Evaluating the performance of nssl tda and nf tda tornado detection algorithms
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Date
2009
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
Vortices de Tornado observados por radares Doppler a menudo están relacionadas con una alta cizalladura de Reflectividad en azimut y una respuesta en frecuencia (espectro Doppler) ancha y aplanada. El funcionamiento actual del algoritmo de detección de tornados (TDA) en primer lugar busca indicios de cizalladuras que son más grandes que unos umbrales predefinidos. En este trabajo, un procedimiento de detección de tornados basado en un sistema de lógica difusa se prueba para integrar indicios tornadicos tanto en la velocidad como en el dominio espectral. Una nueva característica del sistema es que es reforzado por una red neuronal para perfeccionar la composición de funciones propias de dicha red, a través de un proceso de entrenamiento mediante retroalimentación. Este enfoque híbrido, se denomino “NEURO-FUZZY TORNADO DETECTION ALGORITHM” (NFTDA), e inicialmente se verificó mediante simulaciones y posteriormente se probó en datos reales. Estas simulaciones son ingeridas en un software desarrollado por el autor, que contrasta tanto a TDA como a NFTDA. Los resultados demuestran que el algoritmo NFTDA no solo se comporta mejor en general, sino también en casos en los cuales el otro algoritmo tendría dificultades al detectar dichos fenómenos, como por ejemplo eventos tornadicos a corta y a larga distancia del radar con el cual se hace la medición. El desempeño de los algoritmos TDA y NFTDA se evalúan con un nivel I de series temporales de datos recogidos por la NEXRAD, una red operativa de 158 radares conocido como: “Weather Survailance Radar 1988 Doppler” (WSR-88D), operados por varios organismos, entre ellos el “National Severe Storm Laboratory” (NSSL) “National Oceanographic Atmospheric Administration” (NOAA), durante varios tornados que se produjeron largo de los Estados Unidos. Datos de campo fueron recopilados por la WDTB y la WATADS a fin de verificar todo tipo de informacion recolectada digitalmente.
Description
Keywords
Tornado, Radar, Tiempo, Tormenta, Meso-ciclón, Algoritmo, transmisor, receptor