风暴分类识别技术在人工防雹中的应用

       摘要: 利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率.首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数.通过对2006-2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%.能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用.

作者:
方德贤 李红斌 董新宁 丁建芳 濮文耀
单位:
重庆市气象科学研究所,重庆,401147 辽宁省大连市人工影响天气办公室,大连,116001 重庆市气候中心,重庆,401147 河南省人工影响天气办公室,郑州,450003
出处:
《气象》
刊期:
2016年第42卷第9期
基金:
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201206028) 大连市人工防雹决策指挥系统项目(2008E13SF188)

风暴分类识别技术在人工防雹中的应用

摘要:利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率.首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数.通过对2006-2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%.能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用.

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