CN111626595A - 人工影响天气作业效果评估方法 - Google Patents

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CN111626595A CN202010440394.8A CN202010440394A CN111626595A CN 111626595 A CN111626595 A CN 111626595A CN 202010440394 A CN202010440394 A CN 202010440394A CN 111626595 A CN111626595 A CN 111626595A
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Abstract

本发明涉及人工影响天气作业效果评测，尤其涉及人工影响天气作业效果评估方法。所述方法，包括如下步骤，S1、划分人工作业影响区；S2、确定对比区；S3、进行人工作业；S4、设定人工作业影响区平均降水量
Figure DDA0002503860630000011
各个对比区平均降水量
Figure DDA0002503860630000012
将各个对比区平均降雨量分别与人工作业影响区平均降雨量进行对比分别获得人工作业影响区对应各个对比区的平均降雨量的增量；对平均降雨量的增量进行判读，判定人工作业影响区的人工影响效果。本方法适用于人工增雨(雪)作业、人工消雨(雪)作业、人工消雾霾等效果的检验。

Description

人工影响天气作业效果评估方法
技术领域
本发明涉及人工影响天气作业效果评测，尤其涉及人工影响天气作业效果评估方法。
背景技术
所谓人工增雨，主要是根据各类云的特点，影响其水分循环的某些环节以提高降水效率，破环胶性稳定状态，以达到增加降水的目的。改变云的这种粒子尺度、相态等均一的胶性稳定状态的做法是目前人工增雨最常用的方法，同时还可以通过释放能量影响大气运动，提出的“动力催化”方法就是通过在积云过冷区过量播撒人工冰核放出大量潜热以增强云中上升气流，促使云体发展从而有较大的增雨。而人工增雨的效果检验是人工增雨不可避免、难以回避的重要环节之一，由于评估对象的不确定性及周围时空条件的复杂多变，使得效果检验面临诸多困难。
目前国际上可接受的检验播云效果的方法为随机化试验，由于该方法需要较长的试验周期和大量的样本，且方法本身难以避免少数极值的影响，并要求放弃一部分作业机会，导致在实际作业中很难应用，主要用于研究工作。划定目标区和对比区的非随机化播云方法需配合多种统计方法对资料进行统计分析，对业务性作业来说，具有花费少、易获取播云效果信息的特点，但由于受历史资料限制及自然降水在空间和时间分布上存在巨大差异，使得这些方法难以客观定量的评价人工增雨的效果必须进一步通过功效、准确度和灵敏度分析来选择确定统计方案。数值模式分析方法是在模式中合理的描述自然云和降水的发展过程以及人工催化后云和降水的物理过程，通过在相同的初始条件下求解催化与不催化条件下云和降水宏观、微观结构、发展过程以及人工催化的微物理效应和动力效应分析人工播云后的效果，由于模式本身存在的对流起动、计算范围选取及人工影响作用的加入使得模式分析方法存在诸多问题。
人工增雨作业效果的物理检验是通过对云降水过程物理参量的系列监测，获得人工催化后应该发生的各项物理变化的证据。物理检验为评估人工增雨的效果提供物理依据，目前已被国内外许多重大项目作为效果检验的重要组成部分加以重视。人工增雨的效果评价经历了从单纯依赖统计检验到重新注重物理证据，学会如何正确设计作业方案，探索物理因子同统计检验结合一体的试验研究和业务性作业的过程。物理检验包括对云的宏微观特征观测和催化剂示踪观测，而这些存在着很大的难点与问题，其中对自然云的物理本底特征的详细了解是物理检验的基础，需要做大量的自然本底观测，云中小尺度涡旋造成的小尺度起伏变化与人工影响的尺度相似，不易区分，为效果检验增加难度；实时跟踪人工影响区进行微结构观测，对冰晶的进一步增长的跟踪观测需要雷达、观测站数据、卫星等遥感技术在物理检验上的应用。
人为影响效果的准确评估是社会和公众对这项活动支持和投入的依据。同时，人工影响天气理论和方法是否正确，只有通过评估的效果来检验，所以，作业效果的科学检验又可以促进人工影响天气理论和方法的发展。
发明内容
本发明就是针对现有技术的不足，提供一种人工影响天气作业的评估方法。本发明采用区域对比分析的方法进行评估效果，假设作业期自然降水量的空间分布在统计上是均匀的，以同期对比区实测降水量作为作业影响区自然降水量的估计值，然后与其实测降水量作比较，得出人工增雨效果。
本发明提供的技术方案是：
人工影响天气作业效果评估方法，包括如下步骤，
S1、取直角坐标系,x轴为水平风向,y轴垂直于水平风向,坐标原点取作业点,则抛物线所包围的区域就作为人工作业影响区；
S2、根据作业云的移向，在人工作业影响区的上风方和侧风方，依据人工作业影响区范围大小选定一个同样大小的区域作为人工作业对比区，且规定人工作业影响区和各个对比区彼此间隔设定距离；
S3、进行人工作业；从CMACast获取国家站、区域站分钟雨量、激光雨滴谱数据，并累加为10min，时间范围：作业前后3小时。以及激光测风雷达的数据，获取实时风速风向数据。
S4、设定人工作业影响区平均降水量
Figure BDA0002503860610000031
各个对比区平均降水量
Figure BDA0002503860610000032
将各个对比区平均降雨量分别与人工作业影响区平均降雨量进行对比分别获得人工作业影响区对应各个对比区的平均降雨量的增量；
若各个平均降雨量的增量均小于等于零时，则证明该次人工影响作业效果不明显；
若各个平均降雨量的增量有大于零的数值时，对比区的平均降雨量的增量分别除以该对比区的平均降雨量获得的比值数组；
若该比值数组中各个数值有大于设定的阈值的数值，则证明该次人工影响作业效果明显，并选最大数值对应的对比区作为核准对比区，计算得出人工影响区降雨量增量为该对比区的平均降雨量的增量乘以影响区面积S；
倘若该比值数组中各个数值均小于等于设定的阈值，则证明该次人工影响作业效果一般，选取各个对比区中比值最大者作为核准对比区，计算得出人工影响区降雨量增量为该对比区的平均降雨量的增量乘以影响区面积S。
具体的，采用半定量抛物线方法，来测算人工作业影响区范围：
y2＝P[x+(a2/P)]
x＝u*t
其中，x轴为水平风向，y轴垂直于水平风向,u为水平风速,a为火箭水平射距，P为抛物线形状系数，坐标原点取作业点，则抛物线所包围的区域就作为人工作业影响区。
优选的，其中积状云P值取1.0-1.5，积层混合云P值取1.5-2.0。
具体的，还包括如下步骤，
人工作业前，测定人工作业影响区和各个对比区进行红外图像采集，并基于图像识别与灰度算法对各个区域云图图像的进行数值化展示，得到人工作业影响区和各个对比区的云图图像平均灰度数据组QY1、QD1、QD2、QD3；
人工作业后，测定人工作业影响区和各个对比区进行红外图像采集，并基于图像识别与灰度算法对各个区域云图图像的进行数值化展示，得到人工作业影响区和各个对比区的云图图像平均灰度数据H Y1、HD1、HD2、HD3；
设人工作业影响区平均降水量
Figure BDA0002503860610000041
对比区平均降水量
Figure BDA0002503860610000042
影响区面积S，则人工作业影响区降雨量增量W为
Figure BDA0002503860610000043
其中，平均降雨量取作业后3小时；Ai＝(H Y1-QY1)/(H Di-QDi)，i为对比区的编号。
具体的，规定人工作业影响区和各个对比区彼此间隔10-100km。
本方法适用于人工增雨(雪)作业、人工消雨(雪)作业、人工消雾霾等效果的检验。本发明通过引入Ai因子，提高了预测人工作业影响降雨量增量的数值准确性。由于不同区域中云层的水汽浓度不同，不同区域降雨量的变化量也由于各种原因会产生较大的差距，人工作业影响区与对比区在降雨后，使得云层中水汽的浓度及温度发生的较大变化，通过引入红外图像的数值化展示，消除了由于云层水汽浓度不均造成的降雨量不同数据偏差的问题。
附图说明
图1为人工作业影响区示意图；
图2为人工作业影响区与对比区的示意图；
图3为人工作业时雷达回拨分布图，
图4为人工作业时累积雨量分布图；
图5为人工作业影响区与核定对比区累积雨量图。
图6为人工作业影响区与核定对比区雷达回波直方图初次作业时次；
图7为人工作业影响区与核定对比区雷达回波直方图第2电次作业后半小时；
图8为人工作业影响区与核定对比区雷达回波直方图作业全部结束后半小时。
图中黑色圆点为地面作业点。
具体实施方式
人工影响天气作业效果评估方法，包括如下步骤，
S1、取直角坐标系,x轴为水平风向,y轴垂直于水平风向,坐标原点取作业点,则抛物线所包围的区域就作为人工作业影响区；采用半定量抛物线方法，来测算人工作业影响区范围：
y2＝P[x+(a2/P)]
x＝u*t
其中，x轴为水平风向，y轴垂直于水平风向,u为水平风速,a为火箭水平射距，P为抛物线形状系数，坐标原点取作业点，则抛物线所包围的区域就作为人工作业影响区。其中积状云P值取1.0-1.5，积层混合云P值取1.5-2.0。
S2、根据作业云的移向，在人工作业影响区的上风方和侧风方，依据人工作业影响区范围大小选定一个同样大小的区域作为人工作业对比区，且规定人工作业影响区和各个对比区彼此间隔设定距离；规定人工作业影响区和各个对比区彼此间隔10-100km。
人工作业前，测定人工作业影响区和各个对比区进行红外图像采集，并基于图像识别与灰度算法对各个区域云图图像的进行数值化展示，得到人工作业影响区和各个对比区的云图图像平均灰度数据组QY1、QD1、QD2、QD3。
S3、进行人工作业；从CMACast获取国家站、区域站分钟雨量、激光雨滴谱数据，并累加为10min，时间范围：作业前后3小时。以及激光测风雷达的数据，获取实时风速风向数据。
人工作业后，测定人工作业影响区和各个对比区进行红外图像采集，并基于图像识别与灰度算法对各个区域云图图像的进行数值化展示，得到人工作业影响区和各个对比区的云图图像平均灰度数据H Y1、HD1、HD2、HD3。
S4、设定人工作业影响区平均降水量
Figure BDA0002503860610000061
各个对比区平均降水量
Figure BDA0002503860610000062
将各个对比区平均降雨量分别与人工作业影响区平均降雨量进行对比分别获得人工作业影响区对应各个对比区的平均降雨量的增量；
若各个平均降雨量的增量均小于等于零时，则证明该次人工影响作业效果不明显；
若各个平均降雨量的增量有大于零的数值时，对比区的平均降雨量的增量分别除以该对比区的平均降雨量获得的比值数组；
若该比值数组中各个数值有大于设定的阈值的数值，则证明该次人工影响作业效果明显，并选最大数值对应的对比区作为核准对比区，计算得出人工影响区降雨量增量；
倘若该比值数组中各个数值均小于等于设定的阈值，则证明该次人工影响作业效果一般，选取各个对比区中比值最大者作为核准对比区，计算得出人工影响区降雨量增量。
设人工作业影响区平均降水量
Figure BDA0002503860610000071
对比区平均降水量
Figure BDA0002503860610000072
影响区面积S，则人工作业影响区降雨量增量W为
Figure BDA0002503860610000073
其中，平均降雨量取作业后3小时；Ai＝(H Y1-QY1)/(H Di-QDi)，i为对比区的编号。
发明人为了验证本发明的技术效果进行了实践操作。
2018年5月16日，宿州市各级气象部门抓住有利天气条件在市区、萧县和灵璧县组织开展了人工增雨地面作业3点次，发射火箭弹40枚，详见表1。
表1 2018年5月16日安徽省地面作业信息统计表
Figure BDA0002503860610000074
通过图3可知，人工作业影响区有降水回波存在，强度为30～45dBZ，有一定的增雨作业条件，考虑云团由西南向东北方向移动，作业方位角为西南-西方向，作业仰角为60-65，根据探空和火箭弹道数据，可知此次人工作业高度约5-6km，位于过冷层，且作业时机较好，作业过程合理。根据回波移动方向，并遵循对比区位于人工作业影响区侧风方或上风方为宜，所选的人工作业影响区和对比区如图3所示，对比区位于人工作业影响区的上风方向，相距50km以上，两者互相不受影响。
通过直观对比物理检验。采用雷达资料进行直观对比物理检验方法，对比了人工作业中和人工作业后人工作业影响区和对比区雷达参数变化，见图6-8，可以看出人工作业后，人工作业开始时人工作业影响区比对比区平均回波强度略低，作业后半小时目标区雷达回波强度较对比区更强，后期维持的时间也更长，此次过程作业有物理相应作业效果。
对人工作业影响区降水量增量的计算
人工作业影响区：
影响区面积:8081.59平方公里
平均雨量:11.63毫米
最大雨量:42.6毫米
总降水量:9398.88万吨。
对比区：
对比区面积:8095.13平方公里
平均雨量:9.18毫米
最大雨量:40.4毫米
总降水量:7431.33万吨
人工作业影响区降水量增量计算：
人工作业前，测定人工作业影响区和选定对比区进行红外图像采集，并基于图像识别与灰度算法对各个区域云图图像的进行数值化展示，得到人工作业影响区和对比区的云图图像平均灰度数据组QY1＝1.012、QD1＝1.019；
人工作业后，测定人工作业影响区和选定对比区进行红外图像采集，并基于图像识别与灰度算法对各个区域云图图像的进行数值化展示，得到人工作业影响区和对比区的云图图像平均灰度数据H Y1＝0.873、HD1＝0.889；
Ai＝(H Y1-QY1)/(H Di-QDi)＝1.069。
区域云图图像灰度化和二值化，灰度图像在RGB模型中R＝G＝B，每个像素点只需一个字节存放灰度值，灰度范围为0-255，将试纸条图像上的像素点的灰度值设置为0或255这两个极点，对区域云图图像像素点灰度值算法采用加权平均法来求解，加权系数为Gray＝0.150*B+0.625*G+0.225*R，获得该区域的灰度显色数值；
设人工作业影响区平均降水量
Figure BDA0002503860610000091
对比区平均降水量
Figure BDA0002503860610000092
影响区面积S，则人工作业影响区降雨量增量W为
Figure BDA0002503860610000093
其中，平均降雨量取作业后3小时；Ai＝(H Y1-QY1)/(H Di-QDi)，i为对比区的编号。
则人工影响区降雨量增量W＝1980.08*1.069＝2116.70万吨
增雨率:(11.63-9.18)*1.069/9.18＝28.53％
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (5)

1.人工影响天气作业效果评估方法，其特征在于，包括如下步骤，
S1、取直角坐标系,x轴为水平风向,y轴垂直于水平风向,坐标原点取作业点,则抛物线所包围的区域就作为人工作业影响区；
S2、根据作业云的移向，在人工作业影响区的上风方和侧风方，依据人工作业影响区范围大小选定一个同样大小的区域作为人工作业对比区，且规定人工作业影响区和各个对比区彼此间隔设定距离；
S3、进行人工作业；
S4、设定人工作业影响区平均降水量
Figure FDA0002503860600000011
各个对比区平均降水量
Figure FDA0002503860600000012
将各个对比区平均降雨量分别与人工作业影响区平均降雨量进行对比分别获得人工作业影响区对应各个对比区的平均降雨量的增量；
若各个平均降雨量的增量均小于等于零时，则证明该次人工影响作业效果不明显；
若各个平均降雨量的增量有大于零的数值时，对比区的平均降雨量的增量分别除以该对比区的平均降雨量获得的比值数组；
若该比值数组中各个数值有大于设定的阈值的数值，则证明该次人工影响作业效果明显，并选最大数值对应的对比区作为核准对比区，计算得出人工影响区降雨量增量为该对比区的平均降雨量的增量乘以影响区面积S；
倘若该比值数组中各个数值均小于等于设定的阈值，则证明该次人工影响作业效果一般，选取各个对比区中比值最大者作为核准对比区，计算得出人工影响区降雨量增量为该对比区的平均降雨量的增量乘以影响区面积S。
2.根据权利要求1所述人工影响天气作业效果评估方法，其特征在于，
采用半定量抛物线方法，来测算人工作业影响区范围：
y2＝P[x+(a2/P)]
x＝u*t
其中，x轴为水平风向，y轴垂直于水平风向,u为水平风速,a为火箭水平射距，P为抛物线形状系数，坐标原点取作业点，则抛物线所包围的区域就作为人工作业影响区。
3.根据权利要求2所述人工影响天气作业效果评估方法，其特征在于，其中积状云P值取1.0-1.5，积层混合云P值取1.5-2.0。
4.根据权利要求1所述人工影响天气作业效果评估方法，其特征在于，还包括如下步骤，
人工作业前，测定人工作业影响区和各个对比区进行红外图像采集，并基于图像识别与灰度算法对各个区域云图图像的进行数值化展示，得到人工作业影响区和各个对比区的云图图像平均灰度数据组QY1、QD1、QD2、QD3；
人工作业后，测定人工作业影响区和各个对比区进行红外图像采集，并基于图像识别与灰度算法对各个区域云图图像的进行数值化展示，得到人工作业影响区和各个对比区的云图图像平均灰度数据H Y1、HD1、HD2、HD3；
设人工作业影响区平均降水量
Figure FDA0002503860600000021
对比区平均降水量
Figure FDA0002503860600000022
影响区面积S，则人工作业影响区降雨量增量W为
Figure FDA0002503860600000023
其中，平均降雨量取作业后3小时；Ai＝(H Y1-QY1)/(H Di-QDi)，i为对比区的编号。
5.根据权利要求1所述人工影响天气作业效果评估方法，其特征在于，规定人工作业影响区和各个对比区彼此间隔10-100km。
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