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公开(公告)号：CN109100722B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201810826357.3
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于雷达回波图像扇区分量分析的风暴趋势预测方法，该方法与当前行业广泛采用的TREC、TITAN等风暴识别追踪算法不同，本发明方法不依赖于对雷达强回波中心的识别，特别对于弱回波或没有明显风暴核的回波，也能够较好地分析出风暴过去若干时刻的位移矢量，进而为准确预测奠定了基础。本发明方法直接对极坐标形式的基本反射率数据进行计算，没有采用空间插值等高空间复杂度的算法进行平面直角坐标系的转换，减少了相关计算的运算量，进而提升了短临天气预报业务的实时性和效能。
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公开(公告)号：CN109100722A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810826357.3
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于雷达回波图像扇区分量分析的风暴趋势预测方法，该方法与当前行业广泛采用的TREC、TITAN等风暴识别追踪算法不同，本发明方法不依赖于对雷达强回波中心的识别，特别对于弱回波或没有明显风暴核的回波，也能够较好地分析出风暴过去若干时刻的位移矢量，进而为准确预测奠定了基础。本发明方法直接对极坐标形式的基本反射率数据进行计算，没有采用空间插值等高空间复杂度的算法进行平面直角坐标系的转换，减少了相关计算的运算量，进而提升了短临天气预报业务的实时性和效能。
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公开(公告)号：CN109100723B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201810826385.5
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明提出一种基于多普勒天气雷达数据的高空风反演方法，该方法利用多普勒天气雷达的外推产品和径向速度产品，以及探空报资料进行多层次高空风场融合。本发明利用雷达回波图像的外推结果，将各个仰角面的平均径向速度场转化为具有U、V分量的速度矢量场，提高高空风场主观分析的可读性。利用探空资料对雷达风场进行适当修正，修正的力度随雷达网格点与探空站之间距离的增加而递减，使得风场具有较好的整体性和连续性，且更加符合实际大气风场的状况。本发明相较一些多元资料融合的方法，本发明算法的运算复杂度适中，可提高雷达二次风场输出的时效性。
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公开(公告)号：CN109100723A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810826385.5
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明提出一种基于多普勒天气雷达数据的高空风反演方法，该方法利用多普勒天气雷达的外推产品和径向速度产品，以及探空报资料进行多层次高空风场融合。本发明利用雷达回波图像的外推结果，将各个仰角面的平均径向速度场转化为具有U、V分量的速度矢量场，提高高空风场主观分析的可读性。利用探空资料对雷达风场进行适当修正，修正的力度随雷达网格点与探空站之间距离的增加而递减，使得风场具有较好的整体性和连续性，且更加符合实际大气风场的状况。本发明相较一些多元资料融合的方法，本发明算法的运算复杂度适中，可提高雷达二次风场输出的时效性。
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