| 基于深度学习的积层混合云对流泡降水粒子特征研究 |
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| 引用本文： | 袁雅涵,王烁,王文青,张佃国,胡向峰,张荣,魏海文,孟金,冯勇.基于深度学习的积层混合云对流泡降水粒子特征研究[J].甘肃气象,2023(6):933-943. |
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| 作者姓名： | 袁雅涵 王烁 王文青 张佃国 胡向峰 张荣 魏海文 孟金 冯勇 |
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| 作者单位： | 1.山东省气象局气象防灾减灾重点实验室;2.山东省气象数据中心;3.山东省人民政府人工影响天气办公室;4.河北省人工影响天气中心;5.中国气象局人工影响天气中心;6.山东省气象台; |
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| 基金项目： | 中国气象局创新发展专项（CXFZ2022J034）；山东省气象局科研项目（2022sdqxz13、2022SDQN03）；中部区域积层混合云人工增雨（雪）研究试验（商丘）项目（ZQC-H22256）共同资助 |
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| 摘 要： | 为实现对降水粒子的高精准分类，整理3 a机载探测降水粒子图像，构建山东省降水粒子图像数据集（Shandong Province Precipitation Particle Image Dataset, SD-PPID）。结合多维度混和的模型放缩方法，提出一种基于EfficientNet卷积神经网络的降水粒子识别模型（A Precipitation particle Recognition model based on EfficientNet convolutional neural Network,PREN）。通过多模型、多指标评价对比，验证了PREN模型具有较好的性能和分类识别能力，模型的识别准确率、精准率和召回率均为98%。使用PREN模型分析对流泡降水粒子特征，选取2次典型积层混合云降水过程的3个时段，结合机载Ka波段云雷达（Airborne Ka-Band Precipitation Cloud Radar,KPR）和DMT粒子测量系统（Droplet Measurement Technologies）分析对流泡内部与外部、不同强度和不同高度的降水粒子形状占比，并研究其降水...
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| 关 键 词： | 图像数据集 识别模型 对流泡 降水粒子特征 |
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