多普勒天气雷达原理与应用6-雷达探测算法【教学讲课】.ppt

雷达降水估计,1,教育课件,反射率因子Z和降水率R 反射率因子： 反射率因子与滴谱分布和滴的尺度有关。表示为： Z=N(D)D6dD 这里，Z反射率因子 D滴直径 N（D）每立方米给定直径的滴数量,2,教育课件,3,教育课件,4,教育课件,5,教育课件,6,教育课件,R正比于滴直径的3次方； Z正比于滴直径的6次方； 改变滴直径会引起R的大变化，Z会产生更大的变化。,7,教育课件,Z-R关系 降水率R和反射率因子Z都和雨滴谱有关，因而可建立某种关系。根据实测雨强和雨滴谱资料统计的结果，得到如下的经验公式，它既是数学的又是经验的： Z=ARb 参数A、b与地区及降水的类型有关，在较大的范围内变动。这是因为在不同的地区和不同类型的降雨中，滴谱是不同的。对于WSR-88D，一般取： Z=300R1.4,8,教育课件,9,教育课件,10,教育课件,11,教育课件,12,教育课件,13,教育课件,14,教育课件,转换降水率的最大dBZ值 这个参数给出可转换成R的dBZ值的上限。 在这个特殊dBZ值以上，我们假定反射率因子被冰雹污染了。冰雹魔术般地影响着所计算的降水率。大于53dBZ的值都改为53dBZ。这样雹污染的距离库在降水估计中影响就较小了。 用 Z=300R1.4式计算, 50dBZ可产生64mm/小时的降水率。53dBZ产生105mm/小时的降水率。70dBZ意味着每小时1715mm/小时的降水！ 所以对于大部分地区，53dBZ是转换降水率最大dBZ的好的缺省值。对于热带和干旱地区，这个值是可以改变的。,15,教育课件,雷达估计降水误差的来源 Z估计误差 Z-R关系误差 降水在波束以下的影响误差,16,教育课件,Z估计误差 固定地物杂波： 地物杂波定义为静止的或近似静止的非气象目标物返回的能量。如果这些能量不被滤掉，并输入Z-R方程，那么在地物杂波范围内降水量是过高估计的。 非正常传播（AP）： 雷达假设它的波束是在标准大气中传播的。这样可以计算波束高度。如果大气状态不标准，那么波束传播会是不同的方式，或者说非正常地传播。非正常传播，一般指的是波束被超折射并在远离正常的地物杂波区处撞到地面。因此，AP是真正的远离雷达区域的地物杂波。这些来自非正常传播波束的能量会被包含在Z-R方程里，就象正常地物杂波那样会引起降水的过量估计。,17,教育课件,波束部分充塞： 波束部分充塞一般对距离雷达较远的气象目标是个问题。WSR-88D的波束宽度是1。在距雷达100海里远处，1宽的波束是近似2海里尺度的截面。雷达必须做的假定之一就是所有的目标完全充满波束，因为它没有别的确定方法。因此，在这个距离上比波束窄的目标物会显示得比真实情况大。来自小目标物的能量被平均到整个宽的波束上，结果是低估了降水量（整个区域范围是高估的）。 湿的天线罩： 如果天线罩被大雨或部分冻雨弄湿，雷达会低估较远处目标物的降水率，因为波束能量在接近雷达时被消弱。目标物的较少返回能量就意味着较小的反射率因子和降水率。 不正确的硬件定标： 不正确的硬件定标会影响降水估计的准确性。WSR-88D对每一次体积扫描进行自动标校，所以能得到更准确的反射率因子，因而得到较准确的降水估计。,18,教育课件,Z-R关系误差 滴谱分布的变化: Z-R方程是在对滴谱分布形式做了某种假定的条件下得到的。实际滴谱分布可以偏离假定。 混合型降水与亮带: 混合型降水雨与雹、雪或是冻雨混合，会产生大的反射率因子值，引起降水率的过高估计。 当冰晶下落通过溶化层时，它们的外表面开始溶化。正好位于溶化层（0层面）下面，这些包着水外衣的冰晶反射率因子是高的，产生增强的雷达信号，在PPI上象弧形结构，在常规天气雷达上叫做“亮带”，亮带会造成降水率的过高估计。,19,教育课件,波束以下的影响带来的误差 强水平风： 强水平风（云底以下的）把降水吹得远离样本目标物下方的地面（地点）位置，吹到另一个完全不同的样本的下方了。 雷达波束下面的蒸发： 雷达波束下的蒸发会引起雷达对实际落到地面降水的过高估计。极端的例子是番状云，雷达在云里的估计相对准确，但到达地面是小雨或无雨。这情况在西部地区频繁发生。,20,教育课件,21,教育课件,WSR-88D 降水处理子系统,WSR-88D 降水处理子系统（PPS）由五个主要算法子程序和两个外部支持功能块构成。 五个子算法是：1）降水预处理；2）降水速率；3）降水累加；4）降水调整；5） 降水产品。该算法包括46个可调（适配）参数。通过调整这些参数，可以适应局地气象条件。 两个外部支持功能块是：1）降水检测；2）雨量计数据获取。这两个功能块独立于算法运行，为算法提供附加的重要输入信息。 整个系统的框图如下图所示。,22,教育课件,23,教育课件,降水检测功能块 降水检测功能块（PDF）主要是确定在230km的范围内是否有降水发生，从而确定是否开始降水累积算法程序。有两个主要功能。一是确定雷达的扫描方式，另一个是确定降水处理子系统（PPS）的处理方式。 第一类阈值确定是否变换体扫模态：PPS使用最低4个仰角的反射率因子数据计算降水。如果在上述4个仰角的任一仰角扫中，非地物回波的反射率因子超过一定的强度和面积阈值（可调参数，称做“显著降水”阈值或“第一类”阈值），PDF将自动地把雷达的扫描方式从“晴空”模变到“降水”模（如果已经在降水模态，则保持不变）。体扫间隔从10分钟减为5或6分钟，取样频率增加，从而改善降水估计。,24,教育课件,第二类阈值确定算法的处理方式：PDF使用另一组反射率因子强度和面积阈值（称作“小雨”阈值或“第二类”阈值）来确定PPS的处理方式。它们比第一类阈值小，对应PPS算法中能够分辨的降水强度的下限。如果第二类阈值被超过，则不论目前的扫描模态是“降水”还是“晴空”，PDF将指示PPS算法从一个初始的零值场开始累加降水。如果第二类阈值不被超过，则对应于没有降水，PPS将以一个简化的方式运行以大大减少计算机处理时间。 如果PDF在1h期间没有检测到降水，则认为降水事件结束，风暴总降水产品被重新赋初值为零。同时，若当前体扫处在降水模态，可手动转换到晴空模态。,25,教育课件,雨量计数据获取功能块 RPG内第二个PPS支持函数称为雨量计数据获取功能块（RGDAF）。它从一个外部雨量计数据支持（GDS）计算机接收“标准水文气象交换格式”的实时雨量计报告，并把这些数据存放到RPG上的雨量计数据库，提供给降水算法程序（PPS）使用。GDS计算机同时传送雨量计标号和位置以确定每个WSR-88D使用的雨量计网。在PDF没有检测到降水时，RGDAF处于休眠状态。一旦PDF检测到降水，RGDAF给外部GDS计算机传送一个唤醒电话，指示它开始给RPG传送实时雨量计报告。当PDF不再检测到降水，GDS计算机将从RGDAF接收到一条停止传送雨量计数据的讯息。,26,教育课件,降水算法子程序1 ：反射率因子预处理 降水处理算法使用来自距雷达230km范围内分辨率为1km1 的四个最低仰角（0.5 ，1.5 ，2.4 和3.4 ）的基反射率因子作为输入（不依赖于VCP）。这个算法在第四个仰角扫描结束后开始执行。为得到较好的反射率因子值，在基本反射率因子数据中使用了五个质量控制步骤。,27,教育课件,1）雷达波束阻碍,第一个质量控制步骤是纠正雷达波束的物理阻碍，否则将导致对降水的过低估计。,28,教育课件,如果对每个体积扫，雷达波束的阻碍低于60%，预置的dBZ值被添加到被部分阻碍的距离库中。,29,教育课件,如果超过60%的波束被阻碍，那么采取下列二种步骤之一：如果阻碍物的方位伸展是2或更小，则在相应仰角紧挨阻碍物的其它距离库上的平均值被指定为被阻碍物所阻碍的样本体积的距离库的值。如果阻碍物的方位伸展大于2，则不做修正，对那个扇面，将使用邻接的的较高仰角上的值。,30,教育课件,2）虚假的噪声和极端值 在预处理算法中，第二和第三个质量控制纠正不真实的高反射率因子值，这些反射率因子具有异常高值但覆盖面积很小。它们是由于系统噪声或非气象目标（飞机、异常传播回波、或残留的地物回波）造成的虚假回波。这些反射率因子有二种类型：孤立的反射率因子和反射率因子极端值。,31,教育课件,孤立的反射率因子： 第二个质量控制步骤搜索并矫正孤立的反射率因子。孤立反射率因子是一表明有降水的值，但距离库是在无降水的回波区域。这可能是虚假噪声或飞机飞过波束造成的。如果反射率因子的值大于最小临界值（一般为18dBZ）并且相邻样本中最多只有一个样本的值大于该临界值，则算法认为反射率因子的值是孤立的。一旦反射率因子的值被标记为孤立的，它将被赋为0dBZ。,32,教育课件,孤立的反射率因子值,33,教育课件,反射率因子极端值：第三个质量控制步骤是去除会造成降水过高估计的反射率因子极端值。这些极端值往往是由残留的固定地物回波或没有被抑制的异常传播回波造成的。极端值被定义为在可降水区域回波距离库内大大超过预计的回波强度。如果距离库中反射率因子的值超过了极端值的临界值（65dBZ），则此距离库就被标记为极端值。根据极端值周围的值，它将以二种方法被更改：a）如果所有8个相邻距离库的值都低于该临界值，则极端值用8个相邻值的平均来取代; b）如果周围的相邻距离库中也包含一个极端值，则此距离库将被赋予较低的dBZ值（7dBZ）。 这一步骤不能消除所有的固定地物回波残留和异常传播回波，需要进一步的质量控制步骤。,34,教育课件,35,教育课件,36,教育课件,3）异常传播和倾斜测试 第四个质量控制步骤是为了去除由异常传播造成的异常地物杂波。虽然在RDA中使用了杂波抑制，一般能消除大部分异常地物杂波，但需要进一步的质量控制以去除没有被抑制的杂波。根据气象目标回波反射率因子一般在垂直方向连续的规律，算法检查每个体积扫，以决定是否有特定百分率的在最低仰角的回波在下一个较高仰角不出现。这称为倾斜测试。通常，百分率设为75%，但它是可调的。如果距雷达40至150公里的环形面积内超过75%的最低仰角的回波在下一个较高仰角不出现，就认为从最低仰角的返回不是降水，丢弃最低仰角的数据，用下一个较高仰角的数据进行降水计算。,37,教育课件,38,教育课件,7月2日 01：12,39,教育课件,40,教育课件,4）波束高度随距离的改变 混合扫描（hybrid scan）：最后一个质量控制步骤试图矫正波束高度随距离的改变，尽可能使用在同一高度上的反射率因子值来计算降水。混合扫描是尽可能使用4个最低仰角的联合，使得使用的是最接近雷达高度以上1公里 的反射率因子数据。 缺省的混合扫描：对没有波束明显被阻碍的径向，3.4的反射率因子用在1到11nm（2-20公里）范围，2.4用在11到19nm（20-35公里），1.5 用在19到27nm（35-50公里）范围。超过27nm（50公里），使用0.5或1.5角 ( 96年以后只使用0.5 仰角）。,41,教育课件,42,教育课件,双扫描最大化（bi-scan maximization）：超过50km（27nm）时，此技术选择最低2个仰角的较大反射率因子值（除非最低仰角在倾斜测试中被丢弃）。这主要是弥补波束障碍造成的对降水的过低估计，但同时带来亮带污染的问题。自96年起，双扫描最大化被取消。 分区混合扫描（sectorized hybrid scan）：分区混合扫描是缺省混合扫描和波束障碍要求所定义的较高高度的联合。其结果对每个雷达站形成一个图形化的分区混合扫描“查询表”，如下图所示。,43,教育课件,考虑到地形和波束障碍的分区混合扫描,44,教育课件,降水算法子程序2：降水速率 1）反射率因子转换为降水率 由分区混合扫描，反射率因子数据用Z-R关系式转换成降水速率。降水速率算法的输入是由混合扫描产生的每个11km距离库的最好的低层反射率因子值。反射率因子数据用Z-R关系式转换成降水速率。缺省关系式是： Z=300R1.4 对于热带性降水，关系式为： Z=250R1.2 其中反射率因子的单位是mm6 m-3，降水率R的单位是mm h-1。 分辨率为1km1的降水率被转换到2km1的新分辨率上。这是通过将二个相邻的1km距离库上的降水率平均后放在相应的2km距离库上来得到的。 2km 1代表了降水估计的最小空间尺度，在雷达估计降水的最远距离230km处为2km4km，在中间距离（115km）处为2km2km，在近处（20km）为2km0.3km。,45,教育课件,2）冰雹污染的订正 最大的瞬时降水率大致在75mm/h到150mm/h之间（个别极端情形例外），按照标准的Z-R关系，对应于51到55 dBZ的反射率因子。由于冰雹的存在，反射率因子可大大超过55 dBZ，导致夸大的降水率。因此将反射率因子转换为降水率时有一个上限（51至55 dBZ），超过该上限值的反射率因子一律按等于上限值处理。大部分WSR-88D采用53 dBZ（对应的降水率为104mm/h）作为转换的最大值，个别接近热带环境地点的WSR-88D取该值为55 dBZ（对应的降水率为150mm/h）。,46,教育课件,3）时间连续性测试 在降水率子算法中进行的一个质量控制步骤是比较目前体扫和前一个体扫中雷达区域内（230km）平均降水率的变化。如果变化值超过某一合理的阈值（一个可调参数），则目前体积扫得到的降水率将全部丢弃。这样一个大的变化往往由无线电频率干扰、瞬变的系统噪声和异常传播造成。,47,教育课件,4）距离退化（波束部分充塞）订正 远距离处会出现波束部分充塞的现象，导致对降水率的过低估计。可利用如下方程对这一距离退化现象进行订正： Rcorr=aRb rc 其中R为订正前的降水率，Rcorr为订正后的降水率， r为目标距雷达的距离， a、b和c为从局地研究导出的系数。只有在收集了足够长时期的数据后，才有可能对系数a、b和c进行可靠的估计。目前它们的取值分别为1，1和0， 即没有进行订正。 一个比波束部分充塞更重要的距离退化问题是远距离处波束在降水之上穿过造成的对降水率的过低估计，这一问题在降水算法（PPS）没有考虑。,48,教育课件,降水算法子程序3 ：降水累加 1）对降水率积分 降水累加算法采用了降水速率算法的输出产品（每2km1的降水速率），对每2km1的距离库产生逐个扫描的时间累加。体积扫的时间间隔为5分钟或6分钟或10分钟，一次时间累加为两个体扫的平均降水率乘以体扫间隔，将从降水开始时到目前体积扫的每一个体扫-体扫累加加在一起，就得到目前为止的风暴累积降水量。,49,教育课件,2）体扫间隔过大情况的处理,由于雷达硬件或软件的故障，相继体扫间隔可能超过5、6或10分钟。由于体扫间隔增加将导致降水累加算法的误差，因此对能够进行降水率线性内插的体扫间隔应该有一个上限，这一阈值（可调参数）目前是30分钟。,雷达故障期小于30分钟 没有数据被标为丢失,50,教育课件,如果体扫间隔超过30分钟，则假定两个体扫中间的多余时间部分包含丢失的数据。如果丢失数据的时间间隔超过6分钟（体扫间隔超过36分钟），RPG将不生成体扫-体扫累积和一小时累积产品。,雷达故障期超过30分钟 中间部分的数据标为丢失,51,教育课件,3）消除一小时降水累积降水量的极端值 降水累积子程序的最后一步是消除一小时累积降水超过一个最大阈值的距离库。如果任何一个一小时降水距离库的值超过这个阈值（目前为400mm）并且它的8个相邻距离库的值不超过该阈值，则用这8个相邻距离库的平均值代替。如果8个相邻距离库中至少有一个也超过该阈值，则一个不同的阈值（更大的）将用来限制一小时累积降水极端值的出现。,52,教育课件,降水算法子程序4：降水量校正 实时的雨量计数据可以用来调整雷达雨量估计。目前这个子程序并没有在业务上使用，因为在雨量计和WSR-88D之间的通讯系统的建设还没有完成。 目前的Z-R关系不可能适用于所有降水，而实时调整Z-R关系是几乎不可能的。因此，通过实时比较雨量计和雷达的一小时累积降水值可以对雷达降水估计进行调整，等效于对Z-R关系中的倍增系数（如Z=300R1.4中的300）进行自动的和客观的调整。 这种调整，以雨量计-雷达倍增系数的形式，均匀地作用于雷达的扫描区域，因此称为平均场偏差调整。若雨量计-雷达倍增系数为1，则说明没有偏差；若倍增系数大于1，则表明雷达过低估计降水；若该系数值在0-1之间，则意味着雷达过高估计降水。,53,教育课件,54,教育课件,55,教育课件,由于这些偏差代表雨量计和雷达进行比较的整个区域的平均情况，所以它们不能订正个别风暴内偏差的变化和依赖于距离和方位角的偏差。雨量计的数量越多，平均场偏差的代表性越好。具体的订正方法采用Kalman滤波技术。这种订正适用于空间均匀的雷达误差如硬件定标偏差、湿天线罩衰减和不适当的Z-R关系。,56,教育课件,降水算法子程序5：降水产品生成 降水算法的最后一个处理步骤是产品生成。在这一步骤中，降水累积数据被格式化成各种时间和空间分辨率的产品，提供给各种业务预报使用。目前PPS生成四种图形产品、两种数字产品和一种字符产品。 1）图形产品 PUP前的预报员可以获取4种图形产品： a）1小时降水量； b）3小时降水量； c）风暴总降水量； d）用户选择持续时间的降水量。,57,教育课件,1小时累积雨量：从当前体扫到1小时前的体扫的连续累加，每个体扫更新一次。,58,教育课件,3小时累积雨量：以最近的整点为结束时间的前3小时累积雨量。它每小时更新一次。,59,教育课件,风暴总降水：自最近的一次1小时无降水期以来累积到目前体扫的雨量。,60,教育课件,用户选择时段的累积降水产品：预报员可以选择随便那一个时段的累积雨量。用户可从最近的30个小时中选择最长为24小时时段的累积雨量。 每个图形产品有一个分开的字符产品，包含PPS可调参数的值、和一些补充信息如雨量计-雷达偏差倍增系数和它的方差。,61,教育课件,2）字符产品 这个降水数据的补充产品包含三个部分。第一部分是挑选的由PPS算法生成的附加数据和一些补充信息如雨量计-雷达偏差倍增系数和它的方差、偏差倍增系数是否被用到产品上、孤立的反射率因子值和反射率因子极端值的数量，倾斜测试中面积的减少以及发生数据丢失的次数。第二部分包括最近1小时所有雨量计-雷达对的清单，它们的位置和是否通过了质量控制。第三部分包括最新收到的雨量计报告。,62,教育课件,3）数字产品 数字意味着产品保留了算法给出的原始数据的精度，即没有象在图形产品中被分割为若干个数据级。因此，数字产品可在WSR-88D之外的定量算法中使用。 1小时累积降水数字阵列（简写为DPA或HDP）：这个产品在每个体扫都生成和更新，是连续1小时的降水累积。该产品呈现在一种称为水文降水分析工程（HRAP）的极射坐标投影平面格点上，与NCEP的有限区域细网格模式（LFM）的格点嵌套，以便在随后的区域和全国降水处理中与其它DPA拼接在一起。格距大约为4km，从美国南部的3.7km变到北部的4.4km。,63,教育课件,雷达估计降水总结,64,教育课件,区域降水分析 上述处理过程只是区域降水分析的第一阶段。下面将介绍第二和第三阶段的处理过程。 阶段2 1）计算平均场雨量计-雷达偏差，再用Kalman滤波方法进行订正；2）由于雷达导出的降水产品的偏差在雷达覆盖区域内的分布不均匀，利用最优插值法进行局部调整，并将雨量计观测并入降水分析场。 得到的降水场成为“多传感器（multisensor）”分析。,65,教育课件,A. 第一阶段经雨量计校正的雷达估计降水 B. 雨量计降水估计 C. 第二阶段经雨量计再次校正的雷达雨量估计 D. 雷达+雨量计,66,教育课件,阶段3 河流预报中心需要得到比一个雷达覆盖区域大得多的区域的降水场，这就需要将多部雷达覆盖区域的在阶段2得到的降水分析场拼接起来。 阶段4 NCEP正努力将由WSR-88D得到的格点降水数据同化到他们的预报模式中以改善降水预报。为完成这一目标，来自所有雷达的阶段2 降水产品被合成到全国范围的模式格点上以产生全美国范围的雨量估计。,67,教育课件,第三阶段：多部（12）雷达合成区域降水场,68,教育课件,