一种雷暴大风预警方法、系统、设备及终端技术方案

本发明专利技术属于临近预报预警技术领域，公开了一种雷暴大风预警方法、系统、设备及终端，对单雷达资料进行预处理，识别出潜在雷暴大风区域；联合自动站观测的地面雷暴大风信息，建立潜在雷暴大风区域识别模型，以及雷暴大风参数反演模型；将该模型应用于实时雷暴大风预警业务；在实时业务中，在每个时次的单雷达识别潜在雷暴大风区域内，通过调用雷暴大风参数模型，进行1小时外推，进而构成未来1小时内的雷暴大风预警产品。本发明专利技术充分利用双偏振雷达的识别技术，针对雷暴大风进行潜势识别，通过外推技术获取未来1小时的潜在雷暴大风的落区，对比现有雷暴大风预警方法具有更好的提前量和精准性。和精准性。和精准性。

【技术实现步骤摘要】
一种雷暴大风预警方法、系统、设备及终端


[0001]本专利技术属于临近预报预警
，尤其涉及一种0
‑
1小时雷暴大风预警方法、系统、设备及终端。

技术介绍

[0002]目前，临近预报预警技术是20世纪60～70年代在雷达外推基础上发展起来的。近年来以雷达资料为基础的强对流天气临近预报预警技术研究层出不穷，同时不少学者将地面常规探测资料、探空资料、闪电资料、卫星资料、中尺度数值模式资料等与雷达资料结合使用，用来提高临近预报预警的时空精度。大量学者研究表明雷达指标对预警短时强降水具有指示性。冯晋勤利用新一代天气雷达历史资料以及常规观测资料，建立历史冰雹与雷雨大风过程所对应的雷达产品班别指标，进而结合判别方程，雷达资料等对临近预报预警方法开展研究。张乐坚统计了近年来常用的临近预报方法，并将人工神经网络及支持向量机应用在雷达临近预报预警中，并进行效果评估：当预报时效小于30min时，TREC的预报效果好，反之则SVM的预报效果好。随着近年来国内多普勒天气雷达的升级改造，双偏振雷达的研究应运而生，偏振参量的特征指标统计，Z
dr
柱、K
dp
柱、Z
dr
弧、K
dp
印等偏振量特征识别在强对流短时临近预报预警中发挥很大作用。还有一些学者将天气类型进行分类讨论，得到与当地气象部门预报预警业务相匹配的偏振参量指标。杨忠林等利用双偏振雷达以及地面自动站降水资料，统计分析了两类极端对流降水系统的微物理特征及其差异，分析表明江淮梅雨期极端降水主要是由中等高度的对流引起的。周筠珺基于X波段双偏振雷达观测得到的偏振参量，将雷暴单体中的水成物进行分类识别，并分析它们的动态演变过程，最终建立雷暴单体演变过程微物理概念模型，为雷暴天气的预报预警提供支撑。Zhang G.et al和Zhang K.et al利用双偏振雷达探测并结合数值模式分析，探索更有效的天气预报预警方法。
[0003]在雷达探测预警方面，零度层亮带是连续性降水的特征之一，在层状云降水中，受到零度层亮带影响，对预警可能会产生一定的污染。在地面观测自动站方面，存在空间分布不均、分辨率不高的不足，山区等地布设自动站稀少存在观测盲区，时间上存在滞后性，自动站一般情况下回传数据滞后7分钟左右，那么空中灾害天气的发生到地面捕捉观测到该现象之间存在滞后性。在模式预报方面，各项指数预报只是进行潜势分析，预报大致趋势，只能作为预报预警的参考，不能作为预警指标。
[0004]现有的雷暴大风预警技术中，雷达短临外推依照回波强度不变进行外推，因此无法预测局地对流单体强度增强，对于对流大风增强特征也无法预测预警。自动站观测到地面大风特征，通常已经出灾，因此，基于自动站的雷暴大风预警存在滞后问题，并且还需要依靠雷达和闪电数据对沿海系统性大风和雷暴大风进行区分。数值模式缺乏雷暴大风的预测产品，无法进行直接的雷暴大风的预警。双偏振业务雷达上，可以直接应用于雷暴大风产品有中气旋和龙卷指示产品；但是由于2者都是基于多普勒径向速度直接反演产品，因此，径向速度的杂波或者噪音信息都会导致错误反演信息的生成。
[0005]此外，要产生雷暴大风，中气旋不是唯一性或者必要条件；并且当低层出现强的中气旋或有龙卷指标出现，说明地面大风灾害可能已经接近发生，雷暴大风预警的时间提前量较为有限。因此，亟需一种新的雷暴大风预警方法。
[0006]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0007](1)在雷达探测预警方面，零度层亮带是连续性降水的特征之一，在层状云降水中，受到零度层亮带影响，对预警可能会产生一定的污染；在模式预报方面，各项指数预报只是进行潜势分析，预报大致趋势，只能作为预报预警的参考，不能作为预警指标。
[0008](2)在地面观测自动站方面，存在空间分布不均、分辨率不高的不足，山区等地布设自动站稀少存在观测盲区，时间上存在滞后性，自动站一般情况下回传数据滞后7分钟左右，那么空中灾害天气的发生到地面捕捉观测到该现象之间存在滞后性。
[0009](3)现有的雷暴大风预警技术中，雷达短临外推依照回波强度不变进行外推，无法预测局地对流单体强度增强，对于对流大风增强特征也无法预测预警。
[0010](4)自动站观测到地面大风特征，通常已经出灾，因此，基于自动站的雷暴大风预警存在滞后问题，并且还需要依靠雷达和闪电数据对沿海系统性大风和雷暴大风进行区分。
[0011](5)数值模式缺乏雷暴大风的预测产品，无法进行直接的雷暴大风的预警；双偏振业务雷达上，由于2者都是基于多普勒径向速度直接反演产品，因此，径向速度的杂波或者噪音信息都会导致错误反演信息的生成。
[0012]解决以上问题及缺陷的难度为：
[0013]在雷暴大风预警算法设计中要考虑充分利用雷达资料去除零度层亮带问题。其次，要充分利用偏振量特征对雷暴大风密切相关的空中冰相态粒子存在状态进行识别和统计，进而改进局地性风雹大风的识别率。最后，在算法设计中，既要考虑地面自动站监测到已经发生的大风灾害信息，同时更要充分雷达数据，利用数学建模和计算机识别、分析技术对多元观测资料进行融合分析，从而实现雷暴大风的提前预警。
[0014]解决以上问题及缺陷的意义为：
[0015]本专利技术所提出的方法基于业务双偏振雷达资料和自动站数据，提供自动生成相对可靠的雷暴大风业务预报预警产品。该预警产品比自动站更早的监测到潜在的地面灾害大风的影响区域，因此，其可以为雷暴大风的0
‑
1小时的提前业务预警提供较好的科学参考，为气象防灾减灾提供有利的气象科技支撑。

技术实现思路

[0016]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种雷暴大风预警方法、系统、设备及终端，尤其涉及一种基于偏振雷达的0
‑
1小时雷暴大风预警方法、系统、设备及终端。
[0017]本专利技术是这样实现的，一种雷暴大风预警方法，包括：
[0018]首先对单雷达资料进行预处理；然后联合自动站观测的地面雷暴大风信息，建立潜在雷暴大风区域识别模型，以及雷暴大风参数反演模型；最后将该模型应用于实时雷暴大风预警业务；在实时业务中，在每个时次的单雷达识别潜在雷暴大风区域内，通过调用雷暴大风参数模型，进行1小时外推，进而构成未来1小时内的雷暴大风预警产品。
[0019]进一步，雷暴大风预警方法包括以下步骤：
[0020]步骤一，对数据进行预处理；
[0021]步骤二，对流系统移动速度进行识别；
[0022]步骤三，进行潜在雷暴大风区域的识别；
[0023]步骤四，进行未来1小时内雷暴大风预警产品的生成。
[0024]进一步，步骤一所述数据预处理包括：
[0025]对单雷达资料进行双线性插值为等仰角面格点数据和等高面格点数据后，利用黄旋旋等提出的CLTREC方法反演3km等高面上的风矢量场；基于3km等高面反射率格点数据上回波强度大于35dBZ的格点全部标记为对流格点。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷暴大风预警方法，其特征在于，所述雷暴大风预警方法包括：步骤一，对数据进行预处理：对单雷达资料进行预处理；步骤二，对流系统移动速度进行识别：对对流识别格点数据进行区域膨胀处理，并通过聚类法识别出对流单体，并通过加权统计最终计算获得每个对流单体的移动速度；步骤三，潜在雷暴大风区域的识别：联合自动站观测的地面雷暴大风信息，建立潜在雷暴大风区域识别模型，以及雷暴大风参数反演模型；再将该模型应用于实时雷暴大风预警业务；步骤四，进行未来1小时内雷暴大风预警产品的生成：在实时业务中，在每个时次的单雷达识别潜在雷暴大风区域内，通过调用雷暴大风参数模型，进行外推，进而构成未来的雷暴大风预警产品。2.如权利要求1所述雷暴大风预警方法，其特征在于，所述步骤一对数据进行预处理具体包括：对单雷达资料进行双线性插值为等仰角面格点数据和等高面格点数据后，利用CLTREC方法反演3km等高面上的风矢量场；基于3km等高面反射率格点数据上回波强度大于35dBZ的格点全部标记为对流格点。3.如权利要求1所述雷暴大风预警方法，其特征在于，所述步骤二对流系统移动速度的识别具体包括：针对对流识别格点数据进行3
×
3区域膨胀处理，并通过聚类法识别出对流单体；对每个对流单体区域内所有的格点位置，通过对应的CLTREC方法反演风矢量V
g
，通过加权统计最终计算获得每个对流单体的移动速度V
s
：其中，i表示为当强对流单体范围内的第i个格点，所述对流单体范围内共有N个格点，所述权重系数选择格点回波强度R。4.如权利要求1所述雷暴大风预警方法，其特征在于，所述步骤三潜在雷暴大风区域的识别具体包括：(1)基于等仰角面径向风场格点数据Vel
ppi
，识别出每个格点位置(X,Y)垂直方向上的最大径向风速度：Vel
max
(x,y)＝MAX(Vel
ppi
(e,x,y)) e≤E
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中，e表示总共E
max
个仰角层中的第e个仰角层，在此基础上识别出急流区域V
g
≥12m/s，对所有急流区域内的格点标记；(2)在识别出潜在急流区域后，依据双偏振雷达偏振量特征识别干雹和湿雹区域；(3)联合历史个例，默认过去1季度时段长度，或者历史同期1季度时段长度构建自动站观测雷暴大风信息和偏振量关联模型；该反演模型以偏振量作为雷暴大风估测的表征因子，以自动站观测的雷暴大风对其进行反演结果真实性检验；(4)多元融合的潜在雷暴大风区域的合成。5.如权利要求4所述雷暴大风预警方法，其特征在于，所述步骤(2)识别干雹和湿雹区域采用的判别方法包括：对于标记为对流区域格点，满足公式(3)判定该格点为存在冰雹影响的格点，即回波顶高ETOP
18dBZ
，即>18dBZ的回波最大高度高于
‑
20℃所在高度H
–
20
°
至少1km，且格点位置垂直对
应的某个仰角层上相关系数ρ
HV
小于0.95以及回波强度Z大于45dBZ；同时记录下该格点垂直方向上出现冰雹的各个高度信息；ETOP
18dBZ
>(H
‑
20
°
+1.0)∩ρ
HV
<0.95∩Z>45
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)继续利用差分反射率Z
dr
和差分相移率K
dp
进行湿雹和干雹的区分，如果满足公式(4)条件：差分反射率Z
dr
接近于0并且差分相移率K
dp
较低，则判定为干雹，其余情况为湿雹；Z
dr
<0.5∩K
dp
<0.5
ꢀꢀꢀꢀ
(4)所述步骤(3)定义雷暴大风的观测真值标准为：自动站观测到大风，即8级以上大风，同时1小时内该站点5km范围内存在至少1个闪电监测信息存在；实现该目标需要构建2类模型：(a)构建易生雷暴大风的湿雹和干雹高度分布概率统计模型：依据3km反演的风矢量场，依据半拉格朗日法，即公式5，按照1分钟步长进行后向粒子追踪，找到大风区格点过去1小时的移动轨迹；利用公式6统计过去1小时内适宜产生雷暴大风的湿雹和干雹的基准高度层频率；生成湿...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄旋旋，冯爽，张磊，苏桂炀，罗然，张智察，李文娟，黄娟，陈列，娄小芬，罗玲，
申请(专利权)人：浙江省气象台，
类型：发明
国别省市：