【摘 要】
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本文基于雷达气象理论和历史统计规律,提出了一种能从雷达数据中自适应地识别出强风暴体内多类重要特征区域的算法.本文提出一套基于逻辑的分析策略来识别对流系统中的内核点,搜寻连通区域完成各风暴单体的分割.区别于手工设定边界阈值的方法,本文对连通对流区域中反射率强度数据和梯度的分布进行分析,自动地抽取强风暴体中4类特征区域的边界阈值,准确地分析出风暴体内部包括回波悬垂,有界弱回波区,短时强降水区域,冰雹等
【机 构】
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宁波市气象局,浙江省宁波市,中国,315012;南京大学大气科学学院,江苏省 南京市,中国,210008
【出 处】
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第八届全国优秀青年气象科技工作者学术研讨会
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本文基于雷达气象理论和历史统计规律,提出了一种能从雷达数据中自适应地识别出强风暴体内多类重要特征区域的算法.本文提出一套基于逻辑的分析策略来识别对流系统中的内核点,搜寻连通区域完成各风暴单体的分割.区别于手工设定边界阈值的方法,本文对连通对流区域中反射率强度数据和梯度的分布进行分析,自动地抽取强风暴体中4类特征区域的边界阈值,准确地分析出风暴体内部包括回波悬垂,有界弱回波区,短时强降水区域,冰雹等重要三维结构特征.本文还针对雷达数据的特点改进了传统的光线投射算法,构建了一个GPU上并行计算的三维绘制框架,能够根据强风暴体内部区域的不同结构自动地调节绘制的透明度,清晰地突出展示风暴体内部的重要结构.实验结果表明,本文提出的算法能准确而快速地识别和展示三维强风暴结构,辅助预报员能在短时间内准确地掌握强风暴的各类属性和演变发展,对短时强降水,雷雨大风以及冰雹等灾害天气进行有效监测和预报.
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