一种自动识别西南低涡的方法与流程

本发明属于天气技术领域，尤其涉及一种自动识别西南低涡的方法。

背景技术：

西南低涡是在青藏高原特殊环境和一定环流条件下，发生于我国西南地区700hpa或850hpa等压面上具有气旋性环流的闭合小低压。其直径一般在300～500km。西南低涡在位势高度场闭合等值线的低值区域中存在一组或至少一条等值线，数值外高内低。在该区域中，最内圈等值线内为核心区域，最外圈的等值线往往表示西南低涡的范围。气象业务工作中通常利用位势高度场分析来判断高空中的低涡。

西南低涡在影响我国降水的天气系统中，占有相当重要的地位。就西南低涡所造成的暴雨天气的强度、频数和范围而言，仅次于台风，许多我国历史上罕见的特大洪涝灾害，都与西南低涡活动密切相关。西南低涡在源地时，可以产生一些阴雨天气。当西南低涡向东移出源地时，往往发展并与下游天气系统如江淮切变相结合，常为下游经济发达地区(如：重庆、湖北、江苏、浙江、上海等)带来强降水天气，造成严重的洪涝灾害和重大损失。所以准确识别西南低涡，对于我国天气分析、诊断和预报具有重要的意义。

直到现在，气象业务中分析西南低涡依然通过人机交互的方式，由预报人员根据自身经验进行手工操作，存在因人而异的主观性强、分析效率低等一系列相关弊端。

技术实现要素：

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种自动识别西南低涡的方法，能在高空等压面中自动识别西南低涡，利用数字图像方法对西南低涡的关键特征进行分析，避免使用等值线方法的欠缺和不足，提高分析效率，为中国西南及东部经济最发达、人口最密集区域的防灾减灾工作做出贡献。

为了达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

本方案提供一种自动识别西南低涡的方法，包括以下步骤：

s1、读取位势高度场数据；

s2、根据所述位势高度场数据分别设置梯度间隔、西南低涡的识别区域以及辅助识别区域，并遍历识别区域分别找到最小和最大位势高度值，并根据所述梯度间隔对最小和最大位势高度值进行取整处理；

s3、遍历识别区域和辅助识别区域内所有的数据点，并根据不同的数据点生成n个位势高度层级，并对同一层级的数据点赋予相同的色阶；

s4、判断识别区域内的位势高度层级n是否大于1，若是，则为多个位势高度层级，存在西南低涡，并进入步骤s5，否则，为1个位势高度层级，不存在西南低涡，完成对西南低涡的自动识别；

s5、在识别区别中将小于色阶最大值cmax的数据点作为识别目标ctarget；

s6、对多个西南低涡进行区分，并消除高原涡；

s7、根据区分结果，在识别区域中针对色阶判断识别目标ctarget是否存在于识别区域边界上，若是，则所述识别目标为闭合西南低涡，并进入步骤s9，否则，进入步骤s8；

s8、统计所述西南低涡中位于识别区域和辅助识别区域中的数据点个数nin与nout，并判断nout与nin的比值p是否小于阈值，若是，则所述识别目标为闭合西南低涡，并进入步骤s9，否则，所述识别目标为非西南低涡，完成对西南低涡的自动识别，其中，nin表示位于识别区域的数据点个数，nout表示位于辅助识别区域的数据点个数；

s9、利用地图放大系数计算得到西南低涡的面积，并剔除面积小于阈值的西南低涡；

s10、根据经剔除后的西南低涡面积，在每个西南低涡中找到位势高度最低点，将其作为西南低涡的几何中心，并由所述低涡几何中心判断西南低涡的源地，完成对西南低涡的自动识别。

进一步地，所述步骤s2中对最小和最大位势高度值进行取整处理的表达式如下：

其中，hmin表示最小位势高度值，math.floor(·)表示向下取整，math.ceil(·)表示向上取整，hmax表示最大位势高度值，interval表示梯度间隔。

再进一步地，所述步骤s3中生成n个位势高度层级的表达式如下：

n＝(hmax-hmin)/interval

其中，n表示位势高度层级的数量，hmax表示最大位势高度值，hmin表示最小位势高度值，interval表示梯度间隔。

再进一步地，所述步骤s3中色阶的表达式如下：

其中，c[i,j]表示每个数据点的色阶，h[i,j]表示位势高度场数据，math.floor(·)表示向下取整，hmin表示最小位势高度值。

再进一步地，所述步骤s6包括以下步骤：

s601、遍历识别区域和辅助识别区域中的数据点，记num用于记录西南低涡的编号，并令num＝1，记t[i,j]为用于判断每个数据点是否已被分析的判断值，判断每个数据点是否已被分析，同时标识数据点所属西南低涡的编号，并令识别区域和辅助识别区域的初始判断值t[i,j]＝0；

s602、选取西南低涡数据点集中最西边的数据点[iwest,jwest]，并令作为起始点传播西南低涡编号num，其中，表示最西边数据点的判断值；

s603、将西南低涡编号num传播至西南低涡的每个数据点，并以的数据点为中心，判断相邻点是否有c[i,j]＝ctarget∧t[i,j]＝0，若是，则令周围相邻的数据点的t[i,j]＝num，并重复步骤s603直至t[i,j]的总数不再增加为止，并进入步骤s604，否则，跳过该数据点，并进入步骤s604，其中，c[i,j]表示色阶，t[i,j]表示判断值，ctarget表示识别目标；

s604、判断是否存在t[i,j]＝0的点，若是，则令西南低涡编号num的总数加1，并返回步骤s602，否则，进入步骤s605；

s605、判断在辅助识别区域外边界上是否存在数据点c[i,j]＝ctarget∧t[i,j]≠0，且数据点有同一低涡编号num，若是，则为高原涡，并消除高原涡，并令数据点集的判断值t[i,j]＝0，低涡编号num减1，对低涡编号num重新排序，赋予西南低涡数据点集，完成对多个西南低涡区分识别，并进入步骤s7，否则，表示不存在高原涡，进入步骤s7。

再进一步地，所述步骤s9中西南低涡面积的表达式如下：

n＝nout+nin

其中，s表示西南低涡的面积，n表示西南低涡中的数据点，si表示第i个格点所占的面积，表示标准维度，表示纬度，rlon表示纬向距离，rlat表示经向距离，nin表示位于识别区域的数据点个数，nout表示位于辅助识别区域的数据点个数，m表示引入地图放大系数，l表示映像平面上的距离，ls表示地球表面上相应的距离。

再进一步地，所述步骤s10中几何中心的经纬度表达式如下：

其中，(ox,oy)表示西南低涡几何中心的经纬度，d表示位势高度最低值点，oxi表示位势高度最低点的经度，oyi表示位势高度最低点的纬度，i表示格点数。

本发明的有益效果是：

(1)本发明利用位势高度场数据，首先设置参数，接着对格点进行色域空间投影处理，对不同层级的数据点赋予不同颜色的色阶，再对西南低涡进行识别，最后对西南低涡进行要素统计，即获得西南低涡的位置。本发明通过以上设计，在高空等压面中自动识别西南低涡，利用数字图像方法对西南低涡的关键特征进行分析，避免使用等值线方法的欠缺和不足，提高分析效率，为中国西南及东部经济最发达、人口最密集区域的防灾减灾工作做出贡献。

(2)生成等值线需要做大量的计算、判断等处理，本申请为了快速、高效率地进行西南低涡识别，对数据点进行色域空间投影处理可大幅度提高分析效率。

(3)在西南低涡系统中，西南低涡的不同区域天气可能存在较大的差异，因此分析西南低涡的范围和几何中心，对于天气系统的诊断分析有重要的意义。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为本实施例中700hpa位势高度场等值线图。

图3为本实施例中700hpa位势高度场色域空间投影图。

图4为本实施例中识别区域和辅助识别区域示意图。

图5为本实施例中色域空间投影示意图。

图6为本实施例中高原涡示意图。

图7为本实施例中分析判别不同低涡示意图。

图8为本实施例中准闭合与闭合西南低涡示意图。

图9为本实施例中无天气学意义的低涡。

图10为本实施例中西南低涡的几何中心定位示意图。

图11为本实施例中西南低涡识别实例图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

实施例

如图1所示，本发明提供了一种自动识别西南低涡的方法，其实现方法如下：

s1、读取位势高度场数据；

本实施例中，读取位势高度数据h[i,j]，[i,j]表示数据点在资料中的位置。

s2、根据所述位势高度场数据分别设置梯度间隔、西南低涡的识别区域以及辅助识别区域，并遍历识别区域分别找到最小和最大位势高度值，并根据所述梯度间隔对最小和最大位势高度值进行取整处理；

本实施例中，低涡在位势高度场闭合等值线的低值区域中存在一组或至少一条等值线，数值外高内低。图2为位势高度等值线图，图中，700hpa位势高度场等值线图。光滑的曲线为等值线，数值为位势高度，单位为gpm；虚线框为西南低涡的识别区域(26°n-34.5°n，97°e-108.5°e)，d为西南低涡几何中心，底图为中国西南省界地图，图3为位势高度色域空间投影图，图中，700hpa位势高度场色域空间投影图。颜色越深位势高度越低，d代表西南低涡几何中心；虚线框内的范围为西南低涡的识别区域(26°n-34.5°n，97°e-108.5°e)。等值线是二维数据场中，由数值相等的点构成的线，等值线不能出现于均值场内部，只能在其外侧边界处分析等值线。等值线不会交叉，也不会分叉。等值线的实现步骤包括：寻找等值线的起始点、等值线的追踪、开放型和闭合型等值线的判定处理、等值线的平滑处理等。色域空间投影由一组网格数据点生成，为每个数据点赋予色阶，从而形成一张关于数据点的色彩图。其中不存在连接判断、光滑处理等复杂的步骤，从而节省大量的时间。通过多次试验，利用同样的资料，等值线的生成所耗时间平均比色域空间投影所耗时间多0.011s，节省约87％的时间。

本实施例中，利用位势高度场数据，设置参数：

(1)规定数据间隔。在气象业务工作中，等值线的间隔interval＝40gpm(位势高度米)，即位势高度等值线的值为40的倍数。目的在于规范层级间隔，使其符合气象业务标准；若未进行处理，可能会出现层级间隔之间的值不为interval整数倍的情况。

(2)设置识别区域和辅助识别区域。西南低涡有主要的两个源区：一是在九龙、巴塘、康定、德钦一带(28°n-32°n，99°e-102°e)，简称九龙涡，在九龙涡源区，还有一个孤立的西南低涡初生的高频中心，称为小金生成区，为防止识别过程中出现遗漏：①将西南低涡的识别区定在整个四川省(26°n-34.5°n，97°e-108.5°e)；②在识别过程中，可能存在还未完全发展或已有部分移出识别区域的西南低涡，按西南低涡的尺度，从识别区域边界的四个方向扩展500km，其构成的边界与识别边界之间的区域记为辅助识别区域(如图4所示)。

(3)极值取整。遍历格点数据，找到最小和最大位势高度值hmin和hmax；对其进行取整处理，令：

其中，hmin表示最小位势高度值，math.floor(·)表示向下取整，math.ceil(·)表示向上取整，hmax表示最大位势高度值，interval表示梯度间隔。

s3、遍历识别区域和辅助识别区域内所有的数据点，并根据不同的数据点生成n个位势高度层级，并对同一层级的数据点赋予相同的色阶；

本实施例中，生成等值线需要做大量的计算、判断等处理，为了快速、高效率地进行西南低涡识别，对数据点进行色域空间投影处理可大幅度提高分析效率。首先在西南低涡的识别区域和辅助识别区域内遍历全部数据点，根据数据点的位势高度大小赋予数据点不同色阶，生成色域空间投影，如图5所示，图5为色域空间投影示意图，其具体为：为提高分析效率，避免使用等值线进行识别。根据位势高度的不同，对识别区域中，每个位势高度数据点赋予色阶c；并根据：

n＝(hmax-hmin)/interval

生成n个层级，同一个层级赋予同样的色阶c，其中：

其中，n代表位势高度层级的数量，c代表色阶，位势高度越低，色阶c越小，层级之间相差interval。通过投影关系，由色阶组成的色域投影图相当于等值线图，色阶之间的交界线等效于等值线，等值线内包含的区域则由色阶组成的投影代替。

s4、判断识别区域内的位势高度层级n是否大于1，若是，则为多个位势高度层级，存在西南低涡，并进入步骤s5，否则，为1个位势高度层级，不存在西南低涡，完成对西南低涡的自动识别；

本实施例中，在识别区域中，判断层级n是否存在：n>1若存在，则说明识别区域中可能存在西南低涡，需要进一步分析；反之，则说明该识别区域中不存在西南低涡。

s5、在识别区别中将小于色阶最大值cmax的数据点作为识别目标ctarget。

本实施例中，在识别区域中，将小于最大值cmax的数据点集作为识别目标，记为ctarget。西南低涡在色阶组成的色域投影中，表现为单个或多个颜色区域。

s6、对多个西南低涡进行区分，并消除高原涡，其实现方法如下：

s601、遍历识别区域和辅助识别区域中的数据点，记num用于记录西南低涡的编号，并令num＝1，记t[i,j]为判断值，判断每个数据点是否已被分析，同时标识数据点所属西南低涡的编号，并令识别区域和辅助识别区域的初始判断值t[i,j]＝0；

s602、选取西南低涡数据点集中最西边的数据点[iwest,jwest]，并令作为起始点传播西南低涡编号num，其中，表示最西边数据点的判断值；

s603、将西南低涡编号num传播至西南低涡的每个数据点，并以的数据点为中心，判断相邻点是否有c[i,j]＝ctarget∧t[i,j]＝0，若是，则令周围相邻的数据点的t[i,j]＝num，并重复步骤s603直至t[i,j]的总数不再增加为止，并进入步骤s604，否则，跳过该数据点，并进入步骤s604，其中，c[i,j]表示色阶，t[i,j]表示判断值，ctarget表示识别目标；

s604、判断是否存在t[i,j]＝0的点，若是，则令西南低涡编号num的总数加1，并返回步骤s602，否则，进入步骤s605；

s605、判断在辅助识别区域外边界上是否存在数据点c[i,j]＝ctarget∧t[i,j]≠0，且数据点有同一低涡编号num，若是，则为高原涡，并消除高原涡，并令数据点集的判断值t[i,j]＝0，低涡编号num减1，对低涡编号num重新排序，赋予西南低涡数据点集，完成对多个西南低涡区分识别，并进入步骤s7，否则，表示不存在高原涡，进入步骤s7。

本实施例中，有些高原涡在东移时可能会进入识别区域或辅助识别区域，为了将高原低涡与西南低涡区分开，应该对刚刚进入辅助识别区域的低涡进行剔除。若在辅助识别区域外边界上存在数据点c[i,j]＝ctarget∧t[i,j]≠0，并且数据点有同一低涡编号num，则令该点集的t[i,j]＝0，低涡编号num减1，对低涡编号num重新排序，赋予上述西南低涡数据点集的t[i,j]，如图6所示，图中，d1为西南低涡，d2为高原涡，内圈虚线范围为识别区域，外圈虚线与内圈虚线之间范围为辅助识别区域；辅助识别区域的高原涡应剔除。

本实施例中，图7(a)为传播起始，黑色圆点的数据点，圆圈为t[i,j]＝0的数据点，×点非识别目标，数据点向四周数据点传播num，将相邻数据点的t[i,j]赋予num。图7(b)为传播过程，数据点被赋予num后继续向周围数据点传播num，圆圈为t[i,j]＝0的数据点，×点非识别目标，此时四周的数据点获得了num，同时继续向外传播num；当遇到西南低涡边界时，停止向该方向传播num，图7(c)为传播过程，黑色圆点为t[i,j]＝num数据点，圆圈为t[i,j]＝0的数据点，×点非识别目标，此时黑色圆点四周无相邻点可传播，该范围内的数据点属于同一西南低涡(低涡编号num＝1，整个西南低涡范围的数据点都获取了num，此时该西南低涡已无数据点可传播，t[i,j]＝num的数据点属于同一个西南低涡，num＝1，图7(d)为传播过程，将num加1，在灰色圆点为t[i,j]＝num(num＝2)的数据点，圆圈为t[i,j]＝0的数据点，黑色圆点为num＝1的西南低涡，×点非识别目标；从灰色圆点开始向四周相邻数据点传播num，此时num＝2，从灰色圆点开始向四周相邻数据点传播num。图7e传播结束，黑色圆点为num＝1的西南低涡，灰色圆点为num＝2的西南低涡，×点非识别目标；传播结束时，全部识别目标均已区分，另一个西南低涡也完成了传播，此时该区域中存在的两个低涡数据点集均已被num区分，保存在t[i,j]中。

s7、根据区分结果，在识别区域中针对色阶判断识别目标ctarget是否存在于识别区域边界上，若是，则所述识别目标为闭合西南低涡，并进入步骤s9，否则，进入步骤s8；

s8、统计所述西南低涡中位于识别区域和辅助识别区域中的数据点个数nin与nout，并判断nout与nin的比值p是否小于阈值，若是，则所述识别目标为闭合西南低涡，并进入步骤s9，否则，所述识别目标为非西南低涡，完成对西南低涡的自动识别；

本实施例中，如图8所示，在色域空间投影后的位势高度场中，西南低涡在识别区域中分为两种类型：准闭合、闭合。在识别西南低涡时，若同一层级的低位势高度色域空间投影点在识别区域范围内且不在识别边界上时(图8中d2)，则判定该色域空间投影区域为西南低涡区域；若同一层级的低位势高度色域空间投影点在识别范围内，且存在数据点在识别边界上时(图8中d1)，则判定该色域空间投影区域为待判定区域。判定步骤为：

本实施例中，阈值设为5，分别统计该准闭合西南低涡中位于识别区域和辅助识别区域中的数据点个数nin与nout。计算nout与nin之比p。若p<5：将该准闭合西南低涡判定为西南低涡区；反之，该区域不为西南低涡区。图6中d1的p值小于5，因此d1也为西南低涡。

s9、利用地图放大系数计算得到西南低涡的面积，并剔除面积小于阈值的西南低涡；

s10、根据经剔除后的西南低涡面积，在每个西南低涡中找到位势高度最低点，将其作为西南低涡的几何中心，并由所述低涡几何中心判断西南低涡的源地，完成对西南低涡的自动识别。

本实施例中，在西南低涡系统中，西南低涡的不同区域天气可能存在较大的差异，因此分析西南低涡的范围和几何中心，对于天气系统的诊断分析有重要的意义。

本实施例中，首先统计西南低涡中的数据点n＝nout+nin，接着查询格点之间的距离，由于映像平面上的距离l和地球表面上相应的距离ls时常不相等，为了将两者换算，引入地图放大系数m：

换算后的数据点之间纬向距离为经向距离为每一个格点所占的面积最终计算西南低涡面积有时单个数据点的位势高度较周围数据点的位势高度更低，在投影图上呈现一个“小的低涡”，但由于西南低涡水平尺度为300km-500km，无明显天气学意义的低涡将被剔除。若：s≤2500km²将该数据点集从西南低涡中剔除。

本实施例中，阈值为2500km²，如图9所示，图中d1为西南低涡，d2为面积不足2500km²的低涡，内圈白色虚线范围为低涡识别区，外圈与内圈白色虚线之间区域为辅助识别区域，应将d2剔除。

本实施例中，遍历西南低涡层级中各数据点，找到具有位势高度最低值的点，将其定为西南低涡的中心o。若存在d个(d≥2)位势高度最低值点，则计算这些点经纬度的平均值，结果定为西南低涡几何中心o，其经纬度为(ox,oy)。

接着利用低涡几何中心的位置，判断西南低涡的源地。

西南低涡的主要源地有两个，一是位于九龙、巴塘、康定、德钦一带(28°n-32°n,99°e-102°e)的九龙涡，二是在四川盆地区域(30°n-33°n,103°e-105.5°e)。利用低涡几何中心的经纬度(ox,oy)判断其源地，若：

28°n≤ox≤32°n∧99°e≤oy≤102°e

则判定该西南低涡的源地为九龙地区。

若：

30°n≤ox≤33°n∧103°e≤oy≤105.5°e

则判定该西南低涡的源地为四川盆地。

若该西南低涡既不生成于九龙地区，也不生成于四川盆地，则判定该西南低涡的源地为四川其他区域，图10中，黑色区域为西南低涡，白色格点为位势高度最低的两个数据点，白色x字为西南低涡的中心，数值为白色格点经纬度的平均值，内圈黑色虚线范围为低涡识别区，外圈与内圈黑色虚线之间区域为辅助识别区域。

本实施例中，如图11所示，图11中黑色区域为西南低涡，西南低涡中白色圆点为西南低涡的几何中心o，生成于九龙地区，内圈黑色虚线范围为低涡识别区，外圈与内圈黑色虚线之间区域为辅助识别区域。

本发明通过以上设计，在高空等压面中自动识别西南低涡，利用数字图像方法对西南低涡的关键特征进行分析，避免使用等值线方法的欠缺和不足，提高分析效率，为中国西南及东部经济最发达、人口最密集区域的防灾减灾工作做出贡献。