华北地区分类分强度强对流天气的静止卫星多通道特征统计研究

Based on geostationary meteorological satellite data, this project plan to extract all the convective clouds in severe convective events over North China during 2009-2013,by using automatic identification and tracking technologies. The convective clouds will be classified as lightning-type(LT), strong-rainfall-type(SRT) and hail-type(HT). The cloud will be also labeled by the intensity of lightning or rainfall. And then, multi-channel radiation characteristics from geostationary satellite of these convective cloud tops can be caculated, including TBB(temperature of black body) of infrared channel and water-vapor channel, the TBB difference between two infrared channels, the TBB　difference between water vapor and infrared channel, visible channel albedo, mid-infrared channel reflectivity and their rates of change. The statistical characteristics of the clouds when/before the severe convective weather happen. The different characteristics of convective clouds with different severe convective weather types,such as LT, SRT and HT, will be discussed. Meanwhile, the different characteristics of different intensity of lightning or rainfall will be also discussed. The results of this study will be usefull in identification and nowcasting the severe weather with different types and different intensity.

申请项目拟针对华北区域2009～2013近5年的强对流天气利用静止气象卫星资料，使用图像处理等技术，自动识别追踪对应的对流云团，依据强对流实况对云团进行客观分类、分强度。针对以雷电为主的、以短时强降水为主、伴随明显冰雹这三类强对流天气、针对不同强度的雷电活动、针对不同强度的短时强降水，分别开展静止卫星多通道辐射特征的统计分析（包括红外通道亮温、水汽通道亮温、两个窗区红外通道亮温差、水汽和红外通道亮温差、可见光反照率及中红外通道反射率等特征量及其变化率）。重点分析分类、分强度的强对流天气发生时和发生前的云图特征。最终通过定量统计，得到华北地区不同类型强对流天气、不同强度雷电活动、不同强度短时强降水天气的静止卫星观测特征，探讨对应对流云团的云顶结构异同点。为强对流云团的分类、分强度的识别、预警提供客观依据，也为未来融合雷达等多源观测资料的0-2小时强对流天气的预警技术发展提供相关的研究。

近年来静止卫星观测技术获得重大突破，日本的HIMAWARI和我国的FY4等新一代静止卫星相继发射成功，为强对流天气的监测、预报提供了重要手段。项目针对华北地区的不同强度的短时强降水和雷电天气及冰雹等强对流天气，对新一代静止卫星的多通道辐射特征量进行了统计分析，结果表明：短时强降水云红外亮温均值超过-48℃，可见光反照率均值达到94%，表现出发展高度高、结构密实、云顶起伏不平的特点，且降水强度越大,这些特点越明显；雷电云的红外亮温均值超过-51℃，可见光反照率均值达到96%，表现出了比强降水云发展高度更高、结构更加密实的特点，同时还表现出明显的冰相特征，有利于冰晶起电形成明显的雷电天气，同样雷电密度越大，这些特点也越明显；雷电云、强短时强降水云和冰雹云的红外通道亮温均值都在-50~-55℃，强降水云和冰雹云具有相对更高的发展高度；冰雹云具有最高的可见光反照率及明显较大的可见光反照率标准差，说明具有相对较密实的结构和较明显的云顶起伏；冰雹云还具有明显较大的中红外通道反照率，表明云顶有大量的小粒子，代表了更强的上升运动；强降水云则表现出较小的中红外反照率，表明云顶粒子尺度较大有利于强降水的出现。利用逻辑回归、随机森林及支持向量机等机器学习技术，构建了华北地区短时强降水判识模型，准确率均达到90%以上；从随机森林模型中各特征量的重要性分析可以看出，云的结构密实程度及云顶发展高度等特征量对于短时强降水的判识起到相对更重要的作用。项目研究结果为强对流云团的分类、分强度的识别、预警提供了客观依据，也为未来融合雷达等多源观测资料的0-2小时强对流天气的预警技术发展提供相关的研究基础。