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。     

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.     

CINRAD/SC新一代天气雷达回波地物检测与校正方法探讨

文章提出了一种基于CINRAD/SC新一代天气雷达地物回波强度和速度数据的质量检测方法。通过采集天气雷达按统一的参数进行标定后的晴空标准地物回波强度作为模版,与实时采集的回波强度进行比较和误差分析,以及通过移相来自动检测速度数据理论值和实测值的误差大小,对回波强度数据和速度数据质量进行检测和校正,以此来实现对天气雷达探测精度的提高。     

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。     

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雷达数据质量控制方法初探

多普勒天气雷达数据质量控制是以提高短临预报产品质量和满足短临预报需要为目的。通过参考国内外雷达数据质量控制的研究成果,分析雷达数据杂波来源,对雷达数据质量控制处理方法进行了试验和探讨,结果表明:在雷达数据质量控制过程中,使用非雷达资料(云图、自记雨量和闪电数据)排除地物杂波,尤其是排除超折射杂波具有一定的优势和局限性。晴空区里使用云图特征来排除大范围超折射杂波效果较好;但有降水存在时,这种方法就受到限制或不适宜使用。较远距离孤立和离散噪声杂波采用统计"突变率"、两层仰角叠加分析和改进型中值滤波算法综合处理,逐步去除数据杂波;较近距离则采用多仰角变换方法(分段混扫)来去除数据杂波。通过分析,得出了地物回波与降水回波的识别特征,引进了包含利用"雷达对"资料、雷达相关产品资料和云图、自动雨量站等非雷达资料的数据互补理念。     

用Burst技术改善CINRAD/SA天气雷达相位噪声

为了改善系统相位噪声及地物杂波抑制能力,对国内部分CINRAD/SA天气雷达实施了Burst技术改造,以减少和消除发射信号相位抖动的影响。为了检验CINRAD/SA天气雷达在Burst技术改造后相位噪声及地物杂波抑制能力的改善效果,采用理论分析、性能测试和回波数据分析等方法对性能进行了测试。检验结果表明,Burst技术改造后CINRAD/SA天气雷达系统的相位噪声降低约0.05°,地物杂波抑制能力提高到55dB以上,相位噪声及地物杂波抑制能力改善较明显,可作为其他型号天气雷达技术改造的良好借鉴。     

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。     

新一代多普勒天气雷达强度定标研究

天气雷达回波强度的强弱直接影响预报员对降水强度的判断,在重大气象灾害天气过程中,回波强度偏差有可能导致漏报而产生无法挽回的损失,中国气象局提出“到2022年底全国新一代天气雷达反射率因子标准偏差平均值从4.5dB降低到3.5dB”的目标,就是为了提高雷达监测均一性,降低客观因子对预报质量的影响。本文对岳阳、长沙、湘潭、益阳雷达产品对比分析,利用数据平均偏差方法计算雷达回波强度的扩散特征,得出岳阳雷达回波强度较其他三部雷达均偏弱约4dB以上的结论,并采用“对点测量”方法对岳阳雷达进行重新标定,将平均偏差降低至2.5dB以内,降低了中尺度区域内不同雷达之间的平均偏差,有效增强了回波强度一致性,对提高雷达业务可用性具有十分现实的意义。     

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。     

在天气雷达信号处理器中用IQ信号消减地物杂波

地物杂波的检测和处理对雷达数据质量有重要的影响。常规的地物杂波检测依赖于晴空条件下的杂波图,人工判别,后来采用GAMP滤波器进行全程自适应滤波处理,该法在对地物抑制的同时对天气信号的损失较大,现探究比较多的方案是先自动识别地物,后结合滤波器对地物进行处理,在抑制地物的同时减少对天气信号的损耗。该算法基于IQ信号,利用已在C波段天气雷达中进行实验的SCI算法的4个判别因子,引入模糊逻辑理论,重新设计算法识别流程,并应用于我国S波段天气雷达中。通过实例对比杂波消减决策（CMD）算法对同一天气过程的识别与抑制的结果,发现该算法对气象回波的误判率低于CMD算法,对地物的识别率与CMD算法相当。     

基于支持向量机的雷达地物回波识别研究

多普勒天气雷达探测过程中的非气象因子会显著影响雷达资料的定量化应用,在雷达基数据的应用前需对雷达资料进行抑制地物杂波、去距离折叠和退速度模糊等质量控制。本文在现有的自动识别地物回波方法的基础上,提出了基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）识别雷达地物杂波的方法,2013年6-8月对安庆和常州两地的CINRAD/SA雷达观测资料进行雷达地物回波识别,并将其与运用人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANNs）识别的结果进行对比,结果表明支持向量机方法能够取得更好的效果。在地物、降水回波总样本识别和地物回波识别方面更为有效;降水回波的误判方面,神经网络略优于支持向量机,但两者差异不大,都将降水回波的误判率控制在了一个较小的范围内;另外支持向量机方法较之神经网络方法对于训练样本数目的依赖性较小,在训练样本较少时,支持向量机方法仍能保持有效的识别效果。     

基于模糊逻辑的双偏振多普勒雷达地物杂波抑制方法的初步应用

以广州双线偏振多普勒天气雷达为例,用反射率因子水平纹理、相关系数、差分反射率因子标准差、差分传播相位标准差和相关系数标准差5个参量,作为模糊逻辑方法的输入参数,实现地物杂波抑制。结果表明:加入偏振参数的模糊逻辑算法能有效识别静态地物杂波,但是对强降水边缘回波以及层状云降水回波存在误判的情况。     

713天气雷达数据标定应用技术的探讨

1　雷达标定的作用　　随着雷达探测能力的提高 ,雷达标定技术的发展 ,对强风暴的识别、大范围定量估测降水能力也随之不断地提高 ,天气雷达效能得到充分的发展。目前我国正在进行的天气雷达标定和数据终端改建项目 ,就是对目前正在业务使用的天气雷达完善其数字处理功能 ,通过规范标定技术 ,提高其定量估测降水能力 ,提高现有数字化雷达测量的准确性和可比性 ,通过标定 ,也使天气雷达台站工作人员对本站雷达观测的可靠性有所了解。2　雷达标定时其回波信号放大选择对数中频放大(对数中放 )　　早期天气雷达的接收机采用线性中频放大器(线性…     

基于SYSCAL方法的天气雷达反射率因子在线标定技术

CINRAD天气雷达采用了一种基于SYSCAL的反射率因子在线标定技术,能够在雷达运行中动态检测和校正发射和接收通道的性能变化导致的反射率因子测量偏差,且标定具有良好的性能和时效。通过理论推演详细解析了CINRAD天气雷达反射率因子在线标定的原理,介绍了其在CINRAD/SA天气雷达中的技术实现方式和相应的标定方法及由来。以武汉CINRAD/SA天气雷达的一次在线标定为例对标定实效进行检验和分析,指出了CINRAD天气雷达反射率因子在线标定技术中存在的一些问题。掌握天气雷达反射率因子在线标定原理和技术,对于正确实施标定,保证回波质量和提高雷达故障诊断分析能力,十分必要。     

南昌双偏振天气雷达地物杂波抑制效果分析

为评估南昌CINRAD/SAD双偏振天气雷达对地物杂波的抑制效果,使用2019年6—10月南昌单偏振雷达基数据和2022年同期南昌双偏振雷达基数据,对比分析了不同仰角和晴、雨条件下单、双偏振天气雷达反射率频率。结果表明：单、双偏振雷达在0.5°仰角因周边山区地形、建筑物遮挡的影响,在西北方向和东南方向存在明显的数据缺失。升级为双偏振雷达后,在各个仰角上周围反射率高频区的范围明显减小,雷达能有效消除雷达站点周边杂波的影响。晴天时,双偏振雷达对晴空杂波的过滤效果极佳;雨天时,双偏振雷达对南昌周边及梅岭山区的回波进行了弱化处理,可以有效减少地形回波、非气象回波的干扰。双偏振天气雷达产品差分相移率和相关系数能较清楚地辨别出虚假回波,可更好地用于确定降水粒子的信息。     

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。      

决策树算法在雷达反射率因子质控中的应用

基于决策树算法，利用2020年武汉多普勒天气雷达探测资料，分析决策树算法对反射率因子的质控效果，得到以下主要结论：（1）决策树算法能有效滤除湖北东部地区由于山脉和城市建筑所导致的固定地物回波和超折射地物回波。（2）对于降水回波而言，决策树算法不改变雷达近距离范围内回波的位置、形状和强度，而远距离处（≥160 km）回波则存在一定程度的过度质控，主要是由于雷达波束随距离增加而抬高以及回波垂直梯度较大导致。（3）决策树算法对辐射状和弧状杂波的质控能力较好，其滤除率达到95%以上。     

基于偏度方法的地物杂波识别及去除

基于2013年常州站多普勒天气雷达基数据,利用偏度方法逐网格识别和去除地物杂波。结果表明:地物杂波具有高的反射率分布,为负偏度;非地物杂波则呈现较低的反射率分布,为正偏度。采用偏度方法设计的雷达地物杂波去除方法可有效去除地物杂波,滤波后的新雷达基数据可在业务上应用于雷达定量估测降水和预报,进一步提高雷达降水估测和预报能力。