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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
提出一种基于模糊逻辑的新一代天气雷达地物回波识别方法。通过统计典型个例的回波特性得到隶属度函数及权重,并根据反射率因子范围的不同设置相应的隶属度函数及权重。该方法针对降水强度量级的回波,即反射率因子不小于15 dBz,对于非降水强度回波则不进行处理,从而保留对短临预报具有指示作用、且强度较弱的特征回波,如晴空湍流回波以及阵风锋回波。根据雷达回波垂直方向连续性对剔除地物回波所产生的“空洞”进行填补,从而进一步减小地物回波对雷达数据质量造成的影响。最后通过两种方法对识别算法进行效果检验,结果表明该算法对地物回波有显著的识别效果。   相似文献   

3.
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。   相似文献   

4.
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,TVR)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TVR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TVR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。  相似文献   

5.
超折射回波自动探测算法在临近预报中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
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.  相似文献   

6.
雷达地物回波模糊逻辑识别法的改进及效果检验   总被引:6,自引:2,他引:4  
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。  相似文献   

7.
C波段多普勒天气雷达地物识别方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
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。  相似文献   

8.
SWAN系统中雷达反射率因子质量控制算法及其应用   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
吴涛  万玉发  沃伟锋  冷亮 《气象科技》2013,41(5):809-817
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.  相似文献   

9.

统计分析了陕西新一代天气雷达资料中的固定地物、超折射和径向干扰回波分布情况,并介绍了相应的数据处理方法,重点对西安雷达数据中的强地物、超折射和径向干扰回波数据进行了质量控制,结果表明:(1)利用模板匹配和回波纹理结构能够有效识别抑制固定地物回波;(2)倾斜测试法结合回波强度和径向速度识别抑制超折射回波效果明显;(3)采用相邻径向有效库数比较和中值滤波识别抑制径向电磁干扰效果明显。

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10.
为识别我国新一代天气雷达的生物回波,研究长江中下游地区天气雷达观测到的生物迁飞发生发展规律,选取上海南汇WSR-88D双偏振天气雷达2018年春季的观测数据,应用反射率因子Z、双程差分相位Φ_(DP)、0延迟相关系数ρ_(HV)等雷达物理量和反射率因子纹理SD(Z)、差分相位纹理SD(Φ_(DP))等反映观测值小尺度数值变化的参量,用Python语言设计基于模糊逻辑算法的雷达回波分类程序识别生物回波,识别结果以生物回波采样点的生成时间(世界时)为横坐标,分析了2018年春季上海南汇天气雷达生物回波识别结果的日变化特点,讨论了降水、风及温度等气象条件对生物迁飞的影响。结果表明,S波段天气雷达无法分辨生物单体,但在春季有大规模生物迁飞的时段能够对昆虫成层定向迁飞的现象进行有效识别,3月生物迁飞活动强度较弱,4月和5月回波强度显著增强。地物回波(超折射回波)在雷达低仰角观测中,对有效识别生物迁飞回波尤其具有阻碍性。为此,在原有算法的基础上,用标准化频率直方图对迁飞现象明显时段的数据中生物回波点的以上4个变量观测值进行概率统计,揭示生物回波与地物(超折射)回波雷达物理量之间的差异。  相似文献   

11.
新一代天气雷达海浪回波特征分析和识别方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
谭学  刘黎平  范思睿 《气象学报》2013,71(5):962-975
海浪回波是影响沿海雷达定量降水估测和其他产品的重要因素,根据福州、温州的SA多普勒雷达收集的海浪回波资料,按出现时间关系将其分为两类。第1类海浪回波强度一般较强,主要出现在非台风期间降水过程的前后;第2类海浪回波强度较弱且均匀,仅在台风期间的雷达位置的近海域出现。通过分析资料得到两类海浪回波不同于对应降水回波的各种特征,确定识别海浪回波的最佳隶属函数。针对第1类海浪回波,考虑到海浪回波很少与降水回波混合,采用了基于回波分块和模糊逻辑的海浪回波识别方法,首先利用算法预处理条件判断是否执行算法识别,然后采用风暴单体识别与跟踪(SCIT)算法将回波组合成块,计算每个独立回波块的属性值,对符合要求的回波块和离散回波点再进行基于模糊逻辑的逐点识别,借鉴了刘黎平等2007年提出的分步式回波识别方法并加以改进来实现回波点的动态阈值识别。针对第2类海浪回波,直接采用了基于模糊逻辑的分步式海浪回波识别方法。分析表明,两种识别方法能分别对应识别出大部分海浪回波,回波分块和分步式方法对海浪回波的识别效果有明显的改善,有效地降低了降水回波被误判为海浪回波的概率。  相似文献   

12.
宁波非气象雷达回波的人工智能识别及滤波   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
A major issue in radar quantitative precipitation estimation is the contamination of radar echoes by non-meteorological targets such as ground clutter, chaff, clear air echoes etc. In this study, a fuzzy logic algorithm for the identification of non-meteorological echoes is developed using optimized membership functions and weights for the dual-polarization radar located at Mount Sobaek. For selected precipitation and non-meteorological events, the characteristics of the precipitation and non-meteorological echo are derived by the probability density functions of five fuzzy parameters as functions of reflectivity values. The membership functions and weights are then determined by these density functions. Finally, the non-meteorological echoes are identified by combining the membership functions and weights. The performance is qualitatively evaluated by long-term rain accumulation. The detection accuracy of the fuzzy logic algorithm is calculated using the probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and clutter-signal ratio (CSR). In addition, the issues in using filtered dual-polarization data are alleviated.  相似文献   

15.
Using China New Generation Weather Radar (CINRAD) level-II data, the original algorithms for removing isolated non-meteorological echoes and ground clutters in radar data, which have been applied to Weather Surveillance Radar-1988 Doppler (WSR-88D) in the USA and Severe Weather Automatic Nowcast (SWAN) system in China, are modified and improved. To remove isolated non-meteorological echoes, the new algorithm introduces a constraint parameter (Po) to distinguish whether a window of 5 × 5 points is isolated as external echoes. A statistical analysis of 150 radar scans (5 cases, with each case comprising 30 scans) under three different echo types (small-scale convection, typhoon, and large-scale synoptic system) shows that the constraint parameter Po ? 0.167 is suitable for removing isolated non-meteorological echoes while preserving the edge of meteorological echoes. A new parameter, NDZ, which promotes the ability of the algorithm to identify the ground clutters appearing at two adjacent elevation angles, is constructed based on the vertical continuity of reflectivity. These improved algorithms are tested for four cases (three cases of isolated non-meteorological echoes and one case of ground clutters). Based on the statistics of 232 volume scans of radar data (on a temporal resolution of 1 h) measured at Nanchang station from 0000 UTC 5 to 1600 UTC 14 March 2015, it is found that the improved algorithms not only eliminate most (over 95% under clear-sky conditions) of the isolated non-meteorological echoes and ground clutters (including those appearing at two adjacent elevation angles), but also well preserve the structure of meteorological echoes (storms). Key words: radar, isolated non-meteorological echoes, ground clutter, quality control  相似文献   

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