Диссертация (1149467), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Его значение может меняться в процессекластеризации от rmin до максимально допустимого значения rmax (начальноезначение r0 из физических соображений выбирается равным 10 км). Напервой стадии процедуры кластеризации формируется начальное множествоXbиз объектов, аккумулируемых в течение некоторого заданногоначального интервала времени Tb . Для значения Tb = 5 минут, принятого впоследующих оценках, число объектов в исходном множестве в среднемсоставляет несколько десятков молниевых вспышек. Число кластеров kаприорно неизвестно. Для осуществления начального разбиения и оценкиэтого числа используется модифицированный алгоритм FOREL.На следующем этапе процедуры кластеризации, в общих чертаханалогичной процедуре ISODATA (Iterative Self-Organizing Data AnalysisTechniques), формируется новое подмножество X1 путем добавления кпрежнему данных локации, зарегистрированных в течение дополнительного(к Tb ) временного интервала ΔΤ .
Одновременно некоторая часть данных,зарегистрированных в течение аналогичного интервала ΔΤ , на начальнойстадии ΔΤ исключается из множества X1 . Во всех упомянутых вышепроцедурах имеется несколько постоянных параметров и параметров,49регулируемых в процессе кластеризации. К числу постоянных параметровотносятся:– минимальные ( rmin ) и максимальные ( rmax ) допустимые значения радиусакластера;– максимально допустимый временной интервал δ t между смежными (вовремени) объектами данного кластера;– порогмежкластерногорасхожденияΘs(минимальнодопустимоерасстояние между центрами кластеров);– минимально допустимое число объектов в кластере nmin , аккумулируемоеза все время жизни кластера. К регулируемым параметрам относитсярадиус кластера r , меняющийся в пределах допустимых значений междуrmin и rmax .В алгоритме кластеризации определены также две дополнительныепроцедуры — объединение кластеров и их разъединение.
Первая процедурареализует соединение двух кластеров, если расстояние между их центрамименьше, чемΘs . Процедура разъединения, наоборот, осуществляетразбиение кластера на два, если текущее значение радиуса кластерапревышает величину rmax .Проверка разработанного алгоритма кластеризации осуществлялась поданным непрерывной регистрации грозовой активности в июле-августе 1995г.
За этот период было зафиксировано 29 дней с различной грозовойактивностью и зарегистрировано свыше 130 тыс. молниевых вспышек.Как следует из результатов обработки зарегистрированных данных, внаиболее активных грозах пиковая интенсивность фиксируемых молниевыхвспышек может превышать 100 импульсов в минуту. Ее среднесуточныезначения в подавляющем большинстве случаев (22 грозовых дня) превышает1 импульс в минуту, из них в 8 случаях она лежит в пределах от 1 до 10импульсов в минуту, а в 14 – превышает 10 импульсов в минуту. Ясно, чтозначенияпараметровкластеризациидляразныхтиповсистемместоопределения будут существенно различаться.
Поскольку формальныхкритериев, определяющих значение тех или иных параметров кластеризации,несуществует,ихвыборможетбытьобоснованфизическимисоображениями, относящимися к рассматриваемым задачам. Учитывая50характеристики разностно-дальномерной УКВ системы SAFIR, в качествепростейшегопространственногоминимально-разрешимогообъектацелесообразно выбрать конвективную ячейку, характеризуемую среднимрадиусом 10…15 км, временем жизни от единиц до 30…40 минут.
Какпоказывают результаты обработки данных регистрации гроз за указанныйвыше двухмесячный период непрерывных измерений, выбор начальногозначения радиуса в пределах 10…15 км и минимального числа вспышек вкластере в пределах 8-16 дает разумное значение числа кластеров (порядкаста), которое может быть зарегистрировано в течение грозового дня впределах рабочей зоны системы SAFIR.
При уменьшении величинрассматриваемых параметров число кластеров резко возрастает, достигаянереально больших величин. Иллюстрацией может служить Рис. 2.4, накотором приведена грозовая активность в виде треков центров кластеров(ТЦК), рассчитанным по трехчасовому интервалу (с 15 до 18 часов местноговремени) из данных суточной регистрации 02 июля 1995 г. для различныхзначений радиуса кластеризации регистрации.а)б)в)Рис.
2.4. Треки центров кластеров, вычисленные для различных значенийрадиуса кластеризации (r0 = 10 км (а), r0 = 30 км (б) и r0 = 50 км (в)) иотображающие грозовую активность, зарегистрированную с 15:00 до 18:00местного времени 2 июля 1995 г.Выбор начального значения радиуса в пределах 10…15 км даетадекватную оценку для числа кластеров. При уменьшении начальногозначения радиуса число кластеров резко возрастает, что иллюстрируется наРис. 2.5, где отображается зависимость числа кластеров от величины радиусакластеризации r0 (при различных значениях числа разрядов в кластере).51500число кластеровРис.
2.5. Зависимость общего числа02-07-95400300n>8кластеров от радиуса кластеризацииn>16r0n>32минимально200(приразличныхзначенияхдопустимогочисларазрядов nmin в отдельном кластере),100сформированных0020R0,км40суточнойподаннымрегистрациигрозовойактивности 2 июля 1995 г.Другим веским аргументом, подтверждающим правильность выбораприведенных выше значений, является соответствие числа сформированныхкластеров количеству конвективных ячеек, выделенных на основанииданных радиолокационной отражаемости облаков.Каквидноиз приведенныхвышеиллюстраций,использованиеалгоритма кластеризации позволяет отображать грозовую активность вразличных пространственно-временных масштабах, начиная с отдельнойконвективной ячейки.Пример работы алгоритма представлен на Рис.
2.6, где на фонерадиолокационной отражаемости в смежных получасовых интервалахотображеныточкамимолниеваяактивностьиокружностями–сформированные кластеры. За весь день см. приложение А.180018301900Рис. 2.6. Карты радиолокационной отражаемости 10.06.96 г. с наложениеммолниевойактивности(точки)исформированнымикластерами(окружности).Если рассматривать грозовую активность в течение продолжительногопериода времени, например в течение суток, и выводить ее последовательно,то можно видеть, что при поточечном отображении развитии грозовой52активности грозовые очаги, формируемые в текущий момент времени,перекрывают предыдущие, что может приводить к потере информация запредшествующий период времени. Пример такого наложения приведен наРис.
2.7.а)б)Рис. 2.7. Грозовая активность 06-07-2001. а) 14:00-16:00; б) 14:00-18:00Применив процедуру кластеризации, можно отображать развитиегрозовой активности в виде треков центров кластеров (ТЦК). Так,приведенный выше пример имеет вид, представленный на Рис. 2.8.Cl_206Рис. 2.8.
Грозовая активность 06-07-2001 в виде треков центров кластеров.В таком виде развитие грозы представляется более наглядной. Если напоточечной карте грозовой активности выделенный очаг (Рис. 2.7а)53перекрывается более поздними разрядами (Рис. 2.7б), то на Рис. 2.8 (Cl_206)очаги четко разделяются.2.2. Анализ электромагнитного излучения выделенных очаговАнализ ЭМИ молниевых вспышек первого этапа проводился на основенабора данных, полученных локационной системой SAFIR в июле-августе1995 года и нескольких грозовых дней 1996 года (они интереснывозможностью сравнения результатов кластеризации радарными данными).Рис.
2.9 иллюстрирует распределение общей грозовой активности в этотJuly-August 199526.08.199519.08.199512.08.199505.08.199529.07.199522.07.199515.07.199508.07.1995250002000015000100005000001.07.1995Intensity per Dayпериод.DaysРис. 2.9. Распределение грозовой активности в течение июля-августа 1995 г.Можно выбрать восемь грозовых групп (включающие от одного до пятигрозовых дней). Из результатов обработки экспериментальных данныхследует, что пиковая интенсивность может превышать 100 импульсов вминуту в случае наиболее активных гроз.
В большинстве случаев (22грозовых дня) средние дневные значения пиковой интенсивности превышалиодин импульс в минуту; эти значения менялись от одного до 10 импульсов вминуту для 8 грозовых дней и превышали 10 импульсов в минуту дляостальных 14 грозовых дней.Обработанные данные по грозовой активности, полученные в этотпериод непрерывного наблюдения, показывают, что выбор параметра r0 впределах 10…15 км и nmin в диапазоне 8-16 вспышек обеспечивает54принадлежность кластеров либо к отдельным грозовым ячейкам, либо кпоследовательности ячеек, последовательно развивающихся и заменяющихдругдругавпроцессепространственноегрозовогораспределение,развития.Типыхарактеризующиекластеров,общуюихкартинугрозовой активности, особенности их временного развития, определяютсясиноптическимиусловиямииособенностямирельефа.Изанализапространственно-временного поведения ТЦК можно определить три типагроз:1) Многоячейковые грозы с несколькими длинными (иногда до ста иболеекилометров)упорядоченнымиразвивающимисяодновременноидолгоживущимикластерами,ячейками.развивающиеся(доодного-двухсформированныхОбычноможнокластеры,часов)последовательнонаблюдатьдвижущиесянесколькопрактическипараллельно с большой скоростью (до 50 км/ч и более) в одном направлении.Их ТЦК разделены расстоянием в 20…30 км и обычно формируютпространственные изображения грозовой активности в виде довольнопротяженных (200…300 км) полос.
Группы таких кластеров могут возникатьодновременно или последовательно в различных местах такой полосы (нарасстояниях 50…70 км между группами) и двигаться в одном направлении. Вбольшинстве случаев направления распространения ТЦК практическисовпадают с направлением движения ведущего воздушного потока, ноотклоняются от направления распространения грозовой активности на углыдо 90°.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
