基于二维粒子谱仪的固态降水粒子自动分类研究—雪花和霰

• 作者: 冯启祯 姚振东 孙跃 杨慧玲 林慧玲 肖辉 饶晨
• 来源期刊: 成都信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 固态降水粒子 2DVD 粒子自动分类
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学与技术
• 页码范围: 382-391
• 页数: 10页
• 分类号: TP731
• 语种: 中文
• DOI: 10.16836/j.cnki.jcuit.2020.04.004

摘要

固态降水粒子进行准确而细致的分类对许多大气过程及天气雷达的应用是十分重要的.使用二维光学粒子谱仪(2DVD)对单个降水粒子进行测量,并基于测得的粒子微物理参数及特性提供降水过程中一分钟单位时间间隔内主要降水粒子类型的估测,对固态降水粒子进行自动分类.为实现自动分类任务,考虑将该工作与常用的机器学习分类算法相结合,应用朴素贝叶斯,支撑向量机(SVM),决策树三种监督学习算法对单位时间间隔内的粒子分类.文中将降水粒子归类为雪花和霰两种主要类型,并结合人工检测进行结果验证,最终利用独立的数据集进一步验证,证明分类算法的准确性.