一种基于VLF/LF闪电数据的多算法融合雷暴系统识别技术

伍华丽; 植耀玲; 卢炳夫; 曾鹏

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2023.068

一种基于VLF/LF闪电数据的多算法融合雷暴系统识别技术

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.068

广西壮族自治区气象灾害防御技术中心，广西南宁 530022

基金项目:

广西重点研发计划项目桂科AB20238035

广西气象科研计划项目桂气科2023QN08

广西气象科研计划项目桂气科2019M04

广西自然科学基金项目 2016GXNSFAA380184

广西壮族自治区气象灾害防御技术中心科研计划项目桂气防2021M03

详细信息

通讯作者:
伍华丽，女，广西壮族自治区人，工程师，主要从事强对流监测与预警方面的研究。E-mail：whl128@163.com

中图分类号: P427.3
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出版历程
- 收稿日期: 2022-01-23
- 修回日期: 2023-06-28
- 网络出版日期: 2023-12-30
- 刊出日期: 2023-10-20

A MULTI-ALGORITHM FUSION THUNDERSTORM SYSTEM RECOGNITION TECHNOLOGY BASED ON VLF/LF LIGHTNING DATA

Guangxi Meteorological Disaster Prevention Technology Center, Nanning 530022, China

摘要

摘要: 为深入挖掘VLF/LF三维闪电监测网在雷电临近预警中的应用效益，提出一种基于VLF/LF闪电数据的多算法融合雷暴系统识别技术，首先对OPTICS聚类法进行参数自适应改进，即基于VLF/LF闪电数据的空间分布特征，利用双总体t检验法实时计算初始输入参数Min_ρ，使其自适应于待处理的闪电数据；而后与K-Means聚类法融合应用，利用K-Means法通过迭代计算聚类中心的优势，改进仅凭OPTICS法无法准确定位雷暴体的中心点的缺陷。经不同尺度雷暴天气过程检验，该技术有效改善OPTICS法等常规的密度聚类法无法适用于三维闪电数据聚类处理、无法识别区分密度差异不大的相邻雷暴体的缺陷，能实现任意尺度形状雷暴体的识别及中心点的精准计算，可为雷暴追踪及趋势外推工作提供优于传统聚类技术的雷暴系统识别结果，也能为雷暴灾害天气的预报及雷电预警模型的训练提供有效的知识库支撑。
- VLF/LF闪电定位 /
- 参数自适应 /
- 多算法融合 /
- 雷暴识别 /
- 密度聚类
Abstract: In order to deeply explore the benefits of a VLF / LF 3D lightning monitoring network in lightning proximity warning, this paper proposes a multiple algorithm fusion thunderstorm system identification technique based on VLF / LF lightning data. First, the OPTICS clustering algorithm was improved to make it parameter-adaptive, i.e., the initial input parameters Min_ρ was calculated in real time by using the double total t-test method and the spatial distribution characteristics based on VLF / LF lightning data, making it adaptive to the lightning data to be processed. Then it was applied in combination with the K-Means clustering algorithm, whose advantages was able to calculate the cluster center iteratively to improve the defect that the center of thunderstorms cannot be accurately located by the OPTICS algorithm. Tested by thunderstorm weather processes on different scales, this technique effectively solves the defects of the conventional density clustering algorithms, e.g., the OPTICS algorithm can neither be applied to VLF/LF lightning data clustering processing nor distinguish adjacent thunderstorms with little difference in density. It identifies arbitrary scale shape thunderstorms and accurately calculates the centroid. Therefore this technique provides better thunderstorm system identification results for thunderstorm tracking and trend extrapolation compared with traditional clustering techniques, and also serves as an effective knowledge base support for severe thunderstorms forecasting and lightning warning model training.
- VLF / LF lightning locating /
- parameter adaptation /
- multi-algorithm fusion /
- thunderstorm identification /
- density clustering

HTML全文

图 1 多算法融合雷暴系统识别技术算法流程图

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图 2 OPTICS算法相关概念

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图 3 改进的OPTICS算法流程图

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图 4 双总体t检验法计算流程图

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图 5 区域性雷暴天气过程(2020年7月10日19:20—30)VLF/LF闪电数据基于本文算法的处理结果

a的横坐标为排序好的样本，下同。

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图 6 区域性雷暴天气过程(2020年7月10日19:20—30)VLF/LF闪电数据基于OPTICS法的处理结果

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图 7 分散性雷暴天气过程(2020年7月2日16:40—50)VLF/LF闪电数据基于本文算法的处理结果

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图 8 分散性雷暴天气过程(2020年7月2日16:40—50)VLF/LF闪电数据基于OPTICS法的处理结果

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图 9 局地性雷暴天气过程(2020年7月9日17:40—50)VLF/LF闪电数据基于本文算法的处理结果

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图 10 局地性雷暴天气过程(2020年7月9日17:40—50)VLF/LF闪电数据基于OPTICS法的处理结果

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图 11 区域性雷暴天气过程(2020年7月10日19:20—30)本文算法输出的雷暴聚类识别结果与雷达数据的叠加图

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图 12 分散性雷暴天气过程(2020年7月2日16:40—50)本文算法输出的雷暴聚类识别结果与雷达数据的叠加图

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图 13 局地性雷暴天气过程(2020年7月9日17:40—50)本文算法输出的雷暴聚类识别结果与雷达数据的叠加图

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图 14 雷暴运行轨迹识别结果与2020年7月10日18:10—21:10闪电数据的对比

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图 15 2020年7月10日18:20雷达组合反射率拼图与雷暴运行轨迹识别结果的叠加对比

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图 16 2020年7月10日19:20雷达组合反射率拼图与雷暴运行轨迹识别结果的叠加对比

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图 17 2020年7月10日20:20雷达组合反射率拼图与雷暴运行轨迹识别结果的叠加对比

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表 1 雷暴天气过程个例属性表

序号	时间	闪电数量	天气过程类型	检验目的
个例1	2020.7.10T19:20—30	2 168	区域性雷暴天气过程	①检验聚类效果
个例1	2020.7.10T19:20—30	2 168	区域性雷暴天气过程	②检验单个时段的识别结果
个例2	2020.7.2T16:40—50	306	分散性雷暴天气过程	①检验聚类效果
个例2	2020.7.2T16:40—50	306	分散性雷暴天气过程	②检验单个时段的识别结果
个例3	2020.7.9 T17:40—50	55	局地性雷暴天气过程	①检验聚类效果
个例3	2020.7.9 T17:40—50	55	局地性雷暴天气过程	②检验单个时段的识别结果
个例4	2020.7.10T18:10—10	26 827	区域性雷暴天气过程	检验连续时段雷暴系统运行轨迹识别结果

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