一种简易的多普勒雷达速度模糊纠正技术

多普勒天气雷达是监测强对流天气中尺度风场的重要手段。纠正速度模糊是多普勒雷达探测风场信息有效应用的前提。速度模糊纠正技术大多需要首先对模糊点集或非模糊点集进行识别,如果无法识别或识别错误,将造成纠正过程的失败或需要人工识别。文章提出了一种不需先对模糊点集或非模糊点集进行识别的纠正速度折叠的简便方法。它只需首先将存在折叠的速度场恢复为连续的速度场;然后对其速度数值是否存在整体偏移做出判断和调整。给出的存在严重模糊的台风个例的速度模糊纠正实例表明,这种方法对二次折叠也同样有效。     

一种自动多普勒雷达速度退模糊算法研究

提出了一种能解决孤立风暴、高切变和强台风等情况下速度模糊问题的自动多普勒雷达速度退模糊算法。该算法首先通过搜索最弱风区,第一次确定的最多两组初始参考径向和参考速度库,其中使用了相邻仰角初始参考径向应具有方位连续性的约束条件,剔除假零速度线引起的不恰当备用初始径向;然后从初始参考径向和参考速度库开始,对其周围邻近的速度库进行连续性检查,如果当前库的径向速度与参考速度的差值大于给定阈值就对其进行纠正;完成两次全方位径向退模糊处理后,算法进行径向和方位方向的强风切变检查,如果还有强风切变存在,那么通过搜索弱风切变区中有效速度库最多的径向,第二次确定一组退模糊的初始参考径向和参考速度库,再重复前面的退模糊过程,这有利于远离雷达的孤立风暴的速度退模糊。在多次退模糊过程中,判断速度模糊的标准由紧到松,切变阈值由小到大,以确保用于后面退模糊处理的参考速度的可靠性。利用我国S波段多普勒天气雷达观测的龙卷、飑线、孤立强风暴及台风等事件的1 000多个体扫资料对该算法进行了测试和评估,结果表明,速度退模糊准确率>99.5%。对于孤立风暴、高切变及强台风等复杂情况下的速度退模糊来说,新算法要优于我国新一代天气雷达业务退模糊方案。     

二维多途径多普勒雷达退速度模糊算法的改进及效果分析

对Zhang Jian提出的二维多途径自动退速度模糊方法进行了改进。原方法从弱风切变区确定一系列参考径向,使用这些参考径向对其相邻库进行逐库连续性检测和模糊订正。由于中小尺度系统的扰动和弧立回波区的影响,有时很难获得比较准确的供参考的相邻库,这将对进一步的退速度模糊过程产生很大的影响。针对这个问题,在连续性检测的过程中,先确定疑似速度模糊边界,然后识别出速度模糊边界和速度模糊区域。在模糊订正的过程中,采用扩展邻域的方法,扩大参考库的范围进行模糊订正。为了检验改进方法的性能,采用大量的雷达体扫个例进行试验。结果表明,该文的改进方法能够较准确地识别出速度模糊的边界和区域,同时具有较好的退速度模糊效果。     

多普勒雷达速度退模糊方法分析

速度退模糊方法的基本思路一般是先找到可靠观测,以可靠观测为基础进行空间连续性检查。文章设计了模拟的雷达径向风资料,对比了两种典型的自动退模糊方法,一种Zhangjian的基于零风速线的方法;另外一种是Xuqin的基于反演平均风的方法。模拟资料的检验结果表明:(1)Zhangjian的方案对零风速线与某一条径线较匹配时,会取得较好效果,否则找不到弱风区,退模糊失败;(2)Xuqin的方案对非线性很敏感,非线性越强,效果越差。文中设计了一种寻找弱风区确切位置的算法。使用模拟资料的测试效果表明,新方案继承了零线方案的优点,另外,当零风速线的走向与观测径线差异较大时,仍然可以取得较好的结果。     

毫米波多普勒雷达RHI退速度模糊研究

毫米波测云雷达是探测非降水云和弱降水云的理想工具,但由于其波长较短,最大不模糊速度较小,因此容易产生多次速度模糊现象,纠正速度模糊是充分利用多普勒雷达风场信息的前提。针对毫米波雷达距离高度显示器RHI(Range Height Indicator)的速度模糊现象,提出了两种退模糊方法,即人机交互方法和自动方法,并用实测数据进行了试验。试验结果表明,两种方法都能较好地退除毫米波多普勒雷达速度场中的速度模糊现象。相比较而言,自动方法比人机交互方法处理效率高,若对于比较小的孤立区域,人机交互方法更有优势。     

低空急流的单多普勒速度特征

对低空急流的单多普勒天气雷达径向速度图像进行数值模拟，并利用合肥多普勒天气雷达的观测资料，对2000年6月24—27日安徽省境内发生的暴雨过程进行了分析。结果表明：不论风向如何变化，低空急流的多普勒正负速度区关于显示中心成对称分布，从多普勒速度的零速度线分布可以得到实际风场的风向廓线。在多普勒速度图上，安徽淮北地区暴雨过程主要发生在正负速度中心的中心轴的左侧200km范围内。低空西南急流的维持，为暴雨的产生和维持提供了充足的水汽。     

多普勒雷达速度图的初步探讨

在短时临近预报中,通过对多普勒雷达速度图与强度图的对比分析。可以了解气团内部风场结构,从而准确的预测出暴雨、大风、冰雹等强对流天气的发生和发展,本文简要的阐述了速度场的分析方法和步骤以及识别速度图的关键要点和注意事项。     

多普勒天气雷达风场退模糊方法的研究

文章提出了对多普勒天气雷达的风场信息进行预处理的“K-邻域频数法”,该方法物理统计意义比较明确,能够有效地处理风场信息中的“噪声”问题。在此基础上,设计了单径向的速度扩展算法,并提出了“双径向-双切向”的方法, 其效果与美国WSR-88D。NSSL和FSL的算法相当。该文还设计了一个界面十分友好的人机交互方法,可以达到约90%以上的速度扩展正确率,是对传统的人机交互方法的极大改进。     

典型风场的单多普勒速度特征

模拟一组典型环境风场的单多普勒速度模型，这组环境场包括水平一致风场、纯涡旋风场和纯辐散风场等。不同的风场在单多普勒速度场上有不同的特征，通过本文提供的一组模型，可以帮助用户正确识别单多普勒速度场中的有用信息。     

多普勒速度图上的暴雨判据研究

文章研究了多普勒天气雷达速度图上的暴雨判据（即“逆风区”概念）的空间结构。并对1989～1992年CAMS多普勒天气雷达观测到的“逆风区”进行了统计分析。还利用1993年实际观测资料对它的预报准确率和概括率进行了检验,其预报准确率为75%,概括率为86%。     

多普勒雷达速度图像识别及散度提取方法研究

大尺度风场往往是冷暖平流与大尺度辐合辐散运动相结合的结果,因此将大尺度风场的多普勒雷达速度特征提炼成以下4种类型:(1)暖平流与辐合迭加;(2)冷平流与辐合迭加;(3)暖平流与辐散迭加;(4)冷平流与辐散迭加。不同类型的风场引起零速度线不同的弯曲特征,对判断大尺度风场的辐合辐散有着指示作用。根据零速度线的弯曲程度以及一定距离圈上零速度点与雷达中心连线的夹角等,首先推导出定量计算大气辐合辐散值的算法,然后提出利用逐个调整法识别零速度点的方法。根据该算法,结合零速度点的识别技术,提出了图像识别原理与方法步骤。据此,能够从多普勒雷达基数据中提取出大气平均散度,得到大尺度天气系统不同高度的散度值,并进一步提出了散度平面位置显示(divergence PPI)的概念。通过实例,根据散度PPI与速度PPI的对比,分析了图像识别的效果,并将图像识别法提取的散度值与EVAD技术提取的散度值进行了对比分析。     

关于Doppler雷达VAD技术的讨论

Doppler雷达VAD技术可以从距离圈上的Doppler速度随方位角的分布廓线中提取背景风场的散度。但是,通常Doppler雷达观测到的距离圈上的Doppler速度一般都是不完整的。为了计算散度,必须插补上所有缺侧方位上的Doppler速度,这就使应用VAD技术得到的散度带有不客观的成分。该文利用Doppler速度随方位角的分布具有一阶简谐曲线的特点,提出了用对称法计算散度的方法,从而避免了对Doppler速度方位廓线进行人为插值。文中还针对用VAD技术计算出的不同高度上不同水平面积的散度量级不同的问题,提出了对散度进行面积修正的方法。     

多普勒雷达速度场缺测区域填补技术的数值模拟

针对多普勒天气雷达探测风场时,常因大面积无回波区的存在,对提取平均散度和平均形变信息的精度有较大影响。利用Sirmans建议的技术来模拟降水回波信号,得到含有0、1、2阶谐波的平面线性速度场并进行加噪处理,得到近乎真实的多普勒速度场。对模拟的平面线性速度场人为设定无回波区,利用VAD技术和迭代法对平面线性速度场做连续性缺口和非连续性缺口的迭代法填补。数值模拟结果表明:对于模拟的无噪声平面线性速度场,迭代法可以基本无误差填补连续性累积缺口在10°到180°的速度场无回波区;对连续性累积缺口,在σ_v=2m·s~(-1),SNR≥5 dB和SNR=20 dB,σ_v≤4 m·s~(-1)的情况下,连续性累积缺口在120°以内,迭代法能较高精度地填补速度场无回波区,填补后0、1、2阶谐波误差绝对值基本能控制在15%以内,80 km距离圈上缺口处迭代前后速度相对误差均在30%以内;对非连续性累积缺口为0°～180°的平面线性速度场,在附加不同噪声条件下,迭代法均可较好地填补累积缺口在180°以内的平面速度场,且80 km距离圈上缺口处迭代前后速度值误差均能控制在15%以内。说明利用迭代法填补多普勒速度场无回波区,填补效果较好,精度较高,这对改善从多普勒速度场中提取平均散度和平均形变信息的精度有极大的帮助作用。     

从单多普勒雷达速度场反演散度场

该文提出了在极坐标下从单多普勒雷达速度场计算散度的方法。此方法可以直接利用多普勒速度计算极坐标散度中的径向散度项和径向移动项,而无需作任何假定。只有在计算切向散度项时需要在一定的假定下先反演出切向速度。误差分析表明,反演误差比散度小一个量级。对一次冷锋过程的散度反演试验表明,极坐标散度反演方法可用于分析中尺度天气系统。     

多普勒雷达风场反演VAP方法的资料预处理

在分析了三类单多普勒雷达反演风场方法的基础上, 认为VAP方法是近期内可望在业务中应用的方法, 并指出VAP方法的关键是能否将原始资料中的中-U及以上尺度的风场信息过滤出来, 以消除中-V尺度以下风场信息对反演结果的影响.为此提出了二维区域滑动低通滤波方法对资料进行预处理.此外还对VAP方法的风速计算公式进行了改进以减小计算误差.     

二维多路多普勒雷达风场自动退模糊算法应用研究

本文选取Zhang Jian的二维多路自动退模糊算法做雷达径向速度退模糊应用研究,并做适当改进.它首先通过在一个仰角扫描数据中搜寻速度线附近的弱风区来确定初始参考点集,并对弱风区内三条邻近的径线进行连续性检测和模糊订正,然后从顺时针和逆时针两个方向进行两轮二维退模糊处理.改进后,在第一轮和第二轮二维退模糊过程中,先不在切向上对可疑模糊点进行订正,而是根据空间连续性原则,在切向上确定更多的非模糊点作为参考速度,然后在从径向上进行退模糊处理,这样可以有效避免了在真实的切变(辐合)区造成不恰当的模糊订正.对台风、龙卷、飑线等系统中的速度模糊订正试验结果表明,该算法退模糊的准确率高,在雷达观测资料无效点较多的情况下,该技术退模糊效果比WSR-98D更优,更加有利于实际业务运行和科研分析.