【技术实现步骤摘要】
一种基于多元回归的气象锋面自动识别方法
本专利技术属于大气探测中地面气象观测
，尤其涉及一种基于多元回归的气象锋面自动识别方法。
技术介绍
大气科学将热力学场和风场具有显著变化的狭窄倾斜带定义为锋面，更具体的理解就是气流汇合区域两个冷暖性质不同的气团相遇而产生的一个偏冷侧倾斜的分界面或过渡区。在过渡区中将锋面与地面的交割线称为锋线，简称为“锋”，锋是一个不太规则的倾斜面，它的上面是暖气团，下面是冷气团。由于冷空气比暖空气重，所以它们的交接区域就是一个倾斜的交接区域。由于锋面附近大气斜压性大，这有利于垂直环流的发展与能量转换，因而锋面附近常有比较剧烈的天气变化和气压系统的发生和发展，例如当冷锋过境后，冷气团占据了原来暖气团所在的位置，气温下降，气压上升，天气多转晴好；当暖锋过境后，暖气团就占据了原来冷气团的位置，气温上升，气压下降，天气多转云雨天气。因此锋面系统附近区域常伴随强降水现象，而锋面的定位与分析，有助于预报员掌握锋面系统位置、强度及演变过程，所以准确预测锋面系统及天气的变化趋势，对天气预报有着重要意义。...
【技术保护点】
1.一种基于多元回归的气象锋面自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，利用统计的方法确定常定温带网格点；/n步骤2，去除各气象要素数据集中的常定温带网格点：/n步骤3，计算多元诊断量；/n步骤4，利用神经网络训练出多元回归方程系数；/n步骤5，通过回归方程识别出锋面。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于多元回归的气象锋面自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，利用统计的方法确定常定温带网格点；
步骤2，去除各气象要素数据集中的常定温带网格点：
步骤3，计算多元诊断量；
步骤4，利用神经网络训练出多元回归方程系数；
步骤5，通过回归方程识别出锋面。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：
步骤1-1，求取温度梯度：随机选取一年内网格点的温度数据，代入如下公式求取各网格点的温度梯度：
其中X表示纬度方向、Y表示经度方向，T表示温度，GT表示温度梯度；
步骤1-2，确定温度梯度阈值：随机选取一年内的人工锋面数据，求出人工锋面数据中网格点的温度梯度均值，将求出的温度梯度均值设定为温度梯度阈值，所述温度梯度阈值用于确定每个网格点的频数；
步骤1-3，统计频率：统计各网格点温度梯度大于温度梯度阈值的频数；
步骤1-4，确定常定温带网格点：当网格点温度梯度频率超过设定的频率阈值的网格点定为常定温带网格点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1-4包括以下步骤：
步骤1-4-1，确定频率阈值：将海陆交界以及山脉和平原的交界的各网格点的温度梯度都小于步骤1-2确定的温度梯度阈值时的频率值确定为频率阈值；
步骤1-4-2，判定常定温带网格点：当一年内网格点温度梯度大于温度梯度阈值的次数除以统计的总次数所得的网格点温度梯度频率大于步骤1-4-1确定的频率阈值时，判定为常定温带网格点；否则为非常定温带网格点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2包括：根据步骤1确定的常定温带网格点，将所述常定温带网格点的值设为0，其他非常定温带网格点的气象要素数据值设为1；将包括温度场、气压场、风场的网格数据与常定温带数据进行与运算，去除常定温带网格点，各气象要素的常定温带的网格点的值都设为0，从而直接判定常定温带的网格点为非锋面。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
步骤3-1，根据如下公式计算热力锋参数TFP诊断量：
其中，为求梯度操作，τ为诊断因子，将τ选择为假相当位温θe，假相当位温θe的值通过如下公式计算：
其中，T表示温度，P表示海平面压强，P00表示标准大气压，P00＝1000hPa，Rd是干空气的气体常数，且Rd＝287.05J/kg/K，Cp为干空气的定压比热，且Cp＝1005.7J/kg/K；Cl为液态水的比热容；L表示单位质量的凝结潜热，rT为T温度下的混合比，rs为饱和混合比，且rs计算公式为其中es为饱和水汽压强；
步骤3-2，计算露点温度诊断量GLd：
先求出温度与露点温度差，Ld表示露点温度，则温度与露点温度差TL＝T-Ld，再利用公式计算露点温度诊断量：
其中，X表示纬度方向，Y表示经度方向，GLd表示温度与露点温度差的梯度，即露点温度诊断量；
步骤3-3，根据如下公式计算气压诊断量GP：
其中，GP表示海平面气压梯度，P表...
【专利技术属性】
技术研发人员：李骞，丁新亚，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。