24856.強(qiáng)對流天氣綜合預(yù)報(bào)方法研究

1、強(qiáng)對流天氣綜合預(yù)報(bào)方法研究強(qiáng)對流天氣綜合預(yù)報(bào)方法研究ResearchonComprehensiveFecastMethodsofStrongConvectiveWeather學(xué)科專業(yè)：控制科學(xué)與工程研究生：王建培指導(dǎo)教師：路志英副教授天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院二零一二年十二月摘要強(qiáng)對流天氣是氣象災(zāi)害中歷時(shí)短、天氣劇烈、破壞性很強(qiáng)的災(zāi)害性天氣，對人民生命財(cái)產(chǎn)、通訊設(shè)施、航空運(yùn)輸和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響較大。目前尚無有效辦法人為削弱及防治，因此充分

2、利用各種信息做好強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)工作尤為重要。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各種天氣預(yù)測方法不斷豐富，各種天氣監(jiān)測工具提供的信息越來越多，如何綜合運(yùn)用各種方法和信息做出更準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)是大家關(guān)注的焦點(diǎn)。本文利用多普勒雷達(dá)圖像的反射率圖，運(yùn)用圖像處理技術(shù)從圖像中提取出強(qiáng)對流云團(tuán)的24維特征，構(gòu)建特征數(shù)據(jù)庫，然后利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從特征數(shù)據(jù)庫中挖掘規(guī)則，構(gòu)成知識庫，同時(shí)引入人工智能中的不確定性推理，從而對強(qiáng)對流天氣做出有效的識別和預(yù)報(bào)。本文的主要工作包括：（

3、1）讀取雷達(dá)基數(shù)據(jù)，將雷達(dá)基數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為位圖，結(jié)合相關(guān)的氣象知識，運(yùn)用圖像處理技術(shù)從圖像中分割強(qiáng)對流云團(tuán)并提取出24維特征，然后利用ADO技術(shù)將提取到的特征保存起來，從而構(gòu)建雷達(dá)特征數(shù)據(jù)庫。（2）采用粗糙集理論和關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，形成圖像統(tǒng)計(jì)特征知識庫、雷達(dá)數(shù)據(jù)直接生成特征知識庫和包括兩者的綜合知識庫，構(gòu)建基于粗糙集的客觀預(yù)報(bào)模型、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客觀預(yù)報(bào)模型，為后續(xù)的綜合預(yù)報(bào)奠定客觀基礎(chǔ)。在構(gòu)建粗糙集模型中，進(jìn)行了決策表約簡，獲取到更