基于深度序列预测的雷达回波外推算法研究

发布时间：2021-05-15 16:48

　　临近预报是指对当前天气情形进行详细的监测,并对未来2小时内的天气状况进行预报。临近预报的工作重点在于对台风、强降雨、冰雹、雷暴等突发天气进行预测,对当今社会有着重要价值。目前临近预报主要通过对雷达回波图像的分析以及对未来雷达回波图像的预测实现,因此临近预报的核心问题即为雷达回波的外推。自上世纪50年代开始人们已经对雷达回波的外推技术进行了研究并逐渐形成了一系列的传统方法,其中光流法因其可以对变化强烈的天气场进行外推而得到了广泛的应用。但光流法的三大假设在雷达回波图像领域不成立,导致其预测图像精度不高,无法满足预测需求,同时其无法利用已有的大量气象数据。随着近年来的深度学习发展,人们陆续提出了一系列基于深度学习的雷达回波外推模型,虽然预测指标有所提升但仍然有着生成图像模糊失真、细节消失的缺点。针对该问题,本论文主要完成了以下两个方面的研究内容:首先,本论文针对现有深度序列外推框架提出三点改进策略。通过对于现有深度序列预测框架的分析指出主要问题在于两点:循环神经网络单元对于时空信息建模能力不足;在提取雷达图像空间特征时存在特征损失。因此本论文提出三点改进策略:降低采样层信息损失;增强采样层... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
    1.2 国内外相关研究概况
        1.2.1 传统雷达回波外推算法研究现状
        1.2.2 基于深度学习的图像序列预测算法研究现状
    1.3 总结与分析
    1.4 本文主要工作
    1.5 本文组织结构
第2章 相关基础知识
    2.1 问题描述
    2.2 广东省气象雷达数据集
        2.2.1 气象雷达与雷达图像背景知识
        2.2.2 数据集简介
    2.3 常用雷达回波外推算法
        2.3.1 光流法
        2.3.2 深度学习雷达回波外推算法
    2.4 评价指标
    2.5 本章小结
第3章 深度序列外推框架的三种改进策略
    3.1 现有框架问题分析
    3.2 三种改进策略
        3.2.1 降低采样层信息损失
        3.2.2 增强采样层性能
        3.2.3 增强循环神经网络单元性能
        3.2.4 改进后模型
    3.3 实验及分析
        3.3.1 实验环境
        3.3.2 实验数据与评价指标
        3.3.3 对比实验设置
        3.3.4 结果分析
    3.4 本章小结
第4章 基于EBGAN的雷达回波外推模型
    4.1 基于GAN的外推模型
    4.2 基于EBGAN的雷达回波外推模型
        4.2.1 EBGAN原理简介
        4.2.2 基于EBGAN的外推模型
    4.3 实验及分析
        4.3.1 实验环境
        4.3.2 实验数据与评价指标
        4.3.3 对比实验设置
        4.3.4 结果分析
    4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的光流法在回波外推预报中的应用[J]. 张蕾,魏鸣,李南,周生辉.  科学技术与工程. 2014(32)
[2]光流法在强对流天气临近预报中的应用[J]. 韩雷,王洪庆,林隐静.  北京大学学报(自然科学版). 2008(05)
[3]天气雷达回波运动场估测及在降水临近预报中的应用[J]. 张亚萍,程明虎,夏文梅,崔哲虎,杨洪平.  气象学报. 2006(05)
[4]质心法雷达回波外推的原理及应用[J]. 乔春贵,郑世林,杨立志,霍锐,李周,鲁坦.  河南气象. 2006(03)



本文编号：3187995