[发明专利]一种在风羽图上自动识别低空急流的方法及系统

权利要求书

1.一种在风羽图上自动识别低空急流的方法，其特征在于,该方法包括：

S1，根据当前时刻低空急流的风廓线和预设时间段内低空急流的历史风廓线，确定历史归一化风廓线；

S2，根据低空急流的历史数据和所述历史归一化风廓线，确定所述低空急流的特征参数范围；

S3，将所述历史归一化风廓线按时间排列，得到历史归一化的风速图，其中所述历史归一化的风速图是以时间为横坐标、高度为纵坐标、速度为竖坐标的图像；

S4,计算所述历史归一化的风速图中各点的特征量，同时根据所述低空急流的特征参数范围构造与所述特征量对应的成员函数，并根据所述特征量和与所述特征量对应的成员函数，确定低空急流点；

S5，将所述低空急流点进行过滤和聚类处理，得到多个低空急流区域；

S6，计算每个所述低空急流区域的特征量，同时根据所述低空急流的特征参数范围构造与所述特征量对应的成员函数，并根据所述特征量和与所述特征量对应的成员函数，确定最终的低空急流区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征参数范围包括：

低空急流带的下边界高度范围、低空急流带的上边界高度范围、低空急流带的最大风速范围、低空急流带的最大风速所在高度范围、低空急流带的风速升降段的梯度的模的范围和低空急流带的最大风速处的高斯曲率的范围。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述低空急流带的风速升降段的梯度的模的范围和所述低空急流带的最大风速处的高斯曲率的范围的过程为：

将所述历史归一化风廓线上低空急流带的风速升降段的梯度的模和急流带最大风速处的高斯曲率形成统计直方图；

对所述统计直方图进行分析，确定所述梯度的模的范围和所述高斯曲率的范围。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述S4中包括：

S41，计算所述历史归一化的风速图中各点的特征量，同时根据所述低空急流的特征参数范围构造与所述特征量对应的成员函数，再根据所述特征量和与所述特征量对应的成员函数确定所述特征量的成员项,最后根据所述特征量的成员项,得到与每个点对应的分数；

S42，判断每个点对应的分数是否大于第一预设门限th_s，若大于，则该点是所述低空急流点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S41中包括：

S411，计算所述历史归一化的风速图中每个点的梯度的模和高斯曲率；

S412，分别构造与所述梯度的模和所述高斯曲率对应的所述梯度的模的成员函数和所述高斯曲率的成员函数；

S413，根据所述梯度的模、所述高斯曲率、所述梯度的模的成员函数和所述高斯曲率的成员函数，确定每个点的梯度的模的成员项和高斯曲率的成员项；

S414，根据所述梯度的模的成员项和所述高斯曲率的成员项，得到与每个点对应的分数。

6.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述S5中聚类处理包括：

从左向右遍历所述历史归一化的风速图中的各列点，若后一列存在低空急流点且在高度上与前一列的低空急流点有所重叠，则二者合为一个低空急流区域；若不重叠则将前后两列分为两个不同的低空急流区域，其中前一列所在的低空急流区域终止、后一列开始新的低空急流区域。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S6中包括：

S61，根据每个所述低空急流区域的上边界高度均值、下边界高度均值、最大风速所在高度的均值、最大风速的均值的成员项，得到与每个区域对应的分数；

S62，判断每个区域对应的分数是否大于第二预设门限th_o，若大于，则该区域是所述最终的低空急流区域。