이중편파 레이더 우박 식별에서 잘못된 것은 무엇입니까?

이중편파 레이더 우박 식별에서 잘못된 점은 KDP가 0에 가깝다는 것입니다.

우박의 크기는 기상재난의 정도에 직접적인 영향을 미치며, 특히 직경 2cm가 넘는 대형 우박은 농작물에 큰 피해를 줄 수 있어 우박 경보 및 예보의 대상이 되고 있다. 현재 상용화되고 있는 이중편파 레이더의 우박 확률 탐지 및 크기 추정은 여전히 ​​단일편파 레이더의 우박 알고리즘 hda를 기반으로 하고 있다.

hda 알고리즘은 모든 크기의 우박이 발생할 확률, 강한 우박이 발생할 확률, 감지된 폭풍우 세포에서 발생하는 예상 우박의 최대 크기가 너무 명확하다는 문제가 있습니다. 크기가 큰. 이중 편파 레이더에는 차동 반사율이 있습니다.

배경 기술

상관계수 cc와 같은 편파 매개변수는 우박 식별에 큰 이점을 보여줍니다. 운용 레이더는 대기수상체 분류 알고리즘 hca를 사용하여 우박 또는 혼합상 상태를 식별합니다. 이중 편파 레이더를 기반으로 한 우박에 대한 현재 연구는 주로 개별 우박 사례와 우박 구름의 동적 미세물리적 특성의 진화에 중점을 두고 있습니다. 이중 편파 레이더를 기반으로 우박 크기 범주를 식별하는 알고리즘은 없습니다.

현재 기상 레이더 네트워크 S-밴드 레이더에서 사용하는 입자 위상 분류 알고리즘 hca를 대체하기 위해 Ortega 등은 3000개 이상의 우박 데이터를 사용하여 hsda의 효율성을 검증, 분석 및 수정했습니다. .

기술적 구현 요소

본 발명이 해결하려는 기술적 과제는 이중 편파 레이더를 사용하여 우박 크기 분류를 식별하는 방법을 제공하여 다음과 같은 식별을 달성하는 것입니다. 국내 우박 크기 분류 및 인식 결과의 정확성을 향상시킵니다. 상기 기술적인 문제를 해결하기 위해 본 발명이 채택한 기술방안은 이중편파 레이더를 이용하여 우박의 크기를 식별하는 방법이다.

고도 레이어를 7개 레이어로 나누어 우박 현상을 선별하고, 박스 플롯과 산점도를 분석하여 서로 다른 높이 수준에서 세 가지 유형의 우박의 이중 편파 매개변수 분포 특성을 계산합니다. 지역화된 소속. 기능 임계값, 카테고리 3 우박은 작은 우박, 큰 우박 및 초대형 우박을 나타냅니다.