适于地域特点的强对流天气分类识别建模方法研究

发布时间：2020-12-12 05:54

　　强对流天气（冰雹,短时强降水等）生命史短、局地性强、破坏力大,是气象防灾减灾关注的主要问题之一。尽管对强对流天气的研究已经取得了不少成果,但是由于我国地形环境复杂,各地强对流存在明显差异,已有算法对地域的适用性较差。针对这个问题,本文在总结前人工作的基础上提出了适于地域特点的强对流天气分类识别方法,分别从传统机器学习方法和深度学习方法构建了强对流天气分类识别模型。本文的主要工作如下:（1）多普勒天气雷达是监测强对流天气的主要工具之一,从雷达数据提取大规模、高质量冰雹和短时强降水样本是本文工作的基础。改进样本提取方式,实现样本半自动提取可以将工作效率提高近10倍。首先基于语义分析对实况进行分析,从中提取出时间、地点、冰雹尺寸等关键信息,利用本文中设计的“人机交互式对流单体序列标记子系统”进行样本半自动化标记,最后形成建模数据库。（2）对C波段雷达强对流天气分类识别的建模方法进行研究。考虑地形环境的影响,提取融化距离和地形坡度作为高程特征。对C波段雷达数据进行特征可行性分析,发现高回波比,悬垂度等特征具备良好的可分性。建立了基于样本权重的支持向量机模型（W-SVM）对强对流天气进行分类识别... 

【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

三维单体结构

第4章基于卷积神经网络的强对流天气分类识别建模方法研究414.2.3图像尺寸处理一般来说，卷积神经网络需要输入固定尺寸的图像，原始输入图像尺寸相异时，通常需要比例缩放处理。考虑到对流单体的尺寸本身就具有意义，不宜采取各向异性的缩放，本文改用填充或裁剪处理。由统计图4-8可知，超过90%的冰雹单体和超过85%的强降水单体的尺寸小于70km。因此，将单体图像尺寸统一到7070大校图4-8冰雹和短时强降水尺寸统计图首先，需要确定用于填充或裁剪处理的基准点。从内到外反射率强度逐层降低的分布特点是对流单体的共性，但是，位于冰雹单体核心的最强反射率区域中心往往严重偏离单体的几何中心，这个强度中心对灾害发生地具有指示意义。因此，放弃以几何中心做基准进行裁剪或填充变换，而是首先定义单体核区，以变换前后不改变单体核区位置为原则确定基准点。具体算法如下：（1）如图4-9所示是MN大小的单体原始图像的示意图，圈定反射率强度大于40dBZ的区域为单体核区。（2）用单体核区内位于点,1,,,1,,ijPi…Mj…N的数据ijR计算核区重心，定义该重心为基准点00P(x,y)，计算方法如式4-8所示：ijij00ij(,)=PRPxyR（4-8）找到图像变换的基准点后，将原图的重心00P(x,y)变换到7070图像的点11Q(x,y)位置，其中：

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]天气雷达观测资料质量控制方法研究及其应用[D]. 江源.南京信息工程大学 2013

硕士论文
[1]SRTM高程数据及其应用研究[D]. 左美蓉.中南大学 2009



本文编号：2911977