基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法，涉及氣象學領(lǐng)域，所述方法包括：利用前后兩時刻相同反射率強度閾值的預(yù)測層，采用雙向膨脹預(yù)測算法得到Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果；以25dBZ預(yù)測層在Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果為基底，依次把其他6層的Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果疊加，并將ti時刻的保留層進行最終疊加，獲取Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測圖像；根據(jù)位置變化和方向變化對風暴體進行方位預(yù)測，獲取Fti+1時刻風暴體的方向角度γ和位置坐標C，結(jié)合Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測圖像得到最終預(yù)測圖。本發(fā)明實現(xiàn)了對風暴體的方位與結(jié)構(gòu)形態(tài)的預(yù)測，能夠更加準確地判斷出強對流天氣的類型。
【專利說明】基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及氣象領(lǐng)域，特別涉及一種基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]新一代天氣雷達可以給出降水粒子或降雹粒子的實時回波強度(即反射率因子Z)、徑向速度(V)和速度譜寬(W)，并以多仰角圖像的方式提供天氣信息。利用雷達資料監(jiān)測和臨近預(yù)報強對流天氣的一個主要方法是基于對雷達回波準確跟蹤及合理預(yù)測的。目前國際上最常用的跟蹤法有質(zhì)心跟蹤法和交叉相關(guān)跟蹤法。以質(zhì)心跟蹤法為基礎(chǔ)發(fā)展起來的代表算法有雷暴的識別、跟蹤、分析和臨近預(yù)報(TITAN)、風暴體識別和跟蹤算法(SCIT);交叉相關(guān)跟蹤算法是利用矩形網(wǎng)格在搜索半徑內(nèi)尋找最大相關(guān)系數(shù)以跟蹤雷達回波(TREC)。
[0003]以上述算法為基礎(chǔ)發(fā)展出多種臨近預(yù)報系統(tǒng)，例如，美國氣象開發(fā)實驗室MDL(Meteorological Development Lab)開發(fā)的 SCAN (The System for ConvectionalAnalysis and Now-casting)預(yù)報系統(tǒng)，用于風暴以及強風暴0_3h預(yù)報；美國NSSL(National Severe Storms Laboratory)開發(fā)的 WDSS-1I (Warning Decision SupportSystem-1ntegrated Information)采用SCIT、冰雹監(jiān)測、中尺度氣旋檢測、風暴多尺度識別等算法來監(jiān)測和預(yù)警強對流天氣，并進行O-1h強對流天氣預(yù)報；美國國家大氣科學研究中心 NCAR (the National Center for Atmospheric Research)開發(fā)的臨近預(yù)報系統(tǒng) ANC(Auto-Nowcaster)采用TITAN、TREC算法跟蹤風暴,并綜合雷達、衛(wèi)星、探空、閃電等多種傳感器的資料進行風暴的0-2h臨近預(yù)報。
[0004]發(fā)明人在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在以下不足:所有算法都傾向于在風暴體識別與跟蹤的基礎(chǔ)上外推出風暴位置，而不強調(diào)風暴體內(nèi)部的形態(tài)及結(jié)構(gòu)預(yù)測，而形態(tài)及結(jié)構(gòu)信息恰恰對判斷強對流天氣的類型十分有用。如果能夠根據(jù)風暴的演變痕跡合理地預(yù)測出其回波圖像的結(jié)構(gòu)和形態(tài)，將會更有助于強對流風暴的臨近預(yù)報。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明提供了一種基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法，本發(fā)明實現(xiàn)了對風暴體的方位與結(jié)構(gòu)形態(tài)的預(yù)測，能夠更加準確地判斷出強對流天氣的類型，詳見下文描述:
[0006]一種基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法，所述方法包括以下步驟:
[0007](I)利用風暴體識別技術(shù)，對當前時刻的多普勒雷達反射率全局圖進行圖像分割得到風暴體關(guān)注區(qū)；
[0008](2)獲取風暴體在上一時刻時所處的位置，根據(jù)當前時刻和上一時刻的位置變化A d,通過橢圓擬合獲取風暴體的方向變化A 0 ；[0009](3)旋轉(zhuǎn)上一時刻風暴體使之與當前時刻風暴體方向相同，對上一時刻和當前時刻風暴體反射率圖像進行分層，分別獲取7對以不同反射率強度為閾值的預(yù)測層和I對保留層；
[0010](4)利用前后兩時刻相同反射率強度閾值的預(yù)測層，采用雙向膨脹預(yù)測算法得到Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果；
[0011](5)以25dBZ預(yù)測層在Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果為基底，依次把其他6層的Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果疊加，并將\時刻的保留層進行最終疊加，獲取Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測圖像；
[0012](6)根據(jù)位置變化和方向變化對風暴體進行方位預(yù)測，獲取Fti+1時刻風暴體的方向角度Y和位置坐標C，結(jié)合Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測圖像得到最終預(yù)測圖；
[0013](7)將下一個時刻視為當前時刻，重復(fù)步驟(1)至步驟(6)，實現(xiàn)對風暴體的持續(xù)預(yù)測，獲取風暴體在更遠時刻的預(yù)測圖像。
[0014]所述獲取風暴體在上一時刻時所處的位置，根據(jù)當前時刻和上一時刻的位置變化A d，通過橢圓擬合獲取風暴體的方向變化A 0的步驟具體為:
[0015]對于在風暴體提取中得到的當前時刻\的一個風暴體Q，用其外包矩形區(qū)域的左上角坐標標記Q于\時刻的位置；在上一時刻反射率圖中匹配風暴體Q的所在區(qū)域，并將匹配到的區(qū)域外包矩形左上角坐標記為Q于時刻的位置，進而得到風暴體Q的位置變化信息A d ;對于\時刻和V1時刻得到的風暴體40dBZ以上核區(qū)進行橢圓擬合，通過兩時刻橢圓方向角變化得到風暴體Q的旋轉(zhuǎn)角度A 0。
[0016]所述利用前后兩時刻相同反射率強度閾值的預(yù)測層，采用雙向膨脹預(yù)測算法得到Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果的步驟具體為:
[0017]設(shè)p為圖像中任意一點，定義當前時刻風暴體一個預(yù)測層Ti中風暴區(qū)為Fti，對應(yīng)前一時刻同閾值下的預(yù)測層風暴區(qū)為Fti-1，并將Fti_i未包含且Fti包含的區(qū)域稱為新生區(qū)，
記為
【權(quán)利要求】
1.一種基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟: (1)利用風暴體識別技術(shù)，對當前時刻的多普勒雷達反射率全局圖進行圖像分割得到風暴體關(guān)注區(qū)； (2)獲取風暴體在上一時刻時所處的位置，根據(jù)當前時刻和上一時刻的位置變化Ad,通過橢圓擬合獲取風暴體的方向變化A 0 ； (3)旋轉(zhuǎn)上一時刻風暴體使之與當前時刻風暴體方向相同，對上一時刻和當前時刻風暴體反射率圖像進行分層，分別獲取7對以不同反射率強度為閾值的預(yù)測層和I對保留層； (4)利用前后兩時刻相同反射率強度閾值的預(yù)測層，采用雙向膨脹預(yù)測算法得到Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果； (5)以25dBZ預(yù)測層在Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果為基底，依次把其他6層的Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果疊加，并將&時刻的保留層進行最終疊加，獲取Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測圖像； (6)根據(jù)位置變化和方向變化對風暴體進行方位預(yù)測，獲取Fti+1時刻風暴體的方向角度Y和位置坐標C，結(jié)合Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測圖像得到最終預(yù)測圖； (7)將下一個時刻視為當前時刻 ，重復(fù)步驟(1)至步驟(6)，實現(xiàn)對風暴體的持續(xù)預(yù)測，獲取風暴體在更遠時刻的預(yù)測圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法，其特征在于，所述獲取風暴體在上一時刻時所處的位置，根據(jù)當前時刻和上一時刻的位置變化A d，通過橢圓擬合獲取風暴體的方向變化A 0的步驟具體為: 對于在風暴體提取中得到的當前時刻\的一個風暴體Q，用其外包矩形區(qū)域的左上角坐標標記Q于\時刻的位置；在上一時刻反射率圖中匹配風暴體Q的所在區(qū)域，并將匹配到的區(qū)域外包矩形左上角坐標記為Q于時刻的位置，進而得到風暴體Q的位置變化信息A d ;對于\時刻和V1時刻得到的風暴體40dBZ以上核區(qū)進行橢圓擬合，通過兩時刻橢圓方向角變化得到風暴體Q的旋轉(zhuǎn)角度A 0。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法，其特征在于，所述利用前后兩時刻相同反射率強度閾值的預(yù)測層，采用雙向膨脹預(yù)測算法得到Fti+1時刻風暴體的形態(tài)預(yù)測結(jié)果的步驟具體為: 設(shè)P為圖像中任意一點，定義當前時刻風暴體一個預(yù)測層Ti中風暴區(qū)為Fti，對應(yīng)前一時刻同閾值下的預(yù)測層風暴區(qū)為Ff1，并將Ff1未包含且Fti包含的區(qū)域稱為新生區(qū)，記為
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多普勒雷達反射率圖像的風暴體位置及形態(tài)預(yù)測方法，其特征在于，所述根據(jù)位置變化和方向變化對風暴體進行方位預(yù)測，獲取Fti+1時刻風暴體的方向角度Y和位置坐標的步驟具體為: 設(shè)點A為風暴體于tg時刻外包矩形區(qū)域的左上角坐標，a為此時刻風暴體的方向角，點B為風暴體于\時刻外包矩形區(qū)域左上角坐標，P為此時刻風暴體的方向角；由M二A 0 =P-a，即將該風暴體方位外推 至ti+1時刻，獲得坐標C=B+Ad,方向角Y= ^ + A 0 0
【文檔編號】G01W1/10GK103529492SQ201310438213
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年9月22日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月22日
【發(fā)明者】王萍, 王龍 申請人:天津大學