基于先验特征的台风云系影像分割方法研究

传统的基于数学形态学的台风云系影像分割方法多采用圆形或菱形模板进行,这种方法的缺点是当运算模板较大或经多次腐蚀、膨胀运算后,不能很好地保留台风云系影像原始的形态信息。为了解决此问题,探讨了一种基于先验特征的台风云系影像分割原理与方法,即先提取台风云系影像的大致形态,并以此作为形态学模板;然后利用形态学方法提取台风云系影像;最后,以2008年7月28日18时的09号FY-2C气象卫星云图台风云顶温度数据为例进行分析,同时根据本次示例台风(200809号台风)形状自定义的模板来腐蚀分割台风云系影像,并详细对比和分析了不同形状、大小的模板对台风云系影像分割结果的影响。实验表明,基于先验特征的自定义台风云系结构模板,其分割结果不仅较好地保留了台风云系影像的形状特征,而且腐蚀后保留的台风云系信息最多。

9414号台风云系不对称分布成因初步分析

9414号台风云系呈不对称分布。天气学和诊断分析表明,不同下垫面的影响、特定的环境流场、东南沿海的强辐散、下沉气流是台风云系不对称分布的成因。文中通过统计分析进一步表征了不对称云系对台风天气的影响。

基于改进Faster RCNN的台风云系识别

针对台风各阶段尺寸与纹理结构差异较大,存在识别难度大、准确率低的问题,提出改进Faster RCNN的台风云系识别方法。首先为模型选择合适的特征提取网络,然后在原始Faster RCNN基础上优化区域网络参数,改进感兴趣区域池化网络,提高模型检测各阶段台风的鲁棒性。为防止训练过程中正负样本不均衡,引入在线困难样本挖掘机制。实验结果表明,相较于原始Faster RCNN,改进后的Faster RCNN检测平均准确率提高了4.7%,基于ResNet50的Faster RCNN对台风云系识别更好,可以更好地满足台风云系识别需求。

一次台风外围云系降水过程的云水资源评估及特征分析

根据中国气象局人工影响天气中心所建立的云水资源监测评估方法(CWR-MEM),利用ERA5再分析资料、CMORPH融合降水资料和风云2F卫星TBB资料,对贵州省夏季一次台风外围云系降水过程的降水场和三维云水场进行监测及云水资源计算。结果表明,此次降水过程水汽含量比水凝物大1~2个量级,但是水凝物的变化对于降水具有指示意义;地面降水51.55亿吨,净凝结量为47.91亿吨,水汽和水凝物的输入大于输出,总水物质为净输入;云水资源总量远小于水汽总量,但相较于水汽,水凝物的更新周期短,时空变化快;水凝物降水效率为47.37%,明显高于水汽降水效率,空中留存的云水总量为57.29亿吨,具备一定的增雨开发潜力。

不对称环流对台风强度变化的影响

利用卫星云图和NCEP再分析风场资料对0207号台风HALONG云系和风场变化特征进行了分析。结果表明,台风云系不对称的结构,台风西侧高空急流向台风中心的移动和辐散是台风迅速减弱的主要原因。为了了解不对称台风环流对台风强度的影响,还对比分析了0417号台风AERE、0216号台风SINLAKU在中国沿海减弱和重新加强的环流特征。在低层流入台风中心南侧的西风分量大,在高层流入台风中心西侧的北风分量小,有利于台风的加强。台风南、北两侧的东西向风场垂直切变梯度差异不利于台风加强。东西向风场垂直切变对台风强度的影响比南北向风场更重要。

卫星云图的计算机分析识别

提出了采用数学形态学与句法模式识别结合，将云系结构与天气系统联系起来的卫星云图计算机分析识别方法。克服了传统的统计识别方法不能很好地反映云系整体性结构的缺陷。对一次台风过程不同阶段云系发展演变特征，实现了计算机分析识别试验。结果显示，在台风发展的不同阶段，云系的结构、形状和组成是不同的。