理應用新型地基遙感設備觀測的海量、多源、實時數據，中國氣象局氣象探測中心設計并搭建了超大城市觀測數據系統平臺。系統基于主流Web開發技術和分布式列存儲集群方式MySql數據庫，具備數據實時傳輸、監控、存儲、分析、顯示和共享等功能，實現了新型地基遙感觀測數據管理規范化、產品服務多樣化、資料共享便捷化。該系統平臺既提高了新型地基遙感設備數據的支撐保障能力，同時分鐘級廓線數據產品滿足了短臨天氣預報對實時數據的高時效需求。目前，平臺已在部分城市中推廣應用，為地基遙感設備業務化運行提供全面的平臺支持。
為收集管理應用新型地基遙感設備觀測的海量、多源、實時數據，中國氣象局氣象探測中心設計并搭建了超大城市觀測數據系統平臺。系統基于主流Web開發技術和分布式列存儲集群方式MySql數據庫，具備數據實時傳輸、監控、存儲、分析、顯示和共享等功能，實現了新型地基遙感觀測數據管理規范化、產品服務多樣化、資料共享便捷化。該系統平臺既提高了新型地基遙感設備數據的支撐保障能力，同時分鐘級廓線數據產品滿足了短臨天氣預報對實時數據的高時效需求。目前，平臺已在部分城市中推廣應用，為地基遙感設備業務化運行提供全面的平臺支持。
2022, 50(5):653-659.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210528
摘要:
為加快推進福建省氣象業務系統的集約化、云化轉型，需要依托福建氣象大數據云平臺（“天擎·福建”）對業務系統進行融入改造。本文介紹了“天擎·福建”的概況、總體架構和功能，重點闡述了福建氣象綜合業務平臺融入“天擎”的技術方案及實現方法，從平臺融入“天擎”、數據源切換至“天擎”、算法納入加工流水線、數據產品存入“天擎”、系統監控進“天鏡”、前端頁面改造等6個方面實現了應用融入并投入業務運行，融入后綜合業務平臺的數據匯聚、加工和服務全流程進一步優化和規范，系統運行效率和訪問速度顯著提高，為其他的業務系統融入天擎提供借鑒。
為加快推進福建省氣象業務系統的集約化、云化轉型，需要依托福建氣象大數據云平臺（“天擎·福建”）對業務系統進行融入改造。本文介紹了“天擎·福建”的概況、總體架構和功能，重點闡述了福建氣象綜合業務平臺融入“天擎”的技術方案及實現方法，從平臺融入“天擎”、數據源切換至“天擎”、算法納入加工流水線、數據產品存入“天擎”、系統監控進“天鏡”、前端頁面改造等6個方面實現了應用融入并投入業務運行，融入后綜合業務平臺的數據匯聚、加工和服務全流程進一步優化和規范，系統運行效率和訪問速度顯著提高，為其他的業務系統融入天擎提供借鑒。
2022, 50(5):660-669.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210478
摘要:
本文研究計算CMA_MESO模式預報降水FSS（Fractions Skill Score）評分時，當其水平分辨率與觀測降水不一致時，采取兩種匹配方式統一分辨率，分析這兩種方式得到的FSS評分結果是否有差異。針對3 km分辨率CMA_MESO模式6 h累積降水，選取5 km分辨率的觀測降水，分別采取預報降水匹配觀測降水分辨率，以及觀測降水匹配預報降水分辨率兩種方式，選擇4種鄰域尺度：5、25、51和105 km；4種降水閾值：0.1、4、13和25 mm，得到兩組不同預報時效的FSS評分。通過分析發現：兩組FSS評分結果沒有顯著差異。研究結果表明，當CMA_MESO模式預報降水水平分辨率與觀測降水不一致時，可以將預報降水匹配到觀測降水格點場，也可以將觀測降水匹配到預報降水格點場，兩種匹配方式對FSS評分結果沒有影響。
本文研究計算CMA_MESO模式預報降水FSS（Fractions Skill Score）評分時，當其水平分辨率與觀測降水不一致時，采取兩種匹配方式統一分辨率，分析這兩種方式得到的FSS評分結果是否有差異。針對3 km分辨率CMA_MESO模式6 h累積降水，選取5 km分辨率的觀測降水，分別采取預報降水匹配觀測降水分辨率，以及觀測降水匹配預報降水分辨率兩種方式，選擇4種鄰域尺度：5、25、51和105 km；4種降水閾值：0.1、4、13和25 mm，得到兩組不同預報時效的FSS評分。通過分析發現：兩組FSS評分結果沒有顯著差異。研究結果表明，當CMA_MESO模式預報降水水平分辨率與觀測降水不一致時，可以將預報降水匹配到觀測降水格點場，也可以將觀測降水匹配到預報降水格點場，兩種匹配方式對FSS評分結果沒有影響。
2022, 50(5):670-676.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210151
摘要:
集合降維變分同化方法ERDVar不需要求解切線性模式和伴隨模式，不僅能減少同化計算量，而且能夠提供“流依賴”的背景誤差協方差矩陣。本文提出用NMC初始擾動生成方法和分區同化方案，來解決初始擾動樣本生成問題和全球同化局地化問題，最終實現將ERDVar應用到全球中期數值預報模式T106L19。試驗結果表明：①使用ERDVar方法能夠有效提取真實增量信息，提高全球同化精度。②用NMC方法產生的擾動樣本反映預報誤差結構特征，在預報過程中不容易衰減，同化后至少使預報誤差降低10%。③與全球ERDVar同化試驗相比，分區ERDVar同化試驗各變量平均的均方根誤差降低14%，計算代價進一步降低。分區ERDVar方法和NMC樣本的聯合應用使同化改進效果更穩定。
集合降維變分同化方法ERDVar不需要求解切線性模式和伴隨模式，不僅能減少同化計算量，而且能夠提供“流依賴”的背景誤差協方差矩陣。本文提出用NMC初始擾動生成方法和分區同化方案，來解決初始擾動樣本生成問題和全球同化局地化問題，最終實現將ERDVar應用到全球中期數值預報模式T106L19。試驗結果表明：①使用ERDVar方法能夠有效提取真實增量信息，提高全球同化精度。②用NMC方法產生的擾動樣本反映預報誤差結構特征，在預報過程中不容易衰減，同化后至少使預報誤差降低10%。③與全球ERDVar同化試驗相比，分區ERDVar同化試驗各變量平均的均方根誤差降低14%，計算代價進一步降低。分區ERDVar方法和NMC樣本的聯合應用使同化改進效果更穩定。
10 動態最優網格降水消空技術
2022, 50(5):677-685.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210434
摘要:
為了提高5 km分辨率的網格降水預報準確率，針對數值模式網格降水預報產品中尚存在許多降水空報的現象，基于網格降水實況，應用動態建模和機器訓練擇優技術，借助新檢驗參數歸一化后的單調性、新降水TS公式在計算上的便利性，建立了兩種動態最優降水消空技術方案，開展網格降水消空研究。研究表明，兩步法抑制了消空閾值偏大現象，歸一化法使閾值優選更加直接。用這兩種方法，晴雨準確率全部上升，其中，ECMWF(European Centre for Medium-range Weather Forecasts)提高最大（2.39%～4.76%）；降水TS評分，ECMWF提高最大，白天提高多（2.98%～3.64%），夜間提高少（1.61%～1.78%），但CMA-SH9(中國氣象局上海數值預報模式系統)和CMA-BJ(中國氣象局北京快速更新循環數值預報系統)則出現下降。歸一化法在白天使晴雨準確率提高最多。分析表明，經過消空處理后，雨空百分率下降數值明顯大于雨漏百分率增加數值，從而使空報率出現大幅下降，晴雨準確率也升高明顯。
為了提高5 km分辨率的網格降水預報準確率，針對數值模式網格降水預報產品中尚存在許多降水空報的現象，基于網格降水實況，應用動態建模和機器訓練擇優技術，借助新檢驗參數歸一化后的單調性、新降水TS公式在計算上的便利性，建立了兩種動態最優降水消空技術方案，開展網格降水消空研究。研究表明，兩步法抑制了消空閾值偏大現象，歸一化法使閾值優選更加直接。用這兩種方法，晴雨準確率全部上升，其中，ECMWF(European Centre for Medium-range Weather Forecasts)提高最大（2.39%～4.76%）；降水TS評分，ECMWF提高最大，白天提高多（2.98%～3.64%），夜間提高少（1.61%～1.78%），但CMA-SH9(中國氣象局上海數值預報模式系統)和CMA-BJ(中國氣象局北京快速更新循環數值預報系統)則出現下降。歸一化法在白天使晴雨準確率提高最多。分析表明，經過消空處理后，雨空百分率下降數值明顯大于雨漏百分率增加數值，從而使空報率出現大幅下降，晴雨準確率也升高明顯。
2022, 50(5):686-693.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210466
摘要:
利用貴州省84個臺站常規觀測資料、NCEP/NCAR逐日再分析資料以及NOAA逐月海表溫度資料，對2008年和2011年貴州省出現的兩次超強凝凍過程的降溫幅度、影響站次、海溫背景、環流場、溫度場等進行了對比分析。結果表明：中等強度的東部型拉尼娜事件是兩次過程的有利氣候背景，東亞地區500 hPa 西高東低的距平分布、850 hPa切變線的穩定維持、700 hPa西南急流、溫度場上逆溫區以及溫度垂直剖面圖的800～600 hPa之間的融化層均是兩次過程的有利的形勢條件。而2008年過程對應850 hPa切變線位置更為靠北，且其西南急流范圍/強度、逆溫區面積/強度、冷平流強度、融化層厚度/持續時間/中心溫度均較2011年的明顯偏強，這是導致2008年冬季凝凍過程影響更為明顯的原因。
利用貴州省84個臺站常規觀測資料、NCEP/NCAR逐日再分析資料以及NOAA逐月海表溫度資料，對2008年和2011年貴州省出現的兩次超強凝凍過程的降溫幅度、影響站次、海溫背景、環流場、溫度場等進行了對比分析。結果表明：中等強度的東部型拉尼娜事件是兩次過程的有利氣候背景，東亞地區500 hPa 西高東低的距平分布、850 hPa切變線的穩定維持、700 hPa西南急流、溫度場上逆溫區以及溫度垂直剖面圖的800～600 hPa之間的融化層均是兩次過程的有利的形勢條件。而2008年過程對應850 hPa切變線位置更為靠北，且其西南急流范圍/強度、逆溫區面積/強度、冷平流強度、融化層厚度/持續時間/中心溫度均較2011年的明顯偏強，這是導致2008年冬季凝凍過程影響更為明顯的原因。
2022, 50(5):694-701.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210249
摘要:
利用常規氣象觀測資料、區域自動站加密觀測資料、FY-4衛星云圖、新一代天氣雷達、ECMWF細網格、GRAPES_MESO及NECP的1°×1°再分析資料，分析2019年8月6日08:00至8日08:00，黑龍江省中部和西南部的強降水過程動力機制，以及引發的降水性質和降水分布特征。結果表明：①強降水過程共分3個階段2種性質：與冷渦相連的鞍形場的對流云降水；鞍形場和增強暖鋒共同作用的混合云和對流云降水；臺風“范斯高”殘渦作用下，改變云系移動路徑形成的對流云降水。②冷渦、副熱帶高壓、臺風的相互作用，是該過程產生的根本原因；副熱帶高壓和臺風外圍暖濕氣流配合冷渦冷空氣，為強降水提供水汽和不穩定條件；狹窄的水汽輸送通道造成了強降水的空間不連續性；低層輻合線為強降水提供觸發條件；鞍形場的穩定結構、大小興安嶺南麓強迫抬升、臺風系統阻擋延長強降水的持續時間。
利用常規氣象觀測資料、區域自動站加密觀測資料、FY-4衛星云圖、新一代天氣雷達、ECMWF細網格、GRAPES_MESO及NECP的1°×1°再分析資料，分析2019年8月6日08:00至8日08:00，黑龍江省中部和西南部的強降水過程動力機制，以及引發的降水性質和降水分布特征。結果表明：①強降水過程共分3個階段2種性質：與冷渦相連的鞍形場的對流云降水；鞍形場和增強暖鋒共同作用的混合云和對流云降水；臺風“范斯高”殘渦作用下，改變云系移動路徑形成的對流云降水。②冷渦、副熱帶高壓、臺風的相互作用，是該過程產生的根本原因；副熱帶高壓和臺風外圍暖濕氣流配合冷渦冷空氣，為強降水提供水汽和不穩定條件；狹窄的水汽輸送通道造成了強降水的空間不連續性；低層輻合線為強降水提供觸發條件；鞍形場的穩定結構、大小興安嶺南麓強迫抬升、臺風系統阻擋延長強降水的持續時間。
2022, 50(5):702-712.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210382
摘要:
利用常規地面、高空觀測和ERA5再分析數據，對魯西南2020年7月22日（簡稱“7·22”過程）和8月6—7日（簡稱“8·6”過程）兩次區域性大暴雨及伴隨的短時強降水形成機制診斷分析。結果表明：“7·22”過程是一次地面氣旋降水過程，大暴雨主要出現在氣旋中心至移向右前部的倒槽內，短時強降水是對流不穩定觸發后，慣性不穩定的增強造成?！?·6”過程是一次副高邊緣暖區降水過程，大暴雨主要出現在低空急流的前端、地面輻合線附近，短時強降水由對流不穩定的觸發和釋放造成?！?·22”過程暖濕急流較強，水汽通量散度和動力條件顯著強于“8·6”過程，超低空強輻合區、水汽通量散度輻合大值區、水平動能大值區邊緣的強鋒生區以及濕位渦MPV大值區邊緣的|MPV2|小值區對短時強降水的出現區域指示較好。兩次過程分析均表明垂直上升運動和深厚濕區的配合對短時強降水的出現時間指示較好。
利用常規地面、高空觀測和ERA5再分析數據，對魯西南2020年7月22日（簡稱“7·22”過程）和8月6—7日（簡稱“8·6”過程）兩次區域性大暴雨及伴隨的短時強降水形成機制診斷分析。結果表明：“7·22”過程是一次地面氣旋降水過程，大暴雨主要出現在氣旋中心至移向右前部的倒槽內，短時強降水是對流不穩定觸發后，慣性不穩定的增強造成?！?·6”過程是一次副高邊緣暖區降水過程，大暴雨主要出現在低空急流的前端、地面輻合線附近，短時強降水由對流不穩定的觸發和釋放造成?！?·22”過程暖濕急流較強，水汽通量散度和動力條件顯著強于“8·6”過程，超低空強輻合區、水汽通量散度輻合大值區、水平動能大值區邊緣的強鋒生區以及濕位渦MPV大值區邊緣的|MPV2|小值區對短時強降水的出現區域指示較好。兩次過程分析均表明垂直上升運動和深厚濕區的配合對短時強降水的出現時間指示較好。
2022, 50(5):713-723.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210476
摘要:
2021年6月9日夜間和6月12日夜間，浙江紹興出現了兩次暖區大暴雨過程，主、客觀預報均出現較大偏差。本文利用地面加密自動站、多普勒雷達資料以及ERA5再分析資料，對這兩次過程的環流場、觸發機制和中尺度對流系統演變情況進行分析，結果如下：①兩次過程均發生在弱天氣強迫背景下，“609”過程是在邊界層急流的作用下發生的，“612”過程發生在副高邊緣；②“609”過程中垂直螺旋度大值中心最高伸展至對流層中層，上游位渦擾動不斷向下游輸送，促使暴雨區位渦擾動持續發展；“612”過程中垂直螺旋度大值中心僅伸展至對流層低層，等熵面上存在干冷空氣侵入，有利于位渦擾動迅速加強；③兩次過程的觸發機制均為β中尺度輻合線，中尺度對流系統沿著輻合線不斷發展，并處于“準靜止”狀態，造成大暴雨，“609”過程β中尺度系統較“612”過程停滯時間更長，同時受迎風坡地形抬升作用影響，降水總量更大。
2021年6月9日夜間和6月12日夜間，浙江紹興出現了兩次暖區大暴雨過程，主、客觀預報均出現較大偏差。本文利用地面加密自動站、多普勒雷達資料以及ERA5再分析資料，對這兩次過程的環流場、觸發機制和中尺度對流系統演變情況進行分析，結果如下：①兩次過程均發生在弱天氣強迫背景下，“609”過程是在邊界層急流的作用下發生的，“612”過程發生在副高邊緣；②“609”過程中垂直螺旋度大值中心最高伸展至對流層中層，上游位渦擾動不斷向下游輸送，促使暴雨區位渦擾動持續發展；“612”過程中垂直螺旋度大值中心僅伸展至對流層低層，等熵面上存在干冷空氣侵入，有利于位渦擾動迅速加強；③兩次過程的觸發機制均為β中尺度輻合線，中尺度對流系統沿著輻合線不斷發展，并處于“準靜止”狀態，造成大暴雨，“609”過程β中尺度系統較“612”過程停滯時間更長，同時受迎風坡地形抬升作用影響，降水總量更大。
2022, 50(5):724-733.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210455
摘要:
利用卷積神經網絡和門控循環單元（Gated recurrent units ）神經網絡，基于雷達反射率因子和雷電定位數據開展了雷電預報研究。首先構建了引用注意力機制的基于卷積神經網絡和門控循環單元神經網絡的深度學習模型（Attention-ConvGRU）；然后將雷達反射率因子數據和對應時間段（6 min）的雷電定位數據處理成圖像數據后輸入深度學習模型，訓練出可預報雷電的模型，包括3種模型：單雷電數據模型、單雷達數據模型和雷電-雷達雙數據模型；最后開展了預報試驗和定量評估。綜合評估表明，本文建立的雷電預報模型綜合預報準確率達到96.74%，虛警率35.83%，關鍵成功指數（Critical Success Index, CSI）為0.2072。個例分析表明，預報模型對于具有明顯移動趨勢的雷暴過程（A類雷暴）的預報效果優于不具有明顯移動趨勢的雷暴過程（B類雷暴）,且隨著B類雷暴強度減弱模型預報能力逐漸減弱。
利用卷積神經網絡和門控循環單元（Gated recurrent units ）神經網絡，基于雷達反射率因子和雷電定位數據開展了雷電預報研究。首先構建了引用注意力機制的基于卷積神經網絡和門控循環單元神經網絡的深度學習模型（Attention-ConvGRU）；然后將雷達反射率因子數據和對應時間段（6 min）的雷電定位數據處理成圖像數據后輸入深度學習模型，訓練出可預報雷電的模型，包括3種模型：單雷電數據模型、單雷達數據模型和雷電-雷達雙數據模型；最后開展了預報試驗和定量評估。綜合評估表明，本文建立的雷電預報模型綜合預報準確率達到96.74%，虛警率35.83%，關鍵成功指數（Critical Success Index, CSI）為0.2072。個例分析表明，預報模型對于具有明顯移動趨勢的雷暴過程（A類雷暴）的預報效果優于不具有明顯移動趨勢的雷暴過程（B類雷暴）,且隨著B類雷暴強度減弱模型預報能力逐漸減弱。
2022, 50(5):734-741.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210361
摘要:
根據2007—2019年湖北省地閃監測數據、地表覆蓋數據以及數字地形高程數據，采用數理統計方法，分析研究了地表覆蓋類型、海拔、坡向、坡度4類地形信息數據與閃電頻數、正閃比例、地閃回擊強度、地閃回擊陡度等雷電參數的關系。結果表明：①建成區單位面積閃電頻數和小幅值地閃比例較高，分別為87.1 次/km2和8.6％；②耕地區和水域區地閃回擊陡度值較高；③湖北省地閃回擊主要集中在海拔0～700 m、坡度0.5°～35°，地閃回擊密度隨海拔增加呈減少趨勢，地閃回擊強度平均值隨海拔增加呈現先增加后減少的趨勢，地閃回擊陡度平均值隨海拔增加而減少；④坡向朝南或朝東地閃回擊密度較高，坡向朝南或朝北地閃回擊強度平均值較高；⑤不同坡度區間和海拔區間雷電參數的變化規律較為一致。
根據2007—2019年湖北省地閃監測數據、地表覆蓋數據以及數字地形高程數據，采用數理統計方法，分析研究了地表覆蓋類型、海拔、坡向、坡度4類地形信息數據與閃電頻數、正閃比例、地閃回擊強度、地閃回擊陡度等雷電參數的關系。結果表明：①建成區單位面積閃電頻數和小幅值地閃比例較高，分別為87.1 次/km2和8.6％；②耕地區和水域區地閃回擊陡度值較高；③湖北省地閃回擊主要集中在海拔0～700 m、坡度0.5°～35°，地閃回擊密度隨海拔增加呈減少趨勢，地閃回擊強度平均值隨海拔增加呈現先增加后減少的趨勢，地閃回擊陡度平均值隨海拔增加而減少；④坡向朝南或朝東地閃回擊密度較高，坡向朝南或朝北地閃回擊強度平均值較高；⑤不同坡度區間和海拔區間雷電參數的變化規律較為一致。
2022, 50(5):742-750.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210513
摘要:
為了加強暴雨相關的防災減災工作的科學性，本文基于云南省126個國家氣象站2010—2019年10年的逐時降水資料和基礎地理信息數據，從暴雨災害致災因子危險性、孕災環境敏感性和承災體易損性3個方面，建立暴雨災害風險評估模型，利用熵值法、自然斷點法、ArcGIS插值和柵格分析方法，實現云南省暴雨災害風險的區劃評估。結果顯示:①暴雨災害高風險區主要集中于云南南部，包括西雙版納州、普洱市、紅河南部、德宏州及北部地區；②迪慶州、怒江州、麗江市北部等地暴雨災害風險等級較低；③全省暴雨災害高風險區、次高風險區面積占比分別為7.05%、25.22%，低風險區、次低風險區面積占比分別為10.32%、21.86%。使用2020年暴雨災害次數、暴雨日對區劃評估結果進行檢驗表明，區劃評估結果具有科學合理性。
為了加強暴雨相關的防災減災工作的科學性，本文基于云南省126個國家氣象站2010—2019年10年的逐時降水資料和基礎地理信息數據，從暴雨災害致災因子危險性、孕災環境敏感性和承災體易損性3個方面，建立暴雨災害風險評估模型，利用熵值法、自然斷點法、ArcGIS插值和柵格分析方法，實現云南省暴雨災害風險的區劃評估。結果顯示:①暴雨災害高風險區主要集中于云南南部，包括西雙版納州、普洱市、紅河南部、德宏州及北部地區；②迪慶州、怒江州、麗江市北部等地暴雨災害風險等級較低；③全省暴雨災害高風險區、次高風險區面積占比分別為7.05%、25.22%，低風險區、次低風險區面積占比分別為10.32%、21.86%。使用2020年暴雨災害次數、暴雨日對區劃評估結果進行檢驗表明，區劃評估結果具有科學合理性。
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