一种雹暴单体回波识别、追踪与短时预报系统的制作方法

本发明涉及雹暴识别领域，具体涉及一种雹暴单体回波识别、追踪与短时预报系统。

背景技术：

冰雹云是不稳定大气层结出现后，在充足水汽供应条件下，经地面辐合流场触发而成的产物，归类于一种强对流风暴。在强天气识别中，冰雹云的识别占据重要的位置。。

冰雹云识别研究大多基于多普勒天气雷达数据，在识别时需根据冰雹云的结构特点和形态特征以及各仰角雷达反射率因子基数据，构建不同的冰雹云特征来识别。目前冰雹云识别方法大多只关注冰雹云的某一方面特征，而忽略了各种特征之间的关联性，使得冰雹云的识别率偏低、空报率较高。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明提供了一种雹暴单体回波识别、追踪与短时预报系统。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种雹暴单体回波识别、追踪与短时预报系统，包括：

雷达回波数据采集模块，用于采集多普勒天气雷达回波数据；

雹暴单体预识别、追踪模块，基于三维交叉算法实现雹暴单体的初识别与追踪；

雹暴单体回波特征提取模块，用于实现冰雹云回波特征的计算，获取回波顶高、回波顶高处温度、回波厚度、正负温度区厚度比、最大回波强度、最强回波所在高度、最强回波处的温度、旁瓣回波强度、回波跃增速度、反射率阈值分别为40dbz和45dbz的悬垂体下方弱回波体体积；

雹暴单体识别预报模块，以所述冰雹云回波特征为参数，基于inceptionv3深度神经网络模型实现雹暴单体的识别。

进一步地，所述雹暴单体预识别、追踪、预报模块基于三维交叉算法实现是否存在雹暴单体的判定，在发现雹暴单体后，雹暴单体回波特征提取模块启动进行回波特征的计算，进而实现雹暴单体的识别。

进一步地，还包括：

三维数据生成模块，用于根据雷达回波数据采集模块所采集到的多普勒天气雷达回波数据以及雹暴单体回波特征提取模块计算所得的雹暴单体回波特征，在数据库内调用相应的素材，生成当前雹暴云三维影像。

进一步地，还包括

三维数据投放模块，用于在大地坐标系内实现当前雹暴云三维影像的实时投放；投放前，需先根据多普勒天气雷达回波数据、雹暴单体回波特征获取到当前雹暴云所在的坐标(以大地坐标系为基准)。

进一步地，所述三维投放模块包括空气屏幕生成模块和至少一组3d投影仪。

进一步地，还包括：

仿真模型构建模块，用于通过simulink模块根据多普勒天气雷达回波数据构建当前雹暴云仿真模型；

虚拟参数作动模块，用于与仿真模型构建模块中的各元素建立关系后，在指定的范围内对参数进行变动，从而驱动各种仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解；

虚拟传感器，为在所建立的雹暴云仿真模型中插入能达到直接获取相应的结果或信息目标的逻辑单元，用于显示虚拟参数作动模块求解的结果。

本发明具有以下有益效果：

以回波顶高、回波顶高处温度、回波厚度、正负温度区厚度比、最大回波强度、最强回波所在高度、最强回波处的温度、旁瓣回波强度、回波跃增速度、反射率阈值分别为40dbz和45dbz的悬垂体下方弱回波体体积为特征项构建了inceptionv3深度神经网络模型，从而实现了雹暴单体的高效识别，且降低了雹暴单体的空报率。

通过三维交叉算法进行雹暴单体的初识别与追踪，然后基于雹暴单体回波特征参数的提取实现了冰雹云内部特征参数的获取，从而大大提供了雹暴单体识别的准确率。

通过全息投影技术实现了冰雹云形态的投放，便于工作人员可以更好的进行冰雹云形态变化情况的观测，且可以实现冰雹云所在位置的定位，为后续的防雹措施制定提供了参考数据。

通过仿真分析模块的设置，可以实现冰雹云未来形态变化预测，还可用于获取相应的防雹措施参数，大大提高了人工防雹作业的科学性，将冰雹灾害降到最低。

附图说明

图1为本发明实施例一种雹暴单体回波识别、追踪与短时预报系统的系统框图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

如图1所示，本发明实施例提供了一种雹暴单体回波识别、追踪与短时预报系统，包括：

雷达回波数据采集模块，用于采集多普勒天气雷达回波数据；

雹暴单体预识别、追踪模块，基于三维交叉算法实现雹暴单体的初识别与追踪；所述三维交叉算法在具体仰角(比如1.5°)的ppi产品上进行识别，在二维识别的同一坐标位置向上面(相邻)一个仰角(2.4°)，或下面(相邻)一个仰角(0.5)度进行搜索，只要有一个(上或下)方向上有满足条件的回波，就视为连续的，否则为中断，在同一方向上(向上或向下)连续两个仰角中断则停止在该方向上的搜索识别，被识别的最后一个仰角产品即为回波的上(或下)界面，同时根据雷达降水体扫模式(vcp11/21)的规定，回波下边界最低搜索至0.5°仰角产品，最高搜索至19.5°即可。

雹暴单体回波特征提取模块，用于采用mapreduce实现冰雹云回波特征的计算，获取回波顶高、回波顶高处温度、回波厚度、正负温度区厚度比、最大回波强度、最强回波所在高度、最强回波处的温度、旁瓣回波强度、回波跃增速度、反射率阈值分别为40dbz和45dbz的悬垂体下方弱回波体体积；

雹暴单体识别预报模块，以所述冰雹云回波特征为参数，基于inceptionv3深度神经网络模型实现雹暴单体的识别。

三维数据生成模块，用于根据雷达回波数据采集模块所采集到的多普勒天气雷达回波数据以及雹暴单体回波特征提取模块计算所得的雹暴单体回波特征，在数据库内调用相应的素材，生成当前雹暴云三维影像。

三维数据投放模块，用于在大地坐标系内实现当前雹暴云三维影像的实时投放；投放前，需先根据多普勒天气雷达回波数据、雹暴单体回波特征获取到当前雹暴云所在的坐标(以大地坐标系为基准)，所述三维投放模块包括空气屏幕生成模块和至少一组3d投影仪。

仿真模型构建模块，用于通过simulink模块根据多普勒天气雷达回波数据构建当前雹暴云仿真模型；

虚拟参数作动模块，用于与仿真模型构建模块中的各元素建立关系后，在指定的范围内对参数进行变动，从而驱动各种仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解；

虚拟传感器，为在所建立的雹暴云仿真模型中插入能达到直接获取相应的结果或信息目标的逻辑单元，用于显示虚拟参数作动模块求解的结果；

中央处理器，用于协调上述模块工作。

本实施例中，所述雹暴单体预识别、追踪、预报模块基于三维交叉算法实现是否存在雹暴单体的判定，在发现雹暴单体后，雹暴单体回波特征提取模块启动进行回波特征的计算，进而实现雹暴单体的识别。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。