基于贝叶斯分类器和回波物理特征的C波段雷达非气象回波识别方法和性能分析

天气雷达在观测过程中,通常会受到非气象因子的干扰,产生非气象回波,从而严重影响雷达定量降水估计的精度和短临降水预报的性能。本文使用陕西省西安、延安等7部C波段多普勒天气雷达的体扫观测,构建了基于贝叶斯分类器和回波物理特征的质量控制方法:首先人工提取每部雷达的降水回波、地物回波和晴空回波的反射率因子,并基于提取的不同类型雷达回波,分析了陕西省7部雷达不同类型雷达回波的反射率因子、反射率因子水平纹理、反射率因子沿径向的变化梯度、5 dBZ回波高度、反射率垂直梯度的变化特征,统计得到不同类型雷达回波对应特征量的概率密度分布函数;然后基于统计的概率密度分布函数建立贝叶斯分类器,对雷达回波进行初步识别;在此基础上,结合雷达回波物理特征设计了太阳尖峰识别方法、孤立点去除方法和回波空洞填补方法,进一步识别雷达回波;最后去除非气象回波,得到质量控制后的降水回波数据。利用2019年7~9月陕西省7部雷达的体扫观测数据,系统地分析了雷达质量控制方法的性能,同目前陕西省业务运行的雷达数据质量控制结果进行了对比分析,并使用HSS评分(Heidke skill score)评估了质量控制结果的准确率。结果表明,研发的基于贝叶斯分类器和回波物理特征的雷达质量控制方法能够较好地识别降水回波和非降水回波,识别效果优于业务使用结果,7部雷达数据质量控制结果的HSS评分均在0.75以上。

新一代天气雷达风轮机杂波识别和剔除

针对新一代天气雷达数据存在风轮机杂波污染问题,统计分析了5种雷达基数据特征量,风轮机杂波具有较高的反射率因子隆起度和水平通道信噪比隆起度以及较大的速度奇异率,其信号质量指数接近1,谱宽接近0或大于7.0 m·s^(-1)。以特征量统计结果为基础,使用模糊逻辑算法对雷达基数据中的风轮机杂波进行特征识别,结果显示,模糊逻辑算法能有效地把风轮机杂波从各种强度的气象降水回波和固定地物杂波中识别出来。针对被识别出来的风轮机杂波,使用区域平均插值方法对雷达基数据中的风轮机杂波进行剔除,杂波剔除结果显示,气象降水条件下获得了较好的风轮机杂波剔除效果。

X波段相控阵天气雷达数据质量控制研究

该文主要针对北京无线电测量研究所生产的X波段相控阵天气雷达实际探测数据中出现的ΦDP数据偏差较大的问题,提出了数据杂波剔除算法、数据平滑算法及中值滤波算法。通过研究气象目标回波的关联性,给出根据相关系数与谱宽判别数据杂波的ΦDP数据质量控制方法;同时利用ΦDP的气象特性,提出了基于ΦDP自身特性的平滑算法。通过仿真算法的可行性可知,地杂波滤除率大于或等于85%,而无效数据滤除率大于或等于80%,达到了改善数据质量的目的。

基于TRMM/PR的长江下游地基雷达一致性订正

我国有近200部地基多普勒天气雷达,已经积累了近20年的观测数据,这些数据对雷达气候学研究非常重要。但由于不同雷达的标定误差不同,雷达之间存在观测值不一致性的现象(与美国的地基雷达类似),有的反射率因子差异超过了3 dB。这种不一致影响了多雷达联合降水估计的精度和雷达组网临近预报的效果。为此,采用筛选比较法对地基雷达与TRMM/PR(Tropical Rainfall Measuring Mission/Precipitation Radar)进行空间匹配和异常数据剔除,以TRMM/PR为参照计算并订正地基雷达偏差。对2013年5-9月长江下游7部S波段雷达数据订正后,结果表明:订正后7部雷达之间的平均反射率因子差异从1.8 dB降至0.5 dB,任意两部雷达之间的差异均小于1.0 dB,多雷达的观测一致性和空间连续性有明显改善。与传统的几何匹配法比较,筛选比较法订正结果相对稳定,不存在过量订正的问题。

移动X波段双线偏振多普勒天气雷达差分相位数据质量控制

针对移动X波段双线偏振多普勒天气雷达,提出了一套差分相位数据质量控制算法,包括地物杂波抑制、退折叠、初始差分相位调整和滤波等,然后利用2个个例分析了这种差分相位数据质量控制算法的效果。结果表明,该算法能有效地识别和消除差分相位数据中的地物杂波、退掉折叠的相位和滤除正常的随机差分相位波动。

C波段双线偏振多普勒雷达差分相位质量分析

由于差分传播相移率(K_(DP))不受电磁波在雨区衰减影响,与降水强度呈线性关系,在定量降水估测和降水粒子相态识别方面具有重要作用。利用北京市气象局C波段双线偏振多普勒天气雷达观测数据,对差分相位(Φ_(DP))数据进行了质量分析和处理,包括地物杂波抑制、退折叠和滤波;再利用该雷达在2012年7月21日特大暴雨期间观测到的数据分析Φ_(DP)处理效果,并用处理后的Φ_(DP)数据估算K_(DP),对估算结果进行了分析。结果表明,该算法能有效识别地物杂波、退除差分相位折叠以及滤除干扰和降水移动等引起的随机数据波动,处理后的数据估算的K_(DP)能有效反映降水粒子的特性。

地面降水的多源数据辅助质量控制方法

文章在分析气温变化、风速变化、相对湿度、温度露点差、雷达和自动站降雨量差值的基础上,提出了针对自动站观测小时降雨量的多要素综合质量控制方法,包括雷达和自动站相结合的综合检验方法(MRAWS)以及仅使用自动站资料的综合检验方法(MAWS),并与时空一致性检验方法(MTS)进行比较。结果表明:使用多要素的综合检验方法(MRAWS和MAWS)明显优于仅使用降雨量资料的MTS。此外,虽然MAWS检验结果略低于MRAWS,但在缺少雷达探测资料的情况下MAWS可对降雨量数据进行有效检验。进一步地分析表明,MRAWS和MAWS方法仅适用于判别有无降水,对降水量值的正确性判断能力存在不足。

天气雷达业务系统设计与实现

针对目前天气雷达业务应用中存在的数据质控业务系统缺乏,数据质控算法不完善的问题,设计开发了天气雷达业务系统,实现了天气雷达数据的质量控制、数据生成、产品处理及三维前台展示,建立了雷达数据质控评估指标及数据标准统一的业务流程。同时,系统采用Java、C/C++和Python语言开发,提升了运行效率。利用MongDB和Hbase数据库技术,解决了雷达产品的数据存储及查询瓶颈问题。在数据可视化展示上采用WebGL技术进行革新,实现了基于B/S架构的三维数据展示。

CINRAD/SAD双偏振雷达非降水回波识别技术

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。

一种抗噪声的天气雷达速度退模糊新算法

径向速度模糊是影响多普勒天气雷达资料质量的一个重要因素。针对模糊的问题,提出了一种抗噪声的速度退模糊新算法:基于速度场的空间连续性,采用无损的连续噪声抑制方案,由噪声分离、曲线拟合退模糊和噪声恢复3个步骤组成。用CINRAD-SA雷达4站3a的全部模糊数据(>40000个体扫文件)进行验证,结果表明:(1)抗噪声的速度退模糊新算法明显优于WSR-88D退模糊算法,正确率比其高30%;(2)以体扫文件为单位的退模糊正确率为89.4%,其中,台风、强对流和弱对流的退模糊正确率达92.9%。

雷达体扫反射率场的自动质量控制

研究探讨了从雷达反射率三维结构(回波的垂直伸展、水平纹理、垂直梯度等)特征识别降水和非降水回波以及对非降水回波自动剔除和降水损失补偿的实时质量控制方法;同时利用武汉CINRAD/SA雷达364次体扫资料研究分析了降水和非降水的水平纹理(T)和垂直梯度(V)的分布特征及其判据指标。统计分析表明,99%的降水和3%的杂波落入8 dBz/km之内的区域,在150 km范围可以仅用V判据参数;另外,降水和杂波虽然分别倾向于T的低值和高值区,但没有V值表现明显,在150 km外采用T参数结合平均强度计算的方法来识别降水与非降水。

多普勒天气雷达数据质量控制及流域降雨定量估算应用研究

为了充分发挥多普勒天气雷达在防洪减灾中的应用优势,数据质量控制的研究有着深远的意义。针对多普勒雷达数据短缺、异常点、晴空回波等质量问题,提出了数据短缺的插补延长方法、异常点回波处理方法和格网点基础回波处理法。并应用G IS方法实现了流域格网化和子流域划分,对比分析了多普勒雷达估测降雨数据和雨量计自记雨量数据,研究结果表明,多普勒雷达和雨量计对降雨过程的监测能力相关性较好,多普勒雷达更能展现流域降雨的时空分布。

基于模糊逻辑的地物回波识别方法及效果检验

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 d Bz,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。

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。

天气雷达在中国自动气象站实时质量控制系统中的应用

目前的国家级自动气象站质量控制软件仅仅依靠自动站观测数据的时间、空间相关性验证数据,但是由于降水存在显著的不均匀特性,该方法可能对大降水作出错误判断。为提升质控效果,引入天气雷达定量估测降水技术对自动站降水数据进行有效检验。评估不同阈值间天气雷达定量估测降水与实际降水之间的概率密度函数,构建雷达辅助自动站降水定量质控方法,基于该算法实现天气雷达辅助自动站小时降水质量控制软件,通过对2016年7-9月全国自动站小时降水资料进行的质量控制,结果表明,针对常规质控无法判识的数据,本软件的判识率达到99.99%。目前该软件已经应用于国家级业务系统中,有效提高了自动气象站降水质量控制效果。

多普勒雷达资料在南京地区一次暴雨临近预报中的应用

利用降水和非降水回波反射率三维结构特征对雷达数据进行质量控制,以去除非降水回波的影响;并利用扩展的TREC方法外推回波运动场,采用适合的Z-I关系得到小时降水量,以地面雨量计测值作为标准对预报效果进行评估。实例分析表明,质量控制后的雷达资料精度有所提高,采用多种调整方法和插值手段可获得高精度的雷达回波移动风场;外推小时降水量与实况有较好的相关性,相关系数达0.6737,但因未考虑雷达回波生消发展的影响,降水精度逐渐降低。

中国雷达强天气预警信息质量控制与集成应用

冰雹和龙卷等强对流天气容易产生严重气象灾害,而雷达可以为强对流天气提供高时效的监测信息。针对当前雷达业务系统仅提供单站预警,且强天气识别算法缺乏本地优化等问题,研究了全国雷达预警信息组网集成技术,为大范围监测中小尺度强对流天气提供及时高效的参考信息;通过对全国高空站3年0℃层高度资料的统计分析表明,雷达监测冰雹等算法的0℃层高度应在3~6km范围动态调整,提出了雷达强天气预警动态本地化等综合质量控制方法。通过质控前后统计分析表明,质量控制可以有效降低雷达预警的虚警率,虚警剔除率可达到95%以上;与雷电观测资料的检验结果显示,质控后的雷达预警信息与雷电分布具有较好的契合度。将基于上述组网集成与质量控制的综合技术应用于2016年6月23日盐城龙卷强天气监测,取得了较好的应用效果。

雷达VAD风廓线资料质量控制研究

多普勒天气雷达VAD(Velocity Azimuth Display)风廓线资料可以提供高时间分辨率的高空风场信息。本文针对中国雷达VAD风廓线资料,设计发展了面向资料同化应用的NMIC(国家气象信息中心)质量控制方案,该方案改进了NCEP(国家环境预报中心)方案中存在的问题。利用2020年2—8月的L波段秒级探空风场资料,分别对比质量控制前、经过NCEP质量控制方案、以及经过NMIC质量控制方案的VAD风廓线资料,统计分析结果表明经过NMIC质量控制方案的VAD风廓线资料最接近观测,准确度最高,并且在各个高度上其偏差和均方根误差最小,充分说明了NMIC质量控制方案的有效性。相对背景场偏差分析表明,经过NMIC质量控制方案的VAD资料偏差和均方根误差最小,与背景场的偏差更接近高斯分布,更能满足资料同化的要求。本文的研究有助于推进VAD风廓线资料在数值预报科研和业务中的应用。

SWAN系统中雷达反射率因子质量控制算法及其应用

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。

自动气象站质量控制系统中覆盖软件的设计与实现

区域气象自动站收集降水数据的质量,直接决定着气象预警的漏警与虚假概率,但是仅依靠自动站间采集数据的时空相关性难以准确验证数据的有效性。通过天气雷达对降水滴谱的分析可以对自动站数据进行校验。但是,雷达站的系统异构性和地理环境的复杂性使其难以判定所覆盖的气象站,易产生错误校验。结合天气雷达的层体扫模式和雷达波束的遮挡模型,构建了雷达站与自动气象站点的覆盖匹配算法,基于该算法实现的自动站与雷达站匹配软件可有效的实现雷达站与自动站配对,从而为对自动站降水数据进行校验提供基础保障。