天气雷达回波图像的预测方法及预测装置

摘要

本发明公开一种天气雷达回波图像的预测方法，包括：确定第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图；将第一时刻的天气雷达回波图像作为基准天气雷达回波图像；利用当前的基准天气雷达回波图像和速度矢量图进行非线性外推，确定目标时刻的天气雷达回波图像；在当前的目标时刻为第二时刻的情况下，确定当前的目标时刻的天气雷达回波图像为预测结果；在当前的目标时刻不是第二时刻的情况下，确定当前的目标时刻的天气雷达回波图像为新的基准天气雷达回波图像，再次执行利用当前的基准天气雷达回波图像和所述速度矢量图进行非线性外推的步骤。基于本发明公开的预测方法，能够更加准确地预测天气雷达回波图像，从而提高天气预测的准确性。

说明书

技术领域

本发明属于天气预测技术领域，尤其涉及天气雷达回波图像的预测方法 及预测装置。

背景技术

在气象预测领域中，对未来一段时间内的降水情况进行预测是重要的内 容。目前，通常利用天气雷达的回波图像来预测降水量。例如：利用多普勒 雷达的回波图像，按照适当的Z-R关系(反射率因子和雨强度关系)来预测 某地区未来的降水量。现有的降水预测方法主要包括：基于天气雷达回波强 度的不动法预测，以及基于天气雷达回波强度的线性外推法预测。

基于天气雷达回波强度的不动法预测，假定某一地区的云层在未来一段 时间(如两小时)内不会发生变化，完全通过该地区当前的天气雷达回波图 像来预测未来一段时间的降水情况。

基于天气雷达回波强度的线性外推法预测，假定某一地区的云层在未来 一段时间(如两小时)内的运动特征保持恒定，利用该地区在过去一段时间 内的风暴运动情况，根据最小二乘法拟合出风暴的二维运动曲线，之后以该 二维运动曲线对该地区未来一段时间内的云层运动进行线性外推，利用外推 得到的结果预测降水情况。

但是，云层的运动受到很多因素的影响，尤其是风暴(强对流天气)通 常是以大尺度气旋的形式移动，而非不动或者是线性移动，因此，现有的两 种预测方法的准确性较低，尤其是对于强对流天气，利用现有的两种方法很 难进行准确预测。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种天气雷达回波图像的预测方法及 预测装置，通过非线性外推的方式更加准确地预测天气雷达回波图像，从而 提高天气预测的准确性。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

本发明公开一种天气雷达回波图像的预测方法，包括：

对第一区域在第一时间段内的多个天气雷达回波图像进行分析，确定所 述第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图，其中所述第一时 间段为：从位于所述第一时刻之前的预定时刻到所述第一时刻之间的时间段；

将所述第一时刻的天气雷达回波图像作为基准天气雷达回波图像；

利用当前的基准天气雷达回波图像和所述速度矢量图进行非线性外推， 确定目标时刻的天气雷达回波图像，其中所述目标时刻为：当前的基准天气 雷达回波图像对应的时刻延迟预设步长时间后的时刻；

判断当前的目标时刻是否为第二时刻，其中第二时刻为位于所述第一时 刻之后的时刻；

在当前的目标时刻为第二时刻的情况下，确定当前的目标时刻的天气雷 达回波图像为预测结果；

在当前的目标时刻不是第二时刻的情况下，确定当前的目标时刻的天气 雷达回波图像为新的基准天气雷达回波图像，再次执行利用当前的基准天气 雷达回波图像和所述速度矢量图进行非线性外推，确定目标时刻的天气雷达 回波图像的步骤及后续步骤。

优选的，上述预测方法中，对第一区域在第一时间段内的多个天气雷达 回波图像进行分析，确定所述第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速 度矢量图，包括：

比较所述多个天气雷达回波图像的区域梯度变化，确定所述第一时刻的 天气雷达回波图像中特定角点的速度矢量；

基于所述特定角点的速度矢量，利用双线性插值法确定所述第一时刻的 天气雷达回波图像中全部回波数据点的速度矢量，形成所述第一地区的天气 雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图。

优选的，上述预测方法中，所述利用当前的基准天气雷达回波图像和所 述速度矢量图进行非线性外推，确定目标时刻的天气雷达回波图像，包括：

基于所述速度矢量图确定所述当前的基准天气雷达回波图像中各回波数 据点的速度矢量；

根据所述当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的坐标位置以及 各回波数据点的速度矢量，计算各回波数据点在目标时刻的坐标位置，形成 目标时刻的天气雷达回波图像。

优选的，上述预测方法中，所述基于所述速度矢量图确定所述当前的基 准天气雷达回波图像中各回波数据点的速度矢量，包括：

确定所述当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的坐标位置；

利用各回波数据点的坐标位置和所述速度矢量图确定所述各回波数据点 的速度矢量，其中，一个回波数据点的速度矢量为：所述速度矢量图中坐标 位置与所述回波数据点的坐标位置相同的点的速度矢量。

优选的，上述预测方法中，所述基于所述速度矢量图确定所述当前的基 准天气雷达回波图像中各回波数据点的速度矢量，包括：

在所述当前的基准天气雷达回波图像为第一时刻的天气雷达回波图像的 情况下：确定所述当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的坐标位置； 利用各回波数据点的坐标位置和所述速度矢量图确定所述各回波数据点的速 度矢量，其中，一个回波数据点的速度矢量为：所述速度矢量图中坐标位置 与所述回波数据点的坐标位置相同的点的速度矢量；

在所述当前的基准天气雷达回波图像不是第一时刻的天气雷达回波图像 的情况下：分别确定所述当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的中 间坐标位置，其中一个回波数据点的中间坐标位置为：所述回波数据点的当 前坐标位置与第三时刻的坐标位置的中间位置，所述第三时刻位于所述当前 的基准天气雷达回波图像所对应的时刻之前，且两者之间的时长为预设步长 时间；利用各回波数据点的中间坐标位置和所述速度矢量图确定所述各回波 数据点的速度矢量，其中，一个回波数据点的速度矢量为：所述速度矢量图 中坐标位置与所述回波数据点的中间坐标位置相同的点的速度矢量。

本发明还公开一种天气雷达回波图像的预测装置，包括：

速度矢量图确定单元，用于对第一区域在第一时间段内的多个天气雷达 回波图像进行分析，确定所述第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速 度矢量图，其中所述第一时间段为：从位于所述第一时刻之前的预定时刻到 所述第一时刻之间的时间段；

第一处理单元，用于将所述第一时刻的天气雷达回波图像作为基准天气 雷达回波图像；

图像预测单元，用于利用当前的基准天气雷达回波图像和所述速度矢量 图进行非线性外推，确定目标时刻的天气雷达回波图像，其中所述目标时刻 为：当前的基准天气雷达回波图像对应的时刻延迟预设步长时间后的时刻；

判断单元，用于判断当前的目标时刻是否为第二时刻，其中第二时刻为 位于所述第一时刻之后的时刻；

第二处理单元，用于在当前的目标时刻为第二时刻的情况下，确定当前 的目标时刻的天气雷达回波图像为预测结果；

第三处理单元，用于在当前的目标时刻不是第二时刻的情况下，确定当 前的目标时刻的天气雷达回波图像为新的基准天气雷达回波图像，触发所述 图像预测单元执行利用当前的基准天气雷达回波图像和所述速度矢量图进行 非线性外推，确定目标时刻的天气雷达回波图像的步骤。

优选的，上述预测装置中，所述速度矢量图确定单元包括：

比较子单元，用于比较所述多个天气雷达回波图像的区域梯度变化，确 定所述第一时刻的天气雷达回波图像中特定角点的速度矢量；

数据处理子单元，用于基于所述特定角点的速度矢量，利用双线性插值 法确定所述第一时刻的天气雷达回波图像中全部回波数据点的速度矢量，形 成所述第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图。

优选的，上述预测装置中，所述图像预测单元包括：

速度矢量确定子单元，用于基于所述速度矢量图确定所述当前的基准天 气雷达回波图像中各回波数据点的速度矢量；

预测子单元，用于根据所述当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据 点的坐标位置以及各回波数据点的速度矢量，计算各回波数据点在目标时刻 的坐标位置，形成目标时刻的天气雷达回波图像。

优选的，上述预测装置中，所述速度矢量确定子单元包括：

第一速度矢量确定模块，用于确定所述当前的基准天气雷达回波图像中 各回波数据点的坐标位置，之后利用各回波数据点的坐标位置和所述速度矢 量图确定所述各回波数据点的速度矢量，其中，一个回波数据点的速度矢量 为：所述速度矢量图中坐标位置与所述回波数据点的坐标位置相同的点的速 度矢量。

优选的，上述预测装置中，所述速度矢量确定子单元包括第二速度矢量 确定模块和第三速度矢量确定模块；

在所述当前的基准天气雷达回波图像为第一时刻的天气雷达回波图像的 情况下，所述第二速度矢量确定模块确定所述当前的基准天气雷达回波图像 中各回波数据点的坐标位置，之后利用各回波数据点的坐标位置和所述速度 矢量图确定所述各回波数据点的速度矢量，其中，一个回波数据点的速度矢 量为：所述速度矢量图中坐标位置与所述回波数据点的坐标位置相同的点的 速度矢量；

在所述当前的基准天气雷达回波图像不是第一时刻的天气雷达回波图像 的情况下，所述第三速度矢量确定模块分别确定所述当前的基准天气雷达回 波图像中各回波数据点的中间坐标位置，之后利用各回波数据点的中间坐标 位置和所述速度矢量图确定所述各回波数据点的速度矢量，其中，一个回波 数据点的中间坐标位置为：所述回波数据点的当前坐标位置与第三时刻的坐 标位置的中间位置，所述第三时刻位于所述当前的基准天气雷达回波图像所 对应的时刻之前，且两者之间的时长为预设步长时间，一个回波数据点的速 度矢量为：所述速度矢量图中坐标位置与所述回波数据点的中间坐标位置相 同的点的速度矢量。

由此可见，本发明的有益效果为：

本发明公开的天气雷达回波图像的预测方法和预测装置，在传统风暴跟 踪的基础上，基于被预测地区高空中各位置的气流的速度矢量(也就是被预 测地区的天气雷达回波图像的速度矢量图)对风暴的未来运动进行非线性外 推，预测过程更加符合风暴的运动规律，因此能够更加准确地预测天气雷达 回波图像，从而提高天气预测的准确性。尤其对于两小时以内的短时风暴形 态以及相应的降水量大小能够准确进行预测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面 描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不 付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明公开的一种天气雷达回波图像的预测方法的流程图；

图2为天气雷达回波图像的速度矢量图的一种示例图；

图3为本发明公开的一种天气雷达回波图像的预测装置的结构示意图；

图4为图3所示预测装置中速度矢量图确定单元的结构示意图；

图5为图3所示预测装置中图像预测单元的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而 不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明公开天气雷达回波图像的预测方法及预测装置，通过非线性外推 的方式更加准确地预测天气雷达回波图像，从而提高天气预测的准确性。

参见图1，图1为本发明公开的一种天气雷达回波图像的预测方法的流程 图。该预测方法包括：

步骤S11：对第一区域在第一时间段内的多个天气雷达回波图像进行分 析，确定第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图。其中，第 一时间段为：从位于第一时刻之前的预定时刻到第一时刻之间的时间段。

利用多普勒雷达周期性的对某一地区的云层进行检测，并存储检测得到 的天气雷达回波图像。天气雷达回波图像是一个二维图片，该图片包含大量 的回波数据点，每个回波数据点具有相应的回波强度。另外，天气雷达回波 图像中的每个回波数据点均对应特定的区域面积，例如一个回波数据点对应1 平方公里。

当需要确定第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图时， 获取处于该第一时刻之前的一段时间内的多个天气雷达回波图像，对获取到 的多个天气雷达回波图像进行分析，就可以确定第一地区的天气雷达回波图 像在第一时刻的速度矢量图，也就是确定在第一时刻获得的第一地区的天气 雷达回波图像中各坐标点的速度矢量。

例如：利用多普勒雷达按照10分钟的间隔周期性的对第一地区的云层进 行检测，当需要确定第一地区的天气雷达回波图像在12：00的速度矢量图时， 获取在12:00之前采集到的至少一个天气雷达回波图像，如获取在11:50和 11:40采集到的天气雷达回波图像，之后对在11:40、11:50和12:00采集到的 三个天气雷达回波图像进行分析，以确定第一地区的天气雷达回波图像在 12:00的速度矢量图。

某一地区的天气雷达回波图像的速度矢量图反应了该地区高空中各位置 的气流的流动方向和速度，并且在一段时间内保持不变或存在较小的变化。 图2为天气雷达回波图像的速度矢量图的一种示例。

步骤S12：将第一时刻的天气雷达回波图像作为基准天气雷达回波图像。

步骤S13：利用当前的基准天气雷达回波图像和速度矢量图进行非线性外 推，确定目标时刻的天气雷达回波图像。其中，目标时刻为：当前的基准天 气雷达回波图像对应的时刻延迟预设步长时间后的时刻。

实施中，可以采用前向非线性外推方式：根据速度矢量图能够确定基准 天气雷达回波图像中各个回波数据点的速度矢量，在基准天气雷达回波图像 中的各个回波数据点的速度矢量已知的情况下，就可以计算各个回波数据点 在预设步长时间之后所处的位置，也就是预测出在预设步长时间之后的天气 雷达回波图像。

另外，也可以采用后向非线性外推方式：根据速度矢量图和基准天气雷 达回波图像，确定目标时刻各个位置的回波数据点具体是预设步长时间之前 的哪个回波数据点。以目标时刻的X位置为例：根据X位置的速度矢量，能 够确定X位置在目标时刻的云层来自预设步长时间之前的X‘位置，将预设步 长时间之前的X‘位置的回波强度作为X位置在目标时刻的回波强度。

这里需要说明的是，天气雷达回波图像中回波数据点的坐标位置与产生 该回波数据点的云层的空间位置是对应的。

步骤S14：判断当前的目标时刻是否为第二时刻，根据判断结果执行步骤 S15或者步骤S16。其中，第二时刻为位于第一时刻之后的时刻。

步骤S15：在当前的目标时刻为第二时刻的情况下，确定当前的目标时刻 的天气雷达回波图像为预测结果。

步骤S16：在当前的目标时刻不是第二时刻的情况下，确定当前的目标时 刻的天气雷达回波图像为新的基准天气雷达回波图像，再次执行步骤S13及 后续步骤。

在每次基于当前的基准天气雷达回波图像确定目标时刻的天气雷达回波 图像后，如果本次预测得到了第二时刻的天气雷达回波图像，则整个预测过 程完成，如果本次预测得到的是第一时刻与第二时刻之间的某一时刻的天气 雷达回波图像，则将本次预测得到的天气雷达回波图像作为新的基准天气雷 达回波图像，之后基于新的基准天气雷达回波图像确定目标时刻的天气雷达 回波图像，直至得到第二时刻的天气雷达回波图像。

这里结合实例进行说明：

以北京地区在12:00的天气雷达回波图像作为初始数据，预测北京地区在 13:00的天气雷达回波图像。假设预设时间步长为6分钟。

首先，对位于12:00之前的一段时间内(如11:00至12:00)北京地区的 多个天气雷达回波图像进行分析，确定北京地区的天气雷达回波图像在12:00 的速度矢量图。

之后，将北京地区在12:00的天气雷达回波图像作为基准天气雷达回波图 像，利用上述速度矢量图和当前的基准天气雷达回波图像(也就是12:00的天 气雷达回波图像)确定北京地区在12:06的天气雷达回波图像。

之后，将预测出的北京地区在12:06的天气雷达回波图像作为新的基准天 气雷达回波图像，利用上述速度矢量图和当前的基准天气雷达回波图像(也 就是12:06的天气雷达回波图像)确定北京地区在12:12的天气雷达回波图像。

以此类推，经过多次预测操作，确定北京地区在12:54的天气雷达回波图 像。

之后，将预测出的北京地区在12:54的天气雷达回波图像作为新的基准天 气雷达回波图像，利用上述速度矢量图和当前的基准天气雷达回波图像(也 就是12:54的天气雷达回波图像)确定北京地区在13:00的天气雷达回波图像， 完成整个预测过程。

本发明公开的天气雷达回波图像的预测方法，在传统风暴跟踪的基础上， 基于被预测地区高空中各位置的气流的速度矢量对风暴的未来运动进行非线 性外推，预测过程更加符合风暴的运动规律，因此能够更加准确地预测天气 雷达回波图像，从而提高天气预测的准确性。尤其对于两小时以内的短时风 暴形态以及相应的降水量大小能够准确进行预测。

实施中，对第一区域在第一时间段内的多个天气雷达回波图像进行分析， 确定所述第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图，可以采用 如下方式：

1、比较第一时间段内的多个天气雷达回波图像的区域梯度变化，确定第 一时刻的天气雷达回波图像中特定角点的速度矢量。在图像处理领域中，角 点是指图像中特征明显的点。

2、基于上述特定角点的速度矢量，利用双线性插值法确定第一时刻的天 气雷达回波图像中全部回波数据点的速度矢量，形成第一地区的天气雷达回 波图像在第一时刻的速度矢量图。

本发明通过比较第一时刻的天气雷达回波图像以及第一时刻之前的天气 雷达回波图像，确定第一时刻的天气雷达回波图像中特定角点的速度矢量， 之后通过双线性差值处理确定第一时刻的天气雷达回波图像中全部回波数据 点的速度矢量。

实施中，利用当前的基准天气雷达回波图像和速度矢量图进行非线性外 推，确定目标时刻的天气雷达回波图像，可以采用如下方式：

1、基于速度矢量图确定当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的 速度矢量。

2、根据当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的坐标位置以及各 回波数据点的速度矢量，计算各回波数据点在目标时刻的坐标位置，形成目 标时刻的天气雷达回波图像。

当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的速度矢量是已知的，同 时各回波数据点的坐标位置是已知的，据此就可以计算当前的基准天气雷达 回波图像中各回波数据点在目标时刻的坐标位置，全部回波数据点在目标时 刻的坐标位置均确定后，就形成了目标时刻的天气雷达回波图像。

实施中，为了减小计算各回波数据点在目标时刻的坐标位置这一步骤的 运算量，可以按照预设规则在当前的基准天气雷达回波图像中选出部分回波 数据点，根据被选出的回波数据点的坐标位置以及相应的速度矢量，确定被 选出回波数据点在目标时刻的坐标位置，之后利用双线性插值法确定其他回 波数据点在目标时刻的坐标位置，从而形成目标时刻的天气雷达回波图像。

其中，基于速度矢量图确定当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据 点的速度矢量可以采用多种方式。下面分别进行说明。

第一种方式：

1)确定当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的坐标位置。

2)利用各回波数据点的坐标位置和速度矢量图确定各回波数据点的速度 矢量。其中，一个回波数据点的速度矢量为：速度矢量图中坐标位置与该回 波数据点的坐标位置相同的点的速度矢量。

例如：当前的基准天气雷达回波图像中坐标位置为(1,1)的回波数据点， 其速度矢量为速度矢量图中坐标位置为(1,1)的点的速度矢量。

第二种方式：

在当前的基准天气雷达回波图像为第一时刻的天气雷达回波图像的情况 下：

1)确定当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的坐标位置。

2)利用各回波数据点的坐标位置和速度矢量图确定各回波数据点的速度 矢量。其中，一个回波数据点的速度矢量为：速度矢量图中坐标位置与该回 波数据点的坐标位置相同的点的速度矢量。

在当前的基准天气雷达回波图像不是第一时刻的天气雷达回波图像的情 况下：

1)分别确定当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的中间坐标位 置。其中，一个回波数据点的中间坐标位置为：该回波数据点的当前坐标位 置与第三时刻的坐标位置的中间位置。第三时刻位于当前的基准天气雷达回 波图像所对应的时刻之前，且两者之间的时长为预设步长时间。

2)利用各回波数据点的中间坐标位置和速度矢量图确定各回波数据点的 速度矢量。其中，一个回波数据点的速度矢量为：速度矢量图中坐标位置与 该回波数据点的中间坐标位置相同的点的速度矢量。

这里结合实例对第二种方式进行说明。

将北京地区在12:00的天气雷达回波图像作为初始数据，预测北京地区在 13:00的天气雷达回波图像，且预设的时间步长为6分钟。

将北京地区在12:00的天气雷达回波图像(也就是第一时刻的天气雷达回 波图像)作为基准天气雷达回波图像。在预测目标时刻(也就是12:06)北京 地区的天气雷达回波图像的过程中：首先确定当前的基准天气雷达回波图像 中各回波数据点的坐标位置，之后利用各回波数据点的坐标位置和速度矢量 图确定各回波数据点的速度矢量，每个回波数据点的速度矢量为速度矢量图 中具有相同坐标位置的点的速度矢量。之后，根据当前的基准雷达回波图像 中各回波数据点的坐标位置以及各回波数据点的速度矢量，计算各回波数据 点在目标时刻的坐标位置，形成目标时刻的天气雷达回波图像。

之后，将北京地区在12:06的天气雷达回波图像作为新的基准天气雷达回 波图像。由于当前的基准天气雷达回波图像并不是第一时刻的天气雷达回波 图像，因此需要分别确定当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点的中 间坐标位置。之后，利用各回波数据点的中间坐标位置和速度矢量图确定各 回波数据点的速度矢量，其中一个回波数据点的速度矢量为：速度矢量图中 坐标位置与该回波数据点的中间坐标位置相同的点的速度矢量。之后，根据 当前的基准雷达回波图像中各回波数据点的坐标位置以及各回波数据点的速 度矢量，计算各回波数据点在目标时刻的坐标位置，形成目标时刻的天气雷 达回波图像。

以当前的基准天气雷达回波图像中回波数据点1为例：首先，确定回波 数据点1在当前的基准天气雷达回波图像(也就是12:06的天气雷达回波图像) 中的坐标位置，确定回波数据点1在第三时刻的天气雷达回波图像(也就是 12:00的天气雷达回波图像)中的坐标位置。之后，确定回波数据点1的两个 坐标位置的中间位置，该中间位置即为回波数据点1的中间坐标值。之后， 利用回波数据点1的中间坐标值和速度矢量图确定回波数据点1的速度矢量。

本发明上述公开了天气雷达回波图像的预测方法，相应的，本发明还公 开天气雷达回波图像的预测装置。下文关于预测装置的说明与上文关于预测 方法的说明可以相互参见。

参见图3，图3为本发明公开的一种天气雷达回波图像的预测装置的结构 示意图。该预测装置包括速度矢量图确定单元100、第一处理单元200、图像 预测单元300、判断单元400、第二处理单元500和第三处理单元600。

其中：

速度矢量图确定单元100，用于对第一区域在第一时间段内的多个天气雷 达回波图像进行分析，确定第一地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度 矢量图。其中，第一时间段为：从位于第一时刻之前的预定时刻到第一时刻 之间的时间段。

第一处理单元200，用于将第一时刻的天气雷达回波图像作为基准天气雷 达回波图像。

图像预测单元300，用于利用当前的基准天气雷达回波图像和速度矢量图 进行非线性外推，确定目标时刻的天气雷达回波图像。其中，目标时刻为： 当前的基准天气雷达回波图像对应的时刻延迟预设步长时间后的时刻。

判断单元400，用于判断当前的目标时刻是否为第二时刻，其中第二时刻 为位于第一时刻之后的时刻。

第二处理单元500，用于在当前的目标时刻为第二时刻的情况下，确定当 前的目标时刻的天气雷达回波图像为预测结果。

第三处理单元600，用于在当前的目标时刻不是第二时刻的情况下，确定 当前的目标时刻的天气雷达回波图像为新的基准天气雷达回波图像，触发图 像预测单元300执行利用当前的基准天气雷达回波图像和速度矢量图进行非 线性外推，确定目标时刻的天气雷达回波图像的步骤。

本发明公开的天气雷达回波图像的预测装置，在传统风暴跟踪的基础上， 基于被预测地区高空中各位置的气流的速度矢量对风暴的未来运动进行非线 性外推，预测过程更加符合风暴的运动规律，因此能够更加准确地预测天气 雷达回波图像，从而提高天气预测的准确性。尤其对于两小时以内的短时风 暴形态以及相应的降水量大小能够准确进行预测。

作为一种实施方式，速度矢量图确定单元1的结构如图4所示，包括比 较子单元101和数据处理子单元102。其中：

比较子单元101，用于比较多个天气雷达回波图像的区域梯度变化，确定 第一时刻的天气雷达回波图像中特定角点的速度矢量；

数据处理子单元102，用于基于特定角点的速度矢量，利用双线性插值法 确定第一时刻的天气雷达回波图像中全部回波数据点的速度矢量，形成第一 地区的天气雷达回波图像在第一时刻的速度矢量图。

另外，本发明图3所示的预测装置中，图像预测单元300利用当前的基 准天气雷达回波图像和速度矢量图进行非线性外推，确定目标时刻的天气雷 达回波图像，既可以采用前向非线性外推的方式，也可以采用后向非线性外 推的方式。

作为一种优选实施方式，图像预测单元300的结构如图5所示，包括速 度矢量确定子单元301和预测子单元302。其中：

速度矢量确定子单元301，用于基于速度矢量图确定当前的基准天气雷达 回波图像中各回波数据点的速度矢量；

预测子单元302，用于根据当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据点 的坐标位置以及各回波数据点的速度矢量，计算各回波数据点在目标时刻的 坐标位置，形成目标时刻的天气雷达回波图像。

实施中，速度矢量确定子单元301基于速度矢量图确定当前的基准天气 雷达回波图像中各回波数据点的速度矢量，可以采用多种方式，相应的速度 矢量确定子单元301具有多种结构。

第一种结构：

速度矢量确定子单元301包括第一速度矢量确定模块。

第一速度矢量确定模块用于确定当前的基准天气雷达回波图像中各回波 数据点的坐标位置，之后利用各回波数据点的坐标位置和速度矢量图确定各 回波数据点的速度矢量，其中，一个回波数据点的速度矢量为：速度矢量图 中坐标位置与回波数据点的坐标位置相同的点的速度矢量。

第二种结构：

速度矢量确定子单元301包括第二速度矢量确定模块和第三速度矢量确 定模块。

在当前的基准天气雷达回波图像为第一时刻的天气雷达回波图像的情况 下，第二速度矢量确定模块确定当前的基准天气雷达回波图像中各回波数据 点的坐标位置，之后利用各回波数据点的坐标位置和速度矢量图确定各回波 数据点的速度矢量。其中，一个回波数据点的速度矢量为：速度矢量图中坐 标位置与该回波数据点的坐标位置相同的点的速度矢量。

在当前的基准天气雷达回波图像不是第一时刻的天气雷达回波图像的情 况下，第三速度矢量确定模块分别确定当前的基准天气雷达回波图像中各回 波数据点的中间坐标位置，之后利用各回波数据点的中间坐标位置和速度矢 量图确定各回波数据点的速度矢量。其中，一个回波数据点的中间坐标位置 为：回波数据点的当前坐标位置与第三时刻的坐标位置的中间位置，第三时 刻位于当前的基准天气雷达回波图像所对应的时刻之前，且两者之间的时长 为预设步长时间。一个回波数据点的速度矢量为：速度矢量图中坐标位置与 该回波数据点的中间坐标位置相同的点的速度矢量。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语 仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求 或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术 语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而 使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且 还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或 者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……” 限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存 在另外的相同要素。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都 是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。 对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述 的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用 本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易 见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下， 在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例， 而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。