小尺度对流单体的分类识别方法研究

发布时间：2020-06-23 18:46

【摘要】：冰雹、雷雨大风、局部性强降水等强烈的对流性天气灾害主要发生在对流雷暴系统中,在气象上属于中小尺度天气系统。这种雷暴系统的水平尺度一般小于200公里,有的甚至仅有几公里。冰雹、强降水发生时出现的明显特征在水平尺度在50km以内的小型单体中并不出现,所以适合较大尺度单体的强天气分类模型对小型单体并不适用。为解决水平尺度在50km以内的雷暴系统自动分类识别问题,本文借助新一代天气雷达探测得到的基数据及雷达反射率图,构建适用于小型单体的新特征,选择合适的机器学习方法,进行客观建模,得到小型单体的分类识别模型,以实现对小型单体引发的冰雹、短时强降水以及不发生强天气等进行分类识别。根据小型冰雹单体和小型强降水单体在雷达反射率图上的不同特点,本文提出了系统结构疏密性特征,在72个方向上计算单体核区和单体区域之间的距离,并求其平均值;受垂直累积液态水含量的启发,本文构建了小型单体液态水含量特征,在将反射率值等价转换为液态水的含量,并在0℃层和-20℃层之间的高度下的单体区域积分求得;小型单体在某一区域产生强降水的条件还和单体在该区域停留时间长短有关,本文据此构建移出率,计算当前时刻相对于初始时刻的位移,其与初始时刻单体在该方向上的跨宽的比值作为移出率。同时,移出率也为累积液态水含量提供累积权重。这些特征既在冰雹和短时强降水之间具有显著性差异,又可以共同描述冰雹和强降水同时发生的具有双重性特质的复合性系统。本文以这些特征为基础,构建小型单体冰雹\强降水\非强天气的树形分类决策模型,为配合累加液态水含量这种与时间相关特征的使用,在所实现的分类树中引进了迭代机制。实验表明,本文方法对50km以内雷暴系统引发的短时强降水击中率达到89.1%,误报率9.5%;对其引发的冰雹的击中率为79.8%,误报率3.5%;平均临界成功指数达到80.0%。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P412.25;P446

【参考文献】

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本文编号：2727743