基于多普勒天氣雷達回波信息強對流天氣的識別、跟蹤和預報.pdf

1、多普勒天氣雷達是中小尺度災害性天氣的主要監(jiān)測工具之一，利用其數(shù)據(jù)有效地識別強對流天氣系統(tǒng)，并隨時發(fā)布警報有著重要意義。在我國隨著多普勒天氣雷達的普遍安裝與運轉，利用多普勒雷達開展強對流天氣的自動識別、跟蹤與預報的研究，提高預報天氣的能力是很有必要的。 本文首先介紹了強對流天氣的天氣學特征，對流單體的一般特征及其發(fā)展的環(huán)境條件，強對流風暴天氣的雷達回波特征，從而概述了風暴識別算法的天氣學依據(jù)；介紹運用多普勒天氣雷達回波資料探測風暴

2、的識別與跟蹤算法，通過三維風暴核識別，回波特征質心跟蹤法，運用線性外推法預報。進行風暴識別過程中，對于一維風暴段搜索、二維風暴分量合成及三維風暴體組成的閥值值確定，根據(jù)天氣學模型，參考文獻和大量的天氣實事，給出一定的范圍，即可以使用默認值，也可根據(jù)需要選擇。為了提高預報的精度，本文嘗試利用多普勒徑向速度資料修訂預報，采用VAP(Velocity Azimuth Processing)方法反演多普勒雷達水平風矢量原理，通過該原理計算各風暴

3、體底層平均風矢量，利用得到的平均風矢量對預報結果進行修正。在進行風暴識別和水平風場反演之前，對雷達體掃描數(shù)據(jù)作了中值濾波預處理，平滑數(shù)據(jù)，濾除一些雜亂的數(shù)據(jù)點。利用2006年7月13日綿陽一次強對流天氣的雷達資料，對算法進行了檢驗，結果表明，該算法對風暴單體有較好的識別效果，預報的結果令人滿意，起到了較好的預警作用，但利用VAP方法對預報修正結果不理想。 最后，對風暴識別算法及模塊的優(yōu)缺點和局限性進行了討論，并提出了下一步的工作