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J-GLOBAL ID：201902217318751978   整理番号：19A2063821

レーダデータ外挿と特徴認識のダウンバースト警報方法【JST・京大機械翻訳】

Method of downburst warning based on radar data extrapolation and feature recognition

著者 (5件)： Wang Xing (南京信息工程大学大气科学与環境气象国家級実験教学示范中心,南京,210044) ,  Min Jinzhong (南京信息工程大学气象災害教育部重点実験室/气象災害預報預警与評估協同創新中心,南京,210044) ,  Zhang Luxuan (南京信息工程大学气象災害教育部重点実験室/气象災害預報預警与評估協同創新中心,南京,210044) ,  Ding Liudan (南京信息工程大学气象災害教育部重点実験室/气象災害預報預警与評估協同創新中心,南京,210044) ,  Cai Shuxin (南京信息工程大学气象災害教育部重点実験室/气象災害預報預警与評估協同創新中心,南京,210044)
資料名： Qixiang Kexue  (Qixiang Kexue)
巻： 39  号： 3  ページ： 377-385  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2436A  ISSN： 1009-0827  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、普通の気象資料を利用して、下撃暴流に対する識別早期警戒の実行可能性が低いため、ドップラー気象レーダー資料に基づく下撃暴流識別追跡と早期警戒方法を提出した。まず、光流法を用いて反射率因子垂直断面の光流れ場を分析し、嵐コアの時間発展の法則を得た。その後、ラグランジュ力学モデルを用いて、嵐のコアトップ高さの低下過程に対して関数フィッティングを行った。また、ヒストグラムとバール係数統計分析法を用いて、ストームコアの中層放射状速度場における「正負速度対」画像に対してマッチング識別を行い、一連の閾値の判定を総合し、最終的に下撃嵐の知的早期警戒を実現した。マルチレベル反復に基づく局所拘束オプティカルフローアルゴリズムを提案し,従来のオプティカルフロー方式による反響のような非剛体移動ターゲットの不適切性を効果的に改善した。ヒストグラムとバール係数統計分析法を提案し、半径方向の「正負速度対」画像の非対称構造による画像マッチングの難題を解決した。実例の検査結果により、この方法は嵐の核心隆起と急速な沈下の前期に潜在的な下撃暴流を識別でき、そして、嵐の核心沈下速度と地面に近い時間に対して推定を行い、それによって下撃嵐の知能識別、早期警戒を実現する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オプティカルフロー ,  *ダウンバースト ,  *警報 ,  画像 ,  統計解析 ,  半径方向 ,  ヒストグラム ,  マッチング ,  *外挿法 ,  効果 ,  高速度 ,  気象 ,  反射率 ,  流れ場
準シソーラス用語： 非剛体 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (5件)： レーダ ,  外挿 ,  特徴認識 ,  ダウンバースト ,  警報