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基于气象雷达数据对灾害性天气识别的算法研究

杜文婷  
【摘要】:多普勒天气雷达以其较高的时空分辨率成为中小尺度灾害性天气监测和预警的主要工具之一。多普勒天气雷达可以提供回波强度、径向速度、速度谱宽等基本产品,在此基础上应用不同的算法模型可以得到不同特性的二次产品。二次产品的准确性主要依赖于算法设计结构的严密性和阈值的精准性。 自从美国的WSR-88D雷达开展业务应用以来,在灾害天气回波的识别方面,建立了不少算法。我国学者也进行了相应的研究和本地化工作,提出了适应本地区气候条件的算法阈值,但基本上都是针对某种灾害性天气进行单独研究。本文将几种主要灾害性天气进行了综合集中性的识别,并设计相应的识别软件,比较全面、系统,有一定的新意。 本文作者对最近几年江苏省和安徽省的灾害性天气的雷达数据进行分析归纳,将具体的结果总结如下: 1、利用雷达回波强度、回波顶高、风暴剖面45dBZ强回波的高度、垂直积分液态水含量、VIL密度等5个判别因子建立识别冰雹云的多因子判别方程; 2、应用SCIT算法得到风暴单体质心的垂直高度在一个体扫中下降的高度,确定该风暴单体是否为下击暴流警戒区;若是,在一维径向速度图(V-PPI)上相应地区是否出现速度强辐散,从而确定该地区是否会出现下击暴流天气; 3、应用观测区内雨量计资料订正雷达回波强度反演的雨强;再利用雷达回波强度反演大面积的定量降水,通过雷达探测较大范围内的降水分布确定区域内的总降水量。 根据以上的结果,建立灾害性天气识别的算法模块。应用灾害性天气的算法模块对2007年7月25日发生于江苏苏北地区的冰雹、雷雨、大风强对流天气进行识别,可以将出现下击暴流的可能位置和时间、冰雹的可能位置和时间提前1-2个体扫识别出来。对于此次天气过程中可能会出现的灾害性天气,算法可以提前1-2个体扫识别出来,识别效果较好。


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