摘要：差分反射率(Z_(DR))弧表示超级单体风暴中前侧入流区域弧状的Z_(DR)大值区,差分相移率(K_(DP))足则表示风暴核心顺切变方向K_(DP)大值区。超级单体风暴中的Z_(DR)弧及Z_(DR)弧-K_(DP)足分离特征已被证实为风暴中粒子“分选机制”的重要示踪因子,并且Z_(DR)弧和K_(DP)足质心连线和分离角与低层入流和风暴相对螺旋度相关较好。为快速识别K_(DP)足及Z_(DR)弧并提取Z_(DR)弧-K_(DP)足分离特征,运用其指示意义提升极端大风和冰雹的预报能力。基于经典概念模型和机器学习方法,利用华东地区S波段双偏振雷达探测资料,进行了K_(DP)足和Z_(DR)弧的自动识别算法设计,并计算了Z_(DR)弧-K_(DP)足质心距离和分离角。而后针对华东地区4次超级单体风暴过程,结合地面自动观测资料验证了K_(DP)足及Z_(DR)弧识别结果及定量化计算效果。结果显示:设计的方法能够准确识别出超级单体风暴中的K_(DP)足和Z_(DR)弧,Z_(DR)弧-K_(DP)足质心距离和分离角的变化也可在一定程度上指示极端大风的发生。

摘要：对上海气象信息与技术支持中心而言,原先的气象信息数据监控系统由于操作复杂而需要改进。新的监控系统开发使用delphi6.0语言和多线程技术,对自动站数据、雷达和卫星数据、MICAPS压缩数据和MICAPS解压数据这四类气象实时数据进行监控,以一体化的方式展现所有重要的监控信息,提高了工作效率。