共查询到20条相似文献，搜索用时 475 毫秒
1.
雷暴云团自动识别和边界相关追踪技术研究 总被引：9，自引：0，他引：9
基于高时空分辨率雷达资料的雷暴云团识别、追踪及预警技术是目前最重要的临近预报预警技术之一.该文描述的雷暴云团边界相关追踪技术是一种新研究的方法,该方法是利用模式识别技术进行云团边界识别、拓扑处理,建立云团生命时序与族谱关系,并在此基础上进行雷暴云团外推的一种短时临近预报方法.该方法有三个主要技术环节:(1)对已预处理的雷达数据进行边界识别;(2)利用四分树匹配分析因子、重叠因子、面积因子、外接矩形因子、轮廓综合因子、局部相似判定因子等六个判断因子,分别识别出每个云团的时间序列,以及每个云团的运动方向、速度、面积、强中心,以及所处的状态(增强或减弱、膨胀或缩小)等信息;(3)对云团的移动方向、速度、面积、强度进行线性外推.初步结果显示该方法可较好地识别和外推预报雷暴云团.在此基础上建立的雷暴自动识别和追踪系统(简称"追踪者",TRACER),可以基于地图系统选取指定云团,获得云团空间位置信息、发展轨迹、演变特征和未来预测,也可对云团预报结果进行定量分析和验证. 相似文献
2.
利用FY-2E卫星数据获取的强对流云团面积、重心、长短轴比、重心与形心距离、移动速度、移动角度和最低亮温等属性的变化可作为动态特征,利用慢特征分析方法提取云团中具有一定连续性和稳定性的动态特征对强对流云团不同阶段进行识别和追踪.结果表明,动态特征与强对流云团的不同发展阶段具有很好的对应关系:在初生阶段,云团的移动方向和速度不稳定,但是面积呈现出缓慢增长态势,云顶亮温缓慢下降,此时云团的慢特征为面积和云顶亮温;在成熟阶段,云团的移动路径趋于稳定,云顶亮温达到最低,云团重心和形心基本重合;在消散阶段,存在云团分裂和云团的重心与形心分离特征.云团长短轴比的变化与云团最低亮温的变化趋势一致,移速缓慢的对流云团更容易造成集中强降水,快速移动的对流云团大多造成地面大风. 相似文献
3.
利用常规观测资料、区域自动站资料和“葵花8号”气象卫星资料，对2016年4—9月甘肃省陇东南地区出现的43次强对流天气过程展开分析，确立了强对流云团识别指标、追踪方法及预报指标，并对2018年部分个例进行了效果检验。结果表明：（1）利用卫星B13通道（10.4 μm）亮温值TBB≤238 K或B08通道（6.2 μm）与B13通道亮温差△TBB＜0 K双阈值作为强对流云团识别指标，可以准确识别出陇东南地区的强对流天气云团；（2）利用“逆向搜索法”、“面积重叠法”及对云团重心的计算，可以准确对强对流云团进行定位、追踪及移动路径外推预报；（3）建立的强对流天气落区判别指标对该地区短时强降水及冰雹落区具有一定的预报能力。 相似文献
4.
为解决强对流监测问题,克服地区亮温特征对卫星监测的影响,利用FY 4A卫星L1数据,结合滑动窗口方法和多通道动态阈值自动识别法,对典型强对流云团进行识别与监测。结果表明：1）多通道动态阈值自动识别方法结合滑动窗口方法,可避免人为设置阈值的主观性,整合强对流的区域识别结果,实现全国强对流云团监测。2）此方法具有良好的强对流云团识别效果,识别正确率达到89%;3）FY 4A卫星识别结果与雷达反射率高值区基本一致,能够准确监测强对流云团发生发展和移动的过程,具有较高的识别精度。 相似文献
5.
6.
7.
暴雨云团的多尺度识别方法及其在临近预报中的应用 总被引：9，自引：1，他引：9
将一种暴雨云团的多尺度识别方法——层级聚类法，应用于β中尺度对流系统识别及临近预报中。该方法的基本思路是:将笛卡尔坐标下的雷达反射率因子进行聚类，得到比较详细的较小尺度的暴雨云团，然后设定阈值，将云团之间差异小于阈值的进行合并，可以得到较大尺度的云团，逐步放宽合并阈值，可得到更大尺度的云团。选取广州雷达2005年3月的飑线过程和温州2005年9月的台风过程对这种方法的识别结果进行了详细说明，结果表明:该方法能够识别不同系统的β中尺度对流云团，并能识别出其中反射率较强的γ中尺度云团，识别结果合理。采用这种方法识别不同尺度的暴雨云团，有利于跟踪、预报造成中国暴雨主要原因的β中尺度系统，也可兼顾β中尺度系统中的γ中尺度对流单体。根据预报时效的不同，可以选择不同的云团识别尺度。 相似文献
8.
9.
10.
利用2017—2018年葵花卫星(Himawari)TBB亮温资料,计算最低亮温、亮温梯度、红外与水汽亮温差和低亮温区面积及其随时间变化率等特征参量,确定短时暴雨的卫星参数阈值,并融合了雷达参数阈值及过去1 h地面加密降水实况资料,采用指标叠加法判定监测区域内某一云团未来2 h能否产生区域性短时暴雨天气,并采用交叉相关法外推云团的移动,进而对强降水云团进行预警。对2019年几次暴雨过程预报检验结果是:预警命中率(POD)为80.6%~97.1%,平均为91.0%,临界成功指数(CSI)为77.2%~79.2%,平均为77.9%,所预警的云团未来2 h影响区域出现≥30 mm/h短时暴雨站数占全省短时暴雨站数的76.4%~96.2%,平均为85.2%,整体预警效果较好。 相似文献
11.
红外测温传感器在旋转平台控制下定时对全天空进行扫描,拼接全天空红外辐射亮温图像。利用天空中的云点与非云点在红外波段中表现出的不同特性,考虑不同仰角方向天空中云点与非云点的温度差异,结合地面环境参数,实时拟合天顶到水平区间内晴空时刻的温度阈值函数,利用阈值分割方式得出全天空云分布及云量信息。该方法可以有效减少地面环境参数及太阳光照对云图的影响,能够全天实时运行。将利用该方法获取的数据分别与人工观测数据及典型天气条件下可见光测云结果进行对比,结果表明该系统在云量观测方面具有一定的先进性和准确性。 相似文献
12.
多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验 总被引：18，自引：2，他引：18
卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础.选用1992~1994年和1997~1998年夏季有典型天气系统的177幅GMS红外云图建立了云系模型库, 云系分类样本3079个, 包含16类云系, 云系分割样本2764个.利用云系分割样本集进行神经网络试验, 训练集为从32幅云图中抽取的484个样本, 测试集为从145幅云图中抽取的2280个样本, 神经网络模型训练正确率达到98.8%, 测试正确率为86.4%.用1997年7月18~21日和1998年6月15~17日的两组卫星云图做自动分割应用试验, 结果经专家判识, 正确率达到90%以上.本文的工作表明:用多阈值和人工神经网络相结合方法对卫星云图进行云分割在实际应用中是可行的. 卫星云图自动分割系统的输入是GMS红外云图, 输出是分割出的每一个云区, 同时还包括云区的边界链码、起始点、周长、面积, 并保留了原始图像数据.在下一步的云系识别过程中, 可以在此基础上进行云系分类识别试验. 相似文献
13.
针对地基测云系统中云在可见光波段与红外波段中表现出的不同特性,用双站数字式云高仪所测云高进行标校,结合地面实时观测天顶红外辐射亮温及地面环境参数,分析地面到云层底大气对红外辐射亮温的影响,从中发现利用天空红外辐射亮温来遥感云底高度的可行性,研发地基双波段测云系统。该系统以对流层大气的垂直温度递减率为理论基础,建立云层底到地面的温度递减梯度参数K,根据递减梯度参数反演天顶方向的云高。该算法不依赖于探空数据,通过实时定标形式得出符合仪器所在地的云底高反演公式。通过与维萨拉激光云高仪CL31进行数据对比分析得出,地基双波段测云系统反演结果具有较高的准确性。 相似文献
14.
用多谱阈值法进行GMS-5卫星云图云型分类的研究 总被引：8，自引：0，他引：8
介绍了利用GMS-5卫星云图资料获得晴空、半透明云或碎云和高、中、低云的方法。基于最优回归统计法得出多谱阈值与等压面温度的统计关系，利用MM5中尺度数值预报模式的预报结果计算动态变化的多谱阈值，使云判别阈值能适应不同的天气。实际资料试验表明：多谱阈值法是一种可行的云判别和支分类的方法。该方法能较准确地区分云与晴空、判别出高云和低云，对半透明云或碎云及中云也有一定的判别能力。该方法基本能应用于实时云分类 业务。 相似文献
15.
陈磊 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2014,8(1):39-44
为加强新疆戈壁地区云的自动观测,利用辐射传输模式SBDART和新疆博湖地区历史气候资料,分析了当地大气向下红外辐射对大气影响因子的敏感性和利用全天空红外辐射进行云识别分类的可行性,并提出了一种基于典型云族红外阈值的云分类方法。结果表明：（1）水汽、云、天顶角、能见度等对中红外波段向下红外辐射值都有较大影响;（2）当能见度较差时,气溶胶对向下红外辐射的贡献不可忽略,并由于局地气溶胶辐射特性难以确定,因此是利用天空向下红外辐射进行云识别时的一个不确定因素;（3）根据8～14μm波段不同云族的辐射特性差异分析,阈值法是进行云识别和云族区分的有效方法。但该方法应用效果的好坏依赖于实测探空数据和历史气候数据的有效性及准确性。 相似文献
16.
17.
利用风云四号气象卫星A星(FY-4A)红外云图,基于生成对抗网络方法,提出了红外云图外推预报模型,实现了华东区域未来3 h的云图预报,预报的时空分辨率分别为1 h和4 km。结果表明:该外推模型预报的云图可较好描述云团移动、发展和减弱趋势,对研究区域内云团的强度、位置和形态得到较为理想的预报效果。为了验证提出的云图外推模型的有效性,将其与光流法和轨迹门控循环单元模型进行比较。对比试验结果表明:该云图外推模型具有最优的预报效果,说明使用生成对抗网络进行云图外推具有较好的可行性,能有效应用于气象业务中监测云团的生消和移动并提前预警灾害性天气的发生,为天气预报提供重要的参考依据。 相似文献
18.
The paper gives the distributions of the daily mean temperature of black body of satellite infrared
images from June 7 to 10, 1998 during HUAMEX and examines 14 meso-α-scale convective systems and a
number of meso-b-scale convective systems using the satellite infrared images at 1-h intervals. The mesoscale
convective systems on June 7 and 9, which resulted in severe rainstorm over the middle of Taiwan and the
estuary region of the Pearl River (Zhujiang R.), are emphatically analyzed. The serial development of mesoscale
convective systems is revealed by the distributions of the black body temperature of satellite infrared images. The
environmental conditions in which many mesoscale convective systems continuously occurred are diagnosed.
The visualizing tool, LiveView, displays the link between the upper and lower horizontal wind fields and the
vertical circulations and 3-dimensional trajectories of moist air motions, based on the data of objective analyses. 相似文献
19.
为提高新疆戈壁地区云的自动化观测水平,基于全天空红外成像仪(WSIRCMS)获取的红外辐射图像,利用辐射传输模式SBDART分析了仪器测量波段对有云无云状况的敏感性并构建了拟合方程,同时利用典型季节的晴空辐射样本拟合了晴空曲线并统计形成了晴空阈值,最后利用统计晴空阈值对全天空红外辐射图像进行云像素识别和总云量计算。将不同季节总云量计算结果同人工观测结果对比验证表明：观测时段算法计算总云量和人工观测总云量差值在±2成以下的概率均在80%以上,说明该方法具有较高的准确度和较强的实用性,在观测业务中具有较好的应用前景。 相似文献
20.
基于局部阈值插值的地基云自动检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
地基云自动化观测是当前气象业务发展的迫切需求.目前的地基云检测算法仍主要是以阈值为基础,针对固定阈值和全局阈值算法在云检测精度方面存在的不足,利用晴朗天空下天空呈蓝色、云呈白色的属件,提出了一种基于局部阈值插值的地基云自动检测方法.该方法在对云图进行重采样后,对云图蓝、红波段进行归一化差值处理,再将处理后的结果图像按空间像素位置自动分成互不重叠、大小相等的均匀子块,对每一子区域采用一定的规则并结合改进的最大类间方差自适应阈值算法计算局部阈值,然后对每一子区域形成的阈值矩阵采用双线性插值算法进行插值处理,形成与原始云图大小相等的阈值曲面,利用此阈值曲面与云图蓝、红波段归一化差值处理结果进行比较,即可完成地基云的自动检测.与固定阈值和全局阈值算法相比,局部阈值插值算法对一些细碎的云和与背景反差不大的云获得了更好的检测效果.定量的评估结果表明,固定阈值方法在正确率和精确度上都要远远低于全局阈值和局部阈值方法,而文中提出的局部阈值算法在正确率和精确度上相比全局阈值算法又有较大提高. 相似文献