基于气候统计特征的雷达回波质控方法

利用北京南郊S波段雷达2011—2016年的观测资料,从雷达气候统计的角度,利用不同强度回波发生频率的统计特征及其空间分布特征,对雷达地物杂波和波束遮挡的识别与订正方法进行研究。结果表明:①利用雷达回波出现频率特征,可以很好地识别雷达近中心地物杂波和受地形高度影响的地物杂波特征;同时还可以直观地识别出雷达波束遮挡区域以及遮挡程度。北京南郊雷达地物杂波主要分布在近雷达中心和北京西部、西北部的山前地区,地物杂波主要集中在0.5°仰角和1.5°仰角层上。雷达波束遮挡主要集中在由高大建筑引起遮挡的东南方位向和由于地形引起波束遮挡的西西北方位向,波束遮挡主要集中在0.5°仰角层。②采用局部可变区域平均垂直廓线方法利用高仰角回波订正低仰角回波,能有效订正地物杂波,并保留回波的局部特征。对于波束遮挡区域的回波填补,也能够较好地保持上下层仰角回波之间的连续性,同时兼顾了回波不均性分布等特性。③基于雷达气候特征进行地物杂波识别和波束遮挡识别,无需依照先验知识,相比于传统方法能更好地反映本地雷达回波真实情况,且具有方法简单、可快速复用、本地适用性强等优点。     

基于高分辨率高程数据统计分析新一代天气雷达组网的地形遮挡影响

新一代天气雷达由于受到地形限制产生波束遮挡导致波束能量衰减,从而造成雷达探测回波强度偏弱、雷达定量估测降水结果失真,因此对于雷达波束遮挡情况的统计和分析是一项重要的基础研究工作。利用SRTM （Shuttle Radar Topography Mission）数字高程数据对中国目前业务运行的212部新一代天气雷达波束遮挡情况进行模拟计算分析。计算结果包括雷达单站遮蔽角、VCP21模式0.5°、1.5°、2.4°、3.4°、4.3°仰角波束遮挡率、混合扫描及分区混合扫描波束遮挡率、雷达单站探测范围覆盖情况;计算并绘制全国天气雷达组网遮挡率拼图,统计全国天气雷达组网遮挡情况;利用2019年8月广东省11部天气雷达基数据对比验证单站及组网遮挡计算结果。结果表明雷达组网探测面积覆盖率超过70%,整体覆盖效果较好,遮挡计算结果与实际数据对比验证结果高度一致,对雷达数据订正、降水估测等产品具有正贡献。      

基于数字高程的波束遮挡订正及在雷达定量估测降水中应用

地形的起伏使雷达波束受到严重的遮挡,使回波数据质量受到很大干扰。本文使用SRTM任务的DEM数据和谷歌公司的DEM数据分别计算了位于北京南郊的S波段雷达低仰角的波束遮挡率,建立了部分遮挡区域的回波反射率订正关系,并在2018年5月19日北京一次大范围层状云降水过程中,对波束遮挡订正前后的雷达定量估测雨量与地面3个雨量计观测结果进行了定性与定量化对比分析。结果表明:①波束遮挡订正有助于改善反射率因子的空间连续性。波束遮挡订正后的仰角0.5°的反射率与1.5°的反射率之间的差值整体呈现缩小特征,符合层状云降水垂直廓线特点。②09:00—11:00,相比波束遮挡订正前的雷达定量估测雨量(QPE),波束订正后的QPE准确性得到改善,使用分级标准误差与归一化平均偏差评价波束遮挡订正前后QPE与雨量计实测值之间的误差,波束订正后的反射率估测雨量与雨量计实测雨量一致性更好。     

天气雷达间一致性评估算法影响因子分析及改进

基于基数据的雷达间一致性评估的基本方法,分析了雷达高差、地形遮挡、噪声、充塞、时空重叠率、衰减等对一致性评估算法的结果质量的影响,并采取了相应的改进措施：使用雷达的波束遮挡比例数据进行遮挡订正或直接剔除存在遮挡的重叠点;对信噪比较低、充塞不充分及存在异常的重叠点予以剔除;增加了时间、空间重叠率因子,分析了不同阈值时间、空间重叠率对评估结果的影响。改进措施对一致性评估结果中的偏差均值、标准偏差的质量均有了一定的提高。使用改进后的算法对岳阳站雷达系统偏差和苏皖地区雷达回波一致性做了评估。结果表明：岳阳站在维护前后与周边雷达的偏差值有明显的降低,并回到正常水平,标准偏差值也略有降低;苏皖地区雷达间偏差均值大部分在2 dB以内,雷达间偏差均值所组成的矢量三角形闭合度较好,标准偏差在2.9~3.3 dB,相关系数在0.40~0.55。     

基于雷达回波概率特征的雷达部分遮挡区域识别算法

部分遮挡是影响雷达观测资料质量的重要误差源之一。基于雷达回波的概率特征,本文提出一种不依赖高精度地形信息的雷达部分遮挡区域识别算法。该算法无须以人工方式建立样本数据库,只需直接检测实际业务应用中雷达连续观测的反射率因子,统计雷达探测范围内的每个格点出现大于某一反射率因子阈值(定义为Z阈值)的概率,并通过设置适当的概率阈值(定义为C阈值)来确定不同遮挡性质的雷达探测区域。应用该算法,使用2012年5-10月金华、衢州及上饶雷达连续探测资料,识别得到金华、衢州和上饶三部雷达距离地面3 km高度层上CAPPI的完全遮挡区域、部分遮挡区域和无遮挡区域;同时,通过对比2013年4月29日金华、衢州、杭州、上饶、黄山雷达3 km高度重叠探测区域的雷达反射率因子,检验了雷达部分遮挡区域识别结果的有效性,并分析了算法阈值的敏感性;最后,结合剔除部分区域弱回波的方案,对雷达组网拼图算法进行优化改进。结果表明:通过选择适当的Z阈值和C阈值算法,可以有效识别雷达部分遮挡区域;算法阈值的设置是识别部分遮挡区域的关键,较为适中的Z阈值有利于C阈值的选择;优化后的组网拼图算法可以有效解决部分遮挡问题,有效地提高了组网拼图数据的质量。     

新疆C波段多普勒雷达地物回波识别方法应用研究

地物回波直接影响雷达定量探测降水物质以及雷达资料同化的应用，基于回波纹理变化以及径向速度参数开展新疆C波段多普勒雷达地物回波识别方法应用研究。通过雷达探测范围内第一层至第三层仰角地形遮挡与FY-2H总云量信息，对不同天气条件下新疆伊宁、喀什两部雷达低层仰角的地物回波识别方法效果进行定性分析，结果表明：晴空天气条件下，该方法不仅能够有效识别雷达站附近的地物回波，同时对因地形遮挡引起的地物回波也能进行有效识别；在降水天气条件下，能够有效识别地物回波且未对降水回波造成误判；高分辨率的地形数据以及卫星产品对雷达地物回波的识别有一定指导意义，可作为判定因子进一步改进雷达质控方法。     

新一代天气雷达布网设计的有效覆盖和地形遮挡分析

一般情况下,地形影响造成的雷达波束遮挡是长期保持不变的。研究雷达地形遮挡情况有助于提升雷达探测资料的有效性和可靠性。利用先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型地形数据,对我国已建成的208个新一代天气雷达站点进行地形遮挡分析,计算业务体扫模式(Volume Coverage Pattern modes, VCP)21的九个仰角下200 km范围内雷达反射率的波束阻挡系数,绘制观测仰角分别为0.5°、1. 45°、2. 4°和3. 35°时雷达有效观测区域的覆盖图,计算相应的有效覆盖面积。结果表明全国新一代天气雷达站200 km范围内0. 5°、1. 45°、2. 4°和3. 35°仰角平均遮挡比例分别为30. 7%、8. 5%、2. 5%和1.0%,平均有效覆盖面积分别为83210.5、109354.2、118170.9、121631.5 km~2,只有少数几个雷达站受邻近山脉地形遮挡影响严重,雷达站总体有效覆盖情况较好。     

雷达波束部分遮挡识别应用及效果评估

雷达波束部分遮挡是雷达定量降水估测(QPE)算法的重要误差源。利用4次大范围的天气过程,联合上饶、黄山、杭州、金华、宁波、衢州、温州和台州8部天气雷达和浙江省2047个雨量计观测资料,应用金华、衢州和上饶雷达的部分遮挡区域识别结果,从定性和定量分析两个角度,将雷达组网拼图数据划分为部分遮挡区域、无遮挡区域和总数据区域,验证分析了部分遮挡回波订正方案在提高雷达组网拼图质量和提高雷达QPE精度方面的作用。结果表明:剔除部分遮挡回波的回波订正方案,在不同天气过程中均可以(1)有效地增强部分遮挡区域内雷达组网拼图和雷达QPE数据场的连续性;(2)显著提高了部分遮挡区域内雷达QPE数据场的精度,降低了因部分遮挡导致的雷达QPE误差,并间接提高了无遮挡区域以及总的数据区域内的雷达QPE的精度;(3)改善了Z-R关系拟合方案和最优插值校准方案的有效性,这是剔除部分遮挡回波后,雷达QPE数据场精度提高的重要原因。     

多普勒天气雷达组网拼图有效数据区域分析

在正常情况下, 由于天线仰角和地球曲率原因, 雷达波束位置在远距离处要比近距离处高。当雷达电磁波能量被部分阻挡时, 回波强度观测值低估; 被完全挡住时, 探测不到地物后的目标。该文利用高分辨率地形高程数据计算波束阻挡率, 确定组网拼图有效数据区域以及波束部分阻挡时的回波强度订正方法。根据业务观测模式VCP11及VCP12的14个仰角值, 在标准大气假定下, 对湖南、江西、浙江、福建、广东、广西和海南已建多普勒天气雷达组网的数据有效区域进行计算, 绘制出海拔1500 m, 3000 m和6000 m高度上有效区域图。分析结果表明:CAPPI数据有效范围比等射束高度图更能反映出多普勒天气雷达业务观测范围; 若采用VCP12模式观测, 与采用VCP11或VCP21模式观测相比, 不仅增加低层探测密度, 而且可扩大雷达实际探测距离, 其回波数据更适合于组网拼图。     

基于回波遮挡订正的西安对流天气雷达气候特征分析

基于2014—2019年4—9月西安多普勒雷达数据,在对因地形或高大建筑所造成的反射率遮挡区域进行修订的基础上,研究西安地区对流天气的雷达气候学特征。结果表明：（1）西安雷达在低仰角受到地形和高大建筑的严重遮挡,即在雷达05°仰角的西安东部、西南部及西北部方位与15°仰角的西安偏南部方位存在因地形因素遮挡造成的大范围反射率缺失现象,和因雷达站周边高大建筑等非地形因素导致的个别方位角上反射率因子缺失现象。本文通过交叉方位角插值法和高仰角反射率因子填补方法对遮挡区域进行修订并形成完整反射率因子数据,然后利用对流回波识别方法识别出对流回波。（2）西安雷达对流回波气候统计结果显示,2015年对流天气发生频次最多;2017年对流天气持续时间更长、强度更强,多发区主要为陕北南部至关中北部及关中南部至秦岭北麓;7—8月为对流天气高峰时段,其中7月下旬和8月上旬出现频次最多;日变化特征显示14—23时对流天气活动频繁,23时后活动频次迅速减少。     

可用于雨区边界的雷达方程和有意义的波束范围

目前使用的天气雷达方程不能用于雨区边界附近。为了研究数字雷达平均回波强度的分布、畸变和探测分辨率等规律的需要,本文发展出了可用于雨区边界的天气雷达方程。新建立的方程和已有的把波束限制在半功率点范围内,並假设半功率点范围内天线增益为常数的同类方程不同,它既考虑了半功率点以外的波束能量,也考虑了波束内天线增益的不均匀分布。本文以713天气雷达为例,从保证波束在降水区内时雷达方程能给出一定精度的回波强度和波束边缘进入降水区时能产生可探测回波这两个方面,利用新得到的方程,计算了有意义的波束范围,得到了一些在分析、使用雷达观测资料时值得注意的结果。     

利用空间相关性进行天气雷达波束阻挡数据的识别和订正

波束阻挡影响了天气雷达数据的质量,使雷达的导出产品存在误差。根据雷达观测数据的空间相关性,提出了不依赖于高精度数字高程模型的波束阻挡识别和订正算法,可以方便地用于天气雷达反射率因子的阻挡订正。对于部分阻挡或小范围完全阻挡造成的回波数据不准确情况,先进行阻挡识别,再进行线性插值处理,实现对阻挡数据的订正。论文建立了阻挡识别算法和阻挡订正算法,并利用雷达数据进行了对比验证。结果表明:利用本文的算法,可以有效地对阻挡数据进行订正,提高了雷达数据质量。     

利用反射率因子垂直廓线填补雷达波束遮挡区的方法研究

新一代天气雷达很多位于地形复杂的山区,地形遮挡形成观测盲区,严重影响了新一代天气雷达数据的应用效果。利用基于高分辨率地形数据计算的波束遮挡信息,依据反射率因子垂直廓线,由高仰角无遮挡的反射率因子观测数据得到低仰角完全遮挡区的数据。以杭州雷达为例,通过直接对比反射率因子值和对比填补前后雷达估算降水效果两种途径检验了填补效果,结果表明：填补与观测“真值”有很好的一致性,填补后降水估算效果优于填补前。本文提出一种填补低仰角完全遮挡区的方法,适用于均匀性降水系统。     

CINRAD/SAD双偏振雷达非降水回波识别技术

双偏振雷达观测特征参量（如相关系数、差分反射率等）能有效抑制地物、超折射、电磁干扰、海浪和晴空等非降水回波。在上海南汇WSR-88D双偏振雷达非降水回波识别算法基础上,对我国升级布网且纳入业务运行的CINRAD/SAD双偏振雷达数据进行算法测试、算法模块适应性改进,利用江苏、广东的双偏振雷达观测冰雹、融化层、台风降水及各种杂波个例进行算法检验评估,并在组网拼图中展示质量控制效果。结果表明:总体上算法对非降水回波的识别准确率达到95.2%,降水回波的误判率为2.6%。但对夏秋季节夜晚的大面积晴空回波算法识别准确率低于90%,有待尝试利用深度学习方法改进。     

利用深度学习填补双偏振雷达回波遮挡

广州S波段双偏振天气雷达低仰角多方位存在遮挡,高仰角也存在部分遮挡。基于卷积神经网络等深度学习方法,构建垂直填补（vertical echo-filling,VEF）和水平填补（horizontal echo-filling,HEF）网络架构,基于两种架构,利用无遮挡区的反射率因子Z_H、差分反射率Z_DR,差传播相移率K_DP构建训练集,填补遮挡区的Z_H和Z_DR。针对仅0.5°仰角存在遮挡的区域,基于VEF架构,利用上层多个仰角、径向、距离库的三维数据,分距离段训练垂直填补模型。针对遮挡仰角较高的区域,则基于HEF架构,利用同一仰角左右相邻的多个径向、距离库的数据,分遮挡径向训练水平填补模型。根据解释方差、平均绝对偏差和相关系数3个指标和3个个例,对模型效果进行评估。结果表明:Z_H填补模型的解释方差最大为0.92,平均绝对偏差最小为1.69 dB,相关系数最高为0.96;Z_DR填补模型的解释方差最大为0.92,平均绝对偏差最小为0.12 dB,相关系数最高为0.96。利用该研究构建的深度学习填补架构,可有效填补偏振雷达遮挡区域回波,提高雷达数据质量。     

应用713数字化雷达回波判别冰雹云

利用东营市强对流天气的７１３数字化雷达回波资料，天气与灾情实况和探人资料，讨论了降雹概率与回波顶高等因子的关系，结合天气学因子，应用０，１权重系数法制作冰雹回波判别模型，取得了较好的效果。     

台风山竹(1822)龙卷的双极化相控阵雷达特征

2018年9月17日台风山竹（1822）外围螺旋雨带中发生EF2级龙卷。在高湿度、高不稳定、强垂直风切变的环流背景下,龙卷在台风外围雨带上微型超级单体右后侧钩状回波顶端的弱回波区中发展起来。具有高时空分辨率的广州X波段双极化相控阵雷达,不仅观测到超级单体的发展过程,还呈现出龙卷涡旋演变特征:单体风暴尾端在右后方入流加强作用下,逐渐形成钩状回波形态,此时对流层中低层2~3 km高度附近的中气旋强度率先达到最大,随着旋转强度进一步加强和旋转中心高度逐步下降,低层强旋转特征越来越明显,当低层旋转速度达到峰值（超过21 m·s-1）,旋转直径收缩到1 km范围,地面出现EF2级以上龙卷,旋转速度对区域出现清晰的弱回波龙卷眼区特征。X波段双极化相控阵雷达在龙卷观测中优势显著,弥补了多普勒天气雷达观测的不足。     

面向资料同化的S波段双偏振雷达质量控制

双偏振雷达是强对流天气分析和云微物理研究的重要探测设备,将多普勒天气雷达升级为双偏振雷达是我国未来几年强对流天气监测发展建设的重点计划,而双偏振雷达资料质量控制是其中的关键技术问题。针对国内首批业务布建的广东省S波段双偏振雷达网研发建立了一套完整的质量控制技术方案,除了重点解决非气象回波外,还考虑了非标准波束遮挡和径向高频脉动问题。在飑线、暴雨和台风3类华南季风区强天气个例的应用表明,基于模糊逻辑的水凝物分类、偏振量（零滞后互相关系数、信噪比和比差分相位）阈值检查和杂波剔除能有效剔除非气象回波,抑制异常传播波束导致的虚假回波;线性内插较好地弥补了非标准波束遮挡带来的观测缝隙;中值滤波和滑动平均既过滤了偏振观测量在雷达径向的高频脉动,又保留了主要的偏振雷达观测特征。质量控制后的气象回波约占有效观测（反射率因子大于-30 dBZ）的40%,其偏振量取值分别为反射率因子大于5 dBZ、零滞后互相关系数大于0.8和差分反射率为-0.2~4 dB。