机载气象雷达扫描的理想模型仿真算法

利用地基多普勒天气雷达数据,提出机载雷达扫描的模拟仿真算法,并建立了仿真扫描的理论模型。该模型利用数据分层几何投影,处理速度较快、精度较高,可应用于扇形扫描和圆锥扫描。在理想情况下,设计了消除地物回波的算法及多普勒速度退模糊的算法。试验表明,仿真回波可应用于机载气象雷达实际观测前的扫描方式可行性研究,有助于分析机载雷达探测的云雨回波特性。     

基于小波域高斯尺度混合模型的天气雷达图像高分辨率插值

采用可精确刻画雷达回波强度数据统计特征的小波域高斯尺度混合（GSM）模型作为雷达图像先验模型,进行天气雷达图像插值,在提高图像分辨率的同时有效重建降水回波中局部强回波值、小尺度变化细节等一些重要空间分布统计特征。分析和总结雷达回波强度数据小波频率域统计特点,建立小波域GSM模型;匹配天气雷达图像小波系数和GSM模型,利用贝叶斯理论估计更小尺度的小波系数,进行小波逆变换,完成高分辨率天气雷达图像插值。试验表明,该算法能从低分辨率图像中估计出高分辨率高频系数,且所利用的先验模型充分考虑降水数据本身的特点,可有效捕获降水回波结构的非高斯特征和局部相关特性,重建雷达图像中的局部变化细节。      

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。     

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。     

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。      

台站级CINRAD/SA雷达数据质量检测技术及应用

新一代天气雷达产品均由雷达基数据直接或通过算法等生成的,可能会出现数据质量问题,因此,利用雷达基数据和雷达主要状态信息,开展数据质量检测,能及时发现雷达回波强度异常值、无回波、奇异回波图等问题。本文对CINRAD/SA雷达运行的性能参数、监控信息、报警信息进行梳理,形成判据及阈值,并对江苏省SA雷达异常回波、基数据进行统计、分析,以解决由于雷达本身原因造成的回波异常,构建台站级雷达数据质量检测的方法,重点对雷达基数据进行数据质量检测,及时发现异常回波、无回波等数据质量问题,通过短信预警,指导台站进行维护维修,从而限制由于雷达自身原因造成的异常回波资料进入预报领域。     

基于深度卷积神经网络的阵风锋识别算法

阵风锋作为强对流的冷性出流特征,是重要的边界层辐合系统,对其自动监测识别一直是日常气象业务中的难点,该文基于深度卷积神经网络设计了阵风锋的自动识别算法。通过对输入和输出端的重新设计,在Faster RCNN算法和Inception V2网络模型的基础上实现了通过雷达回波数据对阵风锋窄带回波实现端到端自动识别。利用雷达数据绕雷达中心旋转不变性特点,增加了数据样本,降低了需提取特征的复杂度。利用2007—2011年南京雷达数据,对该模型进行了20万步的训练,总损失函数值收敛到0.003。对识别效果的分析表明,在训练样本中识别率100%,漏识率0%,准确率87%。通过对合肥雷达2009年6月5日阵风锋天气过程的32个体扫进行模型泛化能力评估,得到识别率91.7%,漏识率8.3%,正确率73.3%。     

桂林雷暴大风临近预报研究

该文建立了桂林雷暴大风天气潜势CWP算法,结合雷达回波的外推技术给出雷暴大风临近预报方案.算法构建中使用了桂林市多普勒雷达可扫描范围1.5°仰角的回波参数和对应区域的雷暴大风实况资料,对样本的检验表明,CWP对于发生于桂林市的雷暴大风天气具有一定的预报能力.     

基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型

基于谱分析原理提出了雷达回波强度面积谱的概念及算法,利用宁夏银川多普勒天气雷达回波资料,分析了不同性质降水云的雷达回波强度面积谱,并根据不同性质降水云雷达回波强度面积谱特征,提出了基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型的方法,利用强回波面积（回波强度不小于40 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比和基本降水回波面积（回波强度不小于20 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比作为降水云类型判别的主要因子,提炼出基于雷达回波强度面积谱特征参数的层状云、积层混合云、对流云等不同类型降水云的判别指标,建立了基于雷达回波的降水云类型自动判识模型。利用该模型对2016-2017年6次强降水过程进行了降水云类型判别试验,模型准确判别出6次强降水过程中2次为对流云降水、4次为混合云降水,判别结果较好地反映了降水云类型,验证了判识方法的可行性。     

天气雷达数据三维可视化技术及应用

本文结合天气雷达数据三维空间定位公式与任意基线雷达反射率因子垂直剖面算法,提出三维可视化Marching Cubes改进算法,在该算法基础上研发天气雷达数据三维显示系统,并使用此系统对雷达观测实例进行了三维分析应用。结果表明:相对于二维平面的分析显示,三维可视化技术可以提高气象工作者对天气雷达回波数据的直观理解,更有效地分析出整个回波的轮廓和云内部回波分布情况,对于把握强回波的演变状况很有意义。     

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。     

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。     

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。     

风廓线雷达回波参量估计算法验证及其地杂波抑制方法研究

估计天气状况的回波资料均由雷达厂家直接给出,其估计的准确性及精确度还有待验证。针对这一问题,改进了回波信号的模拟方法,给出了一套可行的检验目前估计各种雷达回波参数算法正确性的系统;同时为了减小地杂波对信号参数估计的影响,在静态小波变换的基础上,提出了一种抑制风廓线雷达地杂波的方法,这种方法通过计算各层小波系数上的二阶原...     

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。      

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。     

青藏高原地面Doppler雷达与TRMM星载雷达测云比较

利用 1998年青藏高原地面Doppler雷达资料和TRMMPR资料进行对比分析 ,分别从不同角度出发 ,分析了Doppler雷达和TRMMPR所测云区在回波结构和回波强度等方面的相同和差异之处 ,以及产生误差的必然和可能的原因     

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。     

傅立叶相位技术在雷达回波移动矢量特征分析中的应用

应用傅立叶相位分析技术,建立了一种新的基于雷达体扫资料的回波移动矢量、移动路径计算和临近预报算法。其基本思路是：对两个相邻时刻的雷达体扫回波资料分别进行快速傅立叶变换,得到两个雷达回波的相位差,再计算出回波的移动方向及移动速度。利用X波段多普勒多偏振雷达在吉林省获得的雷达资料对本算法进行检验,结果表明,此方法可以给出雷达回波内更加精细的回波移动矢量结构,能够较准确地反映出不同类型回波的中小尺度系统移动特征,对雷达回波移动路径有较好的追踪和临近预报能力。对一次飑线过程的计算结果显示,飑线上的强回波区移速移向存在明显的不均匀性。     

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.