【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于气象，具体涉及一种多普勒天气雷达回波图像外推方法。
技术介绍
1、多普勒天气雷达，是一种主动遥感的探测工具，在测量云、雨和各种强对流天气发生发展内在因素方面有重要的应用，其工作原理以多普勒效应为基础，可以测定散射体相对于雷达的速度，在一定条件下反演出大气风场、气流垂直速度的分布以及湍流情况等；这对警戒强对流天气等具有重要意义。
2、在多普勒雷达回波的外推中，传统方法包括插值、统计学方法和基于数学模型的推断；近年来，深度学习的发展为天气雷达数据的处理提供了新思路。深度学习通过神经网络模型，能够学习并理解复杂的数据模式，从而更有效地进行外推；这种方法不仅能够处理高维度的雷达数据，还能够捕捉数据中的非线性关系和时空特征。
3、深度学习在雷达数据外推中的应用通常涉及卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)或长短时记忆网络(lstm)等网络结构。这些网络能够自动提取特征，并通过学习历史雷达观测数据中的模式，对未来状态进行准确的预测。
4、深度学习方法可以适应不同的气象条件和雷达仪器，具有较强...
【技术保护点】
1.一种多普勒天气雷达回波图像外推方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多普勒天气雷达回波图像外推方法，其特征在于，所述不同反射率仰角的雷达回波图像θ＝{θ1,θ2,...,θm}通过反演算法，转化为CAPPI图像P＝{P1,P2,...,Pn}，其中m越大代表雷达扫描仰角越大，n越大代表CAPPI图像所处高度层越高。
3.如权利要求1所述的一种多普勒天气雷达回波图像外推方法，其特征在于，所述深度学习雷达回波外推模型，输入数据为多个高度层的CAPPI图像P＝{P1,P2,...,Pn}，输出为单个高度层的雷达回波CAPPI...
【技术特征摘要】
1.一种多普勒天气雷达回波图像外推方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多普勒天气雷达回波图像外推方法，其特征在于，所述不同反射率仰角的雷达回波图像θ＝{θ1,θ2,...,θm}通过反演算法，转化为cappi图像p＝{p1,p2,...,pn}，其中m越大代表雷达扫描仰角越大，n越大代表cappi图像所处高度层越高。
3.如权利要求1所述的一种多普勒天气雷达回波图像外推方法，其特征在于，所述深度学习雷达回波外推模型，输入数据为多个高度层的cappi图像p＝{p1,p2,...,pn}，输出为单个高度层的雷达回波cappi图像p＝{pk}(1≤k≤n)。
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