自适应阈值方法去除风廓线雷达地物杂波

风廓线雷达探测过程中电磁波传输会受到各类杂波的干扰,其中,地物是主要来源。从功率谱数据上看,地物杂波主要集中在零频附近,且幅度较高,不加以抑制会影响气象回波的识别。针对目前常用的小波阈值滤波法在处理近零频回波被杂波覆盖时效果不佳的情况,该文结合风廓线雷达特点,提出一种根据小波分解高频系数自适应确定阈值的方法,并通过模拟数据与风廓线雷达实测数据进行检验,结果表明:即便信号靠近零频,且被杂波覆盖,该方法也能快速准确识别信号回波。同时,该算法原理简单、计算量小、易于实现,在实际应用中能够增加谱峰识别准确率,可为改善风廓线雷达产品质量提供参考。     

天气雷达回波信号去噪中小波分析应用

天气雷达回波信号不可避免地包含了噪声,噪声的存在严重影响了对雷达回波信号的精确分析。为了提高雷达回波信号的信噪比,采用了近年来在数字信号处理领域极速发展的小波分析方法,通过试验分析确定小波基函数、分解层数、阈值和阈值量化方式。结果表明,小波分析去噪的方法能有效地抑制叠加在雷达回波信号上的噪声,去噪后的雷达回波信号信噪比明显提高,具有较高的实用价值。     

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。     

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。     

基于极大似然算法的风廓线雷达谱矩估计

在风廓线雷达谱数据处理中,雷达低层取样体积探测的谱数据通常出现地物杂波、间歇性杂波、地磁杂波与大气回波谱混杂交叠的情况。为了有效抑制和去除杂波干扰,并且提高风廓线雷达探测范围和测量精度,必须对大气回波谱的谱矩进行有效的估计。通过对风廓线雷达多普勒回波功率谱分析,提出基于极大似然算法估计雷达回波谱谱数据的方法,并且进行了实际数据仿真分析,通过与常规方法进行对比分析,验证了算法的可行性和有效性,在低层取样体积谱矩估计得到了显著的改善。     

利用地物杂波进行天气雷达强度标定

地物杂波的回波强度相对稳定,对成都和新疆地区的寺物杂波强度的统计表明,地物杂波的雷达反射因子方差分别小于３ｂｄ和１．５ｂｄ,因此,地物回波可作为一个标准目标,用来对天气雷达进行强度的标定,本文给出了这种强度标定的流程图,标定方法和标定结果。使用这种标定方法将大大改善天气雷达的维护和使用质量。     

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。      

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。     

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。      

影响CTL 713C天气雷达回波强度标定误差的因素

通过对CTL713C数字化天气雷达回波标定原理和方法的阐述,从雷达参数的测量、A/D变换及视频积分处理、测试仪器的稳定性及精确度等几方面因素对造成雷达回波强度标定误差进行了分析,分别得出几种情况下可能出现的误差值,对测试环境与人为可能造成的回波强度标定误差进行了说明。给出雷达回波强度标定结果准确性的检验方法,并对雷达回波强度标定工作中的关键问题进行了总结。     

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。     

中小尺度强对流天气的雷达回波图像生成方法

为生成复杂环境下的优质雷达回波图像，减少目标信息缺失现象与相对成像误差，提出基于中小尺度强对流天气的雷达回波图像生成方法。采用可最大限度保留雷达回波特性的傅里叶插值法，形成空间分辨率均匀的雷达回波三维规则网格数据；基于改进变分贝叶斯理论，实现中小尺度对流天气雷达回波图像超分辨重现，生成雷达回波图像。试验结果表明，该方法处理后的中小尺度强对流天气雷达回波范围与原图相似度高，可最大程度留存雷达回波信息，该方法能够生成清晰的雷达回波图像，且不存在目标信息缺失现象，相对成像误差极小。     

变分回波跟踪算法及其在对流临近预报中的应用试验

目前业务上0—1 h对流天气临近预报仍旧以客观外推为主,采用不同外推算法,得到雷达回波以及降水的外推临近预报。以业务应用为目标,开展了变分回波跟踪算法在强对流天气临近预报中的应用研究。利用京津冀地区的8部新一代多普勒天气雷达逐6 min雷达组网拼图资料,选取2016—2018年夏季发生在京津冀地区的18个典型对流个例,开展变分回波跟踪算法和交叉相关法的0—1 h临近预报对比试验及检验评估。与传统的交叉相关法相比,变分回波跟踪算法采用变分技术求解雷达回波运动矢量场,在计算中使用两个严格的约束条件,运用迭代法进行求解,其得到的运动矢量场更为准确。结果表明,变分回波跟踪算法优于传统的交叉相关法,得到的30、60 min内雷达回波的形状、位置及强度的外推预报和实况更接近,定量检验评分更高:（1）京津冀地区4次典型对流天气过程临近预报对比试验表明,和交叉相关法相比,变分回波跟踪算法可以更好地预报出未来1 h内雷达回波的位置、形态和强度。（2）通过对18个典型对流个例定量检验,发现当雷达回波强度阈值为35和45 dBz时,无论是30或是60 min外推预报,变分回波跟踪算法的命中率（POD）和临界成功指数（CSI）都明显高于交叉相关法,且虚警率（FAR）更低;分天气类型定量检验发现,绝大多数天气类型,变分回波跟踪算法外推预报效果优于交叉相关法。      

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。     

天气雷达回波区域拼图实现方法

针对目前天气雷达存在型号繁多、开机时间不定等问题，提出天气雷达回波图像功率、时间、空间的归一处理方法，将不同雷达的回波图像归一化，为拼图提供统一的数据源，利用重叠区域回波技术构成组网雷达回波图像，采用球面投影技术，得到较为理想的天气雷达区域回波图。     

用质心跟踪法预报强对流天气的试验研究

利用１９８７－１９９１年６－８月间影响北京地区的１３次西北路径强对流天气过程数字化雷达回波资料，用质心跟踪法，分别对不同强度等级廓线的飑线回波带整体，和选择其中对预报地区有影响的快（条）状回波，作移动客观外推预报试验及分析。结果表明，质心跟踪法对强对流雷达回波具有较好的客观外推预报能力。其中，有选择的块（条）状回波的移动外推预测效果比飑线回波带整体要好，而两者又均以不衰减的回波区外推预报效果最好，     

“7.17”庐山雷击事件分析

通过对 2 0 0 2年 7月 1 7日雷电过程的天气形势、卫星云图、多普勒雷达资料 ,以及雷电探测定位系统资料的分析 ,指出水汽云图上的强水汽累积区、雷达回波上的回波合并与高层强回波区以及雷达回波速度场上的“零值线”等特征 ,是判断雷电发生和强对流天气的重要依据     

新一代天气雷达与闪电定位仪资料在一次区域性暴雨过程中的分析应用

根据一次大范围暴雨天气过程的闪电定位资料和多普勒雷达资料,利用统计和对比分析的方法,发现了闪电发生频数、强度和雷达回波强度在时间序列上有较好的一致性;在雷达回波发展的不同阶段,闪电发生的位置与雷达强回波位置有时相同,有时偏离,有时甚至无闪电发生;雷达回波速度场分析表明,在低层存在不利于对流发展的环境风场特征时,降水回波在向测站移动的过程中趋于消散,闪电频数也随着减少;在降水回波速度辐合区,对应闪电活动频繁。     

北方降水性层状云人工增雨潜力区的逐步判别研究

利用1991~1999年9年间飞机人工增雨外场试验期间长春市气象局07:00或19:00(北京时，下同) 的701测风雷达和吉林省气象台713数字化雷达观测资料，依据穿云实际宏观观测资料将增雨潜力区分为:Ⅰ级（较大）和Ⅱ级（较小）。然后应用逐步判别方法求得500 hPa风速的南风分量、回波顶高度、负温层回波厚度/正温层回波厚度、0℃层高度/回波顶高共4个气象因子参加的两组判别函数S1、S2。再用Microsoft VB6.0可视化编程语言，以作业前最近时次探空报中500 hPa风向风速和雷达回波参数为基础将全省划分成9个催化作业区域，根据云系主体回波所在区域，对预催化或正在催化的层状云系进行自动解报、逐步判别方程计算和增雨潜力的自动显示。