CN115184938A - 一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法 - Google Patents
一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115184938A CN115184938A CN202210790960.7A CN202210790960A CN115184938A CN 115184938 A CN115184938 A CN 115184938A CN 202210790960 A CN202210790960 A CN 202210790960A CN 115184938 A CN115184938 A CN 115184938A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- reflectivity
- radar
- echo
- degrees
- elevation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 title claims abstract description 220
- 238000007500 overflow downdraw method Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims abstract description 31
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 claims description 32
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 24
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 239000002356 single layer Substances 0.000 claims description 5
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 4
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 4
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 claims description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 15
- 239000000047 product Substances 0.000 description 30
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 3
- 238000005267 amalgamation Methods 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/95—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Abstract
本发明涉及一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，属于气象雷达产品应用领域。本发明为融合S波段天气雷达和Ka波段云雷达反射率，利用两部雷达体扫模式下的基数据，通过S波段天气雷达质量控制、三维分层格点化，Ka波段云雷达质量控制、反射率衰减订正、三维分层格点化，在两部雷达重合区域采用最大值法计算各层反射率，最终实现两部雷达的分层及组合反射率的产品融合。该方法实现了S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合，增强了雷达从弱降水到显著降水以及对流天气全生命周期的监测能力，适用于天气监测预警、降水和云物理分析。
Description
技术领域
本发明属于气象雷达产品应用领域，具体涉及一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法。
背景技术
我国已经建成了S、C、X波段厘米波天气雷达网，在降水、灾害性天气的监测中提供了坚实的保障基础。但是灾害性天气早期发展的弱回波和毛毛雨等弱降水回波的监测能力还存在明显不足。鉴于此，部分保障部门在已有天气雷达的基础上补充建设Ka、W波段毫米波云雷达以提高弱回波的早期监测能力。由于云雷达在保障部门中使用仍然较少，而且天气雷达和云雷达属于不同的探测体制，产品一般都是分开显示，另外云雷达的毫米波在穿过显著降水和发展旺盛对流时衰减明显，导致当前两类反射率产品的融合工作国内还很少涉及。而本文提出的两类雷达反射率产品融合方法可以有效解决该问题。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是如何提供一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，以解决当前两类气象雷达产品反射率的数据融合问题。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题，本发明提出一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，该方法包括如下步骤：
S1、S波段天气雷达质量控制和三维分层格点化
S11、基数据解析
S波段天气雷达6分钟完成1次体扫并生成1个基数据文件；包括9个仰角和360个方位角，其中仰角对应0.5°、1.5°、2.5°、3.5°、4.5°、5.5°、10°、15°、19°；方位角范围在0-360°，间隔1°；雷达的水平和垂直波束宽度均为1°；有效探测距离为210km，距离库为300m；按照雷达约定格式读取逐个仰角的反射率数据；
S12、天气雷达反射率数据质量控制
去掉非回波，去掉各仰角面上分散孤立的回波，进行同一仰角水平纹理质量控制，进行低仰角垂直差值质量控制；
S13、三维分层格点化
雷达球坐标系转换成笛卡尔坐标系；将雷达的仰角、方位角、斜距转换成经度、纬度、高度，对雷达各仰角上的反射率进行三维分层格点化；水平分辨率为0.003°×0.003°；垂直层次由1-10km，间隔1km；雷达探测距离为210km；结合水平分辨率，定好笛卡尔坐标系中的东西方向起始和终止经度、南北方向起始和终止纬度以及相应的水平网格点；
综合雷达波束宽度，逐仰角逐方位计算反射率所在位置对应的经度、纬度、高度区域；在垂直方向上采用线性插值，得到规定高度上反射率对应的经度和纬度区域；在水平方向上，如果指定高度的一个格点对应多个仰角和方位角数据，取反射率最大值作为该格点反射率；
S2、ka波段天气雷达质量控制、反射率衰减订正、三维分层格点化
S21、基数据解析
Ka波段云雷达8分钟完成1次体扫并生成1个基数据文件；包括7个仰角和360个方位角，其中仰角对应5°、10°、20°、30°、40°、50°、80°；方位角范围在0-360°，间隔1°；雷达的水平和垂直波束宽度均为0.4°；有效探测距离为30km，距离库为30m；按照云雷达约定格式获取逐个仰角的反射率数据；
S22、云雷达反射率质量控制
去掉40°以下仰角面上高度较低的雷达反射率回波数据；去掉非回波，去掉各仰角面上分散孤立的回波，进行同一仰角水平纹理质量控制，进行低仰角垂直差值质量控制；
S23、反射率衰减订正
采用逐库订正的方法，订正云水含量较多以及降水对云雷达反射率的衰减；
S24、三维分层格点化
雷达球坐标系转换成笛卡尔坐标系，将雷达的仰角、方位角、斜距转换成经度、纬度、高度，对雷达各仰角上的反射率进行三维分层格点化；水平分辨率为0.003°×0.003°；垂直层次由1-5km，间隔1km；结合水平分辨率，定好笛卡尔坐标系中的东西方向起始和终止经度、南北方向起始和终止纬度以及相应的水平网格点；
不考虑雷达波束宽度，逐仰角逐方位计算反射率所在位置对应的经度、纬度、高度区域；在垂直方向上采用线性插值，得到规定高度上反射率对应的经度和纬度区域；在水平方向上，如果指定高度的一个格点对应多个仰角和方位角数据，取反射率最大值作为该格点反射率；
S3、两部雷达反射率融合及产品输出：
S31、两部雷达反射率融合处理
在天气雷达和云雷达布站时，云雷达位于天气雷达探测区域内部；针对垂直1-5km分层反射率重合区域，采用最大值方法进行处理；即同一格点对应两部雷达反射率值，取值最大的雷达反射率权重设为1，另一部雷达权重设为0，进行权重求和得到分层反射率值；
组合反射率为单层产品；对水平方向上的每一个格点，沿1-10km取该格点对应的反射率最大值，生成组合反射率产品；
S32、融合产品存储及输出
将三维分层格点反射率和组合反射率产品规定为short类型，然后写成netcdf-4格式，并利用netcdf的压缩方案存储反射率产品。
(三)有益效果
本发明提出一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，为融合S波段天气雷达和Ka波段云雷达反射率，利用两部雷达体扫模式下的基数据，通过S波段天气雷达质量控制、三维分层格点化，Ka波段云雷达质量控制、反射率衰减订正、三维分层格点化，在两部雷达重合区域采用最大值法计算各层反射率，最终实现两部雷达的分层及组合反射率的产品融合。该方法实现了S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合，增强了雷达从弱降水到显著降水以及对流天气全生命周期的监测能力，适用于天气监测预警、降水和云物理分析。
本发明提出的用雷达基数据将S波段天气雷达和Ka波段云雷达反射率进行融合的方法，实现了雷达从弱降水云到显著降水云、从对流初生到对流发展旺盛等天气系统的全生命周期探测。该方法提高了灾害性天气的早期预警能力、弱降水的监测能力，适用于天气监测预警、降水和云物理分析。
附图说明
图1为本发明S波段天气雷达与Ka波段云雷达反射率融合流程；
图2为S波段天气雷达与Ka波段云雷达融合前后的组合反射率效果图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
本发明涉及气象雷达产品应用领域，具体是通过技术研究，实现S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合，为天气监测预警、降水和云物理分析提供产品支撑。
本发明要解决的技术问题是如何设计实现S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，以解决当前两类气象雷达产品反射率的数据融合问题。
为融合S波段天气雷达和Ka波段云雷达反射率，利用两部雷达体扫模式下的基数据，通过S波段天气雷达质量控制、三维分层格点化，Ka波段云雷达质量控制、反射率衰减订正、三维分层格点化，在两部雷达重合区域采用最大值法计算各层反射率，最终实现两部雷达的分层及组合反射率的产品融合。该方法实现了S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合，增强了雷达从弱降水到显著降水以及对流天气全生命周期的监测能力，适用于天气监测预警、降水和云物理分析。
有鉴于此，本发明解析S波段天气雷达和Ka波段云雷达基数据，利用回波质量控制方法对各仰角反射率进行质控，针对云雷达采用逐库订正的方法降低云雨对毫米波的衰减效应。将雷达反射率数据从球坐标转成笛卡尔坐标，实现雷达数据的三维分层格点化，在此基础上融合S波段天气雷达和Ka波段云雷达反射率。该方法适用于天气监测预警、降水和云物理分析。
为了实现上述目的本发明采用的技术方案如下：S波段天气雷达和Ka波段云雷达反射率融合的实现方法，包括以下步骤：
1、S波段天气雷达质量控制和三维分层格点化：
基数据解析。
反射率数据质量控制。
三维分层格点化。
2、Ka波段云雷达质量控制、衰减订正、三维分层格点化：
基数据解析。
反射率数据质量控制。
反射率衰减订正。
三维分层格点化。
3、两部雷达反射率融合及产品输出：
两部雷达反射率融合处理。
产品压缩存储及输出。
S波段天气雷达和Ka波段云雷达反射率融合实现方法主要包括：S波段天气雷达质量控制和三维分层格点化；Ka波段云雷达质量控制、衰减订正、三维分层格点化；两部雷达反射率融合及产品输出。
S1、S波段天气雷达质量控制和三维分层格点化：
S11、基数据解析
体扫是雷达常用的一种工作模式，雷达调整到不同的俯仰角，在每个俯仰角上进行0-360°方位扫描，多个俯仰角的组合就是一个体扫模式。S波段天气雷达6分钟完成1次体扫并生成1个基数据文件。包括9个仰角和360个方位角，其中仰角对应0.5°、1.5°、2.5°、3.5°、4.5°、5.5°、10°、15°、19°。方位角范围在0-360°，间隔1°。雷达的水平和垂直波束宽度均为1°。有效探测距离为210km，距离库为300m。按照雷达约定格式读取逐个仰角的反射率数据。
S12、天气雷达反射率数据质量控制
去掉非回波；去掉10°以下仰角面上高度较低的雷达反射率回波。非回波定为小于1dBZ或大于80dBZ的数据。将对应仰角面上高度小于500m的反射率回波去除。式(1)中H为回波高度，h是雷达所在海拔高度，R对应雷达探测斜距，δ对应仰角。
H＝h+Rsinδ (1)
去掉各仰角面上分散孤立的回波。设置判读区域，根据判读区域内有效回波数判断该回波点是否为分散孤立的噪声。式(2)中Na是连续的方位数，Nr是连续的距离库数，这里Na和Nr都取3，N是有效回波数，这里P为孤立回波判定值，孤立回波阈值取0.56，P小于孤立回波阈值，则判定为孤立回波，进行舍弃。
同一仰角水平纹理质量控制。设置判读区域，根据判读区域内各格点之间的平方差来反馈对应格点回波是否为有效值。式(3)中Na是连续的方位数，Nr是连续的距离库数，这里Na和Nr都取3，Z为回波反射率值，TdBZ为有效回波判断值。根据不同回波强度，有效回波判断取不同阈值，其中反射率小于30dBZ，有效回波判断阈值为20；反射率大于30dBZ，有效回波判断阈值为35。TdBZ大于对应的有效回波判断阈值则判定为无效回波。
低仰角垂直差值质量控制。对150km内的0.5°、1.5°两个仰角的反射率求取差值，如果差值大于给定阈值，则认定低仰角回波不是有效回波。式(4)中Z为回波反射率，GdBZ为反射率差值，其中反射率小于30dBZ，反射率差值阈值为5；反射率大于30dBZ，反射率差值阈值为10。GdBZ大于对应的反射率差值阈值则判定为无效回波。
GdBZ＝Z0.5-Z1.5 (4)
S13、三维分层格点化
雷达球坐标系转换成笛卡尔坐标系。将雷达的仰角、方位角、斜距转换成经度、纬度、高度，对雷达各仰角上的反射率进行三维分层格点化。水平分辨率为0.003°×0.003°；垂直层次由1-10km，间隔1km。雷达探测距离为210km，为便于处理，水平和垂直方向上均不考虑地球曲率的影响。
结合水平分辨率，定好笛卡尔坐标系中的东西方向起始和终止经度、南北方向起始和终止纬度以及相应的水平网格点。
综合雷达波束宽度，逐仰角逐方位计算反射率所在位置对应的经度、纬度、高度区域。在垂直方向上采用线性插值，得到规定高度上反射率对应的经度和纬度区域。在水平方向上，如果指定高度的一个格点对应多个仰角和方位角数据，取反射率最大值作为该格点反射率。
S2、ka波段天气雷达质量控制、反射率衰减订正、三维分层格点化：
S21、基数据解析
Ka波段云雷达8分钟完成1次体扫并生成1个基数据文件。包括7个仰角和360个方位角，其中仰角对应5°、10°、20°、30°、40°、50°、80°。方位角范围在0-360°，间隔1°。雷达的水平和垂直波束宽度均为0.4°。有效探测距离为30km，距离库为30m。按照云雷达约定格式获取逐个仰角的反射率数据。
S22、云雷达反射率质量控制
去掉40°以下仰角面上高度较低的雷达反射率回波数据；去掉非回波。将对应仰角面上高度小于500m的反射率回波去除。非回波定为小于-30dBZ或大于40dBZ的数据。
去掉各仰角面上分散孤立的回波。根据判读区域内有效回波数判断该回波点是否为分散孤立噪声，实现方法同天气雷达回波，对应阈值取0.56，小于该阈值，则判定为孤立回波，进行舍弃。
同一仰角水平纹理质量控制。根据判读区域内各格点之间的平方差来反馈对应格点回波是否为有效值，实现方法同天气雷达回波。反射率小于15dBZ，对应阈值为20；反射率大于15dBZ，对应阈值为30。大于对应阈值则判定为无效回波。
低仰角垂直差值质量控制。对5°、10°两个仰角的反射率求取差值，如果差值大于给定阈值，则认定低仰角回波不是有效回波，实现方法同天气雷达回波。反射率小于15dBZ，对应阈值为1；反射率大于15dBZ，对应阈值为2。大于对应阈值则判定为无效回波。
S23、反射率衰减订正
采用逐库订正的方法，订正云水含量较多以及降水对云雷达反射率的衰减。式(5)中，Zr为订正后的反射率，Zm为订正前的反射率，τ为云雷达毫米波逐库透过率，ΔR为标准化距离，i对应第i个距离库，a和b是毫米波衰减与反射率的对应系数，一般取固定值。
衰减订正分为三类，云水含量较多：-15-0dBZ，a为1.1061、b为0.4921；弱降水：0-15dBZ，a为0.0003、b为0.9280；一般降水：15-30dBZ，a为0.0001、b为0.9266。对于显著降水导致云雷达衰减严重的情况，不进行两部雷达的后续融合。
S24、三维分层格点化
雷达球坐标系转换成笛卡尔坐标系，将雷达的仰角、方位角、斜距转换成经度、纬度、高度，对雷达各仰角上的反射率进行三维分层格点化。水平分辨率为0.003°×0.003°；垂直层次由1-5km，间隔1km。水平和垂直方向上均不考虑地球曲率的影响。
结合水平分辨率，定好笛卡尔坐标系中的东西方向起始和终止经度、南北方向起始和终止纬度以及相应的水平网格点。
由于探测距离较近，不考虑雷达波束宽度。逐仰角逐方位计算反射率所在位置对应的经度、纬度、高度区域。在垂直方向上采用线性插值，得到规定高度上反射率对应的经度和纬度区域。在水平方向上，如果指定高度的一个格点对应多个仰角和方位角数据，取反射率最大值作为该格点反射率。
S3、两部雷达反射率融合及产品输出：
S31、两部雷达反射率融合处理
在天气雷达和云雷达布站时，云雷达位于天气雷达探测区域内部。针对垂直1-5km分层反射率重合区域，采用最大值方法进行处理。即同一格点对应两部雷达反射率值，取值最大的雷达反射率权重设为1，另一部雷达权重设为0，进行权重求和得到分层反射率值。
组合反射率为单层产品。对水平方向上的每一个格点，沿1-10km取该格点对应的反射率最大值，生成组合反射率产品。
S32、融合产品存储及输出
将三维分层格点反射率和组合反射率产品规定为short类型，然后写成netcdf-4格式，并利用netcdf的压缩方案存储反射率产品。雷达反射率产品一般用阴影图显示，并且按照5dBZ的间隔设置色标。
图2显示了S波段天气雷达与Ka波段云雷达融合前后的组合反射率。图2左是融合前的，图2右是融合后的。其中水平轴代表着经度变化，垂直轴代表着纬度变化，dBZ是反射率的单位。
实施例1：
S波段天气雷达质量控制和三维分层格点化：
1)基数据解析
S波段天气雷达6分钟完成1次体扫并生成1个基数据文件。包括9个仰角和360个方位角，其中仰角对应0.5°、1.5°、2.5°、3.5°、4.5°、5.5°、10°、15°、19°。方位角范围在0-360°，间隔1°。雷达的水平和垂直波束宽度均为1°。有效探测距离为210km，距离库为300m。按照雷达约定格式读取逐个仰角的反射率数据。
2)天气雷达反射率数据质量控制
去掉非回波；去掉10°以下仰角面上高度较低的雷达反射率回波。非回波定为小于1dBZ或大于80dBZ的数据。将对应仰角面上高度小于500m的反射率回波去除。式(1)中H为回波高度，h是雷达所在海拔高度，R对应雷达探测斜距，δ对应仰角。
H＝h+Rsinδ (1)
去掉各仰角面上分散孤立的回波。设置判读区域，根据判读区域内有效回波数判断该回波点是否为分散孤立的噪声。式(2)中Na是连续的方位数，Nr是连续的距离库数，这里Na和Nr都取3，N是有效回波数，这里P为孤立回波阈值，取为0.56。
同一仰角水平纹理质量控制。设置判读区域，根据判读区域内各格点之间的平方差来反馈对应格点回波是否为有效值。式(3)中Na是连续的方位数，Nr是连续的距离库数，这里Na和Nr都取3，N是有效回波数，Z为回波反射率值，TdBZ为有效回波判断阈值。根据不同回波强度，TdBZ取不同阈值。其中反射率小于30dBZ，TdBZ为20；反射率大于30dBZ，TdBZ为35。
低仰角垂直差值质量控制。对150km内的0.5°、1.5°两个仰角的反射率进行差值，如果差值大于给定阈值，则认定低仰角回波不是有效回波。式(4)中Z为回波反射率，GdBZ为判断阈值，其中反射率小于30dBZ，GdBZ为5；反射率大于30dBZ，GdBZ为10。
GdBZ＝Z0.5-Z1.5 (4)
3)三维分层格点化
雷达球坐标系转换成笛卡尔坐标系。将雷达的仰角、方位角、斜距转换成经度、纬度、高度，对雷达各仰角上的反射率进行三维分层格点化。水平分辨率为0.003°×0.003°；垂直层次由1-10km，间隔1km。雷达探测距离为210km，最大涉及2个经纬度，为便于处理，水平和垂直方向上均不考虑地球曲率的影响。
结合水平分辨率，定好笛卡尔坐标系中的东西方向起始和终止经度、南北方向起始和终止纬度以及相应的水平网格点。
综合雷达波束宽度，逐仰角逐方位计算反射率所在位置对应的经度、纬度、高度区域。在垂直方向上采用线性插值，得到规定高度上反射率对应的经度和纬度区域。在水平方向上，如果指定高度的一个格点对应多个仰角和方位角数据，取反射率最大值作为该格点反射率。
2、ka波段天气雷达质量控制、反射率衰减订正、三维分层格点化：
1)基数据解析
Ka波段云雷达8分钟完成1次体扫并生成1个基数据文件。包括7个仰角和360个方位角，其中仰角对应5°、10°、20°、30°、40°、50°、80°。方位角范围在0-360°，间隔1°。雷达的水平和垂直波束宽度均为0.4°。有效探测距离为30km，距离库为30m。按照云雷达约定格式获取逐个仰角的反射率数据。
2)云雷达反射率质量控制
去掉40°以下仰角面上高度较低的雷达反射率回波数据；去掉非回波。将对应仰角面上高度小于500m的反射率回波去除。非回波定为小于-30dBZ或大于40dBZ的数据。
去掉各仰角面上分散孤立的回波。根据判读区域内有效回波数判断该回波点是否为分散孤立噪声。
同一仰角水平纹理质量控制。根据判读区域内各格点之间的平方差来反馈对应格点回波是否为有效值。
低仰角垂直差值质量控制。对5°、10°两个仰角的反射率进行差值，如果差值大于给定阈值，则认定低仰角回波不是有效回波。
3)反射率衰减订正
采用逐库订正的方法，订正云水含量较多以及降水对云雷达反射率的衰减。式(5)中，Zr为订正后的反射率，Zm为订正前的反射率，τ为云雷达毫米波逐库透过率，ΔR为标准化距离，i对应第i个距离库，a和b是毫米波衰减与反射率的对应系数，一般取固定值。
衰减订正分为三类，云水含量较多：-15-0dBZ，a为1.1061、b为0.4921；弱降水：0-15dBZ，a为0.0003、b为0.9280；一般降水：15-30dBZ，a为0.0001、b为0.9266。对于显著降水导致云雷达衰减严重的情况，不进行两部雷达的后续融合。
4)三维分层格点化
雷达球坐标系转换成笛卡尔坐标系，将雷达的仰角、方位角、斜距转换成经度、纬度、高度，对雷达各仰角上的反射率进行三维分层格点化。水平分辨率为0.003°×0.003°；垂直层次由1-5km，间隔1km。水平和垂直方向上均不考虑地球曲率的影响。
结合水平分辨率，定好笛卡尔坐标系中的东西方向起始和终止经度、南北方向起始和终止纬度以及相应的水平网格点。
由于探测距离较近，不考虑雷达波束宽度。逐仰角逐方位计算反射率所在位置对应的经度、纬度、高度区域。在垂直方向上采用线性插值，得到规定高度上反射率对应的经度和纬度区域。在水平方向上，如果指定高度的一个格点对应多个仰角和方位角数据，取反射率最大值作为该格点反射率。
3、两部雷达反射率融合及产品输出：
1)两部雷达反射率融合处理
在天气雷达和云雷达布站时，云雷达位于天气雷达探测区域内部。针对垂直1-5km分层反射率重合区域，采用最大值方法进行处理，即同一格点如果有两部雷达反射率值，取值最大的雷达反射率权重设为1，另一部雷达权重设为0。
在水平格点上，取1-10km各层反射率的最大值，生成单层组合反射率。
2)格点化产品存储及输出
将三维分层格点反射率和单层组合反射率产品规定为short类型，然后写成netcdf-4格式，并利用netcdf的压缩方案存储反射率产品。
本发明提出的用雷达基数据将S波段天气雷达和Ka波段云雷达反射率进行融合的方法，实现了雷达从弱降水云到显著降水云、从对流初生到对流发展旺盛等天气系统的全生命周期探测。该方法提高了灾害性天气的早期预警能力、弱降水的监测能力，适用于天气监测预警、降水和云物理分析。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
S1、S波段天气雷达质量控制和三维分层格点化
S11、基数据解析
S波段天气雷达6分钟完成1次体扫并生成1个基数据文件；包括9个仰角和360个方位角，其中仰角对应0.5°、1.5°、2.5°、3.5°、4.5°、5.5°、10°、15°、19°；方位角范围在0-360°，间隔1°；雷达的水平和垂直波束宽度均为1°；有效探测距离为210km，距离库为300m；按照雷达约定格式读取逐个仰角的反射率数据；
S12、天气雷达反射率数据质量控制
去掉非回波，去掉各仰角面上分散孤立的回波，进行同一仰角水平纹理质量控制，进行低仰角垂直差值质量控制；
S13、三维分层格点化
雷达球坐标系转换成笛卡尔坐标系；将雷达的仰角、方位角、斜距转换成经度、纬度、高度，对雷达各仰角上的反射率进行三维分层格点化；水平分辨率为0.003°×0.003°；垂直层次由1-10km，间隔1km；雷达探测距离为210km；结合水平分辨率，定好笛卡尔坐标系中的东西方向起始和终止经度、南北方向起始和终止纬度以及相应的水平网格点；
综合雷达波束宽度，逐仰角逐方位计算反射率所在位置对应的经度、纬度、高度区域；在垂直方向上采用线性插值，得到规定高度上反射率对应的经度和纬度区域；在水平方向上，如果指定高度的一个格点对应多个仰角和方位角数据，取反射率最大值作为该格点反射率；
S2、ka波段天气雷达质量控制、反射率衰减订正、三维分层格点化
S21、基数据解析
Ka波段云雷达8分钟完成1次体扫并生成1个基数据文件；包括7个仰角和360个方位角，其中仰角对应5°、10°、20°、30°、40°、50°、80°；方位角范围在0-360°，间隔1°；雷达的水平和垂直波束宽度均为0.4°；有效探测距离为30km，距离库为30m；按照云雷达约定格式获取逐个仰角的反射率数据；
S22、云雷达反射率质量控制
去掉40°以下仰角面上高度较低的雷达反射率回波数据；去掉非回波，去掉各仰角面上分散孤立的回波，进行同一仰角水平纹理质量控制，进行低仰角垂直差值质量控制；
S23、反射率衰减订正
采用逐库订正的方法，订正云水含量较多以及降水对云雷达反射率的衰减；
S24、三维分层格点化
雷达球坐标系转换成笛卡尔坐标系，将雷达的仰角、方位角、斜距转换成经度、纬度、高度，对雷达各仰角上的反射率进行三维分层格点化；水平分辨率为0.003°×0.003°；垂直层次由1-5km，间隔1km；结合水平分辨率，定好笛卡尔坐标系中的东西方向起始和终止经度、南北方向起始和终止纬度以及相应的水平网格点；
不考虑雷达波束宽度，逐仰角逐方位计算反射率所在位置对应的经度、纬度、高度区域；在垂直方向上采用线性插值，得到规定高度上反射率对应的经度和纬度区域；在水平方向上，如果指定高度的一个格点对应多个仰角和方位角数据，取反射率最大值作为该格点反射率；
S3、两部雷达反射率融合及产品输出：
S31、两部雷达反射率融合处理
在天气雷达和云雷达布站时，云雷达位于天气雷达探测区域内部；针对垂直1-5km分层反射率重合区域，采用最大值方法进行处理；即同一格点对应两部雷达反射率值，取值最大的雷达反射率权重设为1，另一部雷达权重设为0，进行权重求和得到分层反射率值；
组合反射率为单层产品；对水平方向上的每一个格点，沿1-10km取该格点对应的反射率最大值，生成组合反射率产品；
S32、融合产品存储及输出
将三维分层格点反射率和组合反射率产品规定为short类型，然后写成netcdf-4格式，并利用netcdf的压缩方案存储反射率产品。
2.如权利要求1所述的S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，所述步骤S12中去掉非回波的过程为：
去掉10°以下仰角面上高度较低的雷达反射率回波，非回波定为小于1dBZ或大于80dBZ的数据，将对应仰角面上高度小于500m的反射率回波去除，式(1)中H为回波高度，h是雷达所在海拔高度，R对应雷达探测斜距，δ对应仰角；
H＝h+Rsinδ (1)。
3.如权利要求1所述的S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，所述步骤S22具体包括：将对应仰角面上高度小于500m的反射率回波去除。非回波定为小于-30dBZ或大于40dBZ的数据。
4.如权利要求1所述的S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，所述步骤S12、S22中去掉各仰角面上分散孤立的回波的过程为：
设置判读区域，根据判读区域内有效回波数判断该回波点是否为分散孤立的噪声；式(2)中Na是连续的方位数，Nr是连续的距离库数，这里Na和Nr都取3，N是有效回波数，这里P为孤立回波判定值，P小于孤立回波阈值，则判定为孤立回波，进行舍弃；
5.如权利要求4所述的S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，所述步骤S12和所述步骤S22中，孤立回波阈值为0.56。
6.如权利要求1所述的S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，所述步骤S12、S22中进行同一仰角水平纹理质量控制的过程为：
设置判读区域，根据判读区域内各格点之间的平方差来反馈对应格点回波是否为有效值；式(3)中Na是连续的方位数，Nr是连续的距离库数，这里Na和Nr都取3，Z为回波反射率值，TdBZ为有效回波判断值；TdBZ大于对应的有效回波判断阈值则判定为无效回波，
7.如权利要求6所述的S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，所述步骤S12中，根据不同回波强度，有效回波判断取不同阈值，其中反射率小于30dBZ，有效回波判断阈值为20；反射率大于30dBZ，有效回波判断阈值为35；所述步骤S22中，反射率小于15dBZ，对应阈值为20；反射率大于15dBZ，对应阈值为30。大于对应阈值则判定为无效回波。
8.如权利要求1所述的S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，所述步骤S12中进行低仰角垂直差值质量控制的过程包括：
对150km内的0.5°、1.5°两个仰角的反射率求取差值，如果差值大于给定阈值，则认定低仰角回波不是有效回波；式(4)中Z为回波反射率，GdBZ为反射率差值，其中反射率小于30dBZ，反射率差值阈值为5；反射率大于30dBZ，反射率差值阈值为10；GdBZ大于对应的反射率差值阈值则判定为无效回波；
GdBZ＝Z0.5-Z1.5 (4)。
9.如权利要求1所述的S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，所述步骤S22中进行低仰角垂直差值质量控制的过程包括：对5°、10°两个仰角的反射率求取差值，如果差值大于给定阈值，则认定低仰角回波不是有效回波，反射率小于15dBZ，对应阈值为1；反射率大于15dBZ，对应阈值为2；反射率差值大于对应阈值则判定为无效回波。
10.如权利要求1-9任一项所述的S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法，其特征在于，所述步骤S23具体包括：采用逐库订正的方法，订正云水含量较多以及降水对云雷达反射率的衰减，式(5)中，Zr为订正后的反射率，Zm为订正前的反射率，τ为云雷达毫米波逐库透过率，ΔR为标准化距离，i对应第i个距离库，a和b是毫米波衰减与反射率的对应系数；
衰减订正分为三类，云水含量较多：-15-0dBZ，a为1.1061、b为0.4921；弱降水：0-15dBZ，a为0.0003、b为0.9280；一般降水：15-30dBZ，a为0.0001、b为0.9266，对于显著降水导致云雷达衰减严重的情况，不进行两部雷达的后续融合。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210790960.7A CN115184938B (zh) | 2022-07-05 | 2022-07-05 | 一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210790960.7A CN115184938B (zh) | 2022-07-05 | 2022-07-05 | 一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115184938A true CN115184938A (zh) | 2022-10-14 |
| CN115184938B CN115184938B (zh) | 2024-04-19 |
Family
ID=83517644
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210790960.7A Active CN115184938B (zh) | 2022-07-05 | 2022-07-05 | 一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115184938B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117310716A (zh) * | 2023-11-28 | 2023-12-29 | 中国气象科学研究院 | 基于多波段雷达融合估测降水量的方法和装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5583972A (en) * | 1993-08-02 | 1996-12-10 | Miller; Richard L. | 3-D weather display and weathercast system |
| KR101224258B1 (ko) * | 2012-03-21 | 2013-01-21 | 대한민국(국립기상연구소장) | 기상레이더 3차원 반사도 자료를 이용한 3차원 강우유형 분류 방법 및 그 시스템 |
| CN106324709A (zh) * | 2016-10-21 | 2017-01-11 | 中国人民解放军理工大学 | 微波链路、雨滴谱仪、雨量计与天气雷达多源联合的降雨场重构方法 |
| US9599707B1 (en) * | 2014-01-23 | 2017-03-21 | Rockwell Collins, Inc. | Weather radar system and method with path attenuation shadowing |
| CN109901157A (zh) * | 2017-12-07 | 2019-06-18 | 永州市金蚂蚁新能源机械有限公司 | 一种雷达组网系统 |
| CN110297246A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-01 | 上海市气象信息与技术支持中心 | 一种组网x波段天气雷达协同自适应控制方法及系统 |
| CN111289983A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-06-16 | 内蒙古工业大学 | 一种雷达垂直累积液态水含量反演方法 |
-
2022
- 2022-07-05 CN CN202210790960.7A patent/CN115184938B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5583972A (en) * | 1993-08-02 | 1996-12-10 | Miller; Richard L. | 3-D weather display and weathercast system |
| KR101224258B1 (ko) * | 2012-03-21 | 2013-01-21 | 대한민국(국립기상연구소장) | 기상레이더 3차원 반사도 자료를 이용한 3차원 강우유형 분류 방법 및 그 시스템 |
| US9599707B1 (en) * | 2014-01-23 | 2017-03-21 | Rockwell Collins, Inc. | Weather radar system and method with path attenuation shadowing |
| CN106324709A (zh) * | 2016-10-21 | 2017-01-11 | 中国人民解放军理工大学 | 微波链路、雨滴谱仪、雨量计与天气雷达多源联合的降雨场重构方法 |
| CN109901157A (zh) * | 2017-12-07 | 2019-06-18 | 永州市金蚂蚁新能源机械有限公司 | 一种雷达组网系统 |
| CN110297246A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-01 | 上海市气象信息与技术支持中心 | 一种组网x波段天气雷达协同自适应控制方法及系统 |
| CN111289983A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-06-16 | 内蒙古工业大学 | 一种雷达垂直累积液态水含量反演方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| ZEZONG CHEN: "S-Band Doppler Wave Radar System", SCHOOL OF ELECTRONIC INFORMATION AND THE COLLABORATIVE INNOVATION CENTER FOR GEOSPATIAL TECHNOLOGY, 12 December 2017 (2017-12-12) * |
| 张滢 等: "CFL-16B 对流层风廓线雷达与 L 波段二次测风雷达 数据对比分析", 第十二届全国信号和智能信息处理与应用学术会议 会议论文, 19 October 2018 (2018-10-19) * |
| 曹爱琴: "基于星载测雨雷达和云廓线雷达探测的亚洲雨顶和云顶高度分析", CNKI硕士学位论文电子期刊, 16 December 2011 (2011-12-16) * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117310716A (zh) * | 2023-11-28 | 2023-12-29 | 中国气象科学研究院 | 基于多波段雷达融合估测降水量的方法和装置 |
| CN117310716B (zh) * | 2023-11-28 | 2024-02-20 | 中国气象科学研究院 | 基于多波段雷达融合估测降水量的方法和装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115184938B (zh) | 2024-04-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4667199A (en) | Simulator | |
| Liang et al. | A composite approach of radar echo extrapolation based on TREC vectors in combination with model-predicted winds | |
| CN1195993C (zh) | 在雷达系统中或者涉及雷达系统的改进 | |
| CN112417757B (zh) | 车载雷达信号级仿真方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| Isaksen et al. | Impact of ERS scatterometer winds in ECMWF's assimilation system | |
| CN115184938A (zh) | 一种S波段天气雷达和Ka波段云雷达的反射率融合方法 | |
| JPH04233573A (ja) | デジタルレーダシュミレーションにおいて三次元的な気象情報を実時間で発生させる方法、デジタルレーダ地表シュミレータ装置及びデジタルレーダ地表シュミレータ用の実時間高解像度気象チャンネル | |
| CN109001846A (zh) | 一种复杂地形条件下s波段与x波段雷达组网测雨方法 | |
| CN114047511B (zh) | 一种基于csa算法的时变海面机载sar成像仿真方法 | |
| CN110726980A (zh) | 一种机载相控阵天气雷达对地表杂波的分析方法 | |
| CN106019286A (zh) | 一种机载气象雷达多扫描多重频全空域气象目标探测方法 | |
| Holleman | Bias adjustment and long‐term verification of radar‐based precipitation estimates | |
| CN116500648A (zh) | 一种地基激光雷达目标区风廓线反演方法 | |
| CN115079114A (zh) | 基于海洋与角反射器后向散射的机载sar辐射定标方法 | |
| CN112799070B (zh) | 一种船用雷达雨雪杂波抑制算法 | |
| Greving et al. | On the concept of the radar cross section RCS of distorting objects like wind turbines for the weather radar | |
| KR102408991B1 (ko) | 지향각 sar 기반 고해상도 영상복원 시스템 및 이를 이용한 영상복원방법 | |
| CN114814847A (zh) | 一种毫米波雷达电力线探测与三维重建方法 | |
| Rico‐Ramirez et al. | Real‐time monitoring of weather radar antenna pointing using digital terrain elevation and a Bayes clutter classifier | |
| Lamer et al. | Evaluation of gridded scanning ARM cloud radar reflectivity observations and vertical doppler velocity retrievals | |
| US20240027575A1 (en) | Vertical situation display using cell-based architecture | |
| Lamer et al. | Evaluation of gridded Scanning ARM Cloud Radar reflectivity observations and vertical Doppler velocity retrievals. | |
| CN116976091B (zh) | 适用于微波遥感卫星的海浪环境因素影响分析方法 | |
| Ushio et al. | Development and Observations of the Phased Array Radar for Weather Application | |
| Nyunt et al. | Analysis of 3-D unprecedented torrential and convective rainfall by high resolution X band radar precipitation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |