[发明专利]一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法

权利要求书

1.一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法，其特征在于，该方法包括：

S1：以双偏振雷达体扫数据作为输入量，完成数据解析；

S2：组合反射率强回波区域识别；

1)利用体扫回波数据各层的反射率因子生成组合反射率数据；

2)通过设定的反射率因子阈值，利用组合反射率数据进行雷达回波强中心搜索；

3)通过设定的区域尺度因子A₁阈值，对组合反射率数据雷达回波强中心进行区域尺度筛选，筛选出区域尺度大于区域尺度因子A₁的回波区域，筛选结果为构成待定雷暴区域集合C₁；

S3：CAPPI水平尺度筛选；

1)利用解析得到的体扫数据，生成各温度层结高度CAPPI反射率因子和粒子识别结果数据；

2)利用某温度层结高度CAPPI反射率因子进行雷达回波强中心搜索；

S4：回波强度约束；

通过设定的区域尺度因子A₂阈值，对CAPPI反射率因子雷达回波强中心进行区域尺度筛选，筛选出区域尺度大于区域尺度因子A₂的回波区域，构成区域集合CT；

S5：CAPPI粒子类型约束；

利用粒子识别结果对上一步的筛选结果进行进一步的约束粒子类型筛选，在区域集合CT中筛选出约束粒子类型尺度范围大于设定面积阈值A_PTh的区域，构成待定雷暴区域集合C₂；

S6：将待定雷暴区域集合C₁与待定雷暴区域集合C₂进行匹配，当集合C₂中某区域中心的水平投影落在集合C₁中某区域的范围内时，判断为匹配成功，将C₁对应的待定雷暴区域确定为雷暴单体。

2.根据权利要求1所述的一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法，其特征在于，所述雷达回波强中心搜索的具体步骤为：

S01：强回波点提取

设组合反射率雷达回波图和CAPPI反射率因子回波图为分辨率为H×V的图像，则图像共包含H×V个像素点，由Z_H(H,V)表示各像素点的雷达回波反射率因子值，当Z_H(i,j)Z_Th时，Z_H(i,j)即为强回波点，其中，i为回波图横坐标，j为回波图纵坐标，0iH，0jV，Z_Th为强回波中心搜索阈值，通过强回波中心提取后得到回波图像的强回波点集合Z_HC，各强回波点表示为Z_HC(i，j)；

S02：强回波段合成

在横向或纵向上，逐点对上一步骤得到的强回波点集合Z_HC进行相邻点合并，构成横向或纵向强回波段集合，表示为Z_HS(N)，N为强回波段集合大小，以纵向强回波段为例，强回波段Z_HS(x)是由多个横坐标相同，在纵向坐标位置连续的点构成的一维回波数据点集合，当某强回波点Z_HC(i，j)为孤立点时，则判定该回波点为无效点，直接删除；

S03：强回波区域合成

对强回波段合成后得到的强回波段集合Z_HS(N)进行相邻强回波段合成，即可构成强回波区域集合Z_HA(M)，M为强回波区域集合大小，当某强回波段Z_HS(x)为孤立强回波段时，则判定该回波段为无效回波段，直接删除，强回波区域合成后，可利用边界点识别算法提取各强回波区域的边界点。

3.根据权利要求2所述的一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法，其特征在于，所述约束粒子类型筛选的步骤为：

以Z_H,Z_DR,K_DP,ρ_hv及温度廓线T为输入参量，通过模糊化、规则判断、最大集成法集成、退模糊步骤实现对粒子类型对识别；

所述模糊化的隶属函数，表达式如下：