强对流天气潜势信息提取及其演变预测

论文摘要

冰雹、飓线、龙卷风、暴雨等强对流天气是历时短,破坏力强的灾害性天气之一,目前对强对流天气的预报主要还是靠短时预报员通过分析众多雷达产品,对比强对流云团回波的各种指标得出最终预报结果。随着天气雷达技术的发展和图像处理技术的应用,进行暴雨和冰雹等强对流天气的自动识别和预报已成为可能。强对流天气雷达回波识别、跟踪、预报的自动化可提高预报准确性,减少人为经验因素的影响,使分析定量化,为今后全面建立强对流天气短时预报警戒自动化系统奠定基础。本文就强对流天气潜势信息提取及其演变预测问题在如下方面提出新的思路和解决方案:1.通过分析一类重要的强对流潜势特征——边界层辐合线对于强对流云团发展的影响,将边界层辐合线按其回波特征分为两类,根据两类辐合线的在反射率图上所表现出的特点,提出了不同的提取方法。其中一类是处于单体附近的称为出流边界线,其范围较小。另外一类的范围较大,这两类的识别区域构成互补。通过一系列处理后,对其结果进行编码后去处干扰的短线和小枝,得到边界层辐合线,并度量其与邻近单体的距离。本识别方法有较高的识别率和准确性。2对云团进行时间序列分析,分为两个方面,第一方面是对多单体云团有序化规律的捕捉和分析,主要手段是判断云团的带状数的变化。第二方面是对强单体云团的追踪并预测其下一时刻的状态,预测的内容包括云团的下一时刻位置和云团下一时刻形态。根据不同的云团特点提出了不同的处理方法。对于带状云团采用“交叉相关法”预测位置,“分块膨胀腐蚀法”预测形态,对于单核云团采用“拟合直线外推法”预测位置,“多方向发散变化法”预测形态。3.预测系统做为一个面向业务而开发的完整系统而言,其必然要涉及到网络的传输控制问题,所以本文对文件在局域网内的传输问题做了初步的尝试性探索。综上所述,本文为强对流云团自动识别和预测的研究提供了新的思路,所涉及算法均已编程实现,并在样本测试过程中表现出较强的稳定性和良好的测试效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本文的研究背景
• 1.2 气象业务中强对流天气的预报现状
• 1.3 本文的选题意义及课题安排
• 第二章 多普勒雷达产品与图像处理基本概念
• 2.1 多普勒雷达原理及其主要产品概述
• 2.1.1 多普勒气象雷达对天气监测和天气预报的贡献
• 2.1.2 雷达气象方程
• 2.1.3 雷达的两种基本产品说明
• 2.2 图像处理的基本概念和方法
• 2.2.1 图像表示和图像工程
• 2.2.2 图像处理基本方法
• 2.2.3 数字图像处理的发展前景
• 2.3 时间序列分析简介
• 2.3.1 时间序列的定义
• 2.3.2 时间序列分析方法
• 2.3.3 时间序列分析在气象预测中的应用
• 第三章 基于雷达回波图像的强对流潜势信息提取
• 3.1 边界层辐合线的定义
• 3.2 边界层辐合线在灾害天气预报中的作用
• 3.3 边界层辐合线的识别
• 3.3.1 出流边界区和边界层辐合线区提取和处理
• 3.3.2 出流边界线的提取
• 3.3.3 边界层辐合线的提取
• 3.4 潜势特征综合方法和部分提取结果
• 3.4.1 单体与出流边界的距离定义
• 3.4.2 求取单体与出流边界的距离算法
• 3.4.3 示例
• 3.5 小结
• 第四章 基于时间序列图像的风暴云团预测
• 4.1 云团时间序列形成
• 4.1.1 云团的表示
• 4.1.2 云团前导后继关系的构建
• 4.2 多单体云团有序化规律的捕捉与分析
• 4.2.1 多单体云团发展的分布类型
• 4.2.2 带状云团发展的有序化规律
• 4.2.3 多单体云团有序化信息的捕捉方法
• 4.3 强单体云团演变规律的捕捉与预测
• 4.3.1 强单体云团的演变参数
• 4.3.2 云团的位置外推
• 4.3.3 云团的形态外推
• 4.4 对预测结果进行测试和评估
• 4.4.1 评估方法介绍
• 4.4.2 部分预测和评估结果
• 4.5 小结
• 第五章 网络传输控制初步
• 5.1 自动识别及预测业务系统与网络传输控制
• 5.2 网络控制的一些基本概念
• 5.3 MFC Winsock 类编程
• 5.3.1 客户机/服务器模式
• 5.3.2 CSocker 类的具体实现
• 5.4 小结
• 第六章 总结及展望
• 6.1 系统算法实现
• 6.2 本文特色与创新
• 6.3 建议和展望
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢