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        基于最小二乘法的強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的建模分析
        ——以廣東省韶關(guān)市為例

        2022-02-13 14:52:30劉艷群羅燁泓郭永婷
        湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年23期
        關(guān)鍵詞:韶關(guān)市強(qiáng)對(duì)流質(zhì)心

        劉艷群,羅燁泓,熊 英,郭永婷

        (廣東省韶關(guān)市氣象局,廣東 韶關(guān) 512028)

        強(qiáng)對(duì)流天氣是在對(duì)流云系、單體對(duì)流塊內(nèi)產(chǎn)生強(qiáng)對(duì)流的一種對(duì)流天氣。強(qiáng)對(duì)流天氣破壞力很大,并且多伴有冰雹、大風(fēng)以及強(qiáng)降雨等災(zāi)害天氣,所到之處可使房屋樹(shù)木受到破壞與摧殘、交通通信受到阻礙或中斷、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到嚴(yán)重?fù)p壞,甚至還會(huì)造成人員傷亡[1]。其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的危害不僅表現(xiàn)在可以直接摧毀莊稼,還表現(xiàn)在可誘發(fā)傳播病蟲(chóng)害,使莊稼減產(chǎn),嚴(yán)重狀況下還可導(dǎo)致莊稼絕收。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系到中國(guó)的國(guó)計(jì)民生,因而研究與分析強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響具有重要意義[2,3]。

        為降低強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的危害,近年來(lái)諸多學(xué)者研究了強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[4,5]。在對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)常借鑒國(guó)外的光流法,該方法的應(yīng)用雖在一定程度上降低了強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的破壞程度,但是中國(guó)地域遼闊,不同區(qū)域出現(xiàn)的強(qiáng)對(duì)流天氣種類不同,因而采用此方法進(jìn)行強(qiáng)對(duì)流天氣識(shí)別必然存在較大誤差。

        為此,本研究對(duì)基于光流法的強(qiáng)對(duì)流天氣識(shí)別方法加以改進(jìn),利用反射率因子生成的反射率圖像提取強(qiáng)對(duì)流天氣的風(fēng)暴單體特征,并利用最小二乘法在數(shù)據(jù)擬合方面的優(yōu)勢(shì),擬合強(qiáng)對(duì)流天氣風(fēng)暴單體的運(yùn)動(dòng)軌跡,通過(guò)強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)過(guò)程,分析強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,為有效避免或減少?gòu)?qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的危害提供可靠依據(jù)。

        1 研究區(qū)概況

        韶關(guān)市位于廣東省北部、五嶺山脈南部,包括具有全球影響力的制造與服務(wù)業(yè)基地珠三角地區(qū),外與湖南、江西兩個(gè)省份緊密相連,是中國(guó)南方非常重要的交通中轉(zhuǎn)要地,素有廣東省“北大門”之稱。韶關(guān)市土地面積達(dá)18 400 km2,地域十分遼闊,其中耕地資源有22 萬(wàn)hm2,位居廣東省第一,從事農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)人口約210 萬(wàn)人。其氣候主要為亞熱帶季風(fēng)氣候,以山地與丘陵為主的地形特點(diǎn)使其成為廣東省最大的再生能源基地、全國(guó)重要的林木以及毛竹輸出地。但同時(shí)廣東省韶關(guān)市也是強(qiáng)對(duì)流天氣的多發(fā)區(qū)[6,7]。強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響重大,如果不能及時(shí)進(jìn)行有效的強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè),必然會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生非常惡劣的影響[8]。為此,基于最小二乘法對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣進(jìn)行有效預(yù)測(cè),并根據(jù)預(yù)測(cè)得到的強(qiáng)對(duì)流天氣狀況分析強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。

        2 模型的建立

        2.1 強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)流程

        應(yīng)用最小二乘法改進(jìn)單體質(zhì)心法,實(shí)現(xiàn)強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)。具體的預(yù)測(cè)流程:①應(yīng)用多普勒天氣雷達(dá)采集強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù);②利用反射率因子生成的雷達(dá)反射率圖像識(shí)別強(qiáng)對(duì)流天氣并執(zhí)行風(fēng)暴單體特征提取操作[9];③風(fēng)爆單體跟蹤;④最小二乘法擬合單體運(yùn)動(dòng)軌跡;⑤單體平均運(yùn)動(dòng)速度計(jì)算;⑥單體外推;⑦獲得強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)結(jié)果。

        2.2 風(fēng)暴單體跟蹤

        在強(qiáng)對(duì)流天氣的預(yù)測(cè)工作中,多采取雷暴識(shí)別跟蹤分析和預(yù)報(bào)算法(TITAN)與風(fēng)暴識(shí)別追蹤算法(SCIT)對(duì)風(fēng)暴單體進(jìn)行跟蹤,但是其在進(jìn)行風(fēng)暴單體的跟蹤過(guò)程中,無(wú)法既兼顧風(fēng)暴單體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)又兼顧風(fēng)暴單體的整體信息[10]。為提高強(qiáng)對(duì)流天氣的預(yù)測(cè)精度,結(jié)合TITAN 與SCIT,提出一種在執(zhí)行風(fēng)暴單體跟蹤操作時(shí)可兼顧風(fēng)暴單體內(nèi)部結(jié)構(gòu)與整體信息的風(fēng)暴單體跟蹤方法,具體的風(fēng)暴單體跟蹤流程可歸結(jié)如下。

        1)執(zhí)行風(fēng)暴單體ID、風(fēng)暴單體質(zhì)心等風(fēng)暴單體信息存儲(chǔ)操作。

        2)執(zhí)行兩次體掃時(shí)間間隔與給定閾值的比較操作,如果兩次體掃時(shí)間間隔小于給定閾值,則執(zhí)行時(shí)間相關(guān)性操作,否則執(zhí)行下一步操作。

        3)單體質(zhì)心初猜位置計(jì)算。用t代表當(dāng)前時(shí)刻,風(fēng)暴體在前一時(shí)刻t- 1 的位置為(Xt-1,Yt-1),則用公式可將單體質(zhì)心初猜位置(Xt,Yt)的計(jì)算過(guò)程表述如下。

        式(1)與式(2)中,-1為前一時(shí)刻風(fēng)暴體的移動(dòng)矢量;θ為t-1與x軸的夾角;Δt為當(dāng)前與前一時(shí)刻體掃的時(shí)間間隔。

        4)執(zhí)行當(dāng)前體掃各個(gè)單體質(zhì)心與前一個(gè)體掃各個(gè)單體質(zhì)心初猜位置的距離計(jì)算操作。

        5)定義距離閾值并執(zhí)行步驟4,獲得距離與定義閾值之間的比較操作。當(dāng)步驟4 距離最大上限為閾值時(shí),將單體質(zhì)心初猜位置作為可能匹配并執(zhí)行相關(guān)存儲(chǔ)操作。

        6)風(fēng)暴單體初猜位置匹配。初猜位置若不存在與單體相匹配的位置,執(zhí)行單體新ID 賦予操作,反之執(zhí)行步驟7。

        7)求解當(dāng)前時(shí)刻風(fēng)暴單體和與之相匹配的前一體掃單體的面積、強(qiáng)度均值以及二者相減得到的差值。如果結(jié)果不滿足式(3),則將該單體定義為新生單體,并執(zhí)行新生單體ID 賦予操作,反之則執(zhí)行步驟8。

        式(3)中,Areat、Areat-1分別為當(dāng)前單體和與之匹配的前一體掃中單體的面積,Meant、Meant-1則分別為對(duì)應(yīng)的強(qiáng)度均值。

        8)如果只有一個(gè)單體初猜位置可以和風(fēng)暴單體進(jìn)行匹配,則執(zhí)行對(duì)前后兩個(gè)單體的相同ID 賦予操作。反之,在全部匹配中,選擇初猜位置到風(fēng)暴單體質(zhì)心最近的單體執(zhí)行最佳匹配與相同ID 賦予操作。風(fēng)暴單體的跟蹤流程如圖1 所示。

        圖1 風(fēng)暴單體跟蹤流程

        2.3 最小二乘單體運(yùn)動(dòng)軌跡擬合

        在預(yù)測(cè)強(qiáng)對(duì)流天氣時(shí),利用最小二乘直線擬合法擬合強(qiáng)對(duì)流天氣單體運(yùn)動(dòng)軌跡[11],可實(shí)現(xiàn)對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的合理高效預(yù)測(cè)。

        式(4)中,e、f均代表常數(shù)。

        強(qiáng)對(duì)流天氣單體運(yùn)動(dòng)軌跡最小二乘直線方程的誤差項(xiàng)定義如下。

        式(5)中,Q表示損失函數(shù)。若想要式(5)的值達(dá)到最小,應(yīng)滿足:

        然后得到:

        式(7)中,n為掃描單體的次數(shù);e與f分別表示的是兩個(gè)參數(shù),其求解過(guò)程可用式(8)和式(9)表示。

        需要注意的是,執(zhí)行對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的風(fēng)暴單體連續(xù)跟蹤操作,會(huì)獲得若干個(gè)質(zhì)心位置,只有在質(zhì)心位置數(shù)量大于5 的狀況下,才可以通過(guò)最小二乘直線擬合法擬合強(qiáng)對(duì)流天氣單體運(yùn)動(dòng)軌跡[12]。用公式可將風(fēng)暴單體位置權(quán)值的計(jì)算過(guò)程歸結(jié)如下。

        式(10)中,t1為首個(gè)風(fēng)暴單體出現(xiàn)的體掃時(shí)刻;ti為第i次掃描到單體的時(shí)間;m為風(fēng)暴單體追蹤的連續(xù)體掃數(shù)量。

        2.4 風(fēng)暴單體位置預(yù)報(bào)

        在進(jìn)行強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)過(guò)程中,風(fēng)暴單體的大致運(yùn)動(dòng)方向可通過(guò)最小二乘直線擬合法對(duì)風(fēng)暴單體執(zhí)行擬合操作的方式實(shí)現(xiàn),但是根據(jù)風(fēng)暴單體的運(yùn)動(dòng)方向不能獲得風(fēng)暴單體質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)距離,風(fēng)暴單體質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)距離需要由體掃中風(fēng)暴單體質(zhì)心位置確定的風(fēng)暴單體的運(yùn)動(dòng)向量獲得[13]。由于實(shí)際的強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)過(guò)程中,風(fēng)暴單體以及其運(yùn)動(dòng)的速度、方向都是一個(gè)變量,且風(fēng)暴單體的運(yùn)動(dòng)速度主要受風(fēng)暴單體質(zhì)心向量的影響[14,15],因而可將強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)過(guò)程中風(fēng)暴單體運(yùn)動(dòng)向量的求解過(guò)程用公式歸結(jié)如下。

        式中,V為風(fēng)暴的加權(quán)運(yùn)動(dòng)速度;m為風(fēng)暴單體以往追蹤數(shù)量,滿足m≥5;tk為第k次體掃的時(shí)間。

        3 結(jié)果分析與驗(yàn)證

        表1 為應(yīng)用本研究方法預(yù)測(cè)得到的2016—2020年廣東省韶關(guān)市曲江區(qū)強(qiáng)對(duì)流天氣狀況。由表1 可知,廣東省韶關(guān)市常出現(xiàn)的強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象主要為雷雨大風(fēng)(極大風(fēng)速≥10.8 m/s)與強(qiáng)降雨。韶關(guān)市以山地、丘陵地形為主,是全國(guó)重點(diǎn)林區(qū),廣東用林地、水源地和重點(diǎn)毛竹基地,是全國(guó)重要的林木與毛竹輸出地,一旦出現(xiàn)雷雨大風(fēng)與強(qiáng)降雨,極易導(dǎo)致林木與毛竹折斷,從而造成林木與毛竹產(chǎn)量降低,如果雷雨大風(fēng)與強(qiáng)降雨強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象程度比較嚴(yán)重,甚至有可能導(dǎo)致個(gè)別地區(qū)林木與毛竹絕產(chǎn)。

        表1 曲江區(qū)2016—2020 年部分強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象預(yù)測(cè)及其實(shí)況

        為進(jìn)一步驗(yàn)證本方法在進(jìn)行強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)方面的優(yōu)勢(shì),應(yīng)用該方法對(duì)韶關(guān)市2020 年8 月5—8 日的強(qiáng)對(duì)流天氣進(jìn)行預(yù)測(cè),得到的強(qiáng)對(duì)流天氣演變趨勢(shì)如圖2 所示。從圖2 可以看出,2020 年8 月5 日韶關(guān)市全市出現(xiàn)大面積降水,大部分區(qū)域?yàn)槿踅邓?,但是部分地區(qū)出現(xiàn)強(qiáng)降水;2020 年8 月6 日,全市降水區(qū)域有所減小,但是降水面積依然較大,且部分地區(qū)出現(xiàn)強(qiáng)降水,并且中等強(qiáng)度降水與強(qiáng)降水主要集中在一個(gè)區(qū)域;2020 年8 月7 日,中等強(qiáng)度與強(qiáng)降水區(qū)域面積繼續(xù)擴(kuò)大,幾乎占據(jù)該市面積的1/3;2020 年8 月8 日,全市繼續(xù)大面積降水,強(qiáng)降水退去,但是中高強(qiáng)度降水逐漸向全市范圍內(nèi)擴(kuò)散。經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn),上述方法預(yù)測(cè)得到的降雨信息與中國(guó)氣象網(wǎng)和韶關(guān)市實(shí)際降雨情況基本符合,具有較高的準(zhǔn)確性。試驗(yàn)證明,應(yīng)用本研究方法不僅可以有效預(yù)測(cè)強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象,同時(shí)可有效預(yù)測(cè)強(qiáng)對(duì)流天氣的演變趨勢(shì),通過(guò)對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣演變趨勢(shì)的有效預(yù)測(cè),可有更充裕的時(shí)間采取預(yù)防措施防范由強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的危害。

        圖2 強(qiáng)對(duì)流天氣演變趨勢(shì)

        表2 是應(yīng)用本方法對(duì)2019—2020 年的10 個(gè)強(qiáng)降雨過(guò)程進(jìn)行風(fēng)暴單體位置預(yù)報(bào)得到的預(yù)報(bào)誤差。從表2 可以看出,應(yīng)用本方法在進(jìn)行強(qiáng)對(duì)流天氣風(fēng)暴單體位置預(yù)測(cè)時(shí),在不同預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)下的單體位置預(yù)報(bào)誤差均較小,即使在預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)為36 min 時(shí),單體位置預(yù)報(bào)誤差也僅為7 km 左右。這說(shuō)明應(yīng)用本研究方法在進(jìn)行強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)時(shí)具有較高的準(zhǔn)確率,可為強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響分析工作提供更準(zhǔn)確的強(qiáng)對(duì)流天氣數(shù)據(jù)。

        表2 風(fēng)暴單體位置預(yù)報(bào)誤差

        為驗(yàn)證本研究方法在進(jìn)行風(fēng)暴單體運(yùn)動(dòng)軌跡擬合方面的優(yōu)勢(shì),繪制風(fēng)暴單體運(yùn)動(dòng)軌跡擬合收斂效果圖,如圖3 所示。不同數(shù)量風(fēng)暴單體的收斂曲線變化趨勢(shì)基本一致,雖然隨著風(fēng)暴單體數(shù)量的增加,收斂速度有變慢趨勢(shì),但是變化不大。這說(shuō)明應(yīng)用本方法進(jìn)行風(fēng)暴單體運(yùn)動(dòng)軌跡擬合,即使風(fēng)暴單體數(shù)量增加,仍然具有較快的收斂速度,擬合性能良好。

        圖3 風(fēng)暴單體運(yùn)動(dòng)軌跡擬合收斂效果

        4 小結(jié)與展望

        應(yīng)用本研究方法可以有效預(yù)測(cè)研究區(qū)域可能出現(xiàn)的強(qiáng)對(duì)流天氣,并可根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果分析強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)該區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生的影響,結(jié)論如下。

        1)廣東省韶關(guān)市常出現(xiàn)的強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象主要為大風(fēng)與強(qiáng)降雨。大風(fēng)與強(qiáng)降雨易導(dǎo)致韶關(guān)市林木與毛竹折斷,應(yīng)積極采取預(yù)防與應(yīng)對(duì)措施,積極防范或降低由強(qiáng)對(duì)流天氣給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的危害。

        2)應(yīng)用本研究方法不僅可以有效預(yù)測(cè)強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象,同時(shí)可有效預(yù)測(cè)強(qiáng)對(duì)流天氣的演變趨勢(shì),通過(guò)對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣演變趨勢(shì)的有效預(yù)測(cè),可為采取預(yù)防措施防范由強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的危害提供更為充裕的防御時(shí)間。

        從以上結(jié)論可以看出,應(yīng)用本研究方法進(jìn)行強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)測(cè)并依據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果分析強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的影響,在實(shí)際工作中取得了良好的分析效果,但是也存在一定的不足,應(yīng)用本方法在對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),雖可有效預(yù)測(cè)各種強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象,但并未實(shí)現(xiàn)對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣產(chǎn)生降雨量的有效預(yù)測(cè),試驗(yàn)中統(tǒng)計(jì)的降雨量信息來(lái)自以往各年該地發(fā)生強(qiáng)對(duì)流天氣時(shí)對(duì)降雨量的記錄,因而下一段將以此作為切入點(diǎn)進(jìn)一步研究強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的影響。

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