一种雷达定量估测降水的自动优化方法技术

技术编号:35894660 阅读:55 留言:0更新日期:2022-12-10 10:27
本发明专利技术公开了一种雷达定量估测降水的自动优化方法,本发明专利技术的核心是开发了一种雷达反射率资料结合地面站点雨量计资料定量估测降水的自动优化算法,实现了动态确定Z

【技术实现步骤摘要】
一种雷达定量估测降水的自动优化方法


[0001]本专利技术属于大气与环境科学
,尤其涉及种雷达定量估测降水的自动优化方法,可应用于气象与水文部门降水量估测。

技术介绍

[0002]降水是重要的天气要素之一。精确、定量地估测降水,具有十分重要的意义。利用天气雷达进行降水估测是气象及水文业务中的一个常见问题。目前雷达测量降水主要依据雷达反射率因子(回波强度)Z与地面降水强度I之间关系式,即:,式中A、b为经验系数。雷达定量估测降水准确度在很大程度上取决于Z

I关系式中A、b系数的确定。
[0003]将地面站点雨量计资料和雷达观测资料进行点、面结合,通过一定的数学统计方法可以确定Z

I关系,从而实现雷达降水估测。传统方法确定的经验系数一般是固定的,事实上A、b经验系数并不是固定的,随地区、季节、降水类型、与雷达中心距离等因素的变化而改变。

技术实现思路

[0004]专利技术目的:针对上述现有存在的问题和不足,本专利技术的目的是提供了一种雷达反射率资料结合地面雨量站资料定量估测降水的自动优化算法,实现了动态确定Z

I关系式的最优A、b经验系数,本算法可操作性强,克服了传统雷达降水估测中A、b经验系数固定,降水估测精度很难提高的问题。
[0005]技术方案:为实现上述专利技术目的,本专利技术采用以下技术方案:一种雷达定量估测降水的自动优化方法,包括以下步骤:步骤S1,单因素指标值的计算以雨量站距离雷达中心位置的距离或雨量站对应的雷达回波强度作为目标雨量站的单因素指标,其中通过式(1)计算得到,(1)式中,为雷达的中心位置坐标,为雨量站的位置坐标,下角标表示雨量站的序号,,N为雷达扫描区域内监测到降水的雨量站总数;步骤S2,降水过程类型确定
设和分别为最小建模雨量站数和最大建模雨量站数,雷达扫描区域内有降水的雨量站总数为N,若,降水过程为小区域降水过程,采用双站模型进行参数解算,进入步骤S3;若,降水过程为大区域降水过程,采用多站模型进行参数解算,进入步骤S4;步骤S3,小区域降水过程Z

I关系模型参数解算

首先,将所有雨量站按其对应的雷达回波强度进行升序排序;

然后,按顺序从雨量站排列中选取目标雨量站,将其他雨量站作为匹配雨量站,并通过式(2)计算得到目标雨量站和匹配雨量站的双站模型经验参数和,,(2)式中,和分别为目标雨量站对应的雷达回波强度和降水强度,和分别为匹配雨量站对应的雷达回波强度和降水强度;

根据步骤

解算得到的目标雨量站与匹配雨量站计算获得的经验参数和,通过Z

I关系式计算出目标雨量站和匹配雨量站外其他所有雨量站的估算降水量,并与雨量站对应的实测雨量值比较得到降水量估算绝对误差平均值;

遍历所有匹配雨量站,以降水量估算绝对误差平均值最小者对应的模型参数A和b,作为目标雨量站最优模型参数;

继续选取下一个目标雨量站,并重复步骤



从而获得所有目标雨量站模型的最优参数;步骤S4,大区域降水过程Z

I关系模型参数解算

从雷达扫描区域内监测到的雨量站中,选取目标雨量站,其对应的单因素指标为;

通过式(3)计算得到目标雨量站与其他雨量站的单因素指标绝对差, (3)

然后,按照单因素指标绝对差升序,对其他雨量站排序得到雨量站队列;

从所述雨量站队列中选取前n个雨量站作为一个样本集,以该样本集建立Z

I关系,通过拟合确定目标雨量站的模型参数A和b,以及降水量拟合绝对误差平均值,其中;

增加样本集雨量站个数到,并重复步骤

,直到样本集雨量站个数为,此时选取降水量拟合绝对误差平均值最小者对应的模型参数A和b作为目标雨量站最优模型参数;

继续选取下一个目标雨量站,并重复步骤



,从而遍历所有雨量站得到所有雨量站的最优模型参数;步骤S5,模型参数的空间分布插值雷达扫描影像内,对于没有雨量站对应的网格,其模型参数按以下方法获取:

通过式(4)计算得到网格点与相关雨量站的单因素指标绝对差,(4)式中,为网格点的单因素指标,N为雨量站个数;

将所有雨量站按单因素指标绝对差以升序排序,并在该排序队列中选取前K个雨量站(注:越小与该网格点越相似)作为插值参考站;

并通过式(5)计算各插值参考站的权重, (5)

通过式(6)计算网格点对应的模型参数,(6)式中,和分别表示第l个参考站的模型参数。
[0006]步骤S6,依据网格点的模型参数,结合Z

I关系式,生成面雨量空间分布图。
[0007]进一步的,所述单因素指标为雷达回波强度或距离雷达中心位置的距离。
[0008]作为优选,所述最小建模雨量站数和最大建模雨量站数的取值分别为20和40。
[0009]作为优选,步骤S5中K的取值为5。
[0010]进一步的,步骤S5中的步骤

中,若,计算得到的雨量站数为m,则相应参考站权重为1/m,其他雨量站的权重标记为0。
[0011]有益效果:与现有技术相比,本专利技术针对雷达反射率因子Z与降水强度I的统计关系问题,开发了一种雷达反射率资料结合地面站点雨量计资料定量估测降水的自动优化算法,能动态确定Z

I关系式的最优A、b经验系数,具有更优的降水估测精度。
附图说明
[0012]图1为本专利技术所述雷达定量估测降水的自动优化方法的流程示意图。
具体实施方式
[0013]下面结合附图和具体实施例,进一步阐明本专利技术,应理解这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围,在阅读了本专利技术之后,本领域技术人员对本专利技术的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
[0014]结合图1的流程,以下详细介绍本专利技术方法的技术思路及流程:一、模型分类依据雷达工作原理,解算Z

I关系模型中A、b经验系数时,按照不同的样本数据建模方式,对模型进行分类。
[0015]按照雨量站多少分类:1)多站模型:在以雷达中心为圆心的圆形区域内,将雷达扫描区域内多个雨量站(注:具有雨量计观测的站点,简称雨量站,以下同)雨量与雷达回波强度作为一个样本集,建立Z

I关系,确定A、b经验系数。
[0016]2)双站模型:依据两个雨量站对应雨量与雷达回波强度,解算Z

I关系的A、b经验系数。
[0017]按照因素分类:1)距离模型:将雨量站按距雷达中心距离分组,建立Z

I关系,即A、b的确定由距雷达本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷达定量估测降水的自动优化方法,其特征在于包括以下步骤:步骤S1,单因素指标值的计算以雨量站距离雷达中心位置的距离或雨量站对应的雷达回波强度作为目标雨量站的单因素指标,其中通过式(1)计算得到,(1)式中,为雷达的中心位置坐标,为雨量站的位置坐标,下角标表示雨量站的序号,,为雷达扫描区域内监测到降水的雨量站总数;步骤S2,降水过程类型确定设和分别为最小建模雨量站数和最大建模雨量站数,雷达扫描区域内有降水的雨量站总数为;若,降水过程为小区域降水过程,采用双站模型进行参数解算,进入步骤S3;若,降水过程为大区域降水过程,采用多站模型进行参数解算,进入步骤S4;步骤S3,小区域降水过程Z

I关系模型参数解算

首先,将所有雨量站按其对应的雷达回波强度进行升序排序;

然后,按顺序从雨量站排列中选取目标雨量站,将其他雨量站作为匹配雨量站,并通过式(2)计算得到目标雨量站和匹配雨量站的双站模型经验参数和,,(2)式中,和分别为目标雨量站对应的雷达回波强度和降水强度,和分别为匹配雨量站对应的雷达回波强度和降水强度;

根据步骤

解算得到的目标雨量站与匹配雨量站计算获得的经验参数和,通过Z

I关系式计算出目标雨量站和匹配雨量站外其他所有雨量站的估算降水量,并与雨
量站对应的实测雨量值比较得到降水量估算绝对误差平均值;

遍历所有匹配雨量站,以降水量估算绝对误差平均值最小者对应的模型参数A和b,作为目标雨量站最优模型参数;

继续选取下一个目标雨量站,并重复步骤



从而获得所有目标雨量站最优模型参数;步骤S4,大区域降水过程Z

I关系模型参数解算

从雷达扫描区域内监测到的雨量站中,选取目标雨量站,其对应的单因素指标为;

通过式(3)计算得到目标雨量站与其他雨量站的单因素指标绝对差,(3)

【专利技术属性】
技术研发人员:曾燕邱新法朱晓晨王勇谢志清韦翔鸿刘岩王珂清
申请(专利权)人:南京信息工程大学
类型:发明
国别省市:

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