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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司;中国气象局成都高原气象研究所
摘要：本发明公开了一种对流风暴轮廓特征识别及未来时刻位置预测方法，涉及气象预报技术领域，识别方法包括：提取雷达基本反射率数据；识别一维风暴段；合成二维风暴分量；风暴轮廓识别。预测方法除了轮廓特征识别外，还包括计算其风暴段特征参量、风暴分量特征参量和风暴单体特征参数，利用风暴中心位置与特征信息对相邻时刻风暴体进行匹配，寻找最佳相邻匹配的风暴单体；基于风暴单体轮廓结构特征进行权重修正外推，根据风暴过去时刻反射率质心位置，结合权重系数计算风暴移动的平均方位角和距离，对风暴未来位置进行预报。本发明在进行对流风暴识别和预测风暴位置时，不仅识别精度更高，还能保留风暴单体的整体轮廓特征，提高了预测准确率。
主权项：1.一种对流风暴轮廓特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤：A1、雷达基数据解码，对雷达基数据进行预处理，从预处理后的雷达基数据中提取雷达基本反射率数据；A2、风暴段识别，从雷达基本反射率数据中识别出若干一维风暴段；A3、风暴分量合成，基于各一维风暴段之间的方位间距，以及相邻两个一维风暴段的重叠距离，将连续的一维风暴段合成二维风暴分量，若合成的二维风暴分量中的一维风暴段数量小于风暴段数量阈值或面积小于二维风暴分量面积阈值，则剔除，否则保留；A4、风暴轮廓识别，以0°方位角开始对各二维风暴分量进行逐个轮廓识别；对于每一个二维风暴分量，其风暴轮廓识别方法为从其第一个风暴段开始搜索识别，将第一个方位角上最远风暴段端点作为风暴轮廓端点的起始点进行逆时针搜索，将每一个相邻方位角上的对流风暴段最远端点作为轮廓端点，直至搜索方向上没有相邻风暴段出现，判断为拐点，将拐点上每个风暴段的最远、最近端点均作为轮廓端点，并改变搜索方向进行顺时针搜索，将每一个相邻方位角上的风暴段最近端点作为轮廓端点，直至没有相邻风暴段出现，同样将拐点上所有风暴段最远、最近端点作为轮廓端点，搜索回到起始点搜索结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 中国气象局成都高原气象研究所 对流风暴轮廓特征识别及未来时刻位置预测方法
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