Lightning Nowcasting with an Algorithm of Thunderstorm Tracking Based on Lightning Location Data over the Beijing Area

Srivastava, Abhay; Liu, Dongxia; Xu, Chen; Yuan, Shanfeng; Wang, Dongfang; Babalola, Ogunsua; Sun, Zhongchang; Chen, Zhixiong

doi:10.1007/s00376-021-0398-2

Cited by 7 publications

(3 citation statements)

References 32 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Based on the changes in the position of the density and identified boundaries, the thunderstorm directions were observed. More details about boundary identification and thunderstorm tracking using lightning data can be found in the literature [42]. The timing and location of lightning associated with thunderstorms were tracked using the WWLLN data sets by creating the thunderstorm cell, as explained above.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Ionospheric Perturbations Due to Large Thunderstorms and the Resulting Mechanical and Acoustic Signatures

et al. 2023

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Perturbations from thunderstorms can play a notable role in the dynamics of the ionosphere. In this work, ionospheric perturbation effects due to thunderstorms were extracted and studied. Thunderstorm-associated lightning activities and their locations were detected by the World-Wide Lightning Location Network (WWLLN). The mechanical components of ionospheric perturbations due to thunderstorms were extracted from the total electron content (TEC), which was measured at selected thunderstorm locations using the polynomial filtering method. Further analyses were conducted using wavelet analysis and Discrete Fourier Transform (DFT) to study the frequency modes and periodicities of TEC deviation. It was revealed that the highest magnitudes of TEC deviations could reach up to ~2.2 TECUs, with dominant modes of frequency in the range of ~0.2 mHz to ~1.2 mHz, falling within the gravity wave range and the second dominant mode in the acoustic range of >1 mHz to <7.5 mHz. Additionally, a 20–60 min time delay was observed between the sprite events, the other high-energy electrical discharges, and the time of occurrence at the highest peak of acoustic-gravity wave perturbations extracted from TEC deviations. The possible mechanism responsible for this phenomenon is further proposed and discussed.

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Ionospheric Perturbations Due to Large Thunderstorms and the Resulting Mechanical and Acoustic Signatures

et al. 2023

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Tổng quan về vấn đề nghiên cứu cảnh báo sét trên thế giới đã được đề cập trong công trình [7][8]. Những nghiên cứu cảnh báo sét trên thế giới có thể chia thành các nhóm như sau: nhóm nghiên cứu cảnh báo sét dựa theo số liệu điện trường và định vị sét như trong công trình [12][13][14][15][16][17][18][19]; nhóm nghiên cứu cảnh báo sét dựa theo số liệu điện trường mây dông, radar thời tiết và định vị sét [20][21], nhóm nghiên cứu cảnh báo sét dựa theo số liệu radar thời tiết, số liệu thám không và định vị sét [22][23][24][25][26][27], nhóm nghiên cứu cảnh báo sét dựa theo số liệu vệ tinh, số liệu radar và số liệu định vị sét [28][29], nhóm nghiên cứu cảnh báo sét dựa theo số liệu định vị sét [30][31], nhóm nghiên cứu dự báo hoạt động dông sét dựa theo các mô hình số [32][33][34]. Vấn đề dự báo hay cảnh báo hoạt động dông sét đã được nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới thực hiện cho các khu vực cụ thể.…”

Section: Mở đầUunclassified

Nghiên cứu cải tiến phương pháp cảnh báo sét theo tổ hợp đa nguồn số liệu, áp dụng cho một số khu vực tại tỉnh Quảng Nam

Hải Sơn,

Xuân Anh,

Xuân Thành

et al. 2024

JHM

View full text Add to dashboard Cite

Bài báo này trình bày những nghiên cứu cải tiến phương pháp cảnh báo sét theo tổ hợp đa nguồn số liệu ở một số khu vực tại tỉnh Quàng Nam, thu thập trong khoảng thời gian từ 2015 đến 2017. Phương pháp cảnh báo sét theo số liệu điện trường, số liệu ảnh mây và số liệu định vị sét cho khu vực bán kính 8 km xung quanh trạm tại Hội An, Hiệp Đức, Đại Lộc, xác định được ngưỡng điện trường cảnh báo sét tối ưu hóa qua hai chỉ số EFAI và EFDI từ các chỉ số thống kê POD, FAR và CSI. Phương pháp cảnh báo sét theo số liệu thiết bị cảnh báo sét, số liệu ảnh mây và số liệu định vị sét cho khu vực Tam Kỳ. Những kết quả nghiên cứu cho thấy: với nguồn số liệu độc lập, áp dụng cảnh báo sét cho một số khu vực tại Quảng Nam (Hội An, Hiệp Đức, Đại Lộc) xác định được thời gian cảnh báo sét trung bình đạt 22,45 phút, tỷ lệ cảnh báo sét đúng đạt 82,56%. Thử nghiệm cảnh báo sét theo số liệu thiết bị Strike Guard, số liệu vệ tinh, số liệu định vị sét tại Tam Kỳ, xác định được thời gian cảnh báo sét trung bình là 18,0 phút. Những kết quả cho thấy có thể sử dụng các phương pháp cảnh báo sét đã xây dựng cho các khu vực nghiên cứu phục vụ phát triển kinh tế xã hội và du lịch tại tỉnh Quảng Nam.

show abstract

“…The current research on strong convection based on remote sensing information mainly focuses on monitoring the development and maturation stages of severe weather, such as heavy rainfall (Hu et al., 2022; Li et al., 2020; Liu et al., 2020; Moon et al., 2019; Srivastava et al., 2022) and thunderstorms (Caseri et al., 2022; Müller et al., 2019; Zhang et al., 2024). In contrast, convective initiation (CI) nowcasting is still a challenging task because of the complex cloud characteristics and pre‐convection environments (Firouzabadi et al., 2019; Huang et al., 2018; Pan et al., 2021; Zhang et al., 2021).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Convective Initiation Nowcasting in South China Using Physics‐Augmented Random Forest Models and Geostationary Satellites

Yang,

Yuan,

Zhang

et al. 2024

Earth and Space Science

View full text Add to dashboard Cite

Convective initiation (CI) nowcasting in subtropical regions often faces challenges, such as complex physical processes and imbalanced samples of CI events, resulting in a high false alarm ratio (FAR). In this paper, we propose a Storm Warning System with Physics‐Augmentation (SWASP) based on the random forest algorithm and cloud physical conditions, using Himawari‐8 Advanced Himawari Imager data from April to September 2019 in South China. The cloud physical conditions (e.g., cloud‐top cooling rates) were investigated to establish regional thresholds for convection occurrence. Ancillary information, including elevation, satellite zenith angle, and latitude, was also incorporated into the SWASP model. Compared to conventional methods, the SWASP model exhibits an improved probability of detection by 0.11 and 0.08 and a decreased FAR by 0.38 and 0.44 for daytime and nighttime forecasts. Moreover, the SWASP model enables the detection of local convective storm systems about 30 min to 1 hr ahead of radar detection in typical convective storm cases. This study contributes to further advancements of the SWASP model by incorporating physical conditions and emphasizes the potential application of geostationary satellites in convective early warnings.

show abstract

Lightning Nowcasting with an Algorithm of Thunderstorm Tracking Based on Lightning Location Data over the Beijing Area

Cited by 7 publications

References 32 publications

Ionospheric Perturbations Due to Large Thunderstorms and the Resulting Mechanical and Acoustic Signatures

Ionospheric Perturbations Due to Large Thunderstorms and the Resulting Mechanical and Acoustic Signatures

Nghiên cứu cải tiến phương pháp cảnh báo sét theo tổ hợp đa nguồn số liệu, áp dụng cho một số khu vực tại tỉnh Quảng Nam

Convective Initiation Nowcasting in South China Using Physics‐Augmented Random Forest Models and Geostationary Satellites

Contact Info

Product

Resources

About