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《南京信息工程大学》 2007年
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暴雨回波的多尺度识别及其演变信息提取方法研究

王改利  
【摘要】: 本文采用分层聚类的方法对暴雨回波进行了多尺度识别,分析了不同尺度回波的发展演变特征,考察了TREC和多尺度识别方法对暴雨1h累积雨量的预报能力和效果。论文的主要研究内容和研究成果如下: 1将层级的k-means聚类方法引入到雷达图像的分割,通过对广州飑线过程和温州卡努台风等过程的识别,结果表明:基于k-means的分层聚类方法能够实现暴雨回波的多尺度识别,对雷达连续时次图像的识别结果分析,证明了回波识别结果是稳定的,合理的。 2这种多尺度识别暴雨回波的方法对参数的变化不是很敏感,有利于将该方法适用于不同的天气情况。在暴雨的临近预报中可以根据预报时效的不同,选择不同的尺度来识别云团。对飑线过程的临近预报,预报1h累计雨量较TREC外推的1h累计雨量更接近于雷达反演的1h累计雨量。 3对飑线和台风过程进行了暴雨回波的多尺度识别,分析了不同尺度暴雨回波的发展演变特征。结果表明:较小尺度回波的生命史一般在数十分钟,时空变化比较快,易发生合并与分裂,对其外推预测的难度较大,较大尺度回波的生命史一般在数小时,发展演变较慢,易于识别、外推。 4通过选择合适的参数,利用TREC方法能够跟踪暴雨雨带的移动,对移动矢量场进行连续性检查,可以有效去除杂乱的移动矢量。通过外推,可以对暴雨进行临近预报,预报的准确性随预报时效的增加而降低。 5利用温州单站雷达对卡努台风的观测资料、福建区域组网雷达对热带风暴碧利斯的观测资料,证明了TREC方法对螺旋雨带的跟踪能力,移动矢量场能够很好地反映雨带的旋转特征和台风眼的位置,螺旋雨带的移动类似于兰金的中尺度气旋模式,在台风眼的位置,移动速度为零,在一定的半径范围内,移动速度随着半径的增加而递增。由于雨带的旋转移动,采用拉格朗日积分方法的预报结果好于线性外推的预报结果。 6将聚类方法识别暴雨回波与TREC跟踪技术相结合,进行暴雨的临近预报,并对TREC技术和聚类技术外推预报结果的误差进行了分析,探讨了位置误差和强度误差对预报误差的影响。
【学位授予单位】:南京信息工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:P406

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