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新型靜止氣象衛(wèi)星對流初生識(shí)別展望

2022-04-07 13:56:35崔林麗
關(guān)鍵詞:成像儀氣象衛(wèi)星強(qiáng)對流

崔林麗

(上海市生態(tài)氣象和衛(wèi)星遙感中心,上海 200030)

0 引言

強(qiáng)對流天氣主要包括短時(shí)強(qiáng)降水、雷暴大風(fēng)、龍卷風(fēng)、冰雹和颮等,是夏季發(fā)生頻率最高、危害最嚴(yán)重的災(zāi)害性天氣系統(tǒng)之一。強(qiáng)對流天氣的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)對于公共安全、減災(zāi)抗災(zāi)和軍事行動(dòng)等方面具有重要的意義[1-2]。對流初生(Convective Initiation,CI)是對流天氣開始活動(dòng)的標(biāo)志和強(qiáng)對流風(fēng)暴發(fā)生初期的狀態(tài)。對CI的準(zhǔn)確識(shí)別和追蹤是提高局地突發(fā)強(qiáng)對流天氣短時(shí)臨近預(yù)報(bào)水平的關(guān)鍵[3],也是中尺度氣象界研究的重點(diǎn)、難點(diǎn)和熱點(diǎn)[4-5]。

由于新生對流空間尺度小、發(fā)展變化快,常規(guī)氣象觀測很難對CI進(jìn)行有效的監(jiān)測和預(yù)警[6],但高時(shí)空分辨率的天氣雷達(dá)和靜止氣象衛(wèi)星能夠觀測到邊界層輻合線和積云快速發(fā)展等用于評估CI發(fā)生條件的前兆信號(hào),從而為定時(shí)定點(diǎn)的CI臨近預(yù)報(bào)提供有力支撐[7]。靜止氣象衛(wèi)星能夠早于雷達(dá)探測到積云[4]和有效監(jiān)測對流從積云到積雨云的發(fā)展歷程,且衛(wèi)星輻射傳感器比地基雷達(dá)覆蓋范圍廣、信息收集量大、可觀測通道豐富(包括可見光、近紅外、紅外波段)[8],因此,利用靜止氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)CI監(jiān)測預(yù)警,具有其他氣象資料無法比擬的優(yōu)勢[3,9]。近年來,隨著靜止氣象衛(wèi)星的更新?lián)Q代[10],如我國風(fēng)云靜止氣象衛(wèi)星由第一代風(fēng)云二號(hào)(FY-2)系列升級為第二代風(fēng)云四號(hào)(FY-4);美國地球靜止環(huán)境業(yè)務(wù)衛(wèi)星(GOES)由第一、第二代的GOES-N系列升級為第三代GOES-R系列;歐洲氣象衛(wèi)星組織(EUMETSAT)靜止氣象衛(wèi)星由第一代的Meteosat系列升級至MSG系列,新一代靜止軌道氣象衛(wèi)星MTG系列[11]也在研制中;日本由第一代GMS、第二代MTSAT系列升級至第三代“葵花(Himawari)”系列,以及俄羅斯、印度、韓國等均有不同的提升計(jì)劃。新一代衛(wèi)星多光譜成像儀的時(shí)空分辨率和產(chǎn)品精度顯著提升[12],光譜通道數(shù)也持續(xù)增加,同時(shí)高光譜垂直探測儀、閃電成像儀等新型傳感器的出現(xiàn)也進(jìn)一步增強(qiáng)了衛(wèi)星識(shí)別CI優(yōu)勢和潛力,有望為突發(fā)強(qiáng)對流天氣監(jiān)測和氣象災(zāi)害防御提供重要的支撐。

鑒于此,本文圍繞基于靜止氣象衛(wèi)星的CI識(shí)別這一關(guān)鍵技術(shù),從傳統(tǒng)衛(wèi)星多光譜通道信息CI識(shí)別和衛(wèi)星新型觀測儀器CI識(shí)別兩方面綜述國內(nèi)外主要進(jìn)展,并對未來研究進(jìn)行思考與展望,以期為CI實(shí)時(shí)監(jiān)測和短時(shí)臨近預(yù)報(bào)提供借鑒。

1 基于衛(wèi)星多光譜通道信息的CI識(shí)別

使用地球靜止軌道氣象衛(wèi)星多通道資料進(jìn)行CI研究識(shí)別算法目前已經(jīng)比較成熟,并在美國[9,13]、法國[14]以及日本[15]等國家形成了一定的業(yè)務(wù)支撐能力,國內(nèi)應(yīng)用最廣泛的是借鑒美國阿拉巴馬大學(xué)Mecikalski等[9,13]提出的SATCAST(Satellite Convection Analysis and Tracking)算法。

SATCAST算法最早采用美國靜地運(yùn)行環(huán)境衛(wèi)星GOES-12的空間分辨率為4~8 km的3個(gè)紅外通道資料,通過獲得各個(gè)通道的亮溫(IR-TBB),提取出用于描述對流云性質(zhì)、發(fā)展和演變的8個(gè)指標(biāo),包括云頂亮溫、多通道差和云頂亮溫時(shí)間變化趨勢等,然后計(jì)算8個(gè)指標(biāo)并與設(shè)置的閾值進(jìn)行對比評估,最終通過閾值評分法來區(qū)分CI和快速發(fā)展對流[9],可以提前約30~45 min預(yù)測出CI[9,13]。對2007年歐洲地區(qū)213例CI事件的驗(yàn)證分析表明,準(zhǔn)確率為80.75%[4]。之后,Siewert等[16]利用歐洲第二代氣象衛(wèi)星(MSG)中6個(gè)紅外通道將8個(gè)指標(biāo)擴(kuò)展為17個(gè),用于刻畫CI過程中云頂高度、云頂凍結(jié)效應(yīng)和垂直發(fā)展強(qiáng)度3種積云發(fā)展特征。Mecikalski等[17]進(jìn)一步總結(jié)了MSG衛(wèi)星所有8個(gè)紅外通道所能提供的67個(gè)指標(biāo),并通過相關(guān)分析和主成分分析篩選出分別最能表征以上3種積云發(fā)展特征的6個(gè)、7個(gè)和8個(gè)指標(biāo)。

該算法不需要建立復(fù)雜的天氣活動(dòng)模型,直接使用云圖進(jìn)行CI預(yù)測。我國學(xué)者利用該算法也進(jìn)行了較多的CI識(shí)別實(shí)踐,如宋珍妮[18]基于FY-2C衛(wèi)星數(shù)據(jù),利用Mecikalski等[9]提出的指標(biāo)計(jì)分統(tǒng)計(jì)法并對部分指標(biāo)閾值調(diào)整,開展京津地區(qū)一次強(qiáng)對流天氣的CI預(yù)警試驗(yàn),結(jié)果表明,該方法可以提前30 min實(shí)現(xiàn)強(qiáng)對流天氣預(yù)警。劉健等[19]利用FY-2C提供的平均10 min觀測間隔的局地掃描數(shù)據(jù)對強(qiáng)對流天氣進(jìn)行分析,結(jié)果也表明,靜止氣象衛(wèi)星的高時(shí)間分辨率觀測能有效地監(jiān)測CI和快速發(fā)展的對流。周鑫等[20]基于FY-2F提供的2015年5—9月的6 min高分辨率數(shù)據(jù),分析和比較了深、淺對流在CI至發(fā)展階段中云頂高度、云頂快速降溫率以及多通道差值等云頂物理量特征的變化異同。卜茂賓等[21]基于FY-2G衛(wèi)星數(shù)據(jù)和Mecikalski等[9]提出的八分法,利用多小波融合、積云掩膜、金字塔圖像和面積重疊法得到CI預(yù)警算法,并對北京地區(qū)兩次強(qiáng)對流天氣過程進(jìn)行CI預(yù)警研究,結(jié)果表明,預(yù)警算法能夠提前30~40 min預(yù)警出北京地區(qū)的CI過程。李五生等[2]利用MTSAT-1R衛(wèi)星資料中的紅外1(10.3~11.3 μm)、紅外2(11.5~12.5 μm)和水汽通道(6.5~7.0 μm)亮溫?cái)?shù)據(jù),在目標(biāo)云塊識(shí)別對比的基礎(chǔ)上計(jì)算并修正了SATCAST算法中CI預(yù)報(bào)的8個(gè)指標(biāo)閾值,并對2006—2007年京津地區(qū)進(jìn)行17日次CI預(yù)報(bào)試驗(yàn),結(jié)果表明,該預(yù)報(bào)方法能夠?qū)? h內(nèi)的CI進(jìn)行有效預(yù)報(bào)。

研究表明,經(jīng)過適當(dāng)?shù)拈撝嫡{(diào)整或方法改進(jìn)(如結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法),SATCAST算法也能夠有效地移植到與GOES衛(wèi)星具有相當(dāng)探測能力的其他靜止衛(wèi)星上用于CI預(yù)報(bào),如MSG[22]、FY-2F[20]、FY-2G[21]、日本多功能運(yùn)輸衛(wèi)星(MTSAT)[2,23]、韓國通信、海洋和氣象衛(wèi)星(COMS)[24]、日本新一代靜止氣象衛(wèi)星葵花8號(hào)(Himawari-8)[25]等。由于使用了可見光通道數(shù)據(jù),Mecikalski算法僅能在白天對CI進(jìn)行預(yù)測,而對夜間發(fā)生的CI無法進(jìn)行提前預(yù)測。

2 新型衛(wèi)星觀測儀器的CI識(shí)別

2016年11月19日,美國新一代地球靜止軌道環(huán)境業(yè)務(wù)衛(wèi)星(GOES-R)首顆星GOES-16發(fā)射升空,衛(wèi)星裝載的有效載荷包括先進(jìn)基線成像儀(ABI)、閃電成像儀(GLM)以及空間環(huán)境探測儀器[26]。2016年12月11日,我國也成功發(fā)射了新一代靜止軌道氣象衛(wèi)星風(fēng)云四號(hào)首顆業(yè)務(wù)星FY-4A,其攜帶先進(jìn)靜止軌道多通道掃描輻射成像儀(AGRI)、靜止軌道干涉式紅外探測儀(GIIRS)、閃電成像儀(LMI)和空間環(huán)境監(jiān)測儀4種主要觀測儀器,并于2018年5月1日正式投入業(yè)務(wù)應(yīng)用,其中,將高光譜分辨率紅外干涉式大氣垂直探測儀搭載在靜止軌道氣象衛(wèi)星上,這在國際上尚屬首次。這些新一代靜止衛(wèi)星所攜帶的新型傳感器將對CI監(jiān)測和強(qiáng)對流天氣短時(shí)臨近預(yù)報(bào)提供極大的數(shù)據(jù)支撐和算法突破。

2.1 衛(wèi)星閃電成像儀

閃電是對流系統(tǒng)發(fā)展的“示蹤器”,衛(wèi)星閃電成像儀可以實(shí)現(xiàn)對云中閃電的實(shí)時(shí)監(jiān)測,為對流系統(tǒng)預(yù)警提供重要支撐。早期主要搭載在低軌道衛(wèi)星上,包括裝載于Microlab-1衛(wèi)星上的閃電光學(xué)瞬變探測器(OTD)和裝載于熱帶降水測量任務(wù)(TRMM)衛(wèi)星上的閃電成像儀(LIS)[27-30]。這些低軌道衛(wèi)星雖然能夠提供更高空間分辨率的云圖,但其重復(fù)觀測間隔太長(12 h),難以對同一個(gè)對流過程進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測。

FY-4A/LMI閃電觀測時(shí)間上可精確到1 min,空間分辨率精確到7.8 km,不僅能夠?qū)Υ蟪叨葘α飨到y(tǒng)中的閃電活動(dòng)進(jìn)行連續(xù)不間斷的觀測,而且能夠?qū)值匦α髟茍F(tuán)中的閃電活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)測[31]。在對流迅速發(fā)展的初期,LMI對閃電的觀測超前于ADTD雷電定位系統(tǒng),并且鋒面降水階段中這種超前特征持續(xù)時(shí)間更長一些[32]。因此,LMI 閃電探測產(chǎn)品對于CI判識(shí)和強(qiáng)天氣監(jiān)測預(yù)警具有很大的應(yīng)用潛力[31-32]。林小紅等[33]研究表明,F(xiàn)Y-4A LMI閃電頻次的時(shí)空變化與2019年臺(tái)風(fēng)“利奇馬”臺(tái)前颮線的演變過程相一致,LMI閃電爆發(fā)對臺(tái)前颮線強(qiáng)度增強(qiáng)具有提早約1 h的指示作用。張曉蕓等[34]以2018年5月7日廈門暴雨為研究個(gè)例,研究FY-4A LMI閃電數(shù)據(jù)在強(qiáng)降水監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用,結(jié)果表明,閃電強(qiáng)度與雨強(qiáng)成正比,且閃電頻數(shù)峰值多出現(xiàn)在降水峰值前45 min左右。任素玲等[35]利用FY-4A AGRI和LMI數(shù)據(jù),分析了反演產(chǎn)品在強(qiáng)雷暴天氣中的應(yīng)用,表明LMI產(chǎn)品較地面閃電探測產(chǎn)品能夠探測到更多的閃電,對新生對流和較弱對流產(chǎn)生的閃電監(jiān)測具有優(yōu)勢。

2.2 衛(wèi)星垂直探測儀

衛(wèi)星成像儀主要是觀測與CI相關(guān)的積云發(fā)展過程,衛(wèi)星垂直探測儀則能夠通過獲取大氣溫度和濕度廓線來評估積云發(fā)展和CI發(fā)生前的環(huán)境條件[7]。自從1994年以來,美國GOES系列靜止衛(wèi)星搭載的紅外探測儀(Sounder)開始為北美地區(qū)及其附近海域提供1次/h、10 km空間分辨率的大氣溫濕廓線及其衍生產(chǎn)品[36],初步解決了常規(guī)探空和低軌道衛(wèi)星觀測間隔長(通常1次/2 d)、不能夠有效地監(jiān)測對流的快速變化過程的問題,但GOES Sounder僅配置18個(gè)較低光譜分辨率的紅外寬波段通道,對于獲取大氣精細(xì)化廓線尤其是底層信息仍然有限[7]。相對于具有較粗光譜分辨率的GOES Sounder,高光譜分辨率垂直探測儀可以更精確獲取CI前環(huán)境條件,如大氣穩(wěn)定度指標(biāo)——對流有效位能(CAPE)和抬升指數(shù)(LI),從而對CI潛勢具有重要的指示作用[37-40]。Apke等[41]分析了對流環(huán)境對于CI的作用,結(jié)果表明,CAPE和對流抑制能量(CIN)對于改進(jìn)衛(wèi)星的CI預(yù)報(bào)具有積極的作用。在高CAPE、低CIN的環(huán)境下,對流初生具有更好的預(yù)報(bào)性。

3 未來工作展望

強(qiáng)對流天氣研究的主要目的是提高其監(jiān)測、預(yù)報(bào)和預(yù)警水平[42],CI識(shí)別對強(qiáng)對流天氣預(yù)測預(yù)報(bào)具有重要的意義?;陟o止衛(wèi)星的CI研究呈現(xiàn)出從定性到定量描述、從單一到多光譜通道聯(lián)合運(yùn)用、從僅使用光學(xué)成像儀到不同星載儀器運(yùn)用、從僅關(guān)注CI過程本身到關(guān)注CI前環(huán)境條件和CI后續(xù)對流強(qiáng)度的發(fā)展趨勢[7]。衛(wèi)星觀測通道和觀測資料的要素不斷增加,時(shí)空分辨率從最初的小時(shí)級到現(xiàn)在的分鐘級,同時(shí)也解決了雷達(dá)受空間和時(shí)間的限制,實(shí)現(xiàn)了連續(xù)性、大范圍觀測[21],應(yīng)用前景很大。未來工作方向主要概況為以下兩大方面。

3.1 綜合光譜/閃電成像儀、大氣垂直探測儀和天氣雷達(dá)等,實(shí)現(xiàn)CI協(xié)同觀測和數(shù)據(jù)快速獲取

新一代靜止氣象衛(wèi)星在時(shí)間、空間和光譜分辨率、光譜通道數(shù)以及搭載儀器性能等方面都有質(zhì)的提升[7],尤其是多通道的觀測數(shù)據(jù)組合可更好地觀測云的溫度、微物理結(jié)構(gòu)、相態(tài)等特征,更準(zhǔn)確地監(jiān)測強(qiáng)對流天氣[35]。我國FY-4A是國際上首顆單星實(shí)現(xiàn)對地“多光譜二維成像+高光譜三維探測+超窄帶閃電成像”綜合觀測的靜止軌道氣象衛(wèi)星,研究FY-4靜止氣象衛(wèi)星搭載的多種傳感器資料的使用,可以提高強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)水平和服務(wù)質(zhì)量[43]。將大氣垂直探測儀獲取的CI前環(huán)境信息和光譜/閃電成像儀獲取的積云發(fā)展信息相結(jié)合,建立不同星載儀器(成像儀和探測儀)對同一CI過程的協(xié)同觀測和預(yù)報(bào)流程,能夠有效地改善CI預(yù)報(bào)的命中率和空報(bào)率[44]。因此迫切需要充分挖掘新一代靜止氣象衛(wèi)星高時(shí)空分辨率的優(yōu)勢,為CI監(jiān)測預(yù)警業(yè)務(wù)服務(wù)提供支撐。

隨著衛(wèi)星觀測技術(shù)的發(fā)展和遙感儀器能力的提升,高分辨率衛(wèi)星云圖監(jiān)測的積云新生時(shí)間能夠早于雷達(dá)觀測到的新生單體的時(shí)間,可以提前發(fā)現(xiàn)CI[45]。例如,張夕迪等[46]利用日本Himawari-8資料對2016年汛期27次暴雨CI情況進(jìn)行分析,并與雷達(dá)進(jìn)行了對比,研究表明,Himawari-8衛(wèi)星由于高頻次觀測的優(yōu)勢對暴雨對流強(qiáng)弱的變化刻畫得更加細(xì)致,在監(jiān)測暴雨對流云團(tuán)方面具有時(shí)間上的明顯優(yōu)勢。然而,靜止氣象衛(wèi)星觀測的主要是對流云頂?shù)陌l(fā)生、發(fā)展特征,無法實(shí)現(xiàn)對流系統(tǒng)內(nèi)部的觀測。天氣雷達(dá)則可以觀測對流風(fēng)暴的內(nèi)部分布特征,較衛(wèi)星觀測資料更容易達(dá)到傳統(tǒng)的CI判定條件[43],因此,雷達(dá)觀測資料能夠與靜止氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)形成互補(bǔ),實(shí)現(xiàn)對流系統(tǒng)的多方面觀測,從而為CI的精細(xì)化預(yù)報(bào)(甚至于后續(xù)對流的發(fā)展強(qiáng)度)提供指示作用。在CI研究和預(yù)報(bào)過程中,未來需要依托先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合和同化系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)雷達(dá)和衛(wèi)星觀測之間的聯(lián)動(dòng),如雷達(dá)上觀測到的輻合線和對流過程與衛(wèi)星上觀測到的積云發(fā)展過程之間的串聯(lián)[7]。結(jié)合先進(jìn)的資料同化方案(如集合卡爾曼濾波等),在對流可分辨模式中同化高分辨率的雷達(dá)和衛(wèi)星觀測,將有望進(jìn)一步改善CI的臨近預(yù)報(bào)能力[47]。

考慮到CI預(yù)報(bào)的短時(shí)效性,要求衛(wèi)星能夠快速成像、觀測數(shù)據(jù)能夠盡快回傳并能夠進(jìn)行近實(shí)時(shí)處理。2021年6月3日,我國風(fēng)云四號(hào)B星(FY-4B)發(fā)射成功。在繼承A星基礎(chǔ)上,B星提升原有載荷性能,同時(shí)新增快速成像儀,在國際上首次實(shí)現(xiàn)靜止軌道250 m空間分辨率全天時(shí)觀測,通過長線列探測器和二維靈活掃描成像,實(shí)現(xiàn)更高分辨率、更靈活快速地對特定區(qū)域掃描成像,大幅提高了我國中小尺度災(zāi)害性天氣觀測能力。憑借最新搭載的快速成像儀,F(xiàn)Y-4B可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)百萬平方公里區(qū)域1 min/次的成像,對中小尺度的天氣系統(tǒng)具備更強(qiáng)的監(jiān)測能力。因此,F(xiàn)Y-4B快速成像儀數(shù)據(jù)產(chǎn)品在CI監(jiān)測預(yù)報(bào)中的應(yīng)用潛力也應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注。

3.2 引入機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),探索衛(wèi)星多源數(shù)據(jù)的融合和集成應(yīng)用,提高CI識(shí)別時(shí)效性和精確性

數(shù)據(jù)分析處理方面,目前所用方法上無論是閾值法還是灰度-梯度共生矩陣法均仍是傳統(tǒng)的分析方法為主。但隨著衛(wèi)星儀器的升級,其資料性能在波段、時(shí)間與空間三個(gè)維度均獲得了極大的提升,直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的激增,例如FY-4A和Himawari-8/9資料均比原來的FY-2和MTSAT多達(dá)上百倍,但多源觀測數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式、物理意義各異,如何將這些數(shù)據(jù)有效融合,也是當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)之一[7]。人工智能在大數(shù)據(jù)處理方面具有不可比擬的優(yōu)勢,不僅可以總結(jié)專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn),還可以充分利用統(tǒng)計(jì)與數(shù)值模式中無法利用的抽象預(yù)報(bào)知識(shí)。作為一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法,機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取特征,為多源數(shù)據(jù)融合提供了新的思路。隨機(jī)森林方法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[48]等已被初步證實(shí)在災(zāi)害性天氣監(jiān)測中明顯優(yōu)于常規(guī)方法。Mecikalski等[49]結(jié)合GOES-R靜止氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)模式得到的對流環(huán)境預(yù)報(bào)場如CAPE、LI和風(fēng)切變等數(shù)據(jù),通過選取25個(gè)相關(guān)要素,并借助邏輯回歸和隨機(jī)森林方法,建立了一種CI概率預(yù)報(bào)系統(tǒng),有效地減少了歐洲地區(qū)CI空報(bào)率。Ahijevych等[50]利用隨機(jī)森林方法,融合雷達(dá)、衛(wèi)星云圖和數(shù)值預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),預(yù)報(bào)未來0~2 h的CI,結(jié)果表明模型有效檢測了99%以上(總數(shù)550個(gè))的初生系統(tǒng)。Han等[51]基于Himawari-8衛(wèi)星數(shù)據(jù),利用決策樹、隨機(jī)森林和邏輯回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立了CI預(yù)報(bào)模型,實(shí)現(xiàn)了算法性能的提升。劉子菁[52]將Himawari-8先進(jìn)成像儀(AHI)觀測資料、數(shù)值模式場資料與深度機(jī)器學(xué)習(xí)的隨機(jī)森林方法結(jié)合,建立起局地CI預(yù)警模型,該模型能夠在局地爆發(fā)對流系統(tǒng)前1~2 h 將對流云團(tuán)標(biāo)記出來,模型的準(zhǔn)確率為0.79,對強(qiáng)對流和中等強(qiáng)度對流的探測率可分別達(dá)到0.66和0.70。鄭益勤等[53]基于Himawari-8衛(wèi)星數(shù)據(jù)構(gòu)建了基于深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)的強(qiáng)對流云團(tuán)自動(dòng)識(shí)別法,該方法可以有效識(shí)別處于初生到消散不同階段的強(qiáng)對流云團(tuán),提高了強(qiáng)對流云團(tuán)的識(shí)別精度,并在一定程度上去除卷云。因此,在對一些天氣現(xiàn)象發(fā)生的物理機(jī)理還沒有完全理解的情況下,充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)挖掘分析方法非常值得探索。

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