CN110045441A - 基于雷达回波图的天气分析方法及装置 - Google Patents

基于雷达回波图的天气分析方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于雷达回波图的天气分析方法及装置，涉及气象预报的技术领域，所述方法包括：预先根据目标区域的多个历史时刻的至少一个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，确定至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系；确定目标区域每个观测点的当前时刻的雷达回波强度信息；应用至少一个观测点中每个雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，确定至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率；本发明能够根据雷达回波图获取客观、定量的得到指定天气类型的出现概率，同时为非气象专业人员进行相关业务决策时提供更为明晰、简单的气象服务。

Description

基于雷达回波图的天气分析方法及装置
技术领域
本发明涉及气象预报技术领域，尤其是涉及一种基于雷达回波图的天气分析方法及装置。
背景技术
目前国内雷达回波图在气象预报业务中的应用主要基于雷达回波图的分析，回波图像主要依据用不同的颜色显示回波不同强度。这种图像的显示方式对于预报员来说，雷达回波图中所包含的云降水雷暴等天气的信息只是准定性分析，无法客观定量地显示降水、雷暴等天气的时空分布情况，因此雷达回波图中信息的利用效率较低。而对于非专业人员很难看懂雷达回波图的分布情况，未经相关技术培训的预报员也很难准确地从中分析出雷达回波图的结构及变化特征。因此，如何从雷达回波图中获取天气的分布情况成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供基于雷达回波图的天气分析方法及装置，能够根据雷达回波图获取客观、定量的天气的概率分布信息，同时为非气象专业人员进行相关业务决策时提供更为明晰、简单的气象服务。
第一方面，本发明提供了一种基于雷达回波图的天气分析方法，包括：
预先根据目标区域的多个历史时刻的至少一个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，确定所述至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，所述雷达回波强度信息根据雷达回波图确定；
确定所述目标区域所述至少一个观测点中每个观测点的当前时刻的雷达回波强度信息；
应用所述至少一个观测点中每个雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，确定所述至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率。
第二方面，本发明提供了一种基于雷达回波图的天气分析装置，包括对应关系模块、信息确定模块和概率确定模块；
所述对应关系模块用于预先根据目标区域的多个历史时刻的至少一个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，确定所述至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，所述雷达回波强度信息根据雷达回波图确定；
所述信息确定模块用于确定所述目标区域所述至少一个观测点中每个观测点的当前时刻的雷达回波强度信息；
所述概率确定模块用于应用所述至少一个观测点中每个雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，确定所述至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率。
第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。
第四方面，本发明提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行所述第一方面所述方法。
本发明提供的基于雷达回波图的天气分析方法及装置，通过雷达回波图获得雷达回波强度信息，通过气象站获得指定天气类型的出现情况，根据这些信息确定每个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系；然后，从获取的当前雷达回波图中确定当前每个观测点的雷达回波强度信息；最后，通过得到的对应关系和当前雷达回波强度信息，确定当前每个观测点的指定天气类型的出现概率。从而得到指定天气类型出现概率的定量分布情况，实现了雷达回波图的客观分析，为气象工作者提供更为准确、客观的天气分布信息，同时对非气象专业人员提供更为明晰、简单的气象服务。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于雷达回波图的天气分析方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的基于雷达回波图的天气分析方法的某一区域雷达回波图降水反演图；
图3为本发明实施例提供的基于雷达回波图的天气分析装置的原理图；
图4为本发明实施例提供的电子设备的原理图。
图标：301-对应关系模块；302-信息确定模块；303-概率确定模块；400-电子设备；401-通信接口；402-处理器；403-存储器；404-总线。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
雷达回波图又称雷达云图，是由气象雷达发射微波信号探测到的天气信息，再在雷达显示器上呈现的回波图像。雷达回波图中，从蓝色到紫色表示回波强度由小到大(10-70dBz)。目前，雷达回波图所包含的降水雷暴等天气信息只是准定性分析，例如，从不同颜色回波可以判断降雨强度，雨区范围、未来降雨强度和移动。但是，无法客观定量的显示降水、雷暴的时空分布情况，导致雷达回波图信息利用效率较低，而且对非专业人员来说，很难看懂雷达回波图分布情况。基于此，本发明提出一种基于雷达回波图的天气分析方法及装置，能够根据雷达回波图获取客观、定量的天气的概率分布信息，同时为非气象专业人员进行相关业务决策时提供更为明晰、简单的气象服务。
参见图1，一种基于雷达回波图的天气分析方法，包括：
步骤S101，预先根据目标区域的多个历史时刻的至少一个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，确定至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，雷达回波强度信息根据雷达回波图确定。
具体地，目标区域的雷达回波图可以是一个气象雷达探测所形成的雷达回波图，也可以是由多个气象雷达探测的雷达回波图所构成的拼图。每个目标区域设置多个观测点，在本实施例中观测点为人工气象观测站或自动气象站。其中，目标区域包含至少一个观测点。雷达回波图主要显示的是雷达回波强度，目标区域的雷达回波强度信息根据目标区域的雷达回波图确定。
指定天气类型的出现情况是由目标区域的多个观测点的自动气象站或人工气象观测站确定的，例如，降水的出现情况是由自动气象观测站确定的，而雷暴的出现情况需要人工观测确定。
在本实施例中指定天气类型优选的为降水及雷暴，可以进行进一步的细分，如将降水分为微量降水、小量降水、中量降水、大量降水，又例如，将雷暴分为：雷雨、雷电、远电及无雷电，其中远电为看见闪电但听不到雷声的天气现象。需要说明的是，本实施例的反演图指一种指定天气类型的反演图，如当前雷达回波图对应的小量降水反演图。
指定天气类型的出现情况通过气象观测站观测的样本数据获取；另外，由于我国幅员辽阔，每个地区降水、雷暴情况不同，对于降水性质(微量降水、小量降水、中量降水、大量降水)和雷暴性质(雷雨、雷电、远电及无雷电)的衡定标准不同，因此目标区域的指定天气类型的出现情况的判断标准有时需要根据当地气象部门的规定设定。
还需要说明的是，本实施例可以用于降水、雷暴、降雪、冰雹等天气。但是，气象雷达主要是对强对流天气的监测，本实施例主要针对的是强对流天气。冰雹属于强对流天气的一种，也是雷达监测的主要方向，但是对于我国大部分地区的某一定点观测点来说冰雹出现概率太小，可以分析的样本太少，而且对于冰雹来说，其三维结构特征及变化规律的分析更为复杂，因此当冰雹样本太少时，该方法不是太适用。也就是说，气象站获得的样本数据量越多，指定天气类型的出现情况的判断结果越准确。
本步骤首先获取目标区域的历史数据，指定天气类型的出现情况通过气象站获取相关的数据，雷达回波强度信息通过雷达回波图获取。通过对这些历史数据进行处理，得到他们的对应关系，即该对应关系指同一个观测点的同一个历史时刻的指定天气类型的出现情况的相关数据和雷达回波强度信息是一一对应的。通过这一对应关系得到某一观测点在某个雷达回波强度下的指定天气类型出现概率，确定多个雷达回波强度下的指定天气类型出现概率，得到这个观测点的每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系。
步骤S102，确定目标区域至少一个观测点中每个观测点的当前时刻的雷达回波强度信息。
具体地，获取当前的雷达回波图，从当前的雷达回波图中获取当前时刻的每个观测点的雷达回波强度信息，以根据当前的雷达回波强度信息确定指定天气类型的出现概率。
步骤S103，应用至少一个观测点中每个雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，确定至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率。
具体地，根据步骤S101得到的每个观测点中每个雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，以及步骤S102确定的当前雷达回波图中当前观测点的雷达回波强度，得到当前每个观测点的指定天气类型的出现概率。
例如，通过步骤S101得到第一观测点雷达回波强度值为20DB时，降水的出现概率为30％，第二观测点的降水的出现概率为40％；第一观测点雷达回波强度值为30DB时，降水的出现概率为50％，第二观测点的降水的出现概率为60％；那么，通过步骤S102确定当前的雷达回波图显示第一观测点和第二观测点的雷达回波强度值均为20DB时，那么，得到第一观测点的降水的出现概率为30％，第二观测点的降水的出现概率为40％。
本实施例通过雷达回波图获得雷达回波强度信息，通过气象站获得指定天气类型的出现情况，根据这些信息确定每个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系；然后，从获取的当前雷达回波图中确定当前每个观测点的雷达回波强度信息；最后，通过得到的对应关系和当前雷达回波强度信息，确定当前每个观测点的指定天气类型的出现概率。从而实现了雷达回波图的反演分析，从而得到指定天气类型出现概率的定量分布情况，为气象工作者提供更为准确、客观的天气分布信息，同时对非气象专业人员提供更为明晰、简单的气象服务。
可选地，上述步骤S101包括：
预先根据如下方式依次确定至少一个观测点中所有雷达回波强度值和指定天气类型出现概率的对应关系，得到至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，雷达回波强度信息包括雷达回波强度值：
预先从至少一个观测点中选择当前观测点；
根据多个历史时刻的当前观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，筛选大于第一雷达回波强度值的所有历史时刻的指定天气类型的出现情况；
根据大于第一雷达回波强度值的所有历史时刻的指定天气类型的出现情况，确定当前观测点第一雷达回波强度值和指定天气类型出现概率的对应关系。
具体地，根据获取的多个历史时刻的雷达回波图的数据，以及对应时刻的气象站观测样本数据，分别得到当前观测点多个历史时刻的雷达回波强度与指定天气类型出现情况的对应数据，也就是得到同一观测点同一历史时刻的雷达回波强度与指定天气类型出现情况的对应数据。从对应数据中筛选大于第一雷达回波强度值的对应数据，统计对应数据中指定天气类型出现概率。通过上述方法得到第二雷达回波强度值的对应数据，统计对应数据中指定天气类型出现概率。这样，就得到当前观测点的不同雷达回波强度值和指定天气类型出现概率的对应关系。
例如，从气象站观测样本数据中筛选雷达回波强度大于20DB的样本数据；确定筛选后的样本数据中，出现降水的样本数据；将出现降水的样本数量与总样本数量相除，得到20DB时出现降水的概率。同理，可得到20DB、30DB、40DB的雷达回波强度值下降雨出现的概率。
需要说明的是，观测点不同，雷达回波强度值与指定天气类型的出现概率的对应关系可能不同，也就是说第一观测点和第二观测点的雷达回波强度值均为20DB时，得到该第一观测点的降水的出现概率为30％，第二观测点的降水的出现概率为40％，两个观测点在同一雷达回波强度值下的降水出现概率并不同。
首先筛选大于某一雷达回波强度值的对应数据，然后计算指定天气类型的出现概率，从而得到该雷达回波强度值与指定天气类型的出现概率的对应关系；重复上述步骤，能够得到多个雷达回波强度值与指定天气类型的出现概率的对应关系。通过筛选样本数据得到的对应关系，结果更加的准确、客观、可靠，而且每个观测点下不同雷达回波强度值下的对应关系分别进行了计算，为准确分析每个观测点的指定天气类型的出现概率提供了数据基础。
可选地，确定至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率之后，还包括：
根据至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率，将当前时刻的雷达回波图中至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息转换为指定天气类型出现的概率；
对转换后的雷达回波图，按照指定天气类型出现的概率进行等值线分析，得到当前时刻雷达回波图的指定天气类型的反演图。
具体地，通过步骤S103得到的每个观测点的指定天气类型的出现概率之后，将当前雷达回波图中的每个观测点的雷达回波强度信息转换为指定天气类型出现的概率，然后进行等值线分析，得到当前雷达回波图的反演图。
例如，对某一目标区域多个历史时刻的雷达回波图与气象站的降水数据进行分析，得到每个观测点的每个雷达回波强度值下降水的出现概率，将当前的雷达回波图中的雷达回波强度值转换为降水出现概率，然后将相同概率进行连线，得到了当前雷达回波图对应的降水反演图。如图2所示，为某一区域雷达回波图降水反演图。
可选地，雷达回波强度信息还包括分布参数和/或结构参数；其中，分布参数为以至少一个观测点中当前观测点为中心的预设区域内，雷达回波强度值低于当前观测点的回波强度值的概率值；结构参数包括第一结构参数α和第二结构参数β；
基于下式计算第一结构参数α：
基于下式计算第二结构参数β：
上式中，γ为观测点的雷达回波强度值，Xi为所有以观测点为中心的预设区域格点网内低于γ的雷达回波强度值，Yi为所有以观测点为中心的预设区域格点网内高于γ的雷达回波强度值，m为Xi的个数，n为Yi的个数。
具体地，当气象站观测的指定天气类型的出现情况的样本数据较少时，还可通过增加分布参数和结构参数确定至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系。
优选地，分布参数和结构参数可以通过格点网(9×9或25×25，单位：公里)的方法进行计算。例如，对于分布参数，以观测点为中心，计算格点网内，雷达回波强度低于观测点回波强度的概率值；对于结构参数，Xi为所有以观测点为中心的格点网内低于γ的雷达回波强度值，Yi为所有以观测点为中心的格点网内高于γ的雷达回波强度值。
需要说明的是，分布参数和结构参数与雷达回波强度值是一一对应的关系。也就是说一个观测点的一个历史时刻对应一组雷达回波强度值、分布参数和结构参数。
优选地，在通过雷达回波强度值、分布参数和结构参数确定某一观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系时，可通过分类方法进行，例如K-均值、神经网络方法及相似分析方法。通过多维参数的分类方法得到当前观测点的不同雷达回波强度值、不同分布参数及不同结构参数条件下不同降水性质及雷暴性质的出现概率。
通过增加分布参数及结构参数，从而能够在气象站的样本数据较少时还可以进行雷达回波图的分析。例如，在降水、雷暴年发生次数较多，本地局地性降水、雷暴出现次数较多时，选取5至7年本地雷达回波图测量资料，以及不少于100个的降水、雷暴的样本，进行雷达回波强度值与指定天气类型出现概率的对应关系分析；在降水、雷暴年发生次数较少，降水、雷暴总样本不足时，进行雷达回波强度值、分布参数及结构参数与指定天气类型出现概率的对应关系分析。
本实施例的雷达回波图分析方法，还适用于卫星云图的反演分析。但是，由于卫星云图的分辨率较低(例如，有些卫星云图星下点分辨率在1-2公里之间)，时间分辨率也不够(多数云图在半小时到1小时一张)，不适用于强对流天气的监测，可以基于本实施例的方法利用卫星云图资料对降雨及降雪等天气进行反演分析。
雷达回波图可以反映降水、雷暴等天气的主要特征，但若客观、定量地分析雷达回波图，从中获得降水、雷暴的分布特征，需要考虑很多复杂的因素；而且，相同的雷达回波图在不同区域往往会有不同的天气分布。因此，本实施例通过提出雷达回波图与指定天气类型的地面观测资料对应关系分析方法，建立不同雷达回波强度中指定天气类型的反演方法，将指定天气类型出现概率的分布图代替目前常用的雷达回波强度分布图，给预报员提供更为客观、定量的降水、雷暴分布信息。同时，对于非气象专业人员进行相关业务决策时提供了更为明晰、简单的气象服务。
参见图3，本发明实施例提供的一种基于雷达回波图的天气分析装置，包括对应关系模块301、信息确定模块302和概率确定模块303；
对应关系模块301用于预先根据目标区域的多个历史时刻的至少一个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，确定至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，雷达回波强度信息根据雷达回波图确定；
信息确定模块302用于确定目标区域至少一个观测点中每个观测点的当前时刻的雷达回波强度信息；
概率确定模块303用于应用至少一个观测点中每个雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，确定至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率。
可选地，对应关系模块301包括选择模块、筛选模块、第一确定模块和第二确定模块；
第二确定模块用于预先根据选择模块、筛选模块和第一确定模块依次确定至少一个观测点中所有雷达回波强度值和指定天气类型出现概率的对应关系，得到至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，雷达回波强度信息包括雷达回波强度值：
选择模块用于预先从至少一个观测点中选择当前观测点；
筛选模块用于根据多个历史时刻的当前观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，筛选大于第一雷达回波强度值的所有历史时刻的指定天气类型的出现情况；
第一确定模块用于根据大于第一雷达回波强度值的所有历史时刻的指定天气类型的出现情况，确定当前观测点第一雷达回波强度值和指定天气类型出现概率的对应关系。
可选地，还包括转换模块和等值线模块；
转换模块用于根据至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率，将当前时刻的雷达回波图中至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息转换为指定天气类型出现的概率；
等值线模块用于对转换后的雷达回波图，按照指定天气类型出现的概率进行等值线分析，得到当前时刻雷达回波图的指定天气类型的反演图。
可选地，雷达回波强度信息还包括分布参数和/或结构参数；其中，分布参数为以至少一个观测点中当前观测点为中心的预设区域内，雷达回波强度值低于当前观测点的回波强度值的概率值；结构参数包括第一结构参数α和第二结构参数β；
基于下式计算第一结构参数α：
基于下式计算第二结构参数β：
上式中，γ为观测点的雷达回波强度值，Xi为所有以观测点为中心的预设区域低于γ的雷达回波强度值，Yi为所有以观测点为中心的预设区域高于γ的雷达回波强度值，m为Xi的个数，n为Yi的个数。
参见图4，本发明实施例还提供了一种电子设备400，包括通信接口401、处理器402、存储器403以及总线404，处理器402、通信接口401和存储器403通过总线404连接；上述存储器403用于存储支持处理器402执行上述绕射波成像方法的计算机程序，上述处理器402被配置为用于执行该存储器403中存储的程序。
可选地，本发明实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，程序代码使处理器执行如上述实施例中的绕射波成像方法。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种基于雷达回波图的天气分析方法，其特征在于，包括：
预先根据目标区域的多个历史时刻的至少一个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，确定所述至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，所述雷达回波强度信息根据雷达回波图确定；
确定所述目标区域所述至少一个观测点中每个观测点的当前时刻的雷达回波强度信息；
应用所述至少一个观测点中每个雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，确定所述至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先根据目标区域的多个历史时刻的至少一个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，确定所述至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，包括：
预先根据如下方式依次确定所述至少一个观测点中所有雷达回波强度值和指定天气类型出现概率的对应关系，得到所述至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，所述雷达回波强度信息包括雷达回波强度值：
预先从所述至少一个观测点中选择当前观测点；
根据多个历史时刻的当前观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，筛选大于第一雷达回波强度值的所有历史时刻的指定天气类型的出现情况；
根据所述大于第一雷达回波强度值的所有历史时刻的指定天气类型的出现情况，确定所述当前观测点第一雷达回波强度值和指定天气类型出现概率的对应关系。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率，将当前时刻的雷达回波图中至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息转换为指定天气类型出现的概率；
对转换后的雷达回波图，按照指定天气类型出现的概率进行等值线分析，得到当前时刻雷达回波图的指定天气类型的反演图。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述雷达回波强度信息还包括分布参数和/或结构参数；其中，所述分布参数为以所述至少一个观测点中当前观测点为中心的预设区域内，雷达回波强度值低于所述当前观测点的回波强度值的概率值；所述结构参数包括第一结构参数α和第二结构参数β；
基于下式计算第一结构参数α：
基于下式计算第二结构参数β：
上式中，γ为观测点的雷达回波强度值，Xi为所有以观测点为中心的预设区域低于γ的雷达回波强度值，Yi为所有以观测点为中心的预设区域高于γ的雷达回波强度值，m为Xi的个数，n为Yi的个数。
5.一种基于雷达回波图的天气分析装置，其特征在于，包括对应关系模块、信息确定模块和概率确定模块；
所述对应关系模块用于预先根据目标区域的多个历史时刻的至少一个观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，确定所述至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，所述雷达回波强度信息根据雷达回波图确定；
所述信息确定模块用于确定所述目标区域所述至少一个观测点中每个观测点的当前时刻的雷达回波强度信息；
所述概率确定模块用于应用所述至少一个观测点中每个雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，确定所述至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述对应关系模块包括选择模块、筛选模块、第一确定模块和第二确定模块；
所述第二确定模块用于预先根据选择模块、筛选模块和第一确定模块依次确定所述至少一个观测点中所有雷达回波强度值和指定天气类型出现概率的对应关系，得到所述至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息和指定天气类型出现概率的对应关系，所述雷达回波强度信息包括雷达回波强度值：
所述选择模块用于预先从所述至少一个观测点中选择当前观测点；
所述筛选模块用于根据多个历史时刻的当前观测点的雷达回波强度信息和指定天气类型的出现情况，筛选大于第一雷达回波强度值的所有历史时刻的指定天气类型的出现情况；
所述第一确定模块用于根据所述大于第一雷达回波强度值的所有历史时刻的指定天气类型的出现情况，确定所述当前观测点第一雷达回波强度值和指定天气类型出现概率的对应关系。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括转换模块和等值线模块；
所述转换模块用于根据所述至少一个观测点中每个的当前时刻的指定天气类型的出现概率，将当前时刻的雷达回波图中至少一个观测点中每个的雷达回波强度信息转换为指定天气类型出现的概率；
所述等值线模块用于对转换后的雷达回波图，按照指定天气类型出现的概率进行等值线分析，得到当前时刻雷达回波图的指定天气类型的反演图。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述雷达回波强度信息还包括分布参数和/或结构参数；其中，所述分布参数为以所述至少一个观测点中当前观测点为中心的预设区域内，雷达回波强度值低于所述当前观测点的回波强度值的概率值；所述结构参数包括第一结构参数α和第二结构参数β；
基于下式计算第一结构参数α：
基于下式计算第二结构参数β：
上式中，γ为观测点的雷达回波强度值，Xi为所有以观测点为中心的预设区域低于γ的雷达回波强度值，Yi为所有以观测点为中心的预设区域高于γ的雷达回波强度值，m为Xi的个数，n为Yi的个数。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至4任一项所述的方法的步骤。
10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1至4任一所述方法。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110673146A (zh) * 2019-10-12 2020-01-10 上海眼控科技股份有限公司 气象预测图检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN110850414A (zh) * 2019-11-26 2020-02-28 北京天元创新科技有限公司 降雨预警方法及装置
CN111239739A (zh) * 2020-01-10 2020-06-05 上海眼控科技股份有限公司 气象雷达回波图预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111983729A (zh) * 2020-08-20 2020-11-24 上海眼控科技股份有限公司 天气现象确定方法、装置、计算机设备和介质
CN113447724A (zh) * 2021-03-09 2021-09-28 中国气象科学研究院 闪电活动判别方法和系统
CN115542431A (zh) * 2022-11-25 2022-12-30 成都远望探测技术有限公司 一种基于地基云雷达和卫星数据的对流初生监测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104537083A (zh) * 2014-12-31 2015-04-22 北京奇虎科技有限公司 一种基于电子地图的降水预测方法及装置
CN104950186A (zh) * 2014-03-31 2015-09-30 国际商业机器公司 雷电预测的方法和装置
CN109799550A (zh) * 2019-03-20 2019-05-24 北京百度网讯科技有限公司 用于预测降雨强度的方法和装置
KR20190057013A (ko) * 2017-11-17 2019-05-27 한국외국어대학교 연구산학협력단 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템과 이를 이용하는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104950186A (zh) * 2014-03-31 2015-09-30 国际商业机器公司 雷电预测的方法和装置
CN104537083A (zh) * 2014-12-31 2015-04-22 北京奇虎科技有限公司 一种基于电子地图的降水预测方法及装置
KR20190057013A (ko) * 2017-11-17 2019-05-27 한국외국어대학교 연구산학협력단 상세기상 예측정보 실시간 운영 시스템과 이를 이용하는 폭염 및 열대야 영향 예보 활용 방법
CN109799550A (zh) * 2019-03-20 2019-05-24 北京百度网讯科技有限公司 用于预测降雨强度的方法和装置

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110673146A (zh) * 2019-10-12 2020-01-10 上海眼控科技股份有限公司 气象预测图检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN110850414A (zh) * 2019-11-26 2020-02-28 北京天元创新科技有限公司 降雨预警方法及装置
CN111239739A (zh) * 2020-01-10 2020-06-05 上海眼控科技股份有限公司 气象雷达回波图预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111983729A (zh) * 2020-08-20 2020-11-24 上海眼控科技股份有限公司 天气现象确定方法、装置、计算机设备和介质
CN113447724A (zh) * 2021-03-09 2021-09-28 中国气象科学研究院 闪电活动判别方法和系统
CN113447724B (zh) * 2021-03-09 2022-07-29 中国气象科学研究院 闪电活动判别方法和系统
CN115542431A (zh) * 2022-11-25 2022-12-30 成都远望探测技术有限公司 一种基于地基云雷达和卫星数据的对流初生监测方法
CN115542431B (zh) * 2022-11-25 2023-03-10 成都远望探测技术有限公司 一种基于地基云雷达和卫星数据的对流初生监测方法

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