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基于雷达数据和 CIR 指标的对流初生预警
算法#
刘丹，韩雷**
基金项目：国家自然科学基金（批准号：41005024），高等学校博士学科点专项科研基金（20100132120009），
山东省青年科学家促进研究基金（BS2010DX034）资助
作者简介：刘丹（1988-），男，硕士研究生，模式识别与图像处理
通信联系人：韩雷，1978， 男， 副教授，遥感信息处理
（中国海洋大学 信息科学与工程学院 山东 青岛 266100） 5
摘要：本文提出一种基于多普勒天气雷达数据的对流初生预警算法，该算法首先采用多阈值识别技术识别
出 5dbz,8dbz,10dbz 阈值的对流体，然后对于不同阈值的对流体采用不同的 CIR(convective intensity
ratio)值对对流初生进行预警。不同 CIR 值的设定是通过在实验阶段对不同阈值的对流体进行追踪和分析
获得的。最后对京津地区多个时刻进行对流初生实验，实验结果表明该算法可以提前 0-20 分钟对 CI 进行10
预报。
关键词：对流初生；预警；CIR；追踪
中图分类号：
Forecasting convective storm initiation based on radar data 15
and CIR indicator
LIU Dan, HAN Lei
(College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100)
Abstract: This paper presents a convection initiation algorithm based on Doppler weather radar
, we use the multi-threshold recognition technology to identify 5dbz, 8dbz, 10dbz 20
convective for different thresholds we use different CIR (convective intensity ratio)
values for convection initiation is set different values in the experimental stages by
different thresholds for tracking and analysis of convective convective weather events in
Beijing-Tianjin region are analyzed in the experiment. The experiment results show that this method is
feasible in Beijing-Tianjin region. 25
Key words: convective initiation;forecasting; CIR; tracking
0 引言
据统计，2001-2007年强对流灾害所造成的直接经济损失均在110亿元以上，占气象灾害
全部损失的6%~15%；2009年强对流天气则是我国第3大气象灾害，仅次于干旱和暴雨洪涝。30
所以准确预报强对流初生CI（Convective Initiation）是近年国内外研究的热点之一，CI
的定义如下：由多普勒天气雷达检测到的对流云第一次产生反射率因子大于或等于35dBz。
CI的出现可以看作是强对流天气活动开始的标志。
对流天气临近预报是指对未来0~2h的对流天气系统以及其所伴随的灾害性天气的发生、
发展、演变和消亡的预报，也可以称当时的天气监测和2h以内的简单外推预报为临近预报。35
近期对于对流初生预报算法大都采用卫星数据如Sieglaff et al.（2010）[1]采用基于GOES
卫星数据的平均box算法来进行CI预报的；XU Hui(2012)[2]采用风云卫星数据进行CI预报。
本文提出的CI预警算法主要是利用描述三维对流体系统结构的CIR(convective
intensity ratio)指标，以及在此基础上扩展了高层回波强度饱和度指标，根据当前时刻的
高层回波饱和度值将对流体划分为5个类别，通过对比上一时刻对应的对流体的CIR以及体40
积、平均回波强度等特征来判决当前时刻的该对流体是否会发展成CI。
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1 雷达数据
文中所采用的雷达数据取自天津塘沽雷达站的中国新一代天气雷达（CINRAD）。由于原
始雷达数据是以雷达坐标表示，处理比较困难，本文将雷达数据均转换为笛卡尔坐标。采用
是 NVI 插值算法将雷达数据插值到三维笛卡尔网格。 45
2 算法描述
背景和意义
Dixon等(1993)[3]提出的TITAN算法是一个广泛应用的风暴识别、追踪和临近预报的算
法,Johnson等(1997)[4]提出的SCIT算法广泛应用于实际的雷达产品中，Han(2007)[5]提出的
ETITAN是一个加强的TITAN算法，使用形态学方法处理相邻风暴的错误合并以及结合质心追50
踪和交叉相关的方法提高预报的准确性。风暴的识别追踪和临近预报是天气雷达和严重天气
监测的重要组成部分，本文采用的对流体概念是指包含还没有达到35dbz阈值的对流体，该
算法用到的对流体的识别和追踪算法部分主要是借鉴上述算法。CIR是描述三维对流体系统
结构的重要指标，这里用它作为CI预报的主要指标。
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算法的实现
对流体的识别采用多阈值识别算法，识别出以下对流体群(1)：回波强度>10dbz，体积
>20pts(points)；(2)：回波强度>8dbz，体积>20pts；(3)：回波强度>5dbz；体积>10pts。
对当前时刻的一个对流体判断其是否会发生CI需要对应的上一时刻的对流体的CIR，这里的
CIR定义为高度大于等于2km处回波强度大于等于10dbz的总的回波强度与组合反射率面积的比60
值。由于需要上一时刻的CIR信息，所以需要对流体的追踪技术，这里采用邻近追踪和相似目标
追踪技术相结合的方法。
计算当前时刻对流体的属性包括CIR值，高层回波强度饱和度，这里的高层回波强度饱和度
指标定义为高度2km,3km,4km,5km,6km和回波强度10dbz,15dbz，20dbz,25dbz,30dbz的组合信息，
利用对流体的三维信息填充高层回波强度饱和度信息，并且利用高层回波强度饱和度信息创建分65
类器。
对流体根据高层回波强度饱和度信息进入不同的分类器类别做出不同的判决，预报CI。
预警系统的评价技术也是以追踪技术为基础的，对当前时刻的一个对流体进行CI预报,对该
对流体进行追踪（t1时刻向t2时刻的追踪，t1< t2）检验预报是否成功，如果预报该对流体会产
生CI，而且追踪过程中可以达到CI状态则预警成功，否则为虚警。统计当前时刻的检测率和虚警70
率，作为评价系统。图1为该算法的流程图。
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图 1 算法流程图
Algorithm flow chart
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3 实验结果及其分析
对2006年7月24日9点44分时刻34号对流体进行预报和分析，首先当前时刻的34号对流体根据
保存的追踪路径找到前一时刻对应的35号对流体，根据统计的高层回波强度饱和度值选择分
类器的阶段，通过当前时刻CIR值与对应的上一时刻的对流体的CIR差值，以及辅佐体积，平
均回波强度等信息预报该对流体会发展成为一个CI，通过追踪技术观测到12分钟后CI出现。80
图2是整个CI预报的实例图。
(a) 2006 年 07 月 24 日 09 点 38 分 35 号对流体 (b) 2006 年 07 月 24 日 09 点 44 分 34 号对流体
(a) number 35 convective cell image at 9:38 (b) number 34 convective cell image at 9:44
on 24 July 2006 on 24 July 2006 85
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(c)2006 年 07 月 24 日 09 点 50 分 41 号对流体 (d)2006 年 07 月 24 日 09 点 56 分 CI 状态
(c) number 41 convective cell image at 9:50 (d)convective initiation state image at 9:56
on 24 July 2006 on 24 July 2006
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图 2 2006 年 7 月 24 日的 CI 预警实例
CI forecasting example
4 评价
算法的评价系统主要包含使用两个技术指标：预警成功率和虚假警报率，预警成功率定95
义为预警成功的个数与观测个数之比，预警成功即预报对流初生，并且能够被雷达检测到。
虚假警报率定义为预报为CI但没有被雷达监测到的对流体与所有预报为CI的对流体总数之
比。选取了 2006 年 07 月 09 日 23 时 18 分和 2006 年 07 月 24 日 09 日 38 分两个时刻进行预
报统计对两个时刻的所有对流体进行预报，统计预警成功率和虚假警报率，统计结果如下：
2006 年 07 月 09 日 23 时 18 分时刻的统计：实际 CI 为 10 个，预警成功率为 ，虚假100
警报率为：，2006 年 07 月 24 日 09 日 38 分时刻的统计：实际 CI 个数为 8 个，预警
成功率为：，虚假警报率为：。
5 结论
本文提出一种基于多普勒天气雷达数据的对流初生预警算法。该算法主要是通过CIR指
标来判断初期对流体是否会发展成为CI，预报前需要将对流体按照体积和反射率因子阈值进105
行分类，其主要目是对于处于不同发展状态的对流体分类预报，提高预报准确性。算法首先
采用多阈值识别技术识别出5dbz,8dbz,10dbz阈值的对流体，然后对于不同阈值的对流体采
用不同的CIR值对对流初生进行预警。不同CIR值的设定是通过在实验阶段对不同阈值的对流
体进行追踪和分析获得的。最后对京津地区多个时刻进行对流初生实验，实验结果表明该算
法可以提前0-20分钟对CI进行预报。 110
该算法可以有效的进行短时预报，但是对于对流体体积较小、反射率因子阈值较小的对
流体难以处理，还需要进一步研究。
[参考文献] (References)
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