短时强降水

摘要： 选取2012年~2019年云南省文山州的3个防洪城市3个基本观测站和43个区域自动观测站共46个站点逐小时降水观测资料,分析文山州3个防洪城市短时强降水时空分布特征。结果表明:(1)短时强降水频率最高的是东部的富宁县,频率最低的是西部的文山市。(2)40 mm以上短时强降水出现频率最高的是南部的麻栗坡县,40 mm以下出现频率最高的是东部的富宁县。(3)短时强降水频率最大的地方和降雨量最多的地方成正比,均出现在州边缘地带,即南部边缘及东部边缘地带。(4)累计总次数呈逐年增加的趋势,文山市和富宁县年均次数也呈增加趋势,麻栗坡县呈减少趋势。(5)短时强降水频率最高的是夏初(6月)和夏末(8月),40 mm以上短时强降水频率最大的是6月。(6)文山市和富宁县是在午后至傍晚比较容易出现短时强降水,而麻栗坡县有两个时段较易出现短时强降水:一个时段是午后至傍晚,另一个时段是夜间至凌晨。3个防洪城市极值出现时间与各县(市)短时强降水高峰期相对应。

摘要： 利用云南省125个国家级自动气象站及3042个区域站降水数据、FY-2E/G云图数据以及探空观测数据,统计2015—2019年由切变线系统影响的云南短时强降水过程,对短时强降水时空分布、中尺度对流系统(Mesoscale Convective System,MCS)系统特征、MCS系统发生发展的环境特征以及对流云系演变特征进行分析.结果表明,云南切变线类短时强降水频次有4个大值中心,分别是云南南部边缘地区、曲靖南部至文山北部、华坪、德宏西部,傍晚至凌晨是强降水发生的主要时段;云南切变线类短时强降水对流云系分成新生对流云团、M_(α)CS和M_(β)CS和带状MCS共4类,75%的切变线类短时强降水是由M_(α)CS和M_(β)CS系统造成,M_(α)CS和M_(β)CS系统中低于–32°C冷云区呈椭圆形,平均面积分别为1.8万km^(2)、10.4万km^(2),存在1个或2个中心,中心云顶亮温低于–52°C.M_(α)CS持续平均时间为3.3 h,其中最长时间为6 h;M_(β)CS持续平均时间为2.3 h,其中最长时间是5 h.短时强降水位于M_(α)CS和M_(β)CS强中心附近或者发展方向梯度大值区.综合分析了高低空系统配置的结合、对流发生的条件、MCS的发生及消退和降水特征,旨在建立由切变线引起的4种短时强降水过程的概念模型,从而为云南省短时强降水的预测提供关键技术支持.

摘要： 该文利用鲁中地区25个国家级气象观测站2002—2019年5~8月逐小时降水量资料,统计分析了冷涡背景下短时强降水的时空分布特征及其与冷涡的关系。结果表明:(1)鲁中地区短时强降水日数和站次的大值区主要分布在海拔较高的中西部山区,低值区分布在海拔较低且为平地的鲁中东部。(2)34.6%的短时强降水日发生在冷涡背景下,鲁中地区短时强降水日数和站次在7月份最多,5月份最少;6月份冷涡作用最为显著;短时强降水多发时次集中在16时~次日02时。(3)鲁中地区以出现1~2个站的局地短时强降水为主;短时强降水以20~30 mm雨强为最多,7月份雨强超过50 mm的站次最多。(4)局地短时强降水发生时,冷涡中心多分布在115°E~137.5°E、47.5°N~55°N的矩形范围内,大范围短时强降水对应的冷涡中心分布范围最小;冷涡越强,短时强降水范围越大。

摘要： 利用了2017-2020年5-9月份逐小时阜新地区融合和站点资料,分析了两种资料在阜新地区短时强降水时空分布特征上的异同点。结果表明:①空间分布特征相近,局地特征融合资料更加细致。②出现最多的地区主要是在阜新县西北部、彰武县西北部和东南部,站点资料在阜新县西南部短时强降水发生也比较多,而融合资料并没有表现。③月和日分特征较为一致。月分布6-8月最多,呈夏季多发性。日分布呈单峰型,17-18时最多,呈傍晚多发性。

摘要： 依据2016年~2020年青海东部地区15个国家气象站降水等资料及相对应探空资料,研究东部地区短时强降水时空分布情况及探空物理量的预报阈值。结果表明:(1)东部地区平均每年发生短时强降水4.2站次,年变化呈双峰式,其中一半以上发生在8月,且多发于午后;门源和大通是东部地区发生短时强降水最多的两个站。(2)发生短时强降水前探空资料物理量有一定的指示意义,通过对比不同时次短时强降水物理量,分析总结得出探空物理量的预报阈值。对提高青海东部地区短时强降水的预报水平、保障农牧业生产和减少短时强降水造成损失具有重要的参考价值。

摘要： 基于郑州市自动气象观测站资料,对河南郑州2021年“7·20”特大暴雨的降水极端性、降水时段、小时降水变化等特征及其内涝影响进行分析,提出超标准降水条件下内涝防治的建议。分析表明:河南郑州“7·20”特大暴雨是一次极端强降水天气过程,可以分为5个明显的降水阶段,第三阶段和第四阶段呈现短时强降水频发、重发特征,特别是20日12—18时郑州市主城区连续出现80 mm以上的小时降水,是造成郑州市主城区严重城市内涝的主要原因。按照现有的内涝防治设计标准,郑州市主城区仍不足以防范此种强度的降水,但仍可以通过完善城市内涝防治的超标应急系统、提高城市易涝点内涝防治标准等措施减轻内涝灾害。

摘要： 利用近10年新疆暖季(5—9月)常规观测、区域自动站小时降水资料,对468个短时强降水过程的主要流型、关键环境参数特征及预报阈值进行讨论。结果表明:新疆短时强降水的流型有中亚低槽(涡)、西西伯利亚低槽(涡)、西北气流等3种,中亚低槽(涡)是影响新疆短时强降水的主要流型;探空温湿廓线可分为Ⅰ型(整层干)、Ⅱ型(上干下湿)、Ⅲ型(上湿下干)和Ⅳ型(整层湿),Ⅰ型和Ⅲ型是新疆短时强降水的主要类型;中亚低槽(涡)主要是探空温湿廓线Ⅲ、Ⅳ型,西伯利亚低槽(涡)多为Ⅰ、Ⅱ型,西北气流Ⅰ、Ⅲ型居多。3种流型对应的主要环境参量最低阈值:850 hPa与500 hPa温差分别为24.0°C、25.0°C和27.0°C、地面至700 hPa露点温度均值分别为3.0°C、2.0°C和2.9°C;CAPE分别为117 J·kg^(-1)、146 J·kg^(-1)和103 J·kg^(-1)、0~6 km垂直风切变分别为0.8×10^(-3)s^(-1)、1.0×10^(-3)s^(-1)和0.5×10^(-3)s^(-1)。本文对新疆短时强降水主要流型配置、短临预报潜势及阈值进行初探,为新疆短时强降水短临预报预警提供支撑。

摘要： 选取2010~2019年4~9月成都市气象观测站逐小时降水资料和欧洲中心ERA-5逐小时再分析资料,采用统计分析和统计预报方法,研究了近十年成都市短时强降水时空分布特征,并依据短时强降水发生发展的基本条件,基于“配料法”思想,探讨了成都市短时强降水概率预报方法。结果表明:成都市短时强降水事件集中于暖季(4~9月),其中又以7月为最多,并呈明显夜间多发的态势。降水量与降水强度空间分布表现出西多东少特征。筛选出的短时强降水潜势预报因子包括850 hPa比湿、850 hPa假相当位温、K指数、对流有效位能、700 hPa经向风以及700 hPa垂直速度,基本涵盖了短时强降水发生所需的水汽条件、稳定度条件以及抬升条件。基于上述短时强降水潜势预报因子的权重系数,采用二分法建立短时强降水概率预报方程,利用TS评分对2019年夏季的短时强降水日潜势预报效果进行检验,发现概率阈值设定为0.98既能保证漏报次数不会太多,又不至于使预报正确次数明显降低,同时可以保持较高的预报准确率。

摘要： 采用ECMWF(EC)预报资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料、FY-4卫星资料和地面及高低空常规观测资料,对2020年7月7日贵州西北部毕节地区出现的大暴雨过程成因、要素场特征及数值预报产品的业务释用性能进行评估分析。结果表明,此次大暴雨过程为高空槽东移南压与低层切变配合地面弱冷空气共同影响的结果,过程中水汽含量与能量异常丰富、大气层结十分不稳定。整个降水系统在毕节西北部由MCS逐渐东移南压发展影响,具有典型的中尺度特征,从各要素场上看,无论从降水时段还是空间落区上都与暴雨的形成和发展有着密切联系。此次过程中,EC形势预报展现了较好的配置和性能;通过24 h累积降水预报的检验评估,EC模式在降水落区及华南中尺度预报模式在降水量级上均有着优越的表现,在贵州西北部地区表现了较好的参考价值和业务实用性。

摘要： 利用国家气象中心1998-2018年6-9月0.1°×0.1°分辨率的逐小时卫星融合降水资料,分析河北省暖季短时强降水(1 h降水量≥20 mm)的空间分布、日变化特征及成因,结果表明:短时强降水过程的平均小时降水量、降水频次、降水强度、峰值降水量自东南向西北递减,其中东部沿海降水量最大,太行山和燕山的迎风坡附近存在降水大值中心,此分布特征与地形高度的走向基本一致。河北省短时强降水过程存在明显日变化,短时强降水多发时间与降水量大值出现时间集中分布在15-21时,其中18-19时强降水发生频率高、强度大、范围广。强降水日变化的主要影响因子有两个:一是扰动风场对河北省西北山区和西南平原的惯性震荡动力辐合作用,二是扰动风场对南部水汽输送的增强作用。太行山东部的坡度结构、非地转风垂直切变以及山地-平原螺线管(MPS)环流日变化是太行山东麓强降水集中爆发的主要原因。

摘要： 利用漳州市187个自动气象站(包括11个国家级观测站)2003～2016年逐时降水历史资料,收集漳州市1小时累积降水≥30毫米的短时强降水个例,并短时强降水过程时段的形势场、物理量场(NCEP再分析资料)等,对漳州市短时强降水形势分型.分析表明:2003～2016年漳州市共出现196个短时强降水天气过程.统计短时强降水过程多年平均月分布可知,短时强降水过程个数的各月的差异明显.漳州市短时强降水次数空间分布不均,其中诏安南部、云霄中南部、南靖西部、龙海东部、漳浦东北部为高值中心;低值区主要分布在平和、诏安、云霄三县交界、南靖中部、华安东部;总体分布沿海大于内陆.

摘要： 根据陕西秦巴山区643个经质量控制的自动气象站2010-2014年逐小时观测降水,采用百分位法确定陕西秦巴山区短时强降水标准.基于2010-2014年11824站次短时强降水个例和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)间隔6h的0.25°×0.25°再分析格点资料,以空间最近、时间最近前一时次原则:计算并确定该区域汛期5-9月各月短时强降水36种对流参数历史概率分布特征值;考虑对流参数的显著性和适度性指标构建评价方案,利用相对模糊偏差矩阵、标准差系数方法,优选出该区域5-9月各月的15种对流参数及其权重.业务运行以ECMWF细网格模式的基本预报产品,计算优选的对流参数值,结合参数历史概率分布值及其权重,建立陕西秦巴山区分月短时强降水客观概率预报模型.将模型概率预报结果升序排列后80％处对应的数值且大于0.2作为短时强降水的临界概率,定量检验:TS评分为0.59,漏报率0.18,空报率0.31.

摘要： 利用近10a FY-2卫星系列红外云图资料、MICAPS常规资料、新疆105个基本气象观测站逐小时降水量资料,参考国内外中尺度对流系统(MCS)标准,给出了新疆区域MCS判识标准.统计分析新疆35次短时强降水过程的MCS空间分布及参数演变特征,总结新疆不同区域MCS预警阈值.基于SWAP平台追踪检验短时强降水对应MCS特征参数变化,表明新疆MCS的TBB预警阈值下限偏低4°C,上限偏高2～4°C;TBB梯度在天山山区、南疆偏西为0.3°C·km-1,北疆偏西、巴州北部与中国中东部一致.短时强降水发生在引导气流方向靠近暖区一侧的冷云盖边缘TBB梯度最大处,TBB梯度图对云团发展变化表现更清楚.基于SWAP平台定位追踪对流云团对下游可能发生的强降水有2～6h预警时效,且30min外推预报与实况基本一致,对新疆强降水短临预报预警有一定的指示意义.

摘要： 利用FY-2E卫星云图、NCEP/NCAR1°×1°逐6h再分析资料、甘肃省区域自动站等资料,对比分析两次发生在8月中旬及相同气候背景、相同地形条件下的短时强降水天气过程(2014年8月16-17日和2015年8月11-12日).结果表明:两次强降水天气过程的形成机制有所区别,分别由高空冷平流强迫和低层暖平流强迫造成;高空冷平流强迫造成的短时强降水落区较为分散,低层暖平流强迫造成的强降水落区则更为集中;高空冷平流强迫对抬升条件的要求比低层暖平流强迫低,而低层暖平流强迫引起的垂直速度强度弱于高空冷平流强迫;在大致相同的地形条件下,水汽条件是发生短时强降水的主要因素,在这两次大气环流背景基本相同的情况下,水汽条件好的天气过程雨强更大,短时强降水出现站次也更多.

摘要： 利用1961-2015年江西83站逐时降水资料,采用EOF和Morlet小波变换等方法分析了20mm·h-1、50mm·(3h)-1、50mm·(6h)-1、50mm·(12h)-1四种短时强降水的时空特征.结果表明:(1)20mm·h-1强降水极值高值区主要在赣中,其他三种强降水极值均呈东强西弱特点.(2)短时强降水频次空间分布呈东多西少特点,主要模态为全省一致,其中浙赣沿线地区是频次异常敏感区,其次还具有北部与中南部反位相的异常模态.(3)短时强降水主要出现在4-8月,6月频次最多;前三种强降水日变化具有明显的双峰型结构,分别在16-17时和05-07时,50mm·(12h)-1的日变化为单峰型,峰值在01-04时.

摘要： 本文利用三峡大坝周边6个气象观测站和全宜昌市61个站的降水资料,以大坝蓄水年为界,对比分析蓄水前后大坝周边≥20mm·h-1、≥50mm·(3h)-1、≥100mm·(6h)-1短时强降水频数的变化特征.结果表明,(1)三峡大坝蓄水后,≥20mm·h-1短时强降水频数呈显著增多趋势、≥50mm·(3h)-1短时强降水年频数有增多趋势、≥100mm·(6h)-1短时强降水频数变化不明显.与全宜昌市的变化趋势相比,≥50mm·(3h)-1、≥100mm·(6h)-1短时强降水在蓄水后出现的频数较多.(2)大坝蓄水前后,≥20mm·h-1短时强降水频数在逐月分布上一致,但蓄水后的4-7月出现频数明显大于蓄水前.(3)大坝蓄水前后,≥20mm·h-1短时强降水频数在逐小时分布上基本一致,但蓄水后夜间至凌晨的高峰期比蓄水前延长1～2h,22时至00时频数大幅增加,出现次高峰区.

摘要： 本文利用FY-2G卫星云图、云导出产品和常规观测资料,对2016年白城市发生的短时强降水云图特征、大尺度环流特征进行了综合分析.结果表明:短时强降水主要集中午后到前半夜,尤其是16-20时出现次数最多;短时强降水对流云云状大多为准圆形或椭圆形,对流云团的发展阶段或成熟阶段的初期为短时强降水的多发时期.对流系统进入成熟阶段后,其云型长宽比逐渐增大,较少发生短时强降水天气;强降水的频发区域并不在云团几何中心区,偏向云团移动前沿一侧边沿,TBB梯度大值区中;东北冷涡中心附近产生强降水的对流云系少数强降水站点位置出现在冷涡云系的北部,多数强降水出现的位置位于对流云团南侧或东南侧;与低涡低槽相关的对流云团,对流系统的发展移动往往具备明显的偏南移动分量;低层切变线触发的对流系统受高空槽东移影响,有明显的沿切变线东移分量,短时强降水大多出现于云团东南象限一侧;副热带高压边缘切变线产生的短时强降水一般云系较弱,强降水出现在副高与西风槽交接处弱钩状云系尾部附近;射出长波辐射OLR低值区及中心轴线的走向与对流性强降水的移动及发展方向基本一致,强降水发生在OLR低值区域,强降水发生时OLR值在113-185W·m-2之间.

摘要： 利用地面加密观测资料、再分析资料和高分辨率中尺度数值模式,对2015年8月山西中部一次局地短时强降水过程开展了观测分析和数值模拟研究.结果表明:(1)此次降水过程具有持续时间短、强降水分散、局地雨强大等特点,在空间和时间分布上都具有明显的中尺度特征;(2)亚洲中高纬度“两槽一脊”的环流形势,加之东北冷涡底部不断分裂南下的冷空气,以及副高外围的水汽输送等,为此次局地强降水提供了有利的大尺度环流背景;(3)造成此次山西短时强降水的天气尺度影响系统为西北涡,受东北冷涡底部冷空气入侵影响,西北涡沿其前部的暖切东移发展,强降水主要发生在低涡前部,位于700hPa和850hPa暖式风切变之间;(4)地面辐合线是此次短时强降水的触发机制;(5)高分辨率WRF中尺度模式可以模拟出此次局地强降水的空间分布和实况探空特征,局地短时强降水可能与西北涡东移过程中地形的动力抬升有关.

摘要： 本文利用2005-2015年莆田市3个地面观测站的逐小时降雨资料,对莆田市短时强降水的年际、月际、时际和强度特征进行了分析,结果表明:莆田市2005-2015年每年均有短时强降水发生,短时强降水日数呈现逐年增加的趋势,短时强降水逐月分布图呈双峰结构,6月和9月出现次数最多,短时强降水全天每个时次均可能出现,主要集中在5-6时和15-21时两个时段,1小时雨强极值为87.5mm,出现在2011年9月1日5:00-6:00.

摘要： 2016年6月5日和6日海南岛处在类似的环流背景下,5日海南出现了大范围8级以上阵风且伴有EF2级龙卷,而次日以短时强降水为主.为了研究两日产生不同类型强对流天气的原因,基于常规地面高空观测、海南逐10min的地面加密观测、海口多普勒雷达观测、NCEP-GFS0.5°×0.5°分析资料进行对比分析,结果表明:5日整层大气相对干(可降水量为49mm)且中层干层尤为清晰(700-500hPa平均相对湿度41％),700-925hPa温度垂直递减率为7.25°C/km,有利于产生强下沉出气流及冷池形成,从而产生雷暴大风天气,而6日气层高湿,可降水量为60mm,环境风弱风暴移速慢,有利于产生强降水;两日均属于弱的环境背景气流下的对流,相对而言,5日0-3km风垂直切变均较6日大,有利于形成飑线;结构分析表明5日对流风暴伴有较强阵风出流,较强的风垂直切变加之多个单体阵风出流合并抬升下,产生了持续1.5h的飑线,并出现了弓形回波,而6日为低质心一般单体且阵风出流相对弱,尽管多个单体合并成了准线性的风暴,其持续时间亦与一般单体生命史相当;5日对流抑制能量相对较大,需较强的地面辐合抬升和午后强烈升温触发雷暴,雷暴触发后强烈发展;6日对流抑制能量近乎0,弱的海风锋辐合及熟力作用均触发对流;此次龙卷过程的风垂直切变与典型超级单体龙卷差异显著,产生龙卷的低层中气旋出现时间与龙卷发生时间仅差3min,故提前预警龙卷的可能性极小.

摘要： 本发明公开了一种多单体对流系统短时强降水事件的自动临近预报方法，包括以下步骤：对流单体识别和跟踪。使用多阈值自适应算法进行对流单体识别，可以得到同时保留对流单体核心和周边相关信息的对流单体识别结果，并使用光流算法进行对流单体跟踪，可以得到对流单体的速度；多单体对流系统识别。根据多单体对流系统内部各对流单体之间的时空相关性和单体速度，给出了对流单体下一时刻的位置预测，并计算对流单体之间的叠加系数，根据叠加系数建立相关性矩阵，使用传递闭包聚类方法得到多单体对流系统的识别结果；多单体对流系统图模型的构建和短时强降水事件识别。本方法实现了自动的多单体对流系统短时强降水事件临近预报，对灾害进行及时的预警，减少了经济损失和人员伤亡。

摘要： 本发明公开了一种基于配料法思想和二分法的短时强降水概率预报方法，包括以下步骤：步骤一，分析降水资料；步骤二，构建预报模型；步骤三，检验预报效果；所述步骤一2)中，在对短时强降水的时空特征进行分析时，将13个观测站中任一站点某时刻降水量≥20mm/小时，或者在间隔不超过2小时中多次出现降水量≥20mm/小时，均视作同一次短时强降水事件；所述步骤二2)中，筛选出短时强降水潜势预报因子为850hPa比湿、850hPa假相当位温、K指数、对流有效位能、700hPa经向风以及700hPa垂直速度，基本涵盖了短时强降水发生所需的水汽条件、稳定度条件以及抬升条件；所述步骤三5)中，将短时强降水预报的参考概率阈值设为0.98，可以保持较高的预报准确率。

摘要： 一种短时强降水预报方法，其包括：通过深度学习将各雷达站点的雷达图像拼接扩展为全域雷达图像；对所述全域雷达图像进行去噪声处理从而生成去噪全域雷达图像；基于泰勒冻结假设和尺度不变的特征变换SIFT描述子，对去噪全域雷达图像进行云团运动轨迹跟踪计算；以及将去噪全域雷达图像输入预先建立的雷达反射因子降水关系模型得到雷达定量降水分布图以预测强降水云团的强降水量，其中，所述雷达反射因子降水关系模型是基于雷达和降水的相同时间段历史数据构建的。本发明通过雷达图像拼接，提高云团路径的预测准确度；通过构建雷达反射率因子降水强度关系模型进而提高对降水量的预测准确度；从而解决短时强降水预报时效短的问题。

摘要： 本发明涉及一种短时强降水临近预测方法，包括步骤：对原始气象数据进行采集并构建深度学习用的数据集；对数据进行多个维度上的切分并得到词块；对所有词块构建张量query、张量key和张量value，并计算张量query的注意力权重，得到注意力结果，将所有Multi‑Head的结果进行拼接；在过程中，通过控制词块计算顺序按照通道、空间、时间的维度进行建模，实现对所有维度数据的特征提取；得到的特征提取结果输入到Class Head中，得到预测结果，通过基于Batch的平衡损失函数计算损失值，并使用反向传播完成对数据集的学习。本发明解决了在应对高维格点数据和数据非平衡情形下导致难以训练的问题，满足了对短时强降水临近预测的工作需要。

摘要： 本发明公开了一种梅雨期短时强降水分级预警方法，包括利用再分析资料、自动站资料、双偏振雷达资料以及高精度模式输出资料等多源数据，获取梅雨期不同量级短时强降水发生时的关键环境因子，以及双偏振雷达特征量，并计算相应的阈值，从而建立预报模型，通过预报模型得到的最终预报值以及所划分的短时强降水预报等级阈值范围，对输出的短时强降水格点预报值在区域内进行量级划分，输出最终的短时强降水分级预警产品。

摘要： 本发明公开了一种基于进化算法的特征选择与CART森林的短时强降水预报方法，采用进化算法对特征选择方案进行优化，得到特征选择方案，确定最终种群，使用各特征选择方案分别构建CART树，每棵树由整体数据集中随机选取的3/4的训练集训练得到，将所有树组合从而产生CART森林模型，采集待测地区待预测时间点之前的气象数据，代入CART森林模型中，根据CART森林模型中各棵CART树的分类结果，以少数服从多数的原则来判断所述待预测时间点是否会出现短时强降水天气，以实现对短时强降水天气的准确预报，实用性较强，能够对各类短时强降水预报需求进行高效准确地响应。

摘要： 本发明公开了一种基于显著性与敏感性因子分析法的短时强降水预报方法，涉及气象领域。针对现有技术中预报命中率提高的同时，空报率显著增大的问题而提出本方案。依次包括：数据预处理的步骤、物理量计算的步骤、物理量遴选的步骤、因子分析的步骤、因子得分估计的步骤、建立潜势预报模型的步骤以及发布客观潜势预报产品的步骤。其优点在于，以显著性与敏感性相结合作为遴选物理量因子，通过对系列物理量偏离平均态的显著性、物理量阈值变化与短时强降水命中率、空报率对应关系的ROC曲线同时进行检验，以达到在预报命中率提高和空报率上升之间取得最优平衡效果。

摘要： 本发明公开了一种基于多普勒雷达数据的短时强降水识别方法，包括：收集短时强降水实况信息以及与之相匹配的雷达数据，将雷达数据转换为三维格点数据；识别出所有时刻的对流单体，与相应的实况信息进行匹配并标记；将标记完成的强降水对流单体记为正样本，非强降水单体记为负样本，提取所有单体的特征，通过统计学t检验选择有效特征；将数据集分为训练集和测试集，根据训练集正负样本的有效特征，训练一个分类器模型，应用该分类器模型进行短时强降水对流单体的识别。本发明实现了短时强降水对流单体和非强降水单体的分类，能够识别出产生短时强降水的对流单体，并通过实验验证了本方法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于要素的强对流短时强降水的识别方法，包括以下步骤：获取区域数据；进行数据预处理，获得训练数据；处理标签数据；用Unet神经网络模型并加载训练数据和标签数据来进行模型训练；进行模型评价及对结果进行分析。本发明提供的基于要素的强对流短时强降水天气的识别方法，通过深度学习模型构建了一个使用数据和要素特征，用于短时预报强对流强降水的神经网络识别模型。

摘要： 本发明公开了一种多单体对流系统短时强降水事件的自动临近预报方法，包括以下步骤：对流单体识别和跟踪。使用多阈值自适应算法进行对流单体识别，可以得到同时保留对流单体核心和周边相关信息的对流单体识别结果，并使用光流算法进行对流单体跟踪，可以得到对流单体的速度；多单体对流系统识别。根据多单体对流系统内部各对流单体之间的时空相关性和单体速度，给出了对流单体下一时刻的位置预测，并计算对流单体之间的叠加系数，根据叠加系数建立相关性矩阵，使用传递闭包聚类方法得到多单体对流系统的识别结果；多单体对流系统图模型的构建和短时强降水事件识别。本方法实现了自动的多单体对流系统短时强降水事件临近预报，对灾害进行及时的预警，减少了经济损失和人员伤亡。