一种云雷达与卫星探测数据融合方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于气象探测技术领域，具体设及一种云雷达与卫星探测数据融合方法及 系统。
【背景技术】
[0002] 从气象卫星云图上可W得到云分布情况、云量、云状，而没有给出云垂直结构分 布。从红外云图可W反演出云顶高度信息，由于云顶高度信息是利用红外福射与溫度相关 反演得到，同时红外福射强度还与云体结构(疏密)等因素有关，因此反演云顶高度误差较 大。从信息的完整性来说，气象卫星云图不能满足气象对云高度信息的需求，特别是数值预 报对云高十分敏感，直接影响预报的准确性。
[0003]地基毫米波测云仪能够完整探测到云的垂直结构，可W给出云底高度、云顶高度 和云的垂直结构(反射率因子的垂直变化）。但地基毫米波测云仪布设密度决定了毫米波测 云仪对云的水平分布描述远不如卫星。由于卫星云图能完整描述云的水平分布，地基毫米 波测云仪可W完整探测到云的垂直信息，两者结合将可W给出云的整体描述，但两者如何 结合实现对云进行描述，需要进行研究。
【发明内容】
[0004]有鉴于此，本发明的目的在于解决上述的技术问题而提供一种云雷达与卫星探测 数据融合方法及系统，其可W实时输出卫星云图覆盖区域内每个亮溫值对应的云顶高度、 云底高度、平均反射率因子，从而得到卫星云图覆盖区域内的云顶高度、云底高度和平均反 射率因子水平分布图，为天气预报分析、数值预报和大气科学研究提供新的云信息。
[0005]为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0006] -种云雷达与卫星探测数据融合方法，包括W下步骤：
[0007]建立卫星探测的亮溫与毫米波云雷达探测的云顶高度、云底高度和平均反射率因 子的神经网络；
[000引获取与毫米波云雷达上空对应的卫星亮溫数据输入所述神经网络，通过所述神经 网络处理并输出卫星云图覆盖区域内每个亮溫值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率 因子；
[0009]根据所述每个亮溫值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子得到卫星云图 覆盖区域内的云顶高度、云底高度和平均反射率因子水平分布图。
[0010] 所述建立卫星探测的亮溫与毫米波云雷达探测的云顶高度、云底高度和平均反射 率因子的神经网络是通过将预处理完成的卫星亮溫样本数据作为输入，毫米波云雷达探测 数据作为输出，对已初始化的神经网络进行训练而得到的。
[0011] 所述神经网络采用Ξ层前馈BP神经网络算法模型。
[0012] 所述卫星云图覆盖区域是指W所述云雷达为中屯、、一定公里为半径的区域。
[0013] 所述一定公里为50公里。
[0014] 本发明的目的还在于提供一种云雷达与卫星探测数据融合系统，包括：
[0015] 毫米波云雷达，用于探测云顶高度、云底高度和平均反射率因子数据输入数据处 理器进行处理；
[0016] 所述数据处理器，与所述毫米波云雷达，用于获取所述毫米波云雷达所述探测的 云顶高度、云底高度和平均反射率因子，W及获取与毫米波云雷达上空对应的卫星云图亮 溫数据，通过训练好的卫星亮溫与毫米波云雷达探测的云顶高度、云底高度和平均反射率 因子的神经网络进行处理，输出卫星云图覆盖区域内每个亮溫值对应的云顶高度、云底高 度、平均反射率因子，根据所述每个亮溫值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子得 到卫星云图覆盖区域内的云顶高度、云底高度和平均反射率因子水平分布图。
[0017] 本发明方法通过获取所述毫米波云雷达所述探测的云顶高度、云底高度和平均反 射率因子，W及获取与毫米波云雷达上空对应的卫星云图亮溫数据，通过训练好的卫星亮 溫与毫米波云雷达探测的云顶高度、云底高度和平均反射率因子的神经网络进行处理，实 现了实时输出卫星云图覆盖区域内每个亮溫值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因 子，从而根据所述每个亮溫值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子得到卫星云图覆 盖区域内的云顶高度、云底高度和平均反射率因子水平分布图，为天气预报分析、数值预报 和大气科学研究提供新的云信息。
【附图说明】
[0018] 图1为本发明实施例提供的云雷达与卫星探测数据融合方法的流程图；
[0019] 图2为本发明实施例提供的BP神经网络算法模型的示意图；
[0020] 图3为本发明实施例提供的云雷达与卫星探测数据融合系统的原理图。
【具体实施方式】
[0021] 下面，结合实例对本发明的实质性特点和优势作进一步的说明，但本发明并不局 限于所列的实施例。
[0022] 参见图1所示，一种云雷达与卫星探测数据融合方法，包括W下步骤：
[0023] 建立卫星探测的亮溫与毫米波云雷达探测的云顶高度CTH、云底高度CBH和平均反 射率因子Z的神经网络；
[0024] 获取与毫米波云雷达上空对应的卫星亮溫数据输入所述神经网络，通过所述神经 网络处理卫星亮溫实时数据W及毫米波云雷达探测的云顶高度CTH、云底高度CBH和平均反 射率因子Z的数据，输出卫星云图覆盖区域内每个亮溫值对应的云顶高度CTH、云底高度 CBH、平均反射率因子Z;
[0025] 根据所述每个亮溫值对应的云顶高度CTH、云底高度CBH、平均反射率因子Z得到卫 星云图覆盖区域内的云顶高度CTH、云底高度CTH和平均反射率因子Z水平分布图。
[00%]所述建立卫星探测的亮溫与毫米波云雷达探测的云顶高度CTH、云底高度CBH和平 均反射率因子Z的神经网络是通过将预处理完成的卫星亮溫样本数据作为输入，毫米波云 雷达探测数据作为输出，对已初始化的神经网络进行训练而得到的。
[0027]下面说明本发明的实现原理：
[00%]由于气象卫星可提供可见光、红外云图，可W给出云系福射的水平分布。云体向上 产生可见光、红外福射，运样云图上某一点的福射强度可w表示为
[0031] 是卫星接收的福射强度，/^6是地面福射强度，T是云顶高度，B是云底高度，Η 是云的高度，化是黑体福射强度，α福射途径的吸收系数，Θ是福射方向与天顶方向的夹角，口3 是大气的吸收系数、etc是云的吸收系数。从（1)式可W看出，卫星云图表示的福射强度与吸 收系数有内在的联系。在云比较密实的情况下，在云区，由于云的吸收系数比较大，略去地 表和大气的的福射作用，得到式(2)，
[0032]
[0033]如果用毫米波雷达探测的反射率因子Z化)来表示α，得到α=Ε'（Ζ化）），那么，（2) 式变为：
[0034]
[0035] 根据式（3)，就可W毫米波雷达的探测资料计算出卫星云图在与毫米波测云仪对 应点的福射强度。同样，通过运种内在的关系可W由卫星云图反演云顶高度、云底高度。
[0036]在一些点或位置布设毫米波测云仪，如A试验基地、Β气象局、C气象局布设毫米波 雷达，运样对应每张卫星云图可W得到Ξ组云底高度、云顶高度和反射率因子、卫星云图上 红外亮溫，即：
[0037]Bi，Ti，Zi，Iii=l，2,3，
[0038] 运样，每天可W得到144组云底高度、云顶高度和反射率因子、卫星云图红外亮溫， 从而就可W得到整个观测区域云顶高度分布、云底高度分布、云向上福射强度水平分布、云 量、云状，得到的数据与云垂直分布、云水平分布、云量、云状的需求接近。
[0039]具体实施时，所述毫米波雷达(毫米波测云仪)的天线指向天空布置。
[0040]所述神经网络采用BP神经网络算法模型，具体的采用Ξ层前馈BP神经网络，并通 过W上的卫星云图与毫米波测云仪对应点的福射强度的关系得相应的云顶高度、云底高度 和反射率因子、卫星云图上红外亮溫的