基于改进DBSCAN聚类算法的雷暴单体三维结构识别技术介绍

作者：闫文辉,黄兴友,赵钰锦,杨涛,倪洪波

摘要：雷暴是一种严重威胁飞行安全的天气系统,利用地基多普勒天气雷达反射率因子数据和改进的DBSCAN聚类算法对雷暴单体的三维结构识别及特征量计算进行了研究,并在地基平台上对雷暴单体识别算法的有效性进行了验证分析。识别算法核心是将插值后的反射率因子三维网格数据作为输入量,采用多层反射率因子阈值基于改进的DBSCAN聚类方法识别所有等高面上的雷暴分量,并进行结构元素为3×3的腐蚀膨胀运算及雷暴分量特征核心提取,最后基于雷暴分量重叠面积进行垂直关联。结果表明:相对于SCIT算法,雷暴单体识别算法减少了雷暴分量识别的复杂性,可很好地识别任意形状的雷暴单体;使用多层阈值及特征核心提取技术可识别雷暴簇中的雷暴单体;利用腐蚀膨胀技术可解决雷暴单体虚假合并现象。算法可应用于民航机场雷暴的识别和预警。

发文机构：中国飞行试验研究院气象台 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心

关键词：大气探测雷暴单体DBSCAN聚类算法多普勒天气雷达数学形态学atmospheric soundingthunderstorm cellDBSCAN clustering algorithmDoppler weather radarmathematical morphology

分类号： P412.25[天文地球—大气科学及气象学]