Collaborative Research: A Polarimetric Radar Climatology of Supercell Thunderstorms in the United States

合作研究:美国超级单体雷暴的偏振雷达气候学

基本信息

  • 批准号:
    1748177
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 35.95万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-04-01 至 2023-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Tornado warning lead times and false alarm rates have not improved significantly in recent years. The researchers funded under this award will use upgraded weather radar technology to determine if there are certain signals in the data that can be used to help improve understanding and forecasting of tornado development. The main societal impact of the work is related to public safety, through enhanced understanding and improved data to help operational forecasters provide warnings to the public. Students will also be trained in the latest methods, helping to provide a highly capable workforce.The National Weather Service completed their upgrade of the nation's weather radar system to dual-polarization capability in 2013, and since that point data has been collected on thousands of supercell thunderstorms. The research team plans to exploit this resource by developing a climatology of radar characteristics of supercell thunderstorms. The goal of the project is to establish definitive relationships between polarimetric variables and supercell characteristics, structure, and evolution. Automated methods will be used to select around 1000 cases that can be used to identify links among distinct polarimetric radar markers, supercell evolution, and near-storm environment parameters. The specific scientific objectives of the project are to: 1) distinguish between tornadic and non-tornadic supercells by identifying microphysical differences between the two sets, 2) compare polarimetric radar signatures and estimated drop size distributions to the near storm environment, and 3) determine how polarimetric signatures and estimated drop size distributions change during important storm processes.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
近年来,龙卷风预警的提前时间和误报率并没有显着改善。 该奖项资助的研究人员将使用升级的天气雷达技术来确定数据中是否存在某些信号,这些信号可用于帮助提高对龙卷风发展的理解和预测。 这项工作的主要社会影响与公共安全有关,通过增强理解和改进数据来帮助业务预报员向公众提供警报。 学生还将接受最新方法的培训,帮助培养一支高素质的劳动力队伍。国家气象局于 2013 年完成了国家气象雷达系统的双极化能力升级,自那时以来,已收集了数千个点的数据。超级单体雷暴。 研究小组计划通过开发超级单体雷暴雷达特征的气候学来开发这一资源。 该项目的目标是建立极化变量与超晶胞特征、结构和演化之间的明确关系。 自动化方法将用于选择大约 1000 个案例,这些案例可用于识别不同极化雷达标记、超级单元演化和近风暴环境参数之间的联系。 该项目的具体科学目标是:1)通过识别两组之间的微物理差异来区分龙卷和非龙卷超级单体,2)比较偏振雷达特征和估计的液滴尺寸分布与附近风暴环境,以及3)确定在重要的风暴过程中,偏振特征和估计的液滴尺寸分布如何变化。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力优点和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Tornado Formation and Intensity Prediction Using Polarimetric Radar Estimates of Updraft Area
使用极化雷达估计上升气流区域来预测龙卷风的形成和强度
  • DOI:
    10.1175/waf-d-21-0087.1
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    French, Michael M.;Kingfield, Darrel M.
  • 通讯作者:
    Kingfield, Darrel M.
Dissipation Characteristics of Tornadic Vortex Signatures Associated with Long-Duration Tornadoes
与长持续时间龙卷风相关的龙卷风涡特征的耗散特征
Storm-Scale Polarimetric Radar Signatures Associated with Tornado Dissipation in Supercells
与超级单体中龙卷风耗散相关的风暴级偏振雷达特征
  • DOI:
    10.1175/waf-d-21-0067.1
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
  • 通讯作者:
Statistical and Empirical Relationships between Tornado Intensity and Both Topography and Land Cover Using Rapid-Scan Radar Observations and a GIS
使用快速扫描雷达观测和 GIS 计算龙卷风强度与地形和土地覆盖之间的统计和经验关系
  • DOI:
    10.1175/mwr-d-19-0407.1
  • 发表时间:
    2020-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Houser, Jana B.;McGinnis, Nathaniel;Butler, Kelly M.;Bluestein, Howard B.;Snyder, Jeffrey C.;French, Michael M.
  • 通讯作者:
    French, Michael M.
The Influence of WSR-88D Intra-Volume Scanning Strategies on Thunderstorm Observations and Warnings in the Dual-Polarization Radar Era: 2011–20
双极化雷达时代WSR-88D体内扫描策略对雷暴观测和预警的影响:2011-20
  • DOI:
    10.1175/waf-d-21-0127.1
  • 发表时间:
    2022-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Kingfield, Darrel M.;French, Michael M.
  • 通讯作者:
    French, Michael M.
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