EP2220514A1 - Method for determining compound data of weather radars in an overlapping region of the monitoring regions of at least two weather radars - Google Patents

Method for determining compound data of weather radars in an overlapping region of the monitoring regions of at least two weather radars

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EP2220514A1
EP2220514A1 EP08856875A EP08856875A EP2220514A1 EP 2220514 A1 EP2220514 A1 EP 2220514A1 EP 08856875 A EP08856875 A EP 08856875A EP 08856875 A EP08856875 A EP 08856875A EP 2220514 A1 EP2220514 A1 EP 2220514A1
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EP
European Patent Office
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radar
weather
individual
polarimetric
weighting
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP08856875A
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German (de)
French (fr)
Inventor
Ronald Hannesen
André WEIPERT
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Selex Systems Integration GmbH
Original Assignee
Selex Systems Integration GmbH
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Filing date
Publication date
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Withdrawn legal-status Critical Current

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Definitions

  • the invention relates to a method for determining composite data of weather radars in an overlapping region of the observation regions of at least two weather radars according to the preamble of claim 1.
  • weather radar or precipitation radar is used for weather observation.
  • the weather radars emit electromagnetic waves via an antenna and receive the electromagnetic waves scattered, among other things, on precipitation particles in order to evaluate them.
  • polarimetric radar As a polarimetric radar now a special type of precipitation radar is called to be sent and received at the differently polarized electromagnetic waves. Usually, polarimetric weather radars are used which emit a horizontally and vertically polarized electromagnetic wave and receive the reflected waves in these two polarizations respectively.
  • polarimetric weather radars are able to obtain additional information that is indicative due to the different polarizations used via the shape of the precipitation particles (hydrometeors). With polarimetric weather radars, it is thus possible to classify the radar echo type by, for example, a code table published by the World Meteorological Organization, Geneva, Switzerland, Manual on Codes, International Codes, Volume 1.1, WMO-No. 306, 1995 is used.
  • a classification of the precipitation particles or weather information ie for example rain, hail, snow, sleet, storm, etc.
  • a radar echo classification may be performed, that is, the echo is classified into weather information.
  • Each of the weather radars is designed to observe a limited radius around the weather radar.
  • weather radar networks have been set up in many countries worldwide in recent years; In the meantime, the United States of America and most of Europe's states have it. Radar composite data is generated with weather radar networks.
  • radar composite data requires the composite network of weather radars in which each individual radar produces local radar data, which in the conventional weather radars are the reflectivity data. Since the individual local radar data may overlap depending on the locations (and the resulting distance) of the radars or weather radars, different methods and decision criteria are used for the overlap areas to calculate a "combined" reflectivity value for the overlap area.
  • dual or multiple Doppler composite data may still be generated in which, for example, the multiple Doppler composite data is derived from the radial velocities of the local radar data.
  • the local radar data needed for the calculation in the overlap area can be of a different spatial nature.
  • the local radar data used to generate radar composite data is in a two-dimensional, usually Cartesian, format, and the generated radar composite data is also in two-dimensional (2D) format.
  • the local radar data used to generate radar composite data is in a three-dimensional, usually polar, format (3D). From the three-dimensional format, two-dimensional radar data are used, which are used for the generation of the radar composite data.
  • the generated radar composite data is in two-dimensional format (2D).
  • the local radar data used to generate radar composite data is in a three-dimensional format (3D). From the three-dimensional local radar data three-dimensional radar composite data are generated (3D), which are then converted into a two-dimensional, representable format.
  • the composite data system shown is in Cartesian or geo-referenced (longitude latitude and longitude over NN) format.
  • the local radar data used to generate composite radar data is in a three-dimensional format (3D), with the weather radar taking the radar data in a predetermined time series.
  • 3D three-dimensional format
  • the new data is used to compute the three-dimensional radar composite data (FIG. 4D), i.
  • Three-dimensional partial information of the three-dimensional radar composite data is successively replaced by current local radar data.
  • composite data (2D-2D, 3D-2D, 3D-3D, 3D-4D) from radar echo classifications has not been developed yet because of the difficulties it has with the conventional ones Weather radars did not appear to have been able to create in the overlapping area a suitable combination of the various results, for example "precipitation” as radar echo classification from a weather radar and "bottom echo” as radar echo classification from another weather radar for the overlap area.
  • the object of the invention is therefore to provide a method for determining composite data of weather radars in an overlap region of the observation areas of at least two weather radars according to the preamble of claim 1, which allows reliable creation of composite data for the radar echo classification in the overlapping area.
  • a method which determines composite data from weather radars in an overlapping region of the observation regions of at least two weather radars.
  • polarimetric weather radars are used for the at least two weather radars, which form an overlap region of the respective observation areas. Due to the use of two differently polarized signals of the polarimetric weather radar, a measurement of the differential reflectivity, the linear depolarization, the differential phase shift, the specific differential phase shift and the polarimetric correlation coefficient as well as a measurement of the reflectivity, the radial velocity and / or the spectral Width of the radial velocity for at least one polarization direction possible.
  • the measuring signals or values of the measured variable are combined in individual measuring points. By the so averaged or For the first time, weighted measuring signals are given the opportunity to determine composite data in overlapping areas for polarimetric weather radars.
  • the measurement signals or values of the measurement variable for the measurement points in the overlapping area can be combined such that an averaging or weighting of the measurement signals of the at least two weather radars is performed in order to carry out a radar echo classification on the basis of the averaged or weighted measurement signal.
  • the averaging or weighting takes place for each measuring point in the overlapping area on the basis of the direct measured data.
  • the weighting of the measurement signals or measured values can be carried out in such a way that the measured variable of each of the at least two weather radars affixed with a quality or a probability is weighted in such a way as it reflects the quality or the probability.
  • a measured variable having a lower quality or probability is weighted less heavily than a measured variable having a high quality or a high probability.
  • the classifications K j for each individual radar device for its measurement points not only a single echo classification is considered, but a plurality of eligible classifications, the classifications K j , for each radar (with the number j) and for each individual in question resulting echo type or radar echo classification (number i), be provided with associated weighting factors Wy, which are characteristic of the respective classification Ky.
  • Such characteristic weighting factors Wy can result, for example, from the calculation of the respective echo classification, for example by means of a fuzzy logic algorithm. It may also be preferable to provide only a single echo classification for each radar prior to the calculation of the classification in the overlapping area, preferably the one most likely (this corresponds to the conventional classification with the measured values of a radar).
  • the weighting factors Wy which correspond to the classification not to be provided, can be regarded as zero.
  • a two-dimensional or three-dimensional space grid for the measuring points can be used.
  • a visual transmission into a displayable form is provided.
  • a three-dimensional space grid with the time axis can be used as the fourth dimension.
  • an assignment in the time sequence of the data obtained is possible.
  • a two- or three-dimensional space grid is used for each of the measuring points in the overlapping area.
  • weighting factors Wy characteristic of each individual radar (number j) and each candidate echo type or radar echo classification (number i) are weighted by a common weighting factor Wj for each radar echo -Classification calculated.
  • the overall result of the radar echo classification may be the radar echo classification of the at least two weather radars, which is the "more serious” result of the radar echo classification, thus ensuring that an indication of possible "bad "Weather permeates the overlap area and prevents the measurement of severe radar echo classification in the overlap area from being masked by a less severe radar echo classification. A simple averaging would therefore lead to a no longer so serious radar echo classification, which is not desirable.
  • the individual weighting factors Wy are modified by taking into account a pre-determined weighting of the respective determined radar echo classification.
  • a pre-determined weighting of the respective determined radar echo classification it is possible to give greater weight to predefined radar echo classifications, since a higher value is attributed to weather events associated with the radar echo classification.
  • the possible measurement by one of the at least two weather radars should result in the predetermined higher-weighted radar echo classification in the averaging over the two radar echo classifications not being covered by a radar echo classification of low weighting.
  • the weighting of the radar echo classification is done by the numerical coding of weather types. A large numerical value is used for a higher weighted radar echo classification. This makes it possible for a simple numerical weighting of the radar echo classifications to be made which gives a one-to-one result.
  • the individual weighting factors Wi j by means of another, for each of the at least two respective polarimetric weather radar characteristic weighting factor g j be modified.
  • the thus modified individual weighting factors Wy * can be used for the calculation of the common weighting factor Wj for each radar echo classification.
  • the function of the common weighting factor Wj depends on the modified individual
  • Weighting factors Wy * , ie w, - flutyn *, W ⁇ *, ⁇ -, ⁇ W ⁇ M *) for a number M of radars.
  • the common weighting factor Wj may be formed by the mean, the maximum, the sum or the product of the individual weighting factors Wj, or individual modified weighting factors Wy *. This creates a fast-to-use solution that takes up little resources and time.
  • modified weighting factor Wy * from the individual weighting factors Wj and the further characteristic of the respective weather radar weighting factor g j by the average value, the maximum of the sum or the product of the modified weighting factor Wy * and the further weighting factor g, is formed.
  • modified weighting factors Wy * are determined whose calculation requires little resources and little time, but which takes into account possible influences on the summary of the measured values in the overlapping area.
  • the characteristic weighting factor g t is taken into account by considering the distance of the polarimetric weather radar from the measuring point, at least one If the variables measured or derived by the polarimetric weather radar are determined and / or a variable describing the measurement quality of the polarimetric weather radar, the influences of the at least two weather radars on the measured values at the measuring points in the overlapping region are taken into account in a resource-saving manner and with little expenditure of time.
  • the radar echo classification is chosen, which represents the previously predetermined, most severe radar echo classification.
  • a severe radar echo classification is not masked by a not so severe radar echo classification and a fast method is considered that takes into account bad weather or severe radar echo classification.
  • the weighting of the radar echo classification can be made by the numerical encoding of Wettertype ⁇ .
  • a large number is used for a severe radar echo classification.
  • a numerical coding gives a possibility to combine a qualitative result such as a radar echo classification for a measuring point or measuring range.
  • a reliable summary of the measured values can be weighted based on the additional data or a correlation with the data the polarimetric weather radars of the overlap area are performed.
  • the only Fig. Shows schematically a composite network of weather radars.
  • an observation area around a polarimetric weather radar 1 shown as a point is shown schematically by a circle.
  • several polarimetric weather radars 1 are used, so that there is a network of polarimetric weather radars 1.
  • the circular configuration of the individual observation areas of each polarimetric weather radar 1 and the complete coverage of the area results in overlapping areas 2 which are formed by the observation areas of at least two polarimetric weather radars 1.
  • the measurement signals or values of the measurement variable for the measurement points in the overlap area 2 are combined such that an averaging or weighting of the measurement signals of the at least two weather radars 1 is performed in order to carry out a radar echo classification on the basis of the averaged or weighted measurement signal.
  • the averaging or weighting takes place for each measuring point in the overlapping area 2 on the basis of the direct measured data.
  • the weighting of the measurement signals or measured values can preferably be carried out in such a way that the quality factor or a probability-related measured variable of each of the at least two weather radars 1 is weighted as it represents the quality or the probability.
  • a measured variable having a lower quality or probability is weighted less heavily than a measured variable having a high quality or a high probability.
  • the composite data in the overlap area 2 are determined in a two- or three-dimensional space grid for the individual measurement points.
  • the space grid can be easily visualized in printouts or on a screen.
  • it may also be provided to use a three-dimensional space grid with the time axis as the fourth dimension.
  • a two- or three-dimensional space grid is used for each of the measuring points in the overlapping area 2.
  • a radar echo classification is first carried out for each of the weather radars 1 comprising this measuring point, so that for each measuring point in the overlapping area 2 several (in the number of weather radars 1 forming the overlapping area 2 with their respective observation areas) and possibly different and / or contradictory echo types or radar echo classifications.
  • weighting factors Wy which are characteristic of each individual weather radar 1 (with the integer number j) and for each individual relevant echo type or radar echo classification (with the integer number i)
  • Wj is calculated for each radar echo. Classification calculated.
  • the function of the common weighting factor Wj depends on the individual weighting factors wy, i. at a number M of
  • Weather radar 1 w t , Wj2, ..., w iM ).
  • a multiplicity of eligible classifications is taken into account, the classifications Ky being the same for each individual Weather radar 1 (number j) and for each individual eligible echo type or radar echo classification (number i) result, be provided with associated weighting factors Wy, which are characteristic of the respective classification Ky.
  • Such characteristic weighting factors Wy can result, for example, from the calculation of the respective echo classification, for example by means of a fuzzy logic algorithm.
  • weighting factors Wy which are characteristic of each individual weather radar 1 (of integer number j) and of each candidate echo type or radar echo classification (of integer number i), become a common weighting factor W, for each radar echo -Classification calculated.
  • the individual weighting factors Wy are modified by taking into account a pre-determined weighting of the respective determined radar echo classification.
  • the weighting of the radar echo classification is performed by the numerical coding of weather types, using, for example, the coding of the World Meteorological Organization.
  • the individual weighting factors w, j are modified by means of a further weighting factor g j characteristic of each of the at least two respective polarimetric weather radars 1.
  • the thus modified individual weighting factors Wy * can be used for the calculation of the common weighting factor Wj for each radar echo classification.
  • a weighting can be carried out on the basis of the further data or a correlation with the Data of the polarimetric weather radars 1 of the overlapping area 2 are performed.
  • the classified local radar data and radar composite data may be converted in a suitable manner to the Asterix CAT008 and Asterix CAT009 standardized Eurocontrol formats, Asterix being an acronym for the data interchange protocol used in the field of Eurocontrol air traffic control, and
  • the different kinds of data are classified into categories, using categories 008 and 009 for local radar data (CAT008) and radar composite data (CAT009), respectively.
  • the classified radar data determined on the two- or three-dimensional space grid are again subdivided into classes which are determined by threshold values which are derived from the code tables 4561 and 4677 of the World Meteorological Organization, "WMO Manual derived from codes ".
  • Segmentation i. a classification of the classified data in different geographical areas and heights can also be made.

Abstract

The invention relates to a method for determining compound data of weather radars (1) in an overlapping region (2) of the monitoring regions of at least two weather radars (1), wherein polarimetric weather radars (1) are used as weather radars (1) and the measurements of the individual at least two polarimetric weather radars (1) for measuring points in the overlapping region (2) are combined. By means of the combined measuring points, a radar echo classification is carried out.

Description

Verfahren zum Ermitteln von Verbunddaten von Wetterradaren in einem Überlappungsbereich der Beobachtungsbereiche mindestens zweier Method for determining composite data from weather radars in an overlapping region of the observation regions of at least two
WetterradareWeather radars
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.The invention relates to a method for determining composite data of weather radars in an overlapping region of the observation regions of at least two weather radars according to the preamble of claim 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 Reflektivi- tätsdaten eines herkömmlichen Wetterradars erhält man somit ein Bild über Abstand und Wassergehalt der Wolke.When capturing weather data, weather radar or precipitation radar is used for weather observation. With the help of weather radars, the water content of a cloud can be measured, which in turn allows conclusions about possible precipitation (rule, hail, snow, etc.). The weather radars emit electromagnetic waves via an antenna and receive the electromagnetic waves scattered, among other things, on precipitation particles in order to evaluate them. The more water droplets a cloud contains, the more radiation reflects them back. From the time difference between transmission of the radiation and the reception of the reflected radiation, one concludes on the distance of the clouds to the weather radar. From these reflectivity data of a conventional weather radar one thus obtains a picture of the distance and water content of the cloud.
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.As a polarimetric radar now a special type of precipitation radar is called to be sent and received at the differently polarized electromagnetic waves. Mostly, polarimetric weather radars are used which emit a horizontally and vertically polarized electromagnetic wave and receive the reflected waves in these two polarizations respectively.
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 on 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.While conventional weather radars are able to detect the intensity of the backscattered signal (and thus precipitation) and the rate of precipitation towards the weather radar, polarimetric weather radars are able to obtain additional information that is indicative due to the different polarizations used via the shape of the precipitation particles (hydrometeors). With polarimetric weather radars, it is thus possible to classify the radar echo type by, for example, a code table published by the World Meteorological Organization, Geneva, Switzerland, Manual on Codes, International Codes, Volume 1.1, WMO-No. 306, 1995 is used. Thus, with a polarimetric weather radar, a classification of the precipitation particles or weather information, ie for example rain, hail, snow, sleet, storm, etc., so qualitatively possible species. A radar echo classification may be performed, that is, the echo is classified into weather information. Each of the weather radars is designed to observe a limited radius around the weather radar. To generate a comprehensive weather radar observation network, weather radar networks have been set up in many countries worldwide in recent years; In the meantime, the United States of America and most of Europe's states have it. Radar composite data is generated with weather radar networks.
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.The generation of radar composite data, called radar composite or radar mosaic, requires the composite network of weather radars in which each individual radar produces local radar data, which in the conventional weather radars are the reflectivity data. Since the individual local radar data may overlap depending on the locations (and the resulting distance) of the radars or weather radars, different methods and decision criteria are used for the overlap areas to calculate a "combined" reflectivity value for the overlap area.
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.In addition to the radar composite data based on the reflectivity, dual or multiple Doppler composite data may still be generated in which, for example, the multiple Doppler composite data is derived from the radial velocities of the local radar data.
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.The local radar data needed for the calculation in the overlap area can be of a different spatial nature. One differentiates between 2-dimensional (2D), 3-dimensional (3D) and 4-dimensional (4D) calculations of radar composite data.
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).In a 2D-2D computation, the local radar data used to generate radar composite data is in a two-dimensional, usually Cartesian, format, and the generated radar composite data is also in two-dimensional (2D) format. In a 3D-2D computation, the local radar data used to generate radar composite data is in a three-dimensional, usually polar, format (3D). From the three-dimensional format, two-dimensional radar data are used, which are used for the generation of the radar composite data. The generated radar composite data is in two-dimensional format (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.In a 3D-3D computation, the local radar data used to generate radar composite data is in a three-dimensional format (3D). From the three-dimensional local radar data three-dimensional radar composite data are generated (3D), which are then converted into a two-dimensional, representable format. Preferably, the composite data system shown is in Cartesian or geo-referenced (longitude latitude and longitude over 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.In a 3D-4D calculation, the local radar data used to generate composite radar data is in a three-dimensional format (3D), with the weather radar taking the radar data in a predetermined time series. Once new three-dimensional local data of a radar is generated, the new data is used to compute the three-dimensional radar composite data (FIG. 4D), i. Three-dimensional partial information of the three-dimensional radar composite data is successively replaced by current local radar data.
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.For a single weather radar, other independent measurements, such as temperature, may be taken into account. Such a result may be associated with a likewise resulting quality and weighting factor, which states that the higher the factor, the more reliable the result. Some methods in the evaluation of local radar data, in particular so-called fuzzy logic algorithms, result for each Measuring point in several different radar types with respectively associated quality or weighting factors, which is generally used that echo type as the final result whose associated quality and weighting factor is greatest. Fuzzy logic-based methods are used, but only for the determination of a classification of the radar echo for individual radar systems, ie for local radar data.
Aus Zhang, J., Gourley, JJ. , 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.From Zhang, J., Gourley, JJ. , Howard, K. and Maddox, B., "Three-dimensional gridding and mosaic of reflectivities from multiple WSR-88D radars", 30th International Radar Conference, July 19-24, 2001, Munich, Germany, pp. 719-721, It is known that there are problems in the overlapping areas of the weather network forming the interconnected network.The problems are due, among other things, to the measurement distribution of the weather radar.Where the measurement points are one kilometer apart near the weather radar, the measurement points are farther away by about 100 kilometers horizontally and 5 kilometers vertically apart from each other The said publication describes the procedure in the overlapping areas as non-trivial, and different procedures or interpolations are presented.
Aus Zhang, J., Howard, K., Langston, C, Wang, S., Qin, Y, „Three- and four- dimensional 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.From Zhang, J., Howard, K., Langston, C., Wang, S., Qin, Y, "Three and Four-dimensional High Resolution National Radar Mosaic", Proceedings of ERAD 2004, ERAD 2004, pages 105-108 It is known to generate radar composite data for a conventional weather radar by mapping the reflectivity measurements of each individual weather radar into a unified 3D format at any given time taking into account influences not due to meteorological conditions The distance of the respective weather radar from the measuring point is weighted, and the values of further spaced weather radars are weighted less than the values of more closely spaced weather radars, taking into account no other factors determining the measurement, such as terrain factors or other influences. In contrast to radar reflectivity composite data (conventional weather radar), composite data (2D-2D, 3D-2D, 3D-3D, 3D-4D) from radar echo classifications has not been developed yet because of the difficulties it has with the conventional ones Weather radars did not appear to have been able to create in the overlapping area a suitable combination of the various results, for example "precipitation" as radar echo classification from a weather radar and "bottom echo" as radar echo classification from another weather radar for the overlap area.
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.The object of the invention is therefore to provide a method for determining composite data of weather radars in an overlap region of the observation areas of at least two weather radars according to the preamble of claim 1, which allows reliable creation of composite data for the radar echo classification in the overlapping area.
Diese Aufgabe wird durch die Merkmale des Anspruchs 1 gelöst.This object is solved by the features of claim 1.
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 differen- tiellen 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.As a result, a method is provided which determines composite data from weather radars in an overlapping region of the observation regions of at least two weather radars. For the at least two weather radars, which form an overlap region of the respective observation areas, polarimetric weather radars are used. Due to the use of two differently polarized signals of the polarimetric weather radar, a measurement of the differential reflectivity, the linear depolarization, the differential phase shift, the specific differential phase shift and the polarimetric correlation coefficient as well as a measurement of the reflectivity, the radial velocity and / or the spectral Width of the radial velocity for at least one polarization direction possible. For the overlapping area, the measuring signals or values of the measured variable are combined in individual measuring points. By the so averaged or For the first time, weighted measuring signals are given the opportunity to determine composite data in overlapping areas for polarimetric weather radars.
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.Preferably, the measurement signals or values of the measurement variable for the measurement points in the overlapping area can be combined such that an averaging or weighting of the measurement signals of the at least two weather radars is performed in order to carry out a radar echo classification on the basis of the averaged or weighted measurement signal. The averaging or weighting takes place for each measuring point in the overlapping area on the basis of the direct measured data. By the averaging or weighting of the measurement signals from the at least two weather radars a simple unique detection is possible, which allows a clear Radarecho classification. The weighting of the measurement signals or measured values can be carried out in such a way that the measured variable of each of the at least two weather radars affixed with a quality or a probability is weighted in such a way as it reflects the quality or the probability. A measured variable having a lower quality or probability is weighted less heavily than a measured variable having a high quality or a high probability.
Vorzugsweise wird für jedes einzelne Radargerät für dessen Messpunkte nicht nur jeweils eine einzige Echo-Klassifizierung berücksichtigt, sondern eine Vielzahl von infrage kommenden Klassifizierungen, wobei die Klassifizierungen Kj, die für jedes einzelne Radargerät (mit der Nummer j) und für jeden einzelnen in Frage kommenden Echotyp bzw. Radarecho-Klassifizierung (mit Nummer i) resultieren, mit zugehörigen Gewichtungsfaktoren Wy versehen werden, die für die jeweilige Klassifizierung Ky charakteristisch sind. Solche charakteristischen Gewichtungsfaktoren Wy können sich beispielsweise aus der Berechnung der jeweiligen Echo-Klassifizierung ergeben, beispielsweise mittels eines Fuzzy-Logic- Algorithmus. Weiterhin bevorzugt kann es sein, vor der Berechnung der Klassifizierung im Überlappungsbereichs für jedes einzelne Radar nur jeweils eine einzige Echo- Klassifizierung vorzusehen, vorzugsweise die am wahrscheinlichste (dies entspricht der herkömmlichen Klassifizierung mit den Messwerten eines Radars). Dazu können die Gewichtungsfaktoren Wy, welche den nicht vorzusehenden Klassifizierung entsprechen, mit Null angesehen werden.Preferably, for each individual radar device for its measurement points not only a single echo classification is considered, but a plurality of eligible classifications, the classifications K j , for each radar (with the number j) and for each individual in question resulting echo type or radar echo classification (number i), be provided with associated weighting factors Wy, which are characteristic of the respective classification Ky. Such characteristic weighting factors Wy can result, for example, from the calculation of the respective echo classification, for example by means of a fuzzy logic algorithm. It may also be preferable to provide only a single echo classification for each radar prior to the calculation of the classification in the overlapping area, preferably the one most likely (this corresponds to the conventional classification with the measured values of a radar). For this purpose, the weighting factors Wy, which correspond to the classification not to be provided, can be regarded as zero.
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.For a good representation of the clearly determined results for the composite data in the overlapping area, a two-dimensional or three-dimensional space grid for the measuring points can be used. Thus, in addition to the unambiguous determination of the data in the overlapping area, a visual transmission into a displayable form is provided.
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.In order to enable a temporal sequence of the determined composite data in the overlapping area, a three-dimensional space grid with the time axis can be used as the fourth dimension. In addition to the good spatial representation, an assignment in the time sequence of the data obtained is possible.
Vorzugsweise wird für jeden der Messpunkte im Überlappungsbereich ein zwei- oder dreidimensionales Raumgitter verwendet. Für jeden der Messpunkte des Raumgitters wird aus Gewichtungsfaktoren Wy, 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 Wj für jede Radarecho-Klassifizierung berechnet. Dabei ist die Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors Wj von den einzelnen Gewichtungsfaktoren Wy abhängig, d.h. wt = fkt(wtι , wi2,.. -,wiM) bei einerPreferably, a two- or three-dimensional space grid is used for each of the measuring points in the overlapping area. For each of the spatial grid measurement points, weighting factors Wy characteristic of each individual radar (number j) and each candidate echo type or radar echo classification (number i) are weighted by a common weighting factor Wj for each radar echo -Classification calculated. The function of the common weighting factor Wj by the individual weighting factors Wy is dependent, ie w t = fkt (w t ι, w i2, .. -, w iM) at a
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.Number M of radars. By this kind of summary, it is possible to summarize the radar echo classifications, which previously did not seem possible, since there were already difficulties in the conventional radar devices for the overlapping area. To further improve the result for the overlap region, the overall result of the radar echo classification may be the radar echo classification of the at least two weather radars, which is the "more serious" result of the radar echo classification, thus ensuring that an indication of possible "bad "Weather permeates the overlap area and prevents the measurement of severe radar echo classification in the overlap area from being masked by a less severe radar echo classification. A simple averaging would therefore lead to a no longer so serious radar echo classification, which is not desirable.
Vorzugsweise werden die einzelnen Gewichtungsfaktoren Wy 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.Preferably, the individual weighting factors Wy are modified by taking into account a pre-determined weighting of the respective determined radar echo classification. As a result, it is possible to give greater weight to predefined radar echo classifications, since a higher value is attributed to weather events associated with the radar echo classification. The possible measurement by one of the at least two weather radars should result in the predetermined higher-weighted radar echo classification in the averaging over the two radar echo classifications not being covered by a radar echo classification of low weighting.
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.Preferably, the weighting of the radar echo classification is done by the numerical coding of weather types. A large numerical value is used for a higher weighted radar echo classification. This makes it possible for a simple numerical weighting of the radar echo classifications to be made which gives a one-to-one result.
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 Wy* können für die Berechnung des gemeinsamen Gewichtungsfaktors Wj für jede Radarecho-Klassifizierung verwendet werden. Die Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors Wj ist abhängig von den modifizierten einzelnenIt can be provided, in particular, that the individual weighting factors Wi j by means of another, for each of the at least two respective polarimetric weather radar characteristic weighting factor g j be modified. The thus modified individual weighting factors Wy * can be used for the calculation of the common weighting factor Wj for each radar echo classification. The function of the common weighting factor Wj depends on the modified individual
Gewichtungsfaktoren Wy*, d.h. w,- = flütyn * ,W^* ,~-, ~WΪM *) 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.Weighting factors Wy * , ie w, - = flutyn *, W ^ *, ~ -, ~ WΪM *) for a number M of radars. By this kind of summary, it is possible to summarize the radar echo classifications, which previously seemed impossible, since there were already difficulties in the conventional radar devices for the overlapping area, and also to take into account any further influences of the weather radar forming the overlap area, such as Complex weighting factors, which are derived from the terrain information and the distance of the respective weather radar.
Vorzugsweise kann für eine schnelle und eindeutige Berechnung der gemeinsame Gewichtungsfaktor Wj durch den Mittelwert, das Maximum, die Summe oder das Produkt der einzelnen Gewichtungsfaktoren Wj, oder einzelnen modifizierten Gewichtungsfaktoren Wy* gebildet wird. Dadurch wird eine schnell zu verarbeitende Lösung geschaffen, die wenig Ressourcen und Zeit beansprucht.Preferably, for a quick and unambiguous calculation, the common weighting factor Wj may be formed by the mean, the maximum, the sum or the product of the individual weighting factors Wj, or individual modified weighting factors Wy *. This creates a fast-to-use solution that takes up little resources and time.
Weiterhin bevorzugt kann es sein, dass der modifizierte Gewichtungsfaktor Wy* aus den einzelnen Gewichtungsfaktoren Wj und dem weiteren, für das jeweilige Wetterradar charakteristischen Gewichtungsfaktor gj durch den Mittelwert, das Maximum, die Summe oder das Produkt des modifizierten Gewichtungsfaktors Wy* und dem weiteren Gewichtungsfaktor g, gebildet wird. Dadurch werden modifizierte Gewichtungsfaktoren Wy* ermittelt, deren Berechnung wenig Ressourcen und wenig Zeit beansprucht, die aber mögliche Einflüsse auf die Zusammenfassung der Messwerte im Überlappungsbereich berücksichtigt.Further preferably, it may be that the modified weighting factor Wy * from the individual weighting factors Wj and the further characteristic of the respective weather radar weighting factor g j by the average value, the maximum of the sum or the product of the modified weighting factor Wy * and the further weighting factor g, is formed. As a result, modified weighting factors Wy * are determined whose calculation requires little resources and little time, but which takes into account possible influences on the summary of the measured values in the overlapping area.
Wenn der charakteristische Gewichtungsfaktor gt 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.When the characteristic weighting factor g t is taken into account by considering the distance of the polarimetric weather radar from the measuring point, at least one If the variables measured or derived by the polarimetric weather radar are determined and / or a variable describing the measurement quality of the polarimetric weather radar, the influences of the at least two weather radars on the measured values at the measuring points in the overlapping region are taken into account in a resource-saving manner and with little expenditure of time.
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.Preferably, for the measurement points of the overlap region, the radar echo classification is chosen, which represents the previously predetermined, most severe radar echo classification. As a result, a severe radar echo classification is not masked by a not so severe radar echo classification and a fast method is considered that takes into account bad weather or severe radar echo classification.
Insbesondere kann das Schwerwiegen der Radarecho-Klassifizierung durch die numerische Kodierung von Wettertypeπ 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.In particular, the weighting of the radar echo classification can be made by the numerical encoding of Wettertypeπ. A large number is used for a severe radar echo classification. A numerical coding gives a possibility to combine a qualitative result such as a radar echo classification for a measuring point or measuring range.
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.By determining additional data or quantities using LIDAR, Ceilometer, a Radiosonde, Micro Rain Radar, SODAR, AWOS or Disdrometer in the overlap area, a reliable summary of the measured values can be weighted based on the additional data or a correlation with the data the polarimetric weather radars of the overlap area are performed.
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.Further embodiments of the invention are described in the dependent claims and the following description. The invention will be explained in more detail with reference to the embodiment shown in the accompanying drawings.
Die einzige Fig. zeigt schematisch ein Verbundnetz von Wetterradaren.The only Fig. Shows schematically a composite network of weather radars.
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.In the single figure, an observation area around a polarimetric weather radar 1 shown as a point is shown schematically by a circle. For a comprehensive coverage of the weather data several polarimetric weather radars 1 are used, so that there is a network of polarimetric weather radars 1. The circular configuration of the individual observation areas of each polarimetric weather radar 1 and the complete coverage of the area results in overlapping areas 2 which are formed by the observation areas of at least two polarimetric weather radars 1.
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.While the polarimetric weather radars 1 locally evaluate the data locally in the non-overlapping detection range, there may be several overlapping regions 2 of the polarimetric weather radars 1 forming the overlap region 2 in an overlap region 2.
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 order to determine composite data for the overlap region 2 from the measurement signals of the polarimetric weather radar 1, the measurements of the individual polarimetric weather radars 1 forming the overlap region 2 are summarized for measurement points.
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.In one exemplary embodiment, the measurement signals or values of the measurement variable for the measurement points in the overlap area 2 are combined such that an averaging or weighting of the measurement signals of the at least two weather radars 1 is performed in order to carry out a radar echo classification on the basis of the averaged or weighted measurement signal. The averaging or weighting takes place for each measuring point in the overlapping area 2 on the basis of the direct measured data. The weighting of the measurement signals or measured values can preferably be carried out in such a way that the quality factor or a probability-related measured variable of each of the at least two weather radars 1 is weighted as it represents the quality or the probability. A measured variable having a lower quality or probability is weighted less heavily than a measured variable having a high quality or a high probability.
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.The composite data in the overlap area 2 are determined in a two- or three-dimensional space grid for the individual measurement points. The space grid can be easily visualized in printouts or on a screen. For a representation of a temporal sequence of the determined composite data in the overlapping area 2, it may also be provided to use a three-dimensional space grid with the time axis as the fourth dimension.
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 Wy, 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 Wj für jede Radarecho-Klassifizierung berechnet. Dabei ist die Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors Wj von den einzelnen Gewichtungsfaktoren wy abhängig, d.h. bei einer Anzahl M vonIn a further embodiment, a two- or three-dimensional space grid is used for each of the measuring points in the overlapping area 2. For each of the measuring points of the space grid, a radar echo classification is first carried out for each of the weather radars 1 comprising this measuring point, so that for each measuring point in the overlapping area 2 several (in the number of weather radars 1 forming the overlapping area 2 with their respective observation areas) and possibly different and / or contradictory echo types or radar echo classifications. Then, from weighting factors Wy, which are characteristic of each individual weather radar 1 (with the integer number j) and for each individual relevant echo type or radar echo classification (with the integer number i), a common weighting factor Wj is calculated for each radar echo. Classification calculated. The function of the common weighting factor Wj depends on the individual weighting factors wy, i. at a number M of
Wetterradars 1 wt = ,Wj2,...,wiM ) . Vorzugsweise wird in diesem weiteren Ausführungsbeispiel für jeden der Messpunkte im Überlappungsbereich 2 für jedes einzelne der diesen Messpunkt umfassenden Wetterradare 1 nicht nur jeweils eine einzige Echo-Klassifizierung ermittelt, sondern eine Vielzahl von infrage kommenden Klassifizierungen berücksichtigt, wobei die Klassifizierungen Ky, die für jedes einzelne Wetterradar 1 (mit der Nummer j) und für jeden einzelnen in Frage kommenden Echotyp bzw. Radarecho-Klassifizierung (mit Nummer i) resultieren, mit zugehörigen Gewichtungsfaktoren Wy versehen werden, die für die jeweilige Klassifizierung Ky charakteristisch sind. Solche charakteristischen Gewichtungsfaktoren Wy können sich beispielsweise aus der Berechnung der jeweiligen Echo-Klassifizierung ergeben, beispielsweise mittels eines Fuzzy-Logic-Algorithmus. Somit liegen für jeden Messpunkt im Überlappungsbereich 2 mehrere und möglicherweise unterschiedliche und/oder widersprüchliche Echotypen bzw. Radarecho- Klassifizierungen vor. Sodann wird aus Gewichtungsfaktoren Wy, 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 W, für jede Radarecho-Klassifizierung berechnet. Dabei ist die Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors Wj von den einzelnen Gewichtungsfaktoren Wy abhängig, d.h. bei einer Anzahl M von Wetterradars 1 Wi = ) - Abschließend wird für diesen Messpunkt im Überlappungsbereich (2) diejenige Echo-Klassifizierungen Kj als endgültige Klassifizierung verwendet, deren zugehöriger gemeinsamer Gewichtungsfaktor Wj am größten ist.Weather radar 1 w t = , Wj2, ..., w iM ). Preferably, in this further exemplary embodiment, for each of the measurement points in the overlapping area 2, for each of the weather radars 1 comprising this measurement point, not only a single echo classification is determined, but a multiplicity of eligible classifications is taken into account, the classifications Ky being the same for each individual Weather radar 1 (number j) and for each individual eligible echo type or radar echo classification (number i) result, be provided with associated weighting factors Wy, which are characteristic of the respective classification Ky. Such characteristic weighting factors Wy can result, for example, from the calculation of the respective echo classification, for example by means of a fuzzy logic algorithm. Thus, there are several and possibly different and / or contradictory echo types or radar echo classifications for each measurement point in the overlap area 2. Then, weighting factors Wy, which are characteristic of each individual weather radar 1 (of integer number j) and of each candidate echo type or radar echo classification (of integer number i), become a common weighting factor W, for each radar echo -Classification calculated. The function of the common weighting factor Wj is dependent on the individual weighting factors Wy, ie for a number M of weather radars 1 Wi = Finally, for this measuring point in the overlapping area (2), that echo classification Kj is used as the final classification, whose associated common weighting factor Wj is the largest.
Vorzugsweise werden die einzelnen Gewichtungsfaktoren Wy 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.Preferably, the individual weighting factors Wy are modified by taking into account a pre-determined weighting of the respective determined radar echo classification. Preferably, the weighting of the radar echo classification is performed by the numerical coding of weather types, using, for example, the coding of the World Meteorological Organization.
Es kann insbesondere vorgesehen sein, dass die einzelnen Gewichtungsfaktoren w,j mittels eines weiteren, für jedes der mindestens zwei jeweiligen polarimetrischen Wetterradare 1 charakteristischen Gewichtungsfaktors gj modifiziert werden. Die so modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren Wy* können für die Berechnung des gemeinsamen Gewichtungsfaktors Wj für jede Radarecho-Klassifizierung verwendet werden. Die Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors Wj ist abhängig von den modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren Wij*, d.h. Wj = flct(wn*,Wj2*,'-;WiM*) bei einer Anzanl M von Wetterradaren 1.It can be provided, in particular, that the individual weighting factors w, j are modified by means of a further weighting factor g j characteristic of each of the at least two respective polarimetric weather radars 1. The thus modified individual weighting factors Wy * can be used for the calculation of the common weighting factor Wj for each radar echo classification. The function of the common weighting factor Wj is dependent on the modified individual weighting factors Wij * , ie Wj = flct (wn *, Wj2 *, '-; WiM *) for a set M of weather radars 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.By determining further data or measured variables by using LIDAR, ceilometer, a radiosonde, Micro Rain Radar, SODAR, AWOS or Disdrometer in the overlapping area 2, a weighting can be carried out on the basis of the further data or a correlation with the Data of the polarimetric weather radars 1 of the overlapping area 2 are performed.
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 „AH 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 on Codes" abgeleitet werden.In a further step, the classified local radar data and radar composite data may be converted in a suitable manner to the Asterix CAT008 and Asterix CAT009 standardized Eurocontrol formats, Asterix being an acronym for the data interchange protocol used in the field of Eurocontrol air traffic control, and The different kinds of data are classified into categories, using categories 008 and 009 for local radar data (CAT008) and radar composite data (CAT009), respectively. It may further be provided that the classified radar data determined on the two- or three-dimensional space grid are again subdivided into classes which are determined by threshold values which are derived from the code tables 4561 and 4677 of the World Meteorological Organization, "WMO Manual derived from codes ".
Eine Segmentierung, d.h. eine Einteilung der klassifizierten Daten in verschiedene geographische Gebiete und Höhen kann ebenfalls vorgenommen werden. Segmentation, i. a classification of the classified data in different geographical areas and heights can also be made.

Claims

Patentansprüche claims
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.1. A method for determining composite data of weather radars (1) in an overlap area (2) of the observation areas of at least two weather radars (1), characterized in that as weather radar (1) polarimetric weather radars (1) are used and the measurements of the individual polarimetric at least two weather radars (1) for measuring points in the overlapping area (2) are combined and based on the combined measuring points a radar echo classification is performed.
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.2. The method according to claim 1, characterized in that when summarizing the measurements for the measuring points in the overlap region (2) the measured variables of the individual at least two weather radars (1) are taken into account and a combined value for the measured variable for the respective measuring point is generated.
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.3. The method according to claim 1 or 2, characterized in that the composite data of the individual measurements are determined on a two-dimensional or a three-dimensional space grid for the measuring points.
4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass ein dreidimensionales Raumgitter mit einer vierten Dimension als Zeitachse verwendet wird.4. The method according to claim 1 or 2, characterized in that a three-dimensional space grid is used with a fourth dimension as the time axis.
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 W1J, die für jedes einzelne polarimetrische Wetterradar (1) und für jede einzelne Radarecho-Klassifizierung resultieren, ein gemeinsamer Gewichtungsfaktor w, für jede Radarecho-Klassifizierung berechnet wird, wobei eine Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors w, in Abhängigkeit der einzelnen5. The method according to claim 1, characterized in that a two- or three-dimensional space grid is used for each of the measurement points in the overlap area (2), and first for each measurement point of the space grid from the measurements of each polarimetric weather radar (1) each echo Classification is calculated, which for each measurement point several echo classifications of each weather radar (1), and that then, from individual weighting factors W 1J resulting for each polarimetric weather radar (1) and for each individual radar echo classification, a common weighting factor w is calculated for each radar echo classification, a function of the common Weighting factor w, depending on the individual
Gewichtungsfaktoren w(J angenommen wird, mit Wj — ßct(wiι,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.Weighting factors w (J is assumed, with W j - ßct (w i ι, w i 2, ..., w iM ), where i the integer number of radar echo classification and j the integer number of a weather radar (1) at a Total number of M weather radars (1) corresponds.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Gewichtungsfaktoren w,j modifiziert werden durch ein Berücksichtigen einer im Vorhinein bestimmten Gewichtung der jeweiligen ermittelten Radarecho- Klassifizierung.6. The method according to claim 5, characterized in that the individual weighting factors w, j are modified by taking into account a previously determined weighting of the respectively determined radar echo classification.
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.A method according to claim 6, characterized in that the weighting of the radar echo classification is performed by the numerical coding of weather types, and a large numerical value is used for a higher weighted radar echo classification.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Gewichtungsfaktoren w(J mittels eines weiteren, für jedes der mindestens zwei jeweiligen polarimetrischen Wetterradare (1) des Überlappungsbereichs (2) charakteristischen Gewichtungsfaktors g, modifiziert werden und die so modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren w,j * für die Berechnung des gemeinsamen Gewichtungsfaktors w, für jede Radarecho- Klassifizierung verwendet werden, und eine Funktion des gemeinsamen Gewichtungsfaktors w, in Abhängigkeit der modifizierten einzelnen Gewichtungsfaktoren w,,* angenommen wird, mit wt = flrt(wn* ,w>;2* ,■••>%*) ■ 8. The method according to any one of claims 5 to 7, characterized in that the individual weighting factors w (J by means of a further, for each of the at least two polarimetric weather radar (1) of the overlapping region (2) characteristic weighting factor g, are modified and the so modified single weighting factors w, j * are used for the calculation of the common weighting factor w, for each radar echo classification, and a function of the common weighting factor w, is assumed as a function of the modified individual weighting factors w, * , where w t = flrt ( wn *, w>; 2 *, ■ •• > % *) ■
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der gemeinsame Gewichtungsfaktor Wj durch den Mittelwert, das Maximum, die Summe oder das Produkt der einzelnen Gewichtungsfaktoren Wy oder einzelnen modifizierten Gewichtungsfaktoren Wy* gebildet wird.9. The method according to any one of claims 5 to 8, characterized in that the common weighting factor Wj by the mean, the maximum, the sum or the product of the individual weighting factors Wy or individual modified weighting factors Wy * is formed.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass der modifizierte Gewichtungsfaktor Wy* aus den einzelnen Gewichtungsfaktoren Wy und dem weiteren, für das jeweilige Wetterradar (1) charakteristischen Gewichtungsfaktor gj durch den Mittelwert, das Maximum, die Summe oder das Produkt des modifizierten Gewichtungsfaktors Wy* und dem weiteren Gewichtungsfaktor gj gebildet wird.10. The method according to any one of claims 5 to 9, characterized in that the modified weighting factor Wy * from the individual weighting factors Wy and the other, for the respective weather radar (1) characteristic weighting factor g j by the mean, the maximum, the sum or the product of the modified weighting factor Wy * and the further weighting factor gj is formed.
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.11. The method according to any one of claims 7 to 10, characterized in that the characteristic weighting factor g j by taking into account the distance of the polarimetric weather radar (1) from the measuring point, at least one of the polarimetric weather radar (1) measured or derived variables and / or a variable describing the measurement quality of the polarimetric weather radar 1 is determined.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 1 1 , dadurch gekennzeichnet, dass für die Messpunkte des Überlappungsbereichs (2) die Radarecho-Klassifizierung gewählt wird, die eine vorbestimmte, schwerwiegendste Radarecho- Klassifizierung darstellt.12. The method according to any one of claims 5 to 1 1, characterized in that for the measuring points of the overlap region (2) the radar echo classification is selected, which represents a predetermined, most serious radar echo classification.
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.13. Method according to claim 12, characterized in that the weighting of the radar echo classification is performed by the numerical coding of weather types, and a large numerical value is used for a serious radar echo classification.
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.14. The method according to any one of claims 1 to 13, characterized in that as a direct measurement of the individual polarimetric weather radar (1) at least one of the following variables is used: differential reflectivity, linear depolarization, differential phase shift, specific differential phase shift, polarimetric correlation coefficient, and / or at least one polarization direction measured reflectivity, radial velocity and / or spectral width of the radial velocity.
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. 15. The method according to any one of claims 1 to 14, characterized in that in the overlap region (2) further data on LIDAR, Ceilometer, a radiosonde, Micro Rain Radar, SODAR, AWOS or Disdrometer are determined and with the data of the polarimetric weather radar ( 1) of the overlapping area (2) are correlated.
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