摘要：本文设计了一种运用SCIT算法提取雷达拼图中对流云特征量的方法:用SCIT算法识别并追踪云体,算法中只用一个反射率阈值识别对流单体、云体边界;使用模糊逻辑法区分层状云和对流云,提取对流云雷达特征量。使用该方法提取了2013-2015年江淮地区夏季对流云的雷达特征量,并对雷达特征量与降水量分布的关系进行统计分析。结果表明:江淮地区夏季对流云中生命史为13~30 min的对流云比较多,约占总数的60%;生命史大于30 min的对流云较少,并具有平均回波强度、VIL、冷层厚度较大的特征,其最大回波强度和VIL与降水量的相关性较好。

摘要：分析安徽地区春夏季冰雹云雷达回波特征,对人工影响天气防雹作业有重要意义。根据2002-2013年间安徽省地面降雹资料,结合合肥新一代天气雷达(CINRAD)探测资料,使用Storm Cell Identification and Tracking(SCIT)算法设计风暴识别、追踪程序,得到3-8月59站次的降雹过程。统计分析冰雹云回波强度、回波高度、单体VIL等特征信息,结果表明:6-7月安徽地区降雹概率最大,1日中15-18时降雹概率最大。安徽地区春夏季冰雹云回波强度至少为55 dBz,大多数为60~70 dBz,单体VIL至少为30 kg·m^(-2),大多数为40~80 kg·m^(-2)。单体VIL与最大反射率的变化趋势比较一致,最大值往往出现在降雹时间附近。安徽地区春夏季冰雹云回波顶高平均13.6 km,30 dBz风暴顶高平均12.1 km,最大回波顶高达17 km以上。