【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于空间天气预报，尤其涉及一种superdarn雷达对流图对流反转边界(crb)自动识别算法。
技术介绍
1、电离层等离子体对流是空间天气的重要现象，也是电离层研究过程中的重要研究目标。蕴含着太阳风向磁层-电离层系统能量传输的一系列重要信息。磁层中的等离子体对流是一个高度动态的过程，由靠近磁层顶的行星际介质参数波动驱动。行星际磁场(imf)的方向是控制对流的一个非常重要的因素，不同imf的方向和大小不同，其对流图的结构也有显著的差异。当imf南向时，由于磁层顶的耦合较强，磁层环流也较强，对流图像往往呈现为典型的双涡旋结构。对于向南的imf，高纬度电离层中的等离子体对流通常在极区呈现反太阳向，在昼侧磁层顶的合并和在夜侧磁尾的重新连接激发了极盖电离层中反太阳向的等离子体流，等离子体在低纬度返回，因此对流模式被视为形成两个主要的对流单元——一个在黎明侧，一个在黄昏侧，通常描述为双单元对流模式。
2、高纬电离层对流图中包含着一些表征电离层电动力学的重要参数，如越极盖电势(cpcp)，越极盖电场(cpef)，涡间距以及晨昏侧不对称性，对流反转边界(crb)等，其中双单元电离层等离子体对流的一个重要特征是对流反转边界(crb)，它可以作为曲线引入到磁局地时间-磁纬度(mlt-mlat)平面上。在黎明和黄昏时，电离层等离子体主要沿着磁平行线流动，流切变明显，crb的位置更容易识别。统计研究发现，crb是一条圆形线，在白天侧向高纬度方向挤压，在夜侧向低纬度方向偏移。这个不稳定“圆”的大小和形状取决于imf的by和bz。研究
3、然而，目前现有技术中对流图对流反转边界识别技术的不精确，效率低下等问题。主要体现在crb是双涡等离子体对流的一个重要特征，它通常发生在等离子体发生对流处。然而，目前crb的识别主要通过手动标记等离子体发生对流的位置，而手动标记依赖于操作者的主观判断，可能会导致crb识别结果的主管误差增加。除此之外，手动标记无法适用于大规模数据，随着数据量的增加，需要大量的人力和时间投入，superdarn的时间分辨率是2min，因此一年产生的对流图多达184320张，将是非常大的工作量。还有一致性和可重复性等方面手动识别crb都存在一定的缺陷。基于上述现状以及现有技术中的不足，本专利技术提出了一种superdarn雷达对流图对流反转边界(crb)自动识别算法。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中雷达对流图对流反转边界识别方法的不足，本专利技术提出了一种superdarn雷达对流图对流反转边界(crb)自动识别方法，提高了边界识别的可靠性和稳定性，开创性地提高了crb识别的准确性和识别效率。
2、本专利技术采取如下技术方案：
3、一种superdarn雷达对流图对流反转边界(crb)自动识别方法，其步骤包括：
4、步骤1、分别通过rst软件和nasa的空间物理数据设备获取superdarn雷达探测数据和omni卫星观测数据，分别对其进行预处理，删除异常值以及无效值；
5、步骤2、将omni卫星观测数据和superdarn雷达观测数据匹配并对齐构成完备数据集。具体的，以电离层对流速度数据时间为基准对齐omni数据。同时删除纬度小于61°且视线速度为0的无效数据。
6、步骤3、使用matlab绘制出mlat-mlt地磁坐标系下的视线速度图，并按照空间平均网格划分地磁坐标区域。
7、步骤4、利用广度优先搜索算法(bfs)对全部网格中的视线速度方向进行判断，寻找数据集中满足特定条件的点，并在坐标上用红色菱形标记这些点的中点位置。
8、优选的，步骤1中的预处理过程如下：对于omni卫星数据，剔除行星际磁场(imf)分量(bx、by、bz)大于等于9999；对于superdarn雷达数据，选择视线速度覆盖率良好的对流图，剔除较低门距(range<15)、较小多普勒速度(vlos<30m·s-1)和较高误差(verror>200m·s-1)的视线速度。
9、优选的，步骤2中的匹配过程如下：
10、步骤2.1、获取omni卫星所测量的行星际磁场分量by和bz(gsm坐标系下)，太阳风速度vs，太阳风动压p，阿尔芬马赫数ma以及地磁指数ae；
11、步骤2.2、根据以下公式生成时钟角theta，kan-lee重联电场ekl，磁层顶驻留位置rms，行星际磁场联合分量bt(gsm坐标系下)四个空间参数，其公式为：
12、
13、
14、
15、
16、式中：bzgm和bygm为gsm坐标系下的行星际磁场bz和by分量，v为太阳风速度，re为地球等效1半径；
17、步骤2.3、由于电离层对流速度数据的时间分辨率是2min，omni数据的时间分辨率是1min，因此以电离层对流速度数据时间为基准对齐omni数据。具体地，根据时间选择它们的交集，并将对应的参数进行连接，同时对对流图的无效数据进行裁剪，构成包含20个参数的数据集。
18、优选的，步骤3中使用matlab中的立体投影绘制mlat-mlt地磁坐标系下的视线速度图，中心点为90°纬度，最低纬度设置为60°，并删除视线速度为0的无效数据。
19、优选的，步骤3中的网格图绘制过程如下：首先设置在观测中平均每个mlt-mlat节点的标准网格，网格节点均匀分布在高纬度地区，间距相当于1°的mlat(投影到地球表面的距离约为111km)。其次，在划分好纬向网格的基础上，经度网格需要在以1°为节点的mlat中划分，并按照其投影到地球表面的经度步长尽可能接近111km的要求来设置，在一个节点中经度网格的单元数量为n(θ)，即：
20、n(θ)＝nint[360sin(θ)]
21、其中，θ为mlat的补角，即θ＝90°-mlat，nint为“最接近整数”的取整函数。
22、优选的，步骤4中的广度优先搜索算法搜索步骤如下：按照步骤3中的网格划分好，并将视线速度数据绘制在地磁坐标系中，随机选择一个网格作为源点开始遍历，寻找相邻网格是否均存在数据点，不存在则继续下一层网格遍历，直到找到相邻最近的数据点。
23、优选的，步骤4中判断两个数据点的方向角，若方向角之差大于60°，则判断这两个对流发生反转，即可在两个数据点中点处绘制对流反转边界点。
24、mlat＝(flat1+flat2)/2；mlon＝(flon1+flon2)/2mlat和mlon分别代表对流反转边界点的经纬度，flat1和flat2代表相邻数据点的纬度，flon1和flon2代表相邻数据点的经度。通过上述公式即可在制定位置上绘制对流反转边界点。
25、本专利技术具有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述OMNI卫星观测数据包括行星际磁场分量、太阳风速度和太阳风动压。
3.如权利要求2所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述OMNI卫星观测数据的预处理方法为：剔除OMNI卫星数据中行星际磁场分量大于等于9999，太阳风速度大于等于99999，太阳风动压大于等于99的无效数据。
4.如权利要求3所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述SuperDARN雷达观测数据为视线速度覆盖率良好的对流图。
5.如权利要求4所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述SuperDARN雷达数据预处理方法为：剔除对流图中门距小于15、多普勒速度小于30m·s-1和误差>200m·s-1的视线速度。
6.如权利要求1-5任意一项所述的一种
7.如权利要求6所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述步骤3中，视线速度图绘制过程如下：首先，利用SuperDARN RST v4.2软件包提取雷达视线速度参数，所述视线速度参数包括数据点速度、经纬度、方向角，并用matlab中的立体投影绘制MLAT-MLT地磁坐标系，后在坐标系中利用quvil函数结合数据点的速度、经纬度以及方向角绘制视线速度图。
8.如权利要求7所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述步骤3中，网格划分过程如下：设置在观测中平均每个MLT-MLAT节点的标准网格，网格节点均匀分布在纬度为60°～90°的地区，间距相当于1°的MLAT；其次，在划分好纬度网格的基础上，经度网格需要在以1°为节点的MLAT中划分，并按照其投影到地球表面的经度步长尽可能接近111km的要求来设置，在一个节点中经度网格的单元数量为N(θ)，即：
9.如权利要求8所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述步骤3中，在网格划分时，根据不同的θ值计算N(θ),即可确定在该纬度上划分的网格的单元数量数，以确保网格均匀划分整个MLAT-MLT坐标系。
10.如权利要求1所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述步骤4，自动遍历的过程如下：在网格图中给定一个源点网格vs,利用广度优先搜索算法从源点系统探索并发现源点到达的每一个相邻节点的路径；然后将与源点相邻的所有点作为新的n个源点继续遍历，如果相邻两个节点之前被搜索到过，则直接跳过，继续遍历下面的网格。
11.如权利要求10所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述步骤4中，在网格遍历的过程中判断相邻网格内是否均存在数据点，不存在则继续，如果存在则根据对流反转边界特征判断相邻网格内的数据方向角之差，若方向角之差大于60°，则判断该处对流发生反转，即可在这两个相邻的数据点之间绘制对流反转边界点。
12.如权利要求11所述的一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述步骤4中，根据对流反转边界点的经纬度绘制对流反转边界点，对流反转边界点的经纬度表达式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种superdarn雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种superdarn雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述omni卫星观测数据包括行星际磁场分量、太阳风速度和太阳风动压。
3.如权利要求2所述的一种superdarn雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述omni卫星观测数据的预处理方法为：剔除omni卫星数据中行星际磁场分量大于等于9999，太阳风速度大于等于99999，太阳风动压大于等于99的无效数据。
4.如权利要求3所述的一种superdarn雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述superdarn雷达观测数据为视线速度覆盖率良好的对流图。
5.如权利要求4所述的一种superdarn雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述superdarn雷达数据预处理方法为：剔除对流图中门距小于15、多普勒速度小于30m·s-1和误差>200m·s-1的视线速度。
6.如权利要求1-5任意一项所述的一种superdarn雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述步骤2中的匹配方法如下：
7.如权利要求6所述的一种superdarn雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，所述步骤3中，视线速度图绘制过程如下：首先，利用superdarn rst v4.2软件包提取雷达视线速度参数，所述视线速度参数包括数据点速度、经纬度、方向角，并用matlab中的立体投影绘制mlat-mlt地磁坐标系，后在坐标系中利用quvil函数结合数据点的速度、经纬度以及方向角绘制视线速度图。
8.如权利要求7所述的一种superdarn...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘二小，朱海，范素荣，杨鼎，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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