專利名稱：衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)及降水預報方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種降水預報系統(tǒng)，特別是一種衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)，本發(fā)明還涉及基于降水預報系統(tǒng)的降水預報方法，本發(fā)明屬于降水預報領域。
背景技術：
隨著氣象衛(wèi)星及星載探測器技術的快速發(fā)展，利用衛(wèi)星資料進行云檢測、云分類及降水預報的研究越來越受到關注。氣象衛(wèi)星主要分為極軌氣象衛(wèi)星和靜止氣象衛(wèi)星兩類，極軌氣象衛(wèi)星的空間分辨率較高，但是訪問周期較長，不能夠滿足氣象信息短時更新、實時監(jiān)測的要求；靜止氣象衛(wèi)星雖然空間分辨率較低，但是能夠?qū)Φ孛孢M行短間隔連續(xù)觀測，較好的監(jiān)測大氣變化狀況，被越來越多的被用于短時氣象監(jiān)測。風云二號系列衛(wèi)星是我國自主研制發(fā)射的靜止氣象衛(wèi)星，它為我國的氣象科研事業(yè)提供寶貴的數(shù)據(jù)支持。現(xiàn)有的衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品多是針對過去時刻天氣狀況的研究，還沒有業(yè)務產(chǎn)品投入到預測、預報方面的應用。并且現(xiàn)有的風云氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品發(fā)布時效性也很差，發(fā)布頻率也很低。這樣的發(fā)布時效性和發(fā)布頻率很難滿足實際業(yè)務應用中的要求。并且在國家衛(wèi)星氣象中心官網(wǎng)發(fā)布的動態(tài)圖像數(shù)據(jù)暫時只有云圖數(shù)據(jù)能夠顯示，其他數(shù)據(jù)均需要定制下載才能獲取，還沒有提供動態(tài)的圖像顯示。此外，世界范圍內(nèi)，現(xiàn)有的云分類產(chǎn)品在計算時主要是采用閾值的方法來逐個像元檢測，判斷待檢測像元是云與否，再利用閾值分析具體云分類。閾值的分類標準與方法產(chǎn)生的分類結(jié)果精度不是很高，誤判較多。而且現(xiàn)在的降水估計產(chǎn)品僅是對過去時刻雨量的估計，并沒有對未來降水區(qū)域及強度進行預測，沒能充分利用衛(wèi)星資源進行大面積監(jiān)測預報
發(fā)明內(nèi)容
為解決現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)及降水預報方法。為了實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明采用如下的技術方案:衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)，其特征在于，包括:第一子系統(tǒng)，所述第一子系統(tǒng)用于衛(wèi)星資料的接收和處理；第二子系統(tǒng)，所述第二子系統(tǒng)用于云檢測和云分類；第三子系統(tǒng)，所述第三子系統(tǒng)用于降水估算；第四子系統(tǒng)，所述第四子系統(tǒng)用于云跡風推導和降水預報；第一子系統(tǒng)連接第二子系統(tǒng)；第二子系統(tǒng)連接第三子系統(tǒng)；第四子系統(tǒng)分別連接第二子系統(tǒng)和第三子系統(tǒng)。前述衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)的降水預報方法，其特征在于，包括:步驟a:第一子系統(tǒng)對衛(wèi)星資料進行接收和處理，生成云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品；步驟b:第一子系統(tǒng)將云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品實時發(fā)布并傳輸給第二子系統(tǒng)；步驟c:第二子系統(tǒng)對云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行云檢測和云分類，生成云分類產(chǎn)品，所述云分類產(chǎn)品為劃分出若干種云類型的云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品；
步驟d:第二子系統(tǒng)將云分類產(chǎn)品實時發(fā)布并傳輸給第三子系統(tǒng)和第四子系統(tǒng)；步驟e:第三子系統(tǒng)對云分類產(chǎn)品進行降水估算，生成降水累計估算產(chǎn)品；步驟f:第三子系統(tǒng)將降水累計估算產(chǎn)品實時發(fā)布并傳輸給第四子系統(tǒng)；步驟g:第四子系統(tǒng)根據(jù)云分類產(chǎn)品進行云目標的選取，利用云分類產(chǎn)品對云目標進行云跡風推導，利用降水累計估算產(chǎn)品對云目標進行降水估算，生成短時臨近降水預報產(chǎn)品；步驟h:第四子系統(tǒng)將短時臨近降水預報產(chǎn)品實時發(fā)布。前述的降水預報方法，其特征在于，所述步驟a包括:步驟al:將衛(wèi)星資料進行坐標轉(zhuǎn)換，生成A類資料；步驟a2:采用等角投影算法對A類資料進行地圖投影轉(zhuǎn)換，生成B類資料；步驟a3:對B類資料進行信息定標，生成C類資料；步驟a4:對C類資料進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，生成云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品。前述的降水預報方法，其 特征在于，所述A類資料具有大地經(jīng)緯度坐標。前述的降水預報方法，其特征在于，所述云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品具有HDF格式。前述的降水預報方法，其特征在于，所述步驟c包括:步驟Cl:在第二子系統(tǒng)上構建嵌套BP神經(jīng)網(wǎng)絡，所述嵌套BP神經(jīng)網(wǎng)絡包括第一層BP神經(jīng)網(wǎng)絡和第二層BP神經(jīng)網(wǎng)絡；步驟c2:對嵌套BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練；步驟c3:第二子系統(tǒng)利用嵌套BP神經(jīng)網(wǎng)絡對云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行云檢測和云分類。前述的降水預報方法，其特征在于，所述云類型包括晴空、低云、中云、薄卷云、厚卷云、強對流云。前述的降水預報方法，其特征在于，所述步驟c3包括:步驟c31:利用第一層BP神經(jīng)網(wǎng)絡在云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品中劃分出晴空、待細分云類型、厚卷云、強對流云；步驟c32:利用第二層BP神經(jīng)網(wǎng)絡將待細分云類型中劃分出低云、中云、薄卷云。前述的降水預報方法，其特征在于，所述步驟e包括:步驟el:對各種云類型的云物理特征參數(shù)進行反演；步驟e2:根據(jù)回歸方程:R= α.IO11.exp [_ β _2.Τ1.2]進行降水估算，獲得地面降水率。前述的降水預報方法，其特征在于，所述I < α < 1.2，所述3.5彡β < 3.7。本發(fā)明的有益之處在于:本發(fā)明能夠提供豐富的氣象產(chǎn)品，發(fā)布的時效性很好，發(fā)布頻率很高，能夠進行實時發(fā)布，能夠?qū)Χ虝r臨近降水進行預報，預報的精確度也很高。


圖1是本發(fā)明衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)的一個優(yōu)選實施的結(jié)構示意圖；圖2是本發(fā)明衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)的一種具體結(jié)構示意圖；圖3是本發(fā)明降水預報方法的流程示意圖；圖4是本發(fā)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構示意圖。圖中附圖標記的含義:
1、第一子系統(tǒng)，2、第二子系統(tǒng)，3、第三子系統(tǒng)，4、第四子系統(tǒng)，5、衛(wèi)星資料接收機，
6、第一服務器，7、第二服務器，8、第三服務器，9、第四服務器，10、輸入層，11、隱含層，12、輸出層，13、第五服務器。
具體實施例方式以下結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作具體的介紹。參照圖1所示，本發(fā)明衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)，包括:第一子系統(tǒng)1，第一子系統(tǒng)I用于衛(wèi)星資料的接收和處理；第二子系統(tǒng)2，第二子系統(tǒng)2用于云檢測和云分類；第三子系統(tǒng)3，第三子系統(tǒng)3用于降水估算；第四子系統(tǒng)4，第四子系統(tǒng)4用于云跡風推導和降水預報；第一子系統(tǒng)I連接第二子系統(tǒng)2 ;第二子系統(tǒng)2連接第三子系統(tǒng)3 ;第四子系統(tǒng)4分別連接第二子系統(tǒng)2和第三子系統(tǒng)3。本發(fā)明采用模塊化設計思想，構建了四個子系統(tǒng)，對衛(wèi)星資料進行接收和處理、云檢測和云分類、降水估算、云跡風推導和降水預報，最終得到短時臨近降水預報產(chǎn)品。如圖2所示為本發(fā)明衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)的一種具體結(jié)構示意圖。第一子系統(tǒng)I包括衛(wèi)星資料接收機5和第一服務器6，衛(wèi)星資料接收機5接收衛(wèi)星下傳的衛(wèi)星資料，衛(wèi)星資料接收機5連接第一服務器6，衛(wèi)星資料接收機5將衛(wèi)星資料傳送給第一服務器6，第一服務器6對衛(wèi)星 資料進行處理，生成云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品。如圖1的第二子系統(tǒng)2包括第二服務器7，第三子系統(tǒng)3包括第三服務器8，第四子系統(tǒng)4包括第四服務器9。第一服務器6連接第二服務器7，第二服務器7連接第三服務器8 ;第四服務器9分別連接第二服務器7和第三服務器8。第二服務器7用于云檢測和云分類，第三服務器8用于降水估算，第四子系統(tǒng)4用于云跡風推導和降水預報。此外，如圖2還包括第五服務器13，第五服務器13分別連接第一服務器6、第二服務器7、第三服務器8、第四服務器9，第一服務器6、第二服務器7、第三服務器8、第四服務器9分別將其生成的各種氣象產(chǎn)品，比如云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品、云分類產(chǎn)品、降水累計估算產(chǎn)品、臨近降水預報產(chǎn)品等傳輸給第五服務器13，由第五服務器13來進行產(chǎn)品的發(fā)布。當然，本發(fā)明還可以采用其他任何可行的產(chǎn)品發(fā)布方式，本領域技術人員可以根據(jù)實際加以選擇。當然，本領域技術人員可以采用其他類型的設備來實現(xiàn)本發(fā)明衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)的功能。如圖3所示，本發(fā)明還根據(jù)衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)設計了降水預報方法，包括:步驟a:第一子系統(tǒng)I對衛(wèi)星資料進行接收和處理，生成云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品；步驟b:第一子系統(tǒng)I將云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品實時發(fā)布并傳輸給第二子系統(tǒng)2 ;步驟c:第二子系統(tǒng)2對云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行云檢測和云分類，生成云分類產(chǎn)品，云分類產(chǎn)品為劃分出若干種云類型的云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品；步驟d:第二子系統(tǒng)2將云分類產(chǎn)品實時發(fā)布并傳輸給第三子系統(tǒng)3和第四子系統(tǒng)4 ;步驟e:第三子系統(tǒng)3對云分類產(chǎn)品進行降水估算，生成降水累計估算產(chǎn)品；步驟f:第三子系統(tǒng)3將降水累計估算產(chǎn)品實時發(fā)布并傳輸給第四子系統(tǒng)4 ；步驟g:第四子系統(tǒng)4根據(jù)云分類產(chǎn)品進行云目標的選取，利用云分類產(chǎn)品對云目標進行云跡風推導，利用降水累計估算產(chǎn)品對對云目標進行降水估算，生成短時臨近降水預報產(chǎn)品；步驟h:第四子系統(tǒng)4將短時臨近降水預報產(chǎn)品實時發(fā)布。本發(fā)明的降水預報方法能夠獲得并實時發(fā)布現(xiàn)有技術不能得到的云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品、云分類產(chǎn)品、降水累計估算產(chǎn)品、短時臨近降水預報產(chǎn)品，解決現(xiàn)有技術中發(fā)布延時過長，發(fā)布頻率過少的問題。下面提供一種基于如圖1至圖3的衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)及降水預報方法的更詳細的實施例。本實施例中的衛(wèi)星資料來自于中國風云二號系列靜止氣象衛(wèi)星，衛(wèi)星資料接收機5實時接收衛(wèi)星下傳的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，作為后續(xù)各子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源。當然，本發(fā)明適用于任何氣象衛(wèi)星，特別是靜止氣象衛(wèi)星。在本實施例中，風云二號靜止氣象衛(wèi)星上搭載的紅外和可見光自旋掃描輻射器包含5個探測通道，其中包括一個可見光通道和4個紅外通道。衛(wèi)星資料接收機5接收到的數(shù)據(jù)為衛(wèi)星展寬數(shù)據(jù)，傳輸格式為S-VISSR，需要對其進行解碼、定位和定標，并且轉(zhuǎn)換為標準的HDF衛(wèi)星數(shù)字圖像格式以便后續(xù)處理應用。本發(fā)明不限制步驟a的具體步驟，但作為優(yōu)選，步驟a包括:步驟al:將衛(wèi)星資料進行坐標轉(zhuǎn)換，生成A類資料。本發(fā)明不限制坐標轉(zhuǎn)換前和坐標轉(zhuǎn)換后的坐標類型。本實施例中，衛(wèi)星傳輸?shù)腣ISSR資料的坐標為定點坐標，其包括三個量，分別是Ye, Zetj Xe, Ye, Ze依次指代三維坐標系中X軸，Y軸，Z軸方向的數(shù)值。為了便于進一步處理，作為優(yōu)選，本實施例需要將其轉(zhuǎn)換成大地經(jīng)緯度坐標。大地經(jīng)緯度坐標包括三個量，分別是Φ, λ，]ι。Φ是指緯度,北為正,南為負；λ是指經(jīng)度,東為正,西為負；h是指高度。定點坐標和大地經(jīng)緯度坐標之間的轉(zhuǎn)換關系根據(jù)如下關系式進行:
權利要求
1.衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)，其特征在于，包括:第一子系統(tǒng)，所述第一子系統(tǒng)用于衛(wèi)星資料的接收和處理；第二子系統(tǒng)，所述第二子系統(tǒng)用于云檢測和云分類；第三子系統(tǒng)，所述第三子系統(tǒng)用于降水估算；第四子系統(tǒng)，所述第四子系統(tǒng)用于云跡風推導和降水預報；第一子系統(tǒng)連接第二子系統(tǒng)；第二子系統(tǒng)連接第三子系統(tǒng)；第四子系統(tǒng)分別連接第二子系統(tǒng)和第三子系統(tǒng)。
2.基于權利要求1所述衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)的降水預報方法，其特征在于，包括: 步驟a:第一子系統(tǒng)對衛(wèi)星資料進行接收和處理，生成云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品； 步驟b:第一子系統(tǒng)將云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品實時發(fā)布并傳輸給第二子系統(tǒng)； 步驟c:第二子系統(tǒng)對云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行云檢測和云分類，生成云分類產(chǎn)品，所述云分類產(chǎn)品為劃分出若干種云類型的云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品； 步驟d:第二子系統(tǒng)將云分類產(chǎn)品實時發(fā)布并傳輸給第三子系統(tǒng)和第四子系統(tǒng)； 步驟e:第三子系統(tǒng)對云分類產(chǎn)品進行降水估算，生成降水累計估算產(chǎn)品； 步驟f:第三子系統(tǒng)將降水累計估算產(chǎn)品實時發(fā)布并傳輸給第四子系統(tǒng)； 步驟g:第四子系統(tǒng)根據(jù)云分類產(chǎn)品進行云目標的選取，利用云分類產(chǎn)品對云目標進行云跡風推導，利用降水累計估算產(chǎn)品對云目標進行降水估算，生成短時臨近降水預報產(chǎn)品; 步驟h:第四子系統(tǒng)將短 時臨近降水預報產(chǎn)品實時發(fā)布。
3.根據(jù)權利要求2所述的降水預報方法，其特征在于，所述步驟a包括: 步驟al:將衛(wèi)星資料進行坐標轉(zhuǎn)換，生成A類資料； 步驟a2:采用等角投影算法對A類資料進行地圖投影轉(zhuǎn)換，生成B類資料； 步驟a3:對B類資料進行信息定標，生成C類資料； 步驟a4:對C類資料進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，生成云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
4.根據(jù)權利要求3所述的降水預報方法，其特征在于，所述A類資料具有大地經(jīng)緯度坐標。
5.根據(jù)權利要求3所述的降水預報方法，其特征在于，所述云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品具有HDF格式。
6.根據(jù)權利要求2所述的降水預報方法，其特征在于，所述步驟c包括: 步驟Cl:在第二子系統(tǒng)上構建嵌套BP神經(jīng)網(wǎng)絡，所述嵌套BP神經(jīng)網(wǎng)絡包括第一層BP神經(jīng)網(wǎng)絡和第二層BP神經(jīng)網(wǎng)絡； 步驟c2:對嵌套BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練； 步驟c3:第二子系統(tǒng)利用嵌套BP神經(jīng)網(wǎng)絡對云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行云檢測和云分類。
7.根據(jù)權利要求6所述的降水預報方法，其特征在于，所述云類型包括晴空、低云、中云、薄卷云、厚卷云、強對流云。
8.根據(jù)權利要求7所述的降水預報方法，其特征在于，所述步驟c3包括: 步驟c31:利用第一層BP神經(jīng)網(wǎng)絡在云圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品中劃分出晴空、待細分云類型、厚卷云、強對流云； 步驟c32:利用第二層BP神經(jīng)網(wǎng)絡將待細分云類型中劃分出低云、中云、薄卷云。
9.根據(jù)權利要求2所述的降水預報方法，其特征在于，所述步驟e包括:步驟el:對各種云類型的云物理特征參數(shù)進行反演； 步驟e2:根據(jù)回歸方程:R= α.IO11.exp [-β _2.T12]進行降水估算，獲得地面降水率。
10.根據(jù)權利要求9所述的降水預報方法，其特征在于，所述I < α <1.2，所述.3.5 ^ β < 3.7。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種衛(wèi)星短時臨近降水預報系統(tǒng)，其特征在于，包括第一子系統(tǒng)，第一子系統(tǒng)用于衛(wèi)星資料的接收和處理；第二子系統(tǒng)，第二子系統(tǒng)用于云檢測和云分類；第三子系統(tǒng)，第三子系統(tǒng)用于降水估算；第四子系統(tǒng)，第四子系統(tǒng)用于云跡風推導和降水預報；第一子系統(tǒng)連接第二子系統(tǒng)；第二子系統(tǒng)連接第三子系統(tǒng)；第四子系統(tǒng)分別連接第二子系統(tǒng)和第三子系統(tǒng)。本發(fā)明還公開了一種降水預報方法，先對衛(wèi)星資料進行接收和處理，再進行云檢測和云分類，再進行降水估算，最后進行臨近降水預報。本發(fā)明能夠提供豐富的氣象產(chǎn)品，發(fā)布的時效性很好，發(fā)布頻率很高，能夠進行實時發(fā)布，能夠?qū)Χ虝r臨近降水進行預報，預報的精確度也很高。
文檔編號G06F19/00GK103235890SQ20131015797
公開日2013年8月7日 申請日期2013年4月28日 優(yōu)先權日2013年4月28日
發(fā)明者滕小羽, 王平, 歐陽瀟然, 王雨, 孫恰 申請人:南京信大高科技發(fā)展有限公司