一种基于多维度特征参量融合的雷暴大风识别方法

本发明涉及一种基于多维度特征参量融合的雷暴大风识别方法，属于无线电领域，方法包括：对双线偏振多普勒天气雷达数据采用邻域值法去电磁干扰，并进行退速模糊处理后进行网格化；分别获取双偏振雷达数据、风廓线雷达数据、探空数据、地面自动站数据并从中提取各自的特征参量；对特征参量进行归一化处理，并得到相应的参量；基于多个融合参量构建多参量集成预警模型，并对模型进行训练与验证；将参量输入到完成训练后的模型中进行运算，输出雷暴大风概率P。本发明通过结合多源数据融合、多种物理机制融合，并集成机器学习模型的创新，实现了雷暴大风识别从单一指标依赖到多维度协同、从静态阈值到动态自适应的技术。