新一代天气雷达地物回波及电磁干扰质控算法业务试运行评估

对雷达基数据质控方法的定量评估是业务应用推广的重要步骤。本文针对中国气象科学研究院研发的地物回波及电磁干扰回波质控算法在"新一代天气雷达建设业务软件系统开发及应用(ROSE)"系统中的业务试应用,使用2014年4—10月系统试运行的10个雷达站的数据,提出了评估方法及评估指标。利用统计和典型个例分析方法对算法进行了初步业务试运行的效果评估,验证了算法的可靠性,提出了适用范围及改进措施。结果表明:该方法对地物回波的识别成功率为92.29%,但存在漏判和误判。参与评估的CB雷达径向速度资料质量高,识别效果好;SA和SB雷达的识别效果受到了观测模式等导致径向速度资料质量变差的影响。电磁干扰回波的识别成功率为94.39%,能有效识别小于5个径向的窄条幅状干扰回波,但仍需改进算法完成对麻点状、螺旋状和大面积径向干扰回波的自动识别。对雷达资料的定量应用,需采取质控,而预报员的实时观测可根据情况进行选择性质控。     

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。     

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。     

毫米波云雷达杂波质控方法研究

基于广州市气象局观测场的HMB-KPS型Ka波段毫米波云雷达、C12小型激光云高仪和地面气象自动站2019年11月至2020年10月的观测数据,对毫米波云雷达数据进行质量控制,结果表明:云雷达的杂波主要分布在3 km以下尤其是1 km以下近地层,大部分杂波的回波强度Z-10 dBz、退偏振比LDR-20 dB,且杂波的Z和LDR存在线性关系。基于杂波回波特征开发的滤波质控算法能够滤除约96%的晴空杂波,在天空有云条件下能够滤除近地层的连续悬浮杂波并较好地保留云回波,对于一些孤立杂波也能较好地滤除。     

一种基于FCM算法的雷达反射率基数据的质量控制方案

根据FCM（fuzzy C-means,模糊C均值）算法初步建立了一种适用于我国多普勒天气雷达反射率资料的质量控制方案,对2009年6月3—5日蚌埠、阜阳雷达站部分雷达体扫资料进行统计分析。结果表明,降水和非降水回波水平反射率结构（T）和垂直反射率差（V）均有不同的参数分布特征,并可有效区分。在此基础上以这两个参数作为FCM算法的输入特征向量,自动识别出降水回波和地物杂波。质量控制结果表明,恰当选取降水回波和地物回波的特征参数,作为FCM算法中的输入特征向量,能够有效识别这两类回波,从而剔除非降水回波,以提高质量控制的效果。     

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。      

评CTL-88B型天气雷达地物回波抑制器

引言 省台装备CTL-88B型天气雷达后,发现地物回波严重,影响业务观测,厂方于1995年2月份来台解决,加装了地物回波抑制器,结果发现近距离不仅地物回波被抑制,降水回波也被抑制掉了,本文讨论一下这个原因,并对地物回波抑制提出展望。 1 地物回波 所谓地物回波,是指雷达发射的电磁波遇到地面障碍物(如山、树木,建筑物等)发生反射而接收到的回波。由于雷达没有自动选择目标的能力,所以雷达开机时,不仅仅只收到我们所期望的降水回波,同时也把地物回波接收进来。正常观测时,雷达天线仰角低,本站周围地形又比较复杂,遮挡物多,因而地物回波严重,干扰了对近距离降水回波的监测。     

陕西新一代天气雷达数据质量控制

统计分析了陕西新一代天气雷达资料中的固定地物、超折射和径向干扰回波分布情况,并介绍了相应的数据处理方法,重点对西安雷达数据中的强地物、超折射和径向干扰回波数据进行了质量控制,结果表明：（1）利用模板匹配和回波纹理结构能够有效识别抑制固定地物回波;（2）倾斜测试法结合回波强度和径向速度识别抑制超折射回波效果明显;（3）采用相邻径向有效库数比较和中值滤波识别抑制径向电磁干扰效果明显。

     

多普勒天气雷达地物回波识别算法改进

针对现有的地物回波识别算法在"新一代天气雷达建设业务软件系统开发及应用(ROSE)"前期评估中存在的地物回波漏判和气象回波误判问题,提出了地物回波识别改进算法。新算法在地物回波识别前对径向速度和速度谱宽资料作了处理,改善了因采用双PRF技术造成的径向速度资料质量下降对地物回波识别的影响,并增加了回波强度与径向速度处理阈值、回波强度垂直梯度参数,调整了回波强度沿径向的库间变化的判定阈值,减小了对气象回波的误判。利用SA、SB和CB雷达共432个地物与降水回波体扫资料进行数据统计和典型个例分析,对比算法改进前后的识别效果,结果表明:径向速度处理改善了径向速度资料质量,使地物回波的平均径向速度接近于零,将地物回波识别命中率提高了6.25%;阈值的设定和特征参数的改进,改善了对气象回波的误判,虚警率降低了1%~2%。     

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。     

雷达地物回波模糊逻辑识别法的改进及效果检验

地物回波是影响中国新一代天气雷达资料质量的一个非常重要的因素。用模糊逻辑的算法,从识别降水回波和地物回波的特征参数中,选择了效果较好的6个特征参数。根据降水回波与地物回波的特征差异,进行模糊化处理,得出每个象素是地物的可能性,对超出地物阈值的象素点则识别剔除。并针对以前方法对镶嵌在降水中的地物以及小尺度对流云地物过度抑制的问题进行了改进:一是通过在剔除地物回波的基础上增加了回波填补的功能,将降水区域中的"回波空洞"进行有效填补;二是将地物判别阈值由固定的常数变为随距离变化的函数,减小对流云特别是小尺度强对流云边缘地物的过渡抑制。最后用统计平均法检验了整个质量控制算法,通过比较天津雷达质量控制前后的回波强度累加平均图,表明该算法对地物回波有显著的识别效果。     

Ka波段云雷达非云回波质量控制及效果评估

针对Ka波段毫米波云雷达观测中出现的非云回波,提出改进的质量控制方法,并利用2018年9月—2020年8月福建平和观测资料,定量评估质量控制效果及其对云-降水探测的影响。结果表明:提出的改进方法能较好改善雷达探测结果,可有效滤除非云回波。非云回波对3 km高度以下的弱云探测有重要影响,且非云回波的探测率与雷达灵敏度密切相关,整体随高度上升而下降;同时非云回波存在明显的日变化特征,午后—前半夜因湍流活动较强,非云回波的探测率也较高;后半夜—日出前因湍流活动减弱,非云回波的探测率逐渐下降。     

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。     

SWAN系统中雷达反射率因子质量控制算法及其应用

介绍了SWAN系统中雷达反射率因子质量控制算法原理,包括数据预处理、孤立噪声回波过滤、超折射回波抑制3部分.数据预处理将原始雷达资料转换为统一的RD20格式,并检测数据质量.孤立噪声回波过滤包括双向搜索、回波特征量过滤法.超折射（Anomalous Propagation,AP）回波抑制采用模糊逻辑原理.介绍算法配置参数,通过对比分析武汉、随州、西安雷达AP识别因子概率分布图可知,三者是类似的,表明默认参数的适用性.评估表明,该方法可过滤掉大部分AP回波,缺点是未能识别部分远距离AP回波以及错误识别部分降水回波.     

新一代天气雷达均一性评估

为实现对全国天气雷达不同波段、不同型号、不同区域的回波差异进行检测和评估,确保雷达组网数据的均一性,利用经过严格数据质量控制后的单站雷达CAPPI格点数据,建立了可靠的相邻雷达回波强度均一性检测算法,并根据我国天气雷达回波差异实际状况制定了均一性评估标准,实现均一性算法的业务运行,使雷达观测同一区域回波反射率的实时均一性评估成为可能。从评估结果来看:①S波段雷达整体均一性强于C波段雷达,SA雷达均一性状况最好,CC、CD雷达均一性状况较差;②以SA型号雷达为主的华东、华南地区均一性较好;③雷达波段不一,型号繁多的偏远区域均一性较差。均一性评估系统对有回波但回波强度、回波位置不正确以及雷达数据时间错位的情况,能有效弥补其他质控算法的短板,及时发现雷达回波异常,缩短故障修复时间,提高雷达数据准确性。     

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。     

CINRAD/SA雷达伺服系统稳定性对数据质量的影响

本文分析CINRAD/SA雷达伺服系统运行不稳定,主要有雷达方位俯仰定位超限、跳变、伺服故障等原因,造成雷达回波异常,并将回波异常分为3类。研究从雷达基数据中检测出雷达伺服系统方位俯仰的定位超限、跳变、故障等质控判别方法,及时发现雷达存在的异常回波问题,推送预警短信,指导台站及时进行维护维修,从而在源头上控制由于雷达伺服系统原因造成的异常回波资料生成,提升雷达数据和产品质量。     

毫米波测云雷达二次回波的回扩识别和距离旁瓣研究

毫米波测云雷达是一种重要的云遥感探测手段。为了获得大功率探测能力,本文所用云雷达使用了脉冲压缩技术和双脉冲技术,但也因此会出现二次假回波和距离旁瓣假回波。本文研究了假回波对云雨探测的负面影响,分析了产生二次回波的原理,设计了区域回扩法结合余弦相似度计算的二次回波定量识别算法。个例分析表明算法有较好的识别能力。本文还为定性判断距离旁瓣影响提供了一种简便可行的途径。研究结果可用于改善毫米波雷达的资料质量。     

基于决策树算法的鄂东地区冰雹识别技术北大核心CSCD

冰雹是对流性天气常见的灾害之一,雷达是识别冰雹强有利的工具,为克服现有方法主观性强、特征量阈值不明确以及虚警率高的不足,探究机器学习算法用于冰雹识别的可行性,基于决策树算法利用2015年1月1日—2021年12月31日鄂东地区冰雹灾情资料、武汉多普勒天气雷达以及探空资料,将湿球温度高度引入冰雹识别因子中,并根据命中率、虚警率和临界成功指数定量评估其识别能力。结果表明:仅包含回波强度的决策树(强度决策树)和包含回波强度和湿球温度高度的决策树(强度-高度决策树)均能有效识别冰雹,强度-高度决策树较强度决策树的命中率和临界成功指数均小幅提高,且虚警率明显降低;强度决策树识别冰雹的关键因子为组合反射率因子,底层多为0.5°和1.5°仰角反射率因子,强度-高度决策树的关键因子为0.5°仰角反射率因子,底层多为风暴的整体强度属性;个例分析显示强度-高度决策树减少了湿球0℃层高度较高时的虚警次数,展现出良好的应用前景。