毫米波雷達(dá)云回波的自動分類技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-06-18 07:40
毫米波雷達(dá)在云探測方面比厘米波天氣雷達(dá)和激光雷達(dá)具有顯著優(yōu)勢,可獲得更多的云粒子信息,是研究云特性的主要遙感探測設(shè)備。為了開展對毫米波雷達(dá)探測的云回波進(jìn)行自動分類的研究,利用161次云回波的個例數(shù)據(jù),統(tǒng)計得到了卷云、高層云、高積云、層云、層積云和積云6類云型的特征量和其他參量的數(shù)值范圍,利用分級的多參數(shù)閾值判別方法,達(dá)到了自動分類的目標(biāo),通過與人工分類的初步驗證,兩種分類結(jié)果的一致性達(dá)到84%,其中,層云和積云的識別一致較低的原因在于樣本數(shù)據(jù)有限,僅有6次層云和8次積云的個例樣本數(shù)據(jù)。通過更多樣本的處理,提取的特征參量更可靠,自動分類的準(zhǔn)確率會得到提高,以便將基于毫米波雷達(dá)的云分類技術(shù)應(yīng)用于將來的云觀測自動化業(yè)務(wù)。
【文章來源】:氣象學(xué)報. 2019,77(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:11 頁
【部分圖文】:
圖32017年1月17日20時54分—18日02時34分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(Sc)Fig.3Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during20:54UTC17—02:34UTC18January2017(Sc)
圖32017年1月17日20時54分—18日02時34分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(Sc)Fig.3Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during20:54UTC17—02:34UTC18January2017(Sc)圖42015年11月5日02時30分—04時25分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(St)Fig.4Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during02:30—04:25UTC5November2015(St)圖52015年10月31日18時43分至11月1日00時01分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(Cu、Ci)Fig.5Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during18:43UTC31October2015—00:01UTC1November2015(Cu,Ci)845ActaMeteorologicaSinica氣象學(xué)報2019,77(3)
圖62017年3月7日20時08分—8日02時13分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(As)Fig.6Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during20:08UTC7March—02:13UTC8March2017(As)圖72015年10月30日00時—08時28分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(Ac、Ci)Fig.7Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during00:00—08:28UTC30October2015(Ac,Ci)季節(jié)性變化和日變化等;其次是采用其他云觀測資料進(jìn)行自動分類的驗證,減少人工分類中的誤判。6結(jié)論利用基于毫米波雷達(dá)云回波的特征量與多參數(shù)閾值法相結(jié)合的技術(shù),對安徽壽縣中國國家氣候觀象臺上空非降水云系的回波進(jìn)行了自動分類研究,得到如下結(jié)論:(1)毫米波雷達(dá)具有測云的優(yōu)勢,不僅因為波長短(與厘米波雷達(dá)相比)而使云粒子具有更大的雷達(dá)截面,還具備很好的穿云能力(相比激光雷達(dá)),能夠探測多層云的回波,此外,降水衰減影響小,可進(jìn)行全天候的對云觀測,能夠用于云觀測業(yè)務(wù)的自動化。(2)利用云回波特征量及多參數(shù)閾值的判別技術(shù),可以比較準(zhǔn)確、客觀地對云類型進(jìn)行判別,部分?jǐn)?shù)據(jù)的驗證表明,準(zhǔn)確率達(dá)到84%。(3)判別準(zhǔn)確率的提高主要依賴于樣本數(shù)據(jù),通過對更多樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,可以優(yōu)化特征量和參
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]星載雙頻云雷達(dá)的云微物理參數(shù)反演算法研究[J]. 吳瓊,仰美霖,竇芳麗,郭楊,安大偉. 氣象學(xué)報. 2018(01)
[2]三雷達(dá)、雙雷達(dá)反演降雹超級單體風(fēng)暴三維風(fēng)場結(jié)構(gòu)特征研究[J]. 韓頌雨,羅昌榮,魏鳴,黃美金,陳磊. 氣象學(xué)報. 2017(05)
[3]結(jié)合毫米波雷達(dá)提取降水條件下風(fēng)廓線雷達(dá)大氣垂直速度的研究[J]. 黃書榮,吳蕾,馬舒慶,黃興友,唐英杰. 氣象學(xué)報. 2017(05)
[4]2015年10月29日弱降雨前后的層狀云微物理參數(shù)反演和分析[J]. 黃佳歡,黃興友,黃勇,韋凱華,馬雷. 氣象科學(xué). 2017(04)
[5]基于MODIS云宏微觀特性的衛(wèi)星云分類方法[J]. 吳曉,游然,王旻燕,谷軍霞. 應(yīng)用氣象學(xué)報. 2016(02)
[6]利用毫米波測云雷達(dá)反演層狀云中過冷水[J]. 吳舉秀,魏鳴,王以琳. 干旱氣象. 2015(02)
[7]雙多普勒雷達(dá)風(fēng)場反演對一次后向傳播雷暴過程的分析[J]. 孫敏,戴建華,袁招洪,陶嵐. 氣象學(xué)報. 2015(02)
[8]單多普勒天氣雷達(dá)反演降水粒子垂直速度Ⅰ:算法分析[J]. 周生輝,魏鳴,張培昌,徐洪雄,趙暢. 氣象學(xué)報. 2014(04)
[9]云雷達(dá)反演層狀云微物理參數(shù)及其與飛機觀測數(shù)據(jù)的對比[J]. 劉黎平,宗蓉,齊彥斌,劉健. 中國工程科學(xué). 2012(09)
[10]基于衛(wèi)星云圖的云分類研究[J]. 劉揚,王彬,韓雷. 電子設(shè)計工程. 2011(10)
本文編號:3236259
【文章來源】:氣象學(xué)報. 2019,77(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:11 頁
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圖32017年1月17日20時54分—18日02時34分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(Sc)Fig.3Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during20:54UTC17—02:34UTC18January2017(Sc)
圖32017年1月17日20時54分—18日02時34分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(Sc)Fig.3Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during20:54UTC17—02:34UTC18January2017(Sc)圖42015年11月5日02時30分—04時25分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(St)Fig.4Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during02:30—04:25UTC5November2015(St)圖52015年10月31日18時43分至11月1日00時01分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(Cu、Ci)Fig.5Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during18:43UTC31October2015—00:01UTC1November2015(Cu,Ci)845ActaMeteorologicaSinica氣象學(xué)報2019,77(3)
圖62017年3月7日20時08分—8日02時13分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(As)Fig.6Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during20:08UTC7March—02:13UTC8March2017(As)圖72015年10月30日00時—08時28分雷達(dá)反射率因子(a)和分類結(jié)果(b)(Ac、Ci)Fig.7Reflectivity(a)andclassificationresult(b)during00:00—08:28UTC30October2015(Ac,Ci)季節(jié)性變化和日變化等;其次是采用其他云觀測資料進(jìn)行自動分類的驗證,減少人工分類中的誤判。6結(jié)論利用基于毫米波雷達(dá)云回波的特征量與多參數(shù)閾值法相結(jié)合的技術(shù),對安徽壽縣中國國家氣候觀象臺上空非降水云系的回波進(jìn)行了自動分類研究,得到如下結(jié)論:(1)毫米波雷達(dá)具有測云的優(yōu)勢,不僅因為波長短(與厘米波雷達(dá)相比)而使云粒子具有更大的雷達(dá)截面,還具備很好的穿云能力(相比激光雷達(dá)),能夠探測多層云的回波,此外,降水衰減影響小,可進(jìn)行全天候的對云觀測,能夠用于云觀測業(yè)務(wù)的自動化。(2)利用云回波特征量及多參數(shù)閾值的判別技術(shù),可以比較準(zhǔn)確、客觀地對云類型進(jìn)行判別,部分?jǐn)?shù)據(jù)的驗證表明,準(zhǔn)確率達(dá)到84%。(3)判別準(zhǔn)確率的提高主要依賴于樣本數(shù)據(jù),通過對更多樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,可以優(yōu)化特征量和參
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]星載雙頻云雷達(dá)的云微物理參數(shù)反演算法研究[J]. 吳瓊,仰美霖,竇芳麗,郭楊,安大偉. 氣象學(xué)報. 2018(01)
[2]三雷達(dá)、雙雷達(dá)反演降雹超級單體風(fēng)暴三維風(fēng)場結(jié)構(gòu)特征研究[J]. 韓頌雨,羅昌榮,魏鳴,黃美金,陳磊. 氣象學(xué)報. 2017(05)
[3]結(jié)合毫米波雷達(dá)提取降水條件下風(fēng)廓線雷達(dá)大氣垂直速度的研究[J]. 黃書榮,吳蕾,馬舒慶,黃興友,唐英杰. 氣象學(xué)報. 2017(05)
[4]2015年10月29日弱降雨前后的層狀云微物理參數(shù)反演和分析[J]. 黃佳歡,黃興友,黃勇,韋凱華,馬雷. 氣象科學(xué). 2017(04)
[5]基于MODIS云宏微觀特性的衛(wèi)星云分類方法[J]. 吳曉,游然,王旻燕,谷軍霞. 應(yīng)用氣象學(xué)報. 2016(02)
[6]利用毫米波測云雷達(dá)反演層狀云中過冷水[J]. 吳舉秀,魏鳴,王以琳. 干旱氣象. 2015(02)
[7]雙多普勒雷達(dá)風(fēng)場反演對一次后向傳播雷暴過程的分析[J]. 孫敏,戴建華,袁招洪,陶嵐. 氣象學(xué)報. 2015(02)
[8]單多普勒天氣雷達(dá)反演降水粒子垂直速度Ⅰ:算法分析[J]. 周生輝,魏鳴,張培昌,徐洪雄,趙暢. 氣象學(xué)報. 2014(04)
[9]云雷達(dá)反演層狀云微物理參數(shù)及其與飛機觀測數(shù)據(jù)的對比[J]. 劉黎平,宗蓉,齊彥斌,劉健. 中國工程科學(xué). 2012(09)
[10]基于衛(wèi)星云圖的云分類研究[J]. 劉揚,王彬,韓雷. 電子設(shè)計工程. 2011(10)
本文編號:3236259
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