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基于改进DBSCAN聚类算法的雷暴单体三维结构识别技术介绍

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雷暴是一种严重威胁飞行安全的天气系统,利用地基多普勒天气雷达反射率因子数据和改进的DBSCAN聚类算法对雷暴单体的三维结构识别及特征量计算进行了研究,并在地基平台上对雷暴单体识别算法的有效性进行了验证分析.识别算法核心是将插值后的反射率因子三维网格数据作为输入量,采用多层反射率因子阈值基于改进的DBSCAN聚类方法识别所有等高面上的雷暴分量,并进行结构元素为3×3的腐蚀膨胀运算及雷暴分量特征核心提取,最后基于雷暴分量重叠面积进行垂直关联.结果表明:相对于SCIT算法,雷暴单体识别算法减少了雷暴分量识别的复杂性,可很好地识别任意形状的雷暴单体;使用多层阈值及特征核心提取技术可识别雷暴簇中的雷暴单体;利用腐蚀膨胀技术可解决雷暴单体虚假合并现象.算法可应用于民航机场雷暴的识别和预警.
INTRODUCTION OF 3D STRUCTURE DETECTION TECHNOLOGY OF THUNDERSTORM CELL BASED ON IMPROVED DBSCAN CLUSTERING ALGORITHM

闫文辉、黄兴友、赵钰锦、杨涛、倪洪波

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中国飞行试验研究院气象台,陕西 西安 710089

南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044

大气探测 雷暴单体 DBSCAN聚类算法 多普勒天气雷达 数学形态学

国家重点研发计划项目

2018YFC1506102

2020

10.16032/j.issn.1004-4965.2020.050

热带气象学报
中国气象局广州热带海洋气象研究所

热带气象学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.768
ISSN：1004-4965
年,卷(期)：2020.36(4)
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