【摘要】：本文提出了一種從多普勒天氣雷達(dá)單仰角徑向速度圖中的正-負(fù)速度區(qū)域?qū)θ胧肿詣幼R別一類強(qiáng)對流天氣的中層徑向輻合的方法.首先,根據(jù)雷達(dá)探測機(jī)理,解釋了由氣流形成的輻合場一定會在徑向速度圖中形成局部最大正速度區(qū)域和局部最大負(fù)速度區(qū)域的特點(diǎn),然后構(gòu)建正-負(fù)速度區(qū)域?qū)Φ淖R別算法,通過來自多個單仰角徑向速度圖的區(qū)域?qū)ε錅?zhǔn)和相關(guān)信息,判斷雷達(dá)徑向速度圖中是否存在著中層徑向輻合,推算輻合的強(qiáng)度、延伸厚度等重要參數(shù),確定得到最優(yōu)垂直剖面圖的剖切方位.經(jīng)對客觀存在顯著中層徑向輻合的384例樣本和不存在明顯中層徑向輻合的356例樣本的測試,本文方法對顯著中層徑向輻合的識別率達(dá)到100%、誤識率為0,與人工方法相比,本文方法把對中層徑向輻合的識別時間從分鐘級縮短到秒級,同時自動給出其強(qiáng)度、高度、厚度、位置等豐富的定量信息和恰當(dāng)?shù)目梢暬怪逼拭鎴D.利用給出的參數(shù)信息進(jìn)行了與強(qiáng)對流天氣的相關(guān)性研究,驗(yàn)證了中層徑向輻合與對流行地面大風(fēng)的較強(qiáng)相關(guān)性,同時發(fā)現(xiàn),最強(qiáng)中層徑向輻合的高度對區(qū)分強(qiáng)冰雹與強(qiáng)降水、中層徑向輻合的強(qiáng)度對估計(jì)冰雹尺寸具有良好的指示性.
[Abstract]:In this paper, a method for automatically identifying the middle radial convergence of a class of severe convective weather is presented, which starts with the positive and negative velocity region pairs in the single pitching angle radial velocity diagram of Doppler weather radar. Firstly, according to the radar detection mechanism, it is explained that the convergence field formed by air flow will certainly form the local maximum positive velocity region and the local maximum negative velocity region in the radial velocity diagram, and then the recognition algorithm of the positive and negative velocity region pairs is constructed. Through the region pair registration and related information from multiple single angle radial velocity maps, it is judged whether there is middle radial convergence in radar radial velocity map, and the intensity and extension thickness of convergence are calculated. The cutting orientation of the optimal vertical profile is determined. 384 samples with significant radial convergence of middle layer and 356 samples without radial convergence of middle layer were tested. The recognition rate of radial convergence of significant middle layer is 100%, and the error rate is 0. Compared with the artificial method, the recognition rate of radial convergence of significant middle layer is 100% and the error rate is 0. Compared with the artificial method, the recognition rate of radial convergence of significant middle layer is 100% and the error rate is 0. In this paper, the recognition time of radial convergence in the middle layer is shortened from the minute level to the second level, and the abundant quantitative information such as intensity, height, thickness and position and the appropriate visual vertical profile are given automatically. The correlation between the radial convergence of the middle layer and the strong ground gale is verified by using the given parameter information, and it is found that the height of the strongest radial convergence of the middle layer distinguishes the strong hail from the heavy precipitation. The intensity of mid-level radial convergence is a good indicator for estimating hail size.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;
【基金】：天津市自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:09JCYBJC07500) 公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)基金(批準(zhǔn)號:GYHY200706004) 中國氣象局新一代天氣雷達(dá)建設(shè)軟件系統(tǒng)開發(fā)及應(yīng)用項(xiàng)目資助的課題~~
【分類號】：TN959.4

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本文編號：2473591