临近预报系统(swift)中风暴产品的设计及应用

介绍了临近预报系统“swift”（severeweatherintegratedforecastingtools）中的风暴产品的设计，包括风暴识别、风暴追踪和风暴预报。在识别风暴时，采用了多反射率因子阈值、特征核抽取和相近单体处理技术，并保留远距离上的强的2d风暴，该方法在面对成串或成簇多单体时，能够分离多个单体核，并准确定位。在风暴追踪和预报算法中，对当前时刻识别出来的风暴，利用匹配方案，将其与前1时刻的风暴建立对应关系，追寻历史轨迹，匹配方案是在空间位置相关的前提下，按照相似原则进行；风暴预报采用trec(trackingradarechoesbycorrelation)技术获取的移动矢量场进行外推，提供未来1小时内的风暴移动位置。在北京奥运会天气预报示范项目(forecastdemonstrationproject,简称fdp)第二次测试期间，该风暴产品得到应用。分析表明：在预报时效为30分钟时，风暴产品在x轴和y轴上的平均绝对误差为7.1和6.2km，样本数为3891个；随着预报时效的增加，风暴产品的平均绝对误差增大，且在经向上的误差略大于纬向上；在径向上，风暴产品的预报出现了系统性的偏慢，而在纬向上，预报出现了系统性的偏快。