雷暴检测方法、检测结果评估方法以及装置、设备与流程

本公开涉及天气预报，尤其涉及一种雷暴检测方法、检测结果评估方法以及装置、设备。

背景技术：

1、强对流天气是指伴随雷暴现象的大风、冰雹、短期强降水等具有强烈对流性的灾害性天气，具有突发性强、移动速度快、破坏力大的特点。因此，对强对流天气的检测和及时预警十分重要。

2、目前对灾害性天气的预警主要采用区域高分辨率数值天气预报模式(以下简称数值模式)，数值模式通过使用电子计算机，根据大气运动的动力学方程获得预测数据，临近预测一到两小时内可能发生的灾害性天气。但数值模式具有预警滞后、预警准确率低、不适用于复杂地形等问题，以及依赖于超级计算机，计算复杂且对设备的需求比较高。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了雷暴检测方法、检测结果评估方法以及装置、设备。

2、根据本公开的一个方面，提供了一种雷暴检测方法，包括：获取目标区域中风暴单体的全局属性信息，其中，全局属性信息包括历史属性信息和第n属性信息，历史属性信息包括从风暴单体的产生时刻至第n-1时刻的风暴属性信息，第n属性信息包括第n时刻的风暴属性信息；根据全局属性信息得到风暴单体的闪电数据；根据闪电数据确定闪电跃增雷暴单体，并将第n时刻记为预警时刻，其中，闪电跃增雷暴单体包括闪电数据出现跃增的风暴单体；根据第n属性信息和历史属性信息，预测闪电跃增雷暴单体在未来时刻的风暴属性信息。

3、根据本公开的实施例，还包括在获取目标区域中风暴单体的全局属性信息之前：识别目标区域中第n时刻多个未知风暴的无归属属性信息；通过计算每个无归属属性信息与风暴单体的历史属性信息之间的相似度，确定多个未知风暴中与风暴单体相似度最高的第一风暴，其中，相似度最高表征第n时刻的第一风暴由前一时刻风暴单体发展而来；以及将第一风暴的无归属属性信息作为风暴单体的第n属性信息。

4、根据本公开的实施例，无归属属性信息包括轮廓信息和质心信息；识别目标区域中第n时刻多个未知风暴的无归属属性信息包括：基于三维雷达回波数据通过图像分水岭算法确定目标区域中多个未知风暴的轮廓信息；并根据轮廓信息和三维雷达回波数据得到多个未知风暴的质心信息。

5、根据本公开的实施例，还包括在确定多个未知风暴中与风暴单体相似度最高的第一风暴之前：在风暴单体与每个未知风暴的相似度均低于相似度阈值的情况下，确定风暴单体在第n时刻消失。

6、根据本公开的实施例，还包括在将第一风暴的无归属属性信息作为风暴单体的第n属性信息之后：在确定多个未知风暴中，存在与风暴单体的相似度均低于相似度阈值的未知风暴的情况下，将未知风暴作为新的风暴单体，并将第n时刻作为新的风暴单体的产生时刻。

7、根据本公开的实施例，获取来自天气雷达的雷达数据；根据雷达数据得到风暴单体的轮廓覆盖范围；根据轮廓覆盖范围得到风暴时段内风暴单体的闪电数据，其中，风暴时段包括风暴单体从产生时刻到第n时刻之间的时段。

8、根据本公开的实施例，闪电数据出现跃增的风暴单体包括闪电数据满足闪电跃增条件的风暴单体，其中，闪电跃增条件包括：闪电数据第n时刻的变化率大于闪电数据的变化率的标准差的预定倍数，其中，闪电数据的变化率的标准差根据第n时刻前一定时段内的闪电数据的变化率得到。

9、根据本公开的实施例，根据第n属性信息和历史属性信息，预测闪电跃增雷暴单体在未来时刻的风暴属性信息包括：根据历史属性信息得到闪电跃增雷暴单体从产生时刻到第n时刻的移动路径；基于移动路径计算闪电跃增雷暴单体的推移信息；根据推移信息预测闪电跃增雷暴单体未来时刻的风暴属性信息。

10、本公开的另一方面提供了一种检测结果评估方法，包括：监测灾害性天气并记录灾害性天气发生的灾害时刻；根据预警时刻和灾害时刻确定雷暴检测方法的准确性，其中，预警时刻是根据雷暴检测方法得到的：在预警时刻与灾害时刻的差值小于预警有效时长的情况下，将本次预警定义为预警命中；在预警时刻后的预警有效时长内没有发生灾害性天气的情况下，将本次预警定义为虚警；在灾害时刻前的预警有效时长内没有出现预警时刻的情况下，将这种情况定义为漏报；基于预警命中、虚警以及漏报的次数，计算命中率、误报率和临界成功指数；以及将命中率、误报率和临界成功指数与评估阈值进行对比，得到评估结果。

11、本公开的另一方面提供了一种雷暴检测装置，包括：接收模块，用于获取目标区域中风暴单体的全局属性信息，其中，全局属性信息包括历史属性信息和第n属性信息，历史属性信息包括从风暴单体的产生时刻至第n-1时刻的风暴属性信息，第n属性信息包括第n时刻的风暴属性信息；第一计算模块，用于根据全局属性信息得到风暴单体的闪电数据；检测模块，用于根据闪电数据确定闪电跃增雷暴单体，并将第n时刻记为预警时刻，其中，闪电跃增雷暴单体包括闪电数据出现跃增的风暴单体；预测模块，用于根据第n属性信息和历史属性信息，预测闪电跃增雷暴单体在未来时刻的风暴属性信息。

12、本公开的另一方面提供了一种检测结果评估装置，包括：监测模块，用于监测灾害性天气并记录灾害性天气发生的灾害时刻；分类模块，用于根据预警时刻和灾害时刻确定雷暴检测方法的准确性，其中，预警时刻是根据雷暴检测方法得到的：在预警时刻与灾害时刻的差值小于预警有效时长的情况下，将本次预警定义为预警命中；在预警时刻后的预警有效时长内没有发生灾害性天气的情况下，将本次预警定义为虚警；在灾害时刻前的预警有效时长内没有出现预警时刻的情况下，将这种情况定义为漏报；第二计算模块，用于基于预警命中、虚警以及漏报的次数，计算命中率、误报率和临界成功指数；以及评估模块，用于将命中率、误报率和临界成功指数与评估阈值进行对比，得到评估结果。

13、本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。

14、本公开的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。

15、本公开的另一方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

技术特征：

1.一种雷暴检测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括在所述获取目标区域中风暴单体的全局属性信息之前：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无归属属性信息包括轮廓信息和质心信息；所述识别所述目标区域中第n时刻多个未知风暴的无归属属性信息包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括在所述确定所述多个未知风暴中与所述风暴单体相似度最高的第一风暴之前：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括在所述将所述第一风暴的无归属属性信息作为所述风暴单体的第n属性信息之后：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述闪电数据出现跃增的风暴单体包括所述闪电数据满足闪电跃增条件的风暴单体，其中，所述闪电跃增条件包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第n属性信息和所述历史属性信息，预测所述闪电跃增雷暴单体在未来时刻的所述风暴属性信息包括：

9.一种检测结果评估方法，其特征在于，包括：

10.一种雷暴检测装置，包括：

11.一种检测结果评估装置，其特征在于，包括：

12.一种计算机系统，包括：

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～9中任一项所述的方法。

14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～9中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种雷暴检测方法、检测结果评估方法以及装置、设备，可以应用于天气预报技术领域。该方法包括：获取目标区域中风暴单体的全局属性信息，其中，全局属性信息包括历史属性信息和第N属性信息，历史属性信息包括从风暴单体的产生时刻至第N‑1时刻的风暴属性信息，第N属性信息包括第N时刻的风暴属性信息；根据全局属性信息得到风暴单体的闪电数据；根据闪电数据确定闪电跃增雷暴单体，并将第N时刻记为预警时刻，其中，闪电跃增雷暴单体包括闪电数据出现跃增的风暴单体；根据第N属性信息和历史属性信息，预测闪电跃增雷暴单体在未来时刻的风暴属性信息。

技术研发人员：田野,杜佳
受保护的技术使用者：北京市气象探测中心
技术研发日：
技术公布日：2024/4/29