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北京大气能见度的主要影响因子

应用气象学报 2018年第2期29卷 188-199页

作者：姜江张国平高金兵北京市气象服务中心北京100089 中国气象局公共气象服务中心系统开发室北京100081

利用北京市道面自动气象站、国家级自动气象站等多种观测数据分析北京地区2007—2015年能见度及其主要影响因子,并挑选两次典型低能见度事件过程进行详细分析。从空间分布看,北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。从时间... 详细信息

利用北京市道面自动气象站、国家级自动气象站等多种观测数据分析北京地区2007—2015年能见度及其主要影响因子,并挑选两次典型低能见度事件过程进行详细分析。从空间分布看,北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。从时间分布看,北京地区平均能见度最大值出现在5月,最小值出现在7月;日间的最低值多出现在06:00(北京时,下同)左右,冬季略向后推迟;最高值多出现在16:00前后,冬季略有提前。整体而言,2007—2015年北京地区发生低能见度事件的概率为62.14%,且发生低能见度的事件集中于1~5 km,霾事件中干霾、湿霾的发生频率分别为86.13%和13.87%。能见度的主要影响因子为相对湿度、风速和PM_(2.5)浓度。其中,能见度与风速呈正相关,与相对湿度和PM_(2.5)浓度呈反相关。需要指出的是,当相对湿度增加至80%,能见度受PM_(2.5)浓度的影响程度在下降,而主要受相对湿度的影响。基于所选个例,当北京地区出现湿霾事件时,能见度的恶化程度远高于干霾事件,且PM_(2.5)浓度需比干霾事件时下降得更低才能有效改善能见度。

关键词：北京地区能见度地面要素典型霾过程

CINRAD SA/SB雷达CAPPI产品开发方法与应用

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CINRAD SA/SB雷达CAPPI产品开发方法与应用

第32届中国气象学会年会

作者：惠建忠胡骏楠张国平高金兵何险峰中国气象局公共服务中心

雷达等高面位置显示产品（CAPPI）是对雷达资料进行详细处理的必要手段,也是满足大众对高空资料空间位置认知的途径。CAPPI产品也是最重要的level1产品之一,如何完善CAPPI产品使其更客观地反映雷达基数据信息是一个长久的课题。而插值... 详细信息

雷达等高面位置显示产品（CAPPI）是对雷达资料进行详细处理的必要手段,也是满足大众对高空资料空间位置认知的途径。CAPPI产品也是最重要的level1产品之一,如何完善CAPPI产品使其更客观地反映雷达基数据信息是一个长久的课题。而插值算法是制作CAPPI的核心内容。传统的PUB产品并没有考虑到雷达在探测过程中的机械抖动,而使用标准的仰角、方位角去进行CAPPI的计算,会对造成不可避免的误差,更会对后期的产品的准确度造成无法估计的影响,所以笔者认为有必要用新的思维和方法重新设计产品的制作和业务化流程。

关键词：三线性插值 Barnes插值雷达拼图径向风反演

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气象雷达等高经纬度产品同构模型研究

气象雷达等高经纬度产品同构模型研究

第32届中国气象学会年会

作者：惠建忠张国平胡骏楠高金兵何险峰中国气象局公共气象服务中心

1简介目前我国已经形成184部雷达组成的监测网,每部雷达按5-6分钟间隔,以250m或1000m空间分辨率,定量获取半径230-460km、5-14个仰角范围内观测基数据,成为短临气象预报服务物理依据,在每年气象监测预报服务中发挥支柱作用。然而,雷达... 详细信息

1简介目前我国已经形成184部雷达组成的监测网,每部雷达按5-6分钟间隔,以250m或1000m空间分辨率,定量获取半径230-460km、5-14个仰角范围内观测基数据,成为短临气象预报服务物理依据,在每年气象监测预报服务中发挥支柱作用。然而,雷达型号繁杂、基数据格式不统一,造成基数据综合应用难以深入;传统PUB产品,按照"理想"仰角、方位角、范围位置假设得到,不仅"锯齿"失真,而且与流行直角系的差异增加应用壁垒,降低了PUB

关键词：范畴论气象通用数据模型气象雷达基数据雷达等高经纬度产品

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短时临近气象服务降水量等级标准研究

短时临近气象服务降水量等级标准研究

第34届中国气象学会年会

作者：王曙东惠建忠张国平高金兵胡骏楠何险峰中国气象局公共气象服务中心

1降水是一种普通存在的自然天气现象,会对人们日常工作生活产生一定的影响。传统上,天气预报业务都是提供降水的等级预报,并以降水等级作为评判标准,人们也形成了雨量等级的大致概念。建国以来,我国天气预报业务采用了约定俗成的降水标... 详细信息

1降水是一种普通存在的自然天气现象,会对人们日常工作生活产生一定的影响。传统上,天气预报业务都是提供降水的等级预报,并以降水等级作为评判标准,人们也形成了雨量等级的大致概念。建国以来,我国天气预报业务采用了约定俗成的降水标准。基于此传统,中央气象台于2012年主持制定了国家标准,即GB/T 28592-2012。该标准规定了24小时和12小时的降水和降雪标准。此标准主要针对天气预报业务,时间分辨率粗,没有顾及到气象服务关注的短时降水标准。随着气象服务的精细化,以天为单位的预报逐渐细化到小时,甚至五分钟、十分钟级别,降水预报也从定性细化到定量,如1小时降水3毫米、10分钟降水1毫米。现在面临的需求就是:1,如何将不同时间段里的降水数值和人们印象中的雨量等级进行匹配;2,如何对不同时段的降水进行评分。2本文以GB/T 28592-2012规定的24小时降水等级标准作为出发点,以2008

关键词：降水标准

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Python在短临气象预报检验中的应用

气象科技 2021年第5期49卷 738-745页

作者：何佳惠建忠何险峰王曙东高金兵中国气象局公共气象服务中心北京100081 华风气象传媒集团有限责任公司北京100081

基于机器学习方法的短临多气象要素预报系统(Weather Elements Nowcasting based on machine learning,简称WEN)具有高发布频次、高时间分辨率、基于候和时辰的复杂预报模型等特点。应用多维标签数组、机器学习工具、并行计算框架等Pyt... 详细信息

基于机器学习方法的短临多气象要素预报系统(Weather Elements Nowcasting based on machine learning,简称WEN)具有高发布频次、高时间分辨率、基于候和时辰的复杂预报模型等特点。应用多维标签数组、机器学习工具、并行计算框架等Python库,以快速计算为目标,建立以预报模型覆盖时间范围为统计检验时间边界的检验子系统,客观给出预报性能,为模型调优效果评估、产品业务化运行提供依据。

关键词：并行计算检验评估标签化多维数组 Python

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全国分钟降水预报技术

全国分钟降水预报技术

第32届中国气象学会年会

作者：张国平高金兵胡骏楠何险峰薛冰李志敏陈宇中国气象局公共气象服务中心

基于全国实时气象雷达数据和地面分钟降水观测资料相结合的分钟降水预报技术目前还处于空白,本研究以光流法外推和机器学习算法相结合,通过外推未来2小时内每5分钟间隔的回波并利用机器学习方法建立分钟级降水观测值与雷达回波的关系,利... 详细信息

基于全国实时气象雷达数据和地面分钟降水观测资料相结合的分钟降水预报技术目前还处于空白,本研究以光流法外推和机器学习算法相结合,通过外推未来2小时内每5分钟间隔的回波并利用机器学习方法建立分钟级降水观测值与雷达回波的关系,利用MSE和TS评分进行检验,通过并行计算快速建立全国分钟降水实时预报系统。1)采用光流法,综合雷达回波时空梯度守恒与环境风场散度项平衡,使用雷达三维回波数据,针对1-21km高度层,以1km水平分辨率和500m高度间隔建立实时外推方案;外推2小时,5分钟间隔,6分钟滚动更新;结果表明采用并行计算技术,单站雷达三维回波外推未来24个时次用时3秒,相邻2个时效外推的回波与实际回波的误差在1-5d BZ。2)针对139部雷达建立三维回波与分钟降水关系模型。收集2014年6-8月全国184部雷达逐6分钟基数据(图1),其中139部有完整的逐分钟降水观测资料,利用GIS技术获取每个观测点上不同高度的回波和相匹配的6分钟降水量。利用机器学习方法建立三维回波与分钟降水关系模型,将样本分为训练样本和测试样本,经过训练后利用测试样本进行检验。3)将均方差MSE做为检验指标来评价雷达回波与降水关系的率定结果。将逐6分钟的降水估计累加成1小时,按照小时雨强分别为0-1、1-2.5、2.5-8、>8mm的情况下将雨强划分为小雨、中雨、大雨和暴雨,计算每个雨强条件下的MSE和总MSE(图1)。采用雷达分钟雨强累加为小时雨强的计算方式,全国139部雷达的平均MSE为16.83。MSE小于10的雷达主要分布在长江以北,大于10的雷达则分布在长江以南,大于40的雷达主要分布于华南。4)将分钟雨量累加为小时雨量,利用TS评分进行小雨、中雨、大雨、暴雨的检验。全国139部雷达的平均降水估计TS评分为0.48。在空间上,我国西部和中部地区雷达的TS评分相对较低,东部和南部相对较高(图2)。5)对于不同地区,不同雨强的MSE和TS评分有较大差异,对于华南地区降水强度大,暴雨评分高而小雨评分低,对于北方则相反,表明样本中小雨、中雨、大雨和暴雨的分布对训练有较大影响。6)对于不同类型的雷达,其TS评分有很大差异,SA波段雷达的平均TS评分最高,接下来依次是CD、SB、SC、CB和CC(表1)。CC波段雷达的TS评分最低,个别站点TS评分低至0.16,雷达回波质量差是关键的问题。

关键词：分钟降水预报雷达光流法机器学习全国

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全国雷达分钟降水预报系统介绍

全国雷达分钟降水预报系统介绍

第32届中国气象学会年会

作者：张国平高金兵胡骏楠何险峰薛冰李志敏陈宇郑建琴中国气象局公共气象服务中心

＜正＞全国雷达分钟降水预报系统主要利用雷达观测资料对地面降水进行估计,并做出分钟级预报,深度挖掘雷达资料的气象服务价值,加工未来2小时内每5分钟间隔的回波外推产品和降水估计产品,采用多线程技术和Active MQ消息中间件技术保证... 详细信息

＜正＞全国雷达分钟降水预报系统主要利用雷达观测资料对地面降水进行估计,并做出分钟级预报,深度挖掘雷达资料的气象服务价值,加工未来2小时内每5分钟间隔的回波外推产品和降水估计产品,采用多线程技术和Active MQ消息中间件技术保证系统的实时性和可靠性,

关键词：分钟降水预报雷达并行计算机器学习光流法消息中间件

全国雷达分钟降水方法在面雨量预报上应用的检验——以巢湖为例

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安徽农业科学 2021年第17期49卷 221-225,229页

作者：丁劲张国平高金兵王曙东王阔音薛冰章芳杨静中国气象局公共气象服务中心北京100081

为了解基于全国雷达分钟降水方法在面雨量上的短期预报效果,利用2020年7月25日08:00—28日08:00安徽巢湖及其子流域的实况面雨量数据,依据平均绝对误差、均方根误差、TS评分、漏报率和空报率几项检验指标,对安徽巢湖及其子流域研究时段... 详细信息

为了解基于全国雷达分钟降水方法在面雨量上的短期预报效果,利用2020年7月25日08:00—28日08:00安徽巢湖及其子流域的实况面雨量数据,依据平均绝对误差、均方根误差、TS评分、漏报率和空报率几项检验指标,对安徽巢湖及其子流域研究时段内逐小时和累计2 h面雨量预报结果进行检验评估。结果表明,全国雷达分钟降水方法对巢湖北部平原区子流域的预报效果好于南部丘陵地区子流域;累积2 h产品的预报效果好于逐小时产品的预报效果;对小雨量的预报结果优于大雨量的预报结果。

关键词：全国雷达分钟降水方法流域面雨量短期预报检验

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全国分钟降水预报系统V2.0版技术方法

全国分钟降水预报系统V2.0版技术方法

第34届中国气象学会年会

作者：张国平王曙东匡兵明惠建忠杨雪冰高金兵王阔音薛冰中国气象局公共气象服务中心气象大数据与机器学习联合实验室中国科学院自动化研究所

精细化的降水实况和预报是提高水文气象模型模拟精度和地质灾害气象风险预警准确性的重要前提,其中过去逐分钟降水和未来2小时分针级降水预报,是开展强降水导致的山洪、中小河流洪水和滑坡泥石流风险预警、灾害防治和应急避险的核心科... 详细信息

精细化的降水实况和预报是提高水文气象模型模拟精度和地质灾害气象风险预警准确性的重要前提,其中过去逐分钟降水和未来2小时分针级降水预报,是开展强降水导致的山洪、中小河流洪水和滑坡泥石流风险预警、灾害防治和应急避险的核心科学数据支撑。传统的降雨估计和外推方法难以满足高分辨率条件下降雨估计精度要求,作者开发的全国分钟降水预报系统V1.0针对全国183部业务运行的雷达基数据,采用机器学习算法,取得比传统算法更高的精度。以全国1km空间分辨率输出未来2小时逐分钟间隔的降水预报,6分钟更新一次。该系统于2015年7月在专家验收后正式运行,产品在中国天气网和腾讯微信上线。全国分钟降水预报系统V2.0在2016年5月经过对比试验和验收后上线,在以下4个方面具有创新性:(1)基于Spark平台的海量样本分析,针对183部雷达2010‐2016年共计100Tb数据和地面观测的分钟降水数据,能快速完成研究样本创建。(2)提出了一种多视角权重随机森林算法(MVWRF),用于晴雨估计。在此过程中提出一种视角构建方法,分别构建Vis CAPPI、VisP PI、Vis Sat和VisG round等视角,使得时空分辨率不一致的雷达、卫星和地面观测数据、能够统一到一个多视角框架下处理;提出一种多视角权重随机森林模型和模型推断方法,实现了多源数据融合建模,协同雷达、卫星和地面观测多视角进行晴雨估计,发挥了多源数据针对晴雨估计的互作用;在真实数据上实验表明:新的算法在晴雨估计准确率、召回率、漏报率、空报率等评价指标上优于其它算法。(3)提出一种新的时空模型(RANLIST),用于降雨量估计。在此过程中提出了一种"结构+统计"的降雨量估计时空模型,该模型利用了雷达反射率因子空间邻域结构和降雨过程时间序列结构(结构),以及随机森林机器学习挖掘数据内部信息(统计);提出一种基于随机森林和线性链条件随机场的模型近似求解方法,RANLIST模型按降雨过程进行模型训练和测试,充分挖掘降雨过程的整体对于降雨量估计的作用;在真实数据上实验表明:本文提出算法与次优算法相比,显著提高了降雨量估计的准确性。(4)基于机器学习的雨雪相态估计。针对大气温度廓线、气压廓线、地面温度、露点温度、相对湿度等要素,采用机器学习模型对雨、雨夹雪和雪进行训练,识别准确率85%以上。

关键词：分钟降水预报机器学习全国降水相态雷达