基于双向Transformer的降水临近预报模型

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作者 潘龙 吴锡 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2455-2460,共6页

精准的降水临近预报对日常生活至关重要,但现行预报模型的准确度有待进一步提升。为此,提出一种新的预报模型BTPN。该模型引入双向Transformer,从时空序列的正逆方向提取特征,捕获关键信息,减少时空特征丢失;使用卷积Transformer模块结... 精准的降水临近预报对日常生活至关重要,但现行预报模型的准确度有待进一步提升。为此,提出一种新的预报模型BTPN。该模型引入双向Transformer,从时空序列的正逆方向提取特征,捕获关键信息,减少时空特征丢失;使用卷积Transformer模块结合卷积的局部编码和Transformer的全局编码特性,强化时空信息提取和关联性,缓解时空长时序信息丢失问题;结合细节提取模块,有助于减少局部细节的损失,并缓解高值区域消散问题。在HKO-7数据集上的评估显示,BTPN模型在MAE、SSIM及CSI指标上超越了其他先进模型,并在大面积降水和台风极端天气情境中显示出优异的预测能力。实验表明BTPN模型具备更高的预报精确性,具备较好的应用前景。 展开更多

关键词 降水临近预报 时空序列 双向Transformer 卷积

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降水临近预报及其在水文预报中的应用研究进展 被引量：21

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作者 刘佳 邱庆泰 +3 位作者 李传哲 焦裕飞 王维 于福亮 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期129-142,共14页

随着全球气候变化、自然变迁及陆表生境改变,极端天气频发且呈现出多尺度时空变异特征,对其进行预报和预警一直是气象水文领域关注的焦点。临近预报可较准确地预报未来短时间天气显著变化,是当前预报强降水等极端事件的主要手段。从基... 随着全球气候变化、自然变迁及陆表生境改变,极端天气频发且呈现出多尺度时空变异特征,对其进行预报和预警一直是气象水文领域关注的焦点。临近预报可较准确地预报未来短时间天气显著变化,是当前预报强降水等极端事件的主要手段。从基于天气雷达0~3 h外推临近预报、融合数值模式0~6 h临近预报的发展历程梳理了临近预报的研究进展,阐述了雷达外推算法的发展进程、雷达外推预报与数值模式预报融合技术进展,指出"取长补短"的0~6 h融合预报在提高降水预报精度、延长降水预见期等多方面有较大的发展潜力,进一步探寻及提升融合技术是未来融合预报发展的核心。将临近预报以气象水文耦合的方式引入水文预报是从源头提高水文预报精度、保障水文预报效果的主要途径,总结了现阶段主流耦合方式、空间尺度匹配技术、水文模型不确定等陆气耦合中的关键问题,阐述了外推临近预报、融合临近预报作为水文预报输入的研究进展,明确了融合临近预报在延长洪水预见期、提高洪水预报精度中存在优势,并讨论了未来的研究重点及发展方向。 展开更多

关键词 降水临近预报 雷达外推 数值模式 融合临近预报 水文预报

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一种改进后的交叉相关法(COTREC)在降水临近预报中的应用 被引量：41

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作者 陈雷 戴建华 陶岚 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期117-122,共6页

利用多普勒雷达资料,采用一种改进后的交叉相关法(COTREC)建立了一种降水临近预报方法。COTREC法的基本原理是对传统交叉相关法(TREC)反演的风场进行水平无辐散处理,得到COTREC风场,用新的风场外推得出的回波能够保持平滑连续的形状。... 利用多普勒雷达资料,采用一种改进后的交叉相关法(COTREC)建立了一种降水临近预报方法。COTREC法的基本原理是对传统交叉相关法(TREC)反演的风场进行水平无辐散处理,得到COTREC风场,用新的风场外推得出的回波能够保持平滑连续的形状。但是这种方法也存在缺陷,由于采用水平无辐散限制,使得外推反演得到的风场在不同程度上受到削弱,从而外推后的回波略慢于实况观测的回波。通过引入数值预报平均风场作为TREC风场背景场,较好地解决了TREC风场受到削弱的问题,并用该方法对2007年6月23—24日强雷雨天气和2007年台风"圣帕"两次降水过程进行了预报试验,试验结果表明:采用改进后的交叉相关方法的降水临近预报与雷达实际观测比较一致,可作为台风、强对流等灾害性天气的降水临近预报方法之一。 展开更多

关键词 大气探测 降水临近预报 交叉相关 回波外推 数值预报平均风场

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基于深度学习的高时空分辨率降水临近预报方法 被引量：5

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作者 方巍 齐媚涵 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2023年第3期706-718,共13页

降水临近预报在强对流天气监测预警中具有重要地位,对于防灾减灾至关重要。在气象业务中,主要采用雷达回波外推方法解决高时空分辨率的临近预报问题。针对传统雷达回波外推方法中普遍存在的资料信息利用率不足和预报准确率低的问题,利... 降水临近预报在强对流天气监测预警中具有重要地位,对于防灾减灾至关重要。在气象业务中,主要采用雷达回波外推方法解决高时空分辨率的临近预报问题。针对传统雷达回波外推方法中普遍存在的资料信息利用率不足和预报准确率低的问题,利用上海地区多年的高时空分辨率天气雷达探测资料,基于数据驱动的深度学习方法进行雷达回波外推,提出了一种新的降水临近预报模型——SwinAt-UNet模型。该预报模型通过融合UNet模型和Swin Transformer结构捕捉历史天气雷达探测资料中的短期和长期动态变化特征,可以自适应地学习潜在的雷达回波生消演变规律。此外,为提高模型的泛化能力和预报准确率,引入深度可分离卷积和卷积块注意力模块。结果表明:在不同基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型的预报准确率均高于UNet、SmaAt-UNet、TransUNet和AA-TransUNet模型;在45 dBZ的基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型临界成功指数提高了13%,同时在预报时效上具有一定的优越性;SwinAt-UNet模型外推图像具有更加清晰的边缘和细节性纹理,对降水范围、移动方向和强度变化的预测更为准确。 展开更多

关键词 降水临近预报 强对流天气 深度学习 雷达回波外推 SwinAt-UNet模型 时空分辨率 天气雷达探测

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基于深度学习的融合降水临近预报方法及其在中国东部地区的应用研究 被引量：12

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作者 庄潇然 郑玉 +4 位作者 王亚强 康志明 闵锦忠 张文华 李杨 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期286-303,共18页

为了实现对中国东部地区极端强降水的临近预报、预警,基于具有物理约束功能的PhyDNet构建了融合雷达反射率因子和分钟级降水观测资料的融合降水临近预报模型PhyDNet-RP,预测江苏省及其上游地区未来3 h降水量,对比和探究了PhyDNet-RP、IN... 为了实现对中国东部地区极端强降水的临近预报、预警,基于具有物理约束功能的PhyDNet构建了融合雷达反射率因子和分钟级降水观测资料的融合降水临近预报模型PhyDNet-RP,预测江苏省及其上游地区未来3 h降水量,对比和探究了PhyDNet-RP、INCA(交叉相关外推+中尺度模式融合)、PhyDNet-P(仅包含降水资料)和UNet-RP(融合因子与PhyDNet-RP相同,但采用UNet模型)4种临近预报方法及对强降水增强过程的预测能力。结果表明:(1)与INCA相比,深度学习方法能更好地体现强降水增强过程的发展和演变,(2)对比PhyDNet-P和PhyDNet-RP模拟结果发现,在深度学习模型输入资料中增加雷达反射率因子可以更好地再现强降水区的形状和移动特征,(3)UNet-RP能够再现降水区的形状和移动,但不能定量降水强度。4种方法中,PhyDNet-RP预报效果最优,说明在模型输入资料中叠加具有不同功能属性的通道因子对预测效果具有正贡献,为深度学习的可解释性提供了一定支撑。 展开更多

关键词 降水临近预报 深度学习 天气雷达 雨量站 物理约束模型

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利用亮温资料建立降水临近预报方法的研究 被引量：6

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作者 张泽娇 牛生杰 丁辉 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期241-248,共8页

通过对太湖地区2009年1-4月TP/WVP-3000型微波辐射计的亮温连续观测资料进行分析,建立降水临近预报方法.结果表明,降水开始前4h,微波辐射计有7个通道的1级亮温资料存在明显的增长趋势.利用降水个例与无降水个例亮温差值最大、降水个例... 通过对太湖地区2009年1-4月TP/WVP-3000型微波辐射计的亮温连续观测资料进行分析,建立降水临近预报方法.结果表明,降水开始前4h,微波辐射计有7个通道的1级亮温资料存在明显的增长趋势.利用降水个例与无降水个例亮温差值最大、降水个例与无降水个例亮温标准偏差差值最大两个标准,选择合适的通道进行降水临近预报.通过计算得到,第1通道的亮温差值最大,而第5、6通道的亮温标准偏差差值最大,因此可分别将第1、第5和第6通道的亮温观测值作为预报因子.根据判别分析方法,分别在降雨前15 min及前30～ 330 min（时间间隔为30 min）建立12个预报方程,并通过自身验证对每个时间点预报的准确率进行检验,最后选择降雨前90 min的判别方程用于预报,其预报准确率为87％,空报率为24％,漏报率为13％. 展开更多

关键词 亮温 降水临近预报 地基微波辐射计 判别分析

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基于SWAN系统的降水临近预报算法改进和应用评估 被引量：8

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作者 韩丰 唐文苑 +2 位作者 周楚炫 盛杰 张小雯 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期304-315,共12页

为提升现有业务系统的降水临近预报(0—2 h)能力,以业务应用为目标,基于中国气象局强对流天气短时临近预报系统—SWAN(Severe Weather Automatic Nowcasting)开展降水临近预报算法改进和应用评估研究。首先使用分钟雨量数据,采用分雨团... 为提升现有业务系统的降水临近预报(0—2 h)能力,以业务应用为目标,基于中国气象局强对流天气短时临近预报系统—SWAN(Severe Weather Automatic Nowcasting)开展降水临近预报算法改进和应用评估研究。首先使用分钟雨量数据,采用分雨团的雷达-雨量站降水订正技术,提高降水的实况订正频率,提升定量降水估计格点场的准确率;再通过基于光流法的回波运动矢量反演技术优化改进回波运动矢量;最终将改进后的定量降水估计格点场和外推矢量相结合进行降水临近预报。通过对2021年7月全国1 km分辨率回波和降水临近预报检验评估和个例分析发现:(1)改进的基于光流法的回波运动矢量反演技术可以捕捉不同天气尺度下的回波运动规律,反演结果具有较好的一致性和平滑性,可以提高外推的准确率。(2)新的降水临近预报子系统和现有SWAN系统相比,在0—1 h预报中,TS评分相对提高50%以上,Bias更趋近于1。在1—2 h预报中,除了20 mm/h的强降水以外,TS评分相对提升约20%,Bias下降1—3。新的降水临近预报子系统基于SWAN算法标准开发接口实现,运行效率满足业务需求,预报性能得到明显提升,具备业务应用的潜力。 展开更多

关键词 降水临近预报 分钟雨量 分雨团降水订正 光流法

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降水系统对FY-2F降水临近预报可预报性影响分析 被引量：1

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作者 张保林 刘玉 +2 位作者 卢涵宇 韩茜 袁咏仪 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第2期612-619,共8页

针对静止气象卫星降水临近预报中可预报性差和预报精度不高的问题。选用我国静止气象卫星FY-2F的4 926幅数据,通过研究了降水临近预报的可预报性,分析了5个典型降水系统对可预报性的影响。结果表明:FY-2F卫星1 h降水预报的偏差(Bias)、... 针对静止气象卫星降水临近预报中可预报性差和预报精度不高的问题。选用我国静止气象卫星FY-2F的4 926幅数据,通过研究了降水临近预报的可预报性,分析了5个典型降水系统对可预报性的影响。结果表明:FY-2F卫星1 h降水预报的偏差(Bias)、相关性(Corr)、均方根误差(RMSE)、检测概率(POD)、虚警率(FAR)和关键成功指数(CSI)分别为-0.08、0.66、0.75 mm/h、0.55、0.28、0.46,2 h降水预报的分别为-0.19、0.42、1.074 mm/h、0.42、0.46、0.31。验证了不同降水系统及发展阶段的降水临近预报精度差异大,为将来利用后续风云系列静止气象卫星进行降水临近预报提供借鉴。 展开更多

关键词 静止气象卫星 FY-2F 降水临近预报 降水系统 可预报性

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基于变分自编码器的临近降水预报技术研究

9

作者 胡明明 尹君逸 +3 位作者 郭森 司晓云 陶文彬 郭景涛 《人民黄河》 北大核心 2025年第8期27-31,38,共6页

为了解决当前临近降水预报模型无法学习雷达回波图像在空间和时间维度上的非线性特征变化问题,提出一种基于变分自编码器(VAE)的临近降水预报模型。1)通过构建变分自编码器在潜在空间上定义一个概率分布函数,进行雷达回波图像重构。2)... 为了解决当前临近降水预报模型无法学习雷达回波图像在空间和时间维度上的非线性特征变化问题,提出一种基于变分自编码器(VAE)的临近降水预报模型。1)通过构建变分自编码器在潜在空间上定义一个概率分布函数,进行雷达回波图像重构。2)引入自注意力机制学习雷达回波图像在空间和时间维度上的依赖关系。3)引入离散的潜在空间来捕捉雷达回波图像复杂的上下文语义信息。基于SEVIR数据集进行模型的性能评估实验,与Simvp和PhyDNet两个代表性的临近降水预报模型进行对比,通过设计消融实验评估本模型中每个模块的有效性。结果表明:本模型能够准确预测未来5帧的雷达回波图像,预测精度比Simvp和PhyDNet模型高,每个模块的引入都能够对临近降水预报模型的性能提升有所贡献。 展开更多

关键词 临近降水预报 深度学习 变分自编码器 自注意力机制

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基于雷达回波最大重叠率的一种临近降水预报方法 被引量：3

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作者 李建通 高守亭 郭林 《大气科学》 CSCD 北大核心 2011年第3期519-530,共12页

基于天气雷达的临近降水预报是雷达短时预报业务系统的重要组成部分,本文在回顾雷达临近降水预报技术发展的基础上,充分考虑新一代天气雷达高时间、空间分辨率的优点,提出两个相邻时刻雷达回波具有最大重叠率的移向、移速是与降水系统... 基于天气雷达的临近降水预报是雷达短时预报业务系统的重要组成部分,本文在回顾雷达临近降水预报技术发展的基础上,充分考虑新一代天气雷达高时间、空间分辨率的优点,提出两个相邻时刻雷达回波具有最大重叠率的移向、移速是与降水系统整体的移向、移速密切相关的论点,再用此移向、移速对当前雷达回波进行平移,最后采用九点平均的回波生消模型进行订正,形成逐次外推预报,利用时间权重合成法对每6分钟的逐次外推预报合成1小时的临近降水预报场。文中使用合肥、厦门和南昌雷达站的数据进行计算、预报和检验,结果表明:两个时刻的最大重叠率移向、移速可以反映降水系统整体的移动特征,移向、移速的计算结果和熟练预报员的主观预报相一致;利用生消模型对平移后的降水回波进行订正可以反映实际降水中心和分布情况;采用时间权重合成法,对每6分钟的降水预报合成的1小时的降水分布场和实际的降水分布场也具有较好的一致性。 展开更多

关键词 最大重叠率 临近降水预报 时间权重合成 初值场

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基于雷达回波的临近降水预报卷积循环神经网络模型研究 被引量：5

11

作者 王永灿 魏加华 +5 位作者 李琼 乔禛 杨侃 朱旭东 包淑萍 王忠静 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2023年第1期24-41,共18页

【目的】临近降水预报是涉水灾害预警、洪水预报和调度管理等依赖气象预报决策的重要基础。高精度、高时空分辨率的气象雷达观测能够有效捕捉天气过程变化,发展基于雷达回波外推的临近降水预报方法,是中小流域高精度雨洪预报预警的关键... 【目的】临近降水预报是涉水灾害预警、洪水预报和调度管理等依赖气象预报决策的重要基础。高精度、高时空分辨率的气象雷达观测能够有效捕捉天气过程变化,发展基于雷达回波外推的临近降水预报方法,是中小流域高精度雨洪预报预警的关键。【方法】以银川贺兰山地区2017—2020年的C波段天气雷达和地面降水资料为基础,开展了ConvLSTM、ConvGRU和PredRNN三种卷积循环神经网络模型在不同降水情景下的预报性能研究,并将三种模型的预报结果与基于半拉格朗日外推的光流法进行对比分析。研究采用临界成功指数(CSI)、命中概率(POD)、虚警率(FAR)、均方根误差(RMSE)和结构相似性指数(SSIM)5种指标评估了三种模型在不同天气系统发展过程中的预报能力。【结果】结果显示:ConvLSTM模型可以较好的预测回波变化过程,而PredRNN模型对回波驻留和发展的过程预报效果较好;随着雨强的增大、预报时长的增加,卷积循环神经网络模型对回波运动的捕捉能力和回波强度变化的预测能力显著强于光流法;ConvLSTM模型能够更好的预报中小雨天气过程,结构更加复杂的PredRNN模型对暴雨过程具有更好的预报效果。【结论】结果表明:三种卷积循环神经网络模型中,ConvLSTM和PredRNN模型的预报效果优于结构较为简单的ConvGRU模型,且三种模型均优于光流法;在实际的应用中,1 h之内的预报可优先考虑ConvLSTM的预报结果,1 h后的预报则应更关注PredRNN模型的预报结果;三种卷积循环神经网络模型随预报时长的增加均出现“模糊化”“平滑化”的现象,需要从模型结构、训练方式等多方面进行改善。 展开更多

关键词 卷积循环神经网络 临近降水预报 雷达回波外推 深度学习 降雨 极端降水 气候变化

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基于短时临近降水集合预报的中小河流洪水预报研究 被引量：16

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作者 包红军 曹勇 +1 位作者 曹爽 王蒙 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期197-203,共7页

为了延长中小河流洪水预报预见期,建立了基于短时临近精细化网格降水集合预报的中小河流洪水预报模型。模型采用百分位映射订正技术,发展数值模式降水预报场与实况场映射关系,结合Bayesian模型,构建基于GRAPES-3KM模式和Time-Lag-Ensem... 为了延长中小河流洪水预报预见期,建立了基于短时临近精细化网格降水集合预报的中小河流洪水预报模型。模型采用百分位映射订正技术,发展数值模式降水预报场与实况场映射关系,结合Bayesian模型,构建基于GRAPES-3KM模式和Time-Lag-Ensemble融合技术的短时临近降水集合预报(最优集成、最大(95%分位数)、最小(5%分位数))格点场,作为GMKHM(Grid-and-Mixed-runoff-generation-and-Kinematic-wave-based Hydrological Model)的降水驱动,进行中小河流洪水逐小时实时滚动预报。选择新安江屯溪流域作为试验流域,对2020年汛期流域大洪水进行实时预报。检验结果表明,基于短时临近最优降水预报的中小河流洪水预报模型提前了7h预报出屯溪断面洪峰,洪峰误差为5.6%,峰现时差为-1h,比不考虑预见期降水的中小河流洪水预报提前了4h;基于短时临近最大、最小降水预报的中小河流洪水预报模型提前了13h预报出洪峰区间,并且自7月7日9时起滚动预报最大与最小预报跨度呈逐渐减少趋势。在中小河流洪水预报中引入短时临近集合预报降水,对提升中小河流洪水风险防控能力有重要意义。 展开更多

关键词 中小河流洪水预报 短时临近降水预报 GRAPES-3KM模式 Time-Lag-Ensemble 分布式水文模型 屯溪流域

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基于多要素的短临降水预报及可解释性分析

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作者 陈龙 彭静 +2 位作者 胡雪飞 黄占鳌 李孝杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第9期2773-2780,共8页

当前的短临降水预报方法大多是基于雷达回波外推,没有充分考虑其他气象要素对降水生消演变的密切影响,从而限制了其预报的准确性。为解决此问题,基于风云四号B星数据,制作了包含四种背景气象要素、以定量降水估计为预报对象的短时临近... 当前的短临降水预报方法大多是基于雷达回波外推,没有充分考虑其他气象要素对降水生消演变的密切影响,从而限制了其预报的准确性。为解决此问题,基于风云四号B星数据,制作了包含四种背景气象要素、以定量降水估计为预报对象的短时临近降水预报数据集,提出了短临降水预报模型——MFPNM。以TransUNet为骨干,设计了并行双编码器分别提取预报对象和背景气象数据的高维时空特征;构造了内容编码模块将背景数据的空间特征作为预报对象高维特征向量的可学习位置编码;以已有的Transformer模块构建序列数据高维特征间的全局关系,以实现更准确的序列预测。MFPNM在风云-4B数据集和开源数据集上达到了最优水平,采用的指标包括临界成功指数、虚警率、均方根误差和结构相似性等。同时通过SHAP(shapley additive explanations)技术对模型进行了可解释性分析。实验结果及可解释性分析表明,该模型具有更好的预报准确度及可靠性。 展开更多

关键词 短时临近降水预报 气象卫星 数据融合

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《新一代天气雷达灾害性天气警报和临近预报系统》应用 被引量：8

14

作者 牛淑贞 潘新民 +1 位作者 杨洪平 范学锋 《气象》 CSCD 北大核心 2009年第5期105-111,I0010-I0012,共10页

主要介绍河南省气象台2007年引进中国气象科学研究院研制的《新一代天气雷达灾害性天气警报和临近预报系统》的结构和产品,本地化参数设置和资料传输处理,以及在2007年汛期的业务使用情况。该系统充分利用新一代天气雷达基数据,除了可... 主要介绍河南省气象台2007年引进中国气象科学研究院研制的《新一代天气雷达灾害性天气警报和临近预报系统》的结构和产品,本地化参数设置和资料传输处理,以及在2007年汛期的业务使用情况。该系统充分利用新一代天气雷达基数据,除了可以显示常用产品外,还生成"逆风区识别"、"中气旋识别"、"暴雨回波识别"、"飑线识别"、"风暴识别"、"强冰雹识别"以及1到3小时"降水临近预报"、"回波外推预报"和"雷达雨量计联合估测降水"、"定量估测降水集成"等一系列业务应用产品,在强对流天气监测与预警中具有明显的指导和预警作用,是实际业务工作中不可缺少的工具之一。 展开更多

关键词 灾害性天气预警系统 冰雹识别 暴雨识别 降水临近预报

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利用天气雷达观测资料预报小流域流量 被引量：9

15

作者 张亚萍 程明虎 刘德 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期562-575,共14页

将天气雷达降水临近预报与半分布式水文模型TOPMODEL(TOPography based hydrological MODEL)相结合,研究了降水临近预报延伸小流域流量预报预见期的可行性。研究流域为淠河(安徽省内)上游的佛子岭流域(1813km^2)内划分出的6个上游源头... 将天气雷达降水临近预报与半分布式水文模型TOPMODEL(TOPography based hydrological MODEL)相结合,研究了降水临近预报延伸小流域流量预报预见期的可行性。研究流域为淠河(安徽省内)上游的佛子岭流域(1813km^2)内划分出的6个上游源头小流域(约60—100km^2)。用雷达估测的降水得到的流量输出作为参考,与1h降水临近预报得到的流量输出进行比较。结果表明:定量降水临近预报准确率是延伸小流域流量预报预见期的关键;基于所研究的个例,定量降水临近可以延长小流域流量预报预见期平均约0.7h左右,但其延长程度还受到具体降水过程、流域属性等的影响。 展开更多

关键词 天气雷达 定量降水临近预报 半分布式水文模型(TOPMODEL) 小流域 流量预报

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基于RC-LSTM的雷达回波外推方法 被引量：1

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作者 王友宁 白金明 刘琦 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2962-2967,共6页

雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种... 雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种雷达回波外推系统,应用所提出的残参卷积长短期记忆(RC-LSTM)模型,在使用规划采样的同时,为每一层堆叠的ConvLSTM单元添加了残差连接,使得模型在更深的同时保留原有小模型的学习能力,保证网络最大限度降低空间维度的历史信息损耗,从而提高长时效雷达回波外推的精度。 展开更多

关键词 气象业务 降水临近预报 残参卷积长短期记忆 雷达回波外推

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