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相似文献
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1.
超折射地物是影响雷达定量探测降水和其他产品的重要因素,文中使用合肥、广州、温州、天津的SA多普勒雷达和上海的WSR-88D资料分析了混合性暴雨降水、对流性降水、地物回波的回波强度、径向速度、速度谱宽的取值范围、水平垂直变化及其地物回波与地形海拔高度的关系等特征,并确定了模糊逻辑识别超折射地物的隶属函数。在Kessinger方法基础上,考虑到雷达径向速度的距离模糊问题和地物回波与方位的关系,提出了基于模糊逻辑的分步式地物回波识别方法,通过调整已被严格标准识别为地物和非地物的邻近区域回波点的判据,来减小地物的漏判和降水回波的误判。利用降水回波、地物回波的个例资料分析了回波强度、径向速度和速度谱宽资料在识别地物回波中的贡献,分析了分步方法对地物回波识别效果的改善。结果表明:该方法能较好识别地物回波和降水回波,径向速度和速度谱宽资料在地物识别中作用明显,利用分步方法明显改善了在速度模糊区暴雨过程对流云团被误判为地物的概率。  相似文献   

2.
S波段多普勒天气雷达非降水气象回波识别   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
在气象条件为晴空或有云但无降水的情况下,在雷达站附近经常可观测到大面积的非降水气象回波,这些回波对定量估测降水和雷达资料同化效果产生重要影响。为了有效识别这些非降水回波,该文发展了基于模糊逻辑识别和回波分块的非降水气象回波识别算法 (NPMDA)。该文首先利用地面和卫星资料为标准,提出了非降水回波的确定标准,并利用北京SA雷达,对非降水气象回波特性进行了统计分析,得到了隶属函数。在非降水回波识别时首先采用SCIT算法将回波组合成片,然后对整个PPI进行初步的判断。对不能初步判断为降水的PPI,采用模糊逻辑的方法计算成片回波的属性值,依据成片回波的属性值得到片内回波逐点识别时的阈值,从而实现了回波的动态阈值识别。结果表明:对大部分非降水气象回波识别效果较好,对较强降水回波误判较少,弱降水回波有时会出现一定的误判。与NCAR使用的ICADA方法相比,NPMDA方法能明显提高非降水回波的识别率,减少降水回波的误判率。  相似文献   

3.
多普勒天气雷达地物回波特征及其识别方法改进   总被引:17,自引:6,他引:11       下载免费PDF全文
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   

4.
文浩  张乐坚  梁海河  张扬 《气象学报》2020,78(1):116-127
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   

5.
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   

6.
地物杂波是影响雷达产品准确性的重要因素。该文提出了一种改进的基于模糊逻辑的阵列天气雷达地物识别算法。在Kessinger模糊逻辑基础上,加入回波强度时间变化量(time variability of reflectivity factor,TVR)参数,利用收集到的雷达数据统计出各输入参数的概率分布,确定隶属函数;分析TVR参数对地物识别算法的贡献,并在不同天气情况下进行识别算法有效性验证。试验结果表明:加入TVR参数,长沙机场阵列天气雷达地物识别准确率最大可提高4%,降水识别误判率最多可降低2%。该文提出的地物杂波识别算法,无降水时,地物识别准确率达96%;有降水时,地物识别准确率达92%;降水回波误判为地物杂波的误判率约为10%,能较好地区分降水回波和地物杂波。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
地物回波直接影响雷达定量探测降水物质以及雷达资料同化的应用,基于回波纹理变化以及径向速度参数开展新疆C波段多普勒雷达地物回波识别方法应用研究。通过雷达探测范围内第一层至第三层仰角地形遮挡与FY-2H总云量信息,对不同天气条件下新疆伊宁、喀什两部雷达低层仰角的地物回波识别方法效果进行定性分析,结果表明:晴空天气条件下,该方法不仅能够有效识别雷达站附近的地物回波,同时对因地形遮挡引起的地物回波也能进行有效识别;在降水天气条件下,能够有效识别地物回波且未对降水回波造成误判;高分辨率的地形数据以及卫星产品对雷达地物回波的识别有一定指导意义,可作为判定因子进一步改进雷达质控方法。  相似文献   

9.
C波段多普勒天气雷达地物识别方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
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   

10.
多普勒雷达晴空回波识别与应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
在现有多普勒天气雷达资料质量控制基础上,采用徐州雷达站2009年4月和9月雷达资料,统计并对比几种常见的降水回波与非降水回波特性,找出一种有效地识别晴空回波的方法。该方法在不同径向距离区间(小于25km及25~200km)采用不同的识别参数,能够较好地将非降水回波中对临近预报有用的晴空回波信息保留,而将其他非降水回波信息(地物回波、超折射回波等)剔除。依据该方法识别的晴空回波区域所对应Doppler速度可用于判别大气平流状况,从而为预报工作提供帮助。  相似文献   

11.
宁波非气象雷达回波的人工智能识别及滤波   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
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   

12.
Using China New Generation Weather Radar (CINRAD) level-II data, the original algorithms for removing isolated non-meteorological echoes and ground clutters in radar data, which have been applied to Weather Surveillance Radar-1988 Doppler (WSR-88D) in the USA and Severe Weather Automatic Nowcast (SWAN) system in China, are modified and improved. To remove isolated non-meteorological echoes, the new algorithm introduces a constraint parameter (Po) to distinguish whether a window of 5 × 5 points is isolated as external echoes. A statistical analysis of 150 radar scans (5 cases, with each case comprising 30 scans) under three different echo types (small-scale convection, typhoon, and large-scale synoptic system) shows that the constraint parameter Po ? 0.167 is suitable for removing isolated non-meteorological echoes while preserving the edge of meteorological echoes. A new parameter, NDZ, which promotes the ability of the algorithm to identify the ground clutters appearing at two adjacent elevation angles, is constructed based on the vertical continuity of reflectivity. These improved algorithms are tested for four cases (three cases of isolated non-meteorological echoes and one case of ground clutters). Based on the statistics of 232 volume scans of radar data (on a temporal resolution of 1 h) measured at Nanchang station from 0000 UTC 5 to 1600 UTC 14 March 2015, it is found that the improved algorithms not only eliminate most (over 95% under clear-sky conditions) of the isolated non-meteorological echoes and ground clutters (including those appearing at two adjacent elevation angles), but also well preserve the structure of meteorological echoes (storms). Key words: radar, isolated non-meteorological echoes, ground clutter, quality control  相似文献   

13.
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   

14.
周雪松  孟金  姚蔚 《山东气象》2019,39(4):43-51
多普勒天气雷达探测时常会出现电磁干扰和超折射等杂波干扰问题,通过对弱径向干扰回波的规律性特征分析,提出了一种基于快速傅里叶变换的多普勒天气雷达干扰回波识别算法,并成功应用于多普勒天气雷达径向干扰回波的识别中。研究表明,一些干扰回波具有明显的空间周期性规律,对反射率因子进行快速傅里叶变换,得到的频域上能量分布具有与常规回波明显的差异。依靠这些差异可以较好地对一些弱的干扰回波进行识别并剔除。该方法对径向上离散分布的干扰回波均有较好的识别能力,但对相对均匀和密实的径向干扰回波识别能力较弱。  相似文献   

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