留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

HY-2卫星散射计热带气旋自动识别算法

邹巨洪 林明森 邹斌 郭茂华 崔松雪

邹巨洪, 林明森, 邹斌, 郭茂华, 崔松雪. HY-2卫星散射计热带气旋自动识别算法[J]. 海洋学报, 2015, 37(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.008
引用本文: 邹巨洪, 林明森, 邹斌, 郭茂华, 崔松雪. HY-2卫星散射计热带气旋自动识别算法[J]. 海洋学报, 2015, 37(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.008
Zou Juhong, Lin Mingsen, Zou Bin, Guo Maohua, Cui Songxue. Automated cyclone detection using HY-2 satellite data[J]. Haiyang Xuebao, 2015, 37(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.008
Citation: Zou Juhong, Lin Mingsen, Zou Bin, Guo Maohua, Cui Songxue. Automated cyclone detection using HY-2 satellite data[J]. Haiyang Xuebao, 2015, 37(1): 73-79. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.008

HY-2卫星散射计热带气旋自动识别算法

doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2015.01.008
基金项目: 国家自然科学基金(41106152);国家科技支撑计划课题(2013BAD13B01);海洋公益项目(201105032);海洋公益项目(201305032,201105002-07);卫星海洋环境动力学国家重点实验室开放研究基金(SOED1103);国家海洋局青年海洋科学基金(2011414);国家发改委高技术产业化项目。

Automated cyclone detection using HY-2 satellite data

  • 摘要: 对基于HY-2卫星散射计风矢量产品的热带气旋自动识别算法进行了研究。算法分为粗搜索与精搜索两部分。粗搜索利用热带气旋风场的风速与风向分布直方图特征确定搜索的阈值,快速剔除比较容易识别的非热带气旋区域。在此基础上,精搜索利用热带气旋风向的螺旋状分布特征,通过搜索目标区域内是否存在螺旋状流线的方法,确定目标区域的风向是否存在螺旋状流线特征,从而实现对热带气旋的准确自动识别。作为示例,将该方法应用到对HY-2散射计观测到的2012年6号强热带风暴"杜苏芮"的自动识别,结果表明,本文提出的算法可以从HY-2散射计风场数据中准确有效的自动识别出热带气旋。
  • Dvorak V F. Tropical cyclone intensity analysis using satellite data[R]. Washington DC,NESDIS 11:NOAA,1984.
    Katsaros K B,Forde E B,Chang P,et al. QuikSCAT's sea winds facilitates early identification of tropical depressions in 1999 hurricane season[J]. Geophysical Research Letters,2001,28(6):1043-1046.
    Ryan J S,Mark A,James J B,et al. Early detection of tropical cyclones using SeaWinds-derived vorticity[J]. Bulletin of the American Meteorological Society,2002,83(6): 879-889.
    Pasch R J,Stewart S R,Brown D P. Comments on "early detection of tropical cyclones using seawindsderived vorticity"[J]. Bulletin of the American Meteorological Society,2003,85(10):1415-1416.
    Lecomte P,Crapolicchio R L,de Miguel S. Cyclone tracking with ERS-2 Scatterometer: Algorithm Performances and Post-Processed Data Example[C]//Gothenburg: Proceeding of the Envisat & ERS Symposium Gothenburg,2000.
    Gierach M M,Bourassa M A,Cunningham P. Vorticity-Based Detection of Tropical Cyclogenesis[J]. Journal of Applied Meteorology & Climatology,2007,46 (8):1214-1229.
    Ho S S,Talukder A. Automated cyclone identification from remote quikscat satellite data[C]//Big Sky,MT: IEEE Aerospace Conference,2008.
    Talukder A,Ho S S,Liu T,et al. Global Cyclone Detection and Tracking using Multiple Remote Satellite Data[OL]. http://esto.nasa.gov/conferences/estc2008/ papers/Talukder_Ashit_A1P1.pdf 图5 热带气旋自动识别实验结果 Fig.5 Automated cyclone identification results using algorithm developed in this paper
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  1371
  • HTML全文浏览量:  5
  • PDF下载量:  889
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-10-29
  • 修回日期:  2014-05-05

目录

    /

    返回文章
    返回