[发明专利]一种云雷达与卫星探测数据融合方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于气象探测技术领域，具体涉及一种云雷达与卫星探测数据融合方法及系统。

背景技术

从气象卫星云图上可以得到云分布情况、云量、云状，而没有给出云垂直结构分布。从红外云图可以反演出云顶高度信息，由于云顶高度信息是利用红外辐射与温度相关反演得到，同时红外辐射强度还与云体结构(疏密)等因素有关，因此反演云顶高度误差较大。从信息的完整性来说，气象卫星云图不能满足气象对云高度信息的需求，特别是数值预报对云高十分敏感，直接影响预报的准确性。

地基毫米波测云仪能够完整探测到云的垂直结构，可以给出云底高度、云顶高度和云的垂直结构(反射率因子的垂直变化)。但地基毫米波测云仪布设密度决定了毫米波测云仪对云的水平分布描述远不如卫星。由于卫星云图能完整描述云的水平分布，地基毫米波测云仪可以完整探测到云的垂直信息，两者结合将可以给出云的整体描述，但两者如何结合实现对云进行描述，需要进行研究。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于解决上述的技术问题而提供一种云雷达与卫星探测数据融合方法及系统，其可以实时输出卫星云图覆盖区域内每个亮温值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子，从而得到卫星云图覆盖区域内的云顶高度、云底高度和平均反射率因子水平分布图，为天气预报分析、数值预报和大气科学研究提供新的云信息。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种云雷达与卫星探测数据融合方法，包括以下步骤：

建立卫星探测的亮温与毫米波云雷达探测的云顶高度、云底高度和平均反射率因子的神经网络；

获取与毫米波云雷达上空对应的卫星亮温数据输入所述神经网络，通过所述神经网络处理并输出卫星云图覆盖区域内每个亮温值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子；

根据所述每个亮温值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子得到卫星云图覆盖区域内的云顶高度、云底高度和平均反射率因子水平分布图。

所述建立卫星探测的亮温与毫米波云雷达探测的云顶高度、云底高度和平均反射率因子的神经网络是通过将预处理完成的卫星亮温样本数据作为输入，毫米波云雷达探测数据作为输出，对已初始化的神经网络进行训练而得到的。

所述神经网络采用三层前馈BP神经网络算法模型。

所述卫星云图覆盖区域是指以所述云雷达为中心、一定公里为半径的区域。

所述一定公里为50公里。

本发明的目的还在于提供一种云雷达与卫星探测数据融合系统，包括：

毫米波云雷达，用于探测云顶高度、云底高度和平均反射率因子数据输入数据处理器进行处理；

所述数据处理器，与所述毫米波云雷达，用于获取所述毫米波云雷达所述探测的云顶高度、云底高度和平均反射率因子，以及获取与毫米波云雷达上空对应的卫星云图亮温数据，通过训练好的卫星亮温与毫米波云雷达探测的云顶高度、云底高度和平均反射率因子的神经网络进行处理，输出卫星云图覆盖区域内每个亮温值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子，根据所述每个亮温值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子得到卫星云图覆盖区域内的云顶高度、云底高度和平均反射率因子水平分布图。

本发明方法通过获取所述毫米波云雷达所述探测的云顶高度、云底高度和平均反射率因子，以及获取与毫米波云雷达上空对应的卫星云图亮温数据，通过训练好的卫星亮温与毫米波云雷达探测的云顶高度、云底高度和平均反射率因子的神经网络进行处理，实现了实时输出卫星云图覆盖区域内每个亮温值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子，从而根据所述每个亮温值对应的云顶高度、云底高度、平均反射率因子得到卫星云图覆盖区域内的云顶高度、云底高度和平均反射率因子水平分布图，为天气预报分析、数值预报和大气科学研究提供新的云信息。

附图说明

图1为本发明实施例提供的云雷达与卫星探测数据融合方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的BP神经网络算法模型的示意图；

图3为本发明实施例提供的云雷达与卫星探测数据融合系统的原理图。

具体实施方式

下面，结合实例对本发明的实质性特点和优势作进一步的说明，但本发明并不局限于所列的实施例。

参见图1所示，一种云雷达与卫星探测数据融合方法，包括以下步骤：

建立卫星探测的亮温与毫米波云雷达探测的云顶高度CTH、云底高度CBH和平均反射率因子Z的神经网络；