光流法在改進深度學(xué)習(xí)雷達回波外推技術(shù)中的適用性評估

doi:10.12306/2023jms.0045

首頁 > 過刊瀏覽>2025年第45卷第3期 >432-440. DOI:10.12306/2023jms.0045

光流法在改進深度學(xué)習(xí)雷達回波外推技術(shù)中的適用性評估
DOI:
                        10.12306/2023jms.0045
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:S427;P412.25
基金項目:浙江省科技廳重點研發(fā)計劃資助項目(2022C03150);浙江省基礎(chǔ)公益研究計劃資助項目(LGF19D050002);國家自然科學(xué)基金資助項目(U2242204);浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LZJMZ23D050006;LZJMD23D050001);山東省氣象局科研資助項目(2021SDYD22);濟南市氣象局科研資助項目(2023jnqxms01)

Applicability evaluation of optical flow method in improving deep learning radar echoes extrapolation technique

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摘要:

利用粵港澳大灣區(qū)雷達回波數(shù)據(jù)集,首先基于半拉格朗日平流方案的Lucas-Kanade光流法計算了光流運動矢量和未來120 min外推雷達回波,再將其與過去實況雷達回波作為深度學(xué)習(xí)(SmaAt-UNet,簡稱DL)的輸入特征,據(jù)此基于回波圖像、臨界成功指數(shù)(CSI)、命中率(POD)和虛警率(FAR)探討了光流運動矢量和光流外推回波在改進深度學(xué)習(xí)外推效果中的適用性。結(jié)果表明,光流運動矢量的加入顯著提升了DL對回波位置、強度及生消演化的外推能力,而光流外推回波的誤差則可能降低了DL的外推效果。由此可見,大氣動力特征可為深度學(xué)習(xí)方法提供有效的大氣演化信息,進而有助于提升其臨近預(yù)報能力。

Abstract:

Based on the radar echoes open data set of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area, first the optical flow motion vector and the future 120 minutes extrapolation echoes are calculated by Lucas-Kanade optical flow method based on semi-lagrangian advection scheme, then they were used as input features for deep learning (SmaAt-UNet) with the past observed radar echoes. Accordingly, the applicability of optical flow motion vector and extrapolation radar echoes in improving deep learning extrapolation performance is investigated based on echoes image, Critical Success Index (CSI), Probability of Detection (POD), and False Alarm Rate (FAR). Results show that the performance of DL in extrapolating the location, intensity and evolution of the generation and extinction is significantly improved by the addition of the optical flow motion vector, but weak by the error of optical flow extrapolation echoes. Therefore, atmospheric dynamical features can provide effective atmospheric evolution information for deep learning, which may improve their nowcasting capability.

參考文獻

相似文獻

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引用本文

孫世杰,張智察,焦洋.光流法在改進深度學(xué)習(xí)雷達回波外推技術(shù)中的適用性評估.氣象科學(xué),2025,45(3):432-440 SUN Shijie, ZHANG Zhicha, JIAO Yang. Applicability evaluation of optical flow method in improving deep learning radar echoes extrapolation technique. Journal of the Meteorological Sciences,2025,45(3):432-440

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收稿日期:2022-12-25
最后修改日期:2023-06-15
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在線發(fā)布日期: 2025-08-30
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