现阶段中尺度对流系统的识别方法浅析

刘婉清

摘 要：通过比较分析中尺度对流系统中的雷达资料和卫星资料，对国内外现有的MCS研究方法进行阐述，得出结论：从资料完整性、目标云团的尺度覆盖、资料的获取方法、软件识别手段等来看，基于卫星资料的识别MCS相较传统的雷达资料具有分析更为准确、便捷和高效的特点，值得推广。

关键词：MCS；雷达；静止卫星；强对流；自动追踪；红外云图

中图分类号：P458 文献标志码：B文章编号：2095–3305（2024）01–0-03

中尺度对流系统，简称MCS（Mesoscale Convective System），是造成暴雨、冰雹、雷雨大风、龙卷风等灾害性天气的重要系统。近年来，自然灾害越来越引起人们的重视，其中，天气现象是引发自然灾害中的主要因素之一。而由中尺度对流系统引发的暴雨灾害是主要的气象灾害之一，尤其我国是一个深受强对流影响的国家，研究强对流的识别方法显得尤为重要[1-4]。

从中尺度天气的角度来看，MCS的尺度范围相对较大，且空间变化较广，形态较为复杂，在时间和空间上的变化利用常规的气象观测手段很难有效监测和追踪到，因此近几十年来，气象学家通常使用较大范围的卫星或雷达组网数据进行MCS的监测、识别、追踪和预报。

早在20世纪50年代，美国就开展了大量的雷暴项目，分析了MCS类型典型雷达回波，20世纪60年代至今，卫星资料分析时代开启[5]。MCS最初的研究方式主要是通过建立MCS相应的模型，并对模型进行描述，这属于一种经验性的表述方法，相较其他研究方法而言，操作相对简单，缺乏对MCS的识别、分类、比较、追踪等处理手段，研究机制相对落后。目前，国内对MCS的研究主要集中在2个方面：一是数值模式对MCS的形成和维持；二是国内MCS普查工作[6]。主要阐述以雷达和卫星作为基础分析资料的MCS分析方法，以期为后续MCS识别和追踪提供参考。

1 MCS研究概况

1.1 基于雷达探测资料的识别MCS

雷达资料的覆盖度和时空分辨率均较高，被广泛应用于MCS研究。基于雷达探测资料的常用识别MCS

的方法有2类：一类是基于雷达拼图资料的TITAN算法（图1）；另一类是基于雷达拼图资料开发的SCIT算法。但TITAN和SCIT均属于风暴“质心”识别和追踪算法，对尺度较小的超级单体风暴或孤立的风暴单体的识别效果更好，而对结构和形态较为复杂的MCS的识别有时不够准确[7]。易笑园等[8]通过对多普勒雷达资料进行粗化格点处理，定性、定量地对图形进行数值叠加分析，得出飑线阶段是MCS中地闪最为活跃的階段；杨吉等[9]在MCS自动识别的基础上，利用相关法追踪雷达回波和面积重叠法，完成对MCS的新跟踪预报方法，该方法可以提取较为稳定的系统移动速度。Wang等[10]利用2016年6—7月长江流域的雷达图和相关观测资料，系统分析了长江中下游地区梅雨季节MCS的类型和特征；Parker

等[11]利用美国雷达组合反射率因子数据研究了MCS的主要组织形态，将准线性MCS分为尾随层云、前导层云和平行层云，形成了经典线状MCS分类概念模型。Jergensen等[12]基于雷达探测资料和探空资料，将雷暴分为三类：QLCS、超级单体、无组织对流，后期逐渐出现了基于雷达资料的MCS自动识别方法研究[13]。MCS的自动识别方法有利于预报预警和监测，同时可以减少大量的人力和物力。因此，基于雷达资料分析MCS的方法始终都在被研究，未来的方向将集中于借助人工智能实现MCS的自动识别方法上。

1.2 基于卫星资料的识别MCS

由于雷达设备所探测的范围有限，探测距离较短，受地形限制，雷达图的覆盖度无法与卫星云图相比，且雷达回波的拼接误差影响较大。同时，静止卫星云图具有时空分辨率高、可靠性强、精度高、覆盖度广、观测连续且受地域影响较小的特点，既可以显示大尺度的云系特征，又可以实时监测中小尺度云系的发生、发展和演变过程。因此，基于卫星云图的MCS分析手段在日常的业务分析中具有良好的实际应用效果。

美国自20世纪70年代开始研究静止卫星云图中的云团移动，通过提取云团的信息量，再用模式匹配技术追踪云团，该方法持续至今，已发展为多颗卫星、多通道、多种手段开展MCS的自动追踪。

国内对MCS自动追踪的研究起步较晚，目前仍处于研究和发展阶段，但在MCS的识别和追踪研究上也取得了一定成效。比如：肖稳安等[14]利用增强红外卫星云图资料分析MCC的降水强度和云区的亮度温度值、云区面积等之间的关系，得出MCC从形成到发展至最强的阶段前，区域降水也呈逐渐增加的态势。王登炎[15]通过对红外云图的处理分析，得出MCS的移动矢量，并预测其移动路径，准确率远大于目视解译。白洁等[16]也通过对红外云图的处理分析，将区域平滑滤波与阈值结合，在对云团的滤波处理和多阈值剔除中将MCS云团从云图中分离出来，实现对云区范围的有效识别和追踪。费增平等[4]重新定义了识别MCS的云团标准，并在此基础上，以图像处理技术实现对MCS的自动识别和追踪。目前，我国多使用风云系列卫星作为MCS的主要分析资料。在红外云图观测云团的亮度、尺寸等，云区的面积越大、云层越厚、亮度越强、辅以上升运动，则说明大气中的水汽含量丰富，降水强度越大。

2 结果与分析

如图4所示，MCS的自动识别、跟踪和分类是一项非常复杂的工作，涉及很多前沿技术与算法。卫星遥感资料具有观测范围广、时空分辨率高的特点，可以对MCS的发生、发展与消亡进行全天候观测。Matlab软件具有功能强大、简单易学的特点，可以便捷地提取多种格式的数据，通过对卫星亮温数据图像转化为灰度图像，进一步转化为二值化图像，再利用MCS判别来实现自动识别和追踪，此种方法操作相对简单且实验成功率高。因此，针对MCS的研究应当以卫星云图资料的分析为主，辅以雷达拼接资料为辅，再通过Matlab软件或人工智能自动学习等方法对MCS进行自动识别，自动追踪其发生、发展和消亡的过程。

3 展望

目前，MCS云团追踪多用于对我国飞行航线区域天气的预报预测，研究多参照费增坪、王洪庆等人的MCS判别标准，利用国家卫星中心的卫星数据资料，辅以Matlab软件，将卫星资料转化为二值图像，再自动识别目标云团，最终得出云团的移动方向和速度。从多位研究学者的实验结果来看，国内对MCS的自动识别，尤其是通過算法改进或利用周围云团自动匹配追踪出现的新生云团等方法，均可以实现MCS的辨别和追踪，但也出现了相应的问题：段炼等[17]在追踪实验中，对两云团的合并引起云团质心位置偏移的情形，会导致追踪结果发生偏差。刘帆[18]在MCS的自动识别和追踪算法中，所用的气象产品仅是红外卫星云图，但静止卫星的投射角等与地理位置坐标进行转化中存在误差，同时在卫星投影偏差的影响下，云图叠加区、国界坐标等地理信息与实际MCS云区的几何关系存在误差。最重要的一点，国内的静止卫星云图处理大多需要叠加和拼接，不同卫星、不同区域的云图叠加，不能完全覆盖研究需要，且叠加云图的准确性也有待商榷，因此，MCS自动识别的判定算法仍需予以优化和改进，为学者和相关部门对MCS云团的识别、判定和预测追踪等提供实用技术。

参考文献

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[4] 费增坪，王洪庆，张焱，等.基于静止卫星红外云图的MCS自动识别与追踪[J].应用气象学报，2011，22（1）：115-122.

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[8] 易笑园，张义军，李培彦，等.MCS中地闪活动特征与雷达资料相关个例分析[J].气象科技，2007（5）：665-669，763.

[9] 杨吉，郑媛媛，夏文梅，等.雷达拼图资料上中尺度对流系统的跟踪与预报[J].气象，2015，41（6）：738-744.

[10] Wang X F， Cui C G， Cui W J， et al. Modes of mesoscale convective system organization during Meiyu season over the Yangtze River basin[J]. Acta Meteor Res， 2014， 28（1）： 111-126.

[11] Parker M D， Johnson R H. Organizational modes of midlatitude mesoscale convective systems[J]. Mon Wea Rev， 2000， 128（10）： 3413-3436.

[12] Jergensen G E， McGovern A， Lagerquist R， et al. Classifying convective storms using machine learning[J]. Wea Forecast， 2020， 35（2）： 537-559.

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[14] 肖稳安，褚昭利，徐辉.中尺度对流复合体的降水特征和预报[J].南京气象学院学报，1995（1）：107-113.

[15] 王登炎.MCS的形态特征和外推预报[J].气象，2000（8）：22 -24.

[16] 白洁，王洪庆，陶祖钰.GMS卫星红外云图强对流云团的识别与追踪[J].热带气象学报，1997（2）：63-72.

[17] 段炼，郭庚常.风云卫星云图自动识别追踪MCS的方法[J].电子科技，2016，29（4）：116-119，126.

[18] 刘帆.基于卫星云图的MCS自动识别追踪及对我国飞行情报区影响的研究[D].广汉：中国民用航空飞行学院，2014.