下载文档原格式
卫星云图资料在降水量客观分析中的应用试验
刘刈;何险峰;刘德
【期刊名称】《高原山地气象研究》
【年(卷),期】2017(037)001
【摘要】利用葵花8号卫星资料和地面降水观测资料,采用Spark GBT(Gradient Boosted Trees Regression)学习算法对中国西部地区进行定量降水估计(QPE),采用三维Barnes插值方法得到逐时降水格点场.试验结果表明,引入卫星资料估计降水,可以有效地改进站点密度小的区域的降水格点场的客观分析精度.
【总页数】4页(P80-83)
【作者】刘刈;何险峰;刘德
【作者单位】重庆市气象信息与技术保障中心,重庆 401147;四川省气象探测数据中心,成都 610072;重庆市气象台,重庆 401147
【正文语种】中文
【中图分类】P457.6
【相关文献】
1.用卫星云图的云顶温度估测降水量 [J], 陈产贤;杨亚群
2.卫星云图资料同化中的质量控制及其在暴雨预报中的应用 [J], 郑祚芳;沈桐立;张秀丽
3.直接通过卫星云图反演降水量的一个简单方法 [J], 何超
4.利用红外卫星云图资料估计降水量方法的研究 [J], 方竹君;肖稳安
5.综合应用探空、雷达回波、卫星云图资料估算短时降水量的一种方法 [J], 葛小清;王叶仙
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
气象探空资料在天气预报中的应用研究天气预报对我们的日常生活以及农业、交通等行业有着重要影响。
为了准确地预测天气，气象学家们使用了各种各样的工具和技术。
其中，气象探空资料在天气预报中起着至关重要的作用。
本文将探讨气象探空资料在天气预报中的应用以及其研究成果。
一、气象探空资料的基本概念气象探空是一种通过测量大气中不同高度的温度、湿度、风速和风向等参数来获取气象信息的方法。
探空通常通过气球、无人机或者卫星等平台进行。
一旦探空资料获取到，气象学家就可以利用这些数据来分析大气的垂直结构以及变化趋势。
二、气象探空资料在天气预报中的应用1. 分析天气系统：气象探空资料提供了垂直方向上大气的温度、湿度和风场等信息，使得气象学家能够分析天气系统的结构和演变。
通过分析探空资料，我们可以了解高空冷暖气团的位置，判断不同气团的运动趋势，从而预测天气系统的演变情况。
2. 预测降水量：探空资料中的湿度信息对预测降水量非常重要。
湿度的垂直分布可以帮助气象学家判断下垫面蒸发情况、云的发展和降水的可能性。
通过利用探空资料中的湿度数据，可以辅助天气预报的降水量预测。
3. 预测强风和风暴：探空资料中的风场信息可以帮助我们了解风的变化规律，尤其对于预测强风和风暴非常重要。
风的强度和方向的变化可以预示风暴系统的形成和演变情况。
通过分析探空资料中的风场数据，我们可以预测风暴的路径、强度以及可能造成的影响。
4. 预测天气变化：气象探空资料提供了大气的温度、湿度等参数的垂直剖面，使得我们能够有效地了解大气的变化情况。
通过分析探空资料，我们可以预测天气系统的强度变化、冷暖气团的位置移动以及相应的天气变化。
三、气象探空资料在天气预报中的研究成果气象探空资料在天气预报中的应用研究已经取得了丰硕的成果。
研究人员通过对气象探空资料的分析，提出了许多预报方法和模型，以提高天气预报的准确度。
1. 气象探空资料多参数综合预报模型：基于多参数探空资料的气象模型能够更准确地模拟大气的垂直结构。
产业科技创新 Industrial Technology Innovation58Vol.2 No.13产业科技创新 2020，2（13）：58~59Industrial Technology Innovation 修正的探空资料在强对流天气预报中的应用韩风军，王 建（聊城市气象局，山东 聊城 252000）摘要：分析了济南和章丘2001年～2010年的10次午后强对流天气的08时探空资料，并利用14时地面观测资料对08时探空资料进行修正，提高了探空时间分辨率，对比分析08时和修正后探空资料所得K，CAPE，Wm，CIN，SSI，LCL，ZH等对流参数，结果表明：在多数强对流天气中，修正后的探空资料优于未修正资料，更能反应强对流发生时的真实探空。
同时还使用插值方法对章丘、邢台和郑州08时探空资料进行空间细化，发现在插值过程中过滤掉一些特征指标，插值后的探空资料不能增强体现强对流天气特征。
关键词：探空资料修正；对流参数；对流预报中图分类号：P412.2 文献标识码：A 文章编号：2096-6164（2020）13-0058-02强对流天气预报作为重点和难点越来越受到重视，通常预报员用探空资料所计算的物理量来进行强对流潜势预报，但中尺度系统的生命期约为一小时至十几小时，用12小时间隔的探空资料很难捕捉到，在不能增加探空观测次数的情况下，有学者曾经使用14的地面观测资料对08时探空进行修正，提高了探空数据的时间分辨率。
文章中将使用2001年至2010年济南和章丘站探空资料和14时地面观测资料，对08时探空资料进行修正，期望能遴选出对山东中西部强对流天气最为敏感的物理量，为今后强对流潜势预报提供有力参考。
1 资料和方法1.1 采用资料采用2001年至2010年2～8月山东10个强对流个例常规观测资料，重要天气报资料，使用14时济南地面气温资料章丘08时探空资料进行时间修正，同时还使用2010年8月8日章丘、邢台和郑州08时探空资料对聊城站进行空间修正，并对修正前后的探空进行对比分析。
气象遥感技术在气象预报和气候变化研究中的应用气象预测和气候变化研究是全球气象社区每年投入大量研究和开发的两个关键领域。
随着遥感技术的不断发展，气象遥感技术被广泛应用于气象预测和气候变化研究中。
气象遥感技术可以提供真实且高质量的气象数据，这为相关领域的研究和预测提供了更准确、更可靠的基础数据。
1. 气象遥感技术概述气象遥感技术是指利用卫星、雷达、探空等遥感技术手段获取大气的物理、化学等数据信息。
该技术可以为天气预测、灾害预警和气候变化研究提供支持。
气象遥感技术应用广泛，并且与其他领域的遥感技术共同促进了遥感技术的不断发展。
2. 气象预测中气象遥感技术的应用气象预测是利用气象学和其它相关学科的知识和方法通过分析和预测来自大气的物理量和化学量，预测天气的变化和发生。
气象遥感技术在气象预测中的应用主要包括以下两个方面：（1）卫星数据卫星遥感技术是获取大气遥感数据的重要途径。
卫星遥感技术可以获取大范围区域的大气气象要素数据，并可实现地球气候监测。
在预测天气中，卫星遥感技术广泛应用于高云、云量、云高、雾和降水的时空分布。
通过卫星数据，可以掌握大气要素的时空变化规律，并且可以实现气象变化的实时观测和预测。
（2）雷达数据雷达遥感技术可以实时获得大气中降雨的数据信息。
雷达可通过相关算法，协同卫星数据、探空数据等多源数据获取更准确的降水信息，有效提高天气预报预测的精度。
同时，雷达遥感技术还可用于天气雷达对流云的观测。
3. 气候变化研究中气象遥感技术的应用气候变化研究是指通过研究、分析全球大气中的物理、化学和生物作用，探讨气候变化的原因及其机制的一类研究。
气象遥感技术为气候变化研究提供了强有力的支持。
气象遥感在气候变化研究中的应用主要包括以下几个领域：（1）全球可观测性及可控性气候变化气候变化研究主要关注全球气候变化的长期趋势，并探讨其对人类和自然环境的影响。
气象遥感技术可以通过卫星数据、探空数据和其他遥感技术等，对全球气候的监测和观测进行实时数据采集，进一步探讨全球气候演变的规律和趋势。
X波段双偏振雷达在冰雹和强降水天气识别中的初步应用毕力格;苏立娟;佟小林;关彦如【摘要】文章利用X波段双偏振雷达,通过分析差分反射率因子、差分传播相移和零滞后相关系数等双偏振参量特征,识别了呼和浩特地区两次强对流天气过程,并与对应时刻的地面雨滴谱观测资料进行对比,检验了识别效果.从个例分析结果来看,此X波段双偏振雷达具有较好的识别效果,当雷达回波强度大、差分传播相移小且差分反射率因子和零滞后相关系数也较小时,产生冰雹的可能性较大;当差分反射率因子值较大,差分传播相移高且零滞后相关系数接近1时,由大粒子组成的强降水天气的可能性大.同时,雨滴谱仪的天气现象识别、粒子谱连续监测和高频率数据采集等特征,在双偏振雷达的冰雹和强降水天气识别检验中提供了重要的数据支撑.【期刊名称】《内蒙古气象》【年(卷),期】2017(000)004【总页数】5页(P27-31)【关键词】X波段双偏振雷达;偏振参量;冰雹;强降水;雨滴谱【作者】毕力格;苏立娟;佟小林;关彦如【作者单位】内蒙古气象科学研究所,内蒙古呼和浩特 010051;内蒙古气象科学研究所,内蒙古呼和浩特 010051;内蒙古气象科学研究所,内蒙古呼和浩特 010051;内蒙古气象科学研究所,内蒙古呼和浩特 010051【正文语种】中文【中图分类】P415.2随着气候变化的影响，强冰雹和短时强降水等强对流天气频发，对人工影响天气作业指挥带来了极大的困难。
近些年，国内外人工影响天气工作者也对强对流天气的监测预警和作业指挥方面开展很多工作，也取得很好的效果。
李德俊等[1]利用多普勒天气雷达和常规分析资料，对比分析强降水天气和冰雹天气，找出了适合判别短时强降水和强冰雹的多普勒雷达临近预警指标。
陈金敏等[2]利用雷达资料和探空资料对冰雹和强降水天气的物理量和多普勒雷达参数特征进行了对比分析，并给出了判别阈值。
对于普通的多普勒天气雷达判别冰雹存在一定的缺陷,很难通过回波强度值来判断强雷达回波是强降水回波还是冰雹回波，必须引进其他辅助参量来识别[3]。
高空气象探测数据对强对流天气的影响随着全球气候不断变暖，各种气象灾害出现的概率越来越高。
中国是世界上受气象灾害影响最严重的国家之一，每年国家和人民的生命财产安全都会受到恶劣天气带来的不同程度的影响。
在灾害性天气监测和预报预警方面，高空气象探测数据起到的作用特别显著。
高空气象探测是各级气象部门综合气象观测系统中不可或缺的部分。
现阶段，中国各地区均选用L波段雷达探测系统进行高空大气探测。
通过该业务的实施，能够采集到从地面到高空30000m的气压、风速、风向、湿度、温度等气象要素数据，为气候变化分析、天气预报预警等业务的开展提供十分关键的参考资料。
和田市高空气象探测业务自实施以来，现代化气象探测水平有了很大提升，为气象灾害预报预警的发展提供了更加科学的指导。
但受该地区地理环境的影响，和田市经常出现大风、雷电、强降水等强对流天气，特别是夏季出现概率非常大，极有可能对高空气象探测质量造成负面影响。
因此，本文主要针对中国高空气象探测业务现状，重点分析探讨了高空气象探测数据受强风、强降雨以及闪电等的影响及相应的解决对策，以不断提升高空气象探测业务水平和探测数据质量。
1中国高空气象探测现状新中国成立之后便构建了气象高空探测网，并逐步发展成为现阶段全球高空气象资料探测网的重要组成部分之一。
1950年以来，中国逐步将59-701探测系统应用于高空气象探测，且起到了十分突出的作用。
1998年12月，南京大桥机械厂成功研制出L波段二次测风雷达系统，并通过了国家大气探测中心的相关考核和测试，大大提高了大气气象探测设备的自动化水平和精度。
2002年以来，中国气象局对常规高空探测设备进行了更新升级，用新的L波段探测系统代替了原来的59型探空仪和701型二次风雷达系统。
无线电探空仪被电子探空仪取代。
截至目前，中国120个探空站全部更换为L波段雷达探空系统，完全取代了59 -701探测系统。
L波段探空站每天在北京时间08：00和20：00进行观测，主要为天气预报提供自从地面到高空30000m的气压、风速、风向、湿度、温度等气象要素数据[1]。
气象探测技术的新进展及应用气象是一个非常重要的学科，它研究大气的各种物理现象，例如气压、温度、降水等，从而预测天气变化、探测天气灾害等。
在现代社会中，天气预报对国家和社会的安全、生产和生活都有着极为重要的影响。
气象预报技术的发展与进步，也一直是各国科研工作者的重要课题。
本文将介绍气象探测技术的新进展及应用。
一、雷达探测技术的应用雷达探测技术是目前气象探测中最常用的一种技术。
它是通过发射一束电波，利用电波的反射来检测大气中的各种物理现象。
目前，气象雷达在天气预报、防灾减灾、飞行控制等方面都有着非常重要的应用。
1.气象雷达在天气预报中的应用气象雷达可以探测降水和天气云层的形态，从而实现天气预报。
在天气预报中，气象雷达能够提供非常详细的降雨信息，包括降雨分布和强度，从而预报可能发生的洪涝、滑坡、泥石流等灾害，进而做好防灾减灾的准备工作。
此外，气象雷达还能够实现对天气云层的观测和预测，从而可以提前预测台风、暴雨等天气情况，减少因天气变化而对人类造成的危害。
2.气象雷达在飞行控制中的应用气象雷达可以实现对飞行器周围气象条件的探测，从而实现对飞行的安全控制。
在飞行器起降过程中，气象雷达能够探测到空气湍流和低空风切变等危险因素，从而实现对飞行安全的控制。
另外，在飞行过程中，气象雷达还能够实现对雷雨云层、雷暴云层等天气情况的探测，从而避免飞行器进入危险的气象区域。
二、探空技术的应用探空技术是用一个气球将测量仪器送入空中以获取大气结构和变化信息的监测方法。
气球飞至大气上方，在重复预定高度的飞行过程中，通过温度、气压和湿度等参数监测数据，可以获取各层大气信息。
1.探空技术在天气预报中的应用探空技术是天气预报中不可缺少的一项技术，它是观测大气垂直温度、湿度、气压、风等参数的基本手段。
这些参数对于天气预测非常重要，可以提供实时、准确、全面的预报数据。
因此，探空技术在天气预报中占据着至关重要的地位。
2.探空技术在大气污染监测中的应用大气污染是一个全球性的问题，探空技术可以在例如地区城市上空定期监测它的态势，通过监测大气中的各种物质，如颗粒物、气态污染物、二氧化硫等，对大气污染情况进行监控，从而制定出更为科学的大气污染治理措施。
第47卷第3期气象Vol.47No.3 2021年3月METEOROLOGICAL MONTHLY March2021黄骄文，蔡荣辉，姚蓉，等,2021.深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用气象,47(3):317-326.Huang J W,Cai R H,Yao R,et al,2021.Application of deep learning method to discrimination and forecasting of precipitation type[J#Meteor Mon,47(3)：317-326(in Chinese).深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用!黄骄文12蔡荣辉12姚蓉12王胜春3滕志伟121湖南省气象台，长沙4101182气象防灾减灾湖南省重点实验室，长沙4101183湖南师范大学信息科学与工程学院，长沙410081提要：利用1996—2015年中国的高空探测资料和地面观测数据，挑选发生降水的数十万个样本将其分为降雨和降雪两类事件，抽象为二分类问题，采用深度学习网络技术构建降水相态判识模型，并用2016—2017年的数据进行测试检验，针对2018年1月下旬中国一次大范围雨雪天气过程进行个例检验，在此基础上探讨了深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用(主要结论如下：基于深度学习网络判识模型的判识准确率为98.2%，雨、雪的TS评分分别为97.4%和94.4%，相应空报率为1.7%和2.0%，漏报率为1.0%和3.7%，较传统指标阈值法的判识准确率有较大提高；个例检验显示，基于实况探空数据的模型判识结果与降水相态实况在全国基本保持一致，欧洲中期数值预报中心(ECMWF)的降水相态预报产品和模型的预报结果对全国的降水相态都表现出较好的预报能力，而对雨雪分界线的预报，模型的预报结果较ECMWF总体上更接近实况(测试结果表明，模型较好地提取了雨、雪降水相态的结构特征，深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用具有可行性和一定的优势，可为降水相态的客观判识和预报提供重要技术支撑(关键词：降水相态，深度学习，雨雪分界线，检验中图分类号：P456文献标志码：A DOI：10.7519/j.issn.1000-0526.2021.03.005Application of Deep Learning Method to Discriminationand Forecasting of Precipitation TypeHUANG Jiaowen12CAI Ronghui12YAO Rong12WANG Shengchun3TENG Zhiwei12 1Hunan Meteorological Observatory，Changsha4101182Key Laboratory of Preventing and Reducing Meteorological Disaster of Hunan Province，Changsha4101183College of Information Science and Engineering，Hunan Normal University，Changsha410081Abstract:This paper applies deep learning method on establishing a model to discriminate the precipitation type.Hundreds of thousands of precipitation samples obtained from sounding and observation data of China from1996to2015were divided into rain and snow events.The2016—2017data were tested，and a case testwas;ondu;tedonarainandsnow weatherpro;essoverChinainlateJanuary2018.Furthermore，the appli;ationofdeeplearning method to dis;rimination and fore;asting of pre;ipitation type was dis;ussed. The main conclusions are as follows.Discrimination accuracy of the model is98.2%，which is more improved than the traditional index threshold method.TS scores of rain and snow are97.4%and94.4%，false discriminate rates are1.7%and2.0%，and omission rates are1.0%and3.7%，respectively.The*湖南省气象局第三期业务能力建设项目(NLJS01)、湖南省气象局重点项目(XQKJ17A004)、湖南省水利重点科技项目(XSKJ2018179-07)和湖南省重点领域研发计划项目(019SK2161)共同资助2020年(月5日收稿*2020年8月14日收修定稿第一作者：黄骄文，主要从事短中期天气预报工作和研究.E-mail:hjwen2010@通讯作者：蔡荣辉，主要从事天气预报技术业务和研究工作.E-mail:mita S@318气象第47卷casetestdenotesthatthemodeldiscriminationresultsbasedontheobservationdataarebasica l yconsist-entwiththeobservationdata.TheECMWFprecipitationtypeproductsandthemodelresultsalsohavea good forecast performance for precipitation type over pared with ECMWF,the model forecast <orrainandsnowseparatinglineismoreconsistentwithobservation.Thetestresultsshowthatthedis-crimination model established in this paper can extract the key features of precipitation type of rain and snow.Theapplicationofdeeplearning methodtodiscriminationandforecastingofprecipitationtypeis feasible and advantageous.Thus,this method could provide important technical support for the objective identificationandpredictionofprecipitationtype.Key words:precipitation type,deep learning,rain and snow separating line,verification引言随着社会的发展，冬季降水对人们的生产生活造成的影响愈发严重（马宗晋，2009）。
数据分析在天气预报中的应用随着科技的进步，天气预报已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
天气预报的准确性对于航空、农业、旅游等行业有着重要的影响。
而在现代天气预报中，数据分析技术的应用发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨数据分析在天气预报中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、数据收集与处理天气预报所依赖的第一步是数据收集。
现代气象观测设备如气象卫星、气象雷达、气象探空仪等能够实时地收集到大量的天气数据。
这些数据包括温度、湿度、风速、降水量等多种要素的观测结果。
然而，原始的观测数据往往是非结构化和混乱的，需要经过预处理和整理，以便进行后续分析。
数据处理是数据分析的重要一环，通过使用统计学方法和数学模型，我们可以对原始数据进行筛选、清洗和校正，以去除异常值和噪声，确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗还可以帮助预测模型更好地从数据中发现隐藏的规律与趋势。
二、预测模型的构建数据分析在天气预报中的一个重要应用是构建预测模型。
预测模型通过对历史天气数据的分析，寻找不同气象要素之间的关系，并基于这些关系进行未来天气的预测。
常见的预测模型包括线性回归、时间序列分析、人工神经网络等。
线性回归模型是最简单的预测模型之一，它假设不同气象要素之间存在线性关系。
通过拟合历史数据，我们可以得到一条直线，从而预测未来的气象趋势。
然而，线性回归模型忽略了一些非线性因素，可能导致预测结果的不准确。
时间序列分析是一种广泛应用于气象预测的方法。
它基于历史数据的时间顺序，通过分析时间的趋势、周期性和随机性等特征，来预测未来的气象变化。
时间序列分析可以帮助我们更好地理解气象要素之间的关联和变化规律。
人工神经网络模型是一种复杂的预测模型，它模拟了人脑中神经元之间的相互作用。
通过对历史数据的训练，人工神经网络可以学习到气象要素之间的复杂关联，并用于未来天气的预测。
然而，由于其模型的复杂性，人工神经网络在数据量有限的情况下容易出现过拟合问题，导致预测结果不稳定。
