【摘 要】
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目前气象预报业务中,预报员主要借助卫星云图,定性判断云团的移动趋势,缺乏形式化的定量评判方法。本文基于FY-2C与FY-2D的高时间分辨率的近红外影像(10.3—11.3μm),采用亮
【机 构】
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华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室; 南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室; 美国科罗拉多州立大学自然资源生态实验室; 南京信息工程大学大气物理学院;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(编号:2010CB951603);上海市科委世博科技专项(编号:10DZ0581600);江苏省普通高校研究生科研创新计划(编号:CX09B_227Z);华东师大优博培育行动计划(编号:PY2011010)~~
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目前气象预报业务中,预报员主要借助卫星云图,定性判断云团的移动趋势,缺乏形式化的定量评判方法。本文基于FY-2C与FY-2D的高时间分辨率的近红外影像(10.3—11.3μm),采用亮温和面积阈值方法进行云团识别,然后根据最大相关系数云团匹配技术进行追踪,系统地实现强对流云团的自动临近预测。实验结果表明,本文提出的最大相关系数追踪比传统的交叉相关系数法具有更高的匹配精度和运行效率,而且研究发现云团质心外推明显优于最低亮温外推,平均亮温、面积、圆形度对云团的分裂合并有较好的指示作用,经列联表法检验,本文提出的自动识别追踪技术具有较高预测精度和预测时效,并且为卫星云图业务化应用提供了定量科学依据。
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