简介:1前言为了波长乐多普勒雷达大量实时资料能及时传输到福建省气象台,省局于1996年5月,决定利用Cylink无线扩频通雇设备,使福州长乐雷达站微机与省气象台实时业务网芭两地视距为30公里情况下实现联网,信道速率为256KBps。联网成功后,大量多普勒雷达图象资料能实时传输到福建省气象台实时业务网,其中传送一张水平扫描的原始数据724KB只需40多秒时间。传输速率较以往甚高频通信高出近100倍。以往甚高频通信所不能传输的立体扫描资料(一次约6~14MB),利用无线扩频通信得以传输。其联网的成功为提高天气预报的准确率提供了大量的多普勒雷达实时图象资料。
简介:福建省气象影视中心自1994年开始为福州电视台制作电视《天气预报》节目以来,所制作的节目都以人工送带的方式进行交播。随着节目制作数量的增加,以及电视台播出地点的变化,我们每天都需要人工将节目带送交5个播出点。这种交播方式存在许多潜在的问题:气象台发布天气预报时间与电视天气预报播出时间间隔短,造成电视天气预报节目制作时间比较紧迫;城市交通拥挤或遇到灾害性天气,送带员在路途中存在许多不确定因素;不利于突发性灾害性天气预报的适时播报;现各个电视频道进行电视设备数字化改造,但各频道使用的数字设备格式不一,这增添我中心演播厅电视设备数字化改造难度或成本。
简介:为提高雷达定量降水反演精度,结合多普勒天气雷达组网拼图资料与地面加密自动站降水观测资料,在利用最优化法建立辽宁本地化动态Z-I关系基础上,进一步优化雷达定量降水反演方案,分别开展了分雷达回波强度等级与分地理区域优化降水Z-I关系研究。结果表明:两种优化方案的定量降水反演评估指标均有所改善,整体而言,优化方案有效降低了雷达定量降水反演误差,降水反演能力得到进一步提高。2013年辽宁抚顺“8.16”典型强降水个例定量降水反演结果显示,两种优化方案反演降水的空间分布形势与地面降水实况场更加接近,尤其弥补了单一动态Z-I关系法对20.0mm·h^-1以上量级强降水落区范围以及40.0mm·h^-1以上量级超强降水中心反演不足的问题,采用优化方案后的各项评估指标均大幅提升,明显改善了雷达定量降水反演的不确定性,降水反演效果具有更强的稳定性和可靠性,为灾害性短时强降水天气事件短临预报预警提供了定量参考。
简介:综合利用辽宁省及周边区域9部多普勒天气雷达组网拼图资料与地面加密自动气象站降水观测资料,通过最优化法,建立适合辽宁本地区的动态Z-I关系,实时得到高时空分辨率雷达定量降水反演资料。结果表明:对2011年台风"米雷"和2012年台风"达维"降水反演表明,动态Z-I关系法可以反演地面降水的主要空间分布特征,但反演的强降水中心存在较大偏差;动态Z-I关系法定量降水反演能力整体优于固定Z-I关系法,但存在高估小雨强度和抑制大雨强度的系统性偏差,特别是对于20.0mm·h^-1以上量级的强降水,平均误差达-10.0mm以上,平均相对误差超过70.0%;各量级降水样本所占比例的差异与地理区域气候条件的差异,是动态Z-I关系法反演降水产生误差的两个主要原因。
简介:基于SA多普勒天气雷达资料,使用滤波法、插值法和功率法对径向干扰回波进行剔除,并对3种方法的去除效果进行对比。结果表明:(1)滤波法适用于晴空径向干扰回波的去除,在有降水特别是降水回波与干扰回波混合的区域滤波法效果较差;(2)若只有单一方位存在径向干扰回波时使用插值法去除回波效果较好,而多个方位存在干扰回波时插值法效果较差;(3)功率法通过处理雷达接收功率,对连续多方位存在的干扰回波,以及径向干扰回波与降水回波重叠的情况,都有较好的识别及去除干扰回波的效果。在有降水时,降水回波越弱,对干扰的订正越强;降水回波越强,对干扰的订正越弱;晴空时,径向干扰回波基本被全部去除。
简介:利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-OrganizingMaps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6-8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(BrierScore)均近似为0,显著性评分(SignificanceScore)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。