通过监测日间GOES影像中移动累积云的演变来预测对流启动

摘要 本研究通过分析来自地球静止轨道气象卫星(GOES)仪器的1公里分辨率可见光(VIS)和4-8公里红外(IR)影像序列，识别对流启动的前兆信号。对于本研究，对流启动(CI)定义为首次检测到由对流云产生的≥35 dBZ的气象监测雷达-1988多普勒(WSR-88D)回波。结果表明，通过监测对流云的关键红外场，CI可以提前约30-45分钟进行预测。这得益于GOES数据的三个组成部分的同时使用：1）使用VIS和IR数据在1公里分辨率下生成的累积云“掩模”，2）用于追踪个别累积云的卫星派生大气运动矢量(AMVs)，以及3）红外亮度温度(TB)和多光谱带差分时间趋势。实际上，这些技术在卫星影像中仅隔离出累积对流，追踪移动的累积对流，并随时间评估各种红外云特性。通过积累归因于首次出现≥35 dBZ雷达回波的卫星像素信息来预测对流启动。通过结合对移动累积云的卫星追踪，这项工作在利用常规可用的GOES数据监测对流启动的重要累积云方面取得了重大进展(0-1小时预报)。一旦确立了累积云追踪，基于红外数据中拉格朗日趋势的八个预测场被用来表征与CI一致的云条件。满足≥7个CI指示器的累积云像素被标记为具有高CI潜力，假设将过去趋势外推到未来。然后通过与未来的WSR-88D影像比较来衡量该方法的预测能力。通过使用多个对流事件（包括在IHOP₂002期间发生的事件），展示了对流启动的可预测性，这些事件发生在多种天气系统和中尺度强迫机制下。