(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010485908.1
(22)申请日 2020.06.01
(71)申请人 航天新气象科技有限公司
地址 214000 江苏省无锡市滨湖区未名路
28号
申请人 清华大学
(72)发明人 初奕琦 魏加华 杨川 王光谦
王志锐 翁燕章 刘可邦 黄勇
孙卜郊
(74)专利代理机构 北京三聚阳光知识产权代理
有限公司 11250
代理人 刘静
(51)Int.Cl.
G06F 17/14(2006.01)
G06K 9/00(2006.01)
G01S 13/95(2006.01)
(54)发明名称一种云粒子相态识别方法及系统(57)摘要本发明公开了一种云粒子相态识别方法及系统，该方法包括：基于多种地基遥感观测方式获取云粒子观测数据；利用云底高度识别算法对云粒子观测数据进行识别，得到云底高度识别结果；利用云底高度识别结果和云顶高度识别算法，计算得到云顶高度识别结果；利用云粒子相态识别算法，对云粒子观测数据、云底高度识别结果和云顶高度识别结果进行识别，得到云粒子相态识别结果。本发明基于多种地基遥感观测方式获取云粒子观测数据，具有更高探测精度，有助于对降水过程中过冷水云发展变化的精细化观测；利用云底高度识别算法、云顶高度识别算法和云粒子相态识别算法对云粒子相态进行识别，有助于对人影作业效果的监测研究，为人影 作业决策提供重要依据。权利要求书3页 说明书10页 附图4页CN 111680259 A 2020.09.18
C N 111680259
A
1.一种云粒子相态识别方法，其特征在于，包括：
基于多种地基遥感观测方式获取云粒子观测数据；
利用云底高度识别算法对所述云粒子观测数据进行识别，得到云底高度识别结果；
利用所述云底高度识别结果和云顶高度识别算法，计算得到云顶高度识别结果；
利用云粒子相态识别算法，对所述云粒子观测数据、所述云底高度识别结果和所述云顶高度识别结果进行识别，得到云粒子相态识别结果。
2.根据权利要求1所述的云粒子相态识别方法，其特征在于，所述基于多种地基遥感观测方式获取云粒子观测数据包括：激光雷达获取归一化后向散射信号数据、退偏比数据，及微波辐射计获取温度廓线数据和云底初始高度值。
3.根据权利要求2所述的云粒子相态识别方法，其特征在于，所述利用云底高度识别算法对所述云粒子观测数据进行识别，得到云底高度识别结果，包括：
利用小波变换对所述归一化后向散射信号数据、退偏比数据进行处理，确定信号变化率极值点，得到云底疑似点高度值；
利用云底高度识别算法对所述云底初始高度值和所述云底疑似点高度值进行识别，得到云底高度识别结果。
4.根据权利要求3所述的云粒子相态识别方法，其特征在于，所述利用云底高度识别算法对所述云底初始高度值和所述云底疑似点高度值进行识别，得到云底高度识别结果，包括：
对各所述云底疑似点高度值进行小波变化，得到云底疑似点小波信号；
获取各所述云底疑似点高度值在所述云底疑似点小波信号廓线中的强度，并进行强度由高到低的排序，依次赋予预设个数的云底疑似点高度值的强度系数；
利用所述云底初始高度值和所述云底疑似点高度值，确定距离权重系数；
将各所述距离权重系数与各所述强度系数之和，确定为各云底疑似点高度值的权重系数；
将所述权重系数中的最大值对应的云底疑似点高度值确定为云底高度识别结果。
5.根据权利要求4所述的云粒子相态识别方法，其特征在于，通过以下公式计算强度系数：
W p＝k*(N+1-m)，
其中，W p表示强度系数，k表示调整参数，k的取值范围为0到1之间，N表示预设个数，m＝1,2,3……N，表示强度排名序号。
6.根据权利要求4所述的云粒子相态识别方法，其特征在于，通过以下公式计算距离权重系数：
其中，W H(H)表示距离权重系数，H i表示云底疑似点高度值，dH i表示云底疑似点高度值与云底初始高度值之差的绝对值。
7.根据权利要求2所述的云粒子相态识别方法，其特征在于，所述利用云粒子相态识别
算法，对所述云粒子观测数据、所述云底高度识别结果和所述云顶高度识别结果进行识别，得到云粒子相态识别结果，包括：
利用预设温度范围、预设相态判别阈值和预设像素点范围，确定过冷水云层识别权重系数；
将所述过冷水云层识别权重系数大于第一预设阈值的区域确定为过冷水区域；
将所述过冷水云层识别权重系数大于第二预设阈值的区域确定为疑似过冷水区域，并将所述过冷水云层识别权重与所述第二预设阈值之差确定为疑似过冷水的可信度指标；
获取预设斜路径的退偏比数据，计算所述退偏比数据与所述预设斜路径的退偏比数据的退偏比之差；
将所述退偏比之差大于第三预设阈值的过冷水区域或疑似过冷水区域确定为平板大冰晶区域。
8.根据权利要求7所述的云粒子相态识别方法，其特征在于，所述利用预设温度范围、预设相态判别阈值
和预设像素点范围，确定过冷水云层识别权重系数，包括：利用所述预设温度范围，通过以下公式计算微波辐射计温度廓线数据的温度权重系数：
其中，W T0(T)表示温度权重系数，T表示微波辐射计的温度；
利用所述预设相态判别阈值，通过以下公式计算退偏比数据的云粒子相态判别权重系数：
其中，W D(DEP)表示云粒子相态判别权重系数，DEP表示退偏振比，DEPc表示水云判断阈值，DEPi表示冰云判断阈值；
利用所述预设像素点范围，通过以下公式计算激光雷达相对后向散射信号数据的云像素权重系数：
其中，W C(NRB)表示云像素权重系数，NRB表示激光雷达归一化后向散射信号，NRB0表示洁净大气判断阈值，NRB1表示云判定阈值；
将所述温度权重系数、所述云粒子相态判别权重系数和所述云像素权重系数相乘，得到所述过冷水云层识别权重系数。
9.一种云粒子相态识别系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于基于多种地基遥感观测方式获取云粒子观测数据；
第一识别模块，用于利用云底高度识别算法对所述云粒子观测数据进行识别，得到云底高度识别结果；
第二识别模块，用于利用所述云底高度识别结果和云顶高度识别算法，计算得到云顶高度识别结果；
第三识别模块，用于利用云粒子相态识别算法，对所述云粒子观测数据、所述云底高度识别结果和所述云顶高度识别结果进行识别，得到云粒子相态识别结果。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的云粒子相态识别方法。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1-8中任一项所述的云粒子相态识别方法。
一种云粒子相态识别方法及系统技术领域
[0001]本发明涉及气象监测领域，具体涉及一种云粒子相态识别方法及系统。
背景技术
[0002]人工影响天气工作中，对人工干预降水过程的具体效果难以评估，人工降雨的重要机理是通过对过冷水粒子施加扰动或提供凝结核，促使过冷水粒子凝结，进而促使云滴碰并增长产生降水。现有的天气雷达对云区进行探测受到雷达站点布设密度、探测距离以及扫描间隔的限制，在雷达探测范围内，距离雷达越远，扫描分辨率越低，难以提供高分辨率的精细化探测数据，在雷达无法覆盖的地区，只能人工通过经验估计适合作业区域，为人影作业提供指导；微脉冲激光雷达通过偏振通道，可以对粒子的球形度进行探测，进而识别冰晶和液滴，但由于激光雷达对边界层气溶胶同样敏感，如何区分气溶胶层和
云层一直是激光雷达云识别算法的难点，并且无法判断液滴是否处于过冷状态，具有较大的不确定性。发明内容
[0003]有鉴于此，本发明实施例提供了一种云粒子相态识别方法及系统，解决现有技术中开展人工影响天气工作受雷达覆盖面积影响，无法准确识别云粒子相态，导致人影工作具有较大的不确定性的问题。
[0004]为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0005]第一方面，本发明实施例提供云粒子相态识别方法，包括如下步骤：基于多种地基遥感观测方式获取云粒子观测数据；利用云底高度识别算法对所述云粒子观测数据进行识别，得到云底高度识别结果；利用所述云底高度识别结果和云顶高度识别算法，计算得到云顶高度识别结果；利用云粒子相态识别算法，对所述云粒子观测数据、所述云底高度识别结果和所述云顶高度识别结果进行识别，得到云粒子相态识别结果。
[0006]在一实施例中，所述基于多种地基遥感观测方式获取云粒子观测数据包括如下步骤：激光雷达获取归一化后向散射信号数据、退偏比数据，及微波辐射计获取温度廓线数据和云底初始高度值。
[0007]在一实施例中，所述利用云底高度识别算法对所述云粒子观测数据进行识别，得到云底高度识别结果，包括如下步骤：利用小波变换对所述归一化后向散射信号数据、退偏比数据进行处理，确定信号
变化率极值点，得到云底疑似点高度值；利用云底高度识别算法对所述云底初始高度值和所述云底疑似点高度值进行识别，得到云底高度识别结果。
[0008]在一实施例中，所述利用云底高度识别算法对所述云底初始高度值和所述云底疑似点高度值进行识别，得到云底高度识别结果，包括如下步骤：对各所述云底疑似点高度值进行小波变化，得到云底疑似点小波信号；获取各所述云底疑似点高度值在所述云底疑似点小波信号廓线中的强度，并进行强度由高到低的排序，依次赋予预设个数的云底疑似点高度值的强度系数；利用所述云底初始高度值和所述云底疑似点高度值，确定距离权重系数；将各所述距离权重系数与各所述强度系数之和，确定为各云底疑似点高度值的权重系
说 明 书
1/10页CN 111680259 A
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议