基于云南天气雷达数据的目标跟踪模型及其动力学行为研究

多普勒天气雷达是中小尺度灾害性天气的主要监测工具之一，其数据图像分析和处理对改善临近预报、提高预警能力、深化雷达资料应用具有重要意义。由于天气雷达产生的数据量大、所要求的实时性高、数据特殊等原因，目前还没有适合云南天气特征的气象目标跟踪模型与计算方法满足这些要求。本项目通过云南大学与云南省气象局合作，针对云南低纬高原短时临近预报的需求，结合云南天气雷达观测数据，在气象目标跟踪模型及其动力学行为方面开展研究。通过建立有效的气象目标跟踪模型，研究其快速计算格式，解决因天气变化的复杂性导致气象目标定位不准确、跟踪计算速度慢的难点问题；结合偏微分方程数值计算和统计分析方法，研究云南强天气短时气象预报数学模型的建模方法以及解的短时间性态行为，为提高预报准确率提供理论依据。研究结果不仅能发表高质量学术论文，还将转化为软件产品直接应用于云南多普勒天气雷达资料业务平台，提升云南省天气雷达资料的应用能力。

多普勒天气雷达是中小尺度灾害性天气的主要监测工具之一，其数据图像分析和处理对改善临近预报、提高预警能力、深化雷达资料应用具有重要意义。由于天气雷达产生的数据量大、所要求的实时性高、数据图像特殊等原因，目前还没有适合云南天气特征的气象目标跟踪模型与计算方法满足这些要求。本项目针对云南低纬高原短时临近预报的需求，结合云南多普勒天气雷达观测数据的图像分析，在气象目标跟踪模型建立及其动力学行为研究方面开展工作。.首先，我们对云南多普勒天气雷达获取的气象数据进行分析，通过对典型气象目标的特征描述，建立了目标形状特征判断的基础指标和特征数据库，结合雷达获取的多组气象目标回波数据，选取后向散射回波反射率因子值≥25.0DBZ作为区分剧烈与非剧烈天气现象的阈值，得到天气预报中感兴趣的气象目标分布，然后对气象目标几何量进行计算并作为气象信息特征，为气象目标跟踪模型建立奠定了基础；.其次，我们利用图像处理的偏微分方程方法对气象目标进行分割和识别计算，我们先采用CV模型和GVF模型应用于气象目标分割的计算，发现这两个模型在处理低对比度图像分割时都会出现目标识别错误、边缘丢失等问题。经过大量文献分析和计算实验，我们确定利用区域可变拟合（RSF）模型作为目标分割模型，但该模型对初始位置的选取与噪声敏感，且轮廓曲线容易收敛到目标边界的伪边缘。为此，我们对RSF模型进行修正，利用相位一致性具有不受图像亮度和对比度变化影响的特征重新定义了边缘停止函数，再加入一个融合边界信息的总变分正则项，得到改进的活动轮廓模型PRSF。实验结果表明：PRSF模型能够有效融合区域与边缘活动轮廓特点，对初始位置的选取和噪声不敏感，能够提取低对比度情况下的目标弱边缘；.然后，我们将PRSF模型应用于气象目标跟踪计算中。先利用Mean Shift算法确定初始跟踪窗口，然后采用PRSF模型提取降水回波区域的轮廓，同时根据边缘和形状信息调整候选区域窗口的中心和大小，再结合Split Bregman算法进行快速求解，对每一帧图像的指定目标分割计算时间均在10s之内，满足了气象目标实时跟踪计算的要求，达到预期研究目的。.最后，我们对不同方向气象目标相互运动产生的混沌现象进行研究，探索气象目标运动的动力学行为。.本项目共发表研究论文14篇，其中被SCI和EI检索的论文8篇，为项目的实际应用奠定了理论基础。