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摘要：本发明提供一种基于组网风廓线雷达的对流发展识别方法，涉及气象预报技术领域，所述基于组网风廓线雷达的对流发展识别方法包括如下步骤：S1，风廓线雷达组网，首先筛选风廓线雷达组网，组网风廓线雷达数量四台或以上。本发明利用风廓线雷达中尺度网观测，不同高度处的水平风可反演出时空分辨率更高的散度、涡度、风切变和垂直速度等大气动力参数，能够更准确捕捉对流触发前大气垂直动力变化特征，能够得到实时三维空间的散度、涡度分布，有助于气象预报员了解天气系统的精细结构，迅速找到强上升运动区域，用于强降水的短时临近预报，为强对流天气监测预警和短期临近预报提供重要参考，实用性较高，进步性显著。
主权项：1.一种基于组网风廓线雷达的对流发展识别方法，其特征在于，所述基于组网风廓线雷达的对流发展识别方法包括如下步骤：S1，风廓线雷达组网，首先筛选风廓线雷达组网，组网风廓线雷达数量四台以上，同时使用三角形法确定最优组网站点；S2，计算数据，然后使用有限元法遍历三角形组网，计算分层水平散度和相对涡度，产生各高度层水平散度的空间分布图、产生散度和涡度垂直廓线图；S3，数据集构建，将散度空间分布图、散、涡度垂直廓线图、风廓线图以及组网范围内地面气象站雨量、风力实测数据组成数据集；S4，构建深度神经网络模型，构建以卷积神经网络为基础的深度神经网络模型，通过大量样本“数据对”的迭代训练，拟合前一时刻散度图、廓线图图像数据集与对流天气发展的函数映射关系；S5，识别，应用和改进拟合得出的函数映射关系，实现对流发展的识别；在S2步骤中，计算的具体方式为：根据确定好的三角形3个顶点测站位置的经纬度和地球平均半径R计算该三角形三边的分量，结合各层3个测站的水平风数据计算该高度三角形内的水平散度D和相对涡度ζ；随后遍历已经组网的三角形，获得各三角形上空各高度层的水平散度和相对涡度数值，绘制成水平散度的空间分布图，然后使用各高度层计算得到的水平散度和相对涡度数值，绘制成散度和涡度垂直廓线图。
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百度查询： 江门市新会区气象局(江门市新会区气象台) 一种基于组网风廓线雷达的对流发展识别方法
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