熊兴隆，杨立香，马愈昭，庄子波

(1.中国民航大学 天津市智能信号与图像处理重点实验室，天津 300300； 2.中国民航大学 民航气象研究所，天津 300300)

0 引言

低空风切变[1]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[2]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[3]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。1986年Uyeda等[4]利用径向和切向的组合梯度值来探测风切变，该方法适合有明显辐合线的强风切变识别。1989年Evans等[5]利用终端多普勒天气雷达(Terminal Doppler Weather Radar, TDWR)自动识别切变，该方法需采集大量不同地区的风切变数据集。1994年Wolfson等[6]运用智能图像处理以及数据融合技术识别风切变，该方法较适合微下击暴流引起的切变。2010年魏耀等[7]运用最小二乘法拟合径向和方位切变，改善了边缘识别效果，但该方法容易漏掉其他方向的切变。2013年Miller等[8]采用均值去噪，利用雷达的方位切变实现了气旋跟踪，但该方法对于其他对流天气引起的径向切变检测受限。2014年Zheng等[9]结合多普勒雷达资料提出了一种自动识别阵风锋的算法，该算法适合速度梯度值明显的切变识别。2015年Tagliaferri等[10]运用神经网络和支持向量机预报短时风向，该方法需要大量数据集。……