An Algorithm on Convective Weather Potential in the Early Rainy Season over the Pearl River Delta in China

摘要

这篇论文描述过程和方法论提出对流天气潜力(CWP ) 算法。在算法的开发使用的数据是在来自广州 Doppler 雷达车站，从自动气象站(AWS ) 的表面观察和预言(NWP ) 建模的数字天气的产量的 0.5 °举起的雷达回波。开发 CWP 算法的过程由二步组成：(1 ) 根据指定统计标准的雷雨房间的鉴定；并且(2 ) 算法的开发基于多重线性回归。雷雨房间被雷达回波自动地与比大或等于 50 dB (Z) 的紧张识别，一个区域，超过 64 摆平公里。这些房间通常与象雷雨风阵风，冰雹和旋风那样的严重对流天气出现有关。在 CWP 算法的发展，两个都回应 -- 并且基于环境的预言者被使用。predict 并且是一个雷雨房间的概率产生严重对流天气事件。predictor-predictand 关系通过一条逐步的多重线性回归途径被建立。有独立数据集的确认证明 CWP 算法在在华南的珍珠河三角洲(PRD ) 区域检测雷雨相关的严重对流天气出现是熟练的。为一个雷雨过程扔大小写的现在的一个例子被说明。