利用高时空分辨率卫星、雷达、区域自动站、数值模式等多源资料开展了分类强对流天气监测预警预报技术研究与应用。成果技术先进、实用性强，形成了系统性智能化的分类强对流天气监测预警预报体系，填补了河南省相关技术空白，在对流单体识别追踪、强对流天气预报预警技术方面，达到国内领先水平。

内容包括：（1）依据MODIS、JAXA等云识别分类标准，采用CNN图像识别算法研发了卫星雷达监测产品融合的对流单体识别追踪技术，技术关键是将卫星云分类与雷达云分类产品匹配后实现对流单体精确识别，然后用面积重叠法和价值函数实现单体追踪。算法的识别追踪精准度较单一数据来源有明显提高，其先进性在于提高了对快速生消对流单体识别追踪的精准度。（2）提出了基于ConvLSTM深度学习法及改进光流技术的0-2h强对流预报方法，其技术核心是以稀疏光流场订正全局光流场，将生成的图像全局光流分析场、前后时次雷达反射率残差、RGB图片信息进行ConvLSTM学习训练，生成最优预报模型；然后融合雷达、地面雨量站和卫星降水反演数据，采用动态Z-I关系和自适应最优插值法形成QPE和QPF，算法中通过对光流场动力特征学习获得回波的生消、合并和分离过程信息，有效提高了强对流临近预报的准确率和时效性。（3）基于气候规律、动态Z-I关系结合多普勒雷达COTREC风产品优化雷达QPE/QPF及0-1h风雹的预警方法，以气候规律订正技术实现了降水分级估测和预报，将雨强≥50mm/h预报产品的TS评分提高了1%，并利用雷达低层径向风和模糊逻辑算法实现了雷暴大风/冰雹客观识别，以雷达COTREC风产品优化了风雹0—1h外推预报，提高了风雹天气预警时效。（4）基于中尺度模式和雷达监测融合分析构建了强对流0-6h短时预报方法，模式雨带位置和强度修正分别采用快速傅里叶变换算法和韦伯分布函数，并用双曲正切函数确定模式降水场在融合过程中的权重系数，提高0-6h强对流短时预报能力。（5）基于中尺度数值模式降水产品的检验评估，设计了“领域”分级混合订正方案，改进了模式降水强度预报，提高了大量级降水ETS评分。（6）基于中尺度数值模式，运用模糊矩阵评价技术，开展短期精细化的分类强对流天气潜势预报，形成0-72h分类强对流优势概率预报产品。此外，还开展了地形/城市下垫面/城市冠层对强降水影响的敏感性试验研究。依托项目，发表SCI论文1篇、核心期刊论文12篇，申报软件著作权3项，培养强对流专业技术人员多名。

成果于2016年7月开始在河南省气象台和濮阳市气象台应用。评估报告表明，相关成果能有效提高强对流天气预报预警的准确率和时效性。随后在安徽、山东、陕西、江苏等省级气象台和新乡、青岛两市气象台也进行了成果的推广应用，为业务试用单位所在地区分类强对流天气监测、预报预警和决策服务工作提供了重要参考依据，尤其为2018年青岛“上合峰会”气象保障服务提供了有力支持，社会效益显著，具有重要的防灾减灾应用价值。

成果说明

项目成果可提供基于卫星、雷达资料融合分析的精细的对流单体识别追踪产品，基于ConvLSTM深度学习算法的0-2小时强对流临近预报产品，改进优化的定量降水估测/预报产品，基于雷达、中尺度数值模式融合分析的0-6小时强对流短时预报产品，降水强度分级预报产品以及分类强对流概率预报产品。上述产品集成于“短时临近预报系统”上，可实时业务调用。2016年7月以来，成果在河南省气象台和濮阳市气象台应用，为2016年7月19日河南极端暴雨过程、2018年“温比亚”台风暴雨等过程的预报服务提供依据，相关材料得到了时任省领导

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