1.本发明涉及灾害性天气识别预警技术领域，特别涉及一种基于多普勒天气雷达的对流单体演变趋势判别方法及装置。
背景技术：2.对流系统引发的雷电、大风、强降水是导致雷击跳闸、风偏闪络、变电站积水等电力气象灾害的重要原因。例如，国家电网山东省电力公司记录的220kv及以上等级输电线路风偏闪络大多发生在夏季强对流天气期间。对流系统时空尺度小，主要由对流单体、多单体风暴和超级单体风暴构成，其中，对流单体作为对流系统的最基本组织形式，其发生、发展、消散较为迅速的特点尤为明显。传统数值天气预报难以解析对流单体尺度信息，目前，对流天气的监测、预报主要依赖多普勒天气雷达，从雷达回波信息中反演风场、降水等信息，在此基础上进行临近时效外推，并结合天气预报员经验进行预报。常规基于多普勒天气雷达的外推预报流程包括雷达数据接收、雷达信息提取、气象站观测融合、监测预报产品制作等一系列步骤，在预报时效上往往滞后10-30分钟，对于生消迅速的对流单体，难以及时把握其演变趋势。业务上，气象预报员常通过对雷达回波特征的实时观察，快速判断对流单体的演变趋势，但人工判断对预报员能力要求高，不同预报员的判断结果往往有所差异，缺乏客观性。因而，需要建立一种基于多普勒天气雷达的对流单体演变趋势分析计算方法，实现对对流单体演变趋势的快速、客观判断。
技术实现要素：3.针对现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种基于多普勒天气雷达的对流单体演变趋势判别方法，能够快速、客观计算对流单体的变化趋势，有助于加强对灾害性天气发生发展的预判，提升电网防御强对流灾害能力。
4.本发明的技术方案如下：
5.一种基于多普勒天气雷达的对流单体演变趋势判别方法，包括以下步骤：
6.s1：通过多普勒天气雷达收集对流单体的雷达回波信息，确定描述对流单体的雷达回波指标；
7.s2：从雷达回波指标中筛选关键指标作为特征因子集b；
8.s3：采用差分方式，计算特征因子集b中的各特征因子的变化趋势指数ki；
9.s4：结合典型对流单体演变过程，确定特征因子集b中的各特征因子的变化趋势权重wi；
10.s5：根据特征因子集b中的各特征因子的变化趋势指数ki及权重wi，计算对流单体的变化趋势指数k；
11.s6：结合对流单体整个演变过程中的变化情况，设定对流单体发展、维持、减弱的变化趋势指数k的取值范围。
12.进一步的，步骤s1、s2所述的雷达回波指标包括但不限于回波面积、平均组合反射
率、回波顶高，以及由这些指标经过一定条件的限制或变换得到的新指标；这些指标共同组成了所述特征因子集b∈{回波面积,平均组合反射率,回波顶高,
…
}。
13.进一步的，步骤s3所述的单个特征因子的变化趋势指数ki的计算方法如下：
[0014][0015]
其中，ki表示第i种特征因子的变化趋势指数，为t时刻的第i种特征因子的数值，δt为多普勒天气雷达相邻体扫时间间隔。
[0016]
进一步的，步骤s4所述的特征因子变化趋势权重wi的计算方法如下：
[0017][0018]
其中，si为对流单体整个演变过程中特征因子变化趋势的标准差，根据这种方法计算的wi，可以满足∑iwi＝1。
[0019]
进一步的，步骤s5所述的对流单体演变趋势指数k的计算方法如下：
[0020][0021]
其中，ki表示第i种特征因子的变化趋势指数，wi表示第i种特征因子的变化趋势权重。
[0022]
本发明有益的技术效果在于：
[0023]
通过一系列不仅容易编程实现而且无需耗费大量计算资源的数学计算步骤即可得出对流单体的变化趋势，省却了常规方法中的气象站观测融合、监测预报产品制作等步骤，可以更好地预报生消迅速的对流单体，缩短了预报时间，提升了对灾害性天气的预报能力。
附图说明
[0024]
图1为本发明的技术流程；
[0025]
图2为一个对流单体特征因子的变化趋势；
[0026]
图3为一个对流单体演变趋势指数变化过程。
具体实施方式
[0027]
下面结合附图和实施例，对本发明进行具体描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0028]
如图1所示，本发明包括如下步骤：
[0029]
(1)通过多普勒天气雷达收集对流单体的雷达回波信息，确定对流单体雷达回波指标，这些指标包括回波面积、平均组合反射率、回波顶高等，在实际使用过程中，这些指标可经过一定条件的限制或变换，如回波面积可限制为组合反射率大于35dbz的回波面积或等效回波半径等。
[0030]
(2)根据重点关注的暴雨、大风等天气，从上述指标中筛选能反应该天气变化的一项或多项指标作为特征因子集b：
[0031]
b∈{回波面积,平均组合反射率,回波顶高,
…
}
[0032]
(3)采用差分方式,计算对流单体各特征因子的变化趋势ki，即：
[0033][0034]
其中，ki表示第i种特征因子的变化趋势指数，为t时刻的第i种特征因子值，δt为多普勒天气雷达相邻体扫时间间隔。
[0035]
(4)结合典型对流单体演变过程，确定各因子变化趋势的权重wi。为使各因子的变化趋势保持在相同的量级上，wi可以在各因子变化趋势的标准差基础上进行计算和调整：
[0036][0037]
其中，si为对流单体整个演变过程中特征因子变化趋势的标准差，根据这种方法计算的wi，可以满足∑iwi＝1；
[0038]
(5)根据各特征因子变化趋势指数ki及权重wi，计算对流单体演变趋势指数k：
[0039][0040]
(6)结合对流单体整个演变过程中的变化情况，设定对流单体发展、维持、减弱的演变趋势指数k值对应的范围。
[0041]
下面结合北京地区夏季某次对流过程中一个典型对流单体的演变过程，说明一种基于多普勒天气雷达的对流单体演变趋势判别方法实施步骤：
[0042]
(1)通过多普勒天气雷达收集对流单体的雷达回波信息；
[0043]
(2)本例中关注对流单体导致的降水影响，从雷达回波指标中选择能够综合反映降水状况的回波因子，筛选的特征因子集b＝{等效回波半径、中心平均组合反射率}，其中等效回波半径为组合反射率大于35dbz回波面积的开方值，中心平均组合反射率为最强回波中心周围10km
×
10km范围内组合反射率的平均值。
[0044]
(3)计算该对流单体演变过程中等效回波半径和中心平均组合反射率的变化趋势，结果如图2，其中b1表示等效回波半径，b2表示中心平均组合反射率。
[0045]
(4)等效回波半径变化趋势的标准差s1为0.290，中心平均组合反射率变化趋势的标准差s2为0.446，计算得到等效回波半径变化趋势的权重w1近似为0.6，计算得到中心平均组合反射率变化趋势的权重w2近似为0.4。
[0046]
(5)对流单体演变趋势指数的计算公式为
[0047]
k＝∑iw
iki
＝0.6k1+0.4k2[0048]
式中k1为等效回波半径的变化趋势，k2为中心平均组合反射率变化趋势，根据该公式计算的该对流单体演变指数变化过程如图3。
[0049]
(6)设定对流单体发展、维持、减弱对应的演变趋势指数范围如下：
[0050][0051]
根据该阈值，可以判断对流单体的演变趋势，客观指导天气临近预报业务。
[0052]
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，对于本领域的普通技术人员而言，在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。