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基于Python语言的FY-4B卫星强对流云团识别: 2025年; 强对流云团的生成、演变及最终消散,构成了一个极为多变且错综复杂的自然现象,这使得对其实施精确且即时的追踪监测变得极为困难。风云四号B卫星(FY-4B)作为中国新一代静止轨道气象卫星风云四号系列中的首颗业务卫星,凭借其所提供的高时空分辨率观测数据,极大地增强了对中小尺度灾害性天气的观测效能,特别是在强对流天气的监测与预警方面展现出了非凡的价值。为了实现对强对流云团无间断的监测识别,文章采用Python编程语言,有效读取FY-4B卫星的L1级数据,运用亮温差算法来甄别强对流云团。这一方法不仅突破了时间限制,实现了对强对流云团的全天候监测,更为提升强对流云团的监测识别精度开辟了新途径,具有深远的实践意义。; 张翔; 关键词：强对流云团 PYTHON

基于机器学习的多源数据识别强对流云团方法: 本发明公开了一种基于机器学习的多源数据识别强对流云团方法，包括收集历史强对流天气中国家地面气象观测站点的天气数据，以及静止卫星数据和雷达数据，通过时空匹配形成静止卫星通道数据与站点匹配的具有强对流标记的原始数据样本，并预...; 张翔徐艳琴张新禹田晓龙陶睿刘志红赵栋吴志农

追踪强对流云团演变探讨郑州7.20暴雨产生原因: 2024年; 2021年7月20日,河南省在异常偏北的西太平洋副热带高压、发展加强的台风“烟花”以及西南季风的共同影响下产生了暴雨,造成了严重的生命财产损失,其中郑州市受灾最为严重。基于Himawari-8卫星云顶亮温数据,利用迭代对流云团追踪算法,对此次暴雨过程的强对流云团进行识别与追踪,探究暴雨发生的原因。结果表明,造成此次暴雨过程的强对流云团于7月20日10∶10在河南省北部生成,受太行山和嵩山的阻挡以及台风西侧东南水汽持续输送在移动过程中不断发展加强,生命周期长达9.3 h。郑州暴雨开始于对流云团最强盛时刻,而暴雨维持期间,强对流云团面积逐渐减小、云顶亮温持续升高,不稳定能量的释放和降水的拖曳作用促进了云团的减弱,云团迅速消亡,降水停止。上述研究表明在水汽持续输送和地形阻挡影响下,强对流云团发展加强和长时间盘踞是造成郑州特大暴雨的直接原因。; 杨家艳李昀英陈梓桐; 关键词：云顶亮温强对流云团

基于NPP/VIIRS数据的新疆夏季强对流云微物理特征及其区域差异: 2024年; 冰雹灾害是新疆地区主要灾害性天气之一,具有地域性强、次数多、灾情重等特点,开展新疆不同地区冰雹云微物理特征研究具有重要意义。利用2015—2021年新疆地区强对流天气过程及对应NPP/VIIRS卫星资料,采用卫星云微物理反演技术,定量分析了冰雹云和深对流云微物理特征,对比研究了南北疆冰雹云微物理参量差异。结果表明:冰雹云晶化温度(-34.0℃)较深对流云(-30.5℃)更低,深对流云顶高度更高,冰雹云顶存在砧状结构。北疆地区冰雹多发在6—7月,南疆集中在5—7月发生,降雹时刻主要分布在15:00—20:00,南疆冰雹出现在凌晨和上午的占比较北疆多;北疆和南疆降雹持续时间均值集中在12.60 min和12.27 min,冰雹最大直径均值分别为13.53 mm和12.80 mm,北疆冰雹云顶更高、降雹持续时间较长,冰雹直径更大,冻结温度比南疆更低。北疆和南疆冰雹云底温度和云底高度均值分别为5.15℃、1.96 km和4.85℃、2.19 km,北疆云底温度比南疆暖,云底高度比南疆低;云底平均上升速度南疆(2.07 m·s^(-1))是北疆(1.84 m·s^(-1))的1.13倍,北疆冰雹云平均厚度(8.90 km)比南疆(8.79 km)大1.25%;受人类活动和工业污染等因素影响,北疆冰雹云底云凝结核数浓度均值(396个·cm^(-3))比以农业为主的南疆地区(240个·cm^(-3))多65%,冰雹云底最大过饱和度均值分别为0.55%和0.85%。受强上升气流影响,云粒子增长时间短,各个增长带发展缓慢,无雨胚形成带。有针对性地提前在云中低层播撒吸湿性核,促使云底尽早形成暖云降水或提高冰晶繁生能力,在低于-5℃层附近过量播撒AgI冰核,争食云中过冷水,可达到增雨防雹的目的。; 王智敏李斌冯婉悦刘贵华李圆圆岳治国; 关键词：强对流云云微物理特征

基于深度学习的可见光合成云图海上强对流云团识别方法: 本发明公开了一种基于深度学习的可见光合成云图海上强对流云团识别方法，步骤如下：收集FY‑4B静止气象卫星数据进行预处理操作；采用红外水汽通道差法并进行人工目视判译标记强对流云团，统计强对流云团在不同通道差异，构建强对流云...; 谢涛向儒萱毅

基于深度学习的可见光合成云图海上强对流云团识别方法: 本发明公开了一种基于深度学习的可见光合成云图海上强对流云团识别方法，步骤如下：收集FY‑4B静止气象卫星数据进行预处理操作；采用红外水汽通道差法并进行人工目视判译标记强对流云团，统计强对流云团在不同通道差异，构建强对流云...; 谢涛向儒萱毅

基于FY-4A卫星数据的强对流云团识别与监测: 2023年; 为解决强对流监测问题,克服地区亮温特征对卫星监测的影响,利用FY-4A卫星L1数据,结合滑动窗口方法和多通道动态阈值自动识别法,对典型强对流云团进行识别与监测。结果表明:1)多通道动态阈值自动识别方法结合滑动窗口方法,可避免人为设置阈值的主观性,整合强对流的区域识别结果,实现全国强对流云团监测。2)此方法具有良好的强对流云团识别效果,识别正确率达到89%;3)FY-4A卫星识别结果与雷达反射率高值区基本一致,能够准确监测强对流云团发生发展和移动的过程,具有较高的识别精度。; 季凌潇洪水洁徐能通; 关键词：强对流云团卫星数据动态阈值

基于FY-4A卫星云图预测序列的强对流云识别方法: 本发明属于深度学习与气象学领域，具体涉及一种基于FY‑4A卫星云图预测序列的强对流云识别方法，包括以下步骤：对原始数据进行预处理；选取用于强对流云识别的光谱特征量；用Gabor变换提取强对流云图像在不同方向上的纹理特征；...; 殷晓斌陈奇郑沛楠李炎徐青

基于“葵花8号”气象卫星的陇东南地区强对流识别跟踪技术研究被引量：6: 2022年; 利用常规观测资料、区域自动站资料和“葵花8号”气象卫星资料,对2016年4—9月甘肃省陇东南地区出现的43次强对流天气过程进行分析,确立了强对流云团识别指标、追踪方法及预报指标,并对2018年部分个例进行效果检验。结果表明:(1)利用卫星B13通道(10.4μm)亮温值TBB≤238 K或B08通道(6.2μm)与B13通道亮温差△TBB<0 K双阈值作为强对流云团识别指标,可以准确识别出陇东南地区的强对流天气云团;(2)利用“逆向搜索法”、“面积重叠法”及对云团重心的计算,可以对强对流云团进行准确定位、追踪及移动路径外推预报;(3)建立的强对流天气落区判别指标对该地区短时强降水及冰雹落区具有一定的预报能力。; 王小龙王彤李映春李娟邓卓雅王秀花谢蕊安斌; 关键词：短时强降水

一种识别强对流云团的方法及装置: 本发明提供了一种识别强对流云团的方法及装置，该识别强对流云团的方法包括：基于三维雷达回波数据，根据不同类型云团发展高度和强度的差别，识别出砧云团，过渡砧云团，层云团和对流云团，得到雷达云分类结果；获取卫星云图的亮温数据，...; 陈云刚张堃康晖孙乃秀

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