多普勒天氣雷達下擊暴流圖像識別
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公益性氣象行業科研專項(GYHY201306008)和湖北省氣象局科技發展基金項目(2015Q04)共同資助


Identification of Downbursts Based on WSR88D Doppler Weather Radar Images
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    以下擊暴流具有的低層顯著輻散特征為基礎,引入圖像識別中的連通區識別技術,開發出了應用于多普勒天氣雷達的下擊暴流圖像識別算法。首先通過設置的速度閾值將徑向速度進行二值化處理,然后運用8鄰域法尋找速度大值區,并采用距離、夾角和正、負速度差值等條件進行約束對正、負速度大值區進行配對,最后對未成功配對的速度大值區進行鄰近區域的二次匹配,從而識別出下擊暴流區域。利用多個下擊暴流個例實測的多普勒雷達數據對該算法進行了測試,結果表明該算法對一些較小尺度的下擊暴流,尤其對受環境風場影響而具有不對稱輻散特征的下擊暴流有良好的識別效果。

    Abstract:

    According to the significant lowlevel divergence characteristics in the flow field of a downburst and the identification technology of the connected area in pattern recognition, an identification algorithm of downbursts using Doppler radar data is developed. The binary processing of radial velocity is carried out by setting the threshold of speed. The 8neighborhood method is applied for searching big speed value zones, and the big positive and negative speed zones are matched by using constraints such as distance, angle, difference of positive and negative speeds, and so on. The secondary matching for the adjacent areas is conducted on big speed zones where matching failed, thus to identify the alert area of downbursts. Some real radar detection data are used to verify the algorithm. The results show that this algorithm can detect the small scale downburst with the clear lowlevel divergence characteristic, especially for the downburst with asymmetric divergence characteristics that affected by the environment wind field.

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引用本文

杜牧云,肖艷嬌,吳濤.多普勒天氣雷達下擊暴流圖像識別[J].氣象科技,2015,43(3):368~372

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歷史
  • 收稿日期:2014-06-25
  • 定稿日期:2014-09-16
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  • 在線發布日期: 2015-06-30
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