基于垂直结构和降水率的降水分类方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于垂直结构和降水率的降水分类方法及系统，属于降水测量分析领域。本发明专利技术针对检测某一时刻下降水类型，获取该时刻及其连续时间区间内降水率的多个连续降水率样本R

【技术实现步骤摘要】
基于垂直结构和降水率的降水分类方法及系统


[0001]本专利技术属于降水测量分析领域，具体涉及一种基于垂直结构和降水率的降水分类方法及系统。

技术介绍

[0002]降水在全球大气和水循环、辐射平衡、人类活动等方面具有重要的影响。由于降水形成的动力、热力条件等的差异，不同类型降水在垂直结构、微物理特征和地面降水特性等方面存在着显著的差异。因此，针对不同类型降水的研究需要对降水类型进行科学和准确的分类。
[0003]目前常用的降水分类方法主要有两种：
[0004]1)根据雷达探测的降水回波结构进行分类。具体包括水平纹理法和垂直结构法：
[0005]Steiner等(1995)基于雷达回波在一设定高度(如3公里)水平面上的纹理特征(最大回波强度和/或梯度)将降水分为对流性和层云降水区域。该方法中，某一像素点的雷达回波最大值超过设定阈值(如40dBZ)或显著大于周边区域时，则以该像素点为半径的设定范围内所有降水格点均被识别为对流性降水，其中回波最大值像素点为对流区域的中心，剩余样本区域则被识别为层云降水。该方法避免了对层云降水的低估，但设定高度上的回波特征并不能完全反映设定高度之外(以上及以下)区域的降水结构和微物理过程特征，存在错判、漏判的可能。此外，设定高度上的回波特征也不能代表地面降水的真实情况，雨滴从设定高度降落至地面的过程中，还将发生碰并、破碎、蒸发等多种过程，导致地面降水的差异。
[0006]Fabry和Zawadzki(1995)、Awaka等(2009)基于雷达回波的垂直结构特征，将降水分为对流性降水、层云降水和其他类型。该方法中，若零度层高度附近存在回波亮带(强回波)，且亮带以下至地面的最大回波强度不超过阈值(如39dBZ)，则被识别为层云降水。若回波顶以下至地面的最大回波强度超过阈值(如40dBZ，即使有零度层亮带信号)或显著大于周边区域(类似纹理法)时，则被识别为对流性降水。其他弱回波信号等被识别为其他类型。该方法中，由于缺少地面降水率/雨滴谱特征的识别，浅层降水通常由于回波偏弱被直接忽略或由于回波顶高偏低被归类为浅对流或其他类型。
[0007]2)根据地面降水特性进行分类。该方法中(Chen等2013)，通常根据连续时间段内的地面降水率及其变化特征将降水分为对流性降水、层云降水和混合云降水等：针对某一时刻降水率样本，若前后各设定分钟(如5分钟)内连续样本的降水率都大于上限阈值(如5毫米/小时)，且连续样本的标准差高于差值阈值(如1.5毫米/小时)，则该时刻样本识别为对流性降水；若前后各设定分钟内连续样本的降水率介于上限阈值和下限阈值(如0.5毫米/小时)，且其标准差小于差值阈值，则该时刻样本识别为层云降水。不属于对流性降水和层云降水的时刻被识别为混合云降水或其他类型。该方法中，由于缺少降水垂直结构特征的识别，浅层降水通常由于降水强度很弱被忽略或被错误的识别为层云/混合云降水。
[0008]由于没有将降水的垂直结构、微物理过程和地面降水特性相结合起来，上述两种
降水分类方法容易存在不同程度的误识别和漏识别。例如，浅层降水的云顶高度很低(低于零度层高度)，其回波顶高无法达到融化层的高度，因而该类型降水直接由液态云滴形成而没有冰相粒子融化过程的存在。浅层降水特殊的结构特征导致其降落至地面的雨滴主要由高浓度的小粒子组成且最大粒子直径较小，降水强度很弱。也就是说，浅层降水和层云、对流性降水在垂直结构、微物理特征和地面降水特性上存在着显著的差异。弱回波、弱降水的特征导致浅层降水很容易被雷达和地面雨量筒、雨滴谱仪的观测忽略或被相关分类算法错误识别。虽然浅层降水对总降水的贡献很小，但其在大气环流和海洋降水中扮演着重要的作用，如通过加湿浅层大气来影响潜热的垂直分布，进而影响大气能量收支平衡等。
[0009]为了克服现有降水分类方法的不适用性，本专利技术提出一种基于垂直结构和降水率的降水分类方法，将降水的回波垂直结构特征与地面降水率的变化特征相结合，针对现有分类方法做一些必要的修改和改进，以求能提高降水分类的科学性和可靠性。

技术实现思路

[0010](一)要解决的技术问题
[0011]本专利技术要解决的技术问题是如何提供一种基于垂直结构和降水率的降水分类方法及系统，以解决由于没有将降水的垂直结构、微物理过程和地面降水特性相结合起来，现有降水分类方法容易存在不同程度的误识别和漏识别的问题。
[0012](二)技术方案
[0013]为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于垂直结构和降水率的降水分类方法，该方法包括如下步骤：
[0014]S1、针对检测某一时刻下降水类型，获取该时刻及其向前连续时间区间内降水率的多个连续降水率样本R
i
～R
i+n
，及其对应的回波垂直结构样本VPR
i
～VPR
i+n
和零度层高度样本ML
i
～ML
i+n
，其中下标i表示当前样本所在时刻i，i+n表示当前时刻向前n分钟，R
i
～R
i+n
表示i时刻到i时刻向前n分钟间共n+1个降水率样本，VPR
i
～VPR
i+n
表示i时刻到i时刻向前n分钟间共n+1个回波垂直结构样本，ML
i
～ML
i+n
表示i时刻到i时刻向前n分钟间共n+1个零度层高度样本；
[0015]S2、设定降水量的下限阈值、上限阈值和标准差阈值，设定回波顶高判定值；
[0016]S3、根据下限阈值判断上述时间区间内的降水率是否满足降水连续性特征；若不满足则判断未形成连续降水，结束流程；
[0017]S4、判断连续降水率样本R
i
～R
i+n
是否均不低于上限阈值，且连续样本R
i
～R
i+n
的差异不低于标准差阈值；若是则判断i时刻到i时刻向前n分钟均为对流性降水，结束流程；若一个以上样本低于上限阈值或标准差阈值则继续；
[0018]S5、判断连续降水率样本R
i
～R
i+n
是否均位于下限阈值和上限阈值之间，且连续样本R
i
～R
i+n
的差异小于标准差阈值；若否则结束流程；若是，则执行步骤S6；
[0019]S6、判断i时刻到i时刻向前n分钟内每一时刻回波垂直结构VPR
i+m
的回波顶高是否低于零度层高度ML
i+m
；其中下标i表示当前样本所在时刻i，i+m表示当前时刻向前m分钟，m取值0～n；若是，则判断i+m时刻为浅层降水并退出，若不是，则判断i+m时刻为层云降水，结束流程。
[0020]进一步地，所述步骤S1中，降水率连续样本的时间区间为当前时刻至向前9分钟内
每一分钟的降水率样本，共获取连续10个样本。
[0021]进一步地，所述步骤S2中降水量的下限阈值设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于垂直结构和降水率的降水分类方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、针对检测某一时刻下降水类型，获取该时刻及其向前连续时间区间内降水率的多个连续降水率样本R
i
～R
i+n
，及其对应的回波垂直结构样本VPR
i
～VPR
i+n
和零度层高度样本ML
i
～ML
i+n
，其中下标i表示当前样本所在时刻i，i+n表示当前时刻向前n分钟，R
i
～R
i+n
表示i时刻到i时刻向前n分钟间共n+1个降水率样本，VPR
i
～VPR
i+n
表示i时刻到i时刻向前n分钟间共n+1个回波垂直结构样本，ML
i
～ML
i+n
表示i时刻到i时刻向前n分钟间共n+1个零度层高度样本；S2、设定降水量的下限阈值、上限阈值和标准差阈值，设定回波顶高判定值；S3、根据下限阈值判断上述时间区间内的降水率是否满足降水连续性特征；若不满足则判断未形成连续降水，结束流程；S4、判断连续降水率样本R
i
～R
i+n
是否均不低于上限阈值，且连续样本R
i
～R
i+n
的差异不低于标准差阈值；若是则判断i时刻到i时刻向前n分钟均为对流性降水，结束流程；若一个以上样本低于上限阈值或标准差阈值则继续；S5、判断连续降水率样本R
i
～R
i+n
是否均位于下限阈值和上限阈值之间，且连续样本R
i
～R
i+n
的差异小于标准差阈值；若否则结束流程；若是，则执行步骤S6；S6、判断i时刻到i时刻向前n分钟内每一时刻回波垂直结构VPR
i+m
的回波顶高是否低于零度层高度ML
i+m
；其中下标i表示当前样本所在时刻i，i+m表示当前时刻向前m分钟，m取值0～n；若是，则判断i+m时刻为浅层降水并退出，若不是，则判断i+m时刻为层云降水，结束流程。2.如权利要求1所述的基于垂直结构和降水率的降水分类方法，其特征在于，所述步骤S1中，降水率连续样本的时间区间为当前时刻至向前9分钟内每一分钟的降水率样本，共获取连续10个样本。3.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：温龙，张浩，杨查，符兆阳，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三七九零部队，
类型：发明
国别省市：