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。     

二维多途径退速度模糊算法的应用及效果研究

径向速度的模糊问题是制约新一代天气雷达径向速度资料应用的关键问题.本文将美国强风暴实验室Zhang Jian 提出的二维多途径退速度模糊方法应用到我国新一代天气雷达(SA、CB)观测的台风以及强对流风暴天气过程的资料质量控制中,进行了退模糊试验,详细分析了新算法的特点,并提出了数据预处理的方法.个例资料的分析表明:该算法不仅能处理连续性风场的速度模糊,也能处理存在大量数据缺失以及距离折叠的不连续性风场的径向速度模糊,但对于孤立回波的速度模糊的处理,也会出现问题.同时,在个例研究中发现,地物回波对于退速度模糊效果也有一定的影响.     

基于变分技术的天气雷达速度退模糊算法的改进研究

为有效地识别和提取多普勒天气雷达风场信息,对Gao和Droegemeier提出的基于变分技术的多普勒雷达径向速度数据退模糊方法进行了改进。原方法中将背景风场、方位和径向速度距离梯度信息同时作为约束条件,对Nyquist数进行校正。但是该方法在迭代过程中使用了大量的数值分析和偏微分方程计算,造成径向速度场过度平滑和数据失真。针对这个问题,改进算法在得到径向速度分析场后,结合原始径向速度观测场,通过图像变化检测法,自动识别存在速度模糊的区域及计算需要校正的Nyquist数,对观测场的模糊区域进行校正。利用强对流天气和台风过程的雷达体扫数据验证了改进算法的可行性,并与原始算法及业务应用的WSR-88D算法对比。结果表明:改进算法有效地解决了原始算法中的不足,恢复真实的风场结构和分布特征,改善了退速度模糊的质量,从而得到更为合理的径向速度观测场;并且该算法退模糊效果优于WSR-88D算法,有助于为科研和业务应用服务。     

适用S波段多普勒天气雷达的径向速度自动退模糊方法

径向速度模糊问题限制了雷达速度资料的广泛应用,针对退速度模糊中孤立回波或被距离折叠隔离的回波出现模糊、受杂点干扰影响以及大多算法往往将径向直线作为初始参考等问题,提出了一种新的自动退模糊方法:（1）通过查找0速交界点插值得到两条0速线以进行正、负速度区域的大致分区;正、负分区后,分区域段识别杂点干扰区与非杂点干扰区;对杂点干扰区,逐点判断其是否满足模糊特征条件,对非杂点干扰区,识别模糊边界以圈定模糊区域块进行退模糊,并做遗留点的逐点扫尾退模糊处理。（2）对于未能确定0速线的情况,使用上层记录的0速线信息或搜索符合条件的径向直线0速线。（3）对于仍未能确定0速线的情况,用逐点判断的方法退模糊。利用S波段雷达观测的飑线、冰雹、强台风等事件11个个例3407个速度模糊体扫资料对该算法进行了验证,总体速度退模糊准确率高于98%。利用0速线确定正负分区、识别模糊区域块以及在逐点判断中考虑扩展邻域搜索,有助于孤立回波及被距离折叠隔离回波的退模糊处理,该方法比业务方法更有效, 2018年3月4日冰雹个例的速度退模糊准确率高于业务方法10%。对杂点干扰区使用逐点判断方法可正确退去模糊区,使其免受杂点影响。综合考虑上层0速线信息及图像中有助于确定0速线的相关信息,经严格把关和检验,确保0速线的准确性,有益于退速度模糊处理。      

多普勒雷达径向速度退模糊的初步研究

基于雷达变分同化系统(Variational Doppler Radar Analysis System,VDRAS)中雷达速度退模糊方案的思想,建立了一个雷达径向速度退模糊的方案,用于我国多普勒雷达径向速度资料的质量控制,并对方案的质量控制效果进行了检验.该方案的优点是使用模式分析场得到的参考风在每个格点独立地进行退模糊,避免了径向速度大片区域被错误地退模糊,提高了准确度.方案主要包括三步:水平梯度检验、全局退模糊和局部退模糊.利用国家气象中心全球与区域一体化的同化与数值预报系统(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System,GRAPES)快速更新循环(Rapid Update Cycle,RUC)系统提供的3h间隔的分析场资料对多个时次的雷达资料进行退模糊试验.结果表明,该方案能够有效地对模糊速度进行订正,剔除异常资料点,提高可直接用于变分同化的雷达径向风资料的质量,适合业务应用,为我国多普勒雷达资料的质量控制提供了一种新的有效方案.     

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.     

基于CINRAD-SA双偏振雷达新型定量降水估测方法研究

杭州下沙S波段天气雷达在双偏振升级的基础上增加了精细化探测技术,为了进一步提高雷达定量降水估测精度,本文参考小时雨量计订正雷达估测降水算法模型,建立了一种基于分钟级雨量计数据的实时定量降雨估测雨强订正方法(简称QPE-ADJUST法),利用雨量计资料对雷达的QPE数据逐体扫实时订正,累计完成1 h、3 h降水估测产品,提高了雷达降水估测精度。通过对雷达产品及自动站数据资料的评估,分别从降水估测算法、雷达分辨率影响及体扫周期速度影响3方面对QPE-ADJUST法的估测降水效果进行了统计分析。结果表明:QPE-ADJUST法在雷达高分辨率、快体扫周期的情况下均比其他算法更好地表现出降水时空分布特征,并将雷达小时定量降水估测的误差从50%降低至20%左右,有很高的估测精度和稳定性,具有业务应用价值。     

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。     

新一代天气雷达径向速度质量分析

径向速度的模糊问题是制约新一代天气雷达径向速度资料应用的关键问题,且影响制约速度退模糊效果好坏的因素比较多。利用上海站和舟山站雷达资料,分析WSR-88D天气雷达和国内新一代天气雷达(SA、SB)径向速度资料质量上的差异,同时利用南京站、广州站及承德站雷达资料,详细说明信噪比对新一代天气雷达(SA、CB)径向速度质量的影响。从理论分析和个例资料的分析中发现:SA(SB)雷达相对于WSR-88D雷达而言,径向速度值跳跃性较大;同时,信噪比与径向速度质量及速度模糊之间存在一定的关系,信噪比越大,径向速度差值相对越小,则径向速度跳跃性较小,径向速度资料质量相对较好,发生速度模糊的可能性就越小;反之,信噪比越小,径向速度差值相对越大,则径向速度跳跃性较大,径向速度资料质量相对较差,发生速度模糊的可能性就越大。     

多普勒天气雷达双PRF径向速度资料质量控制

双PRF技术可用于扩展多普勒天气雷达不模糊速度的间隔,但是它也会导致径向速度资料受到离散奇异值的污染,在使用径向速度资料之前,需要对其进行质量控制。通过计算每个库的径向速度与其局地中值速度的差值,定量分析了CINRAD-SA、SC、CD和CC型业务多普勒天气雷达在双PRF模式下的径向速度数据质量,在此基础上提出了一种三步式的双PRF径向速度资料质量控制算法,即首先基于回波尺度大小对径向速度资料中的孤立噪声进行过滤,其次基于局地连续性原则对落在扩展不模糊速度间隔之外的模糊速度进行速度退模糊,最后基于已知的双PRF径向速度数据错误特征进行奇异值修正,并利用CINRAD-SA、SC、CD和CC型多普勒天气雷达的双PRF径向速度资料对该算法进行了测试。数据分析结果表明绝大部分点的速度都遵循连续性原则,与其局地中值速度的偏差较小或几乎没有偏差,而那些奇异值点的速度与其局地中值速度的偏差和高、低PRF的最大不模糊速度对应。对算法进行测试的结果表明该算法能有效地处理模糊速度并合理地修正速度奇异值。使用本算法对双PRF径向速度资料进行质量控制后,在保持原有数据空间分辨率不变的情况,径向速度数据质量得到显著提高。     

提高新一代多普勒天气雷达产品数据质量的途径与方法

简要介绍和探讨利用CINRAD/SA/SB/CA/CB系列(统称WSR-98D)最新Build 10雷达软件系统提高气象产品数据质量的几种途径与具体实用方法,主要包括:生成正确的地物杂波滤波控制图,对速度数据进行退模糊处理,考虑地理地形环境对降水产品质量的影响,用实际测量降水数据对雷达估测降水产品进行调整和订正,正确设置使用局地环境数据。     

WSR-88D雷达降水产品的优化

研究了WSR 88D降水处理系统的质量控制步骤 ,并通过对降水预处理算法、降水率算法、降水累积算法、降水订正算法的深入了解 ,根据本地区的地理、气候特征和本站的条件、业务需求等进行了各种降水可调参数的研究和设置 ,以期获得可能的最好降水估测。该研究通过优化WSR 88D的降水产品 ,改进了降水处理系统的降水测量精度 ,对目前全国布网的新一代雷达应用有一定的参考应用价值。     

CINRAD／SA新一代天气雷达RHI／PPI扫描模式设计

中国新一代天气雷达CINRAD／SA，是以美国下一代天气雷达NEXRAD WSR-88D技术为基础进行研发的。由于NEXRAD雷达只支持体积扫描工作方式，需要对CINRAD／SA雷达系统进行改造，以实现RHI／PPI扫描工作方式。对CINRAD／SA雷达RHI／PPI扫描模式的系统设计和实现方法进行了讨论。     

新一代天气雷达对局地强风暴预警的改善

介绍美国新一代天气雷达 (WSR 88D)与传统天气雷达在探测和预警局地强风暴方面的评分对比。评分系统采用命中率POD、误警率FAR和警报提前时间。这有助于了解正在布网的我国新一代天气雷达可能带来的对局地强对流风暴预警能力的改善程度。     

舟山地区台风降水Z-R关系研究及其应用

利用2004—2005年舟山多普勒天气雷达台风基数据资料和浙江省自动雨量站网资料, 拟合适合于舟山地区台风降水的Z-R关系:Z=70R1.38, 并对其进行有效性确认。应用此关系对台风“南玛都”和“卡努”的降水进行雨量估测并与美国WSR-88D默认Z-R关系及实时雨量资料进行对比。结果表明:对于小雨量地区, 应用美国WSR-88D默认Z-R关系估测台风降水比较接近于实际。但是, 对于大雨量地区来说, 应用此关系估测台风降水更接近实际雨量, 而应用默认Z-R关系估测台风降水, 大雨雨量被严重低估。文中并进一步分析了产生误差的主要原因。     

新一代天气雷达冰雹探测算法及在业务中的应用

利用新一代多普勒雷达资料，基于美国NEXRAD的新一代冰雹探测算法的主要思路，编写了冰雹算法的程序，利用该程序对16次观测到的冰雹个例进行了分析。结果表明冰雹探测算法对冰雹有比较好的识别能力，并且，针对误报率比较高的现象提出了解决的方法。     

Characteristics of velocity ambiguity for CINRAD-SA Doppler weather radars

The velocity ambiguity in Doppler weather radars has inhibited the application of wind field data for long time. One effective solution is software-based velocity dealiasing algorithm. In this paper, in order to better design, optimize and validate velocity dealiasing algorithms for CINRAD-SA, data from operational radars were used to statistically characterize velocity ambiguity. The analyzed characteristic parameters included occurrence rate, and inter-station, inter-type, temporal, and spatial distributions. The results show that 14.9% of cloud-rain files and 0.3% of clear-air files from CINRADSA radars are ambiguous. It is also found that echoes of weak convections have the highest occurrence rate of velocity ambiguity than any other cloud types, and the probability of ambiguity is higher in winter than in summer. A detailed inspection of the occurrence of ambiguity in various cases indicates that ambiguous points usually occur in areas with an elevation angle of 6.0°, an azimuth of 70° or 250°, radial distance of 50–60 km, and height of 5–6 km, and that 99.4% of ambiguous points are in the 1st-folding interval. Suggestions for performing dealiasing at different locations and different time points are provided.     

Automatic Identification of Storm Cells Using Doppler Radars

Three storm automatic identification algorithms for Doppler radar are discussed.The WSR-88D Build 7.0(B7SI)tests the intensity and continuity of the objective echoes by multiple-prescribed thresholds to build 3D storms,and when storms are merging,splitting,or clustered closely,the detection errors become larger.The B9SI algorithm is part of the Build 9.0 Radar Products Generator of the WSR-88D system. It uses multiple thresholds of reflectivity,newly designs the techniques of cell nucleus extraction and close- storms processing,and therefore is capable of identifying embedded cells in multi-cellular storms.The strong area components at a long distance are saved as 2D storms.However,the B9SI cannot give information on the convection strength of storm,because texture and gradient of refiectivity are not calculated and radial velocity data are not used.To overcome this limitation,the CSI(Convective Storm Identification)algorithm is designed in this paper.By using the fuzzy logic technique,and under the condition that the levels of the seven refiectivity thresholds of B9SI are lowered,the CSI processes the radar base data and the output of B9SI to obtain the convection index of storm.Finally,the CSI is verified with the case of a supercell occurring in Guangzhou on 11 August 2004.The computational and analysis results show that the two rises of convection index matched well with a merging growth and strong convergent growth of the supercell,and the index was 0.744 when the supercell was the strongest,and then decreased.Correspondingly,the height of the maximum reflectivity,detected by the radar also reduced,and heavy rain also occurred in a large-scale area.     

风暴的多普勒雷达自动识别

3种基于雷达的风暴自动识别方法:(1)美国WSR-88D Build 7.0风暴算法,它利用多个预设阈值来检验回波的强度和连续性,以构造具有三维连续结构的风暴,该方法在风暴合并、分裂以及多个单体相距较近时误差较大。(2)为美国WSR-88D Biuld 9.0风暴算法(B9SI),它用7个反射率因子识别阈值替代此前唯一的一个反射率因子阈值,增加了特征核抽取和相近单体处理技术,并保留远距离上的强的2D分量。该方法在面对成串或成簇多单体时,能够识别出多个单体核,并准确定位。B9SI没有考虑反射率因子纹理结构和空间梯度的变化,也没有利用径向速度资料,因此无法描述风暴对流的发展状况。(3)CSI方法,它在降低B9SI反射率因子识别阈值的基础上,利用模糊逻辑技术对B9SI输出结果和雷达基资料做进一步的处理,以计算描述风暴对流发展强弱的对流指数。CSI首先提取一组最能描述风暴对流性特征的物理量,包括反射率因子纹理结构、反射率因子空间变化率、垂直积分含水量和径向速度标准方差,并分配权重;其次,利用每一个物理量的统计结果,结合其物理意义,设计出相应的隶属函数,以计算风暴与该物理量描述的对流性特征相匹配的概率;最后对多个概率值进行加权平均即得对流指数。此外,计算了2004年8月11日发生在广州的超级单体演变过程中的对流指数,分析表明:对流指数两次加大对应了超级单体的合并增长和辐合增长过程;风暴最强盛时对流指数为0.744;随后对流指数减小,雷达观测到的最大反射率因子对应高度明显降低,地面上开始出现大范围的强降水。