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四川盆地暖区暴雨的雷达回波特征及分类识别

罗辉 肖递祥 匡秋明 青泉 康岚

罗辉, 肖递祥, 匡秋明, 等. 四川盆地暖区暴雨的雷达回波特征及分类识别. 应用气象学报, 2020, 31(4): 460-470. DOI: 10.11898/1001-7313.20200408..
引用本文: 罗辉, 肖递祥, 匡秋明, 等. 四川盆地暖区暴雨的雷达回波特征及分类识别. 应用气象学报, 2020, 31(4): 460-470. DOI: 10.11898/1001-7313.20200408.
Luo Hui, Xiao Dixiang, Kuang Qiuming, et al. Radar echo characteristics and recognition of warm-sector torrential rain in Sichuan Basin. J Appl Meteor Sci, 2020, 31(4): 460-470. DOI:  10.11898/1001-7313.20200408.
Citation: Luo Hui, Xiao Dixiang, Kuang Qiuming, et al. Radar echo characteristics and recognition of warm-sector torrential rain in Sichuan Basin. J Appl Meteor Sci, 2020, 31(4): 460-470. DOI:  10.11898/1001-7313.20200408.

四川盆地暖区暴雨的雷达回波特征及分类识别

DOI: 10.11898/1001-7313.20200408
资助项目: 

四川省气象局强对流预报创新团队 川气函(2017)313号

中国气象局核心业务发展专项 YBGJXM(2018)1A

中国气象局预报员专项 CMAYBY2020-113

高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室开放研究基金项目 省重点实验室2018-重点-01

中国气象局预报员专项 CMAYBY2019-097

详细信息
    通信作者:

    肖递祥, 5955532@qq.com

Radar Echo Characteristics and Recognition of Warm-sector Torrential Rain in Sichuan Basin

  • 摘要: 暖区暴雨强度大且降水集中,可造成严重气象灾害。利用四川盆地实况降水和7部天气雷达资料,分析了2012—2017年28次暖区暴雨过程的降水特征,按超过20 mm·h-1降水站数的突增,将暖区暴雨的雷暴群分为初生阶段和成熟阶段,根据不同降水类型成熟前后的雷达回波特征,将雷暴群分为3种类型,3类回波特征差异明显,雷暴的长时间生消、合并以及传播作用使暖区暴雨降水强度大、范围广。在28次暖区暴雨过程中,四川盆地西北部出现次数最多,持续时间最长,回波基本呈现东北—西南向,与四川盆地西部龙门山脉走向基本一致,地形(产生偏东风)抬升在暖区暴雨的发生发展中起关键作用。对3类雷暴群质心高度、顶高、最大回波强度等要素的统计显示,不同类型雷暴群在初生阶段和成熟阶段的概率密度曲线存在双峰和单峰等结构特征。利用雷暴群的多个参数构建暖区暴雨分类识别的特征向量,并采用随机森林机器学习方法进行识别,取得较好效果。
  • 图  1  不同时间段不同等级降水站数

    Fig. 1  Station number of different level precipitation in different time periods

    图  2  3类雷暴群的组合反射率因子

    Fig. 2  Combined reflectivity of three-type thunderstorm groups

    图  3  间隔1 h最强雷暴的位置信息

    Fig. 3  Location of the strongest thunderstorm at 1 h interval

    图  4  雷暴群平均质心高度和最大质心高度的概率密度分布

    Fig. 4  Probability density distribution of thunderstorm group in the height of the average core and the maximum core

    图  5  雷暴群平均顶高和最大顶高的概率密度分布

    Fig. 5  Probability density distribution of thunderstorm group in the average top and the maximum top

    图  6  雷暴群最大回波强度的平均值及最大值的概率密度分布

    Fig. 6  Probability density distribution of thunderstorm group in the average and the maximum of maximum reflectivity factor

    表  1  不同类型过程降水特征

    Table  1  Characteristics of precipitation for different types

    类型降水持续时间降水范围过程累积降水过程降水总体特征
    Ⅰ型较短较小降水移动缓慢导致累积降水大,范围小,持续时间较短
    Ⅱ型较长较大较强降水相对集中,但范围不断扩大,导致影响范围大、持续时间长
    Ⅲ型最长较小降水分散,影响范围大,持续时间长
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    表  2  典型过程的环境参数

    Table  2  Environmental parameters of typical cases

    类型过程对流有效
    位能/(J·kg-1)
    850 hPa假相当
    位温/℃
    850 hPa
    比湿/(g·kg-1)
    850 hPa
    露点/℃
    0~2 km垂直风
    切变/(m·s-1)
    20140912219083.516.3192.0
    Ⅰ型20170818277989.017.3201.2
    20170821360489.017.3201.6
    20130725374690.517.5204.6
    Ⅱ型20170716412692.618.4214.4
    20170719317890.517.6202.6
    Ⅲ型20130619231393.918.1214.4
    20170722199392.718.5217.6
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    表  3  识别结果

    Table  3  Recognition result

    试验序号训练样本测试样本正确识别样本初生误识别为成熟成熟误识别为初生分类识别正确率/%
    试验14751531406791.5
    试验24741541452794.2
    试验34751531387890.2
    试验444818016631192.2
    试验54731551415990.9
    试验64591691583893.5
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-10-10
  • 修回日期:  2020-03-11
  • 刊出日期:  2020-07-31

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