[发明专利]一种修正雷达回波外推图像发散现象的方法

摘要

本发明提出一种修正雷达回波外推图像发散现象的方法，以改善雷达回波外推图像因发散而影响降水量等预报准确性的问题，由于数值模式及其产品能够较好地反映大气运动的客观规律，特别是对风暴发生、发展的变化趋势具有较好地整体性和连续性，因此本发明对数值模式产品这些特性加以利用。为了克服雷达外推预报出的回波强度“过度增加”或“过度减小”的问题，本发明通过融合数值模式预报产品，对回波图像在起报时刻与预报时刻的变化幅度进行修订，进而提高了雷达降水预报的准确性。

主权项

1.一种修正雷达回波外推图像发散现象的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：取某起报时刻雷达探测资料并采用雷达回波外推预报算法，计算未来某一时刻t0+Δt各高度层的雷达基本反射率数据，再将雷达基本反射率数据绘制成对应各高度层的雷达回波外推图像，记为RImg(t0+Δt,h,x,y)，简称RImg；其中，t0表示起报时间；Δt表示外推预报的时效，0<Δt<3小时；h表示高度层的高度，0其中，RImg＝255表示RImg中某一坐标(x,y)处的像素值为255；Count(RImg,r)表示RImg中以r为半径，(x,y)为圆心的区域内像素值小于255的像素的数量；Sum(RImg,r)表示RImg中以r为半径，(x,y)为圆心的区域内像素的总数量；r取[2,5]的正整数；Ta为经验阈值；步骤5：如果式1情况存在，即雷达回波外推图像RImg中(x,y)处为发散点，则对该点的像素值进行修补，修补过程如下：首先，定义一个数据集DSR(x,y,r)，用于记录RImg中以r为半径，以坐标(x,y)为圆心的区域内所有像素值小于255的坐标；然后，对数据集DSR(x,y,r)中的每一个坐标，从MImg图像中提取相应坐标位置的像素值，并对这些像素值按其数值大小进行排序，形成有序序列MList(i,x,y)；其中，i为该序列中各项的序号；提取MImg图像中坐标(x,y)处的像素值，再从MList(i,x,y)中找到与该像素值差值绝对值最小的一项的序号，并将该序号记为Pos(x,y)；接着，对数据集DSR(x,y,r)中的每一个坐标，从RImg图像中提取相应坐标位置的像素值，并对这些像素值按其数值大小进行排序，形成有序序列RList(i,x,y)，i为有序序列各项的序号；最后，按下式计算RImg中(x,y)处的像素值：其中，RList(i,x,y)[Pos(x,y)‑1]表示有序序列RList(i,x,y)中Pos(x,y)‑1项的像素值；类似的，RList(i,x,y)[Pos(x,y)+1]表示有序序列RList(i,x,y)中Pos(x,y)+1项的像素值；步骤6：对雷达回波外推图像RImg中的每个像素点，逐层根据步骤4的方法识别是否为发散点；如果为发散点，则按照步骤5的方法对发散点的像素值逐个进行修补计算，当所有高度层所有发散点全部修补后，计算结果对应存储到RImg中替换修补前的像素值，如果不是发散点，不进行替换；由此得到修补后的雷达回波外推图像RImg’(t0+Δt,h,x,y)，简称RImg’；步骤7：将步骤1起报时刻雷达探测资料绘制成雷达回波图像，记为RImg(t0,h,x,y)；将上述与起报时刻t0时间上最相近的数值预报产品按步骤2和步骤3的方法绘制成回波图像，记为MImg(t0,h,x,y)；计算雷达回波图像RImg(t0,h,x,y)与RImg’(t0+Δt,h,x,y)各像素的变化值，以及MImg(t0,h,x,y)与MImg(t0+Δt,h,x,y)各像素的变化值，计算方法为：RDif(x,y)＝RImg(t0,h,x,y)‑RImg’(t0+Δt,h,x,y)MDif(x,y)＝MImg(t0,h,x,y)‑MImg(t0+Δt,h,x,y)其中，RDif(x,y)是一个数据集，记录了雷达回波图像上的每一个像素从t0时刻到t0+Δt时刻像素值的差值；类似的，MDif(x,y)也是一个数据集，记录了数值预报产品回波图像上的每一个像素从t0时刻到t0+Δt时刻像素值的差值；步骤8：计算数据集RDif(x,y)的中值，记为RMV，计算方法是将RDif(x,y)中各项按其数值大小排序后，提取处于该序列中间位置的值；类似地，计算数据集MDif(x,y)的中值，记为MMV；步骤9：按下式计算MMV与RMV的倍率MP：MP＝MMV/RMV；步骤10：利用倍率MP对修补后的雷达回波外推图像RImg’的像素值按下式逐层逐一进行修正：RImg_New(t0+Δt,h,x,y)＝RImg’(t0+Δt,h,x,y)+Tc×MP×RDif(x,y)其中，修正后的雷达回波外推图像RImg_New(t0+Δt,h,x,y)的物理意义表示：以t0时刻为起报时间，外推预测Δt时刻，h高度上，任一坐标(x,y)处的像素值，简称RImg_New；Tc为经验系数。