新一代天气雷达海浪回波特征分析和识别方法研究

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。

福州SA雷达新观测模式结果对比及海浪回波识别

福州SA雷达经过调整常规观测模式采用超低仰角进行扫描,这样可以改进常规观测模式的不足,如远距离和底层探测能力、台风预警预报等,但也易受海浪回波等非气象回波的影响。这些非气象回波会对雷达定量估测降水及其他产品造成污染,所以必须进行自动识别、剔除。分别对超低仰角与常规观测模式仰角下收集到的海浪回波做特征统计分析对比,并利用常规观测模式下的海浪回波识别算法对超低仰角层下观测的海浪回波进行识别。通过特征统计分析及识别结果表明:海浪回波算法识别参数(TDBZ、SPIN、TVDBZ、MDVE)统计特征均无太大变化,利用常规模式下海浪回波识别算法能很好地识别超低仰角下的海浪回波。通过上述验证分析得出:利用常规观测模式下的海浪回波识别算法应用在超低仰角下进行识别是可行的。

基于粒子系统的模拟雷达海浪回波仿真

介绍了粒子系统原理,建立了基于粒子系统的海浪回波模拟模型和模拟流程,解答了模拟中遇到的问题和解决方法,论证了基于粒子理论进行海浪回波模拟的可行性和先进性.

基于贝叶斯分类器的多普勒天气雷达海浪回波识别和效果检验

为了提升雷达数据质量,减少海浪回波对临近预报和数值天气预报模式的雷达数据同化的不利影响,因此需要对海浪回波进行识别和去除。识别算法主要为统计获得先验概率,分析海浪和降水回波特征分布得到似然函数,再经过贝叶斯分类器来达到识别的目的。在本次算法识别过程中65个样本数据试验的临界成功指数ICS达到了0.692,结果表明利用贝叶斯分类器对海浪回波的识别,具有较好的识别效果,能一定程度降低海浪回波误判为降水回波的错误,提高雷达数据质量。

激光束海面散射建模方法与探测性能评估

针对近程海面探测试验存在的限制条件和缺少理论仿真模型等问题,提出了激光束海面散射建模模型与探测性能评估方法。该方法基于三点滑动窗函数和激光束与随机海浪交会情况,通过矢量运算法确定面元入射角,采用朗伯体面元建立海面散射回波模型和模型参数拟合,并计算相同探测条件下的紫红醇酸漆舰船目标板回波功率,分析了典型四种海面/舰面视场变化情况下的回波信息特征。仿真结果表明,海面回波信噪比和相对高度随机变化,而舰船回波信噪比和相对高度变化具有一致性,根据不同交会情况下探测视场回波信息特征,完成对海面/舰面目标自适应识别和系统探测性能评估。