C波段双线偏振多普勒雷达差分相位质量分析

由于差分传播相移率(K_(DP))不受电磁波在雨区衰减影响,与降水强度呈线性关系,在定量降水估测和降水粒子相态识别方面具有重要作用。利用北京市气象局C波段双线偏振多普勒天气雷达观测数据,对差分相位(Φ_(DP))数据进行了质量分析和处理,包括地物杂波抑制、退折叠和滤波;再利用该雷达在2012年7月21日特大暴雨期间观测到的数据分析Φ_(DP)处理效果,并用处理后的Φ_(DP)数据估算K_(DP),对估算结果进行了分析。结果表明,该算法能有效识别地物杂波、退除差分相位折叠以及滤除干扰和降水移动等引起的随机数据波动,处理后的数据估算的K_(DP)能有效反映降水粒子的特性。     

基于模糊逻辑的双偏振多普勒雷达地物杂波抑制方法的初步应用

以广州双线偏振多普勒天气雷达为例,用反射率因子水平纹理、相关系数、差分反射率因子标准差、差分传播相位标准差和相关系数标准差5个参量,作为模糊逻辑方法的输入参数,实现地物杂波抑制。结果表明:加入偏振参数的模糊逻辑算法能有效识别静态地物杂波,但是对强降水边缘回波以及层状云降水回波存在误判的情况。     

CINRAD/SA雷达双偏振升级数据质量分析评估

广州CINRAD/SA雷达完成双偏振升级改造后,本文评估分析了其探测灵敏度、地物抑制能力以及差分反射率ZDR,差分相移Φ_(DP)、差分相移率K_(DP)及相关系数的数据质量,结果表明:双偏振升级后雷达灵敏度与升级前基本一致,地物杂波抑制效果有明显改善;ZDR系统偏差变化稳定,随Z的增长趋势与经验值一致,测量误差不超过0.2dB;Φ_(DP)的初始相位具有较好的稳定性,K_(DP)对强降水敏感,与强降水有很好的对应关系;相关系数能够很好地区分气象和非气象回波。     

用Burst技术改善CINRAD/SA天气雷达相位噪声

为了改善系统相位噪声及地物杂波抑制能力,对国内部分CINRAD/SA天气雷达实施了Burst技术改造,以减少和消除发射信号相位抖动的影响。为了检验CINRAD/SA天气雷达在Burst技术改造后相位噪声及地物杂波抑制能力的改善效果,采用理论分析、性能测试和回波数据分析等方法对性能进行了测试。检验结果表明,Burst技术改造后CINRAD/SA天气雷达系统的相位噪声降低约0.05°,地物杂波抑制能力提高到55dB以上,相位噪声及地物杂波抑制能力改善较明显,可作为其他型号天气雷达技术改造的良好借鉴。     

天气雷达反射率基数据质量控制的几种算法

回顾了国内外针对基数据质量自动控制技术的研究进展;详细介绍了基于模糊逻辑的雷达回波分类算法、基于水平和垂直反射率结构的质量控制算法、基于神经网络的天气雷达数据质量控制方法的设计思想、计算步骤和适用范围,并对3种算法的优缺点进行了比较;最后对质量控制技术的发展作了展望。结果认为,基于水平和垂直反射率结构的质量控制算法可以有效地识别地物杂波,算法相对简单且效率较高,适合业务使用。     

基于灰度共生矩阵的自适应雷达杂波抑制

多普勒天气雷达体扫过程中低仰角常出现强地物杂波,影响了雷达数据质量及其产品的业务应用。为了抑制地物杂波,提出了一种基于雷达基数据灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)的自适应地物杂波抑制方法。针对雷达站附近回波数据强度高、多普勒速度接近于零值的特性,首先设定阈值进行数据预处理,初步分离出杂波区域;其次,对强度信息进行分块,根据每一小块的灰度共生矩阵能量值和对比度分布自适应寻找阈值;最后利用确定的阈值识别和剔除地物杂波。实验表明该方法能有效剔除雷达站附近的强地物杂波,尤其对混杂在降水回波信号中的强地物杂波有很好的抑制作用。     

基于线性规划方法处理C波段双线偏振多普勒天气雷达差分相位φ_C数据

高质量的差分相位数据能够有效地提高雷达识别粒子、估测降水的能力。本研究针对南京信息工程大学C波段双线偏振多普勒天气雷达(NUIST-CDP),提出一套差分相位φ_C数据的质量控制算法。其中将雷达观测到的差分相位φ_C分为5个部分:差分传播相位φ_(DP)、后向散射差分相位δ、非降水回波的波动ε_(NP)、系统误差ε_S以及电磁波信号的随机扰动ε_R。在线性规划方法的基础上,采用模糊逻辑法、小波分析法与迭代滤波法分别将差分相位φ_C数据中的ε_(NP)、ε_R和δ剔除,然后依据滤波后的数据,将各径向中第一个降水回波的值作为该径向的系统误差ε_S。结果表明,该算法能够有效地平滑由非降水回波引起的大振幅波动以及因电磁波信号造成的小振幅扰动,且可以剔除差分相位φ_C数据中存在的δ。此外,处理后的数据满足随径向距离递增的条件。     

CINRAD雷达数据质量控制方法初探

多普勒天气雷达数据质量控制是以提高短临预报产品质量和满足短临预报需要为目的。通过参考国内外雷达数据质量控制的研究成果,分析雷达数据杂波来源,对雷达数据质量控制处理方法进行了试验和探讨,结果表明:在雷达数据质量控制过程中,使用非雷达资料(云图、自记雨量和闪电数据)排除地物杂波,尤其是排除超折射杂波具有一定的优势和局限性。晴空区里使用云图特征来排除大范围超折射杂波效果较好;但有降水存在时,这种方法就受到限制或不适宜使用。较远距离孤立和离散噪声杂波采用统计"突变率"、两层仰角叠加分析和改进型中值滤波算法综合处理,逐步去除数据杂波;较近距离则采用多仰角变换方法(分段混扫)来去除数据杂波。通过分析,得出了地物回波与降水回波的识别特征,引进了包含利用"雷达对"资料、雷达相关产品资料和云图、自动雨量站等非雷达资料的数据互补理念。     

济南双偏振多普勒天气雷达在线自动标定数据质量分析评估

阐述了CINRAD/SA-D双偏振多普勒天气雷达（简称“双偏振雷达”）标定技术,统计分析了济南双偏振雷达试运行以来在线自动标定数据和该时间段内的维护维修情况,从雷达几十个标定状态性能参数中,遴选对雷达探测数据质量影响最大的发射峰值功率Pt、相位噪声σφ、噪声系数NF、反射率标定系数SYSCAL、差分反射率因子ZDR、差分传播相移ΦDP等性能参数,分析评估在线自动标定数据质量。结果表明：1）峰值功率维持在679.68 kW,H（水平）和V（垂直）双通道的峰值功率长期运行吻合一致性较好。2）H和V双通道噪声系数均值分别维持在1.66 dB和1.73 dB,双通道数据总体分布稳定,且具有较好的一致性;标定数据的异常来源于外界干扰,占0.39%,受外界干扰H通道多于V通道,干扰造成接收机灵敏度降低了1.5 dB,导致雷达产品异常。3）反射率标定ΔSYSCAL最小值为-0.46 dB,最大值为0.25 dB,满足±2 dB的技术指标要求。4）I/Q相角法标定相位噪声均值为0.051 3°,实物对消能力60 dB与估测地物杂波抑制能力61.36 dB结果基本吻合,证实了雷达系统具有较好的地物杂波抑制能力。5）采用机内CW、TS双信号源标定法,接收双通道幅度和相位的标准差：ZDR-CW和ΦDP-CW分别为0.025 dB和0.735,ZDR-TS和ΦDP-TS分别为0.044 dB和1.116°,满足接收双通道一致性的技术指标,但CW信号标定结果明显小于TS信号标定结果,表明双路方位旋转关节对接收链路信号幅度和相位的一致性有影响,导致ZDR-TS和ΦDP-TS标定结果比ZDR-CW和ΦDP-CW出现更大的偏差,因此随着双偏振雷达的长期运行,对方位旋转关节带来的幅度和相位固有偏差进行测试和订正非常重要。     

自适应高斯频域滤波器在天气雷达中的应用

多普勒天气雷达的基数据(反射率因子、速度和速度谱宽)经常会被地物杂波所污染,这对基数据估计的准确性影响很大,进而又会影响导出产品。因此,抑制地物杂波是所有多普勒天气雷达获取高质量数据产品的必要步骤。作者首先介绍了自适应高斯频域滤波器的研究背景,其次分析了多普勒天气雷达地物杂波及天气回波信号的特征,再次给出了IIR椭圆地物杂波滤波器的原理以及自适应高斯频域滤波器的滤波算法,最后根据实际的雷达回波信号,分析了IIR椭圆地物杂波滤波器和自适应高斯频域滤波器的杂波抑制性能,并对结果进行了分析和比较。结果表明:不使用杂波图的自适应高斯频域滤波器的杂波抑制性能优于使用杂波图的IIR椭圆滤波器,且满足实时处理的要求。     

双线偏振多普勒雷达资料质量分析

以中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的车载C波段双线偏振多普勒雷达（CPDRW）2011年完成升级改造后观测的一次大范围层状云降水过程资料为例,讨论了该设备改造后探测资料质量的改进情况及其对降水粒子的探测性能,同时利用模糊逻辑法结合地物的常规特性和偏振特性,建立了一种运用双线偏振雷达观测资料识别地物及地物与降水混合回波的方法,并利用该雷达的观测资料对识别结果进行了分析检验,最后统计分析了降水回波的差分反射率因子(Z_DR)、零滞后互相关系数(ρ_HV（0）)与信噪比的关系,以及系统初始相位的稳定性及降水资料的一致性。分析结果表明,在常规参量的基础上添加偏振参量并采用模糊逻辑法构建的综合识别模式和常规识别模式都能较好地识别地物,但综合识别模式明显改善了常规识别模式0速度区过度识别的问题,且在地物与降水回波混合的情况下叠加混合回波识别模式具有更加明显的优势。雷达改造前,Z_DR及ρ_HV（0）在信噪比小于25 dB时受噪声影响很大,测量值存在较大误差,资料变得不可信;通过这次的升级改造,其信噪比探测阈值由25 dB降低到15 dB。系统初始相位比改造前更加稳定,随仰角和时间的波动性更小。利用垂直扫描数据进行系统误差订正后的Z_DR资料能较好地反映降水粒子的实际情况,Z_DR随信噪比的变化较之改造前更加平稳,而对差传播相移Φ_DP进行分类处理后拟合的差传播相移率K_DP资料也与实际情况一致。     

多普勒天气雷达地物回波特征及其识别方法改进

非气象因子会在雷达探测时对雷达资料造成污染,并导致雷达数据的质量问题,在雷达数据应用之前必须对被污染的距离库进行识别和处理。该文在现有基于模糊逻辑识别地物回波工作的基础上,发展适合于我国CINRAD/SA的地物回波识别方法,采用北京和天津雷达2005,2006年夏季部分时段体扫资料,同时对反射率因子和径向速度以及速度谱宽进行处理,得到不同回波的各种特征, 并对各种回波特征进行分析; 考虑到隶属函数的确定是地物识别准确率的关键, 运用CSI (critical success index)评判标准确定了模糊逻辑超折射地物回波识别的最佳线性梯形隶属函数;通过识别效果分析说明该方法在识别超折射地物回波中的作用。结果表明:运用改进后的模糊逻辑法可以更好地识别地物回波, 特别是那些超折射地物回波; 与原方法相比, 改进后的方法有效减少了对降水回波的误判。     

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。     

基于模糊逻辑的分步式超折射地物回波识别方法的建立和效果分析

超折射地物是影响雷达定量探测降水和其他产品的重要因素,文中使用合肥、广州、温州、天津的SA多普勒雷达和上海的WSR-88D资料分析了混合性暴雨降水、对流性降水、地物回波的回波强度、径向速度、速度谱宽的取值范围、水平垂直变化及其地物回波与地形海拔高度的关系等特征,并确定了模糊逻辑识别超折射地物的隶属函数。在Kessinger方法基础上,考虑到雷达径向速度的距离模糊问题和地物回波与方位的关系,提出了基于模糊逻辑的分步式地物回波识别方法,通过调整已被严格标准识别为地物和非地物的邻近区域回波点的判据,来减小地物的漏判和降水回波的误判。利用降水回波、地物回波的个例资料分析了回波强度、径向速度和速度谱宽资料在识别地物回波中的贡献,分析了分步方法对地物回波识别效果的改善。结果表明:该方法能较好识别地物回波和降水回波,径向速度和速度谱宽资料在地物识别中作用明显,利用分步方法明显改善了在速度模糊区暴雨过程对流云团被误判为地物的概率。     

在天气雷达信号处理器中用IQ信号消减地物杂波

地物杂波的检测和处理对雷达数据质量有重要的影响。常规的地物杂波检测依赖于晴空条件下的杂波图,人工判别,后来采用GAMP滤波器进行全程自适应滤波处理,该法在对地物抑制的同时对天气信号的损失较大,现探究比较多的方案是先自动识别地物,后结合滤波器对地物进行处理,在抑制地物的同时减少对天气信号的损耗。该算法基于IQ信号,利用已在C波段天气雷达中进行实验的SCI算法的4个判别因子,引入模糊逻辑理论,重新设计算法识别流程,并应用于我国S波段天气雷达中。通过实例对比杂波消减决策（CMD）算法对同一天气过程的识别与抑制的结果,发现该算法对气象回波的误判率低于CMD算法,对地物的识别率与CMD算法相当。     

长沙机场阵列天气雷达地物识别算法

地物杂波是影响雷达产品准确性的重要因素。该文提出了一种改进的基于模糊逻辑的阵列天气雷达地物识别算法。在Kessinger模糊逻辑基础上,加入回波强度时间变化量（time variability of reflectivity factor,T_VR）参数,利用收集到的雷达数据统计出各输入参数的概率分布,确定隶属函数;分析T_VR参数对地物识别算法的贡献,并在不同天气情况下进行识别算法有效性验证。试验结果表明:加入T_VR参数,长沙机场阵列天气雷达地物识别准确率最大可提高4%,降水识别误判率最多可降低2%。该文提出的地物杂波识别算法,无降水时,地物识别准确率达96%;有降水时,地物识别准确率达92%;降水回波误判为地物杂波的误判率约为10%,能较好地区分降水回波和地物杂波。     

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。     

移动X波段双线偏振雷达数据质量分析及偏差订正

2019年8月,中国电子科技集团第十四研究所南京恩瑞特实业有限公司研制的GLC-12A型移动X波段双线偏振多普勒天气雷达在江苏大丰进行外场观测。根据该雷达外场观测资料,联合盐城新一代SA天气雷达和江苏省6个雨量站资料,对移动X波段双线偏振雷达做数据质量分析。结果表明,针对同一次降水过程而言,距离越远,衰减越大。为了降低衰减造成的观测误差,首先利用信噪比对差分反射率Z_dr、零滞后相关系数ρhv(0)进行偏差订正,提高Z_dr和ρhv(0)的数据质量,以便进行地杂波、生物回波等非降水回波过滤。然后应用去抖动滤波后的差分传播相移率K dp或总差分传播相位Φdp表达在雨中距离雷达R处的总双向反射率因子衰减订正值。数据分析表明,订正后移动X波段双线偏振雷达数据质量得到了提高。     

基于优化模糊逻辑的双线偏振天气雷达地物杂波识别算法研究

针对双线偏振雷达偏振参量能在回波识别中提供更多特征的优势，在常规多普勒天气雷达模糊逻辑算法的基础上，引入偏振参量实现地物杂波识别，由此根据雷达数据中地物和降水回波各自的回波特性，选择6个区别最明显的特征参量，建立了特征参量的统计分布概率，并运用CSI评判标准给出了地物杂波识别的最优化隶属函数；利用2020年攀枝花市新架设的X波段全固态双线偏振雷达观测个例，对比了传统的与改进后的模糊逻辑算法识别效果，结果引入偏振参量的模糊逻辑算法能更好地识别降水和地物混合位置的地物回波，同时改善了径向速度为零区域被误判为地物回波的问题。