[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

说明书

本发明涉及一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法，本方法包括组合反射率强回波区识别，CAPPI水平尺度筛选、回波强度约束，CAPPI粒子类型约束等过程。为得到最优识别参数，对312个雷暴单体的雷达回波进行了识别检验，检验了CAPPI不同温度层结高度（0℃，‑10℃，‑15℃）不同强回波区域反射率因子识别阈值（30dBZ，35dBZ，40dBZ）以及霰粒子区域尺度（1km²，2km²，3km²）对识别结果的影响。结果表明，在组合反射率以40dBZ为强回波区识别阈值，CAPPI 0℃层结高度层强回波区域反射率因子识别阈值为30dBZ，霰粒子区筛选阈值为2km²时，可得到最优的雷暴识别结果，识别准确度达到91%以上，识别虚警率仅为6.9%，临界成功指数为85.3%。

技术领域

本发明涉及雷达领域，具体涉及一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法。

背景技术

由于雷暴生命周期短、范围小，而业务数值预报模式时空扩展性小以及水平和垂直分辨率较低，所以雷暴预警预报是天气预报中较困难的工作之一，也是气象部门所面临的难点和挑战。由于强对流天气的发生、发展具有突发性和局地性，因此雷电预警更多地借助于天气雷达实时监测手段。

目前基于天气雷达对雷暴进行识别的技术方法主要包括以下几个方面：

(1)建立回波顶高、垂直累积液态水含量(VIL)与闪电频数的分布关系。统计分析发现:初闪发生时，回波顶高度达到9km以上，VIL达到25kg/m以上。

(2)40dBZ强度的回波发展高度是否达到7km是判别有无雷暴的指标之一，在7km高度的CAPPI图像上，回波强度大于等于40dBZ的区域与闪电区域有一定的对应关系。

(3)建立雷达强回波中心、回波顶高、垂直液态水含量、7km高度的回波强度与闪电概率之间的关系，通过模糊逻辑的方法完成雷暴识别。

针对以上方法进行的应用统计结果分析，雷暴识别准确率一般不超过80％，很难做到对雷暴的精确预警。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法，以提高雷暴识别准确率。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于双偏振天气雷达体扫数据的雷暴识别方法，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；