基于多普勒天气雷达的强对流系统动力场结构识别方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多普勒天气雷达的强对流系统动力场结构识别方法，所述方法包括以下步骤：首先，将多普勒雷达基数据进行坐标系转换，在新坐标系A中先通过反射率图确定气流场检测范围并映射到径向速度图中，再插值得到70层等高的径向速度图，提取正速度区域和负速度区域的公共边界点；然后，设计两个检测模板，转换到坐标系A中后，分别遍历所有公共边界点计算气流场结构特征向量；比较每个公共边界点处两个模板计算得到的气流场结构特征向量确定对流强度与气流场结构类型；最后，将所有的对流强度和气流场结构类型信息通过投影整合到一张图上。本方法实现了强对流系统动力场结构的自动识别，促进了对流天气灾害识别预报的精细化和科学化。

Structural identification method for dynamic field of strong convective system based on Doppler weather radar

The invention discloses a method for identifying the dynamic field structure of a strong convective system based on a Doppler weather radar. The method comprises the following steps: firstly, the Doppler radar base data are transformed into coordinate systems, and in the new coordinate system A, the detection range of the airflow field is determined by the reflectivity map and mapped to the radial velocity map, and then interpolated. Then, two detection templates are designed, which are transformed into coordinate system A, and then all the common boundary points are traversed to calculate the structure eigenvectors of the airflow field, and the two templates at each common boundary point are compared. The eigenvectors of the field structure determine the convection intensity and the structure type of the airflow field. Finally, all the convection intensity and the structure type information of the airflow field are integrated into a map by projection. This method realizes the automatic identification of the dynamic field structure of the strong convective system, and promotes the fine and scientific identification and prediction of convective weather disasters.

【技术实现步骤摘要】
基于多普勒天气雷达的强对流系统动力场结构识别方法
本专利技术涉及气象学领域，特别涉及一种基于多普勒天气雷达的强对流系统动力场结构识别方法。
技术介绍
γ中尺度系统的速度特征是在雷达探测有效范围内的小区域(2-20km，并近似认为这个小区域在同一高度上)内，根据最大入流和出流速度中心的方位关系定义的[1]。对流系统中，同时存在着上升气流和下沉气流，两者交汇、旋转、分散，形成了复杂多变的气流场。通过分析沿雷达径向的速度分量的特征，可以确定局部区域内的气流辐合、气流辐散、气流旋转等结构特征。在小区域内，当最大入流、出流速度中心距雷达的距离相等时，表示在该区域内有γ尺度的旋转存在，若最大入流速度中心位于左侧、最大出流速度中心位于右侧，则该处为气旋性旋转，反之则是反气旋性旋转；当最大入流、出流速度中心位于同一雷达径向方向，且最大入流速度中心位于靠近雷达一侧、最大出流速度中心位于远离雷达一侧时，该区域为径向辐散区，反之为径向辐合区[2]。因此，入流、出流速度中心的方位关系是判断气流场结构的关键，可以将其转化为判断入流、出流速度交界点两侧一定范围内的入流、出流速度极值点的方位关系，为便于表述将这种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多普勒天气雷达的强对流系统动力场结构识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、以多普勒雷达基数据为数据来源进行坐标系转换，并在新坐标系A中各仰角的反射率图上提取高反射率区域，通过高度匹配确定气流场检测范围；步骤如下：1‑1)把各仰角的雷达基数据一一映射到以方位角为横坐标、以径向距离为纵坐标的坐标系A中得到映射后的图像；其中，横坐标以水平向右为正方向，原点处的0°表示正北方向，分辨率为1°，取值范围为0‑359°，纵坐标以竖直向下为正方向，表示各点与雷达间的径向距离，原点处的0km表示雷达位置，分辨率为1km，取值范围为0‑229km；1‑2)对映射后的图像进行20°的延拓，即把0...

【技术特征摘要】
1.一种基于多普勒天气雷达的强对流系统动力场结构识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、以多普勒雷达基数据为数据来源进行坐标系转换，并在新坐标系A中各仰角的反射率图上提取高反射率区域，通过高度匹配确定气流场检测范围；步骤如下：1-1)把各仰角的雷达基数据一一映射到以方位角为横坐标、以径向距离为纵坐标的坐标系A中得到映射后的图像；其中，横坐标以水平向右为正方向，原点处的0°表示正北方向，分辨率为1°，取值范围为0-359°，纵坐标以竖直向下为正方向，表示各点与雷达间的径向距离，原点处的0km表示雷达位置，分辨率为1km，取值范围为0-229km；1-2)对映射后的图像进行20°的延拓，即把0°～19°区间的数据重用到360°～379°范围内，使最终得到的图像大小为380°×230km；1-3)在坐标系A下的反射率图中提取反射率高于35dBZ的区域，并从提取区域的边界向外做3～5个像素点的扩充，从而得到各仰角上的高反射率区；1-4)对不同仰角上的高反射率区域进行匹配，即若不同仰角上的两块高反射率区域的重合面积高于其中小区域面积的60％，则认为两块高反射率区域位于同一气流场；1-5)将同一气流场的各仰角上的高反射率区域的最大外包矩形作为气流场检测范围，步骤二、将步骤一中确定的气流场检测范围映射到坐标系A中的径向速度图中，并通过插值得到70层等高的径向速度图，提取正速度区域和负速度区域的公共边界点；步骤如下：2-1)将气流场检测范围内的各个仰角的径向速度数据通过线性插值得到高度分辨率为0.25km、水平分辨率为1°×1km的70张等高的径向速度数据图；2-2)在等高的径向速度数据图中，提取所有正速度区域边界和负速度区域边界，从而得到正速度区域和负速度区域的公共边界点；步骤三、设计辐合辐散检测模板用于限定每个公共边界点的考察区域，并把该模板转换到坐标系A中，遍历步骤二中得到的所有正速度区域和负速度区域的公共边界点，判断每个公共边界点的辐合、辐散性，并计算每个公共边界点对流强度；步骤如下：3-1)在传统笛卡尔坐标系中，对于正速度区域和负速度区域公共边界点p(θ,r)，设计以p为公共顶点、分别以过p点及雷达点的径向射线为中轴的两个全等的等腰三角形作为该公共边界点的辐合辐散检测模板，设定每个三角形的高度H＝5km，底边长度L＝6km；3-2)将上述笛卡尔坐标系中的辐合辐散检测模板转换至坐标系A中，3-3)在坐标系A中，对于每个公共边界点，先通过该公共边界点的辐合辐散模板判断该模板区域内的气流结构，设该模板中上三角形对应区域为Ωa、下三角形对应区域为Ωb，统计上三角形对应区域Ωa内的正、负速度点的占比及下三角形对应区域Ωb内的正、负速度点的占比，所述区域Ωa和区域Ωb的速度方向以该区域内正、负速度点占比较高的速度方向为准；若区域Ωa和区域Ωb的速度方向不同，其中，c＝1表示公共边界点p处的气流场结构为辐合，c＝2表示公共边界点p处的气流场结构为辐散；计算正速度区域中的正速度总和及最大正速度及负速度区域中的负速度总和及最大负速度然后，利用式(2)计算最大速度差dvmax，利用式(3)计算平均速度差dvmean，最终，得到反应该公共边界点p处辐...

【专利技术属性】
技术研发人员：王萍，窦冰杰，侯谨毅，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12