SA天氣雷達(dá)徑向速度“雜散”特征分析

陳艷

（成都信息工程學(xué)院 電子工程學(xué)院，四川 成都 610225）

目前多普勒天氣雷達(dá)以線性水平極化方式為主，主要用于探測(cè)云和降水。SA天氣雷達(dá)作為多普勒天氣雷達(dá)中的一種，除了可以獲取降水粒子的回波強(qiáng)度外，還可以利用多普勒效應(yīng)獲取降水粒子的平均徑向速度和速度譜寬的信息，進(jìn)而可推斷降水云體的風(fēng)速分布、風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)特征、垂直氣流速度等。相對(duì)常規(guī)天氣雷達(dá)，多普勒天氣雷達(dá)可以獲取更多的氣象信息，但也帶來(lái)了問題。在使用SA天氣雷達(dá)平均徑向速度資料時(shí)，發(fā)現(xiàn)速度資料中常常存在缺測(cè)、奇異值點(diǎn)或奇異值塊等問題，我們稱之為“雜散”，“雜散”破壞了徑向速度資料的連續(xù)性，降低了徑向速度資料的質(zhì)量，進(jìn)而影響數(shù)值同化與預(yù)報(bào)[1]，因此有必要對(duì)徑向速度中的“雜散”特征進(jìn)行分析，為后續(xù)處理“雜散”提供依據(jù)。

文中選取不同地方的SA天氣雷達(dá)采集到的不同天氣過(guò)程下的反射率和平均徑向速度資料，通過(guò)選擇5個(gè)參量，并對(duì)參量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，以分析徑向速度資料中的“雜散”特征。

1 方法介紹

雜散在速度場(chǎng)[2]中的表現(xiàn)形式主要有3種：1）正負(fù)速度相互交疊，即相鄰距離庫(kù)或方位間的速度差異大；2）一大片連續(xù)的速度區(qū)域中，出現(xiàn)幾個(gè)速度相對(duì)較小或相對(duì)較大的點(diǎn)，即奇異值點(diǎn)；3）一大片正（負(fù)）速度區(qū)域中鑲嵌著一些小面積的或離散的負(fù)（正）速度回波?；凇半s散”的以上表現(xiàn)形式，我們可以根據(jù)徑向速度分布的空間連續(xù)性來(lái)對(duì)此進(jìn)行分析和判別。

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)于SA天氣雷達(dá)，一個(gè)徑向中，反射率距離庫(kù)長(zhǎng)為1 km，最大距離庫(kù)數(shù)為460，速度距離庫(kù)長(zhǎng)為250 m，最大距離庫(kù)數(shù)為920。由于反射率和徑向速度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式的差異，本文只對(duì)距離范圍在230 km內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，在分析之前，為了使徑向速度和反射率具有相同的庫(kù)長(zhǎng)，需將庫(kù)長(zhǎng)為250 m的徑向速度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為庫(kù)長(zhǎng)為1 km的徑向速度，轉(zhuǎn)換方法是將同一徑向相鄰4個(gè)距離庫(kù)的徑向速度數(shù)據(jù)求平均，用平均值來(lái)代替庫(kù)長(zhǎng)為1 km的距離庫(kù)的徑向速度值，此時(shí)，一個(gè)徑向中，徑向速度庫(kù)長(zhǎng)為1 km，最多包含的距離庫(kù)數(shù)為230。

1.2 參量選取

本文基于SA天氣雷達(dá)探測(cè)到的反射率和平均徑向速度資料，選取了5個(gè)參量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以下將詳細(xì)介紹這5個(gè)參量。

1）相鄰距離庫(kù)的信噪比差

信噪比[3]是回波功率和雷達(dá)接收機(jī)噪聲功率的比值。仰美霖[4]等人指出信噪比與速度模糊[5]存在一定的關(guān)系，并推導(dǎo)出了SA天氣雷達(dá)的信噪比公式：

其中，Z為反射率值，R為離雷達(dá)的距離。

仰美霖指出，速度模糊的誤差范圍σv為：

其中，C′是與雷達(dá)波長(zhǎng)、采樣間隔相關(guān)的物理量。信噪比SNR越小，σv越大，發(fā)生速度模糊的可能性越大，相應(yīng)地，退速度模糊處理的準(zhǔn)確率就會(huì)越低。

文中在仰美霖研究的基礎(chǔ)上，探討相鄰距離庫(kù)的信噪比差與速度“雜散”的關(guān)系。Δσv表示相鄰距離庫(kù)間速度模糊范圍重疊的大小，若重疊范圍越小，表示兩個(gè)σv越接近，相鄰距離庫(kù)的徑向速度則同為模糊或同為不模糊數(shù)據(jù)的可能性越大，速度差異越小，“雜散”的可能性越小。

式（3）中，ΔSNRi，j=SNRi，j+1-SNRi，j。 在一大片降水回波中，認(rèn)為相鄰距離庫(kù)的回波強(qiáng)度基本不變，進(jìn)而相鄰距離庫(kù)的信噪比值基本一樣，則 ΔSNRi，j越小，Δσvi，j越小，相鄰距離庫(kù)的徑向速度差異越小，速度“雜散”的可能性越小。

2）相鄰距離庫(kù)的徑向速度差

徑向速度反映了目標(biāo)物朝向或遠(yuǎn)離雷達(dá)的速度，在雷達(dá)圖中常表現(xiàn)為一片連續(xù)的區(qū)域。相鄰距離庫(kù)的徑向速度差可以反映相鄰距離庫(kù)間的速度是否存在大的切變，若差值太大，則該兩個(gè)距離庫(kù)中存在奇異值的可能性就越大，反之，則表明兩個(gè)距離庫(kù)中速度相當(dāng)，速度連續(xù)的可能性越大。

其中 ΔVj相鄰距離庫(kù)的徑向速度差，Vi，j表示第 i個(gè)徑向、第j個(gè)距離庫(kù)的平均徑向速度。

3）相鄰方位的徑向速度差

相鄰方位的徑向速度差可以反映相鄰兩個(gè)徑向間的速度是否存在大的切變，若差值太大，則該兩個(gè)距離庫(kù)中存在奇異值的可能性就越大，速度“雜散”的可能性越大。

其中ΔVi相鄰方位的徑向速度差，ΔVi，j表示第i個(gè)徑向、第j個(gè)距離庫(kù)的平均徑向速度。

4）速度沿徑向的紋理

為了反映速度的局地差異，引入了紋理這一概念，本文定義的速度沿徑向的紋理是該距離庫(kù)的速度與以該速度為中心的同一徑向上的5個(gè)點(diǎn)的速度的平均值的差值，反映了徑向速度沿徑向的變化，若紋理值越大，則速度“雜散”的可能性越大，反之，則速度在徑向上更連續(xù)。

同一徑向相鄰五個(gè)距離庫(kù)的速度的平均值為：

則某一距離庫(kù)的速度沿徑向的紋理為：

5）速度沿方位的紋理

速度沿方位的紋理是該距離庫(kù)的速度與以該速度為中心的相鄰4個(gè)徑向上同一距離庫(kù)的速度的平均值的差值，反映了速度的局地差異沿方位的變化，差值越大，則“雜散”的可能性越大。

某一距離庫(kù)相鄰5個(gè)徑向的速度的平均值為：

則某一距離庫(kù)的速度沿方位的紋理為：

1.3 統(tǒng)計(jì)方法

本文選用的統(tǒng)計(jì)方法借鑒了梁海河等[6]提出的k-鄰域頻數(shù)法，首先確定一個(gè)范圍，然后將這個(gè)范圍平均分為幾個(gè)數(shù)據(jù)段，統(tǒng)計(jì)每個(gè)徑向的數(shù)據(jù)落在某一數(shù)據(jù)段的頻數(shù)及其占該徑向參與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的比例，最后給出整個(gè)統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)落在不同數(shù)據(jù)段的平均頻數(shù)及所占比例。

根據(jù)計(jì)算的參量結(jié)果，文中選取的信噪比差值的范圍為（-20 dB，20 dB），間隔為 5 dB，選取與速度相關(guān)的參量的統(tǒng)計(jì)范圍為（-50 ms-1，50 ms-1），間隔為 10 m/s。

2 實(shí)例分析

對(duì)于SA天氣雷達(dá)，一個(gè)徑向中，反射率距離庫(kù)長(zhǎng)為1 km，最大距離庫(kù)數(shù)為460，速度距離庫(kù)長(zhǎng)為250 m，最大距離庫(kù)數(shù)為920。由于反射率和徑向速度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式的差異，本文只對(duì)距離范圍在230 km內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。

實(shí)例1，選取2013年8月 4日北京雷達(dá)站（SA）于 22：54采集到的仰角層資料，可以看出速度存在明顯的“雜散”情況（圖 1（b）的東南區(qū)域）。 如圖 1 中的（a）、（b），圖（c）是根據(jù)式（1）計(jì)算出的信噪比，圖（d）是相鄰距離庫(kù)的速度差。

圖1 北京站2013年8月4日22:54，0.4°仰角雷達(dá)資料圖Fig.1 0.4°elevation radar data collected at 22:54，August 4， 2013 from Beijing station

對(duì)比圖 1（b）和圖 1（c）可以看出，在信噪比較小的回波區(qū)域，徑向速度圖中的“雜散”情況更加嚴(yán)重，這與仰美霖得到的結(jié)論一致，但是，在東南方向信噪比較大的區(qū)域，也存在明顯的“雜散”情況。為此，本文繼續(xù)探討了相鄰距離庫(kù)的信噪比差與速度“雜散”的關(guān)系。根據(jù)上節(jié)介紹的統(tǒng)計(jì)方法，得到以下結(jié)果。

從表1與表2可以看出，選取的相鄰距離庫(kù)的信噪比差值主要集中于（－5 dB，5 dB）的范圍內(nèi)，占86.4%，而與徑向速度相關(guān)的 4 個(gè)量主要集中于（－10 ms－1，10 ms－1）的范圍內(nèi)，除了Texi占78%外，其余3個(gè)量位于該范圍的比例均大于80%，最大的達(dá)到85%。5個(gè)參量的變化趨勢(shì)基本一致。從原始速度圖中可以看出，徑向速度中大部分區(qū)域?yàn)檫B續(xù)的，有小部分存在“雜散”的情況，從圖（d）中可以看出，在速度“雜散”的相應(yīng)位置處，其值更大，為此，位于（－10 ms－1，10 ms－1）范圍外的數(shù)據(jù)“雜散”的可能性更大。同樣地認(rèn)為相鄰距離庫(kù)的信噪比差值位于（－5 dB，5 dB）范圍外的數(shù)據(jù)“雜散”的可能性更大。

表1 相鄰距離庫(kù)的信噪比差值位于不同數(shù)據(jù)段的頻數(shù)所占比例Tab.1 The proportion of SNR difference of adjacent bins located in different segments

表2 與徑向速度相關(guān)的4個(gè)參量位于不同數(shù)據(jù)段的頻數(shù)所占比例Tab.2 The proportion of four parameters related to the radial velocity located in different segments

實(shí)例2，選取2013年12月16日廣州站于8:00采集到0.5 度仰角層資料，如圖 2 中的（a）、（b），可以看出速度存在明顯的“雜散”情況（圖 2（b）中的北方與西方區(qū)域），圖（c）是根據(jù)式（1）計(jì)算出的信噪比，圖（d）相鄰距離庫(kù)的速度差。

對(duì)比圖 2（b）和圖 2（c）可以看出，在信噪比較小的地方，速度“雜散”更加嚴(yán)重，對(duì)比圖 2（b）和圖 2（d）可以看出，在速度“雜散”的位置，速度差值越大，與例1一致。計(jì)算選取的參量值，利用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)5個(gè)參量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到了以下結(jié)果。

圖2 廣州站（SA）2013年12月16日8:00， 仰角雷達(dá)資料圖Fig.2 0.5°elevation radar data collected at 8:00，December 16，2013 from Guangzhou station

表3 與徑向速度相關(guān)的4個(gè)參量位于不同數(shù)據(jù)段的頻數(shù)所占比例Tab.3 The proportion of four parameters related to the radial velocity located in different segments

表4 相鄰距離庫(kù)的信噪比差值位于不同數(shù)據(jù)段的頻數(shù)所占比例Tab.4 The proportion of SNR difference of adjacent bins located in different segments

從表3和表4可以看出，相鄰距離庫(kù)的信噪比差值有90.3%位于（－5，5）的范圍內(nèi)，與徑向速度相關(guān)的4個(gè)參量主要位于（－10，10）的范圍內(nèi)，除占 78%外，其余 3個(gè)量位于該范圍的比例均大于80%，最大的占87%。5個(gè)參量的變化趨勢(shì)基本一致，與實(shí)例1的統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本一致。不僅進(jìn)一步說(shuō)明了分析方法的適應(yīng)性，也說(shuō)明了“雜散”的一般特征。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文基于SA天氣雷達(dá)反射率與速度資料，選擇了5個(gè)參量進(jìn)行計(jì)算，并借鑒k－領(lǐng)域頻數(shù)法對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，得到了以下結(jié)論：

1）相鄰距離庫(kù)的信噪比差值與徑向速度的“雜散”存在一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，當(dāng)差值越小，速度差異越小，“雜散”的可能性越小。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示信噪比差值主要位于（－5 dB，5 dB）范圍內(nèi)，占到85%以上。當(dāng)差值位于（－5 dB，5 dB）范圍之內(nèi)時(shí)，認(rèn)為相應(yīng)距離庫(kù)的速度相對(duì)連續(xù)，反之，速度“雜散”的可能性更大；

2）對(duì)比兩個(gè)實(shí)例中的圖（b）和圖（d）均可以看出徑向速度存在“雜散”時(shí)，相鄰距離庫(kù)的速度差值更大，因此，可用速度差值來(lái)表征速度“雜散”的情況，同理，其他3個(gè)參量也可以用以表征“雜散”特點(diǎn)。與速度相關(guān)的4個(gè)參量主要集中于（-10 m/s，10 m/s）的范圍內(nèi)，除了速度沿方位的紋理所占比例小于80%（但也大于75%）外，其余3個(gè)參量所占比例均大于80%，最大的占到87%。當(dāng)值位于該范圍時(shí)，該區(qū)域速度局地差異小，相對(duì)連續(xù)，反之，則該區(qū)域的徑向速度局地差異大，速度“雜散”的可能性大。

本文對(duì)“雜散”的特征進(jìn)行了初步分析，為“雜散”識(shí)別與處理提供了理論依據(jù)，但還存在不完善的地方，從研究中可以看出，雖然速度存在“雜散”時(shí)，對(duì)應(yīng)位置的參量值更大，但也存在速度資料連續(xù)的地方，參量值也出現(xiàn)了較大的情況，因此，后期可對(duì)統(tǒng)計(jì)參量的選取進(jìn)行改進(jìn)。

[1]盛春巖，薛德強(qiáng)，雷霆，等.雷達(dá)資料同化與提高模式水平分辨率對(duì)短時(shí)預(yù)報(bào)影響的數(shù)值對(duì)比試驗(yàn)[J].氣象學(xué)報(bào)，2006（3）:293-307+405.SHENG Chun-yan，XIE De-qiang，LEI Ting，et al.Comparative experiments between effects of Doppler radar data assimilation and inceasing horizontal resolution on short-range prediction[J].Journal of Applied Meteorology，2006（3）:293-307+405.

[2]李紅斌，胡志群，張家偉，等.多普勒天氣雷達(dá)速度場(chǎng)特征及在人工增雨中的應(yīng)用[J].氣象科學(xué)，2009（4）:4564-4568.LI Hong-bing，HU Zhi-qun，ZHANG Jia-wei，et al.Analyses of radar radial velocity and application in precipitation enhancement operation[J].Meteorological Science and Technology，2009（4）:4564-4568.

[3]李宏，王國(guó)玉，楊英科.雷達(dá)信噪比的測(cè)量與計(jì)算[J].電子對(duì)抗技術(shù)，2002（2）:3-6.LI Hong，WANG Guo-yu，YANG Ying-ke.Measing and calculating radar SNR[J].Electronic Information Warfare Technology，2002（2）:3-6.

[4]仰美霖，劉黎平.新一代天氣雷達(dá)徑向速度質(zhì)量分析[C]//第28屆中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)——S1第四屆氣象綜合探測(cè)技術(shù)研討會(huì)，中國(guó)，2011:327-341.

[5]楊明，王改利，劉黎平，等.二維多途徑多普勒雷達(dá)退速度模糊算法的改進(jìn)及效果分析[J].氣象，2013（5）:616-622.YANG Ming，WANG Gai-li，LIU Li-ping，et al.Improvement of automated 2D multi-pass dopplerradar velocity dealiasingalgorithm and its effect analysis[J].Meteorological Monthly，2013（5）:616-622.

[6]梁海河，張沛源，葛潤(rùn)生.多普勒天氣雷達(dá)風(fēng)場(chǎng)退模糊方法的研究[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2002（5）：591-599，643-644.LIANG Hai-he，ZHANG Pei-yuan，GE Run-sheng.Study of data processing of wind fields from Doppler radar[J].Journal of Applied Meteorology，2002（5）:591-599，643-644.