红外云图

摘要： 利用高空、地面等常规气象资料和多普勒雷达等气象观测资料,对2021年9月9日发生在吉林省辽源市的一次风雹天气进行诊断分析。结果表明:高空冷涡背景下,位于离冷涡中心较远的东南部为不稳定区,易发生强对流天气。冷锋为强对流天气的发展提供了初始扰动;地面中尺度辐合的移动发展触发了中低层的不稳定能量释放,是这次强对流过程的触发机制;稍弱的水汽条件更利于雷暴大风和冰雹的产生;反射率因子上表现为“弓形”回波,随着冷空气的补充,激发新生单体不断向东推进;0°C层(3.2 km)和-20°C层(6.3 km)高度适宜吉林省中部地区冰雹天气的产生。

摘要： 基于2012—2018年风云系列卫星云图资料(红外图像、水汽图像、TBB图像),区域自动站小时降雨资料,高空、地面常规观测资料,统计分析阿克苏地区短时强降雨的时空变化和卫星云图特征。结果表明:(1)短时强降雨主要出现于6—8月的16—20时,空间分布为北部山区最多、浅山区次之、平原及南部沙漠地区最少,降雨强度多为10.0~19.9 mm/h,小时最大降雨量出现在乌什北部山区;(2)区域性短时强降雨卫星云图环流分型为西南气流型和西北气流型;(3)主要影响云系为低槽锋面云系、雷暴云团(以此为主);(4)雷暴云团主要生成方式为低涡外围分裂以及多雷暴云单体,主要生成于拜城县北部山区、温宿县北部山区,生成时段集中在13—16时,形状大多呈团状,主要路径为自西向东,强降雨往往发生于云团发展的中后期;(5)水汽边界主要有斜压叶急流边界、底涌边界对应于西南气流和西北气流型;(6)强降雨多出现在TBB边缘密集带及TBB中心最低温度区域。

摘要： 利用常规观测、地面自动气象站、FY-2E卫星红外云图以及多普勒天气雷达资料等,对登陆珠江三角洲沿海的1713号台风“天鸽”和1822号台风“山竹”的大风过程进行对比及成因分析。结果表明:台风本身的强度、结构及其变化对台风的影响范围、出现时间和持续时间有密切关系;地面气压场的分布对台风大风的出现时间起到了重要作用,且气压梯度加大有助于增加大风影响范围和影响时间;“喇叭口”地形的狭管效应对风速有加强作用。卫星云图对预测台风大风的影响时间和影响范围有一定参考作用;当台风中心进入雷达的监测范围时,雷达产品可以有效估测风速大小、影响时间和影响范围。

摘要： 利用常规观测、地面自动气象站、FY-2E卫星红外云图以及多普勒天气雷达资料等,对登陆珠江三角洲沿海的1713号台风“天鸽”和1822号台风“山竹”的大风过程进行对比及成因分析.结果 表明:台风本身的强度、结构及其变化对台风的影响范围、出现时间和持续时间有密切关系;地面气压场的分布对台风大风的出现时间起到了重要作用,且气压梯度加大有助于增加大风影响范围和影响时间;“喇叭口”地形的狭管效应对风速有加强作用.卫星云图对预测台风大风的影响时间和影响范围有一定参考作用;当台风中心进入雷达的监测范围时,雷达产品可以有效估测风速大小、影响时间和影响范围.

摘要： 为了提高云团的观测准确率,提出了利用红外云图夜间能够成像的特点,研究云图中灰度值与云团高度值存在的关系,利用该对应关系构建出云图的三维模型,计算各像素点的顶点法向量,对模型中各个像素点进行着色,最终设计并实现三维云图仿真系统.该系统能够有效解决云图的三维显示问题,极大地提高了云图的真实感,具有很强的实际意义.

摘要： 本文通过对海东地区2018年4月19日下午发生的一次春雷暴天气过程进行分析,综合分析了造成该过程的有利环流形势、与能量场的配置关系、温湿因素以及对流性降水发生、发展、消亡的演变特征,揭示出本次早春雷暴天气形成、演变的特征,以期为今后类似天气预警预报提供参考.

摘要： 红外云图具有分辨率较低、图幅大和纹理丰富等特点.针对相关研究目前在算法效率优化和局部细节分析方面仍有不足,提出了一种混合超分辨率重建算法.该方法结合双三次插值重建方法和基于稀疏表达的重建方法在不同类型图像区域中的各自优势,利用方差将滑动窗口中的图像块区分为平坦和边缘两种类型;采用双三次插值方法重建平坦型图像块,采用基于稀疏表达的方法重建边缘型图像块.利用目视、峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)以及残差图评估了算法效果.实验结果表明,本文方法在PSNR指标上比插值法平均提高了1dB,比稀疏法也略有提升;经局部观察发现,改进重建结果中平坦区域噪声减少;该方法的重建耗时明显减少.

摘要： 应用常规天气图和喀什CINRAD/CC多普勒天气雷达回波资料对2017年克州境内典型区域性强降水分析.得出本次降水是以区域混合型降水为主,伴随有局地强对流降水天气过程.反射率因子很好反映出影响降水涡旋云系及外围云系上中小尺度天气系统发生、发展、消亡过程.径向速度反映出涡旋云系上更小尺度系统存在,垂直风廓线较好反映各层气流和风向风速变化.利用实时卫星云图及雷达资料,不仅可观测大范围云系分布,而且可观测中小尺度对流云团发生、发展和消散演变全过程.卫星云图云顶亮温变化与强降水有很好对应,雷达产品有助分析强降水落区,特别是速度图中逆风区相对于较强降水有1～2h提前量.

摘要： 利用Micaps常规观测资料、NCEP的1.×1.逐6h再分析资料和FY2E云图资料,运用天气学原理等方法,对2016年7月28日改则发生的强降水过程的天气系统演变、水汽、热力和动力条件等进行分析.结果表明,巴尔克什湖附近的低压槽底部冷空气下渗到改则地区形成弱的高原槽是此次强降水产生的影响系统;此次降水时间短,雨量大;包括涡度、散度、垂直速度和水汽通量散度在内的物理量在强降水发生后才出现有利条件.对流云团B靠近测站时,降水已经开始,云团还在改则上空维持其强度时,强降水已经结束;改则站的降水发生时并不是云顶亮温最低时,更像是由于产生了降水而造成的TBB下降.%Using the Micaps conventional observation data,NCEP 1 ° × 1 °by 6 h reanalysis data and FY2E cloud data,the weather system evolution,water vapor,heat and power conditions and other aspects of the heavy rainfall process on July 28,2016 were analyzed by the method of weather science and other methods.The results showed that the cold air of the bottom of the low pressure trough near the Barr Kashmir Lake infiltration into Gerze region to form a weak plateau trough,which was the impact system of heavy rainfall.The time of this precipitation was short,the precipitation was large.The physical quantities(including vorticity,divergence,vertical velocity and water vapor flux divergence) occurred favorable conditions after heavy rainfall occurring.The precipitation had begun when convective clouds B near the station,the cloud was still over the maintaining its strength over Gerze,the heavy rainfall had ended.When the precipitation occurs in Gerze station,it was not the lowest of cloud top brightness temperature,and the decreasing of TBB was more due to the precipitation.

摘要： 利用天气形势及各种物理量值、卫星云图资料,分析了2017年4月17日傍晚发生在本溪的一次冰雹天气过程成因.结果表明,东北冷涡和高空槽是这次过程的主要影响系统;高层冷平流、低层暖平流,增强了大气层结的不稳定性;高、低空及地面系统配合较好,为此次冰雹发生提供了有利气象条件,此次降雹区域K指数及各物理量要素配合都符合降雹标准.冰雹发生前期0°C层高度和-20°C层高度有利于冰雹生长;强对流天气发生区域与云顶亮温低值区对应.

摘要： 针对AWX格式红外云图数据特点,依据红外云图三维仿真原理,通过构建DEM模型和应用OpenGL技术,提出了适合云图自身特点真实感表现的颜色及透明度获取方法,实现了对AWX格式红外云图三维仿真显示,并给出了具体的实现方法及流程.通过应用验证,该方法对AWX格式红外云图三维仿真显示速度快,更好的反映了云团的空间分布特征,增强了云图的显示效果.

摘要： 首先利用大气辐射传输模式MODTRAN 4.0模拟计算了热带大气条件下大气水汽和气溶胶对卫星亮温度的敏感性,分析了热带晴空区导风示踪物和风矢定高方法的优略性,然后在红外云图上反演了“海葵”台风周围洋面晴空区风矢,并利用NCEP再分析资料对导出的晴空区风矢进行了统计检验和误差分析,最后利用三维中尺度同化模式WRF-3DVAR,把导出的晴空区风矢同化到模式初始场中进行了敏感性试验.结果表明:在示踪物选取方面,热带大气条件下的晴空洋面上水汽由于比气溶胶更容易引起亮温变化,所以更适合作为晴空区导风示踪物;在风矢定高方面,利用实际大气廓线对风矢进行高度指定,比利用标准热带大气廓线进行高度指定更准确,统计结果表明台风 “海葵”周围晴空风矢的高度范围在650～850hPa之间;在台风路径模拟方面,将晴空区卫星导风资料同化到模式初始场中,能够在一定程度上改进台风路径的预报精度.因此,静止卫星红外云图上反演出的晴空区风矢能够改善台风周围晴空区风场数据难以获取的现状,对台风路径的预报具有重要意义.

摘要： 静止卫星红外云图在热带气旋强度预报中一直发挥着很重要的作用.一般认为,红外云图上的对流爆发现象往往预示着热带气旋会迅速加强,近年则有很多研究关注对流热塔在热带气旋迅速加强过程中的作用.涡旋自组织理论的研究进展表明,大气是包含多尺度相互作用的复杂系统,热带气旋的强度演变与这个复杂系统的各个子系统的状态及相互配置密切相关.本研究应用巧年的资料，对红外云图上可识别的中尺度强对流系统的状态及其演变特征进行了分析，包括数量、尺度、距离、强度等。结果表明，与缓慢加强热带气旋比较，迅速加强热带气旋的核区存在更为活跃的中尺度对流，具体体现在相对尺度大、强度强、离热带气旋中心的距离近。过多或过少的中尺度强对流系统活动均不利于热带气旋的迅速加强。这些特征在迅速加强过程的前12-24h均有清楚的表现，可以供热带气旋迅速加强过程的预报参考。

摘要： 利用2009年日本MTSAT卫星云顶红外辐射亮温(TBB)资料和ECMWF细网格10m风场资料,建立了台风范围内的MTSAT卫星TBB与ECMWF细网格资料10m风场分析场的统计关系,再根据台风实时强度监测信息按经典台风风速径向分布廓线对反演的风场进行订正.由此建立了一套红外云图反演台风大风的实用业务方法.

摘要： 该文利用云迹风产品及红外云图,以重庆市沙坪坝为中心,对其周边27600km2范围内的红外云图特征进行了外推预报,通过对重庆地区2009年4月15日的强对流天气和2008年7月1日系统性暴雨2个个例分析表明,利用云迹风外推预报,能较好的反映云团1～2h内的运动特征,能基本反映出云团的移动方向和位置.对于系统性较强,稳定发展阶段的云团预报效果更好,而对于中小尺度的强对流天气,其时间尺度小,空间变化快,对其预报误差相对较大;但对云团的发展消亡等特征预报效果较差.随着外推时间的增长,预报误差加大.

摘要： 文章分析了2007年7月28-31日，副热带高压西侧一次持续大暴雨的红外云图发生、发展与副热带高压位置的对应关系，得到华北地区副热带高压西侧的对流云团生成、发展区域距588位势什米线约2-5个纬距，暴雨区的走向与588位势什米线基本平行，副高加强西进时比减弱东撤时造成的暴雨范围和强度更大的结论。文章对常规天气图和物理量的分析表明，副高西侧的持续大暴雨同样具备冷空气、充足的水汽条件、动力条件和能量条件的普遍性。

摘要： 利用逐时FY-2静止气象卫星红外云图和区域中尺度地面自动监测网加密降水资料，通过对云图进行参数化处理，采用动态相关方法分析长波红外分裂窗双谱组合、长波红外水汽双谱组合、亮温面积等各类卫星云参数与不同级别降水强度的关系，寻找当时与降水强度的最佳相关云参数化因子建立短时降水动态估测模型，并利用实时最新降水估测模型对未来3小时降水进行估测预报应用。实际应用结果的降水分布与实际降水分布比较接近，短时强降水中心估测与实况基本吻合，但在高山地形条件下降水估测值略偏小。

摘要： 文中利用多通道FY-2C/D卫星资料，通过把灰度云图变换为增强显示的分色云图，使云图参数的定量提取更容易。根据弱干冷空气活动在水汽图、红外云图和可见光云图的表现特征，综合使用多通道云图、动态云图，卫星资料与其它观测资料结合使用等多种方法检测弱干冷空气。以实例分析方法讨论了华南夏季弱干冷空气在卫星云图的形态特征和常见类型，以及利用这些形态特征检测弱干冷空气的方法。研究表明，利用卫星资料检测弱干冷空气的方法灵敏有效，可以弥补常规观测资料经常漏测弱干冷空气的缺陷，为提高暴雨预报水平提供更充足的信息量。

摘要： 本文利用常规天气图及卫星、雷达资料，结合闪电定位仪资料，对2009 年6 月份发生在我市的强对流天气进行了对比分析，结果表明：三次强对流天气均产生在东北冷涡稳定维持的大环流背景之下， 500hPa 为冷槽，700hPa 有冷空气堆积，850hPa 为暖中心控制或有暖平流，地面温度较高，上冷下暖形成不稳定层结；200hPa 有急流，850hPa 有风切变，地面有风辐合，为强对流发展提供动力条件。抬升指数、阵风锋、地面风辐合区对这几次强对流过程有较好的指示意义。

摘要： 本文利用常规天气图及卫星、雷达资料，结合闪电定位仪资料，对2009 年6 月份发生在我市的强对流天气进行了对比分析，结果表明：三次强对流天气均产生在东北冷涡稳定维持的大环流背景之下， 500hPa 为冷槽，700hPa 有冷空气堆积，850hPa 为暖中心控制或有暖平流，地面温度较高，上冷下暖形成不稳定层结；200hPa 有急流，850hPa 有风切变，地面有风辐合，为强对流发展提供动力条件。抬升指数、阵风锋、地面风辐合区对这几次强对流过程有较好的指示意义。

摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法，包括下列步骤：数据采集；数据分割；数据标注：通过特征图回归代替坐标回归；统一尺度大小；定位构建：采用深度学习相关技术搭建台风中心定位模型，输入训练数据，调整模型参数，完成模型的搭建过程；模型保存；评价指标：通过使用平均位置误差MLE来评估模型的性能。本发明通过提出了一个新的损失函数用于台风中心定位任务，在训练过程中通过抑制非眼睛台风样本的丢失，并且本发明通过将训练集标签输入搭建好的深度学习神经网络模型中进行模型的训练，提高了模型定位准确率。本发明用于台风中心的定位。

摘要： 本发明公开了一种环境污染云图分析绘制系统以及污染云图绘制方法，分析绘制系统包括：处理器以及均与处理器信号连接的标识烟无人机和观察相机，所述观察相机能够搭载在观察车和无人机上；观察车上设置有通讯装置、相机和定位装置；观察无人机上设置有通讯装置、相机和定位装置；标识烟无人机上设置有通讯装置、拉烟器和定位装置。通过选取污染源位置附近的参照位置，并且确定参照位置的气象条件与污染源位置的气象条件相对一致。采用标识烟的方式模拟污染物在空气中污染源刚刚扩散出去的污染物的扩散范围，形成可视的污染物在一定气象条件下在空气中扩散的模拟状况，并通过观察相机从不同角度拍照，还原再现污染物扩散的立体云图。

摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法，包括下列步骤：数据采集；数据分割；数据标注：通过特征图回归代替坐标回归；统一尺度大小；定位构建：采用深度学习相关技术搭建台风中心定位模型，输入训练数据，调整模型参数，完成模型的搭建过程；模型保存；评价指标：通过使用平均位置误差MLE来评估模型的性能。本发明通过提出了一个新的损失函数用于台风中心定位任务，在训练过程中通过抑制非眼睛台风样本的丢失，并且本发明通过将训练集标签输入搭建好的深度学习神经网络模型中进行模型的训练，提高了模型定位准确率。本发明用于台风中心的定位。

摘要： 本发明提供一种基于红外光的可见光云图转换方法、系统及其终端，其能够全天24小时、全球任意地点都能实现红外光向可见光的转化，转化速度快并且分辨率更高，该方法包括：数据采集：对土地利用数据、卫星红外光数据、大气环境数据的实时数据和历史数据进行采集并转化，对卫星可见光的历史数据进行采集并进行重采样转化，转化后的所述卫星可见光数据的分辨率为500米；模型训练：将历史数据导入梯度提升模型，梯度提升模型经过重建得到反演可见光云图模型；反演：将采集的实时数据和重建模型的输出结果导入到反演可见光云图模型，反演得到可见光云图。

摘要： 本发明公开一种地基云图识别模型训练方法及地基云图识别方法，地基云图识别模型训练方法包括：建立包括多种云类别的地基云图样本库；搭建卷积神经网络AlexNet；利用ImageNet图像样本库对AlexNet网络进行预训练；从地基云图样本库中选择训练集样本，对预训练的地基云图识别模型进行倒推分层微调，保存倒推分层微调过程中对应不同微调阶段的多个优化后地基云图识别模型；从地基云图样本库中选择验证集样本，对所述多个优化后地基云图识别模型进行准确率验证，将其中准确率最高的作为最终地基云图识别模型。利用本发明的地基云图识别模型能够对多种地基云图进行智能化识别，提高云识别的范围和识别精度。

摘要： 本发明公开了一种红外云图气旋分析方法，包括(1)基于卷积神经网络的SSD框架构建气旋系统检测网络，采用该网络从云图数据集中的每张云图中自动识别和定位气旋；(2)采用OTSU阈值分割算法对所述气旋进行阈值分割，并对所述阈值分割结果进行面积滤波，得到所述气旋的初始轮廓；(3)以所述气旋的初始轮廓作为输入，采用Chan‑Vese模型得到所述气旋的气旋边界；(4)利用所述SURF算法提取所述气旋边界的气旋特征点；(5)采用FLANN匹配器通过欧氏距离计算相邻时刻气旋各个特征点的匹配率，从而实现气旋的追踪。本发明借鉴MobileNet网络，结合SSD检测框架构建气旋检测网络对云图进行识别，识别准确率高，并且更简单。

摘要： 本发明提供一种基于静止卫星红外云图的中尺度对流系统识别和追踪方法，其特征在于，包括下列步骤：1)在静止卫星云图上标识中尺度对流系统边界；2)对闭合边界包围的区域进行填充并编号；3)重复步骤1)和2)，直至所有中尺度对流系统都标识完毕；4)分别计算每个经过编号的中尺度对流系统的云团属性；5)利用连续两帧云图，确定待追踪中尺度对流系统在下一时刻的候选云团；6)计算待追踪中尺度对流系统与候选云团间的空间相关系数；7)通过空间相关系数的比较完成中尺度对流系统的追踪。本发明可自动完成中尺度对流系统的识别和追踪过程，显著提高计算效率和准确率。

摘要： 一种基于可见光和红外云图的云分类方法，包括步骤：S1、利用全天空同时刻的可见光云图和红外云图，制作数据集；S2、对数据集进行预处理，并均划分为训练集和测试集；S3、确定用于可见光和红外云分类的网络CloudClassNet；S4、基于深度学习技术，搭建用于云图分类的网络CloudClassNet，对步骤S2中的两个训练集进行训练，多次调整网络CloudClassNet的训练参数，得到最优的可见光云图分类模型A和红外云图分类模型B；S5、将步骤S2中的两个测试集对应输入到两个分类模型中，分别得到可见光模型softmax层输出结果和红外模型softmax层输出结果；S6、两个对应的输出结果经过加权运算，得到测试样本的分类标签。本方案利用同时刻天空可见光云图和红外云图，结合深度学习技术，实现云状的精准识别。

摘要： 本发明公开了一种红外云图气旋分析方法，包括(1)基于卷积神经网络的SSD框架构建气旋系统检测网络，采用该网络从云图数据集中的每张云图中自动识别和定位气旋；(2)采用OTSU阈值分割算法对所述气旋进行阈值分割，并对所述阈值分割结果进行面积滤波，得到所述气旋的初始轮廓；(3)以所述气旋的初始轮廓作为输入，采用Chan‑Vese模型得到所述气旋的气旋边界；(4)利用所述SURF算法提取所述气旋边界的气旋特征点；(5)采用FLANN匹配器通过欧氏距离计算相邻时刻气旋各个特征点的匹配率，从而实现气旋的追踪。本发明借鉴MobileNet网络，结合SSD检测框架构建气旋检测网络对云图进行识别，识别准确率高，并且更简单。

摘要： 本发明提供一种基于静止卫星红外云图的中尺度对流系统识别和追踪方法，其特征在于，包括下列步骤：1)在静止卫星云图上标识中尺度对流系统边界；2)对闭合边界包围的区域进行填充并编号；3)重复步骤1)和2)，直至所有中尺度对流系统都标识完毕；4)分别计算每个经过编号的中尺度对流系统的云团属性；5)利用连续两帧云图，确定待追踪中尺度对流系统在下一时刻的候选云团；6)计算待追踪中尺度对流系统与候选云团间的空间相关系数；7)通过空间相关系数的比较完成中尺度对流系统的追踪。本发明可自动完成中尺度对流系统的识别和追踪过程，显著提高计算效率和准确率。