Severe thunderstorms occur more frequently in the last decade, bringing more disasters on agriculture, transportation, urban infrastructures and so on. Understanding and predicting convective severe storms, however, remains one of the most difficult tasks for researchers and forecasters. This proposal is to develop an observational skill to identify pre-convection environments that are prone to severe storm development by integrating observations from high spatio-temporal resolution new generation of geostationary satellites and high resolution European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) analyses. By analyzing, evaluating and selecting dynamic and thermodynamic parameters that can identify the severe storm favorable environment, a statistic model will be developed for discriminating environments associated with convective severe storms, and for understanding the role of each observation in more accurate warning and predicting, especially those from geostationary satellites. The objective is to enhance the understanding and identification of severe storm favorable environments and improve the capability of convective storm prediction.
近十年来强对流雷暴频发,给农业生产、交通运输和城市基础设施建设都带来越来越频繁的灾害。然而,准确理解强对流发生的机理及提高其预报效果依然是科研工作人员和预报员面临的难题之一。本研究结合新一代地球静止轨道气象卫星高分辨率观测数据及欧洲中心高分辨率大气分析场数据,识别利于强对流发生的环境场特征。通过分析与强对流相关的环境场动力和热力参数,建立一个可以区分强弱对流环境的统计模型,研究和理解影响我国强对流发生的关键影响因子,以及新一代地球静止轨道气象卫星高分辨率观测数据在强对流预测中的贡献和作用。本研究旨在加强对流环境的识别和对观测需求的认识,提高强对流的预测能力。
强对流等灾害性天气给人民生活和社会经济发展造成了严重影响,然而,准确理解强对流发生的机理及提高其预报效果仍然是很具有挑战性的一项工作。本项目综合利用新一代地球静止轨道气象卫星高分辨率观测数据、欧洲中期天气预报中心高分辨率大气再分析数据及全球数值天气预报(NWP)数据,研究和理解局地强对流发生前大气环境场的特征和关键影响因子变化;据此开发建立了强对流预警模型,并对模型进行调试检验,实现了基于近实时的气象卫星高分辨率观测和数值天气预报模式数据的局地强对流天气监测和预警,提高了对局地强对流的识别能力及对观测需求的认识。项目取得的到成果包括:(1)建立了1套基于NWP模式大气场和高分辨率地球静止气象卫星观测数据的中国地区局地强对流数据库,(2)建立了1套局地强对流预警模型(SWIPE),并实现了有效的业务试用,该模型应用近实时的数值天气预报模式数据和地球静止轨道气象卫星高分辨率观测实现对局地强对流天气的监测和预警,(3)探索了基于静止气象卫星红外高光谱大气探测仪(GIIRS)的三维风场反演可行性,能够提供局地强对流环境场新的观测要素,为后续三维风场近实时产品生成和应用提供了可行性研究,三维风场对强对流天气预警和提高数值天气预报效果都具有重要应用价值。研究成果均可应用于我国后续要发射的地球静止气象卫星搭载的红外高光谱大气探测仪和高空间分辨率成像仪观测上。
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数据更新时间:2023-05-31
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