基于双线偏振参量对北京X波段雷达非降水回波识别方法的研究

为了提高中国X波段双线偏振雷达(简称双偏振雷达)的数据质量,提升应用水平,基于美国多雷达多传感器定量降水估测业务系统质量控制(简称dpQC)方案,在此基础上增加了差分反射率阈值判别并对方案中的计算参数进行本地化调整,设计了针对X波段双偏振雷达的质量控制(简称dpXQC)方案,原理主要包括:将双偏振参量相关系数(CC)区分降水回波与非降水回波的阈值调整为0.9,小于0.9的回波判别为非降水回波;通过计算回波顶高与强回波区位置对冰雹与非均一性波束填充区域进行标识;通过统计探空资料0℃高度上下相关系数的特征,调整了融化层的识别参数;优化算法将双偏振参量差分反射率绝对值大于5 dB判别为非降水回波;加入了条状杂波识别、连续性检验与斑块杂波识别算法。利用dpXQC方案对北京五部X波段多普勒双偏振业务雷达进行试验,检验评估其对非降水回波识别效果,获得以下结果与结论:大部分非降水回波可以通过CC阈值判别被滤除;对于CC阈值判别无法滤除的条幅状、孤立点、块状非降水回波,dpXQC方案利用条幅状杂波识别、连续性检验与差分反射率阈值判别去滤除;dpXQC方案有效保护了冰雹、非均一性波束填充与融化层区域中CC0.9的降水回波不被滤除;检验结果显示,dpXQC方案对非降水回波正确识别率为91.8%,错误识别率为20.6%,均要优于dpQC方案,但dpXQC方案的错误识别率依然很高,主要有两方面原因,一是由于X波段雷达反射率衰减严重,方案会对一些离雷达较远的非均一性填充区域出现遗漏识别,二是融化层识别算法在所有方位角的位置与厚度是固定的,与实际观测不符,这均会导致被遗漏标识区域中CC0.9的降水回波被误判为非降水回波。总体来看,dpXQC方案在滤除非降水回波的同时,最大程度保护了降水回波不被滤除,为雷达资料定量化应用等相关业务提供保障。     

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。     

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。     

基于风廓线雷达资料的亮带识别订正算法研究

在降水过程中,固态降水粒子下落穿越0℃等温线的融化效应会引起雷达反射率因子增大,产生亮带。文章基于北京房山地区的边界层风廓线雷达的探测资料,对2014年8—10月四次典型的层状云降水和以层状云为主的混合性降水过程进行特征统计,提出了适用于该季节、该地区的0℃层亮带自动识别订正算法,并使用这种算法对一次层状云为主的混合性降水天气过程进行了识别研究,通过与探空资料、多普勒天气雷达资料的对比检验,结果表明该算法可以有效识别该季节、该地区的0℃层亮带,通过亮带订正,融化区的回波强度高值区得到了有效抑制,原亮带高度附近回波强度廓线的显著弯曲消失,融化区之外的回波强度基本没有变化。     

关中北部一次冰雹天气不同雷达特征对比分析

利用常规气象观测数据、ERA-5再分析资料、两种波段多普勒雷达产品、FY-2F云顶亮温TBB资料对2020年5月21日陕西一次强对流天气过程进行分析。结果表明：强对流发生在有利天气背景和环境条件下,对流云自北向南迅速移动发展增强,强天气区位于对流云后部TBB等温线密集处;C波段雷达产品在风暴演变过程中识别出了线状回波、三体散射回波特征,风暴单体具有明显的悬垂结构,单体质心短时间内迅速下降对应地面出现大风,三体散射回波在高低仰角依次出现对地面降雹有指示意义;X波段雷达偏振参量在风暴单体发展与成熟阶段有明显差异,发展阶段利用融化层以上的ZDR柱可以对风暴单体发展趋势做出预判,成熟阶段融化层以下RHV在08～09且ZDR和KDP随高度降低不断增大的区域为降落冰雹融化区,可以作为地面降雹的预判。     

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。     

GPM卫星双频测雨雷达探测降水结构的个例特征分析

全球测雨卫星（GPM）携带首部Ka和Ku波段测雨雷达于2014年2月发射升空,继热带测雨卫星（TRMM）的单频测雨雷达探测后,实现双频测雨雷达（DPR）探测。本文基于DPR不同波段及不同方式探测反演给出的四种降水产品[Ka波段高精度探测（KaHS）、Ku波段探测（KuPR）、Ka匹配方式探测（KaMS）和Ka及Ku双频联合探测反演产品（DPR_MS）],对2014年的四个降水个例的降水结构特征进行了分析,并就DPR探测波段、扫描方式及反演算法所引起的降水产品中降水结构特征差异进行了比较与讨论。结果表明,所选四个个例分别位于中国东部、西北太平洋区域、风暴轴区域以及美国本土,四者发生背景及降水特征差异显著,但表现出了较为一致的产品差异特征。KaHS的回波顶高度最高,比KuPR高约0.1 km,其对弱降水（小于0.5 mm h-1）的观测性能好,但对10 mm h-1以上的强降水存在严重低估。KuPR继承了TRMM测雨雷达（PR）对强降水的观测性能,但受频率限制对0.5 mm h-1以下的弱降水观测能力有限。KaMS的整体降水强度分布与KaHS类似,但受高回波阈值限制,KaMS漏掉了大量弱降水样本,对强弱降水的观测性能均有限,且其平均回波顶高度比KuPR可低约1 km,常将融化层误判为回波顶高度,故不适宜单独使用。DPR_MS的降水反演算法具有独立性,对强降水和弱降水的反演能力都较强,而其回波顶高度主要继承于KuPR的回波顶高度。此外,DPR_MS双频反演的粒子谱最为合理,揭示了西北太平洋区域台风个例两侧眼壁粒子谱的不均匀性。     

华南前汛期暴雨C波段雷达特征应用研究

运用广州白云机场C波段雷达回波强度及径向风资料对华南前汛期强降水过程进行雨带降水估计及其移动特征预测.C波段雷达在雨量充沛地区的强降水背景下,尽管回波强度被衰减,但是近距离范围内其探测云雨精细化结构的能力较强.所采取的雷达数据质量控制系列处理,能够保留雷达数据原有特征,有效滤去杂波和噪声并缓解雷达低仰角数据杂波多、体扫面上沿径向远近高度差较大的问题,并对降水估测提供了技术保障.最优化雷达Z-I强降水估测方法基于单次过程体扫信息,具有计算简洁快速的特点,但是同一体扫面上云状差异对最优化方法参数值比较敏感,混用相同参数,影响降水估测效果.对同一体扫面上雷达云状回波进行区域划分,并选择对应测雨站点,做最优化参数分别确定,有效改善最优化雷达降水估测,提高了C波段雷达在机场近距离范围的应用效果.运用雷达体扫时间分辨率高的特点,识别雷达径向风辐合线以及强回波中心位置,并分别应用外推法预测雨带走向、移速等,验证效果良好.     

基于模糊逻辑的新一代天气雷达径向干扰回波识别算法

在雷达信号处理器异常、信号受到外部电磁干扰时,雷达会观测到沿径向分布的条幅状干扰回波,这类非气象回波须在雷达估测降水等定量应用之前消除。为适用体扫数据及正在业务推行的单径向流数据,利用2017年7—8月收集的雷达单站PPI数据,针对径向干扰回波,提出一种基于模糊逻辑的识别方法,该方法只提取径向上的特征参量,建立隶属函数和判定阈值,进行识别。通过对算法的评估和业务应用,结果表明:该算法对径向干扰回波和降水回波的识别和消除效果较好,与原业务算法相比,CSI评分提高0.232,能明显提高径向干扰回波的准确识别,略微降低对降水回波的误消除;算法在业务上能够稳定运行,对于定量化应用（降水估测等）具有正贡献。      

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。     

多普勒天气雷达有源干扰回波识别算法研究

本文首先对多普勒天气雷达有源干扰回波形成的原因进行了分析,进一步分析了不同类型有源干扰回波的PPI图像形态特征。提出反射率因子径向能量以及径向能量一阶差分的概念,并使用径向能量一阶差分识别有源干扰回波所在的方位。算法针对北京、长沙、汕头、岳阳等多个地(市)的雷达数据进行了试验,结果表明该算法对于各种形态的有源干扰回波,均能准确识别其所在方位。特别是当多处干扰回波同时存在,以及干扰回波与降水回波混合存在时,算法也能有效进行识别并滤除有源干扰回波,较完整保留降水回波。     

基于温度层强回波区域面积的天气雷达雷暴自动识别方法北大核心

为利用天气雷达回波资料实现雷暴的自动识别,提出了一种基于温度层强回波区域面积的天气雷达雷暴自动识别方法。该方法首先利用雷达回波体扫数据在水平范围内搜索强回波区域;再对某一温度层上,达到设定阈值的雷达回波反射率因子的区域进行面积求和,当水平范围强回波区域面积达到识别面积阈值时,判定该强回波区域为雷暴区域。在此基础上,结合S波段双偏振多普勒天气雷达观测资料、闪电定位资料,采用了17个雷暴天气过程的312个雷暴区域检验识别算法。结果表明:当等高度平面位置显示(CAPPI)数据处理中采用(35 dBZ,0℃,2 km^(2))参数组合能够达到最优的识别效果,识别概率可达87.5%,虚警率为32.9%,临界成功指数为61.2%。该方法可以用于天气雷达的雷暴计算机自动识别业务。     

多普勒雷达晴空回波识别与应用

在现有多普勒天气雷达资料质量控制基础上,采用徐州雷达站2009年4月和9月雷达资料,统计并对比几种常见的降水回波与非降水回波特性,找出一种有效地识别晴空回波的方法。该方法在不同径向距离区间(小于25km及25～200km)采用不同的识别参数,能够较好地将非降水回波中对临近预报有用的晴空回波信息保留,而将其他非降水回波信息(地物回波、超折射回波等)剔除。依据该方法识别的晴空回波区域所对应Doppler速度可用于判别大气平流状况,从而为预报工作提供帮助。     

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。      

Ka波段毫米波云雷达对青藏高原东南缘降水回波的分析

利用丽江站新建的Ka波段毫米波云雷达获得的高时间分辨率的垂直观测资料,结合同址的地面自动气象站和雨滴谱的分钟数据、常规探空数据和附近C波段天气雷达的强度回波,分析了两次降水过程前后云雷达反射率因子Z、径向速度Vr、速度谱宽Sw的垂直变化规律。分析表明：在发生弱降水时,云雷达Z在垂直方向的变化不明显;但Vr、Sw值在0℃层稍低位置有一个明显的分界层（融化层）,粒子通过融化层后Vr、Sw都是快速变大,这个变化主要是粒子的相态由固态变成液态引发的,可以通过Vr、Sw突变值的位置来识别0℃层亮带的高度。从C波段天气雷达回波强度、剖面图及云雷达位置的时间-高度图看,对毛毛雨和小雨的回波,强度和高度差异比较明显,毛毛雨比小雨回波高度低、强度弱,与云雷达相比C波段雷达对高一些的云观测不到,对距离较远的弱降水回波无法观测到;由于相同粒子对不同波长电磁波的散射不一样,造成两种雷达垂直方向观测到的Z变化不同。对比弱降水回波,云雷达在强降水时：Z出现缺口;Vr在0℃层以上有较大的正值（弱降水的Vr都是负值）;在0℃层以上Sw变得更大（弱降水时Sw在0℃层以上值较小,在0℃层以下较大）。在强降水时,从C波段雷达回波强度时间-高度图看,垂直方向回波强度变化明显,在同一时刻回波强度由地面向空中的变化是逐渐减小的;不同时间同一高度层强度也有变化,云雷达雨衰缺口时段回波明显强于其他时段。在个例分析中,发生分钟降水量在0.3mm以下强度的降水,云雷达可以观测到完整的云信息;发生分钟降水量在0.5mm以上强度的降水,云雷达会有严重的雨衰,无法观测到完整的云信息。     

川西南山地冰雹雷达预警指标

基于西昌多普勒天气雷达观测资料,分析2006—2013年凉山州境内24块冰雹云特征。结果表明:冰雹云的雷达特征均满足回波强度超过50dBz,回波顶高超过-30℃层高度,45dBz回波顶高超过-10℃层高度,垂直累积液态含水量超过8kg·m-2。上述4项雷达参数特征在判别冰雹云的时效性上存在差异,回波强度超过50dBz,回波顶高超过-30℃层高度,45dBz回波顶高超过-10℃层高度等3项判别指标对冰雹云提前判别预警时间为4~40min,垂直累积液态含水量超过8kg·m-2则对冰雹云提前判别预警的时效性效果不佳。与25例短时强降水个例对比发现,45dBz回波顶高超过-10℃层高度作为冰雹雷达预警判别指标有较好的指示作用。     

双偏振雷达相关系数的产品分析

通过分析双偏振雷达相关系数产品的来源、算法及数学含义,帮助预报员在理论上理解相关系数产品,通过利用相关系数产品识别气象与非气象回波、融化层、混合水凝物等,从实践方面来阐述相关系数产品在雷达回波分析中的应用。结果表明:利用相关系数判别回波类型的方法更简单、准确,识别的类型更具体,解决了单偏振多普勒雷达在回波类型识别方面的难题;利用好相关系数产品同时也提升了双偏振雷达的利用效益。     

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。     

X波段双偏振雷达相态识别与拼图的关键技术

X波段双偏振雷达具有时空分辨率高、易于布网的特点,但散射特性差异和衰减影响使现有S波段雷达的相态识别和拼图算法不适用于X波段双偏振雷达。该文针对X波段相态识别及拼图产品的关键技术开展研究,提出基于准垂直剖面的融化层识别方法、基于数据质量的置信度阈值调整方法、基于统计的隶属函数参数改进方法和基于衰减程度的拼图融合方法。通过对比改进后可有效提升水凝物相态识别结果的可靠性和多雷达拼图结果的合理性。在2016年汛期北京典型个例中,融合后的X波段雷达网与当地S波段业务雷达相比能够提供更精细的回波结构和水凝物相态分布,有效缓解S波段雷达在近处探测能力降低的问题,识别的降雹区与地面观测相符。     

基于K means聚类分析的风廓线雷达降水数据判别方法

在降水环境下,风廓线雷达获得的多普勒信息主要是降水质点运动的结果,从而对大气风场的计算造成很大误差,因此,判断雷达回波信号是否受到降水干扰是很有必要的.采用一种基于K-means聚类算法思想的集合分析法对晴空和降水条件下的数据进行了聚类分析,得到随信噪比变化的垂直速度阈值,再根据该速度阈值对风廓线雷达数据是否受到降水干扰进行判别.采用此方法对南京边界层风廓线雷达2011年8-12月及2012年3-4月的部分观测数据进行了计算分析,结果表明,该方法可在不同的高度区分晴空和降水数据,能有效判别回波信号是否受到降水干扰.