本发明涉及机载气象雷达领域，特别涉及一种风切变识别方法。
背景技术：
风切变是威胁飞机飞行安全的主要因素之一，相当多的空难事故是由低空风切变引起的。风切变是指风速风向在水平方向或垂直方向上的突变，产生风切变的天气现象主要有：晴空湍流(热力泡、层积云、积云)、锋面天气(冷锋、暖锋)、强对流天气(多单体、超级单体、飑线、下击暴流)、近地面阵风锋及辐射逆温风切变等。因此，风切变具有尺度小，突发性强，强度大等特点。
在中小尺度天气系统中，切变区往往存在风的辐合辐散过程，强的风垂直切变促进了对流风暴的形成和发展。因此，风切变的判定和识别在强对流天气预报中有重要意义。强的垂直风切变所造成的微下冲气流会严重影响飞机的飞行安全。据美国国家运输安全委员会数据统计，全世界恶性空难事故很多都是由天气原因造成的，其中大部分又与低空风切变有关。机载相控阵天气雷达能够准确、迅速地探测气象目标物的强度、速度和谱宽数据，对实时做好危险天气预警，保障飞机飞行安全具有重要意义。
风切变的主要类型有两种，一种是水平风沿水平方向和垂直方向上的切变，另一种是垂直风的切变。利用风切变场中飞机近似的能量高度传递函数能够确立适用于机载风切变探测告警系统的风切变危险通报的阈值。计算结果表明：对于水平风的垂直切变，以30米垂直高度差的水平风速作为度量，则对于飞机来说，其等效中度风切变预警阈值为2.5～4.5m·s-1·km-1(即以此作为风切变是否存在的判定标准)。
但是，在以前风切变的强度标准较为单一，并没有涉及例如气象条件、飞机性能及飞行员驾驶技术等多方面因素，使得最终结果的判定不是十分精确。
技术实现要素：
本发明的目的是提供了一种风切变识别方法，以解决现有风切变识别方法中存在的至少一个技术问题。
本发明的技术方案是：
一种风切变识别方法，包括如下步骤：
步骤一、对预定位置处用机载气象雷达探测到的径向速度数据进行预处理，以去除所述径向速度数据中的噪声点和孤立点；
步骤二、根据预处理后的所述径向速度数据计算出谱宽，并判断所述谱宽是否大于预定值；如果大于，则说明所述预定位置可能存在风切变，并进行步骤三；如果小于，说明不存在风切变；
步骤三、通过区域生长法对预处理后的所述径向速度数据进行风切变识别。
可选的，在所述步骤三的中包括：
步骤3.1、对步骤二中的所述径向速度数据进行极直坐标转换；
步骤3.2、转换后的二维径向速度数据存入二维数组DATA中；
步骤3.3、构造一个RESULT二维数组，其中，值为0时表示初始化，值为1时表示识别后的切变区，值为255时表示识别后的非切变区；
步骤3.4、构造一个SEED种子栈，存放种子点；
步骤3.5、设起始种子点M(x0,y0)为雷达中心的径向风速，且所述径向风速始终为0；
步骤3.6、将所述起始种子点M(x0,y0)作为二维数组DATA的中心点，将所述中心点与其4个邻域内的数据点进行差值比较，将获取的差值与等效中度风切变预警阈值进行比较；如果大于，则RESULT二维数组中值设为1；如果小于，RESULT二维数组中值设为255；
步骤3.7、以步骤3.6中的4个邻域点作为新的种子点，与各自周围的4个邻域点进行对比，进行判断；
步骤3.8、重复步骤3.7，完成所述二维数组DATA中所有点的比对。
可选的，在所述步骤一中，是采用P-M偏微分方程模型对所述径向速度数据进行预处理。
发明效果：
本发明的风切变识别方法可快速、准确、清晰地定位危险合成风切变区域，能够在机载雷达上能实时地预警危险天气，保障飞机的飞行安全。本发明的风切变识别方法，在气象雷达径向速度基数据的预处理上，去除库间脉动的干扰、剔除孤立点和缺测点并保留关键的切变区，有效保存小风切变区数据信息；另外，联合利用径向速度和谱宽资料数据联合判定合成风切变位置，能够弥补仅依据径向速度数据不能识别的风切变区域，提高风切变识别的精度；进一步，利用区域生长法快速识别径向速度的合成风切变，比传统的径向及切向切变更能直观地反映出风切变的位置及危险程度，且提高风切变识别速度。
附图说明
图1是本发明风切变识别方法中区域生长法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
下面结合附图1对本发明风切变识别方法做进一步详细说明。
本发明提供了一种风切变识别方法，包括如下步骤：
步骤一、对预定位置处用机载气象雷达探测到的径向速度数据进行预处理，以去除径向速度数据中的噪声点和孤立点。
具体地，步骤一中采用P-M偏微分方程模型进行数据预处理，从而达到去噪保真的效果，达到了去噪保真的效果；处理方法如下：
建立如下基于P-M偏微分方程的去噪保真模型(1)：
关系式(1)中，u是关于二维雷达极坐标系中的坐标位置和时间的函数，即径向速度值，x,y表示分别沿雷达径向和切向的数据点坐标；u随时间成非线性扩散变化；div表示散度算子，▽u表示u的梯度，|▽u|指梯度的模，g(|▽u|)是梯度场的扩散系数，用于控制雷达数据随梯度的扩散速度，一般有：
基于上述性质，P-M给出如下扩散系数函数：
关系式(3)中，k为边缘阈值，这个参数关系到去噪和边缘保持这对矛盾的平衡程度。因此，在梯度较大处，即切变区域，k值尽量选取较小值，防止切变区被平滑掉；在梯度较小处，即非切变区域或噪声点(孤立点)，k值尽量选取较大值，通过扩散平滑掉噪声点。
对关系式(1)采用差分格式数值解法得如下(4)式：
其中，关系式(1)的div算子离散化为扩散数据点和沿其雷达径向和切向相邻的4个数据点的权重梯度均值，4个数据点方向上的权重梯度分别为：
联立关系式(3)、(4)、(5)，得离散化的P-M去噪方程为：
利用关系式(6)式和(1)式给出的初始条件，进行迭代求解。关系式(6)中的t即表示迭代次数。从式中看出迭代次数过低，去噪效果不明显，迭代次数过高容易平滑切变区的数据值。因此，本发明选取的迭代次数为t＝50，能够达到较为理想的去噪保真效果。
步骤二、根据预处理后的径向速度数据计算出谱宽，并判断谱宽是否大于预定值；如果大于，则说明预定位置可能存在风切变，并进行步骤三；如果小于，说明不存在风切变。
通过对雷达径向速度基数据的预处理后，为了提高风切变识别的精度，还需增加气象雷达谱宽基数据进行联合判定。气象雷达谱宽定义为：
关系式(7)中，表示给定距离库内雷达采样脉冲回波信号的平均径向速度，Vri表示给定距离库内每个采样脉冲回波信号的径向速度，N表示距离库内雷达脉冲采样信号总数。
通过关系式(7)可知，谱宽反映的是距离库内雷达脉冲采样信号的多普勒速度标准差。因此，选取谱宽数据作为风切变判据时需注意以下两点：
1)、分析低仰角的谱宽资料。这是由于雨滴垂直下落的末速度与低仰角的径向夹角很大，所以由下落末速度径向分量可以忽略，造成的多普勒速度很小，从而减少对谱宽数据的干扰。
2)、对很近和很远的谱宽资料不进行对比分析。这是由于远距离处雷达有效照射体积很大，此体积内可能包含很多偏离多普勒速度平均值的质点，导致谱宽变大，产生较大误差。
在排除以上一些干扰后，可以利用谱宽数据资料来辅助判别风切变位置。一般来说，谱宽数据达4m/s以上的，就认为该位置可能存在风切变区，将该位置对应的速度数据进行特征标识，从而弥补单纯依靠径向速度数据识别风切变的缺陷。
步骤三、通过区域生长法对预处理后的径向速度数据进行风切变识别。
具体地，步骤三的中区域生长法包括如下步骤：
步骤3.1、对步骤二中的所述径向速度数据进行极直坐标转换。
步骤3.2、转换后的二维径向速度数据存入二维数组DATA中。
步骤3.3、构造一个RESULT二维数组(又叫：结果二维数组)，其中，值为0时表示初始化(即表示未进行对比识别)，值为1时表示识别后的切变区，值为255时表示识别后的非切变区。
步骤3.4、构造一个SEED种子栈，存放种子点；以前栈是空的，后续新增的种子点。
步骤3.5、设起始种子点M(x0,y0)为雷达中心的径向风速，且所述径向风速始终为0。
步骤3.6、将所述起始种子点M(x0,y0)作为二维数组DATA的中心点，将所述中心点与其4个邻域内的数据点进行差值比较，将获取的差值与等效中度风切变预警阈值(即背景技术中的等效中度风切变预警阈值2.5～4.5m·s-1·km-1)进行比较；如果大于，则RESULT二维数组中值设为1(即这两个点之间有风切变)；如果小于，RESULT二维数组中值设为255(即有没有风切变)。
步骤3.7、以步骤3.6中的4个邻域点作为新的种子点，与各自周围的4个邻域点进行对比，进行判断。
步骤3.8、重复步骤3.7，完成所述二维数组DATA中所有点的比对，从而得到风切变的分布。
需要说明的是，特别如图1所示，区域生长法是基于经过极直坐标转换后的二维径向速度数据，首先确定初始种子点并设定风切变阈值门限。种子点与周围四点邻域比较，当邻域点为无效值或超过判定阈值或达到二维数组边界时，则停止生长。否则，该邻域点扩展为新种子点。需要注意的是，每完成一次邻域点比较，则需要删除当前种子点(此处将该点值置1或255)，防止重复遍历。
本发明的风切变识别方法可快速、准确、清晰地定位危险合成风切变区域，能够在机载雷达上能实时地预警危险天气，保障飞机的飞行安全。本发明的风切变识别方法，在气象雷达径向速度基数据的预处理上，去除库间脉动的干扰、剔除孤立点和缺测点并保留关键的切变区，有效保存小风切变区数据信息；另外，联合利用径向速度和谱宽资料数据联合判定合成风切变位置，能够弥补仅依据径向速度数据不能识别的风切变区域，提高风切变识别的精度；进一步，利用区域生长法快速识别径向速度的合成风切变，比传统的径向及切向切变更能直观地反映出风切变的位置及危险程度，且提高风切变识别速度。
本发明发的风切变识别方法运用时，可以先建立风切变危险等级阈值数据库，用于后续风切变危险告警等级判定；再解析并读取雷达基数据文件，能够解析不同格式定义的机载相控阵气象雷达的径向速度和谱宽基数据；进一步，通过解析获取不同雷达基数据文件中的主要性能参数和观测数据；最后基于上述解析数据，利用C++语言编制采用区域生长法的合成风切变快速识别算法，并封装成DLL动态库。该动态库可供其他应用程序动态加载。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。