模糊逻辑法在双线偏振雷达识别降水粒子相态中的研究

根据不同相态降水粒子的散射和空间取向等特征建立了基本形式为不对称的T型函数的模糊逻辑识别的隶属函数,完善了该识别方法的流程,并利用美国KOUN雷达的观测资料,详细讨论了利用双线偏振雷达观测资料识别降水粒子相态的方法,并对其在实际业务运用中的合理性和可行性进行分析探讨。通过分析,作者认为:(1)利用模糊逻辑方法处理双线偏振雷达测量到的偏振参数,可以识别降水区域的降水粒子相态,反映降水区域的相态结构,识别的结果基本合理,但还需要资料作进一步的研究。(2)从实际资料的分析结果来看,虽然利用模糊逻辑法识别降水粒子相态得到的结果比较粗,没有明确的数据特征值,但是它基本上能反映各种降水粒子的相态结构,其识别的结果对目前日常的天气预报参考和人工影响天气的作业指挥和效果评估来说还是符合可用的。为中国国内未来的双线偏振雷达业务运行提供参考和帮助。(3)根据有限的观测资料分析表明,降水区域中出现60dBZ以上的回波强度,并不一定就会出现冰雹,还有可能是大粒子的液态降水。综合考虑双线偏振雷达的测量参数,可以得到更合理的结果。

双偏振雷达粒子相态识别及验证评估

【目的】为评估双偏振雷达粒子相态识别结果。【方法】该文采用基于模糊逻辑的粒子相态识别算法,将其得出的识别结果与雷达PUP粒子识别产品结果进行对比,结合6个地面自动站降水现象仪数据,提出采用TS评分验证2种识别结果可靠性的方法。并分别挑选降水、降雪、冰雹个例进行分析验证。【结果】2种方法均能较好地反映出降水过程,5月降水有5个台站准确率达到70%以上,5个台站PUP粒子识别产品准确率高于模糊逻辑算法粒子识别产品1%左右。对于冬季降水,PUP粒子识别产品易将降水过程识别为降雪过程。2种产品均能很好地识别降雪过程。对于冰雹过程,PUP粒子识别产品能较好地识别出来,而模糊逻辑算法易将冰雹识别为霰粒子。【结论】该方法能有效评估双偏振雷达粒子相态识别结果,并应用在降水、降雪、降雹过程中。

基于模糊逻辑的降水粒子相态识别技术

为提高双偏振雷达在水凝物相态识别方面的能力,利用双偏振气象雷达目标回波中的反射率因子ZH、差分反射率因子ZDR、差分相位常数KDP、共偏相关系数ρ_(HV),构造反射率标准差SD(Z_(H))和差分相位标准差SD(ϕ_(DP))。将这6个极化参数作为输入量,通过统计美国国家海洋和大气管理局(NOAA)提供的大量水凝物样本数据,根据样本数随雷达回波参量分布,提出了以β型函数为隶属函数的模糊逻辑分类算法。该算法能够有效识别小到中雨(RA)、大雨(HR)、大滴(BD)、干雪(DS)、湿雪(WS)、冰晶(IC)、霰(GR)、雨雹(RH)、大雹(LH)9类气象回波和1类地物回波(GC)。选取美国S波段的科罗拉多州丹佛地区的气象雷达KFTG在不同时间点的观测资料进行测试,识别结果与NOAA提供的LevelⅢ数据中的水凝物分类结果基本一致,验证了本文提出的模糊逻辑算法具有良好的分类效果。

基于模糊逻辑法的粒子识别研究

毫米波雷达相比于微波雷达对云的探测具有更高的敏感性,本文利用Chilbolton观测场的94GHz毫米波云雷达的基本探测量,结合探空仪的温度廓线数据,根据Shupe总结得到的云粒子相态识别的阈值,采用模糊逻辑算法对一次实际探测进行了反演研究.该模糊逻辑算法采用的主要隶属函数为不对称的梯形函数,识别粒子的相态类别主要分成雨、毛毛雨、液态水、混合相态、冰、雪等6种,对比经典的阈值算法反演的过冷水区域结果后认为,本文所研究的模糊逻辑算法对云中水凝物粒子的相态识别分类基本合理,其反演的结果对于人工影响天气作业以及飞机安全飞行等方面具有重要的意义.

X波段双极化雷达对云中水凝物粒子的相态识别

人工影响天气研究需对云中降水粒子的相态和分布结构进行准确识别,以便提高人工影响天气作业效率。中国科学院大气物理研究所的车载X波段双极化雷达可提供与云中降水粒子大小、形状、相态等特征密切相关的4个极化参数:反射率因子、差分反射率、差分相移率、水平和垂直极化相关系数。利用这4个极化参数加上环境温度作为5个输入参量,建立了降水粒子相态模糊逻辑识别算法,识别的降水粒子有10种:毛毛雨、雨、湿霰、干霰、小雹、大雹、雨加雹、湿雪、干雪、冰晶。利用此雷达的实际观测资料,并与地面和飞机空中实测资料对照,对我国南、北方地区观测的降水天气过程进行分析,结果表明:建立的模糊逻辑算法对云内水凝物粒子的相态识别分类合理。

基于S波段双线偏振天气雷达的降水粒子相态识别

为提高S波段双线偏振天气雷达的降水粒子识别能力,在常规模糊逻辑法相态识别算法的基础上,引入环境温度参量作为识别因子对算法进行了改进。选取雷达水平反射率因子ZH、差分反射率因子Zdr、差分传播相位常数Kdp、零阶相关系数ρhv(0)、以及利用经验公式,将与粒子相态密切相关的温度转化而来的高度作为算法的5个输入参量,确立β函数作为隶属函数,并给出了各个参量的隶属函数阈值。在此基础上,利用国内首部S波段双偏振天气雷达资料和探空温度资料,对云中粒子相态进行了识别研究。结果表明:引入环境温度参量可使粒子识别算法的识别结果更加合理;选取的模糊函数参数阈值较为合理,降水粒子识别结果符合云微物理演变的基本规律,可以作为进一步研究的参考;提高粒子相态识别结果的准确性,还依赖于雷达和粒子实测数据的积累,从而验证识别结果、选取合适的雷达参量、修正隶属函数参数。

一次东北冷涡天气过程双偏振雷达降水粒子相态识别

利用辽宁省S波段双偏振天气雷达资料,对2019年6月7—9日辽宁地区一次东北冷涡强对流天气过程及双偏振雷达的偏振参量在降水粒子相态识别中的作用进行分析,并对模糊逻辑算法中的判别规则进行改进和分析。结果表明:双偏振雷达的偏振参量可以对水凝物的种类、空间分布、物理形态进行大致判断,但水凝物相态识别结果仍需细化。采用非均匀权重相加的判别规则能够有效地对两次天气过程中的降水粒子相态进行识别。不同的判别规则得到的水凝物分类结果在弱回波区虽存在一定差异,但在大部分观测区域的分类结果基本一致,符合天气演变规律,能够为气象预报预警提供鉴别参考。具有广泛时间、空间适配性的模糊逻辑算法,仍需大量实测案例数据的验证与仿真。

基于模糊逻辑识别云粒子相态的优化算法

为准确且精细地识别云相态,提出一种基于模糊逻辑识别云相态的优化算法,基于不同云粒子特征参数对T函数系数进行了调整。考虑了回波反射率因子衰减和温度对云相态识别准确性的影响,利用毫米波云雷达订正后的回波反射率因子、径向速度、谱宽和微波辐射计探测的连续时空温度,作为优化后的模糊逻辑算法的输入参数。优化后的模糊逻辑算法在原有云粒子相态(冰晶、雪花、混合相态、液态云滴、毛毛雨和雨滴)识别的基础上,还可实现对过冷水和暖云滴的识别。利用该算法对2022年2月6日陕西省西安市一次降雪过程的云粒子相态进行识别,将近地面的云粒子相态结果与同址地面降水现象仪记录的降水粒子相态进行对比,二者探测的相态有较高的一致性,说明优化后的算法能准确且精细地识别云粒子相态。

基于X波段双线偏振天气雷达的雷暴云粒子识别

为了进一步认识雷暴云中影响起电的主要水成物类型,联合714XDP天气雷达观测到的偏振参量(Z_H、Z_(DR)、K_(DP)和p_(HV)),在利用模糊逻辑方法的基础上引入温度(T),对中国西北地区夏季雷暴云中的水成物类型进行识别,将水成物分为11种。参考S和C波段及少量的X波段偏振雷达的粒子识别研究,得到11种粒子对应的各偏振参量阈值。分析了2007年7月24日的一次观测过程几个时刻的偏振参量、地面电场、放电频数及识别结果,并与利用三维雷暴云动力电耦合数值模式模拟出来的粒子分布结果做了对比。结果表明,选取的偏振参量阈值基本合理,采用的模糊逻辑方法能有效、合理地识别出雷暴云内水成物的相态和分布,而且利用K_(DP)可以大致判断云内电荷区。

聚类分析在X波段双偏振雷达相态识别中的应用

X波段双偏振雷达在降水相态识别方面有较大优势,目前较为常用的方法为模糊逻辑算法,具有较好的识别能力,该方法主要依赖于水凝物的成员函数,但是对于不同雷达的系统老化问题,需要调整相对应的成员函数。针对此问题,本文提出采用聚类分析的方法进行降水相态识别,在完成相态识别后,可以统计不同水凝物雷达参数的分布特征,重新构建适合该雷达的成员函数。聚类分析方法在相态识别实验中表现良好,但仍存在一定的问题,在不引入温度的情况下部分水凝物无法识别。

无线传感器网络中基于粒子群优化的目标识别方法

针对无线传感器网络在地面目标声振信号识别方面的应用需求,在分析现有算法缺点的基础上,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)方法的目标识别算法。利用粒子群算法优化基于模糊逻辑规则的分类器(fuzzy logic rule based classifier,FLRBC),分析了算法中各个参数的设置对算法性能的影响。基于实地采集到的信号的仿真实验表明,该方法在一定程度上提高了目标识别的正确率和稳定性,平衡了分类性能,改善了收敛性质。

双偏振雷达水凝物相态识别算法的参数改进

双偏振雷达的水凝物相态识别算法基于模糊逻辑方法建立,针对方法的可靠性和稳定性问题,利用2016-2017年暖季广州S波段双偏振雷达数据,从3个方面找出影响识别效果的关键因素并改进。使用模糊逻辑的累加值为检验依据,找出不合理的模糊规则,通过相态特征统计和权重矩阵修改加以改进。使用误差敏感性检验法系统,评估误差对识别效果的影响,发现反射率因子的误差在-0.5^+0.5 dBZ、差分反射率因子的误差在-0.1^+0.1 dB、雷达相关系数的误差在0~0.02、差分相移率的误差在-0.3^+0.9 dB的范围内,识别结果稳定性较好。此外,相态时空分布统计中发现底层冰雹面积异常增加,通过空间一致性检验可订正异常结果。

基于东北偏振雷达冬季相态识别的研究

双线偏振雷达的水凝物识别是其重要应用之一,目前国内研究多集中于沿海地区夏季强对流的研究,关于冬季粒子识别的研究相对较少。基于模糊逻辑相态识别算法,选用东北首部双偏振S波段业务雷达,对冬季粒子相态识别进行研究,对冬季零度层亮带进行识别,并将识别信息作为输入因子,运用到模糊逻辑识别算法中。算法采用梯形隶属度函数,输入因子有:水平反射率Z_(H)、差分反射率Z_(DR)、差分相移率K_(DP)、共极相关系数ρ_(HV)、标准差SD_(Z_(H))、零度层亮带信息MLH。利用2021年2月13日一次雨雪转换天气个例,对方法进行相态识别并验证。结果表明:识别效果与实际观测结果一致,能够较好地反映各粒子相态分布情况;零度层亮带信息的引入,可以优化冬季粒子识别结果;冬季零度层亮带分布形态不规则,识别难度较大;近地面处识别结果有待进一步优化。

基于X波段双线偏振雷达的冰雹云降水粒子识别研究

利用甘肃平凉X波段双线偏振雷达的一次冰雹云观测个例,对降水粒子模糊逻辑识别算法进行适用性验证。通过雷达性能评估和数据质量分析以保证降水粒子识别结果的可靠性;在此基础上,建立11种输出类型的隶属函数参数表,并根据不同粒子类型对6个输入参量的敏感程度以及数据质量构建权重参数表,以实现降水粒子模糊逻辑识别算法。利用建立的算法识别个例中降水粒子类型,并依据4个雷达原始偏振参量和探空数据作为识别结果的验证参考,结果表明建立的降水粒子模糊逻辑识别算法能较为合理地识别出冰雹云内部的粒子分布。

基于X波段双偏振雷达的贵州威宁一次冰雹过程水成物粒子识别研究

利用贵州威宁雪山X波段双偏振天气雷达1次冰雹过程观测资料,基于MATLAB软件对雷达观测数据进行数据质量控制的基础上利用模糊逻辑算法对冰雹云中水成物粒子进行识别分类,主要结论如下:(1)采用综合小波去噪能够有效去除差分传播相位(φDP)存在的脉动和毛刺,保证φDP的连续性和平滑度,保留有效φDP值,其用于雷达反射率因子衰减订正具有较好的效果。(2)冰雹形成与低密度霰(LDG)、高密度霰(HDG)以及过冷水(SCW)的增减演变较为对应,霰粒子是冰雹形成的关键粒子。(3)从霰粒子出现到识别出冰雹时间为26 min,约4个体扫时间,从识别出冰雹到地面观测到降雹32 min,约5个体扫时间。(4)冰雹识别结果与地面观测总体一致,所构建的识别参量阈值基本合理,研究所构建的粒子相态识别方法在贵州威宁具有普适性,可为冰雹早期识别、预警和人工防雹作业提供技术和理论支撑。

基于面向对象的降水粒子识别研究

双偏振雷达的主要用途之一就是降水粒子识别,目前主流的方法为模糊逻辑分类(FL),但是该方法仅使用单个距离库的信息,易受到噪声的影响。基于模糊逻辑方法的不足,利用聚类分析,提出了一种面向对象的降水粒子分类方法,即在模糊逻辑分类基础上考虑距离库与不同降水粒子的距离以及周围距离库类别信息。基于广州S波段双偏振雷达的观测数据进行降水粒子识别验证,结果表明使用的面向对象的降水粒子识别方法可有效地降低噪声对分类结果的影响,且符合降水粒子的微物理特征。

利用极化雷达分析层状云中水凝物粒子性状分布

使用中国科学院大气物理研究所的X波段双线极化雷达系统探测资料,讨论了双极化雷达各种观测参量所反映的水凝物粒子的物理本质。提出了对存在融化层的层状云使用雷达探测变量确定零度层高度以及结合地面温度反演温度廓线的方法。在存在融化层的层状云中,对雷达探测资料在层状云降水期间的RHI资料进行分层统计,结合国际上已有的研究结果,获得了几种主要水凝物粒子的极化雷达参数(即反射率、差分反射率、单位差分传播相移、相关系数)范围;在此基础上使用模糊逻辑方法,对水凝物粒子进行分类,分类结果反映了层状云的相态结构分布特点。最后,根据两个实例,使用反射率、差分反射率衰减订正后的数据,结合层状云的基本特点,分析了层状云的垂直结构和粒子的相态结构以及层状云中可能的降水机制,并使用反演的粒子分布结构代替雷达反射率因子结构对降水微物理过程进行了讨论,结果验证了顾震潮(1980)在20世纪60年代提出的层状云降水的三层概念模型。本文结果为使用双极化雷达研究云降水机制提供了方法,表明双极化雷达在云降水物理的研究中具有广阔的应用前景。

模糊逻辑法在3mm云雷达反演云中水凝物粒子相态中的应用

利用模糊逻辑算法,结合大气辐射测量项目(ARM)中国寿县移动观测站3mm云雷达(WACR)资料,进行了云中水凝物相态垂直分布的反演研究。根据Shupe[3]总结得到的不同相态水凝物粒子对应的毫米波雷达反射率、Doppler平均速度、谱宽以及温度的阈值,建立了基本形式为不对称的T型函数的模糊逻辑识别的隶属函数,并根据不同相态粒子的散射特性和几何形状等增加了关于退偏振比的隶属函数。然后根据建立的隶属函数利用寿县站的3mm云雷达资料进行水凝物相态垂直分布的反演研究。结果表明:利用模糊逻辑法处理偏振3mm雷达测量到的参量,可以识别云中粒子相态,反映云的相态结构,识别结果基本合理,但是T型函数系数的选取还需要进一步研究。

人工智能方法在电梯交通模式识别中的应用

电梯交通模式识别是一项重要的工作,其准确性直接影响到电梯群控系统的整体性能。文章论述了近年来人工神经网络、模糊逻辑、支持向量机、粒子群算法等人工智能方法在电梯交通模式识别中的应用,并指出了未来的发展方向。