一種冰雹粒子識別方法及裝置與流程

本申請涉及粒子識別技術領域，尤其涉及一種冰雹粒子識別方法及裝置。

背景技術：

人工影響天氣，是指為避免或者減輕氣象災害，合理利用氣候資源，在適當條件下通過科技手段對局部大氣的物理、化學過程進行人工影響，實現增雨雪、防雹、消雨、消霧、防霜等目的的活動。是運用云和降水物理學原理，采用向云中撒播催化劑的方法，使某些局地天氣過程朝著有利于人類的方向轉化的一項科學技術措施。

人工防雹中，需要了解降水云中小雨滴、大雨滴、冰晶、雪花、小冰雹、大冰雹、霰等粒子的空間分布，才能更有效的開展人工影響天氣作業。在人工防雹作業時，需要知道過冰雹在空中的分布情況，才能向過冰雹集中的區域播撒催化劑，起到防雹的效果。

但是，現有技術中無法準確獲知降水粒子是否為冰雹類型，從而無法準確的針對冰雹制定人工作業方式，影響了人工影像天氣作業的有效性。

技術實現要素：

有鑒于此，本申請提供了一種冰雹粒子識別方法，以提升人工影響天氣作業的有效性。

為實現上述目的，本申請提供如下技術方案：

一種冰雹粒子識別方法，包括：

獲取降水粒子的偏振參量集合和預設溫度，所述偏振參量集合包括：反射率、差分反射率、差分傳播相移率和相關系數；；

獲取降水粒子類型為冰雹時對應的參數集合，所述參數集合包含有各個偏振參量對應的子參數集，以及所述預設溫度對應的子參數集；

利用所述偏振參量對應的子參數集分別構建與所述偏振參量對應的T型函數，分別獲取各個偏振參量對應的，降水粒子為冰雹的概率值；

利用所述預設溫度對應的子參數集構建所述預設溫度對應的T型函數，獲取所述預設溫度對應的降水粒子為冰雹的概率值；

依據所述各個偏振參量對應的，降水粒子為冰雹的概率值以及所述預設溫度對應的降水粒子為冰雹的概率值，計算所述降水粒子為冰雹的概率；

在所述概率符合預設條件時，確定所述降水粒子的類型為冰雹。

優選的，所述獲取降水粒子的偏振參量集合包括：

獲取X波段雙偏振雷達監測到的所述降水粒子的偏振信息，所述偏振信息中包括：原始反射率、原始差分反射率、原始差分傳播相移率和原始相關系數；

對所述偏振信息進行處理，包括：對所述偏振信息進行修正，包括：對所述原始差分反射率和原始相關系數進行衰減訂正；對所述原始差分傳播相移率進行數值擬合；

將處理后的偏振信息組合成所述偏振參量集合。

優選的，所述對所述偏振信息進行處理還包括：在對所述偏振信息進行修正前，還包括：對所述偏振信息進行地物雜波剔除處理。

優選的，所述依據所述各個偏振參量對應的，降水粒子為冰雹的概率值以及所述預設溫度對應的降水粒子為冰雹的概率值，計算所述降水粒子為冰雹的概率包括：

分別獲取所述預設溫度值以及各個偏振參量對應的權重值；

計算各個權重值與其對應的概率值的乘積；

將各個乘積求和，得到所述降水粒子為冰雹的概率。

優選的，所述各個偏振參量對應的子參數集和預設溫度對應的子參數集均包括參數：X₁、X₂、X₃、X₄，不同的降水粒子的偏振參量和預設溫度對應的子參數集中參數取值不同，則T型函數為：

其中，x的取值為各個偏振參量或所述預設溫度值。

優選的，還包括：

輸出所述降水粒子為冰雹的信息。

一種冰雹粒子識別裝置，包括：

偏振參量集合及預設溫度獲取模塊，用于獲取降水粒子的偏振參量集合和預設溫度，所述偏振參量集合包括：反射率、差分反射率、差分傳播相移率和相關系數；；

參數集合獲取模塊，用于獲取降水粒子類型為冰雹時對應的參數集合，所述參數集合包含有各個偏振參量對應的子參數集，以及所述預設溫度對應的子參數集；

第一概率值計算模塊，用于利用所述偏振參量對應的子參數集分別構建與所述偏振參量對應的T型函數，分別獲取各個偏振參量對應的，降水粒子為冰雹的概率值；

第二概率值計算模塊，用于利用所述預設溫度對應的子參數集構建所述預設溫度對應的T型函數，獲取所述預設溫度對應的降水粒子為冰雹的概率值；

第三概率值計算模塊，用于依據所述各個偏振參量對應的，降水粒子為冰雹的概率值以及所述預設溫度對應的降水粒子為冰雹的概率值，計算所述降水粒子為冰雹的概率；

類型判斷模塊，用于在所述概率符合預設條件時，確定所述降水粒子的類型為冰雹。

優選的，所述偏振參量獲取模塊包括：

偏振信息獲取單元，用于獲取X波段雙偏振雷達監測到的所述降水粒子的偏振信息，所述偏振信息中包括：原始反射率、原始差分反射率、原始差分傳播相移率和原始相關系數；

偏振信息處理單元，用于對所述偏振信息進行處理，該單元包括，修正子單元，用于對所述偏振信息進行修正，包括：對所述原始差分反射率和原始相關系數進行衰減訂正；對所述原始差分傳播相移率進行數值擬合；

集合生成單元，用于將處理后的偏振信息組合成所述偏振參量集合。

優選的，所述偏振信息處理單元還包括：地物雜波剔除單元，用于對所述偏振信息進行地物雜波剔除處理。

優選的，所述第三概率值計算模塊包括：

權重值獲取子單元，用于分別獲取所述預設溫度以及各個偏振參量對應的權重值；

相乘子單元，用于計算各個權重值與其對應的概率值的乘積；

求和子單元，用于將各個乘積求和，得到所述降水粒子為冰雹的概率。

經由上述的技術方案可知，本申請實施例中，通過對偏振參量的分析處理，得到降水粒子為冰雹類型的概率，實現了對降水粒子類型的識別，從而為針對冰雹制定人工作業方式提供了基礎，提升了人工影響天氣作業的有效性。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請實施例公開的一種冰雹粒子識別方法的流程圖；

圖2為本申請實施例公開的又一冰雹粒子識別方法的流程圖；

圖3為本申請實施例公開的又一冰雹粒子識別方法的流程圖；

圖4為本申請實施例公開的冰雹粒子識別裝置的結構示意圖。

具體實施方式

下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。

本申請實施例公開的一種冰雹粒子識別方法流程如圖1所示，包括：

步驟S101：獲取降水粒子的偏振參量集合及預設溫度，所述偏振參量集合包括：反射率Z_H、差分反射率的Z_DR、差分傳播相移率K_DP和相關系數R_HV；

本實施例中的方法，在應用到具體的人工影響天氣的系統中時，偏振參量可以直接通過X波段雙偏振雷達獲得，X波段雙偏振雷達除了獲得偏振參量以外，還可以獲得強度、速度和譜寬等信息。

各個偏振參量對應的子參數集是通過大量的對比實驗數據得到的，是X波段雙偏振雷達在探測不同降水粒子時，獲取的各個偏振參量的值和溫度值的可能波動的范圍，因此，子參量集的作用是：為利用偏振參量識別不同降水粒子類型提供識別閾值。從而是的本申請公開的識別方法可以綜合考慮偏振參量和溫度的波動所帶來的影響，進一步提升了識別結果的準確性。

步驟S102：獲取降水粒子類型為冰雹時對應的參數集合，所述參數集合包含有各個偏振參量對應的子參數集，以及所述預設溫度對應的子參數集。

通常情況下，需要識別的降水粒子類型包括：毛毛雨，小雨滴、中雨滴、大雨滴、小雹、大雹、雨夾雹、霰、冰晶、雪、過冷水、地物等。每一種降水粒子類型，都對應一個參數集合，在這個參數集合中，包含有各個偏振參量以及預設溫度值對應的子參數集合。本申請中重點在于對冰雹的識別。

預設溫度對應的子參數集合中的各個參數用于構建預設溫度t對應的T型函數。各個偏振參量子參數集合中的各個參數用于構建各個偏振參量或預設溫度值對應的T型函數，因此，子參數集合內的參數個數與T型函數的因子個數相同。例如，如果偏振參量對應的子參數集合中的參數個數為4，則構建的T型函數有4個因子，將每一個偏振參量的值分別當做輸入，輸入到對應的T型函數中。則對應的T型函數為：

其中，當x為某一偏振參量的值或溫度值時，X₁、X₂、X₃、X₄是該偏振參量或溫度對應的T型函數的因子。

在本實施例中，需要確定降水粒子的類型是否為冰雹，則需要利用冰雹對應的參數集合，其中包括：

反射率Z_H對應的子參數集合為{42.0，48.0，60.0，65.0}。

差分反射率Z_DR對應的子參數集合為{-1.5,-1.0,0.5,0.8}。

差分傳播相移率K_DP{-2.0，-1.0，1.0，1.2}

相關系數R_HV{0.91，0.94，0.96，0.98}。

步驟S103：利用所述偏振參量對應的子參數集分別構建與所述偏振參量對應的T型函數，分別獲取各個偏振參量對應的，降水粒子為冰雹的概率值；

以反射率Z_H為例，其對應的T型函數為：

此時x為實際的反射率Z_H。則得到反射率Z_H對應大雹的概率值P_ZH。

按照上述過程，將每一個偏振參量對應的概率值分別計算出來，得到P_ZDR、P_RHV、P_KDP。

步驟S104：利用所述預設溫度對應的子參數集構建所述預設溫度對應的T型函數，獲取所述預設溫度對應的降水粒子為冰雹的概率值；

本實施例中，預設溫度的自參數集合為：溫度t{-70.0，-10.0，40.0，40.0}。

預設溫度對應的T型函數為：

將預設溫度的實際值帶入公式，獲得預設溫度對應的概率值P_T。

步驟S105：依據所述各個偏振參量對應的，降水粒子為冰雹的概率值以及所述預設溫度對應的降水粒子為冰雹的概率值，計算所述降水粒子為冰雹的概率。

本實施例中有多種計算方式，例如，將各個偏振參量對應的概率值以及所述預設溫度對應的概率值取平均值，將該平均值作為降水粒子為某一降水粒子類型的概率。或者，將某一降水粒子類型對應的各個概率值與各自的權重相乘后求和，將求和的結果作為該降水粒子類型對應的概率值等。

步驟S106：在所述概率符合預設條件時，確定所述降水粒子的類型為冰雹。

本實施例公開的冰雹粒子識別方法中，獲取了偏振參量，而偏振參量能夠反應降水粒子的相態信息，即，可以反應降水粒子的形狀等信息，通過對偏振參量的分析處理，得到降水粒子為冰雹的概率，實現了對降水粒子類型的識別，從而為針對冰雹制定的人工作業方式提供了基礎，提升了人工影響天氣作業的有效性。

在上述實施方式中，獲取降水粒子的偏振參量集合的過程如圖2所示，包括：

步驟S201：獲取X波段雙偏振雷達監測到的所述降水粒子的偏振信息，所述偏振信息中包括：原始反射率、原始差分反射率、原始差分傳播相移率和原始相關系數。

步驟S202：對所述偏振信息進行處理。

具體的處理過程包括：對所述偏振信息進行修正，包括：對所述原始差分反射率和原始相關系數進行衰減訂正；對所述原始差分傳播相移率進行數值擬合。

由于X波段雙偏振雷達發射的電磁波經過降水云團后，電磁波能量會衰減，導致X波段雙偏振雷達探測的數據與電磁波能量不衰減情況下探測的真實的數據存在偏差，即數據失真。通過上述修正過程，把X波段雙偏振雷達電磁波衰減探測存在偏差的數據恢復電磁波不衰減情況下的正常數據，使得降水粒子類型的識別更加準確。

對所述原始差分反射率的衰減訂正為：

Z_HA(r)＝Z_H(r)+2a₁φ_DP(r)；

其中，Z_H(r)，表示在距離雷達r處反射率探測值,2a₁φ_DP(r)，表示在距離雷達r處使用差分傳播相移所做的訂正,Z_HA(r),表示訂正后的結果。

對原始差分傳播相移的衰減訂正為：

Z_DRA(r)＝Z_DR(r)+2a₂φ_DP(r)

Z_DR(r)表示在距離雷達r處差分反射率探測值，2a₂φ_DP(r)表示在距離雷達r處使用差分傳播相移所做的訂正,Z_DRA(r)表示訂正后的結果。

對原始相關系數進行衰減訂正為：

R_HVA(r)＝R_HV(r)*(1+1/SNR(r))，其中SNR(r)＝Z_H(r)-20lgr+C

R_HV為原始相關系數，R_HVA(r)為訂正后的相關系數，SNR(r)為距離雷達r處信噪比大小。C為常數。

對所述原始差分傳播相移率進行數值擬合為：

Φ_DP(r₂)為距離r₂處差分傳播相移Φ_DP(r₂)，Φ_DP(r₁)為距離r₁處差分傳播相移Φ_DP(r₁)。

步驟S203：將處理后的偏振信息組合成所述偏振參量集合。

在本實施方式中，在分析偏振參量前，將其進行了相應的處理，從而降低了偏振參量值的誤差，提升了粒子識別結果的準確性。

在冰雹粒子識別過程中，在雷達以較低仰角掃描時，如果有地物存在，則地物反射率會遠大于降水粒子反射率，如果不能正確識別、消除地物反射，就容易造成虛假強降水回波區域，這將給定量降水估測、人工影響天氣（防雹、增雨）作業條件判斷、決策和作業效果評估帶來很大誤差。

因此，優選的，對偏振信息進行處理還包括：在對偏振信息進行修正前，還包括：對偏振信息進行地物雜波剔除處理。從而剔除出地物帶來的影響，進一步提升識別結果的準確性。

一般而言，地物回波具有如下等特點：（1）相鄰兩個仰角回波強度相差較大，即有一定垂直梯度；（2）低仰角和高仰角的回波面積相差很大；（3）絕大部分地物是靜止的，即使有樹木或者其它移動的物體，脈沖體積內的多普勒速度也是較小的，多數趨于0m/s。所以常見的地物識別方法有垂直梯度法和晴空初始地物回波扣除法。

在上述各個實施方式中，依據所述各個偏振參量對應的概率值以及所述預設溫度對應的概率值計算所述降水粒子為冰雹的概率的過程如圖3所示，包括：

步驟S301：分別獲取所述預設溫度以及各個偏振參量對應的權重值；

預先為預設溫度和各個偏振參量分別設定了權重值，反射率的權重為weight_ZH，差分反射率ZDR的權重為weight_ZDR，相關系數RHV的權重為weight_RHV，差分傳播相移率KDP的權重為weight_KDP，預設標準值T的權重為weight_t

步驟S302：計算各個權重值與其對應的概率值的乘積；

步驟S303：將各個乘積求和，得到所述降水粒子為冰雹概率。

P=weight_Z_H*P_ZH+weight_Z_DR*P_ZDR+weight_K_DP*P_KDP+weight_R_HV*P_RHV+weight_t*P_t。

最后，以播報或者顯示的方式，輸出降水粒子為冰雹的信息。結合現有的確定降水范圍和位置的方法，還可以將降水范圍和位置也添加到輸出的內容中，例如，輸出的內容為：海淀下冰雹。

本申請實施例同時公開了一種冰雹粒子識別裝置，其結構如圖4所示，包括：

偏振參量集合及預設溫度獲取模塊401，偏振參量集合及預設溫度獲取模塊，用于獲取降水粒子的偏振參量集合和預設溫度，所述偏振參量集合包括：反射率、差分反射率、差分傳播相移率和相關系數；

參數集合獲取模塊402，用于獲取降水粒子類型為冰雹時對應的參數集合，所述參數集合包含有各個偏振參量對應的子參數集，以及所述預設溫度對應的子參數集；

第一概率值計算模塊403，用于利用所述偏振參量對應的子參數集分別構建與所述偏振參量對應的T型函數，分別獲取各個偏振參量對應的，降水粒子為冰雹的概率值；

第二概率值計算模塊404，用于利用所述預設溫度對應的子參數集構建所述預設溫度對應的T型函數，獲取所述預設溫度對應的降水粒子為冰雹的概率值；

第三概率值計算模塊405，用于依據所述各個偏振參量對應的，降水粒子為冰雹的概率值以及所述預設溫度對應的降水粒子為冰雹的概率值，計算所述降水粒子為冰雹的概率；

類型判斷模塊406，用于在所述概率符合預設條件時，確定所述降水粒子的類型為冰雹。

本實施例公開的冰雹粒子識別裝置，獲取了偏振參量，而偏振參量能夠反應降水粒子的相態信息，即，可以反應降水粒子的形狀等信息，通過對偏振參量的分析處理，得到降水粒子為某一類型的概率，實現了對降水粒子類型的識別，從而為針對冰雹制定人工作業方式提供了基礎，提升了人工影響天氣作業的有效性。

進一步的，所述偏振參量獲取模塊包括：

偏振信息獲取單元，用于獲取X波段雙偏振雷達監測到的所述降水粒子的偏振信息，所述偏振信息中包括：原始反射率、原始差分反射率、原始差分傳播相移率和原始相關系數；

偏振信息處理單元，用于對所述偏振信息進行處理，該單元包括，修正子單元，用于對所述偏振信息進行修正，包括：對所述原始差分反射率和原始相關系數進行衰減訂正；對所述原始差分傳播相移率進行數值擬合；

集合生成單元，用于將處理后的偏振信息組合成所述偏振參量集合。

偏振信息處理單元還包括：地物雜波剔除單元，用于對所述偏振信息進行地物雜波剔除處理。

通過上述模塊，實現對偏振參量的雜波剔除和修正處理，使得偏振參量的值更加準確，進而使得粒子類型識別結果更加準確。

所述概率計算單元包括：

權重值獲取子單元，用于分別獲取所述預設溫度以及各個偏振參量對應的權重值；

相乘子單元，用于計算各個權重值與其對應的概率值的乘積；

求和子單元，用于將各個乘積求和，得到所述降水粒子為所述當前降水粒子類型的概率量對應的概率。

需要說明的是，本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可。對于裝置類實施例而言，由于其與方法實施例基本相似，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關系術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。

對所公開的實施例的上述說明，使本領域技術人員能夠實現或使用本發明。對這些實施例的多種修改對本領域技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現。因此，本發明將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。

以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護范圍。