风廓线雷达螺旋度计算在强对流天气分析中的应用

"人工智能-机器学习-风廓线雷达资料的螺旋度计算及其在强对流天气分析中的应用.pdf" 本文深入探讨了人工智能和机器学习在气象学中的应用，特别是针对风廓线雷达数据的螺旋度计算及其在强对流天气分析中的作用。螺旋度是衡量大气中风场旋转程度的重要物理量，它对于理解和预测旋转雷暴等强对流天气事件的发展至关重要。 首先，文章介绍了研究的目的和意义，指出国内外在该领域的研究进展。国外的研究主要集中在螺旋度的理论研究和数值模拟，而国内则侧重于实际观测数据的应用和分析。作者在此基础上，提出了自己的工作方向，即利用风廓线雷达数据来计算螺旋度，并对其在强对流天气分析中的潜力进行探索。 接着，文章详细阐述了风暴和风暴螺旋度的相关概念。风暴，尤其是那些引发强对流现象的风暴，通常与特定的环境条件密切相关，如不稳定的大气层结、足够的水汽供应等。对流单体的演变过程是理解风暴生成和发展的基础。螺旋度是描述风场旋转性质的指标，它反映了环境场的旋转程度和输入到对流系统中的环境涡度，且在某些情况下可间接体现温度平流情况。 第三章中，作者列举了资料来源，包括风场数据、降水数据和风暴信息，强调了风廓线雷达和多普勒天气雷达在获取这些数据中的作用。资料处理部分介绍了如何合成风廓线雷达的水平风数据以及对多普勒天气雷达资料的预处理方法，为后续的螺旋度计算奠定了基础。 在实例分析章节，作者选取了2010年8月15日和16日的两个强对流天气个例，通过计算螺旋度并结合天气背景，揭示了螺旋度在识别风暴发展、强度变化以及预警方面的应用。结果显示，螺旋度的时间分辨率高，能提前约1小时预测降水变化；螺旋度与降水量之间的关系并不呈明显的线性关联，但可作为风场随高度变化的敏感指标；同时，风廓线雷达数据用于计算螺旋度在短时临近预报中表现出优越性，对于风暴生命周期的监测和预报具有重要的业务价值。 最后，文章总结了研究的主要结论，包括螺旋度计算方法的有效性，以及其在强对流天气预报中的创新应用点。同时，作者也指出了当前研究存在的问题，比如螺旋度与降水关系的复杂性，以及对未来研究的展望，期待进一步提高预测精度和理解螺旋度与风暴动力学的深层联系。 关键词：风廓线雷达、螺旋度、临近预报、强对流天气