基于多站大气电场的雷暴云等效电荷混合反演算法

为了能够利用地面电场资料对雷暴云等效电荷进行反演,提出了一种雷暴云等效电荷混合反演算法。该算法通过镶嵌混合结构形式将粒子群法和牛顿法相结合,并构造混合概率函数来控制混合时机。给定雷暴云电荷结构参数,在正演结果基础上对雷暴云等效电荷进行反演,结果表明:该混合反演算法的全局搜索性强,能有效地解决对初值的选取问题,并能得到更精确的反演结果;单纯的串行混合结构计算时间短但是反演的效果不佳,镶嵌混合结构能较好地体现两算法的优势;构建混合概率密度函数能够较好地提高整体计算效率。     

雷暴云的观测

雷暴云的出现,通常伴随有雷暴,并时有降水,尤其云中强烈的升降气流和乱流、强大的电场,云下的狂风暴雨,以及雷雨区域的低云和恶劣能见度都严重危及飞行安全.因此,本文试图通过对多年来的实践经验进行总结,归纳出某些雷暴云过境时的特征,以供观测员实际工作中参考.     

基于数据场的SVM技术在雷暴预报中的应用

针对天气预报中样本不平衡造成漏报率高的问题,提出一种基于数据场的C加权支持向量机（SVM）技术。该技术对不平衡天气数据进行分类,采用叠加数据场势值作为数据重采样依据,筛选出最利于SVM分类器学习的样本作为训练样本,结合C加权方法进行训练。实验结果证明,在样本数量较多且不平衡性显著的雷暴天气中,该技术能缩减训练集规模,减少漏报,提升预报系统的g-means值。     

基于卷积神经网络的典型雷暴云下地面电场识别研究

雷暴云产生的闪电危害巨大,雷暴发生时其地面电场的特征可应用于关键系统的雷电预警和雷电防护。笔者依据雷暴云偶极子模型,研究典型雷暴云下地面电场的特征,提出基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的雷暴云地面电场识别方法。该方法考虑不同天气情况下地面电场的特征,对大量样本数据进行训练和识别,证明了卷积神经网络用于识别雷暴云下地面电场的可行性,划分了基于卷积神经网络识别结果的雷电预警等级。结果表明：所提方法区分各类别电场样本的整体准确率高于93%,通过对典型雷暴云下地面电场特征的学习,实现了雷暴云电荷中心的地理区域识别。所提方法可为局部区域的雷暴云大气电场识别和雷电预警提供思路。     

建阳市大气电场特征及其在雷电预警中的应用

通过监测地面附近一定范围内的大气电场,间接实现对云层中带电状况实时监测,对大气电场特征进行了分析归纳,并应用电场资料进行雷电临近预报的尝试,实际表明：扰动天气下的大气电场,如雷暴、强降水出现时,大气电场特点为电场方向和数值上均有明显的不规则变化。雷暴临出现前会出现一个较强的、持续时间在数分钟到几十分钟的负电场区,利用这个特性可进行雷暴的临近预报。     

雷暴天气下的签派放行

0引言 2011年6月23日北京一场强雷雨，使得航空公司数十班航班各降，数百班航班取消，给航空公司带来巨大损失同时也极大的影响了旅客的出行。夏季是雷雨多发季节，雷雨的频繁出现不但给航空安全带来隐患，而且极大地影响着航空空司的航班正点与经济效益。     

绵阳机场ADWR-X雷达在气象保障中的应用

利用绵阳机场ADWR-X雷达资料,探讨了绵阳机场地物回波分布特征以及雷达反射率因、径向速度场对航空危险天气的识别与预报。选取3个典型天气个例,对临近本场突发性强对流云团、高空风动量快速下传以及雷暴群前沿阵风锋等天气进行了分析并利用雷达速度-廓线连续性对径向速度模糊进行修正,得出雷达资料分析应用以及灾害性天气下的气象保障的方法,有利于正确分析处理ADWR-X雷达图像资料,准确判断环境场风场,正确地组织飞行活动,确保飞行安全、高效。     

雷暴天气考验机房防雷系统

大楼建筑主体会安装避雷针来减轻雷电的冲击,这主要是为了防止直击雷的侵袭,一旦主体的防雷措施出现异常,将导致残留电量泄入机房会对服务器、交换机、存储造成致命的影响,轻则损坏硬件,重则导致电子设备报废,数据永久丢失。 除了直击雷,我们还必须面对电话线、网线等弱电系统的产生的感应雷,它们同样严重影响着机房电子设备的正常运转,而且感应雷的出现的机会和次数要远多于直击雷。     

天气雷达塔楼感应雷防护

分析湛江当地的地理环境、气候条件、雷暴规律等,根据雷达系统的雷电防护原则,介绍塔楼防雷分类与等级的确定,新一代天气雷达塔楼的感应雷防护措施,包括接地装置、接地线的设计与施工,雷达机房的屏蔽、电涌保护器的设置等。     

2017.6.21致灾雷暴大风特征分析

为深入探讨保定雷暴大风的形成机理和提前预防农业气象灾害的发生,本研究利用常规观测资料及NCEP/NCAR逐日6 h再分析资料,对2017年6月21日发生在保定东部及雄安新区的雷暴大风天气进行分析。结果表明:地面中尺度辐合线和冷池是直接触发机制;探空曲线存在上下2个自由对流高度LFC;雷暴大风出现在最强负变温与正变压前侧锋区;雷暴大风位于高能舌附近的能量锋区;边界层弱冷平流有利于水平锋区的形成与加强。整层MPV2负值的增大、高低空垂直螺旋度的耦合,构成此次雷暴大风天气的典型模式。此次过程是发生在高空槽前的雷暴大风天气,高低空系统的配置和不稳定条件比较有利于强对流的发生。依据地面中尺度系统至少可以提前10～20 min发出预警信号。