２０２３年６月南宁师范大学学报(自然科学版)Jun．２０２３第４０卷第２期JournalofNanningNormalUniversity(NaturalScienceEdition)Vol．４０No．２DOI:１０．１６６０１/j．cnki．issn２０９６Ｇ７３３０．２０２３．０２．００７文章编号:２０９６Ｇ７３３０(２０２３)０２Ｇ００４０Ｇ１０基于亚像素的金字塔光流法的雷达回波外推预报∗陆冰凌a,李玲b,麦雄发a(南宁师范大学a．数学与统计学院;b．地理与海洋研究院,广西南宁５３０１００)摘要:该文采用基于亚像素的金字塔光流法获取广西的４次典型的降水雷达回波的速度和方向,然后根据线性外推方法对雷达回波进行２小时外推,获得未来的雷达回波的强度．采用命中率、临界成功指数及误报率等统计指标对预报的效果进行检验评估．研究结果表明,相比起基于像素的金字塔光流法,基于亚像素的金字塔光流法的精确度和临界成功指数更高,而空报率显著降低．这表明后者更适用于广西地区复杂多变的天气条件．关键词:临近预报;雷达回波;亚像素光流法中图分类号:P４５７．６文献标志码:A临近降水预报是指根据雷达观测结果,对未来较短时间内(如０~６小时)的降雨强度的预测[１],它对于预警由暴雨引起的自然灾害具有重要意义．临近降水预报的一个重要手段是雷达回波图外推[１],即根据历史观测的雷达回波图像预测未来的雷达回波图像序列．一旦得到雷达回波外推结果,就可以很容易地使用多种方法(如ZＧR关系)获得降水量预报[２]．现有的雷达回波图外推方法主要有基于单体质心法模型[３,４]、基于交叉相关法模型[５,６]、基于光流技术模型[７,８]和基于深度学习算法模型[９,１０]四类．单体质心法在回波发生快速融合或者分裂时,其预报精度会随时间的变化快速下降,而交叉相关法对变化较快的强对流降水情况预报精度较低．深度学习方法则随着回波反射率强度的增加,对细节的预测难度更大．深度学习外推结果出现模糊现象[１１]且高回波值被低估[１]．光流法在计算机视觉领域有较多的应用,它具有良好的运动跟踪能力．相较于单体质心法和交叉相关法,光流法在面对变化较快的强对流降雨中具有较大的优势;相较于深度学习方法,光流法在实验时对数据量和机器性能的需求远远小于深度学习方法．１９８１年Horn和Schunck[１２]提出将光流法作为一种计算方法引入雷达回波运动的分析中(称为HS光流法),以此来取代交叉相关法在雷达回波运动分析计算中的位置,结果取得了比交叉相关法更好的外推预报效果．Lucas和Kanade[１３]提出了一种基于...
