基于模糊C均值的低空风切变预警算法

　　低空风切变是指600 m以下风速和风向在空间突然发生的变化，是一种严重影响飞机安全起降的天气现象。风切变形成机制复杂和影响强度大，准确地判断风切变的位置和强度已成为航空领域的一个重要研究课题。与传统天气雷达相比，新一代多普勒天气雷达口不仅能监测大范围降水天气过程，还可以提供中小尺度的风场信息，已成为民航机场风切变探测的重要设备。在低空风切变检测方面，国内外学者进行了广泛的研究。

　　针对新一代多普勒天气雷达CINRAD在径向或切向检测风切变时容易丢失小切变的问题，提出了一种基于模糊C均值（ FCM）的低空风切变预警算法用于阵风锋和龙卷风引起的风切变识别中。该算法的核心思想是运用8邻域系统，根据风速梯度识别不同程度切变，从而实现高切变及低切变预警。首先，采用全变分（ TV）模型对雷达速度基数据进行去噪，同时保持速度基数据的细节特征；其次，采用每个速度基数据及其8邻域系统分别对应的速度值依次与4个方向模板卷积，获取4个方位速度梯度值；然后，采用FCM算法将梯度值分为高低两类，实现不同强度的风切变预警。采用武汉暴雨研究所提供的实测基数据进行测试和验证，能较为准确地识别出小切变。实验结果表明，该算法检测出来的风切变在定位精度和边缘识别两个方面均优于基于径向或切向的风切变识别算法，这对判断风切变的位置和强度以及分析不同天气引起的风切变具有重要指导意义。