CN112666527A - 一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及气象监测技术领域，尤其涉及一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法，本发明采用雷达的每一批基数据，在物理学滤波和图像学滤波后，引入实时降水实况数据来确定临界回波强度，并删去低于这个临界值的回波。首先，基于雷达基数据的格式，根据回波强度进行区域分块，每块随机选择3‑5个代表点，并计算出距离代表点最近的自动站，记录下自动站位置对应的回波强度、实况降水数据、数据时间等有效信息，对上述方法得到的回波强度和实况降水数据序列进行清洗分析，从而确定临界回波强度，并删去低于这个临界值的回波实现滤波。本发明引入实况降水数据，对雷达的每一批数据，动态地调整触发降水的临界回波强度，提高天气雷达滤波的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及气象监测技术领域，尤其涉及一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法。
背景技术
短时临近降水预报技术，是利用天气雷达的观测资料(雷达基数据或其衍生产品)对地面降水进行反演，从而推测未来2小时内的回波外推和降水预报的技术。而由于天气雷达的工作原理，雷达基数据中包含大量的非降水回波，会对最终的预报结果准确率造成很大影响。因此，雷达滤波技术，即如何识别出有效的降水回波，过滤掉无效的非降水回波，是预报过程的一项难点。
目前的雷达滤波技术已经有了一定程度的发展，累积了很多效果很好的滤波方法，其中一部分是利用雷达的工作原理，从物理规律出发，采用去模糊、去折叠、高度滤波等方式，过滤掉因为速度模糊、距离折叠、超折射等原因产生的杂波；另一部分则是从图像学的角度出发，结合神经网络等图像处理技术，识别横线、扇形等形状特征明显的杂波并进行过滤。这些方法都是基于雷达数据本身进行处理，局限性较大(无法对一些非降水回波做出有效过滤)，需要借鉴融合预报的思想，融入其他数据进行补充和订正。
由于降水是一个比较复杂的过程，与温、湿、风、压等多种要素相关，且在不同地区不同季节能够触发降水的临界回波强度不同。因此考虑接入实时的降水量实况数据，用于确定当地降水的临界回波强度，并过滤掉低于这个临界值的回波，达到提高滤波准确率的目的。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法，以解决背景技术中的问题。
本发明提供了一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法，具体按以下步骤执行：
S1：首先获得各个雷达站点的雷达基数据文件，根据雷达格式说明解析出具体的回波强度(组合反射率)，并经过物理学滤波和图像学滤波处理获得回波强度分布情况；物理学滤波和图像学滤波是雷达对气象数据进行常规的处理方式，具体是通过利用雷达的工作原理，从物理规律出发，采用去模糊、去折叠、高度滤波等方式，过滤掉因为速度模糊、距离折叠、超折射等原因产生的杂波；另一部分则是从图像学的角度出发，结合神经网络等图像处理技术，识别横线、扇形等形状特征明显的杂波并进行过滤。
S2：根据回波强度进行区域分块，每5dbz为一级别，从对应的区域内分别随机选3-5个代表点；
S3：根据每一个选取的代表点的经纬度，结合所有自动站经纬度信息，计算出距离代表点最近的自动站，记录下自动站位置对应的回波强度、实况降水数据的有效信息；
S4：对步骤S3得到的回波强度和实况降水数据序列进行清洗，具体的删去数据时间超过二十分钟以上的过期数据、自动站地理位置超出雷达有效范围的数据、同一个自动站的重复数据的无效信息；
S5：对清洗后的数据进行数据分析，从而确定临界回波强度。
进一步，对于步骤S5具体按以下步骤执行；
S5.1：首先将清清洗后的数据分为无降水站点和有降水站点两组；
S5.2：如果无降水的站点数量为零，有降水的站点数量也为零，则设每台雷达预设的固定阈值为临界回波强度；
S5.3：如果无降水的站点数量为零，有降水的站点数量不为零，则临界回波强度为各个有降水站点对应回波不小于10dBZ的最小值；
S5.4：如果无降水的站点数量不为零，有降水的站点数量为零，则临界回波强度为各个无降水站点对应回波的最大值、该雷达固定阈值、25dBZ这三者中不大于35dBZ的最大值；
S5.5:如果无降水的站点数量不为零，有降水的站点数量也不为零，则设A为各个有降水站点对应回波最小值与10dBZ的较大值,设B记为各个无降水站点对应回波最大值与10dBZ的较大值,设临界回波强度为不大于35dBZ的A与B的平均值。
进一步，在步骤S5根据判断逻辑确定一个临界回波强度，然后将低于临界回波强度的回波全部删去，达到滤波的效果。
本发明的一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法的有益效果：本发明在传统的天气雷达滤波过程中，引入了实况降水数据进行辅助，通过实况降水可以很大程度反映出温度、湿度等其他与降水过程息息相关的天气要素的情况，使得本方案滤波方法能因地制宜、因时制宜，提高准确率；本发明对现有的雷达滤波方法进行补充，将引入实况降水数据，对每部雷达的每一批数据，动态地调整触发降水的临界回波强度，从而区分降水回波和杂波，并过滤掉杂波提高天气雷达滤波的准确率。另一方面，引入其他数据源，也能使得滤波方法不再局限于雷达数据本身，有利于促进后续技术发展的大胆尝试。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2是本发明的从自动站获取到的数据信息图；
图3是本发明的数据清洗逻辑的流程图；
图4是本发明的使用本发明的滤波方法前后效果对比示意图；
具体实施方式
以下将结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明，显然，所描述的实施例仅仅只是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本实施例中,本发明的一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法，本发明具体按以下步骤执行：
S1：首先获得各个雷达站点的雷达基数据文件，根据雷达格式说明解析出具体的回波强度(组合反射率)，并经过物理学滤波和图像学滤波处理获得回波强度分布情况；物理学滤波和图像学滤波是雷达对气象数据进行常规的处理方式，具体是通过利用雷达的工作原理，从物理规律出发，采用去模糊、去折叠、高度滤波等方式，过滤掉因为速度模糊、距离折叠、超折射等原因产生的杂波；另一部分则是从图像学的角度出发，结合神经网络等图像处理技术，识别横线、扇形等形状特征明显的杂波并进行过滤。
S2：根据回波强度进行区域分块，每5dbz为一级别，从对应的区域内分别随机选3-5个代表点；
S3：根据每一个选取的代表点的经纬度，结合所有自动站经纬度信息，计算出距离代表点最近的自动站，记录下自动站位置对应的回波强度、实况降水数据的有效信息；
S4：对步骤S3得到的回波强度和实况降水数据序列进行清洗，具体的删去数据时间超过二十分钟以上的过期数据、自动站地理位置超出雷达有效范围的数据、同一个自动站的重复数据的无效信息；
S5：对清洗后的数据进行数据分析，从而确定临界回波强度。对于步骤S5具体按以下步骤执行；
S5.1：首先将清清洗后的数据分为无降水站点和有降水站点两组；
S5.2：如果无降水的站点数量为零，有降水的站点数量也为零，则设每台雷达预设的固定阈值为临界回波强度；
S5.3：如果无降水的站点数量为零，有降水的站点数量不为零，则临界回波强度为各个有降水站点对应回波不小于10dBZ的最小值；
S5.4：如果无降水的站点数量不为零，有降水的站点数量为零，则临界回波强度为各个无降水站点对应回波的最大值、该雷达固定阈值、25dBZ这三者中不大于35dBZ的最大值；
S5.5:如果无降水的站点数量不为零，有降水的站点数量也不为零，则设A为各个有降水站点对应回波最小值与10dBZ的较大值,设B记为各个无降水站点对应回波最大值与10dBZ的较大值,设临界回波强度为不大于35dBZ的A与B的平均值。
本实施例中，在步骤S5中根据判断逻辑确定一个临界回波强度，然后将低于临界回波强度的回波全部删去，达到滤波的效果。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。本发明未详细描述的技术、形状、构造部分均为公知技术。
Claims (3)
1.一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法，具体按以下步骤执行：
S1：首先获得各个雷达站点的雷达基数据文件，根据雷达格式说明解析出具体的回波强度，并经过物理学滤波和图像学滤波处理获得回波强度分布情况；
S2：根据回波强度进行区域分块，每5dbz为一级别，从对应的区域内分别随机选3-5个代表点；
S3：根据每一个选取的代表点的经纬度，结合所有自动站经纬度信息，计算出距离代表点最近的自动站，记录下自动站位置对应的回波强度、实况降水数据的有效信息；
S4：对步骤S3得到的回波强度和实况降水数据序列进行清洗，具体的删去数据时间超过二十分钟以上的过期数据、自动站地理位置超出雷达有效范围的数据、同一个自动站的重复数据的无效信息；
S5：对清洗后的数据进行数据分析，从而确定临界回波强度。
2.根据权利要求1所述的一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法，其特征在于：对于步骤S5具体按以下步骤执行；
S5.1：首先将清清洗后的数据分为无降水站点和有降水站点两组；
S5.2：如果无降水的站点数量为零，有降水的站点数量也为零，则设每台雷达预设的固定阈值为临界回波强度；
S5.3：如果无降水的站点数量为零，有降水的站点数量不为零，则临界回波强度为各个有降水站点对应回波不小于10dBZ的最小值；
S5.4：如果无降水的站点数量不为零，有降水的站点数量为零，则临界回波强度为各个无降水站点对应回波的最大值、该雷达固定阈值、25dBZ这三者中不大于35dBZ的最大值；
S5.5:如果无降水的站点数量不为零，有降水的站点数量也不为零，则设A为各个有降水站点对应回波最小值与10dBZ的较大值,设B记为各个无降水站点对应回波最大值与10dBZ的较大值,设临界回波强度为不大于35dBZ的A与B的平均值。
3.根据权利要求2所述的一种融合实况降水数据的天气雷达滤波方法，其特征在于：在步骤S5根据判断逻辑获得临界回波强度，然后将低于临界回波强度的回波全部删去，达到滤波的效果。
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