基于雷达数据云团外推的降雨预测算法研究

摘要

气象学上短时强对流天气突发性强且破坏力大，而且还常常伴随着出现雷阵雨大风、龙卷风、暴雨等灾害性天气，对人民的生命财产安全和正常的经济活动构成了极大的威胁。因此，对强对流天气尤其是强降水的预测研究意义重大。云团的外推指的是根据相邻时刻同一云团形成的两幅反射率因子图，计算它们之间的变化，并依此得到未来短期时刻的云团形态。本文依据多普勒天气雷达收集的天气雷达数据形成的反射率因子图来展开对降水云团的外推算法研究。主要创新点如下:
　　(1)解析雷达基数据并提取云团反射率数据，建立相应的数据模型，然后基于现有云团结构与形态外推算法，结合图像处理技术，改进了云团外推算法。
　　(2)设计了模拟实验，依据已有文献的测试和评估标准对改进后的算法进行了测试与评估，评估结果表明，本文算法提高了云团外推的准确度。
　　(3)依据改进的云团外推算法，设计并实现了短时小范围降雨预报系统，用于短期临时小范围区域降水预报。系统采用Spring+SpringMVC+MyBatis的系统架构，基于JAVA语言实现。前台以多种方式展示降水预报信息，后台完成雷达数据的定时动态获取与解析、反射率因子提取、反射率因子图外推以及数据接口等功能。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．3 论文的组织

第2章 云团结构形态外推算法技术背景

2．1 多普勒雷达技术概述

2．1．1 多普勒效应与多普勒雷达

2．1．2 新一代多普勒雷达基数据数据结构

2．1．3 雷达反射率因子图

2．2 数字图像处理与图像腐蚀膨胀

2．2．1 数字图像处理简介

2．2．2 形态学图像处理

2．2．3 形态学运算

2．2．4 图像的矩

2．3 云团结构形态外推算法

2．3．1 云团外推算法的整体逻辑

2．3．2 小面积云团散射外推

2．3．3 大面积云团局部腐蚀膨胀外推

2．3．4 覆盖综合法

2．4 本章小结

第3章 差值云团外推算法

3．1 基于Hu矩云团轮廓匹配算法

3．1．1 云团轮廓匹配

3．1．2 基于Hu矩云团轮廓匹配算法逻辑

3．2 差值云团外推算法

3．3 算法测试评估

3．3．1 算法评估标准

3．3．2 算法评估环境和数据

3．3．3 算法评估结果

3．4 本章小结

第4章 降雨预测系统的设计与实现

4．1 开发工具和应用技术介绍

4．1．1 SSM框架

4．1．2 Jquery、Mysql、Java简介

4．2 系统概要设计

4．2．1 系统功能模块划分

4．2．2 系统架构层次

4．3 系统详细设计

4．3．1 数据库物理建模

4．3．2 雷达基数据解析功能实现

4．3．3 图像外推功能实现

4．3．4 预测信息展示查询与统计

第5章 总结与展望

参考文献

致谢

声明