红外云图上中尺度对流系统的自动识别

被引：16

作者：

束宇

潘益农

机构：

[1] 南京大学大气科学学院中尺度灾害性天气教育部重点实验室

来源：

南京大学学报(自然科学版) | 2010年 / 46卷 / 03期

关键词：

中尺度对流系统; 普查; 自动识别; 轮廓特征量; 系统查找法;

D O I：

暂无

中图分类号：

P445 [中小尺度天气现象];

学科分类号：

0706 ; 070601 ;

摘要：

中尺度对流系统(MCS)是夏季造成暴雨等灾害性天气的重要天气系统.高时空分辨率的静止卫星红外云图是监测MCS的主要手段之一.在以往的研究中,对MCS的普查是通过对打印出的增强显示的红外云图进行人工对比的方法.本文提出了一种计算机自动识别方法来普查MCS.和已有的人工普查方法相比,新方法具有快速、准确、可移植性强的优点,这就为准确的研究MCS的冷云盖面积、长轴长度、形状、地理分布、生命史日变化等的统计特征提供了机会,给MCS的气候学特征和区域特征的研究提供了机会.新方法适用于GMS、风云、GOES等不同格式的静止卫星资料,在具体应用时只需将数据处理这一块的程序加以修改.本文中以GMS-5原始数值资料为例介绍新方法的原理.首先通过轮廓编码的方法来查找和计算某一时次云图上的MCS轮廓,再通过系统查找法来追踪系统,最后判断该系统是否满足MCS的标准.以1999年GMS-5资料为例进行的抽样普查表明,新方法可以较为准确和快速的普查到MCS,α尺度系统的误差率为每个系统0.191处,β尺度系统的误差率为每个系统0.101处.新方法为MCS的普查提供了一个新的快速可行之路,但新方法中也存在一些问题,需要在进一步的研究中加以完善.

引用

页码：337 / 348

页数：12

共 15 条

[1] 基于静止卫星红外云图的MCS普查研究进展及标准修订 [J].