第３４卷第１期 雷达与对抗 Ｖｏ１．３４ Ｎｏ．１ ２０１４年３月 ＲＡＤＡＲ＆ＥＣＭ Ｍａｒ．２０１４ 基于ＳＣＩＴ算法的天气雷达回波风暴识别跟踪方法 汤玉杰，佘勇 （成都信息工程学院电子工程学院，成都６１０２２５） 摘要：基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警方法是最早出现的临近预报技术，其中对风 暴的准确识别是进行风暴体追踪和预警的前提。本文借鉴ＳＣＩＴ（Ｓｔｏｒｍ Ｃｅｌｌ Ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）算法对强风暴进行识别，根据“宁短勿长，特征相似”的原则匹配两时刻的风暴单体。 通过风暴在过去两时刻的质心位置进行线性外推从而预报下一时刻风暴的位置。结果显示可 以较好地识别强风暴并实现对识别出的风暴的大致跟踪。 关键词：ＳＣＩＴ；线性外推；临近预报 中图分类号：ＴＮ９５９．４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００９—０４０１（２０１４）０１—００１９—０３ Ｓｔｏｒｍ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｏｆ ｗｅａｔｈｅｒ ｒａｄａｒｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＣＩＴ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＴＡＮＧ Ｙｕ－ｊｉｅ，ＳＨＥ Ｙｏｎｇ （Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｃｈｅｎｇｄｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ ６１０２２５） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｅａｒｌｉｅｓｔ ｎｏｗｃａｓｔｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｒｅｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ａｓ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｔｏｒｍ ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ， ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｅａｒｌｙ－ｗａｒｎｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒａｄａｒ ｄａｔａ，ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅ ｓｔｏｒｍ ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ｉｓ ｔｈｅ ｐｒｅｍｉｓｅ ｏｆ ｓｔｏｒｍ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｅａｒｌｙ—ｗａｒｎｉｎｇ．Ｔｈｅ Ｓｔｏｒｍ Ｃｅｌｌ Ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ（ＳＣＩＴ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｓｔｒｏｎｇ ｓｔｏｒｍｓ，ａｎｄ ｓｔｏｒｍ ｃｅｌｌｓ ａｔ ｔｗｏ ａｄｊａｃｅｎｔ ｔｉｍｅ ａｒｅ ｍａｔｃｈｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ”ｂｅｔｔｅｒ ｓｈｏｒｔ ｔｈａｎ ｌｏｎｇ ａｎｄ ｓｉｍｉｌａｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ”．Ｔｈｅ ｌｉｎｅａｒ ｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｃｅｎｔｒｏｉｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｓｔ ｔｗｏ ｍｏｍｅｎｔｓ ｔｏ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｔｈｅ ｓｔｏｒｍ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｎｅｘｔ ｔｉｍｅ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｓｔｒｏｎｇ ｓｔｏｒｍｓ ｃａｎ ｂｅ ｂｅｔｔｅｒ ｉｄｅｎｔｉｉｆｅｄ ａｎｄ ｒｏｕｇｈｌｙ ｔｒａｃｋｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＣＩＴ；ｌｉｎｅａｒ ｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ；ｎｏｗｃａｓｔｉｎｇ ０ 引 言 置，Ｄｉｘ ｏｎ和Ｗｉｅｎｅｒ等人 又先后改进了这种方法； 肖艳姣等人 在风暴的自动识别、跟踪与预报中详细 对流云降水是一种局地性天气，在自然界降水中 介绍了ＷＳＲ ８８Ｄ中的风暴核识别方法；Ｊｏｈｎｓｏｎ等 占了很大的比例。同时，又由于它具有生消变化快、降 人 提出了一种用来识别、特征化、追踪以及预报三 水强度大等特征，容易导致山洪、冰雹、泥石流等自然 维风暴体的短期运动的改进ＷＳＲ．８８Ｄ算法（ＳＣＩＴ， 灾害。因此，人们越来越重视利用雷达系统对强对流 Ｓｔｏｒｍ Ｃｅｌｌ Ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）；张鹏等 在多 天气进行自动识别、跟踪和警戒。２Ｏ世纪７０年代以 普勒天气雷达单ＰＰＩ上设想使用风暴核识别算法中搜 来，国内外雷达气象学者在用雷达探测强对流天气领 索二维风暴分量的方法来探测强风暴；王芬等 用新 域做了大量的工作：Ｚｉｔｔｅｌ 提出了利用雷达反射率在 一代多普勒天气雷达复合体扫描资料及ＷＳＲ．８８Ｄ提 连续的三维区域大于给定的反射率阈值来识别风暴的 供的ＳＣＩＴ算法对２００７至２００８年发生在贵州黔西南 方法，并利用被识别的风暴在过去与现在的位置来估 地区的４Ｏ次天气过程个例进行验证分析。本文则利 计它的运动速度，以此速度来预报它在下一时刻的位 用ＣＡＰＰＩ资料对ＳＣＩＴ算法进行改进性的验证。 收稿日期：２０１３．１２—１０；修回日期：２０１４－０１－０２ 作者简介：汤玉杰（１９８８一），女，硕士研究生，研究方向：雷达信号与信息处理；佘勇（１９６８一），男，教授，研究方向：天气雷达信 号处理技术及其应用。 ～１９— 雷达与对抗 ２０１４年 第１期 计其个数，若个数大于该阈值，则终止本段搜索，本文 １ 风暴识别 设定为２。 １．３．２风暴段的搜索过程 １．１资料预处理 （１）沿径向对２４０个库点进行判断，若搜索到反 对风暴识别之前先对雷达数据资料进行处理，即 射率ｚ第一次大于 的点，则把这个点以后的连续 先对立体压缩原始数据进行解压，然后对其读取至相 满足Ｚ＞ 的且属于同一条径线的点归人到一个风 应的内存中。通过简单插值将雷达数据映射到笛卡尔 暴段中，直到遇到ｚ≤ 的点。若这个满足ｚ≤ 的 坐标下，则得到每个仰角层的原始雷达回波图。本文 点的ｚ值大于Ｄ ，则开始记下满足Ｄ ＜Ｚ≤７１ｚ的连 所处理的资料是针对ＣＡＰＰＩ资料，因此需要对ＰＰＩ资 续点数；如果满足Ｄ ＜Ｚ≤ 的连续点数小于Ⅳ，那 料作进一步的处理，再次利用插补技术将所有的仰角 么把这几个点也归人到这个风暴段中，并且这个风暴 层上的雷达图按照高度进行切割，至此完成了本文的 段的搜寻继续进行；若满足Ｄ ＜Ｚ≤ 的连续点数大 前期工作。 于或等于Ⅳ，则将终止这个风暴段的搜寻，开始下一个 １．２风暴定义 风暴段的搜寻。 本文将某个连续三维区域的体积Ｖ和雷达反射 （２）对于搜寻到的风暴段，若长度大于，Ｊ，则被视 率ｚ大于给定的体积阈值和反射率阈值（Ｔ ）（其中也 为有效风暴段。 可包含一定数量的比反射率阈值小不到５ ｄＢｚ的点） 同时，将有效风暴段的段起始点、段终止点、段所 定义为风暴单体。文中假设风暴由每个高度层的二维 在的径向标号、段所在的方位标号分别保存到数组中 风暴分量构成，而每个风暴分量又是由方位上连续的 以备后用，还应通过计算得出每个有效风暴段的反射 风暴段构成。反射率阈值的大小，根据不同的风暴类 率中心点。 型来给定，可分成以下几类 ： １．４风暴分量的搜索 超级单体风暴 风暴分量的算法为在同一ＣＡＰＰＩ中沿径向搜寻 ：４０—５０ ｄＢｚ 连续的有效风暴段。若能够同时满足以下３个条件 对流风暴 的风暴段则认为可以合并成一个风暴分量： ：３０—４０ ｄＢｚ （１）在同一个风暴分量中，相邻的风暴段的方位 中尺度对流复合体 间距为０．７。； ＝２５～３０ ｄＢｚ （２）在同一个风暴分量中，相邻的风暴段的首尾 雪带 距离至少重叠２．０ ｋｍ； ７１ｚ：１５—２０ ｄＢｚ （３）一个风暴分量至少包含３个风暴段且几何面 １．３风暴段的搜索 积应大于３０ ｋｍ 。 风暴段是指按径向排列的反射率因子大于或等于 同时，对识别出的有效风暴分量计算出以反射率 给定阈值的一组连续距离库，即该识别算法中的一维 因子为权重的风暴分量中心和面积以备后用。 搜索。 １．５三维风暴体的合成 １．３．１风暴段搜索的阈值 风暴的算法为搜寻不同高度层（不同ＣＡＰＰＩ）垂 本文中使用的主要阈值如下： 直相关的风暴分量。从第２个高度层开始每个高度层 （１）反射率因子阈值 ：根据风暴定义此处选取 的风暴分量都和它下面相邻的高度层的风暴分量进行 ４０ ｄＢｚ，大于该阈值的且满足一定条件的即为有效风 比较，可分成以下几个步骤： 暴段； （１）寻相邻仰角层的风暴分量的反射率权重中心 （２）风暴段长度阈值Ｌ：风暴段的长度必须大于 之间的水平距离（也称为搜寻半径 ）小于５ ｋｍ的风 该阈值，本文设定为４ ｋｍ； 暴分量为垂直相关的风暴分量。 （３）淘汰的反射率因子差阈值Ｄ ：若风暴段遇到 （２）步骤（１）后，如果没有垂直相关的风暴分量， 的库点阈值与反射率因子阈值之差大于淘汰反射率因 则把搜寻半径改为７．５ ｋｍ，继续搜寻。 子阈值时，则终止该风暴段的搜索，本文设定为５ ｄＢｚ； （３）步骤（２）后，如果还没有垂直相关的风暴分 （４）淘汰的反射率因子个数阈值Ⅳ：如果存在库 量，则把搜寻半径改为１０ ｋｍ，继续搜寻。 点反射率值在反射率阈值与淘汰反射率阈值之间，统 如果同时有几个风暴分量与其相邻仰角的一个风 一２０一 汤玉杰等 基于ＳＣＩＴ算法的天气雷达回波风暴识别跟踪方法 暴分量垂直相关，那么选择相邻高度层的风暴分量的 反射率权重中心之间的水平间距最小的一个。 多个风暴分量要合并成一个风暴必须满足以下条 别出了３个单体，其中被标记的为已存在的单体，至于 其余两个单体可能是上一时刻较大单体发生或者 ’ 件：同一个风暴中至少要有两个仰角相邻且垂直相关 的风暴分量，并且风暴的体积必须大于５０ ｋｍ 。 ／／ ＼ 一 对每一个风暴可先计算以反射率为权重的风暴中 心和体积，以备后用。 ｜ ｌ ｌ ／ － ｛ ． ２风暴跟踪与预报 ／ ／ 要想对相邻两时刻的风暴单体进行跟踪，首先要 对两时刻的单体进行匹配。本文借鉴ＴＩＴＡＮ算法中 最优匹配 ’ 方法，即依据“宁短勿长，形状相似”原 则，得到相应的匹配结果，进而通过计算匹配风暴对之 间的质心长度来确定下一时刻单体的偏移方向和大 小，依据该单体的偏移速度进一步求出下一时刻单体 的预测位置。前提是要假定风暴趋向于沿直线运动， 风暴的消失或者增长遵循线性规则，偏离上述行为则 是随机发生的。根据风暴单体在过去相邻时刻的反射 率权重中心位置和面积及移动矢量，利用线性外推方 法预报单体下一时刻的中心位置。 ３ 结果分析 本文根据上述算法，在Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋６．０平台上 利用天气雷达体扫资料完成对风暴的自动识别、追踪 和临近预报。图１为２０１２年４月４日成都市气象站 ｘ波段雷达１４时５２分体扫资料得到的１２０００ ｍ高度 上的原始雷达回波图，图２为利用ＳＣＩＴ识别后其单体 图。图３为２０１２年４月４ １３成都市气象站ｘ波段雷 达１５时１４分体扫资料得到的１２０００ ｍ高度上的原始 雷达回波图，图４为利用ＳＣＩＴ识别后其单体图。图５ 为２０１２年４月４日成都市气象站ｘ波段雷达１５时３４ 分体扫资料得到的１２０００ ｍ高度上的原始雷达回波 图，图６为利用ＳＣＩＴ识别后其单体图。图７为２０１２ 年４月４日成都市气象站ｘ波段雷达ｌ６时００分体扫 资料得到的１２０００ ｍ高度上的原始雷达回波图，图８ 为利用ＳＣＩＴ识别后其单体图，发现未识别出单体。前 ３组效果图的对比验证了基于ＳＣＩＴ强风暴识别方法 的可行性。 对识别出的单体图进行了简单的跟踪，１４时５２ 分识别出２个单体，但由于其中一个较小单体可能在 下一时刻发生了消亡，而较强回波块在１５时ｌ４分的 匹配单体如图４中十字叉表示的位置，１５时１４分识 图１ １４时５２分原始 雷达回波图 ／ ＿ 。 、＼ ｝ ｌ Ｊ － 二 ／一 … 图３ ｌ５时１４分原始 雷达回波图 一 、 ｜ ・ ｜ ’ ； ＼＼ 抖 ／ ¨∥ ¨ 图５ １５时３４分原始 雷达回波图 垂 ～ ’＼ ｝ 。 ．， ＼ ’＇ 受 图７ １６时００分原始 雷达回波图 —／ 图２ １４时５２分实际 单体图 ／≯ 一 ～＼ ， ～ 一 图４ １５时１４分单体 生成图 ／ ＼ ｝ ＼ ● 工 ＼ ｌ 图６ １５时３４分单体 生成图 ／ ＼、 誊 、＼ ／ ＼ 一 图８ １６时ｏ０分单体 生成图 （下转第５７页） 一２ｌ一 朱玮涛等 微波组件壳体激光焊接技术的研究 装倒置钎焊工艺方法［Ｊ］．电子工艺技术，２００７， ５ 结束语 微波Ｔ／Ｒ组件的轻、小、高可靠的要求，对组件的 壳体和气密性焊接工艺带了一定的挑战。壳体多采用 铝合金材质以达到质量轻、导热性能好的效果；采用激 ２８（４）：２１１－２１３． ［２］ 刘静，李丰．金属外壳封接中的可伐合金退火 ［Ｊ］．半导体光电，２００５，２６（２）：１２１・１２３． ［３］ 周涛，汤姆．鲍勃，马丁．奥德等．金锡焊料及 其在电子器件封装领域中的应用［Ｊ］．电子与 封装，２００５，５（８）：５—８． 光焊接技术可实现高可靠的气密性封装需求。在激光 焊接过程中，工艺参数是影响焊接质量的关键因素。 ［４］ 雷党刚．可伐合金外壳激光封焊的裂纹原因分 析［Ｊ］．电子工艺技术，２０１２，３１（１）：４５．４９． ［５］ 韩学斌，姜幼卿．微电子工业中脉冲激光焊接技 术及其应用［Ｊ］．焊接技术，２００２，３１（８）：３－５． ｒａ Ｍａｔｓｕｎａｗａ，Ｊｏｎｇ－Ｄｏ Ｋｉｍ．Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐｏ— ［６］ Ａｋｉｒｏｓｉｔｙ ａｎｄ ｈｏｔ ｃｒａｃｋｉｎｇ ｂｙ ｐｕｌｓｅ ｓｈａｐｉｎｇ ｉｎ ｌａｓｅｒ 另外，铝合金壳体材质因自身缺陷等对激光焊接质量 具有一定的影响。因此，在激光焊接时如何克服铝合 金材质的缺陷，调整适当的工艺参数是保证焊接质量 的关键。 参考文献： ｓｐｏｔ ｗｅｌｄｉｎｇ ｏｆ ａｌｕｍｉｎｕｍ ａｌｌｏｙｓ［ｃ］．ＩＩＷ Ｄｏ ｅ ＩＶ－６８１—９７． ｒ．Ｌ ｒ．Ｌ ｒ．Ｌ ｒ．Ｌ ［１］解启林，朱启政．ＭＣＭ组件盒体与盖板气密封 ＼９ 声 ≯ ｐ ≯ ｐ ２ ］Ｊ３ ］Ｊ４ ］Ｊ ５ １ｊ、 》 （上接第２１页） 新生风暴。在此，只对标记的风暴单体进行预报，通过 线性外推得到在１５时３４分单体质心的预测位置，如 Ｓｏｃ，ｅｄｓ，Ｒｅｐｒｉｎｔｓ ｏｆ １７ｔｈ ｃｏｎｆ ｏｎ Ｒａｄａｒ Ｍｅｔｅｏｒ， Ｂｏｓｔｏｎ：１９７６：５１４．５２１． Ｄｉｘｏｎ Ｍ，Ｇ Ｗｉｅｎｅｒ．ＴＩＴＡＮ：Ｔｈｕｎｄｅｒｓｔｏｒｍ ｉｄｅｎ— ｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｔｒａｃｋｉｎｇ，ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄ ｎｏｗｅａｓｔｉｎｇ－－Ａ 图２中十字叉所在位置，与图６中标号为１的单体的 实测位置最为接近，基本实现了单体１的跟踪与预报。 对于图４中两个新生单体在下一时刻相匹配的单体为 图６中编号２与３的两个单体，由于风暴单体生存周 期短，所以２６ ｒａｉｎ后３个单体发生了消亡，风暴周期 结束。 ｒａｄａｒ．ｂａｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ｛Ｊ ７．Ｊ．Ａｔｍｏｓ．Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌ，，１９９３（１０）：７８５—７９７． 肖艳姣，汤达章，李中华，蒋义芳．风暴的自动识 别、跟踪与预报［Ｊ］．南京气象学院学报，１９９８， ２１（２）：２２３－２２９． Ｊｏｈｎｓｏｎ Ｊ Ｔ，Ｍａｃ Ｋｅｅｎ Ｐ Ｌ，Ｗｉｔｔ Ａ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ ｓｔｏｒｍ ｃｅｌｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ：ａｎ ４ 结束语 在ＳＣＩＴ算法基础上适当作了些调整，对处理的数 据资料由ＰＰＩ转换到ＣＡＰＰＩ上，进而在垂直关联上也 稍作调整，并用实测体扫资料检验了风暴自动识别、跟 踪与短时预报方法的可行性，得到了不错的结果。但 是，由于在识别过程中引用到的许多阈值都是国外长 期研究总结的结果，并非是研究强对流风暴唯一的阈 ｅｎｈａｎｃｅｄ ＷＳＲ．８８Ｄ ａｌｇｏｒｉｔｎｍ Ｊ Ｊ Ｊ．Ｗｅａｔｈｅｒ ａｎｄ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ，１９９８（１３）：２６３－２７６． 张鹏，胡明宝，吴书君．多普勒天气雷达单ＰＰＩ 探测强风暴的方法［Ｊ］．理工大学学报， ２００３，４（３）：８３－８５． 王芬，李腹广，张辉．风暴单体识别与跟踪 值，所以在试验过程中针对本文的情况作了一下改动， 发现识别结果更好些。另外，可能由于较高层上单体 较少以及没有地物杂波等的影响，所以得到的跟踪效 （ＳＣＩＴ）算法评估［Ｊ］．气象，２０１０，３６（１２）： １２８—１３３． 王改利，刘黎平，阮征，等．基于雷达回波拼图资 果比较可观，但是对较低层进行验证时出现的跟踪结 果不太好，需要在以后工作中进行改进。 参考文献： 料的风暴识别、跟踪及临近预报技术［Ｊ］．高原 气象，２０１０，２９（６）：１５４６—１５５５． 徐春芳．多普勒天气雷达的风暴单体自动识别 算法及工程设计［Ｄ］．南京信息工程大学理学 硕士学位论文，２００６． ５７一 ［１］ Ｚｉｔｔｅｌ Ｗ Ｄ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ ｓｔｏｒｍ ｔ ｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｗａｒｎｉｎｇ／／Ａｍｅｒ．Ｍ ｅｔｅｏｒ． ～
