人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用

基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。      

TRMM星载测雨雷达和地基雷达反射率因子数据的三维融合

TRMM卫星上的测雨雷达(TRMMPR)探测资料分布均匀且具有很高的垂直分辨率,但灵敏度较低;地基雷达(GR)水平分辨率较高且具有较高的灵敏度,但其垂直分辨率低。通过将TRMM PR与GR反射率因子数据的三维数据融合,得到了更优的反射率因子图像。测雨雷达与地基雷达三维数据融合主要分为以下几步:测雨雷达与地基雷达数据预处理——如去杂波、衰减校正;测雨雷达与地基雷达时空匹配;选取和应用合适的三维图像融合算法;对融合后的图像进行效果评估。试验结果表明:融合后的图像不仅增大了信息量,更好地检测弱降水,还提高了空间三维(3D)分辨率,能更好地反映降水区域细节,且使得数据总体上具有更高的完整性和可靠性。此外,还将基于雷达资料估测的降水数据与地面雨量计数据进行对比,估计反射率因子数据融合在降水测量上的有效性。      

非气象回波抑制的分析

对新一代天气雷达探测到的反射率因子进行分析可知,除了云、雨、雪等气象回波外,还包括一些非气象回波,它们之间的最大区别在于反射率因子场水平和垂直分布的相对离散性。引入水平结构参数H表征反射率因子在水平径向上的强度变化;引入垂直结构参数V来表征反射率因子在垂直方向上的强度变化,基于非气象回波和气象回波反射率因子在水平和垂直方向上连续性不同的特点来区别非气象回波,从而加以剔除。     

S波段WSR-88D双偏振雷达观测非降水回波识别方法研究

与新一代天气雷达相比,双偏振雷达能发射水平和垂直极化偏振波,具有更多的测量信息,利于区分降水和非降水回波,在雷达定量估测降水中发挥着重要作用。本文根据双偏振雷达的测量变量(水平反射率、差分反射率和相关系数)及降水与非降水回波的结构特征,发展了一套S波段双偏振雷达数据质量控制算法,重点研究晴空回波和生物回波的识别。利用上海南汇WSR-88D偏振雷达的观测数据做测试和评估,评估结果表明该算法对南汇偏振雷达非降水回波识别准确率达93%以上,且对降水回波的误判率仅为3.82%。     

雷达反射率数据质量控制方法初探

地物、超折射等非降水回波是影响雷达定量探测降水和其他产品的重要因素,利用降水和非降水回波反射率三维结构的特征可以对雷达数据进行质量控制。通过对合肥、广州、濮阳、烟台等多部雷达的体扫资料的统计,结果表明：降水和非降水的水平反射率结构（T）和垂直反射率差（V）在反射率的低值和高值区体现出不同的分布特征,因此为这两个判据在反射率低值和高值区设定不同的判别指标。实验表明,此方法可以改善降水和非降水回波的识别效果。     

任意基线雷达反射率因子垂直剖面生成算法

该文提出了一种基于雷达体扫资料的任意基线雷达反射率因子垂直剖面的生成算法。在计算雷达反射率因子垂直剖面上的格点在雷达极坐标中的仰角、方位和斜距位置后, 采用径向、方位上的最近邻居和垂直方向的线性内插相结合的客观分析方法得到格点上的反射率因子分析值。在垂直线性内插时分别用dBZ值和Z值 (单位: mm6/m3) 进行插值。结果表明:用该方法得到的雷达反射率因子垂直剖面从回波强度和空间位置来看都是合理的; 当采用垂直线性内插时, 用dBZ值插值比用Z值插值得到的雷达反射率因子垂直剖面在空间分布上更连续, 反射率因子分析值总体上更接近观测值; 低仰角的插值效果比高仰角的好。     

利用一种自动识别算法移除天气雷达反射率因子中的亮带

该文介绍了一种自动识别和移除雷达反射率因子资料中亮带的算法, 并对该算法进行了初步测试。该算法利用的是插值到直角坐标系中的雷达反射率因子资料, 其配置和运行也相对简单, 但却对移除亮带比较有效。首先, 设定一套雷达反射率因子垂直廓线的理想模板, 这些理想的模板能够在最大程度上反映不同亮带存在区域的雷达实际反射率因子的垂直廓线特征。然后, 在水平方向每个点上, 进行理想模板和实际反射率因子垂直廓线在垂直和水平两个方向上的拟合和差异计算, 来自动识别雷达反射率因子中存在的连续亮带区域。最后, 利用亮带之上和亮带之下的反射率因子值对亮带中的反射率因子值进行插值纠正, 就可以移除亮带。利用位于天津塘沽的我国新一代天气雷达 (CINRAD/SA) 的反射率因子资料, 通过个例分析和准业务运行试验, 均表明这个简单算法可以识别和移除绝大多数影响雷达定量降水估计的反射率因子亮带区域, 但是实际雷暴区域的反射率因子特征受到该算法的影响比较小。计算分析还表明, 在京津地区的初夏, 上述亮带区域一般容易出现在2.5 km左右的高度处。     

基于三维网格的双多普勒雷达数据合成算法

建立一套多普勒雷达基数据的合成算法,能够合成粤港澳地区不同型号双(多)多普勒雷达资料的反射率因子和径向风,对径向风合成进行了误差分析,以保证合成风场的质量;合成时考虑了地球曲率,数据合成后被转换成地球球心为原点的球坐标系下.处理成Vis5D格式后,利用PC-Vis5D软件,可以了解降水系统的三维立体结构、任意点的垂直风廓线、任意水平(垂直)剖面的强度回波、速度场分布,以及时间序列的动画演变,对研究人员和业务人员有很好的使用价值.算法由C语言实现,经验证该方法处理速度快,能够满足业务要求,该算法已用于深圳、广州雷达业务合成系统中,取得了较好的使用效果.     

新一代天气雷达网资料的三维格点化及拼图方法研究

文中研究了几种把球坐标系下的雷达网反射率体扫资料插值到统一的笛卡尔坐标系下的经纬度网格上以及用多个雷达的反射率网格资料进行三维拼图的方法,并对多个雷达同步观测的反射率因子的空间一致性、系统误差以及雷达等距离线上回波的水平和垂直结构进行了分析。结果发现:在雷达资料格点化过程中,径向和方位上的最近邻居法和垂直方向的线性内插法的结合(NVI方法)是一种有效的雷达资料分析方法,它既能得到空间比较连续的反射率分析场,同时也较好地保留了体扫资料中原有的反射率结构特征;广州雷达和梅州雷达同步观测的空间一致性比较好;在多个雷达资料合成拼图的过程中,距离指数权重平均法能提供空间连续的三维反射率拼图数据,拼图也减轻了由雷达波束几何学引起的各种问题。     

雷达反射率因子数据中的亮带自动识别和抑制

为了减轻雷达反射率因子数据中的亮带污染对雷达降水估计的影响,一种基于新一代天气雷达体扫资料自动识别零度层亮带平均高度、厚度和区域以及对亮带进行抑制的算法被提出。该算法首先利用近距离分层平均方法建立视反射率因子垂直廓线,然后基于亮带VPR曲线在融化层高度的显著弯曲特征来识别和抑制亮带。比较该方法识别的零度层亮带的平均高度和实测0℃等温层高度表明,前者比后者平均低0.5km。亮带的厚度大多在1～1.25km。亮带区域识别算法能合理地识别亮带反射率因子高值区,用经过亮带抑制后的体扫资料得到的组合反射率因子和反射率因子垂直剖面上的高值区被抑制掉,用经过抑制后的亮带区的所有反射率因子库建立的平均VPR在融化层高度的显著弯曲消失。通过亮带抑制后的雷达体扫资料将用于雷达降水估计。     

基于径向功率谱的风廓线雷达错误风数据处理

选取上海市世博园区站、金山站和嘉定F1赛车场站3个风廓线雷达站2012年3月7日凌晨一次降水过程生成的错误水平风场数据,通过对比该时段高、低模式扫描实时径向功率谱数据,指出在降水初期风廓线雷达软件质量控制出现错误的原因,并重新识别错误时段的功率谱,反演水平风场数据。分析表明:在降水初期由于风廓线雷达各波束探测的数据在空间上不一致,易导致雷达软件采用的质量控制算法并不能全部识别和消除降水对数据的干扰,从而出现偏差。基于风廓线雷达高时空分辨率径向功率谱数据的分析处理方法可有效验证雷达软件质量控制算法,且经过该方法反演后的水平风场更为合理。     

多部雷达联合估算淮河流域降水

以淮河流域内6部CINRAD雷达基数据资料以及高密度自动雨量站观测资料为源,在应用多种方法进行降水估算和校准,并采用主成分集成方法进行集成应用的基础上,采用"先估算降水再拼图"和"重叠区域选取最大值"的方法来进行整个流域的降水估算结果拼图,从而实现了整个淮河流域的降水估算。从2007年7月初降水过程应用结果来看,经过校准以后估算误差在45%以下,并且能够反映出缺少地面雨量观测站的区域的降水分布,是一种切实可行的淮河流域降水估算的方法。     

Automated detection of contaminated radar image pixels in mountain areas

In mountain areas, radar observations are often contaminated （1） by echoes from high-speed moving vehicles and （2） by point-wise ground clutter under either normal propagation （NP） or anomalous propagation （AP） conditions. Level Ⅱ data are collected from KMTX （Salt Lake City, Utah） radar to analyze these two types of contamination in the mountain area around the Great Salt Lake. Human experts provide the ＂ground truth＂ for possible contamination of either type on each individual pixel. Common features are then extracted for contaminated pixels of each type. For example, pixels contaminated by echoes from high-speed moving vehicles are characterized by large radial velocity and spectrum width. Echoes from a moving train tend to have larger velocity and reflectivity but smaller spectrum width than those from moving vehicles on highways. These contaminated pixels are only seen in areas of large terrain gradient （in the radial direction along the radar beam）. The same is true for the second type of contamination - pointwise ground clutters. Six quality control （QC） parameters are selected to quantify the extracted features. Histograms are computed for each QC parameter and grouped for contaminated pixels of each type and also for non-contaminated pixels. Based on the computed histograms, a fuzzy logical algorithm is developed for automated detection of contaminated pixels. The algorithm is tested with KMTX radar data under different （clear and rainy） weather conditions.     

多普勒天气雷达短时预报技术研究进展

简要介绍了短时预报技术的一些概念和基本内容,并就国内外基于多普勒天气雷达的短时预报技术开发进展情况,从临近外推预报和短时数值预报两方面详细叙述了包括雷达资料控制、灾害性天气预警预测、雷达资料同化等技术研究的最新动态。     

地面降水的多源数据辅助质量控制方法

文章在分析气温变化、风速变化、相对湿度、温度露点差、雷达和自动站降雨量差值的基础上,提出了针对自动站观测小时降雨量的多要素综合质量控制方法,包括雷达和自动站相结合的综合检验方法(MRAWS)以及仅使用自动站资料的综合检验方法(MAWS),并与时空一致性检验方法(MTS)进行比较。结果表明:使用多要素的综合检验方法(MRAWS和MAWS)明显优于仅使用降雨量资料的MTS。此外,虽然MAWS检验结果略低于MRAWS,但在缺少雷达探测资料的情况下MAWS可对降雨量数据进行有效检验。进一步地分析表明,MRAWS和MAWS方法仅适用于判别有无降水,对降水量值的正确性判断能力存在不足。     

基于图像处理技术自动判别雷达异常产品

对雷达产品的实时监控是中国气象局气象探测中心运行监控实时业务工作的重要内容之一,因此实现自动化识别雷达异常产品具有重要的现实意义和研究价值。论述基于图像处理技术实现自动识别雷达异常产品,详细介绍系统实现模型及雷达数据异常自动识别算法,其中主要阐述了特征提取、迭代学习器等相关内容。通过对检测出的雷达产品异常产品分析表明,基于图像处理技术的雷达产品异常自动识别系统可以高效的、实时的检测出异常雷达产品,便于技术人员快速发现雷达异常并及时修复,也可作为雷达维修或雷达升级改造的依据,提高雷达的使用效率。     

多普勒天气雷达三维可视化分析平台设计与实现

为方便气象业务人员多角度观察雷达回波细节和空间分布情况,本文提出并实现了一个跨平台访问的可交互操作的多普勒天气雷达三维可视化分析平台。首先根据雷达基数据特点提出相邻梯形柱体间隔划分四面体的三维可视化算法,基于B/S模式进行三维可视化分析平台整体架构与设计,最终采用HTML的Canvas技术和WebGL技术实现基于Web的雷达回波的二维、三维可视化显示。试验结果表明,多普勒天气雷达三维可视化分析平台具有良好的三维可视化效果和较好交互式可视化体验,为气象工作者提供了一种有效的雷达回波分析工具。     

基于宽带网的天气雷达实时监测系统

为了加强重大暴雨过程的快速评估工作,利用逐日降水资料对吉林省1951～2004年明显暴雨过程特征进行了分析,建立了反映明显暴雨过程程度的3项单项指标及综合评估指数,在此基础上对明显暴雨过程的评估等级进行了划分.利用综合评估指数序列的峰度系数和偏度系数对综合评估指数进行了正态性检验.由于综合评估指数符合正态分布,给出了其异常气候重现期评估指标.利用明显暴雨过程的评估等级指标以及异常气候重现期评估指标对2005～2006年的明显暴雨过程进行了评估.结果表明,该方法实用可行,可以满足快速、及时评估等气象服务的需求.     

三维可视化技术在雷达三维组网产品显示中的运用

采用三维可视化技术,将三维面重建算法和体重建算法引入气象雷达回波图像的分析中,同时与中国气象科学研究院国家灾害天气重点实验室开发的新一代3D组网拼图产品相结合,对2007年9号台风"圣帕"进行了三维显示。结果表明:对于单部雷达体扫产品,三维组网拼图产品能全面地掌握更大范围内雷达回波的演变过程;相对于单一的二维平面的分析显示,三维可视化技术在构建回波的空间分布状况,尤其是回波的空间结构上有更大的优势,三维可视化技术结合雷达三维组网拼图产品为雷达回波的分析提供了一种更为全面的方式。     

基于注意力反向投影网络的天气雷达回波超分辨率重建算法

高分辨率的天气雷达数据能揭示探测天气目标的精细结构,对灾害性天气分析和预报预警至关重要。提高天气雷达反射率数据分辨率可以提升现有业务天气雷达对中小尺度强对流灾害性天气的监测和预警能力。本文在不改变雷达硬件的情况下,提出了基于注意力反向投影网络(Attention Back-Projection Network,ABPN)的天气雷达回波超分辨率重建算法用于提高雷达反射率数据分辨率。ABPN通过在深度反向投影网络(Deep Back-Projection Network,DBPN)中加入长短跳跃连接和通道注意力机制,对关键区域精细化重建结构特征。通过对实际天气过程超分辨率重建测试,结果表明,ABPN算法在雷达回波重建质量和主观视觉评估上有明显的优势,特别是在回波细节和天气雷达的边缘结构特征方面。