一种多普勒气象雷达的准线状对流系统识别追踪方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于多普勒气象雷达基数据的准线状对流系统的识别追踪方法，包括：多普勒气象雷达基数据预处理；对流系统的识别；准线状对流系统的判定和追踪；气象产品的生成显示。本发明专利技术的方法对反射率因子进行滤波处理可有效去除识别过程中的小尺度噪声，并利用椭圆拟合的方法提高了跟踪速率和准确率，最大面积重叠法综合考虑了天气系统生消、分裂和合并的情况，构建了一套从雷达数据输入、数据处理到气象产品生成全流程方法，可有效提高多普勒气象雷达监测灾害性天气的效率和准确率。气象雷达监测灾害性天气的效率和准确率。气象雷达监测灾害性天气的效率和准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种多普勒气象雷达的准线状对流系统识别追踪方法


[0001]本专利技术属于气象雷达产品生成显示技术。

技术介绍

[0002]准线状对流系统与暴雨、冰雹和雷雨大风等灾害性天气密切相关，而这类灾害在我国中东部频繁发生，对人民的生命财产安全造成了严重的威胁。多普勒气象雷达是各类天气系统的重要监测手段。我国新一代多普勒天气雷达已实现业务组网。但目前大多数雷达监测天气方法依然是基于人为经验的主观判断，不仅耗费大量人力，准确率和效率也比较低，并不能满足气象预警预报的要求，有效地利用多普勒天气雷达对准线状对流系统进行快速识别和追踪问题，还亟待解决。
[0003]过去较多准线状对流系统自动识别跟踪方法是基于卫星红外云图的，例如《费增坪，王洪庆等。2011.基于静止卫星红外云图的MCS自动识别与追踪.应用气象学报,22(1):115
‑
122》中给出了一种基于图像处理和实际序列分析技术的准线状对流系统自动识别、存储、追踪和时间序列特征统计方法；《束宇，潘益农2010.红外云图上中尺度对流系统的自动识别南京大学学报46(3):337
‑
348》中利用计算机图形学的知识识别中尺度对流系统轮廓，并计算它的特征量信息，再利用自定义的因子的前后连续性来追踪，最后根据中尺度对流系统的定义来判断系统是否为所要求的。《杨吉等.2014.基于动态模板函数的线状中尺度对流系统自动识别.气象.40(11):1389
‑
1397》一文中在中尺度对流系统自动识别、跟踪基础上，根据椭圆拟合长轴设计动态模板和得分函数，完成了雷达拼图资料上的对流系统自动识别。上述方法没有综合考虑天气系统分裂、合并等问题，导致识别追踪准确率和效率较低，且缺乏从雷达数据预处理、天气系统识别追踪到产品生成显示这一系列流程的系统性技术方法。
[0004]综上所述，为了更好地利用多普勒气象雷达实现准线状对流系统的自动识别追踪，提高灾害性天气的预警预报效率和准确率，需要形成一套从雷达数据预处理、天气系统自动识别和追踪以及产品生成显示的系统方法。

技术实现思路

[0005]为有效利用多普勒气象雷达进行准线状对流系统的自动快速监测识别和追踪，从而提高灾害性天气的预警预报效率和准确率，本专利技术提出了一种基于多普勒气象雷达基数据的准线状对流系统的识别追踪方法，包含如下步骤：
[0006]步骤1：对多普勒气象雷达基数据进行预处理，对多部雷达的基数据进行质量控制，去除非气象回波，并将订正后的雷达数据由极坐标插值到笛卡尔坐标系；网格采用兰波托正形投影，采取的水平、垂直网格分辨率大于雷达分辨率小于准线状对流系统尺度，网格点数覆盖雷达观测范围；将多部雷达的基数据进行拼图，得到组合反射率因子；
[0007]步骤2：基于组合反射率因子利用均值滤波和二值化方法识别准线状对流系统，得到对流系统的位置、面积、强度信息；
[0008]步骤3：基于步骤2得到的对流系统数据，利用椭圆拟合和最大重叠面积法进行追踪，得到对流系统的生命史、长短轴长度、长短轴比例、移动方向、移动速度信息，并判定强对流区的线状/非线状；
[0009]步骤4：按照时间先后顺序，对识别出来的天气系统进行格式化输出，并进行图形化显示。
[0010]进一步的，上述步骤2所述的利用均值滤波和二值化方法识别准线状对流系统，对于点(i,j)处的反射率，用其周围m
×
m网格范围内的平均值来代替，即：
[0011][0012]再将组合反射率图像进行二值化，小于反射率临界值设为0，大于等于临界值设为1，按照四向链码对强对流区域边界进行搜索，识别出强对流区域轮廓；
[0013]进一步，上述步骤1所述的利用椭圆拟合和最大重叠面积法进行追踪，对于边界上的全部点(x
i
,y
i
)，首先确定对流系统的质心其中：
[0014][0015]然后利用线性最小二乘法求出过质心的直线倾角θ，即要拟合的椭圆长轴倾角，椭圆短轴与之垂直，满足方程：
[0016][0017]根据椭圆的长短轴直线方程，进一步确定对流区边界上到长短轴最远的四个点，即：
[0018][0019][0020]最后计算以这四个点为顶点的矩形的内接椭圆，即为需要拟合的椭圆。椭圆上的点满足方程：
[0021]x＝acosθcosα
‑
bsinθsinα
[0022]y＝acosθsinα+bsinθcosα
[0023]根据椭圆拟合的结果，当长短轴比例超过临界值，认为对流系统为准线状对流系统；再利用最大重叠面积法进行追踪，对当前时次的准线状对流系统进行前向和后向追踪，计算重叠面积，当重叠面积与前一个准线状对流系统面积比例超过临界值，就认为这两个系统是同一个系统不同时次的状态。若出现多个系统合并，即前一时刻多个系统对应后一时刻同一个系统，选取重叠面积比例较大的那个近似对应；若出现系统分裂，即后一时刻多个系统对应前一时刻同一个系统，也选取多个中重叠面积比例较大的那个进行对应。
[0024]本专利技术与现有方法相比，具有以下几方面优点：
[0025]1.本专利技术设计了一套集合雷达数据输入、数据处理到气象产品生成的全流程方
法，与单一的天气系统识别或追踪方法不同，本专利技术包含了雷达基数据预处理、对流系统识别、准线状对流系统的判定和追踪以及气象产品的生成显示四个模块，可直接进行业务应用。
[0026]2.利用均值滤波和二值化方法进行对流系统的识别。准线状对流系统属于中尺度对流系统，对反射率场进行均值滤波可有效去除小尺度信号，使得反射率场变得平滑，从而使强对流区域更加容易识别；对反射率图像进行二值化处理可有效提高识别效率。
[0027]3.利用椭圆拟合和最大面积重叠法进行准线状对流系统的追踪，一方面可有效提高追踪速率，另一方面可根据椭圆拟合得到的长短轴比判别对流系统为线状还是非线状。
附图说明
[0028]图1是一种多普勒气象雷达的准线状对流系统识别追踪方法示意图；
[0029]图2是江淮区域17部雷达的分布图。
[0030]其中南汇(9210)、南京(9250)、武汉(9270)、郑州(9371)、南通(9513)、盐城(9515)、徐州(9516)、淮安(9517)、连云港(9518)、常州(9519)、泰州(9523)、济南(9531)、青岛(9532)、合肥(9551)、阜阳(9558)、铜陵(9562)、杭州(9551)。实心圆为雷达位置，空心圆代表直径230km的范围。
[0031]图3是准线状对流系统识别示意图(a)原始反射率，(b)均值滤波后的反射率，强对流系统的(c)轮廓识别及其(d)椭圆拟合。
具体实施方式
[0032]结合附图和实施例对本专利技术作进一步解释说明。
[0033]以新一代多普勒天气雷达CINRAD
‑
SA为例，其方位库长为1
°
，距离库长230m，体扫模式采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多普勒气象雷达的准线状对流系统识别追踪方法，其特征在于：步骤1：对多普勒气象雷达基数据进行预处理，对多部雷达的基数据进行质量控制，去除非气象回波，并将订正后的雷达数据由极坐标插值到笛卡尔坐标系；网格采用兰波托正形投影，采取的水平、垂直网格分辨率大于雷达分辨率小于准线状对流系统尺度，网格点数覆盖雷达观测范围；将多部雷达的基数据进行拼图，得到组合反射率因子；步骤2：基于组合反射率因子利用均值滤波和二值化方法识别准线状对流系统，得到对流系统的位置、面积、强度信息；步骤3：基于步骤2得到的对流系统数据，利用椭圆拟合和最大重叠面积法进行追踪，得到对流系统的生命史、长短轴长度、长短轴比例、移动方向、移动速度信息，并判定强对流区的线状/非线状；步骤4：按照时间先后顺序，对识别出来的天气系统进行格式化输出，并进行图形化显示。2.根据权利要求1所述的一种多普勒气象雷达的准线状对流系统识别追踪方法，其特征在于：所述步骤2中利用均值滤波和二值化方法识别准线状对流系统包括：对于点(i,j)处的反射率，用其周围m
×
m网格范围内的平均值来代替，即：再将组合反射率图像进行二值化，小于反射率临界值设为0，大于等于临界值设为1，按照四向链码对强对流区域边界进行搜索，识别出强对流区域轮廓。3.根据权利要求1所述的一种多普勒气象雷达的准线状对流系统识别追踪方法，其特征在于：所述步骤3中利用椭圆拟合和最...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐滢，毕井章，熊风，吴贞宇，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七二四研究所，
类型：发明
国别省市：