ISSN 1004-4965

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基于随机森林的组网雷达龙卷检测算法

曾强宇 卿智鹏 陈亚军 王皓 周红根 刘寅

曾强宇, 卿智鹏, 陈亚军, 王皓, 周红根, 刘寅. 基于随机森林的组网雷达龙卷检测算法[J]. 热带气象学报, 2023, 39(6): 825-837. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.071
引用本文: 曾强宇, 卿智鹏, 陈亚军, 王皓, 周红根, 刘寅. 基于随机森林的组网雷达龙卷检测算法[J]. 热带气象学报, 2023, 39(6): 825-837. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.071
ZENG Qiangyu, QING Zhipeng, CHEN Yajun, WANG Hao, ZHOU Honggen, LIU Yin. TORNADO DETECTION ALGORITHM BASED ON RANDOM FOREST IN RADAR NETWORK[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2023, 39(6): 825-837. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.071
Citation: ZENG Qiangyu, QING Zhipeng, CHEN Yajun, WANG Hao, ZHOU Honggen, LIU Yin. TORNADO DETECTION ALGORITHM BASED ON RANDOM FOREST IN RADAR NETWORK[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2023, 39(6): 825-837. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.071

基于随机森林的组网雷达龙卷检测算法

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.071
基金项目: 

国家自然科学基金项目 U12342216

国家自然科学基金项目 U20B2061

国家重点研发计划项目 2018YFC1506100

国家重点研发计划项目 2018YFC1506102

四川省科技厅项目 2020ZYD051

四川省科技厅项目 22ZDYF1935

大气探测重点开放实验室项目 2021KLAS01M

详细信息
    通讯作者:

    陈亚军,男,内蒙古自治区人,高级工程师,主要从事气象综合观测及相关技术研究。E-mail: 77477000@qq.com

  • 中图分类号: P413

TORNADO DETECTION ALGORITHM BASED ON RANDOM FOREST IN RADAR NETWORK

  • 摘要: 近年来我国极端灾害性天气频发,造成了重大人员伤亡和财产损失,随着防灾减灾工作的推进,龙卷等中小尺度强对流灾害性天气的预警预报工作的关注度正逐步提升。现有龙卷检测算法基于对新一代天气雷达基数据在多个仰角和体积扫描中进行阈值判断得到龙卷涡旋特征TVS,在自适应协同观测背景下表现为自适应策略同步较慢,预警预报准确率不高,提前预警时间短。使用机器学习算法结合龙卷在雷达反射率、径向速度和速度谱宽的多重特征能有效提高龙卷识别的准确率和预警时间,能提高组网雷达的协同观测能力。基于随机森林的龙卷检测算法(TDA-RF),使用CINRAD雷达历史龙卷数据作为训练集,通过随机森林算法对训练集进行分类学习得到龙卷预测模型,使用预测模型对实时雷达数据进行龙卷检测。试验结果表明,TDA-RF算法能有效识别不同强度的龙卷,较TVS龙卷检测算法能给出龙卷区域的分类概率值,无需对龙卷特征时空连续性进行判断;TDA-RF算法对多个特征进行综合判断具有较好的抗干扰能力,使基于组网雷达的龙卷预警时间最高可达18分钟。

     

  • 图  1  协同组网

    a. 江苏省雷达协同观测组网雷达站点及探测范围示意图,图中红色圆圈为X波段相控阵雷达探测覆盖范围,蓝色虚线为CINRAD SA有效探测覆盖范围,黑色圆圈为协同组网重点监测范围;b. 美国城市气象灾害探测和减灾的DFW雷达网络。

    图  2  样本网格滑动示意图

    图  3  随机森林模型参数

    a. 分类树的数量对得分的影响;b. 特征数对得分的影响情况;c. 排序前20的特征变量。

    图  4  2016年6月23日14时14—25分0.48 °和1.41 °雷达回波数据图及TDA-RF算法识别结果

    左列为反射率数据,中间列为径向速度数据,右列为速度谱宽数据。算法识别结果在反射率图中用星号表示,数值对应算法识别概率;径向速度中算法识别结果用圆圈表示,速度谱宽中算法识别结果用三角符号表示。

    图  5  2016年7月6日15时49分1.41 °雷达回波数据图及TDA-RF算法识别结果

    左列为反射率数据,中间列为径向速度数据,右列为速度谱宽数据。算法识别结果在反射率图中用星号表示,数值对应算法识别概率,径向速度中算法识别结果用圆圈表示,速度谱宽中算法识别结果用三角符号表示。

    图  6  2016年7月6日15时52分0.35 °和15时58分0.31°雷达回波数据图及TDA-RF算法识别结果

    左列为反射率数据,中间列为径向速度数据,右列为速度谱宽数据。算法识别结果在反射率图中用星号表示,数值对应算法识别概率;径向速度中算法识别结果用圆圈表示,速度谱宽中算法识别结果用三角符号表示。

    图  7  2021年5月14日19时00—06分0.5 °和1.5 °雷达回波数据图及TDA-RF算法识别结果

    左列为反射率数据,中间列为径向速度数据,右列为速度谱宽数据。算法识别结果在反射率图中用星号表示,数值对应算法识别概率;径向速度中算法识别结果用圆圈表示,速度谱宽中算法识别结果用三角符号表示。

    表  1  基于随机森林的组网雷达龙卷检测算法性能测试结果

    年份 击中 漏报 误报
    2011 3 5 4
    2013 19 5 5
    2015 0 2 0
    2016 33 5 4
    2017 9 3 1
    2018 5 2 2
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    表  2  样本集特征(注:c4开头的特征表示从4×4网格正中间的2×2的网格计算得到的特征)

    特征 含义 单位
    r_average 4×4网格内反射率平均值 dBZ
    r_max 4×4网格内反射率最大值 dBZ
    r_min 4×4网格内反射率最小值 dBZ
    v_average 4×4网格内径向速度平均值 m/s
    v_max 4×4网格内径向速度最大值 m/s
    v_min 4×4网格内径向速度最小值 m/s
    w_average 4×4网格内谱宽平均值 m/s
    w_max 4×4网格内谱宽最大值 m/s
    w_min 4×4网格内谱宽最小值 m/s
    s_average 4×4网格内切变平均值 s-1
    s_max 4×4网格内切变最大值 s-1
    s_min 4×4网格内切最小变值 s-1
    l_average 4×4网格内角动量平均值 m2/s
    l_max 4×4网格内角动量最大值 m2/s
    l_min 4×4网格内角动量最小值 m2/s
    vt_average 4×4网格内旋转速度平均值 m/s
    vt_max 4×4网格内旋转速度最大值 m/s
    vt_min 4×4网格内旋转速度最小值 m/s
    c4_d_v_max 2×2网格内最大的速度差值 m/s
    c4_s_average 2×2网格内切变的平均值 s-1
    c4_s_max 2×2网格内切变的最大值 s-1
    c4_s_min 2×2网格内切变的最小值 s-1
    c4_l_average 2×2网格内角动量的平均值 m2/s
    c4_l_max 2×2网格内角动量的最大值 m2/s
    c4_l_min 2×2网格内角动量的最小值 m2/s
    c4_vt_average 2×2网格内旋转速度的平均值 m/s
    c4_vt_max 2×2网格内旋转速度的最大值 m/s
    c4_vt_min 2×2网格内旋转速度的最小值 m/s
    w_range 4×4网格内谱宽的范围 m/s
    w_40 4×4网格内大于谱宽网格内40%谱宽值的阈值 m/s
    w_60 4×4网格内大于谱宽网格内60%谱宽值的阈值 m/s
    w_80 4×4网格内大于谱宽网格内80%谱宽值的阈值 m/s
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-11
  • 修回日期:  2023-08-11
  • 网络出版日期:  2024-03-16
  • 刊出日期:  2023-12-20

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