基于多频异步观测的雷暴单体动态剪枝方法、装置、设备及介质与流程

本技术涉及气象监测预警领域，特别涉及一种基于多频异步观测的雷暴单体动态剪枝方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、雷暴大风、局地短时强降水等强对流天气具有尺度小、演变快和局地性强的特点，对其进行短临监测预警是气象业务中的重要工作。业务天气雷达可以提供连续空间覆盖的反射率、回波顶高、垂直累积液态水含量等观测资料，是风暴对象识别、跟踪和临近预报的主要资料来源，省级、市级强对流天气短临监测预警系统以及天气雷达风暴单体识别与追踪系统通常均基于雷达观测资料开展风暴谱系的构建与跟踪。

2、相关技术中，对象化雷暴跟踪技术通常以雷达扫描时刻为更新时间节点：在某一雷达时刻根据雷达观测资料识别风暴对象，并在相邻雷达时次之间根据位置、重叠、形态和强度相似性建立对应关系以形成候选轨迹，直至下一雷达时次的观测资料到达后，再根据新的真实风暴对象对候选轨迹进行确认或纠偏。

3、然而，单部雷达体扫、组合反射率产品或区域拼图通常按固定扫描周期更新，例如约6分钟一次，因此在相邻两次雷达观测之间客观存在数分钟的观测空窗。在观测空窗内，即使地面自动气象站已经以分钟级频率观测到明显的阵风、降水或温度、气压突变，候选轨迹也无法利用这些高频地面实况得到即时纠正，对于分裂、合并、快速增强、突然减弱等非线性演变，错误候选分支仍可能继续向前扩展并在谱系中积累，从而导致风暴谱系跟踪的准确性较低。

技术实现思路

1、本技术旨在提出一种基于多频异步观测的雷暴单体动态剪枝方法、装置、设备及介质，能够提高风暴谱系跟踪的准确性。

2、第一方面，本技术实施例提供一种基于多频异步观测的雷暴单体动态剪枝方法，包括以下步骤：

3、获取第一雷达时刻的雷达观测资料，基于所述雷达观测资料识别风暴对象，以构建真实风暴节点，并基于所述真实风暴节点生成多条候选谱系分支，为各所述候选谱系分支分配初始权重，所述初始权重之和为1；

4、在所述第一雷达时刻与第二雷达时刻之间的各目标时刻，基于状态传播模型对各所述候选谱系分支分别进行状态传播，生成各所述候选谱系分支在所述目标时刻的虚拟节点，所述虚拟节点携带虚拟标记和状态不确定度，所述第二雷达时刻为所述第一雷达时刻的下一雷达观测时刻，所述目标时刻的更新频率高于所述雷达观测资料的更新频率；

5、获取所述目标时刻的高频地面响应实况，所述高频地面响应实况由多个地面观测站点在相邻两次雷达观测之间提供，用于表征风暴对地面的影响；

6、针对各所述候选谱系分支，基于观测算子确定该候选谱系分支的虚拟节点在各所述地面观测站点处的预期地面响应，并根据各所述地面观测站点的实际地面响应与所述预期地面响应之间的一致性，更新该候选谱系分支的后验权重；

7、根据各所述候选谱系分支的后验权重和动态剪枝阈值，对各所述候选谱系分支执行剪枝处理，所述动态剪枝阈值根据观测充分度和所述状态不确定度确定；

8、响应于所述第二雷达时刻的雷达观测资料到达，将基于所述第二雷达时刻的雷达观测资料识别到的真实风暴对象与经剪枝处理后保留的候选谱系分支进行重锚定。

9、根据本技术的一些实施例，所述虚拟节点还包括来源雷达时刻、目标时刻标识和分支编号，所述来源雷达时刻用于指示所述虚拟节点所追溯的最近一次真实雷达观测时刻，所述分支编号用于指示所述虚拟节点所属的候选谱系分支；所述基于状态传播模型对各所述候选谱系分支分别进行状态传播，生成各所述候选谱系分支在所述目标时刻的虚拟节点，包括：

10、基于所述状态传播模型，根据所述候选谱系分支在最近真实雷达观测时刻的风暴状态、历史状态和背景环境，对各所述候选谱系分支分别进行状态传播，生成各所述候选谱系分支在所述目标时刻的虚拟节点，并同步传播所述虚拟节点的状态不确定度，所述状态不确定度随所述目标时刻与所述最近真实雷达观测时刻之间的时间间隔的增长而不减小；

11、其中，在所述第二雷达时刻的雷达观测资料到达之前，所述虚拟节点不被记录为真实观测节点。

12、根据本技术的一些实施例，所述高频地面响应实况至少包括阵风和分钟降水中的至少一项，所述高频地面响应实况还包括温度变化、气压变化和风向突变中的至少一项；所述获取所述目标时刻的高频地面响应实况之后，还包括：

13、对所述高频地面响应实况进行质量控制，并将质量控制结果转换为各所述地面观测站点的质量权重，所述质量权重的取值范围为0至1，所述质量控制包括时间戳统一、重复值剔除、异常范围检查、持续常值检查和站点状态检查中的至少一项；

14、和/或，所述根据各所述地面观测站点的实际地面响应与所述预期地面响应之间的一致性，更新该候选谱系分支的后验权重，包括：

15、基于各所述地面观测站点的质量权重对各所述地面观测站点的实际地面响应进行加权，确定各所述地面观测站点的实际地面响应与所述预期地面响应之间的一致性，并更新该候选谱系分支的后验权重。

16、根据本技术的一些实施例，所述观测算子为基于距离衰减、风暴移动方向、风暴对象几何包络和历史地面响应统计构建的参数模型，或者为经历史的雷达风暴对象与地面观测站点实况的配对数据训练的神经网络；所述基于观测算子确定该候选谱系分支的虚拟节点在各所述地面观测站点处的预期地面响应，包括：

17、基于所述观测算子，根据该候选谱系分支的虚拟节点的风暴状态、所述地面观测站点的站点位置和背景环境，确定该候选谱系分支的虚拟节点在各所述地面观测站点处的预期地面响应；

18、其中，所述预期地面响应包括：针对阵风的预期最大风速或超过风速阈值的概率，针对降水的预期分钟降水量或强降水概率，以及针对温度和气压的相对于风暴到达前背景状态的变化量中的至少一项。

19、根据本技术的一些实施例，所述根据各所述地面观测站点的实际地面响应与所述预期地面响应之间的一致性，更新该候选谱系分支的后验权重，包括：

20、针对各所述候选谱系分支，根据各所述地面观测站点的质量权重和该候选谱系分支对各所述地面观测站点的空间影响权重，对各所述地面观测站点的实际地面响应与预期地面响应之间的残差进行加权，得到该候选谱系分支的加权残差；

21、根据所述加权残差确定该候选谱系分支在所述目标时刻的观测似然；

22、根据该候选谱系分支在上一目标时刻的权重和所述观测似然，对各所述候选谱系分支的权重进行归一化更新，得到该候选谱系分支在所述目标时刻的后验权重；

23、其中，在所述地面观测站点的站点密度低于密度阈值或所述质量权重低于质量阈值的情况下，提高观测噪声或降低观测权重，以对各所述候选谱系分支的权重进行软校正。

24、根据本技术的一些实施例，所述根据各所述候选谱系分支的后验权重和动态剪枝阈值，对各所述候选谱系分支执行剪枝处理，包括：

25、在目标候选谱系分支的后验权重下降且未满足硬剪枝条件的情况下，对所述目标候选谱系分支执行软剪枝，其中，所述软剪枝包括：保留所述目标候选谱系分支的拓扑结构，并将所述目标候选谱系分支在图网络的邻接矩阵或消息传递中的权重乘以所述目标候选谱系分支的后验权重；

26、在所述目标候选谱系分支的后验权重小于所述动态剪枝阈值、连续个目标时刻的所述高频地面响应实况均与所述目标候选谱系分支不一致、且有效地面观测站点的数量不小于预设站点数量的情况下，对所述目标候选谱系分支执行硬剪枝，其中，所述硬剪枝包括：将所述目标候选谱系分支对应的候选边在所述邻接矩阵中的掩码置零，为正整数；

27、其中，所述观测充分度根据有效地面观测站点的数量、站点空间密度、资料质量和候选谱系分支影响范围内的观测覆盖率中的至少一项确定；所述动态剪枝阈值随所述观测充分度的增大而增大，且随所述状态不确定度的增大而减小，且所述动态剪枝阈值不小于预设下限值且不大于预设上限值。

28、根据本技术的一些实施例，所述将基于所述第二雷达时刻的雷达观测资料识别到的真实风暴对象与经剪枝处理后保留的候选谱系分支进行重锚定，包括：

29、针对经剪枝处理后保留的候选谱系分支的末端虚拟节点与所述第二雷达时刻识别到的各真实风暴对象，根据位置可达性、运动一致性、形态一致性、强度一致性和分支历史不确定度，计算重锚定得分；

30、根据所述重锚定得分对所述候选谱系分支与所述真实风暴对象进行匹配，在匹配成功的情况下，以匹配到的真实风暴对象替换对应目标时刻的虚拟节点，将所述虚拟标记更新为表征真实观测的标记，并将所述状态不确定度重置至真实观测水平；

31、和/或，所述方法还包括：

32、在所述第二雷达时刻的雷达观测资料缺失的情况下，在最大桥接时长内继续对各所述候选谱系分支进行状态传播，使所述状态不确定度随时间增大并降低硬剪枝强度，且继续根据所述高频地面响应实况更新各所述候选谱系分支的后验权重；在雷达观测资料恢复的情况下，将恢复后识别到的真实风暴对象与各所述候选谱系分支进行重锚定；在各所述候选谱系分支与恢复后识别到的真实风暴对象的重锚定得分均低于最低重锚定得分的情况下，终止原候选谱系分支，并将恢复后识别到的真实风暴对象作为新的真实风暴节点。

33、第二方面，本技术实施例提供了一种基于多频异步观测的雷暴单体动态剪枝装置，包括：

34、节点构建模块，用于获取第一雷达时刻的雷达观测资料，基于所述雷达观测资料识别风暴对象，以构建真实风暴节点，并基于所述真实风暴节点生成多条候选谱系分支，为各所述候选谱系分支分配初始权重，所述初始权重之和为1；

35、状态传播模块，用于在所述第一雷达时刻与第二雷达时刻之间的各目标时刻，基于状态传播模型对各所述候选谱系分支分别进行状态传播，生成各所述候选谱系分支在所述目标时刻的虚拟节点，所述虚拟节点携带虚拟标记和状态不确定度，所述第二雷达时刻为所述第一雷达时刻的下一雷达观测时刻，所述目标时刻的更新频率高于所述雷达观测资料的更新频率；

36、实况获取模块，用于获取所述目标时刻的高频地面响应实况，所述高频地面响应实况由多个地面观测站点在相邻两次雷达观测之间提供，用于表征风暴对地面的影响；

37、权重更新模块，用于针对各所述候选谱系分支，基于观测算子确定该候选谱系分支的虚拟节点在各所述地面观测站点处的预期地面响应，并根据各所述地面观测站点的实际地面响应与所述预期地面响应之间的一致性，更新该候选谱系分支的后验权重；

38、剪枝模块，用于根据各所述候选谱系分支的后验权重和动态剪枝阈值，对各所述候选谱系分支执行剪枝处理，所述动态剪枝阈值根据观测充分度和所述状态不确定度确定；

39、重锚定模块，用于响应于所述第二雷达时刻的雷达观测资料到达，将基于所述第二雷达时刻的雷达观测资料识别到的真实风暴对象与经剪枝处理后保留的候选谱系分支进行重锚定。

40、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

41、所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面所述的基于多频异步观测的雷暴单体动态剪枝方法。

42、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面所述的基于多频异步观测的雷暴单体动态剪枝方法。

43、本技术实施例的基于多频异步观测的雷暴单体动态剪枝方法、装置、设备及介质，至少具有如下有益效果：

44、本实施方式中，通过在第一雷达时刻基于雷达观测资料构建真实风暴节点并生成多条候选谱系分支，在第一雷达时刻与第二雷达时刻之间更新频率更高的各目标时刻，对各候选谱系分支进行状态传播以生成携带虚拟标记和状态不确定度的虚拟节点，并获取地面观测站点在相邻两次雷达观测之间提供的高频地面响应实况；进而针对各候选谱系分支，基于观测算子确定其虚拟节点在各站点处的预期地面响应，根据实际地面响应与预期地面响应之间的一致性更新各候选谱系分支的后验权重，并根据后验权重和由观测充分度与状态不确定度确定的动态剪枝阈值执行剪枝处理，在第二雷达时刻的雷达观测资料到达后进行重锚定。如此，在相邻两次雷达观测之间的观测空窗内，候选谱系分支无需等待下一雷达时次到达，即可利用高频地面响应实况进行逐时次的在线校正，不受地面实况支持的错误候选分支能够被及时降权或剪除，避免错误分支在观测空窗内持续扩展和积累，从而提高风暴谱系跟踪的准确性。

45、本技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。