2023年11月9日（周四）19:30-21:00，南京大学校友终身学习辅助计划“诚计划”第75期《“追风逐雨”——强对流天气的雷达监测与预警》在南京大学“暾学堂”开讲。本次邀请到的主讲嘉宾为南京大学大气科学学院教授、博士生导师赵坤。赵教授现任南京大学大气科学学院副院长，是中国气象局雷达气象重点开放实验室主任，国际气象和大气科学协会（iamas）中国委员会委员，世界天气研究计划中国委员会（cnc-wwrp）委员和观测工作组长。先后获国家自然科学基金杰出青年基金（2020）、国家自然科学科技优秀青年基金（2013）、教育部新世纪人才计划（2013)和江苏省“333高层次人才培养工程”中青年科技领军人才(2016)。
强对流天气在气象上属于中小尺度天气，由于其空间尺度小，发展速度快，局地性强，对其机理的认识和准确预报，在国际上也是一大难题。主要原因是因为对它内部复杂动力和微物理结构和演变机理认识不足。而天气雷达可以利用云雨目标物对雷达发射电磁波的散射回波来测量其空间位置、强度和结构等，是观测灾害性天气三维结构变化重要的观测工具。本次讲座赵教授主要从强对流的雷达探测技术、科学观测试验、短临预报和总结展望四大方面展开介绍。
赵教授从美国降水雷达到多普勒雷达，再到双偏振技术、相控阵雷达和星载降水雷达，为我们展开介绍了雷达技术的发展历程和最新发展成果。其中双偏振雷达的优势在于可更准确地识别冰雹、龙卷和强降水等灾害性天气，并显著提高定量降水估计。相控阵天气雷达通过快速转动和多波束扫描，则可实现对快速变化强对流精细结构观测。
赵教授为我们介绍了1989年以来各国开展的强对流天气观测和研究计划以及各类天气雷达试验平台。并结合极端小时降水概念模型，重点分析了河南”21·7”特大暴雨相关微物理特征存在显著时空变化和暖雨过程主导情况。平原区对流深厚，暖雨和冰相过程均活跃，其中极端降水类型冰相最活跃，造成雨滴平均浓度高、粒径大，具有大陆和海洋性对流的综合特征。
对于短临预报应用部分，赵教授认为雷达观测到的不完整、时空分布不规则的信息结合最优数学理论方程或许就能改进我们预报模式的初始条件，得到完整的、规则网格预报模式变量场。建立模式变量与观测变量的联系是雷达同化的关键。赵坤教授表示基于深度学习的短临预报是一条有益的改进途径，并介绍了国内外有代表性的方案。deepmind公司开发深度学习方法dgmr，可预测90分钟内降雨，清华大学提出nowcastnet的极端降水临近预报大模型，公里尺度下0～3小时极端降水都能提前预警。南京大学则是基于传统预报模型u-net，建立了一个全新的融合多变量信息的深度学习预报模型，设计高维融合的方式，强化特征，从而利于预报。
天气雷达技术经历了几十年发展仍然还有巨大的发展空间，未来我们会有更多不同体质的雷达出现，从试验逐步走向成熟。星-地-空多种雷达的协同定量遥感，实现一体化观测大有可为。讲座的最后赵坤教授为评论区的观众解答了关于相控阵技术、台风预警等问题。
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供稿：高诗琪