摘要：通过临近时次、临近空间降水回波性质相似假设,以人工智能技术结合快速动态分级法(Fast Dynamic Categorical method,FDC)为核心,设计广西区域分钟级雷达定量降水估测产品模型。在单部雷达估测降水时,分两层三次使用感知器寻求合理的降水类型分类Z-I关系,首先将FDC看为一种多分类算法,根据单站雷达各级回波的降水估测结果误差将回波区内的站点分为强站点和弱站点两类,然后分别对这两类站点再次使用FDC建立新的强、弱两类Z-I关系。在多部雷达组网联合估测定量降水时,将各雷达估测值等权重看待,将单部雷达估测作为一个分支,通过连结方式构建一个多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)。无站点回波区采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)选择合适的MLP求得的Z-I关系估算降水量。对2019年3—10月试验产品进行检验分析,结果表明以区域站组成的训练组小时降水相关系数达0.9737,以国家级气象台站组成的测试组相关系数达0.8256。

摘要：中国已建成的业务天气雷达主要采用S和C波段体制。受地球曲率和波束展宽的影响,存在低空盲区和远距离分辨率低等不足。为弥补业务天气雷达观测网的局限,中国正在试点部署一批小型化、扫描策略灵活的X波段天气雷达。基于物理模型和数字仿真技术,设计并构建了一套天气雷达模拟观测系统,用于X波段天气雷达的站网布局和扫描策略的优化与验证研究。该系统以数字高程和数值模式生成的天气过程四维数据作为输入,模拟了对天气雷达探测效果有重要影响的波束传播、地形阻挡和雷达灵敏度等因素。以杭州地区X波段雷达网作为研究对象,开展了针对定量降水估计的扫描策略优化实验。研究结果表明,利用天气雷达模拟观测系统设计的新体扫模式弥补了杭州市S波段雷达低空探测能力的不足,有效地提高杭州地区雷达网的定量降水估测能力。

摘要：提出一种基于水文模拟建立中小河流洪水气象风险等级临界累积面雨量指标(简称气象风险等级指标)的方法,由水位-流量曲线估计不同风险等级相应的临界参考流量,将2009年5月1日—9月30日綦江五岔、东溪、石角水文站的08:00BST报汛流量和雷达联合地面雨量计估测的流域面雨量作为TOPMODEL降水-径流模型率定时的流量和降水输入;在TOPMODEL水文模拟的基础上,选取2009年峰值流量过程,设计不同的小时面雨量序列进行水文模拟,得到峰值流量与流域累积面雨量的关系,根据临界参考流量,建立不同气象风险等级的临界累积面雨量指标;用2010年相应流域洪峰过程对所建立的指标进行检验。结果表明,利用气象风险等级指标推断的风险等级与实际洪峰对应的风险等级较为一致。