基于GIS的雷达冰雹识别算法及应用

发布时间：2017-10-24 20:35

  本文关键词：基于GIS的雷达冰雹识别算法及应用

  更多相关文章： GIS 冰雹 三维雷达空间点阵模型 风暴单体 决策树

【摘要】：我国是一个气象灾害频繁发生的国家,其中冰雹每年发生频率较多,在各地均有发生,已经成为全国最严重的气象灾害之一,也是全国灾害防御的重点。冰雹以及孕育冰雹的气象环境都具有明显的空间特性。而GIS (Geographic Information System)经过多年的发展,已经积累了丰富的空间数据可视化统计分析方法,具有强大的空间数据处理与分析能力,因此借助于GIS构建对应的空间数据模型,实现对冰雹天气的识别与分析,具有重要的学术与应用价值。本文以天津地区作为研究区,以2005-2014年4-9月的地面自动与人工观测资料、人工防雹炮点资料、高空探空数据、雷达数据及灾情报告资料为数据,构建对应的三维雷达空间点阵模型,基于该模型设计并实现内部点扩散算法进行风暴单体识别。在此基础上,以风暴单体的最大反射率因子(Rmax)、垂直液态含水量(Vertically Integrated Liquid Water,VIL)、最大反射率所在高度(H_Rmax)、45dBZ所在高度(H_45)、风暴顶高(H_TOP)等雷达回波特征参数以及0℃、-20℃层高度的环境参数为研究变量,使用决策树分析方法研究变量与单体(降雹与非降雹)之间的关系,从而实现简单、高效地冰雹识别,为基于GIS的雷达冰雹识别进行了有益的探索。论文主要研究成果与结论如下：1)针对雷达数据特点,构建对应的空间数据模型,即三维雷达空间点阵模型。该模型整合多种雷达回波特征数据、地理空间位置信息和环境数据,解决雷达数据与GIS数据及气象数据融合的问题,为雷达数据基于地理空间识别三维风暴单体提供可能。2)在三维雷达空间点阵模型中,将GIS算法中内部点扩散算法成功地从二维拓展到三维,并结合SCIT (the Storm Cell Identification and Tracking)中风暴识别算法形成一种基于GIS的风暴识别算法。在较好地保持三维风暴体的连续性情况下,该算法实现了简单、快速识别三维风暴单体,且以独立的单体形式展现,为进一步挖掘风暴单体结构、形成机制等更多的天气学依据做出铺垫。3)建立降雹与非降雹风暴单体数据库,并初步探讨了降雹与非降雹在7个影响因子间的关系。研究结果表明：不同时间的0℃与-20℃层高度均存在差异；降雹与非降雹单体的Rmax存在差异,降雹单体在55dBZ及以上,非降雹单体在55dBZ以下；降雹单体的VIL主要集中在20kg/m2以上,但非降雹单体的VIL在20kg/m2以下并多数集中在0-5 kg/m2之间；难以区分降雹与非降雹单体间H_Rmax的差异；针对H 45这个因子,降雹单体的H 45主要分布在6km以上,而非降雹单体主要分布在4km以下；在6km以下几乎不存在降雹单体,降雹单体的风暴顶高分布基本都在8km以上,非降雹风暴单体的风暴顶高都不足7km。4)利用风暴单体(降雹与非降雹)与7个因子间关系,以决策树中的完全CHAID方法(Exhaustive CHAID)对风暴单体进行分类识别。当满足最大反射率因子大于等于51dBZ,45dBZ所在高度在0度层高度以上并且风暴单体发展延伸到6.5kmm及以上高空才会降雹；而风暴单体发展情况如下是不会降雹的：①当最大反射率因子小于51dBZ；②当最大反射率因子大于51dBZ但是风暴单体未发展到6.5km；③当最大反射率因子大于51dBZ,风暴单体也延伸发展到6.5km,但是45dBZ未曾穿过0度层高度。5)结合GIS的风暴识别和决策树中的完全CHAID方法对冰雹识别并进行检验,本文的冰雹识别方法取得了良好的效果,命中率POD(Percent of Doom)为91.4%,临界成功指数CSI (Critical Success Index)达到71.6%,虚警率FAR (False Alarm Rate)为23.2%,这表明本文的识别效果明显优于判别函数评分。
【关键词】：GIS 冰雹 三维雷达空间点阵模型 风暴单体 决策树
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-11
• 第一章 绪论11-24
• 1.1 研究目的和意义11-13
• 1.2 研究进展13-18
• 1.2.1 基于雷达产品的冰雹研究13-15
• 1.2.2 冰雹识别算法相关研究15-17
• 1.2.3 GIS在冰雹研究中的应用17-18
• 1.3 研究区概况18-20
• 1.4 研究数据20
• 1.5 研究目标20-21
• 1.6 研究内容和技术路线21-24
• 第二章 三维雷达空间点阵模型构建24-34
• 2.1 雷达数据预处理24-26
• 2.2 三维雷达点阵模型构建26-29
• 2.3 雷达数据的插值29-31
• 2.4 结果分析31-34
• 第三章 基于GIS的三维风暴识别算法34-47
• 3.1 SCIT风暴识别34-37
• 3.2 基于GIS的风暴识别37-43
• 3.2.1 风暴体定义37-38
• 3.2.2 风暴识别算法思想38-39
• 3.2.3 算法实现39-43
• 3.3 实例分析43-45
• 3.4 本章小结45-47
• 第四章 冰雹识别参数计算与分析47-61
• 4.1 降雹与非降雹风暴体采样47-51
• 4.2 基于雷达风暴体冰雹参数计算51-56
• 4.2.1 最大反射率因子51-52
• 4.2.2 垂直累积液态含水量52-53
• 4.2.3 最大反射率因子所在高度53-54
• 4.2.4 45dBZ所在高度54-55
• 4.2.5 风暴顶高55-56
• 4.3 0度层的高度与负20度层高度计算与分析56-59
• 4.3.1 0度层高度与负20度层高度计算方法57-58
• 4.3.2 0度层高度与负20度层高度变化58-59
• 4.4 本章小结59-61
• 第五章 冰雹识别与检验61-75
• 5.1 决策树分析61-65
• 5.2 评估方法65
• 5.3 识别效果65-73
• 5.3.1 基于决策树识别效果65-67
• 5.3.2 案例分析67-72
• 5.3.3 与判别分析方法对比72-73
• 5.4 本章小结73-75
• 第六章 结论与展望75-78
• 6.1 主要研究成果与结论75-76
• 6.2 创新点76
• 6.3 讨论与展望76-78
• 参考文献78-84
• 附录84-87
• 作者简介87-88
• 致谢88

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本文编号：1090450