【摘 要】
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强对流天气产生的强降水易引发内涝、山体滑坡等灾害,对社会经济发展和人民生命财产安全造成了严重影响和重大损失。天气雷达利用电磁波多普勒效应实现对大气水汽粒子运动和变化情况的探测,具有探测范围广、时空分辨率高、实时性强等特点,有利于快速准确地识别强对流灾害潜在因子。如何利用当前所获雷达回波数据,及时准确地预测未来短时间内的回波变化,即雷达短临外推,是气象业务部门面临的重要挑战之一。近年来,人工智能相关
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强对流天气产生的强降水易引发内涝、山体滑坡等灾害,对社会经济发展和人民生命财产安全造成了严重影响和重大损失。天气雷达利用电磁波多普勒效应实现对大气水汽粒子运动和变化情况的探测,具有探测范围广、时空分辨率高、实时性强等特点,有利于快速准确地识别强对流灾害潜在因子。如何利用当前所获雷达回波数据,及时准确地预测未来短时间内的回波变化,即雷达短临外推,是气象业务部门面临的重要挑战之一。近年来,人工智能相关领域的学者不断尝试利用深度学习模型开展雷达短临外推工作,并取得了一定的研究成果。然而,该类方法在样本质量、外推精度和时效性上依然存在着诸多问题需要解决。为助力人工智能技术与气象深度融合,本文针对天气雷达回波图像数据质量不佳,现有方法回波短临外推准确率不足的问题,使用深度模型方法,开展了天气雷达回波图像数据质量控制与短临外推方法研究,具体研究工作如下:(1)针对天气雷达直接探测得到的大气水汽粒子雷达回波反射率图像,受地形、飞行物、空气密度等因素影响,经常出现的波束阻挡、杂波等数据质量问题,本文提出了一种基于卷积编码解码模型的天气雷达图像质量控制模型,实现了对天气雷达数据中常见小范围波束阻挡现象的智能订正,提升了雷达数据质量。实验表明,该模型能在识别阻挡产生位置的同时,还能实现对阻挡缺失数据的有效订正。同时,该模型还可在将束状杂波视为波束阻挡的前提下,实现对束状杂波数据的智能订正。订正结果在命中率、相关系数等各项评价指标上大多优于其它竞争的深度模型。(2)针对现有雷达回波短临外推准确率不足的问题,在雷达数据质量得到控制的基础之上,本文着重研究了深度模型与天气雷达短临外推任务的深度融合方法,提出了一种基于卷积和多头自注意力机制的天气雷达短临外推模型。该模型以编码器解码器结构为基本架构,将卷积和反卷积与多头自注意力机制有机结合,并在卷积和反卷积之间构建了全连接的跳跃结构,实现了对时间序列雷达图像数据更加准确的短临外推。实验表明,该方法相比当前其它典型的深度学习雷达外推方法,在长时间预测准确率,预测图像清晰度以及整体预测准确率方面性能更加优异。(3)针对天气雷达回波外推结果中高强度回波区域预测准确率不足,随时间变化相较真实情况偏差较大的问题,本文还提出了一种基于生成对抗模型的短临外推优化模型,提升了基于卷积和多头自注意力机制的雷达外推模型在高强度回波上的预测准确率。该模型以卷积多头自注意力机制外推模型作为生成器,以多层卷积神经网络作为判别器。生成器负责预测,判别器负责提供预测结果在高强度区域方面的误差,为生成器损失添加约束。训练时二者在各自的目标上互相优化,最终实现了对生成器在外推性能方面的优化。实验表明,该方法能有效提高外推模型在高强度回波区域预测的准确率。上述研究内容针对深度学习技术在天气雷达图像数据质量控制和短临外推任务上的深度融合着重进行了探索和研究,提出的方法和模型有效提升了雷达回波图像数据质量与外推准确率。研究成果验证了深度学习等现代人工智能技术在天气雷达数据处理方面应用的可行性和有效性,为气象部门短临预报业务提供理论和技术支撑,为强对流灾害天气及时识别、预报和预警提供新方法和新思路。
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