Convective and stratiform precipitation occur frequently in Beijing-Tianjin-Hebei area, having a serious impact on social property and public safety. Previous studies mostly focused on the characteristics of the total precipitation or on the strong convective storms, but it is still not clear about the climatic characteristics of two types of precipitation under high spatial and temporal resolution conditions, in particular, there is no understanding of the vertical structural differences between the two types of precipitation, which is the key to understand the characteristics and mechanism of precipitation in Beijing-Tianjin-Hebei area. In this study, radar data in recent 10 years and observations of automatic weather station in Beijing-Tianjin- Hebei area will be used. With the help of statistical method and nowcasting system, the characteristics of vertical structures and its changing rules of convective and stratiform precipitation in Beijing-Tianjin-Hebei area will be revealed. The study is helpful to improve the understanding of law and mechanism of convective and stratiform precipitation, and can also provide a scientific basis for improving the precipitation forecast and early warning technology.
京津冀地区对流降水和层状云降水频发,对社会财产和公众安全造成严重影响。以往的研究大多数集中在降水总量或者针对强对流天气的气候特征分析,但目前尚不清楚在高时空分辨率条件下对流降水和层状云降水的气候特征差异,尤其并不了解两类降水的垂直结构差异,这是深入认识京津冀地区降水特征及其形成机制的关键。本项目拟采用京津冀地区近10年雷达资料、地面小时自动站观测资料,借助于统计分析和短临预报模式系统研究揭示京津冀地区对流降水和层状云降水的垂直结构特征差异及其变化规律。本研究结果有助于提高对流降水和层状云降水影响规律及机理方面认识,并可以为改进降水预报预警技术方法提供科学依据。
京津冀地区对流降水和层状云降水频发,对社会财产和公众安全造成严重影响。中尺度对流系统是很多对流性天气的主要致灾体,可导致严重的气象和水文灾害,如雷暴大风、冰雹、龙卷风和山洪。对对流降水和层云降水以及中尺度对流系统进行准确的识别和分类,对强降水灾害天气的分析和预报有着重要意义。.本项目开展了京津冀地区降水类型的识别分类方法研究,开展了基于传统方法的对流降水和层云降水分类是识别算法研究,以及基于深度学习的中尺度对流系统的识别和分类技术研究。并针对对流降水中影响较大的线状对流,开展了线状对流识别算法及针对准线状对流的尾随层云、前导层云和平行层云的分类算法研究。在分类识别方法研究的基础上,进一步研究完成了对流降水和层云降水的日变化特征、月变化特征以及空间分布特征研究。研究获得京津冀地区对流降水和层云降水分类识别的客观算法以及基于机器学习的中尺度对流系统识别和分类的客观方法。研究形成了五年高分辨率(空间分辨率1km,时间分辨率6分钟)的层云降水和对流降水的识别数据集;研究形成了十年中尺度对流系统的识别数据以及准线状MCS的三类层云(尾随层云、前导层云和平行层云)分类数据集;研究完成对流降水和层云降水的气候特征统计分析,对认识对流降水和层云降水规律提供了重要依据。
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数据更新时间:2023-05-31
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