【技术实现步骤摘要】
位置相关的雷达定量降水估测的深度学习数据集制作方法
[0001]本专利技术属于深度学习数据集制作领域，尤其涉及一种位置相关的雷达定量降水估测的深度学习数据集制作方法。
技术介绍
[0002]定量估测降水是天气雷达的主要用途之一，雷达定量降水估测在灾害天气预测预警、人工影响天气、数值预报模式研究等方面具有重要的意义。美国Seliga和Bringi等（1976）科学家在20世纪70年代中期提出了双偏振雷达理论，随后研制了双偏振雷达系统CSU
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CHILL，并在外场试验中取得成功。德国、日本等相继在80年代发展了双偏振雷达（Giletetal.,1984;Collieretal.,1984）。1980年代末，我国学者开展了双线偏振雷达研究（刘黎平等，1996；杜牧云等，2013）。
技术实现思路
[0003]为了解决现有技术存在的不足，本专利技术提供了位置相关的雷达定量降水估测的深度学习数据集制作方法，新增与雷达观测方位相关的参量，构建一套面向雷达定量降水估测的位置相关的深度学习数据集，为开发位置...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种位置相关的雷达定量降水估测的深度学习数据集制作方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、建立包含最低层不遮挡仰角信息的混合扫描策略查找表；S2、构建位置相关的定量降水估测深度学习数据集。2.根据权利要求1所述的位置相关的雷达定量降水估测的深度学习数据集制作方法，其特征在于，所述步骤S1建立包含最低层不遮挡仰角信息的混合扫描策略查找表，具体为：S11、获取雷达标定观测范围内的全部M个气象站的相关信息及全部DEM数据；所述相关信息至少包括气象站站号、气象站与雷达距离及气象站方位角；S12、令n=1，其中，n为正整数；S13、确定第n个气象站对应雷达观测的最低层不遮挡仰角的仰角序号，并计算得到所述仰角序号对应的雷达仰角的波束在气象站上空的观测高度及气象站位置的DEM高度最大值；S14、将第n个气象站的所述气象站站号、所述气象站与雷达距离、所述气象站方位角、所述仰角序号、所述仰角序号对应的雷达仰角的波束在气象站上空的观测高度及所述气象站位置的DEM高度最大值作为该气象站的记录数据写入所述混合扫描策略查找表；S15、令n=n+1，判断n≤M是否成立，是则重复执行步骤S13至步骤S15，否则执行步骤S16；S16、得到所述M个气象站数据的混合扫描策略查找表，混合扫描策略查找表中包含最低层不遮挡仰角信息。3.根据权利要求2所述的位置相关的雷达定量降水估测的深度学习数据集制作方法，其特征在于，所述步骤S13确定第n个气象站对应雷达观测的最低层不遮挡仰角的仰角序号，并计算得到所述仰角序号对应的雷达仰角的波束在气象站上空的观测高度及气象站位置的DEM高度最大值，具体为：S131、令j=0，其中，j为大于等于0的整数；S132、计算第n个气象站上方的序号为j的仰角的雷达波束观测高度H
beam
；其中，H
ant
为雷达天线海拔高度，H
ele
为气象站上方序号为j的仰角的雷达波束相对于雷达天线的绝对高度，L为雷达波束传播距离，ele为序号为j的仰角，r
earth
为标准大气折射后的地球等效半径，R
resolution
指雷达距离分辨率，R
index
指气象站上空最近的雷达距离库索引值；S123、构建波束途径三角形,计算雷达波束到第n个气象站传播过程中经过的气象站位置的DEM高度最大值H
dem
；S124、判断H
beam
>H
dem
是否成立，是则执行步骤S125，否则令j=j+1,重复执行步骤S122至
步骤S124；S125、确定j为第n个气象站的不遮挡仰角序号，H
beam
为仰角序号j对应的雷达仰角的波束在气象站上空的观测高度，H
dem
为气象站位置的DEM高度最大值。4.根据权利要求1所述的位置相关的雷达定量降水估测的深度学习数据集制作方法，其特征在于，所述步骤S123构建波束途径三角形,计算雷达波束到第n个气象站传播过程中经过的气象站位置的DEM高度最大值H
dem
，具体为：S1231、获取...
【专利技术属性】
技术研发人员：张永华，朱平，郑延庆，沈平，
申请(专利权)人：广东省气象公共服务中心广东气象影视宣传中心，
类型：发明
国别省市：
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