论文摘要
冰雹暴雨等强对流天气是主要的气象灾害,冰雹云的发展过程具有突发性强、移动迅速、生命和周期短等特点。目前,预报员多采用多普勒雷达回波的系列产品对冰雹等强对流天气进行监测和预报工作。冰雹暴雨等强对流天气反映到雷达回波图像中具有比较显著的图像特征,基数据等雷达观测产品可以给出强对流天气的空间信息,持续的观测结果携带着强对流天气突变的客观规律,这些都将作为本文进行强对流天气研究的数据。首先,本文将雷达基数据转换成不同仰角的雷达回波图像,然后针对单一时刻及连续时间序列的雷达回波图像进行分析并提取特征。在获得某一时刻的雷达回波图像之后,进行超折射的滤除,然后采用自动分割单体算法进行单体分割,获得每一个独立的单体图像。其次,针对每一个独立的单体图像进行特征提取,包含梯度和砧区特征、轮廓方差特征、回波高度、回波强中心高度、云体厚度、V型缺口特征以及钩状特征等。这些特征从不同侧面反映了冰雹和暴雨两类极端天气的区别,同时能够反映冰雹等强对流天气发生发展过程的突变特性,实验证明这些特征均随着降雹可能性的增加而增加,随冰雹等强对流天气的衰亡而减小的变化趋势。在采用突变理论对冰雹等强对流天气的发展过程的预测研究中,一方面,采用突变理论评价指标的研究方法,计算冰雹单体的突变隶属度值来表征其降雹的可能性。另一方面,采用尖点突变模型的数学模型,分别对冰雹和暴雨的类间区分度,以及冰雹发生和发展过程的时间序列进行了分析研究。得到的类间区分度高,对风暴发展趋势的预测符合客观实际。最后,本文给出了整个多普勒雷达综合预报系统的算法实现细节和功能结构。说明了涉及到的特征提取算法在整个综合预报系统中的位置,列出了系统功能的详细说明。同时提出了目前存在的问题和对今后工作的展望。实验结果表明,采用突变理论进行冰雹等强对流天气的研究,可以抓住强对流天气过程的突变特性,不但给出了冰雹和暴雨两个典型状态的区分,同时预测出时间序列中降雹突变的可能,给出了预测灾害天气的提前时间。
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