基于雷达回波光流场的天气预报数据误差识别_郭艳萍.pdf
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1、基金项目:山西省软科学研究计划项目(2019041023-5)收稿日期:2021-11-19 修回日期:2022-01-27 第 40 卷 第 4 期计 算 机 仿 真2023 年 4 月 文章编号:1006-9348(2023)04-0499-05基于雷达回波光流场的天气预报数据误差识别郭艳萍,高 云,吕丙东,彭 炜(山西大同大学计算机与网络工程学院,山西 大同 037009)摘要:天气预报数据具有相似度高、关联性强的特点,导致挖掘和分类的误差识别难度较大。为此提出新的天气预报数据误差识别方法。将雷达回波图划分为多个小空间区域,求解得到各空间的回波光流场。通过整合得到多普勒天气雷达测得的整个
2、雷达回波光流场。利用解得的实际与预报回波相关系数,定量描述数据误差相关性,结合平均绝对误差与探测概率指标,定性补充预报数据误差分析结果。将预报数据误差的识别转换为数据挖掘与分类问题,以监督决策树理念为基础,建立误差识别模型。仿真以降水强度、位置以及形态展开误差识别检验。通过对错误、缺漏识别次数与识别时间等指标的验证,证明了所设计模型具有较高的误差识别精度,且短时预报的误差识别实时性较强。关键词:雷达回波外推技术;预报数据误差;误差识别;光流场;有监督决策树中图分类号:TP399 文献标识码:BError Identification of Weather Forecast Data Based
3、 onRadar Echo Optical Flow FieldGUO Yan-ping,GAO Yun,LV Bing-dong,PENG Wei(School of Computer and Network Engineering,Shanxi Datong University,Datong Shanxi 037009,China)ABSTRACT:Weather forecast data has the characteristics of high similarity and strong correlation.However,it isdifficult to identif
4、y mining errors and classification errors.Therefore,this paper puts forward a new method to identifyweather forecast data errors.The radar echo image was divided into several small space regions at first.And then echooptical flow field of each space was solved.After integration,the whole optical flo
5、w field measured by Doppler weath-er radar was obtained.Moreover,the correlation coefficients between actual and predicted echoes were used to quanti-tatively describe the correlation between data errors.Combined with the mean absolute error and detection probabilityindex,the analysis results of pre
6、diction data error were supplemented qualitatively.Then the identification of predic-tion data error was transformed into the problem of data mining and classification.Based on the concept of superviseddecision tree,a model of error identification model was built.In this simulation,the identificatio
7、n and test of errorwere based on precipitation intensity,position and pattern.Through the verification of error,missing identificationtimes and identification time,it is proved that the designed model has high accuracy of error identification and strongreal-time performance in short-term forecast er
8、ror identification.KEYWORDS:Radar echo extrapolation technology;Forecast data error;Error identification;Optical flow field;Su-pervised decision tree1 引言强对流引发的灾害性天气1具有变化速度快、破坏性强的特点,其巨大的杀伤性对国民的生命财产安全造成严重威胁,灾害性天气预报技术逐渐成为气象领域的重要研究课题,雷达回波外推技术2应运而生。作为临近天气预报的主要手段,外推技术以多普勒天气雷达探测到的当前回波数据为参考依据,明确回波强度分布与回波体的运
9、动方向与速度,经线性或非线性外推回波体,获取天气变化过程的回波数据。当前较为主流的雷达回波外推技术主要是变分回波跟踪算法3。该算法通过添加两个的约束条件,利用变分技术迭代计算雷达回波运动矢量场,实现强对流天气的临近预994报。对比传统交叉相关法,此算法在命中率、临界成功指数以及虚警率方面具有突出优势,外推预报效果优势显著。当雷达回波稳定性较为理想时,雷达回波外推技术具备精准跟踪回波运动变化的能力,一旦灾害性天气的危险程度呈急剧上升或衰减趋势,外推预报误差将随时间推移直线增加,严重影响制定抗灾决策的合理性。因此,预报数据误差识别是一个具有重大意义与价值的研究方向。利用预报与实际回波的相关系数,定
10、量反映误差相关性,为后续识别奠定理论基础;融合平均绝对误差与探测概率,直观分析预报数据误差情况;应用有监督决策树理念,赋予误差识别描述性。2 基于外推技术的雷达回波光流场分析划分某个时刻的多普勒天气雷达回波图,得到多个小空间区域,假定光流在小空间 中处于恒定状态,其短时内连续帧的回波图像运动呈线性,因此光流目标函数式如下所示E=(x,y)W2(x,y)z(x,y)V+zt(x,y)2(1)式中,zt(x,y)表示 t 时刻像素点(x,y)的雷达回波强度;z(x,y)与 W(x,y)分别是该像素点的回波强度矢量微分值与窗口权值函数,其中,后者与此像素点到中心点的距离呈反比;V 表示像素中心点的光
11、流4。若等式方程组(2)成立,则解得空间 的光流场5,如式(3)所示=z(x1,y1),z(x2,y2),z(xn,yn)TW=diagW(x1,y1),W(x2,y2),W(xn,yn)=-zt(x1,y1),zt(x2,y2),zt(xn,yn)T|(2)E=TW2TW2(3)其中,T 表示矩阵转置因子;、各是空间 的回波强度矢量微分值集矩阵与 t 时刻回波强度集逆矩阵;W指代窗口权值函数集的对角矩阵6;(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)表示小空间 内 n 个像素点的集合。TW2 是一个 22 矩阵,该矩阵中首行的两个列向量各是W2(x,y)z2x(x,y)、W2(x,y)zx
12、(x,y)zy(x,y),末行的两个列向量分别为W2(x,y)zy(x,y)zx(x,y)、W2(x,y)z2y(x,y)。同理,解得各空间光流场。经过整合所有空间的光流场,得到整个回波的光流场。3 平均绝对误差与探测概率指标气象数据种类多样。当待预报对象是降水系统或风场时,则连续帧的回波图像运动在短时内为非线性,若利用以往的线性外推技术来预报数据,就会导致预报与实际的回波位置之间存在显著误差。求算研究区域 O 在同一预报时效下预报雷达回波与实际雷达回波的相关系数,定量反映出两数据间误差的相关性,为预报数据误差识别奠定理论基础。假设实际与预报的雷达回波光流场分别是 f、f,预报初始时间与时效各
13、为 t0、,则采用下列计算公式,即解得预报雷达回波光流场与实际雷达回波光流场在预报时效为 时的相关系数()()=Of(t0+,p)f(t0+,p)dpdtOf(t0+,p)2dpdtOf(t0+,p)2dpdt(4)其中,p 指代雷达回波光流的当前位置7。通过下列微积分公式微分预报时效,获取去相关时间 LL=0()d(5)对由所有光流位置得出的相关系数取平均值,以更好地分析预报与实际光流场数据之间的误差。当两个雷达回波光流场间的相关系数(t)呈指数规律变化时,将去相关时间L 作为指数时间常数,反映所测雷达回波的可预报性8。为使预报数据误差分析更具直观性,结合平均绝对误差MAE 与探测概率 PO
14、D 两指标9,10加以定性补充说明,各指标计算公式分别如下所示MAE=1NN=1f(t0+,p)-f(t0+,p)(6)POD=NN+N(7)该式内,N 为雷达回波图像含有的总像素点数量;N、N各指代预报与实际回波像素点的两种共生状态。关于探测概率指标,结合预报结果影响因子产生的预报数据误差,逐个像素点比对预报回波与实际回波。若某像素点的回波值比预设阈值大,则判定其为有效;反之,则判定为无效。故当预报与实际的回波像素点均有效时,该像素点的状态为N;当预报回波像素点无效,实际像素点有效时,其状态为N。4 雷达回波外推技术预报数据误差识别将预报数据误差的识别阶段视为数据挖掘技术11的分类问题,应用
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