[发明专利]一种运用K临近算法进行降水类型分类的方法

说明书

本发明涉及气象与水文领域，降水类型的分类，具体为一种运用K临近算法进行降水类型分类的方法，包括如下步骤，1）选取训练数据集，2）选取验证样本，3）计算验证样本与训练数据集中每个训练样本的距离；4）选取K值，训练数据集中与验证样本距离最近的K个样本的分类类型及为验证样本的分类类型；5）选取不同的K值计算对比，并确定后最佳K值。6）选取实时样本，利用确定的最佳K值进行计算对比，确定实时样本的分类类型。本发明基于k邻近算法，使用地基雷达资料和热带降水测量卫星TRMM卫星降水类型产品资料对降水类型进行分类，在现有的业务平台上，实现对降水类型的快速准确划分，改善降水量估测。

技术领域

本发明涉及气象与水文领域，降水类型的分类，具体为一种运用K临近算法进行降水类型分类的方法。

背景技术

降水可以分为层云性降水和对流性降水，对流性降水系统一般具有强上升速度，小范围和高降水强度的特点，而层云性降水系统具有较弱的上升速度，较大的降水范围和较弱降水强度的特点。

对流型降水和层云型降水具有不同的降水增长机制，二者产生的物理原理也不尽相同。对对流型降水和层云型降水分别讨论和研究，能够更好探究其中的物理机制。

积云系统对于大气的热力平衡也有着十分重要的影响，而热力学差异会导致不同的潜热分布，因此会产生对地球气候不同的影响。积云系统和大气的能量经常通过视热源和视水汽汇进行传递。视热源难以被测量，但是可以通过云的降水量进行估算。传统降水估计采用Z-I关系，通过雷达回波强度和降水量之间的关系，由雷达回波强度计算得到估计的降水量。由于不同类型云具有不同的结构和降水增长机制，采用单一的Z-I关系不能够很好的对降水进行估计。将降水云分类，对不同种类的云分别采用不同的Z-I关系，也有助于提高降水估计的准确度。

天气雷达能够观测到云的三维结构，且雷达的回波反射率因子与降水强度之间有明显的关系。这种关系往往是Z=A∙I^b的形式，其中Z为雷达回波强度，I为降水量，A和b为参数。此外，雷达测量受到液滴尺寸分布变化和垂直空气运动（上升气流和下气流）的影响，特别是在云的对流部分。许多科学家推断出反射率与降雨率之间的关系是高度可变的。这些变化可归因于与不同降水类型（例如对流，层状和过渡阶段）相关的微物理过程的差异。因此理论上可以通过某一位置的雷达回波强度计算出该点的降水强度。研究表明Z-I关系对热带雨微物理特性演变的定量依赖性。考虑到两种降水方式的天气系统的气候特征将导致更合适且变化较小的Z-I关系。Joss,Waldvogel. [1990]提出了回波的几个特征来识别雨的特征，从而可以更好地选择Z-I关系。Austin. [1987]也证明了这些物理因素对Z-I关系有效性的影响。最近的研究表明，对流降雨分数与Z-I关系选择的敏感性可能相当大。当降雨分类用于雷达降雨估算算法时，雷达雨量计根系平方差异减少了15%。