DE102007058345A1 - Verfahren zum Ermitteln von Verbunddaten von Wetterradaren in einem Überlappungsbereich der Beobachtungsbereiche mindestens zweier Wetterradare - Google Patents

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Abstract

Verfahren zum Ermitteln von Verbunddaten von Wetterradaren (1) in einem Überlappungsbereich (2) der Beobachtungsbereiche mindestens zweier Wetterradare (1), wobei als Wetterradare (1) polarimetrische Wetterradare (1) verwendet werden und die Messungen der einzelnen polarimetrischen mindestens zwei Wetterradare (1) für Messpunkte im Überlappungsbereich (2) zusammengefasst werden und anhand der zusammengefassten Messpunkte eine Radarecho-Klassifizierung durchgeführt wird.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln von Verbunddaten von Wetterradaren in einem Überlappungsbereich der Beobachtungsbereiche mindestens zweier Wetterradare nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1.
  • Bei der Erfassung von Wetterdaten werden Wetterradare bzw. Niederschlagsradare zur Wetterbeobachtung eingesetzt. Mit Hilfe der Wetterradare kann der Wassergehalt einer Wolke gemessen werden, welcher wiederum Rückschlüsse auf eventuellen Niederschlag (Regel, Hagel, Schnee usw.) zulässt.
  • Die Wetterradare strahlen elektromagnetische Wellen über eine Antenne ab und empfangen die u. a. an Niederschlagsteilchen gestreuten elektromagnetischen Wellen wieder, um diese auszuwerten. Je mehr Wassertröpfchen eine Wolke enthält, desto mehr Strahlung reflektiert sie zurück. Aus dem Zeitunterschied zwischen Senden der Strahlung und dem Empfang der reflektierten Strahlung schließt man auf den Abstand der Wolken zum Wetterradar. Aus diesen Reflektivitätsdaten eines herkömmlichen Wetterradars erhält man somit ein Bild über Abstand und Wassergehalt der Wolke.
  • Als polarimetrisches Radar wird nun eine spezielle Art von Niederschlagsradar bezeichnet, bei dem unterschiedlich polarisierte elektromagnetische Wellen ausgesendet und empfangen werden. Meist werden polarimetrische Wetterradare verwendet, die eine horizontal und eine vertikal polarisierte elektromagnetische Welle aussenden und die zurückreflektierten Wellen in diesen beiden Polarisationen entsprechend empfangen.
  • Während herkömmliche Wetterradare in der Lage sind, die Intensität des zurückgestreuten Signals (und damit des Niederschlags) und die Geschwindigkeit des Niederschlags in Richtung des Wetterradars festzustellen, sind polarimetrische Wetterradare aufgrund der verwendeten unterschiedlichen Polarisationen in der Lage, zusätzliche Informationen zu erhalten, die eine Aussage über die Form der Niederschlagsteilchen (Hydrometeore) ermöglichen. Mit polarimetrischen Wetterradaren ist es somit möglich, den Radarechotyp zu klassifizieren, indem beispielsweise eine von der Weltorganisation für Meteorologie, Genf, Schweiz, veröffentlichte Codetabelle, Manual an Codes, International Codes, Volume 1.1, WMO-No. 306, 1995 verwendet wird. So ist mit einem polarimetrischen Wetterradar eine Klassifizierung der Niederschlagsteilchen bzw. Wetterinformation, d. h. beispielsweise Regen, Hagel, Schnee, Graupel, Sturm usw., also qualitativ nach Arten möglich. Es kann eine Radarecho-Klassifizierung durchgeführt werden, d. h., dass das Echo klassifiziert wird in eine Wetterinformation.
  • Jedes der Wetterradare ist für eine Beobachtung eines begrenzten Umkreises um das Wetterradar ausgelegt. Zur Erzeugung eines flächendeckenden Wetterradar-Beobachtungsnetzes sind weltweit in vielen Ländern in den letzten Jahren Wetterradar-Verbundnetze aufgebaut worden; so verfügen mittlerweile die Vereinigten Staaten von Amerika und die meisten Staaten Europas darüber. Mit den Wetterradar-Verbundnetzen werden Radarverbunddaten erzeugt.
  • Die Erzeugung der Radarverbunddaten, die Radar Composite oder Radar Mosaic genannt werden, setzt das Verbundnetz von Wetterradaren voraus, in dem jedes einzelne Radargerät lokale Radardaten produziert, die bei den herkömmlichen Wetterradaren die Reflektivitätsdaten sind. Da sich die einzelnen lokalen Radardaten abhängig von den Standorten (und dem daraus resultierenden Abstand) der Radargeräte bzw. Wetterradare überlappen können, werden für die Überlappungsbereiche verschiedene Methoden und Entscheidungskriterien verwendet, um für den Überlappungsbereich einen „kombinierten" Wert der Reflektivität zu berechnen.
  • Zusätzlich zu den Radarverbunddaten basierend auf der Reflektivität können noch Dual- oder Multiple-Doppler-Verbunddaten erzeugt werden, bei denen beispielsweise die Multiple-Doppler-Verbunddaten aus den Radialgeschwindigkeiten der lokalen Radardaten abgeleitet werden.
  • Die lokalen Radardaten, die für die Berechnung im Überlappungsbereich benötigt werden, können verschiedener räumlicher Natur sein. Man unterscheidet zwischen 2-dimensionalen (2D), 3-dimensionalen (3D) und 4-dimensionalen (4D) Berechnungen von Radarverbunddaten.
  • Bei einer 2D-2D Berechnung liegen die lokalen Radardaten, die für die Erzeugung von Radarverbunddaten hinzugezogen werden, in einem zwei-dimensionalen, üblicherweise kartesischen, Format vor, und die erzeugten Radarverbunddaten liegen ebenfalls im zwei-dimensionalen Format (2D) vor.
  • Bei einer 3D-2D Berechnung liegen die lokalen Radardaten, die für die Erzeugung von Radarverbunddaten hinzugezogen werden, in einem drei-dimensionalen, üblicherweise polaren, Format (3D) vor. Aus dem drei-dimensionalen Format werden zwei-dimensionale Radardaten berechnet, die für die Erzeugung der Radarverbunddaten benutzt werden. Die erzeugten Radarverbunddaten liegen im zwei-dimensionalen Format vor (2D).
  • Bei einer 3D-3D Berechnung liegen die lokalen Radardaten, die für die Erzeugung von Radarverbunddaten hinzugezogen werden, in einem drei-dimensionalen Format vor (3D). Aus den drei-dimensionalen lokalen Radardaten werden dreidimensionale Radarverbunddaten erzeugt (3D), die anschliessend in ein zweidimensionales, darstellbares Format konvertiert werden. Vorzugsweise ist das dargestellte Verbunddatensystem im kartesischen oder geo-referenzierten (geographische Länge und Breite und Höhe über NN) Format.
  • Bei einer 3D-4D Berechnung liegen die lokalen Radardaten, die für die Erzeugung von Radarverbunddaten hinzugezogen werden, in einem drei-dimensionalen Format vor (3D), wobei das Wetterradar die Radardaten in einer vorbestimmten zeitlichen Folge aufnimmt. Sobald neue drei-dimensionale lokale Daten eines Radargeräts erzeugt werden, werden die neuen Daten für die Berechnung der drei-dimensionalen Radarverbunddaten hinzugezogen (4D), d. h. dreidimensionale Teilinformationen der drei-dimensionalen Radarverbunddaten werden sukzessive durch aktuelle lokale Radardaten ersetzt.
  • Für ein einzelnes Wetterradar können auch weitere unabhängige Messungen, beispielsweise die Temperatur, berücksichtigt werden. Solch ein Resultat kann verbunden sein mit einem ebenfalls resultierenden Qualitäts- und Gewichtungsfaktor, welcher besagt, dass das Resultat umso zuverlässiger ist, je höher dieser Faktor ist. Manche Verfahren bei der Auswertung lokaler Radardaten, insbesondere sogenannte Fuzzy-Logic-Algorithmen, resultieren für jeden Messpunkt in mehreren verschiedenen Radarechotypen mit jeweils zugehörigen Qualitäts- oder Gewichtungsfaktoren, wobei im allgemeinen derjenige Echotyp als endgültiges Resultat verwendet wird, dessen zugehöriger Qualitäts- und Gewichtungsfaktor am größten ist. Fuzzy Logic basierte Verfahren werden zwar eingesetzt, aber lediglich für die Ermittlung einer Klassifizierung des Radarechos für Einzelradarsysteme, d. h. für lokale Radardaten.
  • Aus Zhang, J., Gourley, J. J., Howard, K. und Maddox, B., „Three-dimensional gridding and mosaic of reflectivities from multiple WSR-88D radars", 30th International Radar Conference, 19. bis 24 Juli 2001, München, Deutschland, S. 719 bis 721, ist es bekannt, dass es in den Überlappungsbereichen der das Verbundnetz bildenden Wetterradars zu Problemen kommt. Die Probleme sind u. a. in der Meßwertverteilung des Wetterradars begründet. Während die Meßpunkte nahe dem Wetterradar einen Kilometer voneinander beabstandet sind, sind die Meßpunkte weiter entfernt um ungefähr 100 Kilometer horizontal und 5 Kilometer vertikal voneinander beabstandet. Die genannte Veröffentlichung bezeichnet das Vorgehen in den Überlappungsbereichen als nicht-trivial, und es werden unterschiedliche Vorgehensweisen bzw. Interpolationen vorgestellt.
  • Aus Zhang, J., Howard, K., Langston, C., Wang, S., Qin, Y, „Three- and fourdimensional high resolution national radar mosaic", Proceedings of ERAD 2004, ERAD 2004, Seiten 105 bis 108 ist bekannt, Radarverbunddaten für ein herkömmliches Wetterradar zu erzeugen, indem die Reflektivitätsmessungen jedes einzelnen Wetterradars zu jeder bestimmten Zeit unter Berücksichtigung von Einflüssen, die nicht auf meteorologische Umstände zurückzuführen sind, auf ein vereinheitlichtes 3D Format abgebildet werden. Die Daten im Überlappungsbereich werden in Abhängigkeit vom Abstand des jeweiligen Wetterradars vom Messpunkt gewichtet, und die Werte weiter beabstandeter Wetterradars werden weniger gewichtet als die Werte näher beabstandeter Wetterradars. Dabei werden keine weiteren Faktoren, die die Messung bestimmen, wie beispielsweise Geländefaktoren oder weitere Einflüsse, berücksichtigt.
  • Im Gegensatz zu Verbunddaten der Radarreflektivität (herkömmliche Wetterradars) sind Verbunddaten (2D-2D, 3D-2D, 3D-3D, 3D-4D) von Radarecho-Klassifizierungen bisher nicht entwickelt worden, da es aufgrund der Schwierigkeiten, die es schon bei den herkömmlichen Wetterradaren gab, nicht möglich erschien, im Überlappungsbereich eine geeignete Kombination der verschiedenen Ergebnisse, beispielsweise „Niederschlag" als Radarecho-Klassifizierung von einem Wetterradar und „Bodenecho" als Radarecho-Klassifizierung von einem anderen Wetterradar für den Überlappungsbereich, zu erstellen.
  • Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein Verfahren zum Ermitteln von Verbunddaten von Wetterradaren in einem Überlappungsbereich der Beobachtungsbereiche mindestens zweier Wetterradare nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1 zu schaffen, das eine zuverlässige Erstellung von Verbunddaten für die Radarecho-Klassifizierung im Überlappungsbereich ermöglicht.
  • Diese Aufgabe wird durch die Merkmale des Anspruchs 1 gelöst.
  • Hierdurch wird ein Verfahren geschaffen, das Verbunddaten von Wetterradaren in einem Überlappungsbereich der Beobachtungsbereiche mindestens zweier Wetterradare ermittelt. Für die mindestens zwei Wetterradare, die einen Überlappungsbereich der jeweiligen Beobachtungsbereiche bilden, werden polarimetrische Wetterradare verwendet. Aufgrund der Verwendung zweier unterschiedlich polarisierter Signale des polarimetrischen Wetterradare ist eine Messung der differentiellen Reflektivität, der linearen Depolarisation, der differentiellen Phasenverschiebung, der spezifischen differentiellen Phasenverschiebung und des polarimetrischen Korrelationskoeffizienten ebenso wie eine Messung der Reflektivität, der radialen Geschwindigkeit und/oder der spektralen Breite der radialen Geschwindigkeit für mindestens eine Polarisationsrichtung möglich. Für den Überlappungsbereich werden die Messsignale bzw. Werte der Messgröße in einzelnen Messpunkten zusammengefasst. Durch die so gemittelten bzw. gewichteten Messsignale ist erstmals die Möglichkeit gegeben, Verbunddaten in Überlappungsbereichen für polarimetrische Wetterradare zu ermitteln.
  • Vorzugsweise können die Messsignale bzw. Werte der Messgröße für die Messpunkte im Überlappungsbereich so zusammengefasst werden, dass eine Mittelung oder Gewichtung der Messsignale der mindestens zwei Wetterradare durchgeführt wird, um eine Radarecho-Klassifizierung anhand des gemittelten oder gewichteten Messsignals vorzunehmen. Die Mittelung bzw. Gewichtung erfolgt für jeden Messpunkt im Überlappungsbereich anhand der direkten gemessenen Daten. Durch die Mittelung bzw. Gewichtung der Messsignale von den mindestens zwei Wetterradaren ist eine einfache eindeutige Erfassung möglich, die eine eindeutige Radarecho-Klassifizierung erlaubt. Die Gewichtung der Messsignale bzw. Messwerte kann so durchgeführt werden, dass die mit einer Güte bzw. einer Wahrscheinlichkeit behaftete Messgröße jedes einzelnen der mindestens zwei Wetterradare so gewichtet wird, wie es die Güte bzw. die Wahrscheinlichkeit wiedergibt. Eine mit einer geringeren Güte bzw. Wahrscheinlichkeit behaftete Messgröße wird weniger stark gewichtet als eine Messgröße mit hoher Güte bzw. großer Wahrscheinlichkeit.
  • Für eine gute Darstellbarkeit der eindeutig ermittelten Ergebnisse für die Verbunddaten im Überlappungsbereich kann ein zwei-dimensionales oder dreidimensionales Raumgitter für die Messpunkte verwendet werden. Damit ist neben der eindeutigen Bestimmung der Daten im Überlappungsbereich eine visuelle Übertragung in eine darstellbare Form gegeben.
  • Um auch eine zeitliche Abfolge der ermittelten Verbunddaten im Überlappungsbereich ermöglichen zu können, kann ein drei-dimensionales Raumgitter mit der Zeitachse als vierte Dimension verwendet werden. Neben der guten räumlichen Darstellung ist damit eine Zuordnung in der zeitlichen Abfolge der gewonnenen Daten möglich.
  • Vorzugsweise wird für jeden der Messpunkte im Überlappungsbereich ein zwei- oder dreidimensionales Raumgitter verwendet. Für jeden der Messpunkte des Raumgitters wird aus Gewichtungsfaktoren wij, die für jedes einzelne Radargerät (mit der Nummer j) und für jede einzelne in Frage kommenden Echotyp bzw. Radarecho-Klassifizierung (mit Nummer i) charakteristisch sind, ein gemeinsamer Gewichtungsfaktor wi für jede Radarecho-Klassifizierung berechnet. Dabei ist die Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors wi von den einzelnen Gewichtungsfaktoren wij abhängig, d. h. wi = ⨍kt(wi1, wi2, ..., wiM) bei einer Anzahl M von Radargeräten. Durch diese Art der Zusammenfassung ist es möglich, die Radarecho-Klassifizierungen zusammenzufassen, was bisher nicht möglich schien, da es bei den herkömmlichen Radargeräten für den Überlappungsbereich schon Schwierigkeiten gab.
  • Für eine weitere Verbesserung des Ergebnisses für den Überlappungsbereich kann als Gesamtergebnis der Radarecho-Klassifizierung die Radarecho-Klassifizierung der mindestens zwei Wetterradare ermittelt werden, die das „schwerwiegendere" Ergebnis der Radarecho-Klassifizierung darstellt. Somit ist gewährleistet, dass eine Anzeige von möglichem „schlechten" Wetter sich durchsetzt in dem Überlappungsbereich und es verhindert wird, dass die Messung einer schwerwiegenden Radarecho-Klassifizierung im Überlappungsbereich durch eine nicht so schwerwiegende Radarecho-Klassifizierung überdeckt wird. Eine einfache Mittelung würde demnach zu einer nicht mehr so schwerwiegenden Radarecho-Klassifizierung führen, die nicht erwünscht ist.
  • Vorzugsweise werden die einzelnen Gewichtungsfaktoren wij modifiziert durch ein Berücksichtigen einer im Vorhinein bestimmten Gewichtung der jeweiligen ermittelten Radarecho-Klassifizierung. Dadurch ist es möglich, dass vorbestimmten Radarecho-Klassifizierungen ein höheres Gewicht gegeben wird, da mit der Radarecho-Klassifizierung verbundenen Wetterereignissen ein höherer Stellenwert zugemessen wird. Die mögliche Messung durch eines der mindestens zwei Wetterradars soll dazu führen, dass die vorbestimmte Radarecho- Klassifizierung mit höherer Gewichtung bei der Mittelung über die beiden Radarecho-Klassifizierungen nicht durch eine Radarecho-Klassifizierung niedriger Gewichtung überdeckt wird.
  • Vorzugsweise wird die Gewichtung der Radarecho-Klassifizierung durch die numerische Kodierung von Wettertypen vorgenommen. Ein großer Zahlenwert wird für eine höher gewichtete Radarecho-Klassifizierung verwendet. Hierdurch ist es möglich, dass eine einfache numerische Gewichtung der Radarecho-Klassifizierungen vorgenommen wird, die ein eineindeutiges Ergebnis liefert.
  • Es kann insbesondere vorgesehen sein, dass die einzelnen Gewichtungsfaktoren wij mittels eines weiteren, für jedes der mindestens zwei jeweiligen polarimetrischen Wetterradare charakteristischen Gewichtungsfaktors gj modifiziert werden. Die so modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren wij* können für die Berechnung des gemeinsamen Gewichtungsfaktors wi für jede Radarecho-Klassifizierung verwendet werden. Die Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors wi ist abhängig von den modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren wij*, d. h. wi = ⨍kt(wi1*, wi2*, ..., wiM*) bei einer Anzahl M von Radargeräten. Durch diese Art der Zusammenfassung ist es möglich, die Radarecho-Klassifizierungen zusammenzufassen, was bisher nicht möglich schien, da es bei den herkömmlichen Radargeräten für den Überlappungsbereich schon Schwierigkeiten gab, und zudem auch eventuelle weitere Einflüsse der den Überlappungsbereich bildenden Wetterradare zu berücksichtigen, wie beispielsweise komplexe Gewichtungsfaktoren, die sich u. a. aus der Geländeinformation und den Abstand des jeweiligen Wetterradars herleiten.
  • Vorzugsweise kann für eine schnelle und eindeutige Berechnung der gemeinsame Gewichtungsfaktor wi durch den Mittelwert, das Maximum, die Summe oder das Produkt der einzelnen Gewichtungsfaktoren oder einzelnen modifizierten Gewichtungsfaktoren wij* gebildet wird. Dadurch wird eine schnell zu verarbeitende Lösung geschaffen, die wenig Ressourcen und Zeit beansprucht.
  • Weiterhin bevorzugt kann es sein, dass der modifizierte Gewichtungsfaktor wij* aus den einzelnen Gewichtungsfaktoren wij und dem weiteren, für das jeweilige Wetterradar charakteristischen Gewichtungsfaktor gj durch den Mittelwert, das Maximum, die Summe oder das Produkt des modifizierten Gewichtungsfaktors wij* und dem weiteren Gewichtungsfaktor g gebildet wird. Dadurch werden modifizierte Gewichtungsfaktoren ermittelt, deren Berechnung wenig Ressourcen und wenig Zeit beansprucht, die aber mögliche Einflüsse auf die Zusammenfassung der Messwerte im Überlappungsbereich berücksichtigt.
  • Wenn der charakteristische Gewichtungsfaktor gj durch eine Berücksichtigung der Entfernung des polarimetrischen Wetterradars vom Messpunkt, mindestens einer der vom polarimetrischen Wetterradar gemessenen oder abgeleiteten Größen und/oder einer die Messqualität des polarimetrischen Wetterradars beschreibenden Größe ermittelt wird, werden die Einflüsse der mindestens zwei Wetterradare auf die Messwerte an den Messpunkten im Überlappungsbereich ressourcensparend und mit wenig Zeitaufwand berücksichtigt.
  • Vorzugsweise wird für die Messpunkte des Überlappungsbereichs die Radarecho-Klassifizierung gewählt, die die im Vorhinein vorbestimmte, schwerwiegendste Radarecho-Klassifizierung darstellt. Dadurch wird eine schwerwiegende Radarecho-Klassifizierung nicht durch eine nicht so schwerwiegende Radarecho-Klassifizierung überdeckt und ein schnelles Verfahren angegeben, das schlechtes Wetter bzw. eine schwerwiegende Radarecho-Klassifizierung berücksichtigt.
  • Insbesondere kann das Schwerwiegen der Radarecho-Klassifizierung durch die numerische Kodierung von Wettertypen vorgenommen werden. Ein großer Zahlenwert wird für eine schwerwiegende Radarecho-Klassifizierung verwendet. Durch eine numerische Kodierung wird eine Möglichkeit gegeben, ein qualitatives Ergebnis wie eine Radarecho-Klassifizierung für einen Messpunkt bzw. Messbereich zusammenzufassen.
  • Durch die Ermittlung weiterer Daten bzw. Messgrößen durch Verwendung von LIDAR, Ceilometer, eine Radiosonde, Micro Rain Radar, SODAR, AWOS oder Disdrometer im Überlappungsbereich kann für eine zuverlässige Zusammenfassung der Messwerte eine Gewichtung anhand der weiteren Daten erfolgen bzw. eine Korrelation mit den Daten der polarimetrischen Wetterradare des Überlappungsbereichs durchgeführt werden.
  • Weitere Ausgestaltungen der Erfindung sind den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung zu entnehmen.
  • Die Erfindung wird nachstehend anhand des in den beigefügten Abbildungen dargestellten Ausführungsbeispiels näher erläutert.
  • Die einzige Fig. zeigt schematisch ein Verbundnetz von Wetterradaren.
  • In der einzigen Figur ist durch einen Kreis schematisch jeweils ein Beobachtungsbereich um ein als Punkt dargestelltes polarimetrischen Wetterradar 1 gezeigt. Für eine flächendeckende Erfassung der Wetterdaten werden mehrere polarimetrische Wetterradare 1 verwendet, so dass sich ein Verbundnetz von polarimetrischen Wetterradaren 1 ergibt. Durch die kreisförmige Ausgestaltung der einzelnen Beobachtungsbereiche eines jeden polarimetrischen Wetterradars 1 und die komplette Überdeckung der Fläche ergeben sich Überlappungsbereiche 2, die von den Beobachtungsbereichen mindestens zweier polarimetrischer Wetterradare 1 gebildet werden.
  • Während die polarimetrischen Wetterradars 1 im sich nicht überschneidenden Erfassungsbereich lokal die Daten einzeln auswerten, liegen unter Umständen in einem Überlappungsbereich 2 mehrere Messergebnisse von den den Überlappungsbereich 2 bildenden polarimetrischen Wetterradaren 1 vor.
  • Um Verbunddaten für den Überlappungsbereich 2 aus den Messsignalen der polarimetrischen Wetterradare 1 zu ermitteln, werden die Messungen der einzelnen den Überlappungsbereich 2 bildenden polarimetrischen Wetterradare 1 für Messpunkte zusammengefasst.
  • In einem Ausführungsbeispiel werden die Messsignale bzw. Werte der Messgröße für die Messpunkte im Überlappungsbereich 2 so zusammengefasst, dass eine Mittelung oder Gewichtung der Messsignale der mindestens zwei Wetterradare 1 durchgeführt wird, um eine Radarecho-Klassifizierung anhand des gemittelten oder gewichteten Messsignals vorzunehmen. Die Mittelung bzw. Gewichtung erfolgt für jeden Messpunkt im Überlappungsbereich 2 anhand der direkten gemessenen Daten. Vorzugsweise kann die Gewichtung der Messsignale bzw. Messwerte so durchgeführt werden, dass die mit einer Güte bzw. einer Wahrscheinlichkeit behaftete Messgröße jedes einzelnen der mindestens zwei Wetterradare 1 so gewichtet wird, wie es die Güte bzw. die Wahrscheinlichkeit wiedergibt. Eine mit einer geringeren Güte bzw. Wahrscheinlichkeit behaftete Messgröße wird weniger stark gewichtet als eine Meßgröße mit hoher Güte bzw. großer Wahrscheinlichkeit.
  • Die Verbunddaten im Überlappungsbereich 2 werden in einem zwei- oder dreidimensionalen Raumgitter für die einzelnen Messpunkte ermittelt. Das Raumgitter kann einfach visualisiert werden in Ausdrucken oder auf einem Bildschirm. Für eine Darstellung einer zeitlichen Abfolge der ermittelten Verbunddaten im Überlappungsbereich 2 kann auch vorgesehen sein, ein dreidimensionales Raumgitter mit der Zeitachse als vierte Dimension zu verwenden.
  • In einem weiteren Ausführungsbeispiel wird für jeden der Messpunkte im Überlappungsbereich 2 ein zwei- oder dreidimensionales Raumgitter verwendet. Für jeden der Messpunkte des Raumgitters wird zunächst für jedes einzelne der diesen Messpunkt umfassenden Wetterradare 1 eine Radarecho-Klassifizierung vorgenommen, so dass für jeden Messpunkt im Überlappungsbereich 2 mehrere (in der Anzahl der Wetterradare 1, die mit ihren jeweiligen Beobachtungsbereichen den Überlappungsbereich 2 bilden) und möglicherweise unterschiedliche und/oder widersprüchliche Echotypen bzw. Radarecho-Klassifizierungen vorliegen. Sodann wird aus Gewichtungsfaktoren wij, die für jedes einzelne Wetterradar 1 (mit der ganzzahligen Nummer j) und für jeden einzelnen in Frage kommenden Echotyp bzw. Radarecho-Klassifizierung (mit der ganzzahligen Nummer i) charakteristisch sind, ein gemeinsamer Gewichtungsfaktor wi für jede Radarecho-Klassifizierung berechnet. Dabei ist die Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors wi von den einzelnen Gewichtungsfaktoren wij abhängig, d. h. bei einer Anzahl M von Wetterradars 1 wi = fkt(wi1, wi2, ..., wiM) Vorzugsweise werden die einzelnen Gewichtungsfaktoren wij modifiziert durch ein Berücksichtigen einer im Vorhinein bestimmten Gewichtung der jeweiligen ermittelten Radarecho-Klassifizierung.
  • Vorzugsweise wird die Gewichtung der Radarecho-Klassifizierung durch die numerische Kodierung von Wettertypen vorgenommen, wobei beispielsweise die Kodierung der Weltorganisation für Meteorologie verwendet wird.
  • Es kann insbesondere vorgesehen sein, dass die einzelnen Gewichtungsfaktoren wij mittels eines weiteren, für jedes der mindestens zwei jeweiligen polarimetrischen Wetterradare 1 charakteristischen Gewichtungsfaktors gj modifiziert werden. Die so modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren wij* können für die Berechnung des gemeinsamen Gewichtungsfaktors wi für jede Radarecho-Klassifizierung verwendet werden. Die Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors wi ist abhängig von den modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren wij*, d. h. wi = ⨍kt(wi1*, wi2*, ..., wiM*) bei einer Anzahl M von Wetterradaren 1.
  • Durch die Ermittlung weiterer Daten bzw. Messgrößen durch Verwendung von LIDAR, Ceilometer, eine Radiosonde, Micro Rain Radar, SODAR, AWOS oder Disdrometer im Überlappungsbereich 2 kann für eine zuverlässige Zusammenfassung der Messwerte eine Gewichtung anhand der weiteren Daten erfolgen bzw. eine Korrelation mit den Daten der polarimetrischen Wetterradare 1 des Überlappungsbereichs 2 durchgeführt werden.
  • In einem weiteren Schritt können die klassifizierten lokalen Radardaten und die Radarverbunddaten in einer geeigneten Art und Weise in das stardardisierte Eurocontrol-Format Asterix CAT008 und Asterix CAT009 konvertiert werden, wobei Asterix ein Akronym für das Datenaustauschprotokoll ist, das im Bereich der Flugsicherung Eurocontrol eingesetzt wird und für „All purpose structures eurocontrol surveillance information exchange" steht. Die verschiedenen Arten von Daten unterscheidet man in Kategorien, wobei die Kategorie 008 und 009 für lokale Radardaten (CAT008) bzw. Radarverbunddaten (CAT009) in Anspruch genommen werden.
  • Es kann ferner vorgesehen sein, dass die auf dem zwei- bzw. drei-dimensionalen Raumgitter ermittelten klassifizierten Radardaten wieder in Klassen unterteilt werden, die durch Schwellwerte ermittelt werden, die aus den Code-Tabellen 4561 und 4677 der Weltorganisation für Meteorologie, „WMO Manual an Codes" abgeleitet werden.
  • Eine Segmentierung, d. h. eine Einteilung der klassifizierten Daten in verschiedene geographische Gebiete und Höhen kann ebenfalls vorgenommen werden.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Nicht-Patentliteratur
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    • - Zhang, J., Howard, K., Langston, C., Wang, S., Qin, Y, „Three- and fourdimensional high resolution national radar mosaic", Proceedings of ERAD 2004, ERAD 2004, Seiten 105 bis 108 [0016]

Claims (15)

  1. Verfahren zum Ermitteln von Verbunddaten von Wetterradaren (1) in einem Überlappungsbereich (2) der Beobachtungsbereiche mindestens zweier Wetterradare (1), dadurch gekennzeichnet, dass als Wetterradare (1) polarimetrische Wetterradare (1) verwendet werden und die Messungen der einzelnen polarimetrischen mindestens zwei Wetterradare (1) für Messpunkte im Überlappungsbereich (2) zusammengefasst werden und anhand der zusammengefassten Messpunkte eine Radarecho-Klassifizierung durchgeführt wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass beim Zusammenfassen der Messungen für die Messpunkte im Überlappungsbereich (2) die Messgrößen der einzelnen mindestens zwei Wetterradare (1) berücksichtigt werden und ein kombinierter Wert für die Messgröße für den jeweiligen Messpunkt erzeugt wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Verbunddaten der einzelnen Messungen auf einem zwei-dimensionalem oder einem drei-dimensionalem Raumgitter für die Messpunkte ermittelt werden.
  4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass ein dreidimensionales Raumgitter mit einer vierten Dimension als Zeitachse verwendet wird.
  5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass für jeden der Messpunkte im Überlappungsbereich (2) ein zwei- oder dreidimensionales Raumgitter verwendet wird, und zunächst für jeden Messpunkt des Raumgitters aus den Messungen jedes einzelnen polarimetrischen Wetterradars (1) jeweils eine Echo-Klassifizierung berechnet wird, womit für jeden Messpunkt mehrere Echo-Klassifizierungen der einzelnen Wetterradars (1) vorliegen, und dass dann aus einzelnen Gewichtungsfaktoren wij, die für jedes einzelne polarimetrische Wetterradar (1) und für jede einzelne Radarecho-Klassifizierung resultieren, ein gemeinsamer Gewichtungsfaktor wi für jede Radarecho-Klassifizierung berechnet wird, wobei eine Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors wi in Abhängigkeit der einzelnen Gewichtungsfaktoren wij angenommen wird, mit wi = ⨍kt(wi1, wi2, ..., wiM), wobei i der ganzzahligen Nummer der Radarecho-Klassifizierung und j der ganzzahligen Nummer eines Wetterradars (1) bei einer Gesamtanzahl von M Wetterradaren (1) entspricht.
  6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Gewichtungsfaktoren wij modifiziert werden durch ein Berücksichtigen einer im Vorhinein bestimmten Gewichtung der jeweiligen ermittelten Radarecho-Klassifizierung.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Gewichtung der Radarecho-Klassifizierung durch die numerische Kodierung von Wettertypen vorgenommen wird, und ein großer Zahlenwert für eine höher gewichtete Radarecho-Klassifizierung verwendet wird.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Gewichtungsfaktoren wij mittels eines weiteren, für jedes der mindestens zwei jeweiligen polarimetrischen Wetterradare (1) des Überlappungsbereichs (2) charakteristischen Gewichtungsfaktors gj modifiziert werden und die so modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren wij* für die Berechnung des gemeinsamen Gewichtungsfaktors wi für jede Radarecho-Klassifizierung verwendet werden, und eine Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors wi in Abhängigkeit der modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren wij* angenommen wird, mit wi = ⨍kt(wi1*, wi2*, ..., wiM*).
  9. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der gemeinsame Gewichtungsfaktor wi durch den Mittelwert, das Maximum, die Summe oder das Produkt der einzelnen Gewichtungsfaktoren wij oder einzelnen modifizierten Gewichtungsfaktoren wij* gebildet wird.
  10. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass der modifizierte Gewichtungsfaktor wij* aus den einzelnen Gewichtungsfaktoren wij und dem weiteren, für das jeweilige Wetterradar (1) charakteristischen Gewichtungsfaktor gj durch den Mittelwert, das Maximum, die Summe oder das Produkt des modifizierten Gewichtungsfaktors wij* und dem weiteren Gewichtungsfaktor gj gebildet wird.
  11. Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass der charakteristische Gewichtungsfaktor gj durch eine Berücksichtigung der Entfernung des polarimetrischen Wetterradars (1) vom Messpunkt, mindestens einer der vom polarimetrischen Wetterradar (1) gemessenen oder abgeleiteten Größen und/oder einer die Messqualität des polarimetrischen Wetterradars 1 beschreibenden Größe ermittelt wird.
  12. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass für die Messpunkte des Überlappungsbereichs (2) die Radarecho-Klassifizierung gewählt wird, die eine vorbestimmte, schwerwiegendste Radarecho-Klassifizierung darstellt.
  13. Verfahren Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass das Schwerwiegen der Radarecho-Klassifizierung durch die numerische Kodierung von Wettertypen vorgenommen wird, und ein großer Zahlenwert für eine schwerwiegende Radarecho-Klassifizierung verwendet wird.
  14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass als direkte Messung der einzelnen polarimetrischen Wetterradars (1) mindestens eine der folgenden Größen verwendet wird: differentielle Reflektivität, lineare Depolarisation, differentielle Phasenverschiebung, spezifische differentielle Phasenverschiebung, polarimetrischer Korrelationskoeffizient, und/oder mindestens aus einer Polarisationsrichtung gemessene Reflektivität, radiale Geschwindigkeit und/oder spektrale Breite der radialen Geschwindigkeit.
  15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass in dem Überlappungsbereich (2) weitere Daten über LIDAR, Ceilometer, eine Radiosonde, Micro Rain Radar, SODAR, AWOS oder Disdrometer ermittelt werden und mit den Daten der polarimetrischen Wetterradars (1) des Überlappungsbereichs (2) korreliert werden.
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