基于卫星数据的强对流初生预警和评价技术研究

刘京华

中国海洋大学

摘要：

强对流灾害天气是我国的主要灾害性天气之一,常对社会的生产、生活构成严重的威胁。近年来,针对强对流初生(Convective Initiation,CI)的监测和预警成为新的热点研究问题。此处,CI的定义为:多普勒天气雷达第一次检测到由对流云产生的反射率因子大于等于35dBZ。可以认为,CI的发生是强对流天气活动开始的标志,因而,对CI进行成功的预警,也就成为了灾害性天气监测预警的重要环节。本文主要包括以下两部分。
第一部分是CI预警算法。具体步骤为:(1)利用CL多小波融合方法将卫星红外数据插值成与可见光等同的分辨率,增加红外通道数据的物理信息量;(2)结合交叉相关算法,追踪15分钟间隔的多幅卫星图像中同一像素的运动趋势,用于估计云顶亮温的时间变化趋势;(3)采用包括了IR云顶亮温,IR多通道差和IR云顶亮温/多光谱时间变化趋势的八个独立的CI判别指标来预警CI,具体为若积雨云像素满足八个CI判别指标中的七个或七个以上,则被标识为具有高度的CI可能性,也就是本文采用的计分统计方法。结果表明通过对对流云关键的IR亮温值和时间变化趋势的监测,可以提前30～45分钟预警出CI。
第二部分是预警算法的评价技术。在这一部分我们用四个评价技术指标—预警成功率(POD)、虚假警报率(FAR)、风险得分(TS)、Heidke技巧得分(HSS),和主成分分析(PCA)方法对本文应用的预警CI算法进行评价,从统计分析的角度评价本文使用的八个指标计分统计方法预警CI的准确性,以及确定每一个指标对于预警CI的相对重要性。通过对统计结果的分析,验证了本文所用的预警CI算法的可靠性。

关键词：强对流;灾害天气;监测预警;小波融合;卫星数据

授予单位：中国海洋大学

授予学位：硕士

学科专业：通信与信息系统

导师姓名：韩雷

学位年度：2011

语种：中文

分类号：P412.292;P412.27

页数：52

在线出版日期：2011-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）