专利名称：一种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法
技术领域：
本发明涉及气象学中对中气旋的识别领域，特别涉及一种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法。
背景技术：
气象工作者经过大量的数据统计发现，我国有92%以上、美国有90%以上的强对流风暴[1](如暴雨、强风、冰雹和龙卷等)都会伴随中气旋的发生和发展，尤其是中气旋一般会在强风暴袭来之前的一段时间就实际存在。1994年，Stumpf和Witt提出了新的中气旋识别方法(E-MDA)，他们在实验中不断地调整一些重要参数值，然后反复地比较结果，最后终于取得重大突破，将识别率提高了 12%左右[2]。随后他们在1998年又提出了融合其他算法的改进版本(MDA)，NSSL(美国国家强风暴实验室)新的中气旋探测方法MDA首先确定具有气旋切变的段，然后组成二维特征，二维特征的强度分成了 25个等级。对二维特征进行垂直相关分析得到三维特征，三维特征还要进行时间相关分析以确定它的发展历史。运用于实际探测当中，通过理论分析和不断的实验观测，证明了该方法具有较高的准确率[3]。发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术中存在以下不足(1)由于目前广泛使用的气象监测预报软件PUP是根据美国的天气特征来编写的，在实际的业务运行中由于地区不同，适应性较差，识别的准确率较低，漏报率和错报率较高；(2) NSSL MDA需要对平均径向速度图上距雷达距离相等的每一个点进行逐一扫描，可能会产生漏报或者报弱的情况，并且无法检测到反气旋式旋转，对每一个点进行逐一扫描大大增加了方法的时间和空间复杂度；(3)由于采用不适当的退模糊处理会产生虚假的中气旋；(4)虽然通过对阈值参数的降低可以检测出几乎所有的涡旋，但是同时提高了误警率，且阈值的调整具有人为等客观因素，具有不确定性；(5)仅对三维信息进行了分类，但没有研究纯旋转、辐合旋转和辐散旋转对于中气旋的识别作用，使得识别结果不完整。参考文献[I]胡明宝，高太长，汤达章，多普勒天气雷达资料分析与应用[M]，北京解放军出版社，2000[2]Stumpf G J, Witt A. The new NSSL mesocyclone detection algorithmfunctional description[C], National Severe Storms Laboratory,1994,24(6) :195-202[3]Stumpf G J,ffitt A,Mitchell E D.The National Severe Storms Laboratorymesocyclone detection algorithm for the WSR-88D[J]. Weather and Forecasting,1998,13(2) :304-32
发明内容
本发明提供了一种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，本发明降低了时间和空间的复杂度，消除了虚假的中气旋，提高了识别率、降低了误报率以及提高了工作效率，详见下文描述
一种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，所述方法包括以下步骤(I)对L 5°仰角反射率图进行滤波处理,获取有效反射率区域Fl ；(2)对所述有效反射率区域Fl和所述有效反射率区域Fl对应的径向速度图进行信息融合，获取限定有效搜索区域的径向速度图像R(x，y)；(3)对所述限定有效搜索区域的径向速度图像R(x，y)进行区域分割得到反映在径向速度图中的正径向速度区域和负径向速度区域； (4)通过速度中心区域径向速度值的分布直方图配置速度对，得到备选速度对集合；其中，在含有中气旋的径向速度图V上，针对雷达探测中心，总是存在着一对距离满足第一阈值、角度差满足第二阈值且相邻的正径向速度区域和负径向速度区域，称为速度对，其中，正径向速度区域定义为正核区，负径向速度区域定义为负核区；(5)从所述备选速度对集合中剔除伪速度对；(6)将所述I. 5°仰角反射率图抬高一个仰角获取2. 4°仰角反射率图，降低一个仰角获取0. 5°仰角反射率图；对所述2. 4°仰角反射率图进行滤波处理,获取有效反射率区域F2 ;对所述0. 5°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域F3 ;重新执行步骤
(2) (5)；(7)将所述2.4°仰角反射率图和所述0.5°仰角反射率图在相同范围内同时存在速度对的区域识别成一个中气旋。所述对I. 5°仰角反射率图进行滤波处理,获取有效反射率区域F1，对所述2. 4°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域F2具体为对所述I. 5°仰角反射率图和所述2. 4°仰角反射率图进行滤波处理，滤除弱反射率区域Q2，分别获取有效反射率区域Fl和F2，其中，所述弱反射率区域Q2具体为反射率小于40dbz的区域；所述对所述0. 5°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域F3具体为对所述0. 5°仰角反射率图进行滤波处理，滤除超折射回波区域Q1和弱反射率区域Q2，获取所述有效反射率区域F3，其中，所述超折射回波是虚假的降水回波，所述弱反射率区域Q2具体为反射率小于40dbz的区域。所述获取限定有效搜索区域的径向速度图像具体为0.5°仰角仰角反射率图
权利要求
1.一种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤 (1)对I.5°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域Fl ； (2)对所述有效反射率区域Fl和所述有效反射率区域Fl对应的径向速度图进行信息融合，获取限定有效搜索区域的径向速度图像R(x，y)； (3)对所述限定有效搜索区域的径向速度图像RU，y)进行区域分割得到反映在径向速度图中的正径向速度区域和负径向速度区域； (4)通过速度中心区域径向速度值的分布直方图配置速度对，得到备选速度对集合；其中，在含有中气旋的径向速度图V上，针对雷达探测中心，总是存在着ー对距离满足第一阈值、角度差满足第二阈值且相邻的正径向速度区域和负径向速度区域，称为速度对，其中，正径向速度区域定义为正核区，负径向速度区域定义为负核区； (5)从所述备选速度对集合中剔除伪速度对； (6)将所述I.5°仰角反射率图抬高ー个仰角获取2.4°仰角反射率图，降低ー个仰角获取0.5°仰角反射率图；对所述2. 4°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域F2 ;对所述0. 5°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域F3 ;重新执行步骤(2) (5)； (7)将所述2.4°仰角反射率图和所述0.5°仰角反射率图在相同范围内同时存在速度对的区域识别成ー个中气旋。
2.根据权利要求I所述的ー种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，所述对I. 5°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域F1，对所述2. 4°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域F2具体为 对所述I. 5°仰角反射率图和所述2. 4°仰角反射率图进行滤波处理，滤除弱反射率区域Q2，分别获取有效反射率区域Fl和F2，其中，所述弱反射率区域Q2具体为反射率小于40dbz的区域； 所述对所述0.5°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域F3具体为 对所述0.5°仰角反射率图进行滤波处理，滤除超折射回波区域Q1和弱反射率区域Q 2，获取所述有效反射率区域F3，其中，所述超折射回波是虚假的降水回波，所述弱反射率区域Q2具体为反射率小于40dbz的区域。
3.根据权利要求I所述的ー种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，所述获取限定有效搜索区域的径向速度图像具体为、 0.5°仰角仰角反射率图
4.根据权利要求I所述的ー种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，所述对所述限定有效搜索区域的径向速度图像RU，y)进行区域分割得到反映在径向速度图中的正径向速度区域和负径向速度区域具体为 1)将所述径向速度图像R(x，y)中的像素值不为O且不为255的点定义为种子点，计算以所述种子点生长出的连通域O的面积S; 2)若面积S大于阈值上限S1或小于阈值下限S2，将所述连通域0标记为背景色； 3)若S2彡S彡S1，则连通域O中点的像素值为255； 当完成区域分割后，将得到的像素值为255的点还原为原像素值。
5.根据权利要求I所述的ー种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，所述通过速度中心区域径向速度值的分布直方图配置速度对，得到备选速度对集合，具体为 1)获取ー张经信息融合和区域分割处理之后的0.5°或I.5°或2. 4°仰角的径向速度图，绘制图中由所述正核区和所述负核区的径向速度构成的顔色分布直方图； 2)依次配置满足距离D、角度0和取值差VD判据的所有速度对，获取所述速度对集合； 从正的最大速度Vmax开始在所述颜色分布直方图中查找是否有满足判据的负速度值V_，如果有，则取值分别为Vmax和v_的区域组成ー个速度对，记录该速度对的各项參数；如果否，用下一正速度查找，直至遍历完所有的正速度V+; 判据具体为直径D彡15km、夹角0 <10°以及VD > 20m/s，则速度对
配置成功，其中，e = eP+-eP—、D = ^(xP+-xP_f+(yP+-yPy , vd =V+(P+)-V_(p_)，p+为图像R(x，y)上正核区中心点，(xP+，yP+)为正核区中心点坐标，p_为图像R(x, y)上负核区中心点，(xP_, yP_)为负核区中心点坐标，Qp+为图像R(x, y)上点(xP+,yP+)与雷达中心点的连线与水平方向的夹角，0P_为图像上点(xP-，yPJ与雷达中心点的连线与水平方向的夹角，V+(p+)为正核区的径向速度值，V_(p_)为负核区的径向速度值，重复执行直至配置完所有满足判据的速度对，最后得到所述速度对集合。
6.根据权利要求4所述的ー种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，所述方法还包括 在核区外接矩形中心点A所在行，找到核区的中点Ali,再在A点所在列，找到核区的中点 A2j,分别计算 Ali 和 A2j 与 A 的距离 dxi 和 dyj，若 dxk = min {dxi, dyJ}或 dyk = min {dxi,dyJ}，则取Alk或A2k作为核区的等效中心，其中，X和y为横纵坐标轴，k、i和j的取值为正整数。
7.根据权利要求I所述的ー种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，从所述备选速度对集合中剔除伪速度对，具体为 对部分交叠的多个速度对进行简约处理；对不满足蓝金模式的速度对进行剔除处理。
8.根据权利要求7所述的ー种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，所述对部分交叠的多个速度对进行简约处理具体为 I)对于速度对 Vk G V，V1 G V，若 O k_ = O1-= O _，0 <10°，且设 Uk > U1,则选择正核区O k+、抛弃正核区01+;或，若Ok+= O1+= 0+，0 <10°，且设Uk > U1，则选择负核区O k_、抛弃负核区Oト，其中，U = V' /D，V'为正核区的速度与负核区的速度的差值，k和I的取值为正整数； 2)当有效反射率区域为单核时，若存在VkG VjV1 G V, ok_= 0l_= 0_，0 ^ 180°， 于速度对 Vi G V, i = l,L,k,k ^ 2,若欧式距离 d(pm,pn) < 10,或 0 (pm，pn) ^ 180。m,
9.根据权利要求7所述的ー种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，所述对不满足蓝金模式的速度对进行剔除处理具体为 设速度对的正负核区位于P和q，P和q两点连线上的象素点依次为(p+q)/2+l，L，p_2，p-1，P，p+1，p+2, L,和(p+q) /2-1, A , q_2, q-1, q, q+1, q+2, A,总像素点数为 N ; 蓝金模式准则f((p+q)/2) =OU |f(m) |_|f(n) I >0, | |m_l | |2 < | |n_l | 12, I = p, q，其中 f ()代表速度值；计算:If(P) |-|f(p_i) I — Ai, i = I, 2L(p+q)/2+1f (p) -|f (P+j) I — Aj, j = 1,2, L, (p+q) If (q) I -1 f (q-i) I — Bi, i = 1, 2L (p+q) /2+1 f (q) -|f (q+j) I — Bj, j = 1,2, L, (p+q)判据Ak > 0，且 Ak > Ak+1，k = i，j，则 N1 = Ni+1，若 Bk > 0，且 Bk > Bk+1，k = i，j，则N2 = N2+1 '若小ブ2僅，则滤除速度对(P，q)。
10.根据权利要求I所述的ー种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，其特征在于，所述将所述2. 4°仰角反射率图和所述0. 5°仰角反射率图在相同范围内同时存在速度对的区域识别成ー个中气旋具体为 设I. 5°仰角下去除伪速度对后的每ー个速度对对应ー个中气旋； 对所述有效反射率区域F2和所述有效反射率区域F3分别进行步骤(2)-(5)的处理，分别获取第一速度对集合和第二速度对集合，若所述第一速度对集合和/或所述第二速度对集合中存在ー个速度对，且所述这个速度对位于以1.5°仰角径向速度图上检测到的中气旋为圆心，半径为15构造的圆柱内，则认为所述I. 5°仰角反射率图上检测到的中气旋符合厚度条件；否则，舍去所述I. 5°仰角反射率图上检测到的中气旋。
全文摘要
本发明公开了一种基于多普勒天气雷达回波图像的中气旋识别方法，对0.5°、1.5°、2.4°仰角反射率图进行滤波处理，获取有效反射率区域；将效反射率区域信息融入相同仰角的径向速度图中，获取限定搜索区域的径向速度图像；对融合有效搜索区域信息的径向速度图像进行分割，筛选出径向速度图中的正、负速度中心区域；通过这些速度中心区域的径向速度值的分布直方图，配置出所有可能的速度对，得到速度对集合；从速度对集合中剔除伪速度对，识别出中气旋。降低了时间和空间的复杂度，消除了大部分虚假的中气旋，提高了识别率、降低了误报率以及提高了工作效率；方法不限定气旋方向的特点和中气旋的结构信息，使得识别结果更全面。
文档编号G01W1/00GK102645679SQ20121006511
公开日2012年8月22日 申请日期2012年3月13日 优先权日2012年3月13日
发明者张艳, 牛智勇, 王萍, 程号, 钱鑫洪 申请人:天津大学