一种人工增雨效果物理检验方法技术

本发明专利技术公开一种人工增雨效果物理检验方法，包括：S1：获取人工增雨催化样本信息与气象探测数据；S2：确定增雨催化作业区；S3：确定增雨催化影响区；S4：选取增雨催化对比区，建立对比区选取系数，包含确定对比区选取指标、建立相似性度量系数；S5：追踪增雨催化影响区及对比区动态变化，以数值模式模拟传输轨迹；S6：建立人工增雨效果物理检验PIDI综合指数，包含确定PIDI指数构成指标、数据无量纲化处理、建立PIDI指数计算公式；S7：所述步骤S1

【技术实现步骤摘要】
一种人工增雨效果物理检验方法


[0001]本专利技术涉及人工增雨效果检验领域，特别涉及一种人工增雨效果物理检验方法。

技术介绍

[0002]人工影响天气效果检验，是当前国内外人工影响天气领域亟待解决的一项重大科学技术问题。确定人工增雨效果有效性以及催化效果定量化，是人工增雨完整过程中不可缺少环节，被国内外视为人工影响天气工作的重要组成部分。由于自然降水时空变率很大，进行严格的效果检验是一个极为困难的问题。
[0003]物理检验对于人工增雨效果检验水平提升具有重要意义。人工增雨催化只有获得物理上的解释和观测到的物理效应所证实，才能获得比较令人信服的增雨效果检验结果。随着人工增雨技术发展和对人工增雨效果检验要求的提高，物理检验的需求愈加迫切，物理检验的每进一步，都将预示着人工影响天气及云降水物理学的重大进展。
[0004]对于人工增雨效果物理检验已有相关研究，涉及的主要方法有时间序列自比、单要素对比、K值法等，存在主观大于客观、单指标定性评估等不足，人工增雨效果物理检验的科学性及综合性有待提高。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种基于多源探测手段的人工增雨效果物理检验方法，检验结果具有科学性和实用性，实现人工增雨物理检验的多指标检验的综合性和直观性，显著提升人工增雨效果检验与评估的技术水平。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用相似性度量原理、无量纲化处理原理，提供了一种人工增雨效果物理检验方法，所述方法包括：
[0007]步骤S1:获取人工增雨催化样本信息与气象探测数据；
[0008]步骤S2:确定增雨催化作业区；
[0009]步骤S3:确定增雨催化影响区；
[0010]步骤S4:选取增雨催化对比区，建立对比区选取系数，包含确定对比区选取指标及建立相似性度量系数；
[0011]步骤S5:追踪增雨催化影响区及对比区动态变化，以数值模式模拟传输轨迹；
[0012]步骤S6:建立人工增雨效果物理检验PIDI综合指数，包含确定PIDI指数构成指标、数据无量纲化处理、建立PIDI指数计算公式；
[0013]步骤S7:将所述步骤S1
‑
S6检验结果与K值方法检验结果对比评估。
[0014]优选地，所述步骤S1包括:S1.1:获取人工增雨催化样本信息，包含增雨催化时间、催化高度、催化剂量、催化点源或线源经纬度、海拔高度数据；S1.2:获取高空及地面气象探测数据，包含气象卫星及雷达云物理探测数据、增雨作业催化部位温度数据、地面降水量数据；
[0015]优选地，所述步骤S2包括:确定增雨催化作业区，根据催化点源或线源地理位置确
定增雨催化作业区；
[0016]优选地，所述步骤S3包括:确定增雨催化影响区，根据增雨催化剂核化速率及风向风速推算增雨催化影响区；
[0017]优选地，所述步骤S4包括:
[0018]S4.1:确定对比区选取的7项指标：云顶温度、云粒子有效半径、云光学厚度、液水路径、组合反射率、≥30dBZ回波面积、垂直累积液态含水量；
[0019]S4.2:建立对比区选取系数，以相似离度和皮尔逊相关系数为基础构造相似性度量系数即相似离度
‑
皮尔逊相关系数APC，其中APC为Analogy Deviation
‑
Pearson Correlation Coefficient的简称。
[0020]考虑相似离度从“值相似”和“形相似”两方面判定相似，是对样本差异平均意义上的描述，但易受样本中差异过大或过小少数因子影响，皮尔逊相关度在数据集出现异常值偏差时表现稳定，因此提出一个新的相似性度量判据，即构造相似离度
‑
皮尔逊相关系数APC，该系数既能够度量两样本之间数值、形变化趋势的相似性，又削弱极端偏差数据影响。
[0021]相似离度
‑
皮尔逊相关系数APC的表达式为：
[0022][0023][0024][0025][0026][0027]其中，APC系数为相似离度C
XY
与皮尔逊相关系数ρ
XY
之比；
[0028]X、Y表示两个具有相同序列长度的待比较样本；
[0029]D
XY
为值系数，是两样本对应值之差绝对值的总平均，反映两样本在总平均数值上的差异程度，其值越小表明两样本数值越接近；
[0030]S
XY
为形系数，表示两样本各对应值之差对其总平均的离散程度，反映两样本的形相似程度，其值越小表明两样本形状越相似；
[0031]n为数据长度，n为1
‑
6的整数；
[0032]ρ
XY
数值范围表示两样本相关性，其中，
‑
1≤ρ
XY
≤1；ρ
XY
数值范围表示两样本相关性，ρ
XY
＝1表示完全正相关，0<ρ
XY
<1表示正相关，
‑
1<ρ
XY
<0表示负相关，ρ
XY
＝
‑
1表示完全负相关。对于ρ
XY
>0情形，ρ
XY
值越大表明两样本线性正相关越显著。因此，对于APC>0情形，APC值越小表明两样本相似度越高。
[0033]进一步的，将目标云与待选云的m个对比指标的APC值作算术平均，获得综合APC，APC最小正值对应的待选云云体为最佳对比区；
[0034]综合APC表达式为：
[0035][0036]其中，m为1
‑
7的整数。
[0037]优选地，所述步骤S5包括：
[0038]追踪增雨催化影响区及对比区动态变化，采用数值模式模拟增雨催化影响区及对比区数个边界点的传输轨迹，确定影响区及对比区逐小时空间位置。
[0039]优选地，所述步骤S6包括：
[0040]S6.1:建立的PIDI指数的定义为：将多源云物理探测参数作为人工增雨效果物理检验指标，以指标无量纲化处理为基础，引入相似离度
‑
皮尔逊相关系数APC选取增雨催化对比区，最终建立表征增雨催化引起的所有检验指标平均变化率的综合指数；
[0041]S6.2:确定PIDI指数的8项构成指标：云顶温度、云粒子有效半径、云光学厚度、液水路径、组合反射率、≥30dBZ回波面积、垂直累积液态含水量、小时降水量，其中小时降水量作为地面观测气象要素单独计算；
[0042]S6.3:将指标数据进行无量纲化处理，指标数据为所述步骤S6.2中8项构成指标的实际观测值，时间分辨率0.5小时，采用极值化方法作无量纲化处理，即每个变量与变量最小值之差除以该变量取值的全距，标准化后各变量取值范围限于[0,1]，从而消除量纲和数量级的影响，其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人工增雨效果物理检验方法，包括:S1:获取人工增雨催化样本信息与气象探测数据；S2:确定增雨催化作业区；S3:确定增雨催化影响区；S4:选取增雨催化对比区，建立对比区选取系数，包含确定对比区选取指标及建立相似性度量系数；S5:追踪增雨催化影响区及对比区动态变化，以数值模式模拟传输轨迹；S6:建立人工增雨效果物理检验PIDI综合指数，包含确定PIDI指数构成指标、数据无量纲化处理、建立PIDI指数计算公式；S7:将所述步骤S1
‑
S6检验结果与K值方法检验结果对比评估。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：S1.1:获取人工增雨催化样本信息，包含增雨催化时间、催化高度、催化剂量、催化点源或线源经纬度、海拔高度数据；S1.2:获取高空及地面气象探测数据，包含气象卫星及雷达云物理探测数据、增雨作业催化部位温度数据、地面降水量数据。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：确定增雨催化作业区，根据催化点源或线源地理位置确定增雨催化作业区。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：确定增雨催化影响区，根据增雨催化剂核化速率及风向风速推算增雨催化影响区。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：S4.1:确定对比区选取的7项指标：云顶温度、云粒子有效半径、云光学厚度、液水路径、组合反射率、≥30dBZ回波面积、垂直累积液态含水量；S4.2:建立对比区选取系数，以相似离度和皮尔逊相关系数为基础构造相似性度量系数，即相似离度
‑
皮尔逊相关系数APC，其表达式为：皮尔逊相关系数APC，其表达式为：皮尔逊相关系数APC，其表达式为：皮尔逊相关系数APC，其表达式为：皮尔逊相关系数APC，其表达式为：其中，APC系数为相似离度C
XY
与皮尔逊相关系数ρ
XY
之比；X、Y表示两个具有相同序列长度的待比较样本；D
XY
为值系数，是两样本对应值之差绝对值的总平均，反映两样本在总平均数值上的差异程度，其值越小表明两样本数值越接近；S
XY
为形系数，表示两样本各对应值之差对其总平均的离散程度，反映两样本的形相似
程度，其值越小表明两样本形状越相似；n为数据长度，n为1
‑
6的整数；ρ
XY
数值范围表示两样本相关性，其中，
‑
1≤ρ
XY
≤1；进一步的，将目标云与待选云的m个对比指标的APC值作算术平均，获得综合APC，APC最小正值对应的待选云云体为最佳对比区；综合APC表达式为：其中，m为1
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：沙修竹，丁建芳，肖瑶，黄毅梅，
申请(专利权)人：河南省人工影响天气中心，
类型：发明
国别省市：