[发明专利]基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法

说明书

本发明涉及一种基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法，包括以下步骤：步骤1、基于相态分区的对流核格点识别；步骤2、采用雷达反射率在水平向和垂向的梯度或雷达反射率在水平向和径向的梯度再次识别对流核格点；步骤3、基于三维区域增长法的对流核格点搜索，直至将所有格点搜索完毕；步骤4、所有格点集合确定为对流区；步骤5、持续监测对流核格点并叠加风场信息，确定降雨落区；步骤6、降雨临近预报；本发明提升了强对流区域的识别速度和准确性，提高了强降雨的临近预报精度，将为突发性暴雨洪涝灾害防御提供可靠的技术支撑。

技术领域

本发明涉及一种基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法，属于雷达临近预报领域，主要用于气象与水利部门开展暴雨洪水预报预警等工作。

背景技术

强降水往往突发性强、降水历时短、降雨量大，主要由强对流天气形成，是一种危害较大的气象灾害。一般情况下1h累积降雨量超过20mm即为强降水。强降水可引发山洪、泥石流、滑坡等灾害，也可导致城市内涝，严重威胁人民生命财产安全。增强强降水的识别能力，提高强降水的临近预报精度，对于暴雨、洪水和地质灾害防御等有非常重要的作用和意义。

天气雷达在降雨观测和预报方面具有以下优势：(1)更加关注中小尺度天气形势，时空分辨率高；(2)对云雨粒子的探测能力强，能够反映对流的三维特征；(3)不仅可以通过反射率反演降水量，而且可以获取风场信息。因此天气雷达被广泛应用于局地降雨的监测和预报。但实际应用已经表明，由于强降水识别困难，天气雷达对于强降水的监测能力弱于一般降水，而目前雷达临近预报以经验或统计外推的方法为主，如交叉相关算法，此类方法缺乏物理基础，计算关系的稳定性也不高，而形成强降水的天气形势变化多样，具有较强的不确定性，若强降水的监测识别不到位，临近预报的结果也不会理想。

如何提升强降水识别的能力和强降水估测水平，并在此基础上提高临近预报的精度，还需要进一步深入研究。

发明内容

本发明提出了基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法，其解决的技术问题是充分利用天气雷达对云雨空间结构的探测能力，从反射率与径向风两个观测要素进行信息提取、反演、叠加，在准确识别强降水的基础上，利用雷达与数值大气模式相融合的方法开展降雨临近预报，提高测雨的精度。

为了解决上述存在的技术问题，本发明采用了以下方案：

一种基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法，包括以下步骤：

步骤1、基于相态分区的对流核格点识别；

步骤2、采用雷达反射率在水平向和垂向的梯度或雷达反射率在水平向和径向的梯度再次识别对流核格点；

步骤3、基于三维区域增长法的对流核格点搜索，直至将所有格点搜索完毕；

步骤4、所有格点集合确定为对流区；

步骤5、持续监测对流核格点并叠加风场信息，确定降雨落区；

步骤6、降雨临近预报。

进一步，步骤1中的对流核识别是在利用探空资料与数值大气模式相结合的方法检查以及确定零度层亮带的基础上，以相态分区进行对流核识别。