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X波段双偏振雷达水凝物粒子相态识别应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
对云中水凝物粒子分类识别是双偏振雷达的主要应用之一。本文利用IAP-714XDP-A X波段双偏振雷达观测数据,在对其进行质量控制的基础上,利用滑动自适应订正算法对雷达反射率及差分反射率进行衰减订正,进而采用纹理参数SD（ZH）和SD（?DP）区分气象回波与非气象回波,最后建立基于X波段双偏振雷达偏振参量（ZH、ZDR、KDP、ρHV）、环境温度T和纹理参数（SD（ZH）、SD（?DP））的模糊逻辑水凝物粒子分类识别算法。本文通过对2016年8月7日一次低仰角的观测,检验了纹理参数SD（ZH）和SD（?DP）对气象回波和非气象回波的识别效果,结果表明:SD（ZH）与SD（?DP）两者结合可有效区分气象回波和非气象回波;用2015年8月7日北京一次较大范围的降雹个例,对建立的模糊逻辑水凝物粒子分类识别算法进行效果验证,识别降雹落点与地面观测降雹落点一致,表明各种水凝物粒子对应偏振参量取值范围合理;对2016年9月14日一次处于不同发展阶段的多单体对流云进行水凝物粒子分类识别,结果显示处于发展阶段对流云中存在过冷水柱,其形成的微物理过程是对流云中强烈的上升气流将暖层的水滴抬升到0℃层之上形成过冷云雨水,进而冻结形成雹胚并发展成为冰雹。 相似文献
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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
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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
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在对比分析质量控制前后雷达估测降水量与自动雨量计降水量之间相关性的基础上,采用雷达-雨量计联合校准方法,对14种不同密度雨量计校准雷达估测降水的效果进行分析。结果表明:在使用雷达资料和雨量计资料前有必要对资料的质量进行分析与控制。联合雨量计校准雷达能明显提高雷达对降水的估测能力;采用不同密度雨量计校准雷达,随着校准雨量计密度的加大,雷达估测降水的精度不断提高并趋于稳定。校准雷达的效果及所需雨量计密度与降水类型有关,当校准效果相同时,积云强降水过程需要的雨量计密度最大,积混对流性降水过程次之,层云稳定性降水过程需要的雨量计密度最小。不同方法的校准效果不同,卡尔曼滤波方法适合于对稳定性降水的校准,或在雨量计密度低的地区对雷达进行校准;变分校准法和最优插值法的校准效果相当,适合对积混对流性降水的校准,或在雨量计密度高的地区对雷达进行校准。 相似文献
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双偏振雷达是强对流天气分析和云微物理研究的重要探测设备,将多普勒天气雷达升级为双偏振雷达是我国未来几年强对流天气监测发展建设的重点计划,而双偏振雷达资料质量控制是其中的关键技术问题。针对国内首批业务布建的广东省S波段双偏振雷达网研发建立了一套完整的质量控制技术方案,除了重点解决非气象回波外,还考虑了非标准波束遮挡和径向高频脉动问题。在飑线、暴雨和台风3类华南季风区强天气个例的应用表明,基于模糊逻辑的水凝物分类、偏振量（零滞后互相关系数、信噪比和比差分相位）阈值检查和杂波剔除能有效剔除非气象回波,抑制异常传播波束导致的虚假回波;线性内插较好地弥补了非标准波束遮挡带来的观测缝隙;中值滤波和滑动平均既过滤了偏振观测量在雷达径向的高频脉动,又保留了主要的偏振雷达观测特征。质量控制后的气象回波约占有效观测（反射率因子大于-30 dBZ）的40%,其偏振量取值分别为反射率因子大于5 dBZ、零滞后互相关系数大于0.8和差分反射率为-0.2~4 dB。 相似文献
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A variety of faulty radar echoes may cause serious problems with radar data applications,especially radar data assimilation and quantitative precipitation estimates.In this study,＂test pattern＂ caused by test signal or radar hardware failures in CINRAD （China New Generation Weather Radar） SA and SB radar operational observations are investigated.In order to distinguish the test pattern from other types of radar echoes,such as precipitation,clear air and other non-meteorological echoes,five feature parameters including the effective reflectivity data percentage （Rz）,velocity RF （range folding） data percentage （RRF）,missing velocity data percentage （RM）,averaged along-azimuth reflectivity fluctuation （RNr,z） and averaged along-beam reflectivity fluctuation （RNa,z） are proposed.Based on the fuzzy logic method,a test pattern identification algorithm is developed,and the statistical results from all the different kinds of radar echoes indicate the performance of the algorithm.Analysis of two typical cases with heavy precipitation echoes located inside the test pattern are performed.The statistical results show that the test pattern identification algorithm performs well,since the test pattern is recognized in most cases.Besides,the algorithm can effectively remove the test pattern signal and retain strong precipitation echoes in heavy rainfall events. 相似文献
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Ling YANG Yun WANG Zhongke WANG Qian YANG Xingang FAN Fa TAO Xiaoqiong ZHEN Zhipeng YANG 《大气科学进展》2020,37(8):912-924
Millimeter-wave cloud radar(MMCR) provides the capability of detecting the features of micro particles inside clouds and describing the internal microphysical structure of the clouds. Therefore, MMCR has been widely applied in cloud observations. However, due to the influence of non-meteorological factors such as insects, the cloud observations are often contaminated by non-meteorological echoes in the clear air, known as clear-air echoes. It is of great significance to automatically identify the clear-air echoes in order to extract effective meteorological information from the complex weather background. The characteristics of clear-air echoes are studied here by combining data from four devices: an MMCR, a laser-ceilometer, an L-band radiosonde, and an all-sky camera. In addition, a new algorithm, which includes feature extraction, feature selection, and classification, is proposed to achieve the automatic identification of clear-air echoes. The results show that the recognition algorithm is fairly satisfied in both simple and complex weather conditions.The recognition accuracy can reach up to 95.86% for the simple cases when cloud echoes and clear-air echoes are separate,and 88.38% for the complicated cases when low cloud echoes and clear-air echoes are mixed. 相似文献
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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
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
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Adolfo Vicente Magaldi Joan Bech Jerónimo Lorente 《Meteorology and Atmospheric Physics》2009,105(3-4):121-132
Weather radar quantitative precipitation estimates (QPE) are one of the usual tools to monitor rainfall intensity remotely by forecasters on duty or by automatic systems such as hydrological models. Derivation of radar QPE requires a set of robust quality control procedures to address a number of different factors. In particular, significant departures from the standard temperature and moisture atmospheric vertical profiles may increase dramatically the refraction of the radar beam. This anomalous propagation (AP or anaprop) of the microwave radar energy may therefore increase the number of spurious echoes due to ground clutter and contribute, with non-realistic rainfall, to the estimated precipitation field. Based on previous experience of geostationary satellite imagery usage to depict cloud-free areas in precipitation analysis systems, a methodology to incorporate Meteosat Second Generation (MSG) observations and NWP data in the quality control of weather radar QPE was implemented considering two different algorithms. They were validated with two different verification data sets, built with manually edited radar data and rain gauge observations using HKS, PC and FAR scores. The evaluation of the scores was performed for weak (<15 dBZ), stronger and all echoes and for day, night and day and night conditions. One of the methods dealing with weak echoes at night improved PC from 80 to 97% and decreased FAR from 0.32 to 0.19. The results obtained indicate that the technique shows potential for operational application complementing other existing methodologies designed to improve the quality of weather radar precipitation estimates. 相似文献
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非气象因子会在雷达探测时对雷达资料造成污染,并导致雷达数据的质量问题,在雷达数据应用之前必须对被污染的距离库进行识别和处理。该文在现有基于模糊逻辑识别地物回波工作的基础上,发展适合于我国CINRAD/SA的地物回波识别方法,采用北京和天津雷达2005,2006年夏季部分时段体扫资料,同时对反射率因子和径向速度以及速度谱宽进行处理,得到不同回波的各种特征, 并对各种回波特征进行分析; 考虑到隶属函数的确定是地物识别准确率的关键, 运用CSI (critical success index)评判标准确定了模糊逻辑超折射地物回波识别的最佳线性梯形隶属函数;通过识别效果分析说明该方法在识别超折射地物回波中的作用。结果表明:运用改进后的模糊逻辑法可以更好地识别地物回波, 特别是那些超折射地物回波; 与原方法相比, 改进后的方法有效减少了对降水回波的误判。 相似文献
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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
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天气雷达回波需要与地理信息融合应用，以定位雷达回波，指导气象服务。本文针对新一代天气雷达业务化系统（ROSE）产品显示子系统，设计了全新的开放地图格式，采用全国一份地图数据文件，各地雷达站点动态匹配的方式, 改进了现有雷达业务系统中主用户处理系统（PUP)需要各个站点分别申请定制地图的不便。ROSE产品显示子系统支持多种型号业务雷达数据在不同地球投影方式下的地图自适配显示。地图应用子模块程序设计中引入设计模式，有效解决了精细化地图数据的显示效率问题，实现了显示信息与速度的平衡。 相似文献
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复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法 总被引：1，自引：0，他引：1
C波段雷达定量降水估计（QPE）精度受到很多因素的影响,主要包括:（1）雷达标定,（2）非气象回波的干扰,（3）降水物垂直空间变化,（4）地形或地物的严重遮挡,（5）Z-R关系的代表性,（6）雷达拼图的质量,（7）雷达观测回波衰减等。文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡、Z-R关系和雷达拼图等方面提高C波段天气雷达定量降水估计的精度,产生降水类型产品和1 h定量降水估计产品,产品空间分辨率为0.01°×0.01°,时间分辨率为6 min。通过对7次降水过程进行评估,结果表明:基于混合仰角反射率因子处理模块和降水类型分类模块进行雷达定量降水估计,得到的结果与地面雨量站观测降水接近,1 h累计降水量的统计评分指标均方根误差稳定在3 mm以下,相对误差稳定在50%左右,相对偏差保持在?30%以内,雷达定量降水估计产品的离散度和绝对偏差都较低,表明该算法得到的雷达定量降水估计稳定可靠。 相似文献
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在雷达信号处理器异常、信号受到外部电磁干扰时,雷达会观测到沿径向分布的条幅状干扰回波,这类非气象回波须在雷达估测降水等定量应用之前消除。为适用体扫数据及正在业务推行的单径向流数据,利用2017年7—8月收集的雷达单站PPI数据,针对径向干扰回波,提出一种基于模糊逻辑的识别方法,该方法只提取径向上的特征参量,建立隶属函数和判定阈值,进行识别。通过对算法的评估和业务应用,结果表明:该算法对径向干扰回波和降水回波的识别和消除效果较好,与原业务算法相比,CSI评分提高0.232,能明显提高径向干扰回波的准确识别,略微降低对降水回波的误消除;算法在业务上能够稳定运行,对于定量化应用（降水估测等）具有正贡献。 相似文献
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雷达硬件故障直接影响数据质量,故障数据进入共享系统后不但影响本地预报员对天气系统的分析和判断,对国家级业务系统也会产生严重影响。目前,对雷达资料的数据质量控制主要针对非气象回波,对于雷达硬件故障导致的数据错误还缺乏有效的质量控制方法。该文对河北省石家庄CINRAD/SA雷达2004—2013年硬件故障时的基数据和回波特征进行分析,研究雷达故障导致的数据错误与故障类别的相关性及对数据和回波的影响。结果表明:雷达硬件故障导致的数据错误对基数据的完整性、数据位置和强度信息产生影响,发射机和接收机系统故障主要影响雷达数据的强度信息;伺服系统故障主要影响数据的位置信息。提出通过对雷达数据完整性和位置信息的检查,根据硬件故障影响雷达回波形态、位置、范围和强度等图像特征,利用基于模糊逻辑自动识别雷达硬件故障导致的错误数据的质量控制方法。利用石家庄雷达站2004—2013年雷达故障数据进行了识别效果检验,对故障数据的总体识别率超过90%,能较好实现对硬件故障导致的数据错误质量控制,是现有雷达运行正常情况下针对非气象回波的雷达数据质量控制方法的补充。 相似文献
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双线偏振多普勒雷达资料质量分析 总被引：12，自引：5，他引：7
以中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的车载C波段双线偏振多普勒雷达（CPDRW）2011年完成升级改造后观测的一次大范围层状云降水过程资料为例,讨论了该设备改造后探测资料质量的改进情况及其对降水粒子的探测性能,同时利用模糊逻辑法结合地物的常规特性和偏振特性,建立了一种运用双线偏振雷达观测资料识别地物及地物与降水混合回波的方法,并利用该雷达的观测资料对识别结果进行了分析检验,最后统计分析了降水回波的差分反射率因子(ZDR)、零滞后互相关系数(ρHV（0）)与信噪比的关系,以及系统初始相位的稳定性及降水资料的一致性。分析结果表明,在常规参量的基础上添加偏振参量并采用模糊逻辑法构建的综合识别模式和常规识别模式都能较好地识别地物,但综合识别模式明显改善了常规识别模式0速度区过度识别的问题,且在地物与降水回波混合的情况下叠加混合回波识别模式具有更加明显的优势。雷达改造前,ZDR及ρHV（0）在信噪比小于25 dB时受噪声影响很大,测量值存在较大误差,资料变得不可信;通过这次的升级改造,其信噪比探测阈值由25 dB降低到15 dB。系统初始相位比改造前更加稳定,随仰角和时间的波动性更小。利用垂直扫描数据进行系统误差订正后的ZDR资料能较好地反映降水粒子的实际情况,ZDR随信噪比的变化较之改造前更加平稳,而对差传播相移ΦDP进行分类处理后拟合的差传播相移率KDP资料也与实际情况一致。 相似文献
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基于模糊逻辑的地物回波识别方法及效果检验 总被引：2，自引：2，他引：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
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S. K. Roy Bhowmik Soma Sen Roy Kuldeep Srivastava B. Mukhopadhay S. B. Thampi Y. K. Reddy Hari Singh S. Venkateswarlu Sourav Adhikary 《Meteorology and Atmospheric Physics》2011,111(3-4):133-147
This paper demonstrates the usefulness of Indian Doppler Weather Radar (DWR) data for nowcasting applications, and assimilation into a mesoscale Numerical Weather Prediction (NWP) model. Warning Decision Support System Integrated Information (WDSS-II) developed by National Severe Storm Laboratory (NSSL) and Advanced Regional Prediction System (ARPS) developed at the Centre for Analysis and Prediction, University of Oklahoma are used for this purpose. The study reveals that the WDSS-II software is capable of detecting and removing anomalous propagation echoes from the Indian DWR data. The software can be used to track storm cells and mesocyclones through successive scans. Radar reflectivity mosaics are created for a land-falling tropical cyclone??Khaimuk of 14 November 2008 over the Bay of Bengal using observations from three DWR stations, namely, Visakhapatnam, Machilipatnam and Chennai. Assimilation of the quality-controlled radar data (DWR, Chennai) of the WDSS-II software in a very high-resolution NWP model (ARPS) has a positive impact for improving mesoscale prediction. This has been demonstrated for a land-falling tropical cyclone Nisha of 27 November 2008 of Tamil Nadu coast. This paper also discusses the optimum scan strategy and networking considerations. This work illustrates an important step of transforming research to operation. 相似文献
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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
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