硕士毕业论文文献综述

20世纪70年代以来,国内外的气象学者通过对雷达资料的学习和分析,总结出了很多识别冰雹的方法和技术。科学家利用飞机、雷达和无线电探空设备针对冰雹的结构和演变等物理特性进行观察分析,也对冰雹的特征和生长条件及物理过程进行了研究,从而人们对冰雹的特征和降雹的气象条件有了一定的认识。国内外许多的气象工作者利用不同的探测手段和研究方法对冰雹云进行了观测和模拟分析。比如:加拿大进行的艾伯塔冰雹研究实验在冰雹云的雷达观测研究和防雹理论等方面有了明显的进展[3]。随着气象雷达的发展,借助于雷达探测来识别冰雹回波成为一种比较重要的手段,根据国内外资料显示和近年来气象工作者的总结,用雷达识别冰雹可以大致概括为两种方式:一是从雷达回波图中的回波形态方面考虑,二是基于雷达回波的参量方面来考虑。
从雷达回波图中的回波形态来看,雷达回波图PPI和RHI上通常会有一些特殊的回波形状来体现冰雹单体的回波,如回波图PPI上的主要形状有:“V”型缺口、指状回波、人字形回波、弓形回波、入流缺口、TVS龙卷涡旋特征等;回波图RHI上面的雷达回波形态主要有:穹窿状、悬垂体、回波墙、旁瓣回波[4]等。
虽然人们根据经验研究可以用回波形态快速简洁的识别冰雹,但是这种识别的正确性与人为的观测存在着很大关系,因此准确率不是很高。近年来科学家也可根据雷达回波参量来识别冰雹云。基于雷达回波参数的方法主要是通过从回波参数中提取相关的冰雹影响因子,完成对冰雹天气的识别。冰雹云的雷达回波存在着很多相似的特征,比如:回波强度很大、回波顶高值也都很大,这是冰雹云在回波参数上的反映。该方法具有一定的科学依据,人为因素小,是目前最为推崇的方法。
国外的Parochial最早提出用一系列的预报因子的权重来识别回波单体是否是冰雹,但是由于此方法并没有考虑到环境温度的影响,降低了冰雹的探测能力,没能够很好的区分冰雹的强弱程度,因此识别结果不那么理想[6]
2000年,美国科罗拉多州立大学的Liu, H. P. 和 V. Chandrasekhar在两台S波段极化多普勒雷达上利用模糊逻辑实现了对11种降水粒子的分类,通过探空飞机观察对比,准确分类率达到87.3%左右[5]
李祚泳、邓新民等利用BP神经网络实现对冰雹云和雷雨云的分类,冰雹云报准率达到87.0%左右[7]
吴爱敏、郭江勇等用支持向量机(SVM)技术对冰雹云识别进行了探讨[8]
基于雷达回波参量的识别的关键就在于选择回波识别因子和识别方法两个步骤,识别因子的选择因为不同回波所需要的特征参量是不相同的,因为各个回波的形成原因和探测此回波的雷达是不相同的,而识别方法主要包括统计理论、决策树、神经网络、支持向量机(SVM)等方法[9][10][11][12]
本文在前人研究的基础上提出一种基于常规天气雷达冰雹识别算法,该算法的理论基础是粗糙集理论。
浏览次数:  更新时间:2017-10-19 10:33:22
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