CN117129997A - 基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法 - Google Patents

基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，属于气象识别技术领域。具体如下：将双偏振雷达的基数据进行质量控制，基于相关系数及信噪比参数剔除非气象回波，生成基础雷达数据；根据所述基础雷达数据进行三维格点处理，通过将极坐标格点数据进行笛卡尔坐标转换，生成空间分辨率均匀的三维格点数据；根据所述三维格点数据进行段识别，生成段特征量；根据所述段特征量，识别二维分量，生成二维分量特征量；根据所述二维分量，根据高度层依次进行不同层高的足合成。实现对强对流风暴的定量化分析，解决国内此类双偏振雷达产品的空缺，为强对流风暴的监测预警提供有力手段。

Description

基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法
技术领域
本发明涉及基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，属于气象识别技术领域。
背景技术
强对流天气具有空间尺度小、突发性强、发展演变迅速的特点，防御难度大且破坏力强。针对引发强对流天气的对流风暴进行识别，提取其形态特征，能有效提高对强对流天气的预报、预警水平，对于防灾、减灾意义重大。
双偏振雷达的偏振参数特征可指示对流风暴内部的动力和微物理过程，差分相移率足()足作为对流风暴中常见的双偏振雷达特征之一，对于对流风暴的发展过程具有重要的指示意义。降水粒子在下降过程中发生融化及蒸发作用，导致/>值迅速增大，从而在对流风暴的低层出现/>足现象。Romine等(2008)通过对一次超级单体龙卷的观测分析发现，并且/>足与地面冰雹的出现位置配合较好。
目前我国正在进行天气雷达网的双偏振体制升级，以进一步提高对短时强降水、雷暴大风和冰雹等灾害性天气的监测预报预警能力。但在实际预报业务尚无针对Kdp足进行自动识别的客观方法，导致在实际预报业务中无法针对Kdp足的三维结构进行自动识别，只能够进行事后的分析，无法进行实时定量化分析。
发明内容
本发明目的是提供了一种基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，实现对强对流风暴的定量化分析，解决国内此类双偏振雷达产品的空缺，为强对流风暴的监测预警提供有力手段。
本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
步骤1：将双偏振雷达的基数据进行质量控制，基于相关系数及信噪比参数剔除非气象回波，生成基础雷达数据；
步骤2：根据所述基础雷达数据进行三维格点处理，通过将极坐标格点数据进行笛卡尔坐标转换，生成空间分辨率均匀的长度和宽度相等的三维格点数据；
步骤3：根据所述三维格点数据进行段识别，生成/>段特征量；
步骤4：根据所述段特征量，识别/>二维分量，生成/>二维分量特征量；
步骤5：根据所述二维分量，根据高度层依次进行不同层高的/>足合成。
优选的，所述段识别，生成/>段特征量，具体方式如下：
沿笛卡尔坐标系X轴方向检索每层值大于等于1°/km的三维格点，将连续的多个/>值大于等于1°/km的三维格点划分为一个/>段；
计算并保存段的特征量，所述特征量包括：起始坐标、结束坐标、/>段中/>值的最大值及其坐标，并根据/>段起始坐标、结束坐标计算/>段长度。
优选的，两段之间距离小于两个格点长度时，将两/>段合并为一个/>段。
建议可以补充下，该算法的各个识别阈值是动态可调的，可根据适用区域的实际情况进行本地化的调整
优选的，所述识别二维分量，生成/>二维分量特征量，具体方式如下：
沿笛卡尔坐标系Y轴方向将检索相邻两高度层的段，将相邻两高度层的/>段宽度重叠距离大于两个格点宽度的/>段拼接为/>二维分量；
筛选二维分量；将/>段小于2个或面积小于十六个格点面积的/>二维分量去除；
将筛选后的二维分量计算并保存其特征量，所述特征量包括：/>二维分量的面积、/>二维分量的几何中心坐标和/>二维分量中/>值最大值及其坐标。
优选的，所述二维分量的面积具体计算方式如下：根据当前/>二维分量中每个/>段长度与宽度的乘积得到每个/>段面积，将每个/>段面积相加得到/>二维分量的面积；
所述二维分量的几何中心坐标的选取方式如下：根据当前/>二维分量中/>段的X轴坐标，确定当前/>二维分量沿X轴方向宽度，并选取当前/>二维分量X轴方向的中心点作为几何中心坐标的X轴坐标；根据当前/>二维分量中/>段的Y轴坐标，确定当前二维分量沿Y轴方向宽度，并选取当前/>二维分量Y轴方向的中心点作为几何中心坐标的Y轴坐标；
所述二维分量中/>值最大值及其坐标具体选取方式如下：比较当前/>二维分量中每个/>段的/>最大值及其坐标，选取其中/>最大值及其坐标作为/>二维分量中/>值最大值及其坐标。
优选的，所述根据高度层依次进行不同层高的足合成，具体方式如下：
根据雷达仰角，检索各高度层的二维分量，从零度层开始依次对相邻高度层的二维分量进行关联检验；将彼此关联的/>二维分量组合为三维的/>足，所述/>计算并保存其特征量，包括：/>足体积、/>足顶高、/>足底高、/>足垂直方向伸展高度、/>足中/>值的最大值的数值及其所在的坐标；
所述足的体积计算方式如下：根据当前/>足中每个层高的/>二维分量的面积相加得到/>足的体积；
所述足顶高为/>足Z轴坐标的最大值，所述/>足底高为/>足Z轴坐标的最小值，/>足垂直方向伸展高度为/>足顶高与/>足底高差值；
所述足中/>值的最大值的数值及其所在的坐标具体选取方式如下：比较当前/>中中每个/>二维分量的/>最大值及其坐标，选取其中/>最大值及其坐标作为足中/>值最大值及其坐标。
优选的，所述对相邻高度层的二维分量进行关联检验，具体方式如下：
以当前高度层的二维分量为中心，以5km为半径检索相邻高度层的/>二维分量，如果以5km为半径检索相邻高度层的/>二维分量检索到/>二维分量，则将检索到的二维分量与当前高度层的/>二维分量关联，停止当前高度层的/>二维分量关联检验；
如果以5km为半径检索相邻高度层的二维分量未检索到/>二维分量，则继续以7.5km为半径检索相邻高度层的/>二维分量，如果以7.5km为半径检索相邻高度层的二维分量检索到/>二维分量，则将检索到的/>二维分量与当前高度层的/>二维分量关联，停止当前高度层的/>二维分量关联检验；
如果以7.5km为半径检索相邻高度层的二维分量未检索到/>二维分量，则继续以10km为半径检索相邻高度层的/>二维分量，将检索到的/>二维分量与当前高度层的/>二维分量关联，停止当前高度层的/>二维分量关联检验。
一种基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法。
一种存储介质，存储有程序指令所述程序指令在运行时，执行所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法。
本发明的优点在于：本发明实现对足的客观定量识别，能有效填补这一技术空缺。本/>足识别算法基从一维的/>段识别出发、获得二维的/>分量，进而实现对三维足的识别，算法充分考虑了对流风暴的三维形态特征，并可输出/>足的结构参数，为对流风暴的定量分析提供了有力工具。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明足识别算法流程结构示意图。
图2为本发明极坐标数据在垂直方向的选取示意图。
图3为本发明段识别示意图。
图4为本发明二维分量识别示意图。
图5为本发明足识别示意图。
图6为本发明基于对流风暴的双偏振雷达足识别装置示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
如图1所示，一种基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，具体实施方式如下：
1、雷达基数据预处理：
如图2所示，将双偏振雷达的基数据进行质量控制，基于相关系数及信噪比参数剔除非气象回波，生成基础雷达数据。根据所述基础雷达数据进行三维格点处理，生成均匀格点数据。将所述均匀格点数据进行笛卡尔坐标转换，生成空间分辨率均匀的三维格点数据。
图1中格点(r, a, e)表明该格点位于距离雷达斜距r、方位角a、仰角e处，其上下相邻的仰角层分别是e2和e1。当e<20°时r随e值的变化较小，因此经该点与上下仰角的交点分别为(r, a, e2)和(r, a, e1)。在水平方向，通过该点与上下两层仰角的交点分别为(r1,a, e2)和(r2, a, e1)。该格点的数值可以由这四个格点的数值通过线性插值而得到。最终获得雷达周围150km范围内40×1200×1200的三维格点数据，其水平和垂直分布率均为250m。
2、识别段：
如图3所示，根据所述三维格点数据进行段识别，生成/>段特征量。沿x轴方向搜索/>值≥1°/km的格点，这些格点的持续长度L需满足一定阈值(1km)。由于质控等原因可能导致风暴内部的/>段出现短暂的中断，当两个/>段之间的距离小于0.5km时，则将二者合并为一个/>段。
现有S波段雷达的径向分辨率为250m，0.5km即2个格点的距离，对于段的认定阈值是1km，同时，在质控过程中，很容易出现/>参数被剔除导致大于1°/km的数值不连续的情况，引入了这个判定条件，即只是短暂中断不影响对kdp段的判断。
针对所识别出来的段，计算并保存其特征量。特征量包括起始坐标、结束坐标、段中/>值的最大值及其坐标，并根据/>段起始坐标、结束坐标计算/>段长度。
3、识别二维分量：
如图4所示，根据所述段特征量，识别/>二维分量，生成/>二维分量特征量。当/>段的识别工作完成后，按照一定的规律及要求对/>段进行组合就可获得/>二维分量。沿着y轴方向搜索各/>段以组成/>二维分量。在y轴上相邻的两个/>段之间需要有一定的重叠距离(0.5km)。一个/>二维分量至少应包含一定数量(2个)的/>段，且二维分量的面积需达到一定的阈值(1km2)，即剔除只有单独/>段，该阈值是动态可调的，可根据适用区域的实际情况进行本地化的调整。
将筛选后的二维分量计算并保存其特征量，所述特征量包括：/>二维分量的面积、/>二维分量的几何中心坐标和/>二维分量中/>值最大值及其坐标。
所述二维分量的面积具体计算方式如下：根据当前/>二维分量中每个/>段长度与宽度的乘积得到每个/>段面积，将每个/>段面积相加得到/>二维分量的面积；
所述二维分量的几何中心坐标的选取方式如下：根据当前/>二维分量中/>段的X轴坐标，确定当前/>二维分量沿X轴方向宽度，并选取当前/>二维分量X轴方向的中心点作为几何中心坐标的X轴坐标；根据当前/>二维分量中/>段的Y轴坐标，确定当前二维分量沿Y轴方向宽度，并选取当前/>二维分量Y轴方向的中心点作为几何中心坐标的Y轴坐标；
所述二维分量中/>值最大值及其坐标具体选取方式如下：比较当前/>二维分量中每个/>段的/>最大值及其坐标，选取其中/>最大值及其坐标作为/>二维分量中/>值最大值及其坐标。
4、足合成：
如图5根据所述二维分量，根据高度层依次进行不同层高的/>足合成。根据雷达仰角，检索各高度层的/>二维分量，从零度层开始依次对相邻高度层的/>二维分量进行关联检验；以当前高度层的/>二维分量为中心，依次以5km、7.5km和10km为半径检索相邻高度层的/>二维分量，将检索到的/>二维分量与当前高度层的/>二维分量关联；
如果以5km为半径检索相邻高度层的二维分量检索到/>二维分量，则将检索到的/>二维分量与当前高度层的/>二维分量关联；
如果以5km为半径检索相邻高度层的二维分量未检索到/>二维分量，则继续以7.5km为半径检索相邻高度层的/>二维分量，如果以7.5km为半径检索相邻高度层的二维分量检索到/>二维分量，则将检索到的/>二维分量与当前高度层的/>二维分量关联；
如果以7.5km为半径检索相邻高度层的二维分量未检索到/>二维分量，则继续以10km为半径检索相邻高度层的/>二维分量，将检索到的/>二维分量与当前高度层的/>二维分量关联。
将彼此关联的二维分量组合为三维的/>足，所述/>计算并保存其特征量，包括：/>足体积、/>足顶高、/>足底高、/>足垂直方向伸展高度、/>足中/>值的最大值的数值及其所在的坐标；
所述足的体积计算方式如下：根据当前/>足中每个层高的/>二维分量的面积相加得到/>足的体积；
所述足顶高为/>足Z轴坐标的最大值，所述/>足底高为/>足Z轴坐标的最小值，/>足垂直方向伸展高度为/>足顶高与/>足底高差值；
所述足中/>值的最大值的数值及其所在的坐标具体选取方式如下：比较当前/>中中每个/>二维分量的/>最大值及其坐标，选取其中/>最大值及其坐标作为足中/>值最大值及其坐标。
图4是一个三维足的结构简图，从垂直剖面可以看到该/>足由5个/>二维分量组成，每个二维分量均位于不同的高度层上，且各高度层存在相邻关系。由俯视图则可看到每个二维分量的几何中心水平投影相隔不远，且其相互距离位于检索半径内，即可组成一个三维的/>足。
结合图6所示，本公开实施例提供一种基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别装置300，包括处理器（processor）304和存储器（memory）301。可选地，该装置还可以包括通信接口（Communication Interface）302和总线303。其中，处理器304、通信接口302、存储器301可以通过总线303完成相互间的通信。通信接口302可以用于信息传输。处理器304可以调用存储器301中的逻辑指令，以执行上述实施例的用于…的方法。
此外，上述的存储器301中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
存储器301作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器304通过运行存储在存储器301中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中用于…的方法。
存储器301可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器301可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。
一种存储介质，存储有程序指令所述程序指令在运行时，执行所述的基于对流风暴的双偏振雷达足识别方法。
上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。
本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将双偏振雷达的基数据进行质量控制，基于相关系数及信噪比参数剔除非气象回波，生成基础雷达数据；
步骤2：根据所述基础雷达数据进行三维格点处理，通过将极坐标格点数据进行笛卡尔坐标转换，生成空间分辨率均匀的长度和宽度相等的三维格点数据；
步骤3：根据所述三维格点数据进行段识别，生成/>段特征量；
步骤4：根据所述段特征量，识别/>二维分量，生成/>二维分量特征量；
步骤5：根据所述二维分量，根据高度层依次进行不同层高的/>足合成。
2.根据权利要求1所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，其特征在于，所述段识别，生成/>段特征量，具体方式如下：
沿笛卡尔坐标系X轴方向检索每层值大于等于1°/km的三维格点，将连续的多个/>值大于等于1°/km的三维格点划分为一个/>段；
计算并保存段的特征量，所述特征量包括：起始坐标、结束坐标、/>段中/>值的最大值及其坐标，并根据/>段起始坐标、结束坐标计算/>段长度。
3.根据权利要求2所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，其特征在于，两段之间距离小于两个格点长度时，将两/>段合并为一个/>段。
4.根据权利要求2或3所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，其特征在于，所述识别二维分量，生成/>二维分量特征量，具体方式如下：
沿笛卡尔坐标系Y轴方向将检索相邻两高度层的段，将相邻两高度层的/>段宽度重叠距离大于两个格点宽度的/>段拼接为/>二维分量；
筛选二维分量；将/>段小于2个或面积小于十六个格点面积的/>二维分量去除；
将筛选后的二维分量计算并保存其特征量，所述特征量包括：/>二维分量的面积、二维分量的几何中心坐标和/>二维分量中/>值最大值及其坐标。
5.根据权利要求4所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，其特征在于，所述二维分量的面积具体计算方式如下：根据当前/>二维分量中每个/>段长度与宽度的乘积得到每个/>段面积，将每个/>段面积相加得到/>二维分量的面积；
所述二维分量的几何中心坐标的选取方式如下：根据当前/>二维分量中/>段的X轴坐标，确定当前/>二维分量沿X轴方向宽度，并选取当前/>二维分量X轴方向的中心点作为几何中心坐标的X轴坐标；根据当前/>二维分量中/>段的Y轴坐标，确定当前/>二维分量沿Y轴方向宽度，并选取当前/>二维分量Y轴方向的中心点作为几何中心坐标的Y轴坐标；
所述二维分量中/>值最大值及其坐标具体选取方式如下：比较当前/>二维分量中每个/>段的/>最大值及其坐标，选取其中/>最大值及其坐标作为/>二维分量中值最大值及其坐标。
6.根据权利要求4所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，其特征在于，所述根据高度层依次进行不同层高的足合成，具体方式如下：
根据雷达仰角，检索各高度层的二维分量，从零度层开始依次对相邻高度层的/>二维分量进行关联检验；将彼此关联的/>二维分量组合为三维的/>足，所述/>计算并保存其特征量，包括：/>足体积、/>足顶高、/>足底高、/>足垂直方向伸展高度、/>足中/>值的最大值的数值及其所在的坐标；
所述足的体积计算方式如下：根据当前/>足中每个层高的/>二维分量的面积相加得到/>足的体积；
所述足顶高为/>足Z轴坐标的最大值，所述/>足底高为/>足Z轴坐标的最小值，足垂直方向伸展高度为/>足顶高与/>足底高差值；
所述足中/>值的最大值的数值及其所在的坐标具体选取方式如下：比较当前/>中中每个/>二维分量的/>最大值及其坐标，选取其中/>最大值及其坐标作为/>足中值最大值及其坐标。
7.根据权利要求6所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法，其特征在于，所述对相邻高度层的二维分量进行关联检验，具体方式如下：
以当前高度层的二维分量为中心，以5km为半径检索相邻高度层的/>二维分量，如果以5km为半径检索相邻高度层的/>二维分量检索到/>二维分量，则将检索到的/>二维分量与当前高度层的/>二维分量关联；
如果以5km为半径检索相邻高度层的二维分量未检索到/>二维分量，则继续以7.5km为半径检索相邻高度层的/>二维分量，如果以7.5km为半径检索相邻高度层的/>二维分量检索到/>二维分量，则将检索到的/>二维分量与当前高度层的/>二维分量关联；
如果以7.5km为半径检索相邻高度层的二维分量未检索到/>二维分量，则继续以10km为半径检索相邻高度层的/>二维分量，将检索到的/>二维分量与当前高度层的/>二维分量关联。
8.一种基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法。
9.一种存储介质，存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令在运行时，执行如权利要求1至7任一项所述的基于对流风暴的双偏振雷达差分相移率足识别方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117907965A (zh) * 2024-03-19 2024-04-19 江苏省气象台 面向对流风暴精细结构的三维雷达回波临近预报方法

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