CN113835091A - 适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，该方法对孤立回波、距离折叠隔离的强风区问题的模糊也有效，优于前人的“连续性”退速度模糊方法；且该方法退模糊不受杂点干扰影响，能保留原有杂点数据信息；另外本发明方法对强台风下出现的强风速“一次模糊转向”问题也能退去；对中气旋回波也能成功退模糊处理，并保留正负速度对的切变属性，不会过度退模糊。本发明方法能较好改善天气雷达径向速度场的质量，为径向速度场的有效与广泛应用发挥作用，为风场反演、短临监测与分析、模式资料同化等提供基础保障。

Description

适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法

技术领域

本发明涉及一种适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，属于气象雷达数据质量控制领域。

背景技术

多普勒天气雷达的径向速度场可广泛用于天气分析和实况监测，风场反演以及数值预报模式的资料同化等方面。然而因速度模糊的问题使得该资料的应用受到了极大限制。雷达通过测量相邻脉冲间的相位变化提取径向速度，最大探测速度Vmax与雷达波长和脉冲重复频率PRF成正比，最大探测距离R与PRF成反比，同一部雷达同一个PRF，为保证较大R的情况下，其Vmax就比较小，因其两难问题，业务上S波段天气雷达的最大探测速度范围局限在大概(-27,27)m/s这个范围内，而对于超出最大探测速度Vmax的值会折叠到(-27,27)m/s内，产生错误的速度值，这就是速度模糊问题，如何纠正模糊值，得到真实的速度信息是个重要技术难题。

通过双脉冲重复频率或多脉冲重复频率的硬件方法，可扩展最大探测速度Vmax，但会导致雷达数据质量下降，并且遇到台风、强对流等灾害性天气，依然会出现速度模糊。因此国内外学者提出了较多软件退模糊算法，主要依据数据的连续性来判断模糊，如Zhang等(2006)，肖艳姣等(2012)和楚志刚等(2013)的论文，然而①当速度场不连续时(主要受噪声杂点的干扰)，方法会产生错误：第一种是模糊数据没有被校正，第二种是不模糊数据变成模糊数据(或模糊数据变成更模糊数据)，出现数据“污染”。②模糊区域范围较大，在模糊区域数据也是表现连续的，在模糊区域边缘并未表现出不连续，如何判断是否模糊？③孤立强风区回波出现速度模糊，周边没有可参考的速度点，边缘也未表现出不连续，如何判断其是否模糊？④同理，被一些距离模糊隔离的强风区，也难以判断其是否模糊。

楚志刚等(2013)，采用噪声“分离—恢复”的方法来退模糊，抑制了杂点干扰。但仍是基于速度场的空间连续性，对于上述的后三点问题未能较好解决。肖艳姣等(2012)针对孤立风暴、强台风等复杂情况，改进了Zhang等(2006)的方法，搜索最弱风区的初始参考径向考虑了相邻仰角，并保留了两组初始参考径向，对强风切检查进行第二次退模糊，对某些孤立风暴模糊和强台风模糊有稍许改进，但依据连续性的原则在遇到远离雷达的孤立回波区、方位间隔较大的多块强风区、距离折叠隔离的强风区，效果还是不如意，并且零速线受距离模糊折叠，初始参考径向的确定有错误的风险，零速线还存在剧烈弯曲的情况，仅以一根径向直线来起始弱风区，存在一些不确定性风险。在没有遇到上述情况，该算法准确率可能较高，但是一旦遇到这一类问题，那该过程连续几个时次的退模糊准确率可能非常低，甚至出现数据“污染”。李南(2011)从雷达原点至最大探测距离，经单步连续无重复移动，像“走迷宫”一样找到两条零速线。将线性速度场分为速度符号相反的两个区域，如果区域中存在与区域符号相反的速度数据，则认为是一次速度模糊而予以退除。但这对“一次模糊转向”以及其他实际复杂风场无效，仍需要依靠人机交互方法。

发明内容

本发明提出的一种适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，对孤立回波、距离折叠隔离的强风区问题的模糊也有效，优于前人的“连续性”退速度模糊算法；且该方法退模糊不受杂点干扰影响，保留原有杂点数据信息；另外该方法对强台风下出现的强风速“一次模糊转向”问题也能退去；对中气旋回波也能成功退模糊处理，并保留正负速度对的切变属性，不会过度退模糊。

本发明采用以下技术方案：

一种适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，由读取雷达体扫基数据开始，从高仰角向低仰角依次对每个仰角层的速度进行处理，最后仅将经退模糊处理过的径向数据点修改写到原体扫数据中；所述从高仰角向低仰角依次对每个仰角层的速度进行处理，具体步骤如下：

1)查找负正零速交界点和正负零速交界点，所述的负正零速交界点是沿方位角顺时针方向由弱速度负值变化到弱速度正值的交界点，所述的正负零速交界点是沿方位角顺时针方向由弱速度正值变化到弱速度负值的交界点；

2)对查找到的两类零速交界点每类均进行以下处理：a)筛选剔除孤偏的问题点；b)根据图像中零速线弯曲程度特征来决策是否对零速交界点做进一步筛选和剔除，剔除所有点中与整体趋势相差较大的点；

3)根据处理后的两类零速交界点信息，得到确定的负正零速线和正负零速线；利用两类零速交界点确定两条零速线的方法相同；

a)在已确定的零速交界点的径向距离范围段这部分的零速线由方位角方向格点值变化随径向距离格点值变化的线性插值拟合方法来确定；

b)其中径向距离值1到起始零速交界点的径向距离格点值这一范围的零速线，直接由起始零速交界点的方位角格点值延长确定；所述起始零速交界点为对应最小径向距离值的点；

c)最末零速交界点的径向距离格点值到雷达速度回波的最大径向距离格点值Rmax这一范围的零速线，根据不同情况选择以下四种中最合适的方式填补确定：所述的最末零速交界点为最大径向距离值对应的点；

①由已知的最末零速交界点的方位格点值确定；

②由记录的上一层零速线位置信息来确定；

③由可靠性更高的另一条零速线的方位格点值中位数的值加Lmax/2来确定，其中，Lmax为最大方位变化方向格点值；

④利用逐点纠正搜索方式来确定：从已知的最末零速交界点开始，逐个搜索下一径向距离值在前一距离值点的方位角局部小范围内弱的负/正速度值点所在的方位；

对前三种选择填补的方式进行检验，检验该方式确定的这部分零速线上的点是否落在较大速度值的位置附近，以确定最佳的填补方式；若前三种选择填补方式确定的这部分零速线上的点均落在较大速度值的位置附近，则选择第四种方式确定；

4)记录当前仰角层的零速线信息

针对步骤3)确定的零速线：若符合满足两条零速线方位角不是靠得太近，即方位角中位数格点值差大于阈值，且零速线弯曲程度较小的，且与上层记录的零速线位置信息偏差较小的这三个条件的，才将当前仰角层确定的零速线信息记录下来，作为下面几层处理过程的参考信息；

5)退模糊处理

a)对于已经根据步骤1)-4)确定了零速线的情况，

①首先对按径向距离范围段划分的区域来识别杂点干扰区与非杂点干扰区；

②对于杂点干扰区，分正负速度区域逐点判断其不同大小邻域范围内是否同时满足多个具有模糊特征的条件，对满足条件的点进行退模糊处理并标记，遍历判断过程执行多次；

③对非杂点干扰区，沿径向与方位角方向分别搜索满足八类情况的边界点以圈定模糊区域块来退模糊，并标记退过模糊的点，然后对遗留的未退去的模糊点进行扫尾处理：用②中的方法进行处理并标记；

b)对于未能确定零速线的情况：

①如未能查找到满足条件的零速交界点或确定的交界点数量小于等于3，用上层记录的零速线位置信息在当前层对应位置上经检验无误后来确定当前两条零速线；若无上层零速线位置信息，则搜索符合条件的径向直线方向的两条零速线；并根据a)进行退模糊处理；

②若经①还是未能确定零速线或者由3)确定的两条零速线靠得太近，即方位角中位数格点值差小于阈值，或者由3)确定的零速线上存在速度绝对值大于2*Vmax/3的点，或者由3)确定的两条零速线与上层记录的对应零速线位置相差太远，即方位差中位数格点值差均大于阈值，执行无零速线模式：逐点判断其不同大小邻域范围内是否同时满足多个具有模糊特征的条件，对满足条件的点进行退模糊处理；遍历判断过程执行多次。

上述技术方案中，进一步地，所述的步骤1)中，搜索负正零速交界点具体如下：在查找过程中，沿着径向距离点由小到大方向开始，依次对该径向距离值上的每个方位角格点进行判断，在该距离值上如果搜索到一个负正零速交界点，即停止搜索，默认每个径向距离值只对应一个负正零速交界点；具体搜索过程如下：速度值范围在[-Vmax/5～Vmax/5)m/s的点V(i,j)，沿该点方位角变化方向往后的一个点V(i-1,j)速度范围在[-Vmax/2～0)，往后的第二个点V(i-2,j)速度范围在[-2*Vmax/3～0)，往后的第三个点V(i-3,j)速度范围小于0，依次到往后的第15个点速度范围都小于0；沿该点方位角变化方向往前的一个点V(i+1,j)范围在[0～Vmax/2)，往前的第二个点V(i+2,j)范围在[0～2*Vmax/3)，往前的第三个点V(i+2,j)范围大于等于0，依此次往前的第15个点范围都大于等于0，并扩展到该点方位角变化方向向前的Lmax/6个点范围内速度不能出现负值，往后的Lmax/6个点范围内速度不能出现正值，但允许出现前后第10至30个点范围内，绝对值速度值大于2*Vmax/3的点数量超过8个这样的情况；或者沿该点方位角变化方向往后的9个点内，至少有8个以上速度值范围在[-Vmax/2～0)，且均未出现正值，往前的9个点内，至少有8个以上速度值范围在[0～Vmax/2)，且均未出现负值，并且沿该点方位角变化方向向前的Lmax/6个点范围内速度出现负值的个数占有效值点数量的比例不能超过20％，往后的Lmax/6个点范围内速度值出现正值的个数占有效值点数量的比例不能超过20％；

所述的正负零速交界点的搜索方法同负正零速交界点。

进一步地，所述的步骤2)中：

所述的步骤a)具体为：对任一一个负正零速交界点与其余所有点逐个遍历进行判断，是否方位方向格点差小于Lmax/12，且径向方向距离格点差小于0.6*R(雷达速度数据的最大库点数，S波段雷达一般为920)，如果全都不符合该条件，说明该点较为孤偏，没有一个点与其相近，该点没有可信度价值，将其剔除；正负零速交界点也如此处理；

所述的步骤b)具体为：遍历所有速度点，若出现该点的径向方向向外的0.2*R个格点内都是负速度值点，范围[-Vmax/2,0)，向内的0.2*R个格点内都是正速度值点范围[0,Vmax/2)；或者若该点的径向方向向内的0.2*R个格点内都是负速度值点，范围[-Vmax/2,0)，向外的0.2*R个格点内都是正速度值点，范围[0,Vmax/2)这样的情况，则计数累加一次，这样的点越多说明零速线沿方位变化方向的弯曲程度大；若累加次数≥15，说明零速线存在弯曲，则不需要剔除任何点；否则，说明零速线不存在明显弯曲，剔除零速交界点中与全部数据点的方位角格点中位数相差大于0.15*Lmax的点。

进一步地，步骤5)退模糊处理中的杂点干扰区识别的具体步骤如下：

以R为920为例，分别计算[0～25)，[25～50)，[50～75)，[75～100)，[100～125)，[125～150)，[150～175)，[175～200)，[200～300)，[300～400)，[400～600)，[600～920)这些径向格点范围段内，杂点数量占比；

计算以下两类杂点：速度值为[-5～5)为低值点杂点；孤立点杂点，是指该点方位角方向前后2个点范围和径向方向前后2个点范围面积内，每个点速度值与自身差值绝对值都大于15；

如果该段范围内孤立点杂点占比大于0.002或低值点杂点占比大于0.2，则认定该段范围为杂点干扰区。

进一步地，步骤5)中，对于杂点干扰区退模糊处理的具体步骤如下：

对于杂点干扰区，判断负速度区内每个大于Vmax/2的点是否同时满足其小范围邻域内速度值小于-2*Vmax/3的点个数大于等于2；且与该点速度差值绝对值大于3*Vmax/2的个数占有效值点比例0.1以上；且大范围邻域内负速度值占有效值点比例0.55，若同时满足以上三个条件，则对该点做退模糊处理并标记，该过程遍历执行四次后，继续判断负速度区内每个大于1的点是否同时满足以上三个条件外，以及小范围邻域内标记过的模糊点个数大于等于2，且大范围邻域内小于-2*Vmax/3的点个数占有效值点比例0.1以上这两个条件，满足这五个条件的做退模糊处理并标记，遍历执行两次，即可完成该部分的退模糊处理；若小范围邻域内没有有效值点或者该范围内均是0到Vmax/2的正值，则多次扩大该小范围邻域进行判断；正速度区的退模糊处理方法与上述负速度区的方法一样。

对在两条零速度线周边各Lmax/12个方位角格点范围区域内的点，对以上五个条件的阈值设置可适当地收紧。

更进一步地，以R为920，Lmax为360为例，所述的小范围邻域为该点方位角方向前后2个点范围和径向方向前后3个点范围面积内；所述的大范围邻域为该点方位角方向前后45个点范围和径向方向前后350个点范围面积。

进一步地，对遗留未退去的模糊点进行扫尾处理的具体步骤如下：

用杂点干扰区退模糊处理方法对遗留未退去的模糊点进行退模糊处理并标记，区别仅在于在对负速度区内每个大于1的点进行多个模糊条件判断时，将对每个大于1的点进行判断修改为对每个大于-Vmax/5的点进行判断；正速度区内也同理对小于-1的点进行判断改为对小于Vmax/5的点进行判断；遍历判断过程执行两次。

进一步地，步骤5)中，对非杂点干扰区，沿径向与方位角方向分别搜索满足八类情况的模糊区域块边界点，以圈定模糊区域块来退模糊的具体步骤如下：

沿方位角变化正方向，找到每个模糊弧度条，所述模糊弧度条的“起点”、“终点”即为边界点；以负速度区为例，满足由起点到终点是由“蓝黄点”到“黄蓝点”，由“蓝黄点”到“最大黄点”，由“蓝黄点”到“最大红点”，由“最小黄点”到“黄蓝点”，由“最小黄点”到“最大黄点”，由“最小黄点”到“最大红点”，由“最小红点”到“黄蓝点”，由“最小红点”到“最大黄点”这八类情况的，则为模糊弧度条，可对整个弧度条做退模糊处理并标记；其中：“蓝黄点”定义为：依次为速度值小于-2*Vmax/3和大于2*Vmax/3的两个邻近点，有多个时均取方位角最小的那个；“黄蓝点”定义为：依次为速度值大于2*Vmax/3和小于-2*Vmax/3的两个邻近点，有多个时均取方位角最小的那个；“最小黄点”定义为：速度值大于2*Vmax/3的所有点中方位角最小的那个点，“最大黄点”为方位角最大的那个点；“最小红点”定义为：速度值范围在[0,Vmax/2)的所有点中方位角最小的那个点，“最大红点”为方位角最大的那个点；

查找模糊径向距离条的方法与所述模糊弧度条一样，只是沿着径向距离方向，由雷达向外为正方向，另外有“红点”的那类情况中，要考虑“红点”与另一头的距离远近，限定不能离得太远，规定方位角格点超过0.2*Lmax，径向格点超过0.16*R则不予考虑；

在以上的模糊弧度条和模糊径向距离条查找中，其中八类变化情况中，将“红点”改为范围为[-Vmax/2～0)的“绿点”，并确保该识别条内的“绿点”过渡变化到“红点”，即可包含“一次模糊转向”情况的退模糊处理；

正速度区的退模糊处理方法与上述负速度区的方法一样。

进一步地，步骤5)中b)对于未能确定零速线的情况，若无上层零速线位置信息，搜索符合条件的径向直线方向的两条零速线的具体步骤如下：计算每根径向条上所有点的速度绝对值平均值，找到连续三根的该值之和最小的中间那一根径向方向直线，并得到与其方位角格点差Lmax/2的对面那根径向方向直线；如果符合这两根中任一一根的沿方位角变化方向往后Lmax/12根径向方向直线的所有速度值正值个数占有效值点数比例大于另一根的往后Lmax/12根径向方向直线速度值正值占比，且往前Lmax/12根径向方向直线的所有速度值负值个数占有效值点数的比例大于另一根的往前Lmax/12根径向方向直线速度值负值占比的，则该根径向方向直线即为正负零速线，另一根即为负正零速线，两条零速线即可确立。

进一步地，步骤5)中的执行无零速线模式的具体步骤如下：判断所有点中速度值大于Vmax/2(小于-Vmax/2)的每个点是否满足杂点干扰区退模糊处理方法中的三个模糊条件，若同时满足这三个条件，则对该点做退模糊处理并标记，该过程遍历执行四次后，判断所有点中大于1(小于-1)的每个点是否满足其杂点干扰区退模糊处理方法中的五个模糊条件，满足的则对该点做退模糊处理并标记，该过程遍历执行四次；若小范围邻域内没有有效值点或者该范围内均是正值(负值)，则可多次扩大该小范围邻域进行判断。

本发明的有益效果为：

(1)该方法通过“点”到“线”拟合方式，综合上层仰角已有信息，经过多次筛选及检验得到确切的两条零速曲线对图形正负速度分区，并分段识别杂点干扰区与非杂点干扰区。

(2)该方法利用零速曲线确定正负分区及圈定模糊区域块，即可有效解决孤立回波及距离折叠隔离等退模糊难点，并在逐点多条件判断退模糊处理中也考虑了孤立回波及距离折叠隔离问题。因此该算法对孤立回波、距离折叠隔离问题的模糊非常有效，优于“连续性”退速度模糊方法。

(3)该方法对杂点干扰区域段单独进行逐点多条件判断退模糊处理，退模糊不受杂点干扰影响，并保留了原有杂点数据信息，不做改变。

(4)该方法考虑了“一次模糊转向”问题，对强台风下出现的强风速“一次模糊转向”问题也能退去。并且对于中气旋回波该算法能识别圈定小块的模糊区域，也因需要满足设置的多个退模糊条件，算法能保留正负速度对的中气旋切变属性，不会过度退模糊。

(5)该方法秉持宁可不退，也不退错的思想，对于满足退模糊点的条件要求较高，且在两条零速度线周边各Lmax/12个方位角格点范围区域内的点，设置了更严苛的退模糊条件阈值，且对于每一步获取到的信息都经过严苛条件及检验来控制风险，以稳妥得到退模糊结果。

附图说明

图1退速度模糊整体处理流程图；

图2一部分负正零速交界点在方位角变化方向周边点的情况示意；

图3一部分正负零速交界点在方位角变化方向周边点的情况示意；

图4“查找到符合条件的径向方向直线零速线”情况下的退模糊个例实例；

图5“无零速线模式”情况下的退模糊个例实例；

图6“圈定大块模糊区域”退模糊流程示意；

图7台风强风速下“一次模糊转向”的退模糊示意；

图8根据零速线弯曲程度参数来确定可用于参与拟合的零速度点。

具体实施方式

图1为本发明的退模糊流程图，下面结合附图和对本发明方法进行详细介绍。

一、读取天气雷达基数据的径向速度V，以S波段天气雷达为例，一般约9×365×920个格点(层数×方位角格点×径向距离格点)。

二、选取每一层速度数据V，先从第9层数据开始，依次向下循环。

三、计算当前层速度回波信息的最大径向距离格点值Rmax，后面的工作只处理该最大径向距离格点范围内的速度数据，有利于节约计算资源。(以下距离都仅代表径向格点值大小，并非真实距离，实际距离为径向格点值×距离分辨率(一般约250m)，特此说明)

四、判断速度值V有无绝对值大于20的点？如果没有，无需退速度模糊处理。

五、如果有，则对中心径向距离格点值1-200范围内的速度低值点做九点平滑；

并对所有点进行判断，规定沿着方位角顺时针变化方向为正方向(向前)，沿着该方向，查找符合条件的“由负到正的零速交界点”(以下简称为负正零速交界点)和“由正到负的零速交界点”(以下简称为正负零速交界点)。具体规则见技术点1。

六、如果出现筛选到的两类零速交界点数量均小于等于3的情况下，先判断上层是否有零速线信息记录？

如果没有，查找是否有符合条件的径向方向直线零速线？具体见技术点2和图4。

(1)如果没有符合条件的径向方向直线零速线，查找零速线失败。执行“无零速线模式”的退速度模糊处理，具体见技术点3和图5。

(2)如果查找到符合条件的径向方向直线零速线，则确定了两条零速线，即大致确定了整个图像内的正负速度区域的划分，即可非常有效地去除模糊区域。具体处理过程步骤见技术点4和图6。

如果上层有零速线信息记录，检验该零速线位置在当前层是否有误？(检验过程见技术点5)

(1)如果检验有误，该上层零速线信息在当前层不能用。执行上述(1)(2)。

(2)如果检验无误，则当前层由此确定了两条零速线，按已知零速线模式(技术点4)进行退模糊处理。

七、回到第六点并列的步骤，如果是筛选到的正负零速交界点数量≤3，负正零速交界点数量较多(>3)的情况，那么正负零速交界点是不可信的，不予考虑。

而对筛选到的负正零速交界点先要做一个初步检查：剔除孤偏的问题点(见技术点6)。

而后根据图像中零速线弯曲程度特征来决策是否对零速交界点做进一步筛选和剔除(技术点7)，

因为速度图像较为复杂，零速线并不一定是沿着径向方向的一根直线，它是弯曲的曲线，有些会出现严重弯曲，甚至会沿着方位角变化方向分割。因此有必要解析图像中的零速线特征，计算其横向弯曲程度参数C，具体见技术点7和图8。若计算的C≥15，说明零速线存在弯曲，不需要剔除任何点。C<15，说明零速线不存在明显弯曲，剔除零速交界点中与全部数据点的方位角格点中位数相差大于55的点，即剔除交界点数据中存在的异常不稳定信息。

八、回到第六点并列的步骤，如果是筛选到的负正零速交界点数量≤3，正负零速交界点数量较多(>3)的情况，那么负正零速交界点是不可信的，不予考虑。对筛选到的正负零速交界点做进一步的筛选：剔除孤偏点和异常，步骤与上述一样。

九、回到第六点并列的步骤，如果是筛选到的两类零速交界点数量都≥3，对两类零速交界点数据分别做进一步的筛选：剔除孤偏点和异常，步骤与上述一样。

十、经过进一步处理后的两类零速交界点，如果此时出现两类交界点数量均小于等于3的情况，则和第六点情况一样，后续处理过程即为步骤六的内容。

十一、如果是其它情况，接下来需要将得到的零速交界点变为零速线，即如何由“点”变“线”，得到确切零速度线的过程，如图6的第(2)到(3)幅图所示，具体见技术点8。

十二、如果筛选到的正负零速交界点数量≤3，负正零速交界点数量较多(>3)的情况，那么正负零速交界点是不可信的，不予考虑；而对负正零速交界点进行由“点”到“线”的确立。

如果已知的负正零速交界点最大径向距离格点小于Rmax/2(则末端零速线部分的确定较为复杂，末端指远离雷达径向方向朝外的最远端，即最末零速交界点的径向距离格点值到Rmax这一范围的零速线，下同)，且上层有负正零速线信息记录：

(1)如果上层负正零速交界点最大径向距离格点值大于该层的，则将上层大于该层的交界点信息合并到该层，一起做“点”到“线”的线性插值拟合，末端零速线部分用最末已知负正零速交界点的方位格点值延长确定。

(2)如果上层负正零速交界点最大径向距离格点值没有大于该层的，则将该层的交界点线性插值拟合后，末端零速线部分就用上层负正零速线的位置信息确定。检验上层零速线位置在当前层的末端零速线部分是否有误？(参考技术点5)

如果检验无误，末端零速线部分用上层零速线信息确定。

如果检验有误，末端零速线部分用最末已知负正零速交界点的方位格点值延长确定，并对延长确定的末端零速线部分进行一次检验(参考技术点5部分内容)，如果无误，即末端零速线部分用最末已知负正零速交界点的方位格点值延长确定；如果检验有误，则这末端零速线部分利用逐点纠正搜索方式纠错确定(技术点9)。

如果已知的负正零速交界点最大径向距离格点大于Rmax/2，或者上层无负正零速线信息记录：

将该层已知的交界点线性插值拟合后，末端零速线部分用最末已知负正零速交界点的方位格点值延长确定，并对延长确定的末端零速线部分进行一次检验(参考技术点5)：

如果无误，即末端零速线部分用最末已知负正零速交界点的方位格点值延长确定；

如果检验有误，则这末端零速线部分利用逐点纠正搜索方式纠错确定，具体见技术点9。

因为正负零速交界点太少，不予考虑。正负零速线的确定步骤如下：首先判断且上层是否有正负零速线信息记录，如果有且在当前层检验无误，则当前正负零速线就用上层正负零速线的信息确定；如果没有或者检验有误，则由已确定的负正零速线方位角格点中位数值加180的“对线”来确定。

十三、如果是筛选到的负正零速交界点数量≤3，正负零速交界点数量较多(>3)的情况，那么负正零速交界点是不可信的，不予考虑。具体两条零速线的确定与上述步骤十二中的规则一样。

十四、如果是筛选到的两类交界点数量均≥3，两类零速交界点的最大径向距离格点值可能相差较大，那么末端零速线部分确立时可靠性存在较大差异，应该分情况考虑。

(1)第一种情况：如果负正零速交界点最大径向距离格点值大于Rmax/2，且大于正负零速交界点最大径向距离格点值100以上。

负正零速线的确定：将已知负正零速交界点线性插值拟合，末端部分用最末已知负正零速交界点的方位格点值延长确定。

正负零速线的确定：将已知正负零速交界点线性插值拟合，末端部分用负正零速线方位角中位数格点值加180(“对线”)确定。

对“对线”确定的末端零速线部分进行一次检验(参考技术点5部分内容)，如果检验无误，末端零速线部分用“对线”；如果检验有误，判断上层是否有零速线信息记录？

如果有信息，检验上层零速线位置在当前层的末端零速线部分是否有误？(参考技术点5)如果检验无误，末端零速线部分用上层零速线信息确定；如果检验有误或者上层没有零速线信息，对最末已知交界点方位格点值延长确定的末端零速线部分进行一次检验(参考技术点5)：如果无误，末端零速线部分用最末已知交界点方位格点值延长确定；如果检验有误，则对这部分利用“逐点纠正搜索”方式纠错确定(技术点9)。

(2)第二种情况：如果正负零速交界点最大径向距离格点值大于Rmax/2，且大于负正零速交界点最大径向距离格点值100以上。具体两条零速线的确定与上述第一种情况中的规则步骤一样。

(3)第三种情况：是上述两种情况的剩余情况，如两类零速交界点最大径向距离格点值相差不大或交界点最大径向距离格点值小于Rmax/2。

负正零速线和正负零速线的确定规则步骤均与步骤十二中负正零速线的确定步骤一样，已知的交界点线性插值拟合后，末端部分根据不同情况选择最合适的方式填补确定。

十五、现已确定了两条零速线，对两条零速线进行简单的检验及记录：

如果两条零速线的方位角中位数格点值差小于45，说明选取的零速线可能存在问题，保守起见，执行无零速线模式进行退模糊处理。

如果大于45，则认为两条零速线分布正常。并判断之前计算的横向弯曲程度参数C是否小于50，如果小于50，且当前层两条零速线与上层有记录的对应零速线方位差中位数格点值差均小于80，可以把当前层的零速线和点都记录下来。如果当前层有一条零速线与对应的上层零速线格点值差大于80的，说明当前层确定的零速线可能存在问题，保守起见，执行无零速线模式进行退模糊处理。如果参数C大于50(零速线弯曲程度过大)，不记录当前零速线信息。

十六、确定了两条零速线后，即可进行退模糊处理，具体过程步骤见技术点4：分区域段识别杂点干扰区与非杂点干扰区，对杂点区域段，分正负速度区域逐点判断其不同大小邻域范围内是否同时满足多个具有模糊特征的条件，对满足条件的点进行退模糊处理并标记，遍历判断过程执行多次；非杂点干扰区域进行以下几步处理：“大速度值被夹点退模糊”，圈定大块模糊区域来退模糊，并进行扫尾处理。

十七、完成了当前层的退模糊工作，画出该层退模糊后的速度图像，可与原始图像进行对比。并在原体扫基数据中仅修改写入当前层经退模糊处理过的点，其它数据点不变，保留原有数据的细节特征。十八、若还没有处理完全部仰角层的工作，继续进行下一层的工作，并传递当前层有记录的零速线和点信息，直到全部仰角层都处理完成，整个基数据的退模糊工作完成。

技术点1：查找负正零速交界点和正负零速交界点

负正零速交界点：该点速度值范围在[-5～5)m/s(为了简便，以下均省略单位m/s，且方括号代表大于等于，圆括号代表小于，下同)；沿该点方位角变化方向往后的一个点V(i-1,j)速度范围在[-15～0)，往后的第二个点V(i-2,j)速度范围在[-20～0)，往后的第三个点V(i-3,j)速度范围小于0，依此到往后的第15个点速度范围都小于0；沿该点方位角变化方向往前的一个点V(i+1,j)范围在[0～15)，往前的第二个点V(i+2,j)范围在[0～20)，往前的第三个点V(i+2,j)范围大于等于0，依此到往前的第15个点范围都大于等于0，如图2所示。并且扩展到更远的是，在该点方位角变化方向向前的60个点范围内速度不能出现负值，往后的60个点范围内速度不能出现正值。但允许出现前后第10至30个点范围内，绝对值速度值大于20的点数量超过8个这样的情况。

另外还包括以下情况：沿该点方位角变化方向往后的9个点内，至少有8个以上速度值范围在[-15～0)，且均未出现正值，往前的9个点内，至少有8个以上速度值范围在[0～15)，且均未出现负值，并且沿该点方位角变化方向向前的60个点范围内速度出现负值的个数占有效值点数量的比例不能超过20％，往后的60个点范围内速度值出现正值的个数占有效值点数量的比例不能超过20％。

在搜索过程中，沿着径向距离点由小到大方向开始(即远离雷达径向朝外方向)，依次对该径向距离值上的每个方位角格点进行判断，在该距离值上如果搜索到一个负正零速交界点，即可停止搜索，因为默认每个径向距离值只对应一个负正零速交界点。

正负零速交界点：规则与上述一样，只不过方向上，变换成沿方位角变化方向往后的点速度值应该正值，往前的点应该为负值，即查找由弱正速度值变换到弱负速度值的过渡点。限于篇幅，不再细述。仅列出如图3所示的在方位角变化方向周边点的情况示意。

如图6中(2)所示，蓝点表示负正零速交界点，黄点表示正负零速交界点。

技术点2：查找是否有符合条件的径向方向直线零速线

计算每根径向条上所有点的速度绝对值平均值，找到连续五根的该值之和最小的中间那一根径向方向直线，并得到与其方位角格点差180的对面那根径向方向直线。如果符合这两根中任一一根的沿方位角变化方向往后30根径向方向直线的所有速度值正值个数占有效值点数比例大于另一根的往后30根径向方向直线速度值正值占比，且往前30根径向方向直线的所有速度值负值个数占有效值点数的比例大于另一根的往前30根径向方向直线速度值负值占比的，则该根径向方向直线即为正负零速线，另一根即为负正零速线，两条零速线即可确立。

如图4所示，该图像中没有查找到符合条件的零速交界点，上层也没有零速线记录信息可供参考，只能搜索是否有符合条件的径向方向直线零速线，蓝线表示符合条件的负正零速线，黄线表示正负零速线，正负速度分区后按照技术点4即可退模糊处理了。

技术点3：“无零速线模式”的退速度模糊处理

(1)对速度值大于15的每个点判断是否满足以下多个条件(满足这些条件的点应该归属负速度区，属于在负速度区内退模糊)：

①该点方位角方向前后2个点范围和径向方向前后3个点范围面积内(如图5的放大图中A点的周边小范围邻域的黑框范围内)，速度值小于-20的点个数大于等于2；

②且①中的面积范围内与该点速度值差值的绝对值大于42的个数占该范围内有效值点数量比例0.1以上；

③且该点方位角方向前后45个点范围和径向方向前后350个点范围面积内负速度值点占该大范围邻域内有效值点数量比例0.55以上；

则认定该点存在速度模糊，减去2*(Vmax)做退模糊处理，并将该点进行标记。

在以上处理过程中，因该小范围邻域内确实没有有效值点(类似孤立回波块，周围都是空值或者距离模糊点)或者该范围块内的点均是0到Vmax/2的正值点，则可以扩大该搜索的小范围邻域的范围，继续执行以上条件判断，仅在满足该原因条件下的情况可多次扩大该小范围邻域进行继续执行判断。

同样，对速度值小于-15的每个点做退模糊判断(默认这些点应该归属正速度区，属于在正速度区内退模糊)：小范围邻域内速度值大于20的点个数大于等于2；且与之差值绝对值大于42的个数占比0.1以上；且大范围邻域内正速度值点占比0.55以上，则认定该点存在速度模糊，加上2*(Vmax)，做退模糊处理，并将该点进行标记。满足上述段落中类似原因条件下的情况可多次扩大该小范围邻域进行继续执行判断。

(2)以上过程可以执行四五次。而后执行以下过程：

(3)对速度值大于1的每个点判断是否满足以下多个条件(满足这些条件的点应该归属负速度区，属于在负速度区内退模糊)：

①该点方位角方向前后2个点范围和径向方向前后3个点范围面积内(小范围邻域)，速度值小于-20的点个数大于等于2；

②且①中的面积范围内被标记过退模糊的点个数大于等于2；

③且①中的面积范围内与该点速度值差值的绝对值大于42的个数占有效值点数量比例0.1以上；

④且该点方位角方向前后45个点范围和径向方向前后350个点范围面积(大范围邻域)内负速度值点占有效值点数量比例0.6以上；

⑤该大范围邻域内小于-20的点个数占有效值点数量比例0.1以上；

则认定该点存在速度模糊，减去2*(Vmax)做退模糊处理，并将该点进行标记。

在以上处理过程中，因该小范围邻域内确实没有有效值(同上说明)或者该范围块内的点均是0到Vmax/2的正值点，则可以扩大该搜索的小范围邻域，继续执行以上条件判断，仅在满足该原因条件下的情况可多次扩大该小范围邻域进行继续执行判断。

对速度值小于-1的每个点的退模糊判断(默认这些点应该归属正速度区，属于在正速度区内退模糊)：小范围邻域内速度值大于20的点个数大于等于2；且被标记过退模糊的点个数大于等于2；且与之差值绝对值大于42的个数占比0.1以上；且大范围邻域内正速度值点占比0.6以上；该大范围邻域内大于20的点个数占有效值点数量比例0.1以上，则认定该点存在速度模糊，加上2*(Vmax)，做退模糊处理，并将该点进行标记。满足上述段落中类似原因条件下的情况可多次扩大该小范围邻域进行继续执行判断。

(4)以上过程可以执行四至五次。经过以上多次过程的判断执行，即可完成退模糊处理工作。

如图5所示即为该“无零速线模式”情况下的退模糊个例，该图像中没有查找到符合条件的零速交界点，上层也没有零速线记录信息可供参考，且也没有查找到符合条件的径向方向直线零速线，只能通过“无零速线模式”进行处理。

技术点4：已确定两条零速线下的退模糊步骤

确定杂点区域段，并逐点多条件判断退模糊；非杂点区域进行“大速度值被夹点退模糊”，圈定模糊区域块来退模糊，并进行扫尾处理。

大致流程如下：先确定杂点区域段，并逐点判断，对满足设定多个严格条件的点退模糊；

在非杂点区域，对“被±20夹点的大速度值”单独先退模糊，再搜索“模糊弧度条”和“模糊径向距离条”，以圈定大块的速度模糊区域，有效地进行退模糊，最后利用扫尾模式，遍历搜索，对满足设定的严格条件的遗留点退模糊。

(1)确定原始数据中被杂波干扰的径向距离格点值范围段。

分别计算[0～25)，[25～50)，[50～75)，[75～100)，[100～125)，[125～150)，[150～175)，[175～200)，[200～300)，[300～400)，[400～600)，[600～920)这些径向格点范围段内，杂点数量占比。

计算以下两类杂点：速度值为[-5～5)为低值点杂点；孤立点杂点，是指该点方位角方向前后2个点范围和径向方向前后2个点范围面积内，每个点速度值与自身差值绝对值都大于15；

如果该段范围内孤立点杂点占比大于0.002或低值点杂点占比大于0.2，则认定该段范围为杂点干扰区。

(2)如果有杂点干扰区，则对干扰区范围段单独进行退模糊处理，处理步骤与无零速线模式一样，只不过当前正负速度分区已有零速线确定，是在确定的负速度区内搜索速度值大于15和1的点，在确定的正速度区内搜索小于-15和-1的点，并且在两条零速度线各自沿方位角方向前后30个点范围内的区域，各个条件阈值可设置得更为严格一些。

对负(正)速度区内每个大于15(小于-15)的点判断过程遍历执行四次，对每个大于1(小于-1)的点判断过程遍历执行两次。

(3)对非杂点区域，先对被±20夹点的大速度值单独退模糊(以便后面模糊区域块的圈定，避免干扰)：

在已知的负速度分区内，搜索每个点，找到速度值大于20的点且沿着方位角方向其前后两点均小于-20或者沿着径向方向其前后两点均小于-20，认定该点存在速度模糊，减去2*(Vmax)，做退模糊处理，并将该点进行标记。

同样在已知的正速度分区内，找到速度值小于-20的点且沿着方位角方向其前后两点均大于20或者沿着径向方向其前后两点均大于20，认定该点存在速度模糊，加上2*(Vmax)，做退模糊处理，并将该点进行标记。

(4)然后对非杂点区域进行退模糊处理，具体过程如下：

沿方位角变化正方向，找到每个“模糊弧度条”，如表1所示为负速度区内“模糊弧度条”查找条件的示意，在确定的负速度分区内，搜索满足表1中的8类变化情况，即可对每个“模糊弧度条”内的所有速度正值点，进行退模糊处理，减去2*(Vmax)，并对该点进行标记。

表1负速度区内“模糊弧度条”结构示意图(沿方位角变化正方向)

同理，如表2所示为正速度区内“模糊弧度条”查找条件的示意，在确定的正速度分区内，搜索满足表中的8类变化情况，即可对每个“模糊弧度条”内的所有速度负值点，进行退模糊处理，加上2*(Vmax)，并对该点进行标记。

表2正速度区内“模糊弧度条”结构示意图(沿方位角变化正方向)

上述“模糊弧度条”查找处理过程执行两次。如图6中第(4)幅图中的粉色点即为第一次圈定的“模糊弧度条”。

同样的规则，查找“模糊径向距离条”，沿着径向距离方向，由雷达向外为正方向，在确定的负速度分区内，搜索满足的8类变化情况，只是“最小黄点”这类的改为速度值大于20的所有点中径向距离格点最小的那个点。同样，在确定的正速度分区内，搜索满足表中的8类变化情况。对负(正)速度区内，满足条件的“模糊径向距离条”内所有速度正(负)值点，进行退模糊处理，减去(加上)2*(Vmax)，并对该点进行标记。

上述“模糊径向距离条”查找处理过程执行两次。如图6第(5)幅图中的粉色点即为第一次圈定的“模糊径向距离条”。

上述过程中注意：

一般“蓝黄点”和“黄蓝点”只有一个，当出现多个时，均取方位角最小的那个(取径向距离最小的那个)。

另外，有“红点”(“绿点”)的那类情况中，要考虑“红点”(“绿点”)与另一头的距离远近，限定不能离得太远，规定方位角格点超过70，径向格点超过150则不予考虑。

此外，为了考虑风险，对“模糊弧度条”和“模糊径向距离条”的中心落在两条零速度线各自周边30方位角格点范围内的，要满足：以负区域为例，该弧度条或距离条周围小范围面积内负速度值点占有效值点数量比例0.6以上，该范围内小于-20的点个数占有效值点数量比例0.02以上这额外条件才可以退模糊。

最后可能有一些遗留的模糊点未完全去除，利用杂点干扰区域的退模糊遍历模式进行扫尾处理，搜索负(正)速度区内大于15(小于-15)且满足严格条件的遗留点进行退模糊处理并标记，遍历执行两次，搜索大于1(小于-1)且满足严格条件的遗留点进行退模糊处理并标记，遍历执行两次。

图6根据零速交界点确定了零速交界线，并记录了该层零速线信息，该层并没有杂点区域段，不需要对杂点区域段特别处理。

其中在此过程中，考虑到了“一次模糊转向”的情况，即严重的速度模糊，譬如最大不模糊速度为27m/s，在负区有模糊点显示为-5m/s，其实它的真实速度应该为-59m/s，以往传统的退模糊方法没有很好解决这个问题。

在以上的“模糊弧度条”和“模糊径向距离条”查找中圈定的大块速度模糊区域，其中8类变化情况中，以负区域内为例，将“红点”改为范围为[-15～0)的“绿点”，即可包含这种“一次模糊转向”情况。单独对负(正)区域内识别圈定的“模糊弧度条”和“模糊径向距离条”区域内范围为[-15～0)绿点([0～15)红点)的速度值点也退模糊，并确保满足以下条件：以负区域内为例，该识别条内的“一次模糊转向”“绿点”周边要与“红点”邻近。如图7所示为台风强风速下“一次模糊转向”的退模糊示意(2019年“利奇马”台风)。

考虑的“一次模糊转向”速度范围[-15～0)的“绿点”，真实速度最大值为-69m/s了，基本适用超强台风级别的灾害天气了。而对于C波段较小的最大不模糊速度，“一次模糊转向”情况会更严重，这个方法也还是适用的，只要确保上述的“一次模糊转向”点周边与另一边过度速度邻近即可，因为正负零速度线的确定以及“模糊弧度条”和“模糊径向距离条”的确定，已基本大概率定性确定了该点的真实正负符号属性，以及是否模糊的属性。

另外在扫尾模式中，搜索负(正)速度区内大于1(小于-1)且满足严格条件的遗留点，应改为搜索负(正)速度区内大于-5(小于5)且满足严格条件的遗留点，因为这其中有个条件是：该点周围小面积范围内与该点速度值差值的绝对值大于42的个数占有效值点数量比例0.1以上，如果是“一次模糊转向”点基本是符合该条件的，即可有效又无误地退除“一次模糊转向”点。

技术点5：检验上层零速线位置在当前层是否有误

即上层两条零速线位置信息在当前层所在位置的每个点(最接近的点)，沿着它方位角变化方向前后各7个点范围内是否有速度绝对值大于20的点出现，若出现这样情况的零速线点数量大于20个，则有误，说明上层零速线落在了该层速度值较大的位置上，这个上层零速线信息不可靠，不能用。如果出现这样情况的点数量小于等于20个，说明可用，有一定可靠性。

检验上层零速线部分在当前层末端零速线部分是否有误、检验最末已知零速交界点方位值延长确定的末端零速线部分是否有误、检验“对线”确定的末端零速线部分是否有误的方法，与上述方法一样，即检验这些点确定的零速线点是否有落在速度值较大的位置，如果出现这种情况的数量较多(大于5个)，则说明有误，不能用。

技术点6：剔除初步筛选的零速交界点中的孤偏问题点

对任一一个负正零速交界点与其余所有点逐个遍历进行判断，是否方位方向格点差小于30，且径向方向距离格点差小于550，如果全都不符合该条件，说明该点较为孤偏，没有一个点与其相近，该点没有可信度价值，将其剔除。正负零速交界点也如此处理。

技术点7：根据零速线的横向弯曲程度参数C决策是否对零速交界点做进一步筛选和剔除

遍历所有速度点，若出现该点的径向方向向外200格点内都是负速度值点(范围[-15,0))，向内200格点内都是正速度值点(范围[0,15))，或者若该点的径向方向向内200格点内都是负速度值点(范围[-15,0))，向外200格点内都是正速度值点(范围[0,15))这样的情况，则计数累加一次到参数C，这样的点越多说明零速线沿横向(即方位变化方向)弯曲程度大。C≥15，说明零速线存在弯曲，则不需要剔除任何点。C<15，说明零速线不存在明显弯曲，并剔除零速交界点中与全部数据点的方位角格点中位数相差大于55的点，即剔除筛选数据中存在的异常不稳定信息。

如图8所示，计算该图像中零速线横向弯曲程度参数C较大，且大于阈值，说明零速线存在弯曲，无需筛选黄点，即可将左图中的所有黄点拟合成如右图的正负零速线(黄线)。

技术点8：零速交界点变为零速线的过程

大体思路是：对已确定的零速交界点进行“方位角方向格点变化随径向距离格点变化”的线性插值拟合来确定零速线，譬如，已确定的零速交界点的径向距离格点依次为[80 85 100......150 390 490700]，方位角格点依次为[40 45 60......55 48 78 76]。则径向距离格点为81的那点，方位角格点值由邻近的85这点来线性插值确定，为40+(45-40)/(85-80)*(81-80)＝41。径向距离格点为82的那点，再由81和85这两个对应邻近点的方位角格点值插值确定。

而径向距离格点[1～80)范围的方位角格点值，直接由第一个已知零速交界点(即最小径向距离的那个点)的方位角格点值确定，即为40。

而[700～Rmax)的方位角格点值，由四种方式可供选择来确定：

(1)由最末已知零速交界点的方位格点值延长确定，即均为76。

(2)由记录的上一层零速线信息来确定。

(3)如果现在需要确定的是负正零速度线，由可靠性更高的正负零速线的方位角格点中位数的值加180来确定，即由另一条零速线的信息来确定，在此简称为“对线”。一般情况下，两条零速线基本上互相相对，将图像分成大致一半。

(4)利用逐点纠正搜索方式来确定。

经试验发现，筛选得到的零速交界点在靠近雷达中心区域较多分布，而远离雷达方向较少，因此在起始径向距离零速线部分的确定比较简单，用第一个已知零速交界点的方位角格点值即可，而对于最末零速线部分的确定较为复杂，要根据不同情况来选择以上四种中的最佳方式。

如图6中的第(2)幅图到第(3)幅图，即为零速“点”到“线”的过程示意。

技术点9：逐点纠正搜索方式

以确定负正零速线末端部分为例，从最末已知的零速交界点开始，判断下一个径向距离格值的方位格点值。在该点方位角沿方位角方向前后5个格点范围内，如果未出现速度绝对值大于20的点，范围[-15,0)速度值点方位角格点最大值即为负正零速交界点，如果该范围内无范围[-15,0)速度值点，扩大到前后10个格点范围内搜索，如该范围内仍无范围为[-15,0)速度值点，扩大到前后20个格点范围来搜索，范围[-15,0)速度值点方位角格点最大值即为负正零速交界点，并确保最后选取的该格点方位角前后8个格点内无速度绝对值大于20出现，否则沿用前一个径向距离点的方位角值。

而如果在第一次前后5个格点范围内搜索时，出现速度绝对值大于20的点：如果搜到的绝对值大于20的点(且方位角最小那个点)往后方向的方位角方向内有范围[-15,0)速度值点，取该点往后方向的范围[-15,0)速度值点方位角格点最大值；如果搜到的绝对值大于20的点(且方位角最小那个点)往后方向的方位角方向内没有范围[-15,0)速度值点，取该点往前方向的范围[-15,0)速度值点方位角格点最小值；若没有搜索到范围[-15,0)速度值点，继续扩大到前后10个格点搜索，直到扩大到前后20个格点，还没有搜到符合条件的，沿用前一个径向距离点已知的方位角值。

即从最末已知的零速交界点开始，逐个搜索下一径向距离值在前一距离值点的方位角局部小范围内弱的负(正)速度值点所在的方位。

该算法试验结果：

使用浙江和福建两省的S波段多普勒天气雷达观测的飑线、冰雹、强台风等事件的2900多个体扫资料对该算法进行了测试和评估，以PPI(Plan Position Indicator)仰角层为单位统计退模糊正确率，通过人工判断，只要一个仰角层上出现退模糊错误，就认为该层退模糊准确率为零。选择的数据为过程时间段中连续的时次(6分钟一次)或间隔半小时一次，间隔1小时一次的数据。

表3给出了雷达数据来源和本算法速度退模糊准确率分布情况，并与当前业务运行使用的退模糊方案(RPG版本11.3.6-S.DP)进行了对比，其中出现模糊的1782个数据中，本方法退模糊的准确率达99.5％(错误层数70层)，业务方法是95.2％(错误层数763层)，2018年3月冰雹及2016年9月台风个例，本方法准确率高于业务方法10％以上，且业务方法会出现一些大面积错误，较多出现正常数据当模糊处理的情况，大多为连续一段时间出现退模糊失败的情况。

表3该发明算法试验的数据情况及退模糊准确率对比

采用本发明方法对S波段多普勒天气雷达观测的飑线、冰雹、强台风等几个典型天气个例过程中1782个模糊体扫基数据试验，退模糊的准确率达99.5％，且错误数据中大多为未退干净，退错的较少，并且该算法计算时间基本符合实时业务运行。

本发明方法能较好改善天气雷达径向速度场的质量，为径向速度场的有效与广泛应用发挥作用，为风场反演、短临监测与分析、模式资料同化等提供基础保障。

Claims (10)

1.一种适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，由读取雷达体扫基数据开始，从高仰角向低仰角依次对每个仰角层的速度进行处理，最后仅将经退模糊处理过的径向数据点修改写到原体扫数据中；所述从高仰角向低仰角依次对每个仰角层的速度进行处理，具体包括以下步骤：

1)查找负正零速交界点和正负零速交界点，所述的负正零速交界点是沿方位角顺时针方向由弱速度负值变化到弱速度正值的交界点，所述的正负零速交界点是沿方位角顺时针方向由弱速度正值变化到弱速度负值的交界点；

2)对查找到的两类零速交界点每类均进行以下处理：a)筛选剔除孤偏的问题点；b)根据图像中零速线弯曲程度特征来决策是否对零速交界点做进一步筛选和剔除，剔除所有点中与整体趋势相差较大的点；

3)根据处理后的两类零速交界点信息，得到确定的负正零速线和正负零速线；利用两类零速交界点确定两条零速线的方法相同；

a)在已确定的零速交界点的径向距离范围段这部分的零速线由方位角方向格点值变化随径向距离格点值变化的线性插值拟合方法来确定；

b)其中径向距离值1到起始零速交界点的径向距离格点值这一范围的零速线，直接由起始零速交界点的方位角格点值延长确定；所述起始零速交界点为对应最小径向距离值的点；

c)最末零速交界点的径向距离格点值到雷达速度回波的最大径向距离格点值Rmax这一范围的零速线，根据不同情况选择以下四种中最合适的方式填补确定：所述的最末零速交界点为最大径向距离值对应的点；

①由已知的最末零速交界点的方位格点值确定；

②由记录的上一层零速线位置信息来确定；

③由可靠性更高的另一条零速线的方位格点值中位数的值加Lmax/2来确定，其中，Lmax为总径向根数；

④利用逐点纠正搜索方式来确定：从已知的最末零速交界点开始，逐个搜索下一径向距离值在前一距离值点的方位角局部小范围内弱的负/正速度值点所在的方位；

对前三种选择填补的方式进行检验，检验该方式确定的这部分零速线上的点是否落在较大速度值的位置附近，以确定最佳的填补方式；若前三种选择填补方式确定的这部分零速线上的点均落在较大速度值的位置附近，则选择第四种方式确定；

4)记录当前仰角层的零速线信息

针对步骤3)确定的零速线，若符合满足两条零速线方位角中位数格点值差大于阈值，零速线弯曲程度较小，与上层记录的零速线位置信息偏差较小的这三个条件的，将当前仰角层确定的零速线信息记录下来，作为下面几层处理过程的参考信息；

5)退模糊处理

a)对于已经根据步骤1)-4)确定了零速线的情况：

①首先对按径向距离范围段划分的区域来识别杂点干扰区与非杂点干扰区；

②对于杂点干扰区，分正负速度区域逐点判断其不同大小邻域范围内是否同时满足多个具有模糊特征的条件，对满足条件的点进行退模糊处理并标记，遍历判断过程执行多次；

③对非杂点干扰区，沿径向与方位角方向分别搜索满足八类情况的边界点以圈定模糊区域块来退模糊，并标记退过模糊的点，然后对遗留未退去的模糊点进行扫尾处理：用②中的方法进行退模糊处理并标记；

b)对于未能确定零速线的情况：

①如未能查找到满足条件的零速交界点或确定的交界点数量小于等于3，用上层记录的零速线位置信息在当前层对应位置上经检验无误后来确定当前两条零速线；若无上层零速线位置信息或者上层信息检验有误的，则搜索符合条件的径向直线方向的两条零速线；并根据a)进行退模糊处理；

②若经①还是未能确定零速线或者由3)确定的两条零速线靠得太近，即方位角中位数格点值差小于阈值，或者由3)确定的两条零速线与上层记录的对应零速线位置相差太远，即方位差中位数格点值差均大于阈值，执行无零速线模式：逐点判断其不同大小邻域范围内是否同时满足多个具有模糊特征的条件，对满足条件的点进行退模糊处理并标记，遍历判断过程执行多次。

2.根据权利要求1所述的适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，所述的步骤1)中，搜索负正零速交界点具体如下：在查找过程中，沿着径向距离点由小到大方向开始，依次对该径向距离值上的每个方位角格点进行判断，在该距离值上如果搜索到一个负正零速交界点，即停止搜索，默认每个径向距离值只对应一个负正零速交界点；具体搜索过程如下：速度值范围在[-Vmax/5～Vmax/5)m/s的点V(i,j)，沿该点方位角变化方向往后的一个点V(i-1,j)速度范围在[-Vmax/2～0)，往后的第二个点V(i-2,j)速度范围在[-2*Vmax/3～0)，往后的第三个点V(i-3,j)速度范围小于0，依次到往后的第15个点速度范围都小于0；沿该点方位角变化方向往前的一个点V(i+1,j)范围在[0～Vmax/2)，往前的第二个点V(i+2,j)范围在[0～2*Vmax/3)，往前的第三个点V(i+2,j)范围大于等于0，依此次往前的第15个点范围都大于等于0，并扩展到该点方位角变化方向向前的Lmax/6个点范围内速度不能出现负值，往后的Lmax/6个点范围内速度不能出现正值，但允许出现前后第10至30个点范围内，绝对值速度值大于2*Vmax/3的点数量超过8个这样的情况；或者沿该点方位角变化方向往后的9个点内，至少有8个以上速度值范围在[-Vmax/2～0)，且均未出现正值，往前的9个点内，至少有8个以上速度值范围在[0～Vmax/2)，且均未出现负值，并且沿该点方位角变化方向向前的Lmax/6个点范围内速度出现负值的个数占有效值点数量的比例不能超过20％，往后的Lmax/6个点范围内速度值出现正值的个数占有效值点数量的比例不能超过20％；

所述的正负零速交界点的搜索方法同负正零速交界点。

3.根据权利要求1所述的适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，所述的步骤2)中：

所述的步骤a)具体为：对任一一个负正零速交界点与其余所有点逐个遍历进行判断，是否方位方向格点差小于Lmax/12，且径向方向距离格点差小于0.6*R，其中，R为雷达速度数据的最大库点数，如果全都不符合该条件，说明该点较为孤偏，没有一个点与其相近，该点没有可信度价值，将其剔除；正负零速交界点也如此处理；

所述的步骤b)具体为：遍历所有速度点，若出现该点的径向方向向外的0.2*R个格点内都是负速度值点，范围[-Vmax/2,0)，向内的0.2*R个格点内都是正速度值点，范围[0,Vmax/2)；或者若该点的径向方向向内的0.2*R个格点内都是负速度值点，范围[-Vmax/2,0)，向外的0.2*R个格点内都是正速度值点，范围[0,Vmax/2)这样的情况，则计数累加一次，这样的点越多说明零速线沿方位变化方向的弯曲程度大；若累加次数≥15，说明零速线存在弯曲，则不需要剔除任何点；否则，说明零速线不存在明显弯曲，剔除零速交界点中与全部数据点的方位角格点中位数相差大于0.15*Lmax的点。

4.根据权利要求1所述的适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，步骤5)退模糊处理中的杂点干扰区识别的具体步骤如下：

所述的R为920时，分别计算[0～25)，[25～50)，[50～75)，[75～100)，[100～125)，[125～150)，[150～175)，[175～200)，[200～300)，[300～400)，[400～600)，[600～920)这些径向格点范围段内，杂点数量占比；

计算以下两类杂点：速度值为[-5～5)为低值点杂点；孤立点杂点，是指该点方位角方向前后2个点范围和径向方向前后2个点范围面积内，每个点速度值与自身差值绝对值都大于15；

如果该段范围内孤立点杂点占比大于0.002或低值点杂点占比大于0.2，则认定该段范围为杂点干扰区。

5.根据权利要求1所述的适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，步骤5)中，对于杂点干扰区退模糊处理的具体步骤如下：

对于杂点干扰区，判断负速度区内每个大于Vmax/2的点是否同时满足其小范围邻域内速度值小于-2*Vmax/3的点个数大于等于2；且与该点速度差值绝对值大于3*Vmax/2的个数占有效值点比例0.1以上；且大范围邻域内负速度值占有效值点比例0.55，若同时满足以上三个条件，则对该点做退模糊处理并标记，该过程遍历执行四次后，继续判断负速度区内每个大于1的点是否同时满足以上三个条件外，以及小范围邻域内标记过的模糊点个数大于等于2，且大范围邻域内小于-2*Vmax/3的点个数占有效值点比例0.1以上这两个条件，满足这五个条件的做退模糊处理并标记，遍历执行两次，即可完成该部分的退模糊处理；若小范围邻域内没有有效值点或者该范围内均是0到Vmax/2的正值，则多次扩大该小范围邻域进行判断；正速度区的退模糊处理方法与上述负速度区的方法一样。

6.根据权利要求5所述的适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，所述的R为920，Lmax为360时，所述的小范围邻域为该点方位角方向前后2个点范围和径向方向前后3个点范围面积内；所述的大范围邻域为该点方位角方向前后45个点范围和径向方向前后350个点范围面积。

7.根据权利要求5所述的适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，步骤5)中，对遗留未退去的模糊点进行扫尾处理的具体步骤如下：

用杂点干扰区退模糊处理方法对遗留未退去的模糊点进行退模糊处理并标记，区别仅在于在对负速度区内每个大于1的点进行多个模糊条件判断时，将对每个大于1的点进行判断修改为对每个大于-Vmax/5的点进行判断；正速度区内也同理对小于-1的点进行判断改为对小于Vmax/5的点进行判断；遍历判断过程执行两次。

8.根据权利要求1所述的适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，步骤5)中，对非杂点干扰区，沿径向与方位角方向分别搜索满足八类情况的模糊区域块边界点，以圈定模糊区域块来退模糊的具体步骤如下：

沿方位角变化正方向，找到每个模糊弧度条，所述模糊弧度条的“起点”、“终点”即为边界点；以负速度区为例，满足由起点到终点是由“蓝黄点”到“黄蓝点”，由“蓝黄点”到“最大黄点”，由“蓝黄点”到“最大红点”，由“最小黄点”到“黄蓝点”，由“最小黄点”到“最大黄点”，由“最小黄点”到“最大红点”，由“最小红点”到“黄蓝点”，由“最小红点”到“最大黄点”这八类情况的，则为模糊弧度条，可对整个弧度条做退模糊处理并标记；其中：“蓝黄点”定义为：依次为速度值小于-2*Vmax/3和大于2*Vmax/3的两个邻近点，有多个时取方位角最小的那个；“黄蓝点”定义为：依次为速度值大于2*Vmax/3和小于-2*Vmax/3的两个邻近点，有多个时取方位角最小的那个；“最小黄点”定义为：速度值大于2*Vmax/3的所有点中方位角最小的那个点，“最大黄点”为方位角最大的那个点；“最小红点”定义为：速度值范围在[0,Vmax/2)的所有点中方位角最小的那个点，“最大红点”为方位角最大的那个点；

查找模糊径向距离条的方法与所述模糊弧度条一样，只是沿着径向距离方向，由雷达向外为正方向，另外有“红点”的那类情况中，要考虑“红点”与另一头的距离远近，限定不能离得太远，规定方位角格点超过0.2*Lmax，径向格点超过0.16*R则不予考虑；

在以上的模糊弧度条和模糊径向距离条查找的八类变化情况中，将“红点”改为范围为[-Vmax/2～0)的“绿点”，并确保该识别条内的“绿点”过渡变化到“红点”，即可包含“一次模糊转向”情况的退模糊处理；

正速度区的退模糊处理方法与上述负速度区的方法一样。

9.根据权利要求1所述的适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，步骤5)中b)对于未能确定零速线的情况，若无上层零速线位置信息，搜索符合条件的径向直线方向的两条零速线的具体步骤如下：计算每根径向条上所有点的速度绝对值平均值，找到连续五根的该值之和最小的中间那一根径向方向直线，并得到与其方位角格点差Lmax/2的对面那根径向方向直线；如果符合这两根中任一一根的沿方位角变化方向往后Lmax/12根径向方向直线的所有速度值正值个数占有效值点数比例大于另一根的往后Lmax/12根径向方向直线速度值正值占比，且往前Lmax/12根径向方向直线的所有速度值负值个数占有效值点数的比例大于另一根的往前Lmax/12根径向方向直线速度值负值占比的，则该根径向方向直线即为正负零速线，另一根即为负正零速线，两条零速线即可确立。

10.根据权利要求5所述的适应多种天气事件的多普勒雷达径向速度自动退模糊方法，其特征在于，步骤5)中的执行无零速线模式的具体步骤如下：判断所有点中速度值大于Vmax/2(小于-Vmax/2)的每个点是否满足杂点干扰区退模糊处理方法中的三个模糊条件，若同时满足这三个条件，则对该点做退模糊处理并标记，该过程遍历执行四次后，判断所有点中大于1(小于-1)的每个点是否满足其杂点干扰区退模糊处理方法中的五个模糊条件，满足的则对该点做退模糊处理并标记，该过程遍历执行四次；若小范围邻域内没有有效值点或者该范围内均是正值(负值)，则可多次扩大该小范围邻域进行判断。

Images