3、气象三维锋面系统识别与数字孪生医疗模拟研究

气象三维锋面系统识别与数字孪生医疗模拟研究

气象三维锋面系统识别

在气象学中，锋面系统的研究对于理解天气变化至关重要。我们提出的方法能够识别不同高度层（如1000 hPa、850 hPa和650 hPa）的锋面位置。以2016 - 09 - 23 00:00 UTC为例，在θe（区间：[270, 360] K）的背景下，可以清晰看到中央经向暖锋随着高度增加向东“移动”，呈现出倾斜状态；而中央冷锋大致保持在同一位置，倾斜度更陡。需要注意的是，锢囚锋和静止锋未在此次展示中呈现。

在测试过程中，首先计算地面锋面位置并保存到磁盘，这样后续流程无需GPU即可执行。在评估时，移除了最优分离点位于简化横截面网格中0位置的结果，同时将未找到有效分离位置的区域也设为0，这导致每层约7% - 20%的横截面被过滤。可以观察到，与850 hPa附近的层相比，较低和较高的层包含更多被过滤的样本，这表明锋面特征在850 hPa层更为明显，而非高海拔或近地面层。未找到有效分离的潜在原因包括错误识别的地面锋面、锋面边缘表达较弱的锋面特征、额外采样导致的不良样本，或者该层根本不存在锋面。

温度差的概率密度分布

典型的暖锋或冷锋通过两个气团之间的强温度梯度来分类。暖锋过境时温度上升，冷锋过境时温度下降。对于横截面而言，暖锋中心右侧（即锋面尚未经过的一侧）为冷侧，左侧（即锋面已经经过的一侧）为暖侧；冷锋则相反。

为了突出锋面过境的影响，我们绘制了算法识别出的锋面在500 hPa、850 hPa和1000 hPa高度层上，锋面后方200 km区域和前方200 km区域平均温度差的分布。同时，还绘制了850 hPa高度层的基线结果，其中横截面内评估温度差的位置是随机采样的。