【摘要】：多普勒天氣雷達(dá)以其高時(shí)空分辨率的特點(diǎn)成為氣象業(yè)務(wù)中監(jiān)測中小尺度對流系統(tǒng)的重要工具。針對多普勒天氣雷達(dá)資料的回波識別和信息提取問題,本文從事了多普勒天氣雷達(dá)資料地物回波的識別和剔除,晴空湍流在短時(shí)臨近預(yù)報(bào)中的應(yīng)用以及雷達(dá)反射率資料三維顯示等方面的研究。1、多普勒天氣雷達(dá)探測過程中的非氣象因子會(huì)顯著影響雷達(dá)資料的定量化應(yīng)用,應(yīng)用前必須對雷達(dá)資料進(jìn)行地物雜波抑制、去距離折疊和退速度模糊等質(zhì)量控制。本文在現(xiàn)有的自動(dòng)識別地物回波方法的基礎(chǔ)上,提出了基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine, S VM)識別雷達(dá)地物雜波的方法,并將其與運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Artificial Neural Networks, BPANNs)進(jìn)行識別的結(jié)果對比,結(jié)果表明支持向量機(jī)方法能夠取得更好的效果地物回波的識別效果。在訓(xùn)練樣本較少時(shí),支持向量機(jī)方法的準(zhǔn)確識別優(yōu)勢尤為突出。2、多普勒雷達(dá)譜寬資料反演大氣湍能耗散率能夠提取大氣湍流信息。研究發(fā)現(xiàn)：強(qiáng)對流天氣發(fā)生前往往會(huì)有晴空回波的出現(xiàn),并且湍流運(yùn)動(dòng)較正常情況下劇烈。湍能耗散率時(shí)間序列曲線在降水過程發(fā)生前2-3小時(shí),會(huì)有趨勢變化的拐點(diǎn)出現(xiàn),并且是一個(gè)持續(xù)的加強(qiáng)階段。趨勢特征出現(xiàn)且湍能耗散率最大量級達(dá)到3000cm2·s-3以上時(shí),可認(rèn)為將有強(qiáng)對流的天氣過程出現(xiàn)。3、多普勒天氣雷達(dá)能夠探測大氣環(huán)境場的三維結(jié)構(gòu),但目前我國大部分雷達(dá)氣象產(chǎn)品仍集中于二維信息的平面顯示,提取雷暴云三維結(jié)構(gòu)信息的產(chǎn)品較少。本文通過MATLAB平臺實(shí)現(xiàn)了多普勒天氣雷達(dá)三維信息的提取。同時(shí)比較了8點(diǎn)插值和Cressman插值兩種不同插值算法在三維顯示方面的優(yōu)劣。對比顯示結(jié)果發(fā)現(xiàn)：Cressman插值后的結(jié)果對三維整體呈現(xiàn)的更好,8點(diǎn)插值(EPI)對于平面細(xì)節(jié)的顯示更突出。
【圖文】：

圖２．１安慶ＳＡ雷達(dá)２０１３年６月扣日００：０９邋（世界時(shí)，下同）觀測ＰＰＩ圖（仰角；０．５°邋）逡逑（ａ）反射率因子（ｂ）徑向速度（Ｃ）速度譜寬逡逑圖２Nａ中，，雷這西北及東南方向５０ｋｍ距離圈附近的回波（W中圈注部分）逡逑強(qiáng)度達(dá)到６５ｄＢＺ，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過周邊的回波強(qiáng)度，通過分析前后數(shù)個(gè)時(shí)次的回波強(qiáng)逡逑度ＰＰＩ圖像發(fā)現(xiàn)圈注回波的位置一直固定不動(dòng)。圖２．１．ｂ也清楚的顯示圈注回波逡逑的速度較小，在－２到２ｍ／ｓ之間，基于＾＞上＾點(diǎn)，可認(rèn)定該處的回波為地物回逡逑波。在此需要強(qiáng)調(diào)的是：地物回波的譜寬數(shù)值并且總是在０值附近，當(dāng)充滿地逡逑物的抽樣體積中，存在有高速運(yùn)動(dòng)的物體或者高大建筑物時(shí)，會(huì)造成地物回波逡逑譜寬值出現(xiàn)變化很大且雜亂無規(guī)律的情況（萬蓉等ｔｗｉ，２００２）。如圖２．１．Ｃ所示，逡逑地物回波位置處，回波的譜寬數(shù)值遠(yuǎn)大于５０ｋｍ之外的降水回波譜寬數(shù)值，因逡逑此在下文中

且徑向速度在０值附近，回波連續(xù)時(shí)次的位置幾乎不變，根據(jù)地物回波的識別逡逑準(zhǔn)則判斷，可確定該處是高大建筑物造成的地物雜波。逡逑對比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（圖２．６．ｄ）和支持向量機(jī)的地物回波識別和剔除效果（圖２．６．ｅ）逡逑可發(fā)現(xiàn)，，支持向量機(jī)對于地物回波的識別、剔除更為徹底。圖２．６．ｄ的圈注逡逑部分中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去地物回波后對地物回波的去處、抑制取得了一定的效果，逡逑但圖２．６．ｄ的Ａ處，仍然存在一定數(shù)量回波強(qiáng)度不一、位置分布散亂的地物回波逡逑點(diǎn)。而圖２．６．ｅ的Ａ處地物回波幾乎都被去除干凈。在圖２．６．ｄ的Ｂ處訂正后的逡逑回波強(qiáng)度ＰＰＩ上回波強(qiáng)度５０ｄＢＺ左右的紅色地物回波團(tuán)塊未被準(zhǔn)確識別；而圖逡逑２．６．ｅ的Ａ處，紅色地物回波閉塊已獲得了有效的去除，可見實(shí)際應(yīng)用中支持向逡逑量機(jī)對于地物回波的識別效果顯著優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同之前安慶雷達(dá)的回波逡逑檢驗(yàn)個(gè)例一致，ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ＳＶＭ支持向量機(jī)在控制降水回波誤判方面效果逡逑都比較好，圈注外的降水問波幾乎未出現(xiàn)被誤判為地物回波而剔除的情況，從逡逑而最大限度地保留了降水回波的真實(shí)信息。逡逑２３逡逑
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P412.25

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2684332