短臨實(shí)時(shí)降水預(yù)報(bào)可以對(duì)一個(gè)地區(qū)未來0～3小時(shí)的降水進(jìn)行精細(xì)化預(yù)報(bào),對(duì)于災(zāi)害信息提前預(yù)警具有重要意義。基于雷達(dá)回波外推的降水預(yù)報(bào)作為廣泛應(yīng)用的方法,但實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)效果仍是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題。首先是預(yù)報(bào)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性問題,要求必須在6分鐘內(nèi)完成一次降水預(yù)報(bào)。當(dāng)預(yù)報(bào)覆蓋范圍較大時(shí),基于光流法的雷達(dá)回波外推和氣象產(chǎn)品輸出耗時(shí)總計(jì)超過20分鐘,預(yù)報(bào)具有滯后性。其次在雷達(dá)回波外推中,Horn-Schunck光流法外推得到的回波容易產(chǎn)生噪點(diǎn),外推準(zhǔn)確性差。接著在定量降水估測(cè)中,由于中小尺度天氣系統(tǒng)變化迅速、觀測(cè)數(shù)據(jù)規(guī)模較大,基于離線模型的估測(cè)算法無法滿足預(yù)報(bào)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和效率方面的要求。雷達(dá)回波數(shù)據(jù)和站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)作為一種流式數(shù)據(jù),適合在線學(xué)習(xí)方式更新模型。本文針以上問題,從雷達(dá)回波外推預(yù)報(bào)、定量降水估測(cè)和產(chǎn)品并行化輸出三個(gè)方面進(jìn)行研究。主要研究工作包括以下內(nèi)容:首先,本文將Horn-Schunck和Lucas-Kanade融合光流算法引入雷達(dá)回波外推預(yù)報(bào)過程。具體地,將Lucas-Kanade算法的高斯卷積模板添加到Horn-Schunck算法中,減少外推回波中的噪點(diǎn)。為了減少矢量場(chǎng)計(jì)算的時(shí)間... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

連續(xù)時(shí)次雷達(dá)回波圖像序列1

第二章短臨降水預(yù)報(bào)相關(guān)原理9短臨降水預(yù)報(bào)過程如圖2-1所示，主要分為兩個(gè)步驟：雷達(dá)回波外推預(yù)報(bào)和雷達(dá)定量降水估測(cè)。具體過程如下：第一步對(duì)雷達(dá)回波進(jìn)行外推，即根據(jù)相鄰兩個(gè)時(shí)刻的雷達(dá)回波圖預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)刻雷達(dá)回波的分布位置和大校T1和T兩個(gè)相鄰時(shí)刻的雷達(dá)回波拼圖如圖2-2所示。根據(jù)相鄰兩個(gè)時(shí)次推測(cè)出回波整個(gè)圖像的運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)，如圖2-3所示。假設(shè)雷達(dá)回波的速度變化在未來3小時(shí)內(nèi)是一致，根據(jù)運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)可以外推出3小時(shí)內(nèi)任何時(shí)刻的回波形狀和位置。常用的雷達(dá)回波外推方法包括單體質(zhì)心法、交叉相關(guān)法和光流法。圖2-2T-1時(shí)刻和T時(shí)刻的雷達(dá)回波拼圖圖2-3雷達(dá)回波圖像的運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)第二步進(jìn)行定量降水估測(cè)，將雷達(dá)回波反射率因子反演為降水。反射率因子用來衡量目標(biāo)對(duì)雷達(dá)電磁波散射能力的強(qiáng)弱，可以在一定程度上表現(xiàn)云層降水粒子的密度。因此回波反射率因子和降水量存在著一定的函數(shù)關(guān)系。圖2-4是臺(tái)風(fēng)“山竹”經(jīng)過華南地

第三章光流法外推求解和并行優(yōu)化25圖3-1網(wǎng)格格點(diǎn)圖3.2.1算法過程多重網(wǎng)格方法主要由兩部分組成：細(xì)網(wǎng)格光滑和粗網(wǎng)格校正。通過這兩個(gè)操作遞歸更新方程解。在細(xì)網(wǎng)格光滑步驟中：延拓算子作用在粗網(wǎng)格上得到細(xì)網(wǎng)格上的值。在粗網(wǎng)格校正步驟中，限制算子將細(xì)網(wǎng)格格點(diǎn)限制到粗網(wǎng)格上。5.024572630861529644.52.85.32x2平均池化Avg(2,6,3,0)=2.8圖3-2平均池化示意圖本文短臨降水實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)中使用2x2平均池化作為限制算子，使用雙線性插值算法作為延拓算子。一個(gè)×大小的圖片經(jīng)過平均池化形狀變成(/2)×(/2)，原圖像2x2大小的區(qū)域取平均值作為粗網(wǎng)格上1x1區(qū)域的數(shù)值。如圖3-2所示，一個(gè)4x4大小的網(wǎng)格經(jīng)過2x2平均池化得到一個(gè)2x2大小的網(wǎng)格。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)和雷達(dá)觀測(cè)的華南短臨預(yù)報(bào)精度評(píng)估[J]. 梁振清,陳生.  氣象研究與應(yīng)用. 2020(01)
[2]三維可視化技術(shù)在天氣雷達(dá)中的應(yīng)用研究[J]. 劉康.  電子測(cè)試. 2019(24)
[3]并行代數(shù)多重網(wǎng)格算法:大規(guī)模計(jì)算應(yīng)用現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[J]. 徐小文.  數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(04)
[4]梯度提升決策樹在雷達(dá)定量降水估測(cè)中的應(yīng)用研究[J]. 陳訓(xùn)來,陳元昭,趙春陽,張珂.  氣象科技進(jìn)展. 2019(03)
[5]短臨降水預(yù)報(bào)方法及其應(yīng)用研究綜述[J]. 王婷,劉云鵬,董晨,李瑾.  電子世界. 2019(10)
[6]中國中小尺度強(qiáng)對(duì)流天氣氣候?qū)W特征[J]. 薛曉穎,任國玉,孫秀寶,任玉玉,余予.  氣候與環(huán)境研究. 2019(02)
[7]適應(yīng)新形勢(shì) 探索新機(jī)制——從“山竹”應(yīng)對(duì)看應(yīng)急管理部如何探索應(yīng)急管理新機(jī)制[J]. 本刊綜合.  中國應(yīng)急管理. 2018(08)
[8]基于Docker的MPI和OpenMP混合編程[J]. 趙博穎,肖鵬,張力.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2018(05)
[9]光流法以及結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)在臨近預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J]. 林青,潘寧,劉銘.  海峽科學(xué). 2017(12)
[10]基于改進(jìn)光流法的雷達(dá)圖像運(yùn)動(dòng)估計(jì)[J]. 王志斌,肖艷姣,吳濤.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2017(12)



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