基于概率支持向量机的激光雷达风切变图像的识别

针对标准支持向量机在激光雷达风切变图像识别中无法提供后验概率这一问题,从有监督聚类的角度,提出一种基于FCM的概率支持向量机识别方法. 先利用灰度-梯度共生矩阵提取激光雷达风切变图像的纹理特征,再利用支持向量机确定分类面,最后利用条件约束和FCM确定各类样本距离分类面的概率分布. 实验结果表明,该算法对3种风切变的整体识别率可达到95.52%,与两种同类算法相比,识别率分别提高了1.27%和1.21%.      

基于数值模式的风场时空变化特征的统计分析

统计分析风场时空变化的特征,掌握其变化规律,可以提高风场预报的准确性。利用WRF模式对大气状态进行模拟,优化配置物理过程参数化方案,采用多层嵌套、双向反馈。以2 h为时间间隔的风场状态变化作为统计的风差样本,重点关注超过规定阈值大小的显著风差样本的分布,将风差样本标注在地图上,制作显著风差样本图。统计了显著风差样本数量在一天中的累积分布、风差样本的大小在垂直方向的分布,以及风场状态在各个高度层之间的差别。选择银川河东机场区域作为WRF模拟区域,对该区域一年的风差样本进行统计分析。结果表明:复杂地形条件下,不同区域风场变化的剧烈程度有很大的差别,但由同一因素引起的显著风差样本的变化趋势是一致的;风场时空变化的剧烈程度随着高度的增加而减弱。