[发明专利]一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法

权利要求书

1.一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

对输入的双偏振多普勒天气雷达PPI体扫数据进行插值处理，以获取多个高度的CAPPI数据；

分别对所述多个高度的CAPPI数据内的零度层亮带进行识别；

分别对多高度CAPPI数据中的非零度层亮带区域进行降水云分类，将其分为层状云和对流云两大类；

将零度层亮带置为层状云，并将多高度的降水云识别结果进行融合，得到降水云分布图；

对降水云分布图中的层状云和对流云区域，分别进行降水量估计，得到完整的降水量分布图。

2.根据权利要求1所述的一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法，其特征在于，所述插值处理采用VHI法插值。

3.根据权利要求1所述的一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法，其特征在于，某一高度的CAPPI数据包括该高度的水平射率因子Z_H、差分反射率因子Z_DR、差分传播相移常数K_DP以及零滞后相关系数ρ_HV(0)。

4.根据权利要求1所述的一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法，其特征在于，所述对所述多个高度的CAPPI数据内的零度层亮带进行识别采用模糊逻辑法。

5.根据权利要求1所述的一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法，其特征在于，所述对多高度CAPPI数据中的非零度层亮带区域进行降水云分类采用基于CNN的降水云识别法。

6.根据权利要求1所述的一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法，其特征在于，所述对对流云区域进行降水量估计，具体为：

式中，Z_H为水平反射率因子，Z_DR为差分反射率因子，K_DP表示差分传播相移常数。

7.根据权利要求1所述的一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法，其特征在于，所述对层状云区域进行降水量估计，具体为：

式中，Z_H为水平反射率因子，Z_DR为差分反射率因子，R为降水强度。