基于K means聚類分析的風廓線雷達降水數據判別方法
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公益性行業(氣象)科研專項(GYHY200906039)資助


Identification Method of Wind Profiler Precipitation Data Based on K Means Clustering Analysis
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    摘要:

    在降水環境下,風廓線雷達獲得的多普勒信息主要是降水質點運動的結果,從而對大氣風場的計算造成很大誤差,因此,判斷雷達回波信號是否受到降水干擾是很有必要的。采用一種基于K means聚類算法思想的集合分析法對晴空和降水條件下的數據進行了聚類分析,得到隨信噪比變化的垂直速度閾值,再根據該速度閾值對風廓線雷達數據是否受到降水干擾進行判別。采用此方法對南京邊界層風廓線雷達2011年8—12月及2012年3—4月的部分觀測數據進行了計算分析,結果表明,該方法可在不同的高度區分晴空和降水數據,能有效判別回波信號是否受到降水干擾。

    Abstract:

    Wind profiler is a kind of clear air remote sense device. The Doppler radar information obtained under rain conditions is mainly results of moving precipitation particles, which causes great wind field calculation errors. It is of importance to distinguish whether echo signals are contaminated by precipitation. An ensemble analysis algorithm,based on the K Means clustering, is applied to acquire the vertical radial velocity threshold for SNR variation, which is further used to decide whether the radar data is interfered by rain drops.The method is tested with the observational data from August to December 2011 and March to April 2012 of the Nanjing CLC 11 wind profiler. The results show that this method can be used for distinguishing precipitation and clear air data at different heights, as well as decide properly whether echo signals are contaminated.

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引用本文

康雪,李柏,吳蕾,張濤,周旭輝.基于K means聚類分析的風廓線雷達降水數據判別方法[J].氣象科技,2013,41(5):818~824

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  • 收稿日期:2012-07-04
  • 定稿日期:2012-11-06
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  • 在線發布日期: 2013-10-31
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