红外云图上中尺度对流系统的自动识别

• 作者: 束宇 潘益农
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 中尺度对流系统 普查 自动识别 轮廓特征量 系统查找法
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 中尺度灾害性天气研究专栏
• 页码范围: 337-348
• 分类号: P407.8
• 字数: 9238字
• 语种: 中文

摘要

中尺度对流系统(MCS)是夏季造成暴雨等灾害性天气的重要天气系统.高时空分辨率的静止卫星红外云图是监测MCS的主要手段之一.在以往的研究中,对MCS的普查是通过对打印出的增强显示的红外云图进行人工对比的方法.本文提出了一种计算机自动识别方法来普查MCS.和已有的人工普查方法相比,新方法具有快速、准确、可移植性强的优点,这就为准确的研究MCS的冷云盖面积、长轴长度、形状、地理分布、生命史日变化等的统计特征提供了机会,给MCS的气候学特征和区域特征的研究提供了机会.新方法适用于GMS、风云GOES等不同格式的静止卫星资料,在具体应用时只需将数据处理这一块的程序加以修改.本文中以GMS-5原始数值资料为例介绍新方法的原理.首先通过轮廓编码的方法来查找和计算某一时次云图上的MCS轮廓,再通过系统查找法来追踪系统,最后判断该系统是否满足MCS的标准.以1999年GMS-5资料为例进行的抽样普查表明,新方法可以较为准确和快速的普查到MCS,a尺度系统的误差率为每个系统0.191处,β尺度系统的误差率为每个系统0.101处,新方法为MCS的普查提供了一个新的快速可行之路,但新方法中也存在一些问题,需要在进一步的研究中加以完善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘益农	南京大学大气科学学院中尺度灾害性天气教育部重点实验室	23	323	11.0	17.0
2	束宇	南京大学大气科学学院中尺度灾害性天气教育部重点实验室	2	31	2.0	2.0