卫星云图在天气分析及预报中的应用

2017-03-07 02:24刘英春
农业与技术 2016年22期
关键词:应用探究

刘英春

摘 要:伴随着我国气象卫星技术的不断成熟,其在气象部门的应用也逐渐普及。通过卫星可以获得及其丰富且准确的气象资料,因卫星云图在天气分析及预报业务中具有一定的优越性,因此卫星云图被广泛应用到天气分析和预报业务中。卫星云图在暴雨、台风等自然灾害的监测和预报业务中充分发挥了它的优势,人们可以通过卫星云图将天气预报工作做得更好,系统了解并掌握某一地区的云团的形成规则及其周围的云团对该地区天气环境的影响,这样何愁天气预报的实效性和准确性得不到提高。

关键词:维修云图;天气分析及预报;云系识别;应用探究

中图分类号:S165 文献标识码:A DOI:10.11974/nyyjs.20161132182

随着我国空间技术的不断完善,业务气象卫星也变得“普遍化”,可以通过卫星接收非常丰富的气象资料,其中卫星云图因其卓越性能被广泛应用到天气分析和预报工作中。通过识别卫星云图,可以获取参数以及大气流场等重要气象信息,常规天气无法发现的小型自然灾害也难逃卫星云图的法眼,不仅于此,卫星云图还可以获取海洋、沙漠及人烟稀少的高原地区的有效气象资料,从而进一步提高了预报的准确性。气象预报有助于降低森林火灾、暴风雨等自然灾害所带来的损失,在一定程度上为我国的经济增长做出了贡献。

1 云识别的相关判断依据

1.1 结构形式

不同云系的物象点明亮程度不同,通过此方法来对云系进行识别,如带状、涡旋状是高层高积云的独有特征,开口细胞状是积云、浓积云等组成云团所特有的。

1.2 云系尺寸

云系的物理过程可以通过该云系的尺寸推断出来,一般情況下,尺寸中小的云系和天气系统,反之则有关。

1.3 云系外界形状

不同云系所拥有的外界形状各有千秋,因此可以通过云系的外界形状对其进行识别,外界形状整齐是层云的一大特性,外界分布不整齐的便是浓积云。

1.4 暗影

这里的暗影便是较高的云系在低的目标物上的投影,不同云系由于形状不同所以暗影也会不同,简单的说此依据与上面所提到的依据相似。

1.5 云系的纹理

说得通俗一点便是云顶表面的光滑程度,一般情况下,云顶表面光滑且均匀的是层云,云顶表面不均匀且粗糙的是积云。

2 各类云在卫星云图上的相关特征

可见光卫星云图上的卷状云反照率不高,所以通常呈现出来都是深灰色的,云层深厚或与其他云相重叠的时候,卷云在可见光卫星云图上面呈现出来的便是白色;在红外线卫星云图,由于卷云的浓度不高,所以呈现出来的是白色。

通过卫星云图可以看到高积云与天气系统之间存在一定的联系,通常伴随着大范围的旋涡状。在可见光卫星云图上高积云通常呈白色,并且可以通过颜色的深浅程度来判断高积云的厚度,在红外线卫星云图中,高积云呈中等程度的灰色。

浓积云在卫星云图中呈现出来的形态是开口细胞状,其在红外线卫星云图中所呈现出来的纹理不均匀和边界不整齐,在可见光卫星云图中浓积云所呈现的颜色想必其他颜色较白。

积雨云在红外线卫星云图和可见光卫星云图中所呈现出来的颜色最白,但是其受高空风的影响较大,当积雨云变成椭圆形的时候说明高空风力较大,若积雨云呈圆形说明高空风力较小。

边界整齐清晰,且与山脉、海岸线、河流走向一致是层云在可见光卫星云图上独有的重要特征,在红外线卫星云图上层云呈现的是和地面一样的较暗色调。

3 天气分析和预报业务中卫星云图的作用

3.1 对暴风雨等恶劣天气进行监测和预报

暴风雨和强对流天气是我国许多地方夏季常见的灾害性天气中的一种,可造成气象灾害严重是甚至会造成对生命以及财产的不良影响。各种中小尺度天气系统在一定的天气背景下的活动造成了暴风雨和强对流等夏季常见灾害性天气,该天气系统空间尺度较小且其生命史比较短暂,在卫星云图中所看到的白色亮点说明此云系具有较强的对流性。利用现代卫星技术观测时间间隔较短的云系并对其进行分析和预报,常规天气探测网观测时间间隔长和空间分布稀疏等不足之处被卫星云图给彻底解决了。及时发现暴风雨、暴雪等灾害性天气进行追踪,从而为及时人们提供暴雨和强对流等灾害性天气的准确天气预报服务。

3.2 对天气系统的监测以及预报

夏季台风的发生直接或间接的对北方地区出现暴风雨等灾害性天气造成了影响。尤其是当台风进入东北地区后,其所携带的低气压不能及时消散,进一步加大了暴雨、强对流等灾害性天气的发生概率。监视台风和热带气旋活动的最佳工具便是卫星云图,通过卫星云图我们可以及时准确的判断热带气旋是否存在存在,若存在热带气旋活动就根据热带气旋云形 及结构特征判断出其强度及准确位置。预报精确度在很大程度上得到提高,为人们预防并抵抗台风提供了充足的时间,保证人们生命安全的同时还降低了财产损失,充分发挥了气象局的作用。

参考文献

[1]陈新玉,杨超,王传根.卫星云图在大暴雨过程中的应用[J].安徽农业科学,2014(17).

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