(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210888236.8 (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 中国船舶重 工集团公司第七二四研 究所 地址 210003 江苏省南京市中山北路346号 (72)发明人 唐滢　周浩　熊风　吴贞宇　 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06V 20/52(2022.01) G06T 3/40(2006.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种多普勒气象雷达的中尺度涡旋识别追 踪方法 (57)摘要 本发明涉及一种多普勒气象雷达的中尺度 涡旋识别追踪方法， 解决了如何有效利用多普勒 气象雷达对强对流天气系统进行自动快速监测 识别和追踪的问题， 采用步骤包括： 雷达基数据 预处理； 中尺度涡旋识别； 中尺度涡旋追踪； 气象 产品的生 成显示。 本发明利用最小二乘导数法计 算方位切变有效缓解了识别过程中雷达径向速 度的噪音误差， 并利用相关系数法综合考虑了对 流系统发展过程中分裂、 合并等情况， 构建了一 套从雷达 数据输入、 数据处理到气象产品生成全 流程方法， 可提高多普勒气象雷达对灾害性天气 的预警预报效率和准确率。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 115294170 A 2022.11.04 CN 115294170 A 1.一种多普勒气象雷达的中尺度涡旋识别追踪方法， 其特 征在于： 步骤1： 对多普勒气象雷达基数据进行预处理， 对雷达基数据进行质量控制， 包括去除 非气象回波， 径向速度退模糊， 并将订正后的雷达数据由极坐标插值到 笛卡尔坐标系； 网格 采用兰波托正形投影， 网格中心 位于雷达站位置； 采取的水平、 垂直网格分辨率大于雷达分 辨率小于中尺度涡旋尺度， 网格点数覆盖雷达观测范围； 得到网格化的不同仰角的反射率 因子、 径向速度； 步骤2： 基于低层仰角径向速度数据， 采用线性最小二乘导数方法计算涡旋的方位切 变， 在距离雷达150km范围内， 结合方位切 变值以及低层仰角反射率值识别中尺度涡旋， 得 到中尺度涡旋的位置、 直径大小、 强度信息； 步骤3： 基于步骤2识别的中尺度涡旋数据， 采用相关系数法追踪涡旋， 得到涡旋生命 史、 移动方向、 移动速度信息； 步骤4： 按照时间先后顺序， 对识别出来的天气系统进行格式化输出， 并进行图形化显 示。 2.根据权利要求1所述的多普勒气象雷达的中尺度涡旋识别追踪方法， 其特征在于： 所 述步骤2中采用线性最小二乘导数方法计算涡旋的方位切变包括： 对于极坐标中的某一点 (r0,s0)， 其中r为径向方向， s为切向方向； 以该点为中心， 在其周边选取若干 点， 假设径向选 择M点， 切向选择N点， 构成计算切变的子区域； 以(r0,s0)点为中心， 对选取的M ×N点径向速 度Vij(i＝1,…,M,j＝1, …,N)进行线性回归， 即： 其中 为回归的径向速度， V0为回归常数， 回归系数Vs和Vr分别为方位切变和径向 切变； 根据最小二乘法则， 即误差 取最小值， 可以得到回归常数和回 归系数分别为： 其中wij为点(i,j)处权 重系数， sij为点(i,j)处弧长， Δr为径向分辨 率。 3.根据权利要求1所述的多普勒气象雷达的中尺度涡旋识别追踪方法， 其特征在于： 所 述步骤3中采用相关系 数法追踪涡旋包括： 分别计算当前时次识别的涡旋和向上一时次以 及下一时 次识别涡旋质心之间的相关系数r： 相关系数r大于临界值则认为这两个涡旋为同一个涡旋在不同时次的状态， 当出现一 对多即分裂、 多对一即合并情况时， 取相关系数最大的。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115294170 A 2一种多普勒气象雷达的中尺度涡旋 识别追踪 方法 技术领域 [0001]本发明涉及气象雷达产品生成显示 技术领域。 背景技术 [0002]多普勒气象雷达是各类天气系统的重要监测手段。 根据雷达 的反射率因子、 径 向 速度等要素可对天气系统的生成、 移动和发展进行实时监测预警。 但目前大多数雷达监测 天气方法依然 是基于人为经验的主观判断， 不仅耗费大量人力， 准确率和效率也比较低， 并 不能满足气象预警预报的要求。 强烈发展的中尺度涡旋往往伴 随雷雨大风、 龙卷等强对流 天气 《Fujit a,T.T.,R.M.Wakimoto,1981.Five  scales of airflow associated  with a  series of downburst s of 16 July 1980.Mon.Weather  Rev.,109,1438 ‑1456.》 ， 严重威 胁人民群众的生命财产安全以及交通、 电力、 通信等社会经济活动。 若能利用多普勒天气雷 达快速、 准确地识别中尺度涡旋， 将大大提高灾害性 天气的预警预报水平， 同时对各类灾害 性天气的形成机理研究也有所帮助。 [0003]目前存在较多针对风暴单体的识别追踪方法， 例如单体质心追踪外推法 《Johnson,J.T.,P.L.Mackeen,A.Witt,E.D.Mitchell,G.J.Stumpf,and  M.D.Eilts,et   al.,1998.The  storm cell identification  and tracking  algorithm:an  enhanced   wsr‑88d algorithm.Wea.Forecasting,13(2),263 ‑276.》 按照一个径向接一个径向的顺 序， 处理来自雷达基数据的体扫反射率因子， 算法不处理速度数据， 且不作特殊的数据平 滑； 交叉相关追踪外推法 《Carvalho,L.M.V.and  C.Jones,2001.A  satellite  method to  identify  structural  properties  of mesoscale  convective  systems based on the  maximum spatial correlation  tracking technique(mascotte).Journal  of Applied  Meteorology,40(10),1683 ‑1701.》 利用卫星图像上不同对流单体的空间相关性进行识别 和追踪。 对中尺度涡旋的自动识别跟踪方法较少， 过去的识别方法主要查看多普勒雷达径 向速度场是否有正负速度对 出现， 涡旋的旋转 强度用辐角(方位)方向相 邻库之间的径向速 度差来衡量(即方位切变)。 但当环 境风速很强时， 径向速度偶往往会淹没在背 景风场当中， 无法被识别。 当涡旋距离雷达站较远时， 雷达辐角方向的分辨率较低， 也不容易观测到速度 偶。 此外， 涡旋强度的估计只涉及到相邻的两个库， 很容易受到径向速度噪音的干扰。 且缺 乏从雷达数据预处理、 天气系统识别追踪到产品生成显示这一系列流程系统性的技术方 法。 [0004]综上所述， 为了更好地利用多普勒气象雷达实现中尺度涡旋 的自动识别追踪， 有 效缓解径向速度噪音的干扰， 提高灾害性天气的预警预报效率和 准确率， 需要形成一套从 雷达数据预处 理、 天气系统自动识别和追踪以及产品生成显示的系统方法。 发明内容 [0005]为有效利用多普勒气象雷达进行中尺度涡旋的自动快速监测识别和追踪， 从而提 高灾害性 天气的预警预报效率和准确率， 本发明提出了一种多普勒气象雷达的中尺度涡旋说　明　书 1/3 页 3 CN 115294170 A 3