风云四号闪电成像仪聚类算法的研究及应用

发布时间：2020-10-22 14:59

　　 风云四号闪电成像仪LMI(Lightning Mapping Imager)作为全新的静止卫星闪电探测系统,为我国闪电活动的特征分析以及雷暴活动的监测预警提供了大量的观测资料。目前国家气象卫星数据中心公布的闪电探测数据是L2级事件,并没有物理意义,因此将LMI的探测数据聚类到闪电是卫星闪电数据应用的第一步。在确定LMI的聚类算法时,需要考虑极轨卫星和静止卫星闪电成像仪的差异,即考虑像元空间分辨率对聚类算法的影响。本文基于LMI观测范围内不同区域的像元空间分辨率,通过聚类算法的参数化方案,确定了适合LMI观测区域的聚类算法;利用WWLLN(World Wide Lightning Location Network)闪电探测网的数据,分析了LMI在不同区域的探测性能,并在此基础上,分析LMI与WWLLN匹配的闪电数据的特征分布,为云地闪的识别提供了参考依据。主要的研究方法及结论如下:(1)通过卫星闪电成像仪的定位算法,将CCD(Charge-coupled Device)面阵像元的格点坐标转化为地球坐标系下的经纬度坐标,计算得到LMI的CCD面阵像元空间分辨率的大小。将LMI观测区域划分为像元空间分辨率为20 km的A区域,该区域范围为50°~60°N,60°~160°E和像元空间分辨率为8 km的B区域,该区域范围为15°~50°N,60°~160°E,对A、B两个区域的闪电数据做事件到组和组到闪电的聚类参数敏感性试验,发现像元空间分辨率对事件到组的聚类算法没有影响,A、B区域的事件到组的聚类时间参数为2 ms,空间参数为相邻格点;而在组到闪电的聚类算法中,在不同空间分辨率区域,时间参数为330 ms,A区域的空间参数为25 km,B区域的空间参数为16.5km。(2)利用WWLLN和相当黑体温度TBB(Black Body Temperature)的同步资料了解LMI的探测性能,发现LMI和WWLLN在中国区域范围内探测到的闪电活动密度分布有很好的一致性,LMI探测到的闪电的数量为WWLLN探测数据的3倍多。LMI闪电活动主要分布在云顶亮温低于-60℃的冷云区,与强对流天气过程有很好的对应。(3)利用WWLLN探测到的闪电数据与LMI数据匹配时,通过匹配阈值的时间和空间参数敏感性试验,确定WWLLN和LMI星地探测系统的匹配时间阈值为2 s,空间阈值为0.2°。受像元空间分辨率的影响,LMI在空间分辨率为20 km的A区域探测性能较差,与WWLLN的匹配率只有3%,两套系统的定位时间差为0.9 s,距离差为22 km;在像元空间分辨率为8 km的B区域,LMI与WWLLN的匹配率为13%,定位时间差为0.6 s,距离差为11 km。利用LMI与WWLLN匹配和未匹配的数据,分析LMI探测到组的强度和大小,闪电的强度、持续时间、空间大小的等方面的光学特征差异,发现闪电的辐射能量密度值和空间大小的差异特征,可以作为卫星闪电成像仪对云地闪进行识别的参考依据,同时也需要考虑不同区域闪电的特征差异。
【学位单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：P415.35
【部分图文】：

闪电成像仪 LMI（FY-4 Lightning Mapping Imager电成像仪 LMI（Lightning Mapping Imager）是我国首次研制星上的闪电观测仪器,是可以对大气中的闪电活动进行连续监LMI 装载于我国第二代静止卫星科研试验星 FY-4A 上，FY-4A气象卫星,于 2016 年 10 月发射升空，其上装载的多种探测仪利、农业、林业和环境等领域的需求，会在天气监测与预报灾等领域得到充分的应用，将在防灾减灾建设中发挥重要作卫星中姿态测量与控制精度最高的，卫星的测距以及定轨高度卫星的高性能为闪电成像仪 LMI 提供了一个稳定而又高性能用闪电光学成像技术对闪电活动进行观测的闪电定位系统，由实时事件处理器 RTEP、数据格式器和仪器控制等部分组成

外区的中性氧（O）和中性氮（N）的光谱线[58]，虽然 777.4 nm 的更强，但其在闪电信号中的辐射也更强，因此星载闪电成像仪选择 7的中心波长，对闪电信号进行光谱滤波。冲的上升时间快，持续时间短，大多数脉冲持续时间为 400～800 μ积分时间对于光学闪电成像仪是最适合的。但是受技术限制，目前秒钟探测 500 帧，积分时间为 2 ms，积分时间内像元点上光子的减少闪电脉冲的分裂，但对于一些活动剧烈的闪电脉冲也无法区分 面阵输出的原始数据中，将闪电信号从背景信号中提取出来是闪大难题，利用星上实时事件处理器 RTEP（RealTimeEventProcesso据处理的效率和精度。利用相邻帧的数据进行背景估计，将实时帧值后，当信号强度大于设定的事件阈值时，判断探测到一个闪电事事件处理器输出的数据进行虚假事件的滤除和定位后，就得到了 L事件。

图 3-1 事件到组以及组到闪电聚类算法流程图上图给出了风云四号闪电成像仪聚类算法的流程图，事件到组的聚类和组到闪电的聚类原理是一样的，区别在于两个聚类算法的参数的不同，以及事件到组的聚类基于 LMI 事件的像元坐标系下的格点距离，而组到闪电的聚类基于地球坐标系下的空间距离。在事件到组的聚类中，将每一个事件与现有的组内的事件进行比较，若事件间的时间和空间差小于给定的聚类参数，则这个事件将加入已有的组，若是大于聚类参数，则构成一个新的组。同样的，当组与组之间的时间和空间距离小于组到闪电的聚类参数时，这些组也属于同一个闪电。
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本文编号：2851748