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龙图腾网获悉成都锦江电子系统工程有限公司申请的专利基于多源资料融合的低云低能见度天气识别及反演方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115526272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211318593.7，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权基于多源资料融合的低云低能见度天气识别及反演方法是由谭学设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源资料融合的低云低能见度天气识别及反演方法在说明书摘要公布了：发明涉及基于多源资料融合的低云低能见度天气识别方法，包括：S1、采用毫米波云雷达扫描；S2、毫米波云雷达、微波辐射计、自动气象观测系统数据文件按时间相匹配；S3、从各设备中获取物理量；S4、将毫米波云雷达基数据进行处理；S5、测定200米高度水平风速，并将无效值用地面风速代替；S6、设定条件，并挑选出满足条件的区域雾环境情况；S7、针对满足区域雾环境判别条件，通过模糊逻辑处理，识别处粒子类型低云、雾、其他；S8、对不满足区域雾环境的判别划分。还公开了能见度反演方法。本发明达到的有益效果是：能有效避免雾回波误判，并且对于云底水汽含量、湿度偏小的低云具有非常优异的识别效果；排出处于低云、雾之间的过度大小颗粒带来的干扰，具有高时空分辨率、高准确性。

本发明授权基于多源资料融合的低云低能见度天气识别及反演方法在权利要求书中公布了：1.基于多源资料融合的低云低能见度天气识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采用毫米波云雷达，进行低仰角PPI扫描、机场跑道方向RHI扫描； S2、根据毫米波云雷达时间，搜索匹配该时间相应的微波辐射计、自动气象观测系统数据文件； S3、分别解析各设备数据从毫米波云雷达数据中提取反射率因子Z‑‑又称回波强度Z、径向速度V、速度谱宽W、线性退偏振比LDR四个物理量； 从微波辐射计中提取温度T廓线、相对湿度RH廓线两个物理量； 从自动气象观测系统中提取风速WS0、能见度VIS两个物理量； S4、对于毫米波云雷达基数据进行处理，以提高针对毫米波云雷达基数据的质量； 处理手段，包括对缺测数据进行补缺；速度退模糊处理； S5、从毫米波云雷达数据中提取200米高度水平风速WS200m；若WS200m为无效值，则取自动气象观测系统中地面风速进行代替； S6、通过以下条件，分析判别雾环境： a、水汽条件：近地面湿度RH0m大于设定值； b、热力条件：贴地逆温高度ΔH小于200米，平均强度Iavg小于设定平均强度，最大强度Imax小于设定最大强度； c、动力条件：200米高度水平风速WS200m小于设定水平风速； d、能见度条件：能见度VIS小于设定高度； 上述四个条件中，若满足条件d，则直接满足区域雾环境条件； 上述四个条件中，若同时满足条件a、条件b、条件c，则也满足区域雾环境条件； 其中，近地面湿度RH0m，由微波辐射计中相对湿度RH廓线数据地面高度数据获取； 贴地逆温高度ΔH由微波辐射计中温度T廓线数据，从地面开始依次上一个高度计算逆温高度； 逆温强度定义为在逆温层内每升高100m温度的逆增值‑‑其单位为℃100m，其用I表示； 平均强度Iavg为从地面到ΔH高度下的逆温强度平均值； 最大强度Imax为从地面到ΔH高度下逆温强度最大值；200米高度水平风速WS200m由毫米波云雷达速度场数据利用VAD方法拟合获取，若拟合为无效值，则采用自动气象观测系统中地面风速WS0取代； 能见度VIS由自动气象观测系统中地面能见度VIS获取； ΔT表示贴地逆温高度ΔH对应的温度差，I=ΔTΔH×100； S7、针对满足区域雾环境判别条件，识别粒子类型A、直接判断，识别为低云、雾、其他选取‑5dBZ作为区分降水和云、雾天气现象的阈值，大于‑5dBZ为降水以及其他粒子；小于或等于‑5dBZ为云或雾粒子； B、利用模糊逻辑算法，对满足区域雾环境判别条件中相应物理量进行处理后，再识别为低云、雾、其他； B1、根据低云、雾天气特点选取物理量，提取出毫米波云雷达对应的回波强度Z、组合反射率纹理TDBZ、组合反射率沿径向的库间变化程度SPIN、回波强度的垂直梯度率GDBZ； 将Z、TDBZ、SPIN、GDBZ作为输入参量x，通过不对称梯形隶属函数进行模糊化处理，不对称梯形隶属函数的表达式为，其中，Tij表示输入参量对各相态的隶属程度，越接近1表示相态为真实相态的可能性越高，其中i代表第i个输出粒子相态类型，分别对应低云、雾、其他，j代表第j个输入参量，分别对应回波强度Z、组合反射率纹理TDBZ、组合反射率沿径向的库间变化程度SPIN、回波强度的垂直梯度率GDBZ，X1、X2、X3、X4是隶属度函数的系数； B2、根据Z、TDBZ、SPIN、GDBZ参量在识别算法占的比例选择适当的权重，以对应Z、TDBZ、SPIN、GDBZ四个参量的隶属函数数值进行加权平均； 识别算法的公式为，其中，Si为各类粒子集成值，Tij代表隶属度函数，i为输出粒子类型，j为输入参量类型，Wij表示第i种输出粒子类型,第j种参量对判断结果的权重因子； B3、将B2中计算出的各个粒子类型对应的各个值，将每个粒子类型的所有值，采用最大值集成方法进行集成，即仅把最大值的结果作为输出，； B4、最大值输出结果对应的粒子类型，即为最终识别的水凝物粒子类型。

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