[发明专利]一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法

摘要

本发明涉及一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法，本方法包括组合反射率强回波区识别，CAPPI水平尺度筛选、回波强度约束，CAPPI粒子类型约束等过程。为得到最优识别参数，对312个雷暴单体的雷达回波进行了识别检验，检验了CAPPI不同温度层结高度（0℃，‑10℃，‑15℃）不同强回波区域反射率因子识别阈值（30dBZ，35dBZ，40dBZ）以及霰粒子区域尺度（1km2，2km2，3km2）对识别结果的影响。结果表明，在组合反射率以40dBZ为强回波区识别阈值，CAPPI 0℃层结高度层强回波区域反射率因子识别阈值为30dBZ，霰粒子区筛选阈值为2km2时，可得到最优的雷暴识别结果，识别准确度达到91%以上，识别虚警率仅为6.9%，临界成功指数为85.3%。

主权项

1.一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法，其特征在于，该方法包括：S1：以双偏振雷达体扫数据作为输入量，完成数据解析；S2：组合反射率强回波区域识别；1)利用体扫回波数据各层的反射率因子生成组合反射率数据；2)通过设定的反射率因子阈值，利用组合反射率数据进行雷达回波强中心搜索；3)通过设定的区域尺度因子A₁阈值，对组合反射率数据雷达回波强中心进行区域尺度筛选，筛选出区域尺度大于区域尺度因子A₁的回波区域，筛选结果为构成待定雷暴区域集合C₁；S3：CAPPI水平尺度筛选；1)利用解析得到的体扫数据，生成各温度层结高度CAPPI反射率因子和粒子识别结果数据；2)利用某温度层结高度CAPPI反射率因子进行雷达回波强中心搜索；S4：回波强度约束；通过设定的区域尺度因子A₂阈值，对CAPPI反射率因子雷达回波强中心进行区域尺度筛选，筛选出区域尺度大于区域尺度因子A₂的回波区域，构成区域集合CT；S5：CAPPI粒子类型约束；利用粒子识别结果对上一步的筛选结果进行进一步的约束粒子类型筛选，在区域集合CT中筛选出约束粒子类型尺度范围大于设定面积阈值A_PTh的区域，构成待定雷暴区域集合C₂；S6：将待定雷暴区域集合C₁与待定雷暴区域集合C₂进行匹配，当集合C₂中某区域中心的水平投影落在集合C₁中某区域的范围内时，判断为匹配成功，将C₁对应的待定雷暴区域确定为雷暴单体。