基于压缩感知的地基红外云图云状识别

为了对地基全天空红外测云仪获得的云图进行分类,该文从压缩感知理论出发,提出了一种利用云图灰度稀疏性进行云状识别的新方法。首先运用典型云图样本构造冗余字典,然后通过梯度投影 (GPSR) 算法和正交匹配 (OMP) 算法求取测试样本在冗余字典中的l1范式最优解,最后利用残差法和稀疏比例法对云状进行判别并输出。采用压缩感知理论进行云状识别,降低了对特征提取技术的要求,为云状的自动识别提供了新思路,对典型波状云、层状云、积状云、卷云和晴空的总体识别率分别达到75%,91%,70%,85%和93%,平均识别率为82.8%。     

一次强对流过程的多普勒雷达反演及预警分析

为进一步了解2009年6月5日发生在安徽的一次飑线天气过程的流场结构,本文将两步变分法应用于安徽省合肥多普勒天气雷达资料的风场反演,并利用反演结果检验发生冰雹、大风以及闪电等强对流天气过程的预警条件。结果表明,该次天气过程主要受到东北冷涡的影响,另外高空西北冷气流和地面暖气流以及深层的垂直风切变促进了该次飑线强对流天气的发生;冰雹、大风以及闪电等强对流天气对应的一些特征量关系符合相关预警条件。