專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于多普勒雷達(dá)資料的層云與對(duì)流云自動(dòng)識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種氣象信息的處理與識(shí)別方法，確切講是一種對(duì)氣象雷達(dá)測(cè)定的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以確定被測(cè)點(diǎn)屬于層云還是對(duì)流云的方法。
背景技術(shù)：
在氣象領(lǐng)域降水估計(jì)、災(zāi)害性天氣的監(jiān)測(cè)和預(yù)警、人工影響天氣和熱動(dòng)力學(xué)中降水區(qū)域的非絕熱過(guò)程垂直分布研究具有很重要的幫助。而降水與云層類(lèi)別有直接的關(guān)系。降水系統(tǒng)從形成機(jī)理，持續(xù)時(shí)間，以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)差異可以將其分為對(duì)流云降水和層狀云降水。對(duì)流云系統(tǒng)常常伴隨強(qiáng)的垂直速度、局地輻合及強(qiáng)降水，而層云系統(tǒng)常常伴隨弱的上升運(yùn)動(dòng)、大的水平一致性和弱的降水強(qiáng)度。層狀云降水雖然降水強(qiáng)度弱，但是覆蓋面積大、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，對(duì)降水系統(tǒng)的降水量和時(shí)間有很重要的作用。氣象上將降水系統(tǒng)分成層云及對(duì)流云系統(tǒng)有非常重要的作用及意義。首先從云物理方面來(lái)看，進(jìn)行層云及對(duì)流云系統(tǒng)識(shí)別可以更好的理解降水機(jī)制了解云物理過(guò)程，對(duì)降水估計(jì)、災(zāi)害性天氣的監(jiān)測(cè)和預(yù)警、人工影響天氣有很大的幫助；第二，從熱動(dòng)力學(xué)方面來(lái)看，層云和對(duì)流云降水區(qū)域的非絕熱過(guò)程垂直分布明顯不同，進(jìn)行云識(shí)別具有很重要的作用。目前國(guó)際上利用多普勒雷達(dá)資料進(jìn)行云類(lèi)識(shí)別算法用的比較多的就是巔峰值法，該類(lèi)方法主要利用某個(gè)高度的回波強(qiáng)度進(jìn)行云類(lèi)識(shí)別，該類(lèi)方法對(duì)閾值敏感。關(guān)于用雷達(dá)資料識(shí)別層狀云和對(duì)流云，國(guó)內(nèi)外已做了很多工作。早期的識(shí)別層狀云和對(duì)流云降水的方法是用雨量計(jì)資料做的，只要降水率超過(guò)給定的背景閾值就被認(rèn)為是對(duì)流云降水，其余的為層狀云，這種技術(shù)稱(chēng)作Background-exceedencetechnique (BET)。1984年CHurchuill等人又將該技術(shù)發(fā)展為二維結(jié)構(gòu)，參見(jiàn)Churchill,D. D. , and R. A. Houze Jr. , 1984 !Development and structure of winter monsoon cloudclusters on 10 December 1978. J. Atmos. Sci. ,41,933-960.,該方法首先用雷達(dá)回波強(qiáng)度閾值來(lái)確定對(duì)流中心，然后給對(duì)流中心一個(gè)固定的影響半徑以確定對(duì)流云的面積。1995年Steiner等指出CHurchuill等人方法中固定一個(gè)影響半徑是不充分的，他們將影響半徑改為雷達(dá)回波強(qiáng)度的函數(shù)，此外把回波強(qiáng)度閾值給為局地平均的背景回波強(qiáng)度的函數(shù)，參見(jiàn) Steiner, M. , and S. E. Yuter, 1995 Climatological characterization ofthree-dimensional storm structure from operational radar and rain gauge data.J. AppI. Meteor.，34，1978-2007,這種方法本質(zhì)上還是BET方法，但研究者將它稱(chēng)為“巔峰值法”或“SHY95”方法。目前這種方法在國(guó)際上比較通用。2000年，Michael和Stevenz在傳統(tǒng)SHY95方法的基礎(chǔ)上，根據(jù)亮帶的特征，考慮到水平和垂直方向的回波梯度變化，將回波垂直廓線特征加入該方法中，并用到了雷達(dá)資料以外的0°等溫線所在高度的資料，參見(jiàn) Biggerstaff, Michael I. , Steven A. Listemaa, 2000 An Improved Scheme forConvective/Stratiform Echo Classification Using Radar Reflectivity. J.Appl.Meteor.，39，2129-2150.，這在實(shí)際應(yīng)用中可能沒(méi)有這個(gè)資料，使用存在一定局限性。以上所提到的方法都使用固定的閾值或邊界條件去進(jìn)行云識(shí)別，所以這些方法就對(duì)閾值很敏感。因?yàn)閷釉坪蛯?duì)流云在很多方面都有一定的交集，層云及對(duì)流云它們之間的邊界很難直接定量給出，因此使用固定邊界條件或閾值常常會(huì)導(dǎo)致誤判。所以可以使用更先進(jìn)的算法來(lái)改進(jìn)云識(shí)別方法的靈活性，例如模糊邏輯算法(Fuzzy logic)。該方法理論是由美國(guó)著名的學(xué)者加利福尼亞大學(xué)教授Lotfi Zadeh于1965年首先提出，它以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，用語(yǔ)言規(guī)則表示方法和先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，由模糊推理進(jìn)行決策的一種高級(jí)控制策略，參見(jiàn) Zadeh, L. A. , 1965 : " Fuzzy sets" . Information and Control 8(3)338-353. doi :10.1016/S0019-9958 (65)90241-X. ISSN 0019-9958.。模糊邏輯算法能避免嚴(yán)格的閾值直到所有信息都被綜合使用。它強(qiáng)大之處在于它能系統(tǒng)的表達(dá)出測(cè)量資料中自然模糊，分類(lèi)及模式識(shí)別。該方法已在工程技術(shù)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，但在氣象領(lǐng)域應(yīng)用很少。肖艷嬌等根據(jù)層云及對(duì)流云的雷達(dá)回波分布的3維形態(tài)特征，提出相關(guān)的候選識(shí) 別參數(shù)，使用模糊邏輯算法類(lèi)進(jìn)行層云及對(duì)流云識(shí)別，參見(jiàn)肖艷姣，劉黎平，2007 :三維雷達(dá)反射率資料用于層狀云和對(duì)流云的識(shí)別研究.大氣科學(xué)，31(4) :646-654。但該方法在用統(tǒng)計(jì)方法確定模糊化過(guò)程中隸屬函數(shù)的斷點(diǎn)時(shí)候，需要用人工識(shí)別的結(jié)果作為層云及對(duì)流云觀測(cè)的真值。因此這種算法不能自動(dòng)化，且工作量較大，并存在很大的主觀成份，在業(yè)務(wù)中不易使用。另外這些算法都僅僅使用了多普勒雷達(dá)一個(gè)觀測(cè)量——回波強(qiáng)度，缺少其它的觀測(cè)信息。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種可克服現(xiàn)有技術(shù)不足，可根據(jù)雷達(dá)測(cè)定的云區(qū)信息更為準(zhǔn)確地確定出被測(cè)定區(qū)域的云是對(duì)流云還是層云。本發(fā)明的一種基于多普勒雷達(dá)資料的層云與對(duì)流云自動(dòng)識(shí)別方法是采用模糊邏輯算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其具體做法是首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行去除噪聲和明顯錯(cuò)誤的處理(即質(zhì)量控制)，然后(I)將被測(cè)點(diǎn)的實(shí)測(cè)多普勒天氣雷達(dá)資料進(jìn)行質(zhì)量控制后(這里所述的質(zhì)量控制是指對(duì)資料數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查處理去除和修正其中不正確的數(shù)據(jù))插值到3維直角坐標(biāo)系中，垂直方向高度不低于8. 5km，按垂直格距為0. I I. 5km分層，反演出各高度層的回波強(qiáng)度及水平風(fēng)場(chǎng)，并計(jì)算出相應(yīng)的水平散度；(2)提取并計(jì)算特征參量(A)基于層云和對(duì)流云具有不同的雷達(dá)回波三維形態(tài)特征，計(jì)算提取3個(gè)相關(guān)的特征參量(i)最大回波強(qiáng)度Zmax (單位dBZ):各個(gè)格點(diǎn)垂直方向最大回波強(qiáng)度值，(ii)垂直液態(tài)水含量VIL VIL = 3.44 x 10-3 ^ + Zk+l )1 其中Nz為垂直格點(diǎn)
k=\ Z
層數(shù)，Zk和Zk+1 (單位mm6/m3)分別為第k層和k+1層的回波反射率因子，層距為Ahk,(iii)最大回波強(qiáng)度的水平梯度|丨2_| (單位dBZ/km)
IV,Zmax I = -(ZmaX~ZmaX + Z—~Z—) 其中dx和dy分別為X和y方向水平格距；
I max I2n*dx2n*dy
y
(B)根據(jù)反演風(fēng)信息計(jì)算提取散度特征參量(a)底層(0-0. 5km)的散度最小值，(b)次底層(l_2km)的散度平均值，(c)中間層(2.5_6km)散度平均值，(d)中間層(2. 5-6km)散度的標(biāo)準(zhǔn)差，
(e)高層(6. 5-8. 5km)散度的平均值；(3)建立隸屬函數(shù)，并計(jì)算出各個(gè)特征量隸屬度，(A)對(duì)基于雷達(dá)回波形態(tài)提取的3個(gè)特征參量的隸屬函數(shù)為
權(quán)利要求
1. 一種基于多普勒雷達(dá)資料的層云與對(duì)流云自動(dòng)識(shí)別方法，采用模糊邏輯算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其特征在于 (1)將被測(cè)點(diǎn)的實(shí)測(cè)多普勒天氣雷達(dá)資料進(jìn)行質(zhì)量控制并插值到3維直角坐標(biāo)系中，垂直方向高度不低于8. 5km,按垂直格距為O. I I. 5km分層，反演出各高度層的回波強(qiáng)度及水平風(fēng)場(chǎng)，并計(jì)算出相應(yīng)的水平散度； (2)提取并計(jì)算特征參量 (A)基于層云和對(duì)流云具有不同的雷達(dá)回波三維形態(tài)特征，計(jì)算提取3個(gè)相關(guān)的特征參量 (i)最大回波強(qiáng)度Zmax (單位dBZ):各個(gè)格點(diǎn)垂直方向最大回波強(qiáng)度值， ( )垂直液態(tài)水含量VIL
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于多普勒雷達(dá)資料的層云與對(duì)流云自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于按垂直格距為O. 5km分層。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)一種基于多普勒雷達(dá)資料的層云與對(duì)流云自動(dòng)識(shí)別方法。本發(fā)明的方法是將被測(cè)點(diǎn)的實(shí)測(cè)多普勒天氣雷達(dá)資料插值到3維直角坐標(biāo)系中，按確定的垂直方向高度和垂直格距分層，反演出各高度層的回波強(qiáng)度及水平風(fēng)場(chǎng)，并計(jì)算出相應(yīng)的水平散度；同時(shí)提取并計(jì)算3個(gè)相關(guān)的特征參量最大回波強(qiáng)度Zmax、垂直液態(tài)水含量VIL和最大回波強(qiáng)度的水平梯度反演風(fēng)信息計(jì)算提取散度特征參量，建立隸屬函數(shù)，并計(jì)算出各個(gè)特征量隸屬度，最后將每個(gè)水平格點(diǎn)上層云及對(duì)流云對(duì)應(yīng)的不同特征參量所求的隸屬度求和得到Pc和Ps，并根據(jù)PC＞PS時(shí)確定被測(cè)點(diǎn)為對(duì)流云，反之被測(cè)點(diǎn)為層流云。
文檔編號(hào)G01S13/95GK102628944SQ20121007183
公開(kāi)日2012年8月8日 申請(qǐng)日期2012年3月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月16日
發(fā)明者楊毅, 陳欣 申請(qǐng)人:蘭州大學(xué)