利用低仰角扫描改进高山雷达低层回波探测能力浅析

应用昆明高山新一代天气雷达探测大范围暴雨个例的0.仰角资料,与我国高山雷达目前采用最低仰角为0.5°扫描模式(VCP11或VCP21)的回波分布情况进行了对比分析.结果表明:在雷达警戒区域,0°较0.5°仰角能更早地发现过程的降水云系;0°或负仰角能明显提高高山雷达远距离回波探测效果;低仰角(文中指低于0.5°仰角)可弥补常规业务扫描模式下高山雷达探测低层回波能力不足的问题.对另一次文山雷达对冰雹过程的探测分析,可见低仰角扫描模式对强对流天气也能获得较好的低层探测效果.又通过实验获得云南另外4部高山雷达的0°仰角及负仰角睛空资料,分析了高山雷达晴空资料的0°及负仰角低层回波资料质量.发现受周围山脉影响,不同高山雷达最佳探测低仰角是不同的,实际业务工作中应根据当地地形的具体情况选取恰当的低仰角.     

新一代天气雷达负仰角探测能力分析

由于地球曲率的影响,当CINRAD.SA新一代天气雷达使用目前最低仰角同定为0.5°的模式探测时,探测肓区较大,对低层降水回波的探测能力严重不足.在实地展开试验的基础上,推导了负仰角探测时雷达最低探测高度计算公式,计算出仰角为0.5°、0°、-0.3°、-0.5°时不同探测距离上的雷达最低探测高度,对比分析不同仰角观测模式的主要雷达产品特点,探讨新一代天气雷达使用负仰角观测模式的局限性,提出了新一代天气雷达使用负仰角观测的建议.     

改进新一代天气雷达低层探测能力研究

为进一步改进新一代天气雷达低层探测性能和提高风暴顶高的准确性,利用SRTM(Shuttle Radar TopographyMission)地理信息数据,研究和设计新一代天气雷达的体扫模式,主要是增加中低层仰角数和负仰角,以提高我国新一代天气雷达的低层探测能力。选取福州、龙岩两部雷达为例来计算降水模式的仰角,得出两部雷达新的观测模式VCP12。通过观测试验表明,增加低仰角或负仰角后,能够提高雷达的低层探测性能。     

高山上新一代天气雷达的探测分析与效能发挥

以泰山新一代天气雷达CINRAD/CD为例,结合泰山原713天气雷达多年的使用经验,计算并分析了天气雷达的最佳探测仰角和最低探测高度,根据泰山新一代天气雷达(简称泰山CD雷达)与济南新一代天气雷达(简称济南SA雷达)回波的DBZM、C-VIL对比分析,揭示不同海拔高度雷达在相同仰角下观测的回波的差异,指出泰山CD雷达由于使用了与平原雷达统一的0.5°以上仰角的观测模式,造成了对降水回波的探测能力不足,并指出泰山CD雷达要发挥最大效能应如何改进的建议。     

多普勒天气雷达组网拼图有效数据区域分析

在正常情况下, 由于天线仰角和地球曲率原因, 雷达波束位置在远距离处要比近距离处高。当雷达电磁波能量被部分阻挡时, 回波强度观测值低估; 被完全挡住时, 探测不到地物后的目标。该文利用高分辨率地形高程数据计算波束阻挡率, 确定组网拼图有效数据区域以及波束部分阻挡时的回波强度订正方法。根据业务观测模式VCP11及VCP12的14个仰角值, 在标准大气假定下, 对湖南、江西、浙江、福建、广东、广西和海南已建多普勒天气雷达组网的数据有效区域进行计算, 绘制出海拔1500 m, 3000 m和6000 m高度上有效区域图。分析结果表明:CAPPI数据有效范围比等射束高度图更能反映出多普勒天气雷达业务观测范围; 若采用VCP12模式观测, 与采用VCP11或VCP21模式观测相比, 不仅增加低层探测密度, 而且可扩大雷达实际探测距离, 其回波数据更适合于组网拼图。     

超折射与未来降水

我们在雷达观测工作中发现,当出现“强超折射”时,常在其后1—2天内出现降水天气过程。超折射的强度,我们是以江西玉山县境内的大茅山王京峰的回波为参考的。该山海拔1500m,处在本站的265度方位、155—160km距离上。在无超折射的情况下,天线仰角为零度时,只能观测到该山的顶部。而当出现超折射时,王京峰周围的地物回波增加;回波外观高度增高,一般达到3.5—4km,最强时达6.1km,比无超折射时增高4km多。当本站观测到这样强度的超折射时,当天下午至第3天内将可能出现一次降水天气过程。 于是我们根据超折射与天气过程有一定联系这一现象,寻找相应的指示关系,以延长雷达天气预报时效。1977年9月—1978年10月的超折射回波记录共     

超折射回波自动探测算法在临近预报中的应用

本文介绍了一种对雷达基资料进行处理的超折射回波自动探测算法,该算法针对超折射回波的特征,利用多普勒径向速度中值、反射率因子水平突变率和反射率因子垂直梯度,在雷达体扫描最底层PPI上逐库处理,以识别超折射回波.在北京奥运会天气预报示范项目测试期间,超折射回波自动探测算法在"葡萄-雨燕"临近预报系统中得到应用,结果表明:该算法能够剔除天津雷达探测到的大量的超折射回波,尤其是反射率因子水平突变率参数和反射率因子垂直梯度能够有效的分离出与降水回波混合在一起的超折射回波;进而,在定量降水产品中运用该算法的处理结果,可以明显的改善其精度.     

一次华北平原大雾天气CINRAD/SA雷达超折射回波的射线追踪分析

为准确分析和识别超折射雷达回波,发挥多普勒天气雷达效益,利用石家庄CINRAD/SA型多普勒天气雷达资料,结合探空实况对2005年11月19—21日华北平原大雾天气过程的超折射回波进行了射线追踪分析。结果表明:华北平原大雾天气有利于大气波导的形成,产生3层模式超折射回波。超折射回波使得雷达的目标视位置与实际位置产生偏差,特别是对雷达测高影响较大。超折射回波一般出现在大雾天气的发展和维持过程中,为进行雷达空间定位和华北平原大雾天气的监测、预报提供新的技术手段和科学依据。     

基于高分辨率高程数据统计分析新一代天气雷达组网的地形遮挡影响

新一代天气雷达由于受到地形限制产生波束遮挡导致波束能量衰减,从而造成雷达探测回波强度偏弱、雷达定量估测降水结果失真,因此对于雷达波束遮挡情况的统计和分析是一项重要的基础研究工作。利用SRTM （Shuttle Radar Topography Mission）数字高程数据对中国目前业务运行的212部新一代天气雷达波束遮挡情况进行模拟计算分析。计算结果包括雷达单站遮蔽角、VCP21模式0.5°、1.5°、2.4°、3.4°、4.3°仰角波束遮挡率、混合扫描及分区混合扫描波束遮挡率、雷达单站探测范围覆盖情况;计算并绘制全国天气雷达组网遮挡率拼图,统计全国天气雷达组网遮挡情况;利用2019年8月广东省11部天气雷达基数据对比验证单站及组网遮挡计算结果。结果表明雷达组网探测面积覆盖率超过70%,整体覆盖效果较好,遮挡计算结果与实际数据对比验证结果高度一致,对雷达数据订正、降水估测等产品具有正贡献。      

超低仰角扫描改进雷达观测台风的探讨

利用长乐雷达超低仰角探测资料,对比分析了台风"海棠"和"蔷薇"的超低仰角和0.5°仰角PPI回波资料的差别。结果表明,在不受或尽量少受地物影响的情况下,雷达合理选用超低仰角探测是可行的,且在低层降水回波探测方面效果较0.5°仰角好,特别在远距离探测能力方面有明显改进,一般在距离>100km后探测能力较0.5°仰角有明显优势。雷达超低仰角反映出的台风云块的分布比较清晰,雷达加入超低仰角探测对台风低层探测和预警有一定程度的改进。降低0.12°后的超低仰角探测可提前台风预警时间和提早约2～6个体扫;提高台风探测范围约1.09倍,其他几次体扫的对比情况也反映出降低仰角,0.31°仰角比0.48°仰角提高台风"蔷薇"探测范围约为2.1%～9.6%。雷达超低仰角提高探测台风云体低层结构的同时,更易受近距离海浪杂波的影响,海浪杂波有时可能干扰对台风结构的判断,应引起注意。在选取多大的超低仰角时,应兼顾二者关系。     

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。     

CINRAD／SA雷达超折射回波抑制技术分析与应用

结合WSR-88D雷达地物杂波抑制原理和济南CINRAD/SA雷达的探测应用,分析了济南CINRAD/SA雷达超折射回波的时空分布特征及对基数据和导出产品的影响,介绍了如何根据雷达站的具体情况和气象条件的变化,进行CINRAD/SA雷达超折射回波抑制控制参数的设置。恰当的杂波抑制可显著改善基数据和下游产品质量,晴空模式可采用强等级杂波抑制,层状云降水区域受到超折射污染时,多普勒通道和监测通道可采用中等级抑制。对流单体受到超折射污染时,零速度线所在区域多普勒通道可采用中等级抑制,监测通道可采用强等级杂波抑制。     

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。     

宁波非气象雷达回波的人工智能识别及滤波

统计分析2003—2006年宁波雷达的非气象杂波, 影响杂波主要为地物杂波, 包括普通地物杂波 (NP杂波) 和异常地物杂波 (AP杂波) ; 并分析这些杂波在反射率因子、径向速度、谱宽产品上不连续的离散状分布等特征。基于以上特征及传统杂波识别的经验而设计出一种近似模拟人眼模糊识别的稳定安全的多维线性近似的杂波识别及其过滤算法, 在 190 个个例测试中大都效果较好, 尤其在 150 km 以内, 能够在确保降水数据完整、准确的基础上有效过滤非气象杂波。     

A Limb Correction Method for the Microwave Temperature Sounder 2 and Its Applications

The Microwave Temperature Sounder 2 (MWTS-2) is a cross-track radiometer that has 13 channels of sampling radiances emitted from different vertical levels of the atmosphere. Because of the varying scan angles of each field of view within a scan line, observations from the MWTS-2 are subject to strong scan-position-dependent features, i.e., the limb effect. When examining brightness temperatures (TBs), weather signals observed at every temperature-sounding channel are often concealed by scan-dependent patterns. This study, therefore, proposes a limb correction method to remove scan-dependent features so that the underlying weather signals can be uncovered. Limb-corrected TBs can be used to monitor large-scale patterns over the globe as well as extreme weather events such as typhoons. Limb-corrected TBs are also more correlated with atmospheric physical variables such as temperature and liquid water path.     

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。     

新一代天气雷达体扫模式的比较分析

新一代天气雷达系统（CINRAD SA）中，在应用各种气象算法识别强对流风暴时，由于两种体扫模式VCP11和VCP21的差异，导致其生成的产品有明显的不同。为了进一步说明两者之间的这种差别，建立一个与VCP21基本相同的模式VCP22，并对VCP11与VCP22／VCP21生成的产品进行了比较分析；结果表明：在对流性不强的层状云降水天气过程中，两种体扫模式下生成的产品基本上是一样的；而在强对流天气过程中，当距离小于150km时，VCP11和VCP21的产品有较大差别，这说明在较近距离出现强对流天气时，应当使用VCP11模式而不是VCP21模式。     

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。     

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。     

C波段多普勒天气雷达地物识别方法

地物回波对雷达数据应用会造成负面影响,是影响定量降水估测等产品精度的重要因素,识别并剔除地物回波是雷达基数据质量控制的一个重要内容。该文在现有S波段雷达地物识别方法的基础上,使用长治、哈尔滨两部CINRAD/CC雷达2011年观测数据,对C波段雷达地物回波特征进行分析,改进识别参量的隶属函数,建立适合C波段多普勒天气雷达的地物识别方法 (MCC方法),并对该方法进行效果检验。结果表明:S波段及C波段雷达地物回波与回波强度有关的参量分布较为相近,与降水回波的参量分布有明显区别;S波段雷达地物识别方法中与回波强度有关的参量可用于C波段雷达地物的识别,与速度有关的参量中仅中值速度可用于C波段雷达。通过统计分析与个例分析,相对于现有S波段雷达识别方法,MCC方法可显著提高C波段雷达地物回波的识别正确率,并可减少层状云降水回波的误判。