python实现全国雷达拼图数据的SCIT风暴识别

一、单站雷达 vs 全国拼图:不是简单的"放大版"

如果你用过单站雷达数据做风暴识别,你可能会觉得:识别几十个风暴,画几个矩形框,美滋滋。

但当你拿到全国天气雷达拼图3.0(覆盖73°E~135°E, 12°N~54°N,分辨率0.01°×0.01°),一张图就有 4200×6200 ≈ 2600万个网格点。一次体扫识别出的候选区域动辄5000+,过滤后仍然有600+个有效风暴单体。

问题来了:如果每个风暴都画一个框,整张图会变成"蜘蛛网"------框叠框、点压点,根本看不清。而且,全国拼图中的风暴往往是成片出现(比如一条飑线、一个MCS),内部包含许多小单体,如果单独框选,既冗余又难看。

所以,我们需要一套专为全国拼图优化的SCIT后处理流程:聚类、合并、去重、分级显示。

详细文章和完整代码,点击全国雷达拼图下的SCIT风暴识别python实战

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