基于數值預報與雷達外推預報融合方法的降水回波短臨預報試驗研究

王俊超，王志斌，賴安偉，2，肖艷姣，王 玨

（1. 中國氣象局武漢暴雨研究所，暴雨監測預警湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430205；2. 中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室，北京 100081；3. 三峽國家氣候觀象臺，湖北 宜昌 443000）

引 言

強對流天氣（短時強降水、雷雨大風、龍卷風、冰雹）引發的洪澇和地質災害給人民的生命安全與財產造成極大危害，對其進行臨近預報預警意義重大。雷達外推預報和中尺度數值模式預報已成為目前短時定量降水臨近預報關鍵技術支撐。雷達外推臨近預報主要是對雷達回波的跟蹤及外推。其中，交叉相關算法（tracking radar echoes by correla?tion，TREC）［1］是目前應用較為廣泛的一種跟蹤方法，通過計算相鄰時刻雷達回波不同區域的最優空間相關性，確定回波的移動矢量特征，從而外推雷達回波未來時刻位置。隨后，在TREC 算法基礎上進一步改進，發展了COTREC（continuity of TREC vectors）［2］和DITREC（difference image based TREC）［3］等方法，并用于降水預報［4-5］。然而，TREC 及其擴展方法雖可以預報降水系統在未來時刻的位置，卻無法預測其演變趨勢，導致對強降水回波跟蹤失敗現象顯著增加［6］。因此，后來又發展了局部光流法［7］與全局光流法［8］，通過計算雷達回波的光流場得到回波的運動矢量場，從而對雷達回波進行外推以達到預報目的。光流法可以彌補傳統的交叉相關法缺陷，能夠提升對流臨近預報系統的性能［9-10］。近年來，循環神經網絡模型廣泛應用于天氣雷達回波外推預報，并取得更為精確的外推效果［11］，同時還可以有效解決反射率因子預測問題［12］。……