一種基于地面實況的降雹風暴體客觀標識方法

作者：劉伯駿,張亞萍,黎中菊,韓瀟,蘆華,張勇

摘要：標識工作是建立深度學習數據集的關鍵基礎,對觀測數據匱乏的冰雹等災害性天氣智能預報尤為重要。選取2008—2019年重慶地區災情報告中有準確時間的13次降雹過程(分為參照集和驗證集),利用模糊邏輯算法,建立基于地面實況的降雹風暴體客觀標識方法。為獲取冰雹與風暴體的合理匹配,選取風暴質心與降雹地點間距離、風暴最大反射率因子、45 dBZ反射率因子最大高度、最大垂直積分液態水含量、最大回波頂高作為判別因子。對于參照集,客觀標識方法正確標識7次,其中有5次標識時間與災情報告記錄時間相差在6 min以內。對于驗證集,算法標識正確率為100%。為了擴大檢驗范圍,將算法用于無準確時間的22次降雹過程,并將結果與預報員人工標識結果進行比較后發現,二者往往標識的是同一風暴體。上述結果表明:該方法在時間信息模糊的情況下可進行標識。同時發現該方法不依賴于冰雹尺寸、發生時間及風暴體生命史長度,但對初始猜測位置、風暴體識別算法較為敏感。

發文機構：重慶市氣象臺 重慶市氣象科學研究所

關鍵詞：冰雹雹暴標識模糊邏輯災情報告hailhailstorm labelingfuzzy logicdisaster report

分類號： TP3[自動化與計算機技術—計算機科學與技術]