[发明专利]涡旋涡心识别方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种涡旋涡心识别方法、装置、存储介质及电子设备，涉及气象技术领域，其中装置、存储介质及电子设备均是基于涡心识别方法构建，方法包括：获取整个风场内的风场数据，将整个风场内风速率不大于相邻格点风速率的格点作为涡旋涡心候选点；确定以涡旋涡心候选点为中心的目标区域，计算目标区域内涡旋涡心候选点周围每个格点的位置向量与该格点处的风矢量的叉乘结果；确定目标区域中不同尺度范围内叉乘结果大于0的格点所占的比例，将该比例作为涡心衡量比例；对于在比例阈值范围内的涡心衡量比例，将其对应目标区域的涡旋中心候选点，确定为涡旋涡心点。本发明涡心识别效率高，可以识别出环流结构不完整的低涡，涡旋涡心识别精度高。

技术领域

本发明涉及气象技术领域，具体而言，涉及一种涡旋涡心识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

涡旋客观识别技术综合了气象技术、计算机技术等学科。随着气象大数据的积累和发展，目前涡旋客观识别技术已成为气象大数据挖掘、数值预报模式结果评估以及天气案例库建设领域的重要基础之一，是大数据、智能化背景下气象科技发展不可或缺的基础性技术。涡旋涡心位置的客观识别是涡旋其它客观识别结果的前提和基础。北半球气旋性旋转(逆时针旋转)风场是北半球涡旋系统的重要物理特征之一，也是涡旋客观识别算法设计的重要切入点。通过判别某空间点周围一定区域内所有格点风矢量旋转特征可以确定可能的涡旋涡心位置。现有基于风场的涡旋客观识别方法通过在同时满足涡度(由风场计算而得)大于0且周围(通常是正南、正北、正东、正西四点)风矢量呈逆时针旋转特征的点中筛选出涡度极大值点作为涡心的候选点，再将候选点周围一定区域(区域大小一般根据涡旋的平均尺度设定)分为四个或八个象限，最后将同时满足四象限和八象限平均风场方向逆时针旋转特征的候选点确定为涡旋涡心位置。

随着格点数据空间分辨率的逐年提高(截止2022年全球主流格点气象数据的水平空间分辨率已达到25km)，随之而来的局地扰动干扰的增加使得现有涡旋客观识别方法误识率和空识率逐渐升高，特别是在地形复杂区域或识别目标强度较低或特征不典型的情况下，误识率和空识率尤为明显。

传统方法通常采用多点平滑、限制涡度、分象限平均风向限定等前处理流程排除干扰，在确定涡旋中心候选点之前需要对原始数据进行平滑、分象限求平均风向、考察相邻象限风向是否为逆时针旋转、采用中央插值的方法获取相对涡度等操作。这些处理步骤不仅繁琐，增加了计算的复杂程度，且一定程度上改变了原始数据的值，使得识别信息与原始数据的表达存在人为的不必要偏差，且针对一些因地形遮挡导致的环流结构不完整的低涡，分象限的操作存在一定的不可行性。

发明内容

本发明在于提供一种涡旋涡心识别方法、装置、存储介质及电子设备，其能够解决上述问题。

为了解决上述的问题，本发明采取的技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种基于风场的涡旋涡心识别方法，包括以下步骤：

S1、获取整个风场内的风场数据，将整个风场内风速率不大于相邻格点风速率的格点作为涡旋涡心候选点；

S2、确定以涡旋涡心候选点为中心的目标区域，计算目标区域内涡旋涡心候选点周围每个格点的位置向量与该格点处的风矢量的叉乘结果；

S3、确定目标区域中不同尺度范围内叉乘结果大于0的格点所占的比例，将该比例作为涡心衡量比例；

S4、对于在比例阈值范围内的涡心衡量比例，将其对应目标区域的涡旋中心候选点，确定为涡旋涡心点。

在本发明的一较佳实施方式中，步骤S1具体包括以下步骤：

S11、确定整个风场中任意一个格点(i,j)的相邻格点的位置，相邻格点至少包括上格点(i,j+1)、下格点(i,j-1)、左格点(i-1,j)、右格点(i+1,j)、左上格点(i-1,j+1)、左下格点(i-1,j-1)、右上格点(i+1,j+1)和右下格点(i+1,j-1)；