韩雷
- 作品数：66 被引量：281H指数：11
- 供职机构：中国海洋大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术电子电信农业科学更多>>
- 防新冠病毒的海湾电影院
- 本发明属于公共卫生和防疫技术领域，针对现有的电影院无法有效控制病毒传播的问题，本发明提供一种防新冠病毒的海湾电影院，包括：菲涅尔投影幕、张力腿定位器、水下投影潜器，还包括单片机。本发明提供的海湾电影院能够有效控制观影者的...
- 韩雷马俊杰傅圣雪陈卓孙凯夏子晗王子悠
- 文献传递
- 安丘市农村继续教育水平与农民收入关系研究
- 中国是农业大国，农业经济是国民经济的重要组成部分。农业，农民，农村问题是当代中国经济和社会发展所面临的重要课题.农业经济的发展很大程度上决定了社会主义现代化的发展进程。农村继续教育是对农村九年义务教育以外的全体青少年和成...
- 韩雷
- 关键词：农民收入
- 京津冀站点风温湿要素的机器学习订正方法被引量：7
- 2022年
- 基于线性回归方法、梯度提升回归方法(GBRT方法)、XGBoost方法和堆叠集成学习方法(Stacking方法)4种机器学习方法,采用误差分析建模思路,针对北京城市气象研究院研发的睿图-睿思系统对2020年12月—2021年11月所有起报时次未来3~12 h的2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速以及10 m风向4种气象要素预报,开展京津冀复杂地形下的站点预报误差订正技术研究及试验应用。结果表明:基于预报误差分析构建的4种订正模型中,由于Stacking方法集成了前3种方法的优势,在4个季节的4种气象要素订正中均表现最佳,其他3种单一机器学习方法试验中,XGBoost方法表现最佳,其后依次为GBRT方法、线性回归方法,但均对预报准确率有明显的正向提升效果。总体上,基于机器学习方法构建的预报误差订正模型可有效降低系统原始预报误差,有助于进一步提升复杂地形下站点客观释用产品的预报准确性。
- 韩念霏杨璐陈明轩宋林烨曹伟华韩雷
- 基于卷积神经网络的京津冀地区高分辨率格点预报偏差订正试验被引量：2
- 2022年
- 为了进一步提高RISE系统高分辨率网格化预报产品的准确率,同时考虑到深度学习近年来在地学领域的有效应用,采用2019—2021年高分辨率RISE系统数据,设计出卷积神经网络模型Rise-Unet,实现了未来4~12 h地面2 m温度、2 m相对湿度、10 m-U风速以及10 m-V风速预报结果的订正。订正试验结果表明,采用均方根误差和平均绝对误差作为评分标准,与RISE原始预报结果相比,基于Rise-Unet模型可以有效提高温湿风预报结果的准确率。该基于深度学习的Rise-Unet偏差订正技术可应用于RISE系统的后处理模块,对提升RISE系统百米级分辨率或其他高分辨率模式系统格点预报水平具有重要的科学意义和应用价值。
- 张延彪宋林烨陈明轩韩雷杨璐
- 关键词：高分辨率偏差订正
- 雷达图像中的对流云识别算法研究被引量：1
- 2011年
- 对流云是形成暴雨、冰雹、龙卷风等灾害性天气的主要原因。基于准确识别对流云从而达到对灾害天气进行预警的目的,本文采用了模板匹配这一创新性的对流云识别的方法。结合对流云和层状云的物理特性以及雷达回波水平场结构,根据雷达反射率数据的强度、峰值和半径三方面的指标来进行对流识别。通过采用京津地区雷达站的雷达数据进行大量试验,排除了亮带对对流云识别的干扰,提高了对流云识别的准确度。
- 李晶晶韩雷
- 关键词：对流云层状云亮带
- 京津及邻近地区暖季强对流风暴的气候分布特征
- 作为主要的灾害性天气之一,强对流天气具有空间尺度小、时间尺度短的特点,常规观测手段难以对其进行有效的观测。具有高时空分辨率的新一代多普勒天气雷达,提供了对强对流天气进行实时观测的最佳手段。天津塘沽的新一代天气雷达已经积累...
- 韩雷俞小鼎郑永光陈明轩王洪庆林隐静
- 关键词：多普勒雷达
- 基于数学形态学的三维风暴体自动识别方法研究
- 基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警方法是重要的临近预报技术之一，其中准确的风暴体自动识别是进行风暴体自动追踪和预警的前提。在风暴体识别中常会碰到的两个问题是：虚假合并，以及从风暴簇中分离出相距较近的风暴单体。美国国家大...
- 韩雷郑永光王洪庆林隐静
- 关键词：多普勒雷达自动识别数学形态学
- 文献传递
- 基于数学形态学的三维风暴体自动识别方法研究被引量：24
- 2007年
- 基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警方法是重要的临近预报技术之一,其中准确的风暴体自动识别是进行风暴体自动追踪和预警的前提。在风暴体识别中常会碰到的两个问题是:虚假合并和从风暴簇中分离出相距较近的风暴单体。美国国家大气科学研究中心提出的TITAN(Thunderstorm Identification,Tracking,Analysis,and Nowcasting)算法使用单阈值进行识别,容易将相邻的多单体回波识别为一个风暴体。美国国家强风暴实验室提出的SCIT(Storm Cell Identification and Tracking)算法使用7个反射率因子阈值进行识别,可以较好地分离出风暴簇中的风暴单体,但它直接抛弃了低阈值的识别结果,导致风暴体内部结构信息的丢失。SCIT的这种识别策略可能会使处于初生阶段、强度较低的风暴体被错误地抛弃掉。TITAN和SCIT都无法完全识别出相邻风暴的虚假合并。为了解决这两个问题,文章提出了基于数学形态学的识别方法。该方法首先使用第1级阈值进行单阈值识别;其次,对识别得到的风暴体执行基于动态卷积模板的腐蚀操作,以消除虚假合并;然后,使用高一级阈值进行识别,并对识别得到的风暴体进行膨胀操作,当风暴体的边界在膨胀的过程中相互之间接触,或接触到了原来较低阈值识别的风暴体的边界时,则停止膨胀过程;最后,逐次使用更高级别的阈值进行识别,并在每一级阈值的识别过程中执行腐蚀和膨胀操作。试验结果表明,通过在多阈值识别的过程中综合使用膨胀和腐蚀操作,基于数学形态学的三维风暴体识别方法不仅能够成功地识别出风暴体的虚假合并,同时还能在从风暴簇中分离出相距较近的风暴单体时,尽可能多地保留风暴单体的内部结构信息。
- 韩雷郑永光王洪庆林隐静
- 关键词：多普勒雷达数学形态学
- 光流法在强对流天气临近预报中的应用
- 针对强对流降水的情况，提出使用光流法计算得到的光流场来代替交叉相关法得到的运动矢量场。与简单的交叉相关法相比，光流法从偏微分方程的角度来求解光流场，在计算过程中使用了严格的约束条件，运用递归法进行求解。试验及评价的结果表...
- 韩雷
- 关键词：多普勒雷达强对流天气
- 文献传递
- 数值天气预报多要素深度学习融合订正方法被引量：15
- 2022年
- 数值天气预报作为现代天气预报的主流技术方法,近年来不断朝着精细化方向发展,但预报误差至今仍无法避免。文中在CU-Net模型中引入稠密卷积模块形成数值预报要素偏差订正模型Dense-CUnet,在此基础上进一步融合多种气象要素和地形特征构建了Fuse-CUnet模型,开展不同模型的偏差订正试验和对比分析。以均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评分标准,通过与ECMWF原始预报结果、ANO方法订正结果以及CU-Net方法订正结果进行对比,证明Dense-CUnet模型可有效改进数值预报订正效果,融合多个要素的Fuse-CUnet模型能使订正效果有更大提升。
- 张延彪陈明轩韩雷宋林烨杨璐
- 关键词：数值天气预报偏差订正
