基于消息調(diào)度的江西省天氣雷達(dá)拼圖技術(shù)方法

李顯風(fēng) , 鄧衛(wèi)華 , 袁正國(guó) , 胡麗麗 , 周雪瑩

江西省氣象信息中心, 江西 南昌 330096

0 引 言

多普勒天氣雷達(dá)能夠提供較高時(shí)空分辨率探測(cè)資料，是中小尺度天氣監(jiān)測(cè)的重要手段，對(duì)災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)預(yù)警、精細(xì)化氣象服務(wù)具有重要意義(趙文斌等，2010；薛諶彬等，2015)。自20世紀(jì)90年代中期我國(guó)開始建設(shè)新一代天氣雷達(dá)觀測(cè)網(wǎng)，截至2016年底已經(jīng)完成了全國(guó)233部新一代天氣雷達(dá)建設(shè)(谷軍霞等，2018)，在我國(guó)氣象業(yè)務(wù)中發(fā)揮了重要作用。為了提高對(duì)區(qū)域尺度災(zāi)害性天氣監(jiān)測(cè)以及預(yù)警能力，發(fā)揮多部雷達(dá)在聯(lián)合監(jiān)測(cè)天氣中的作用，需要把多部雷達(dá)進(jìn)行組網(wǎng)拼圖，解決單部雷達(dá)探測(cè)范圍有限、數(shù)據(jù)不確定等局限性問題，以完整地反映多種尺度天氣系統(tǒng)的移動(dòng)和演變過程，在更大范圍發(fā)揮天氣雷達(dá)監(jiān)測(cè)災(zāi)害性天氣的作用。此外，拼圖結(jié)果還可以為中尺度數(shù)值天氣模式中雷達(dá)資料同化等提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

針對(duì)雷達(dá)拼圖產(chǎn)品的實(shí)際需求，國(guó)內(nèi)氣象學(xué)者開展了不同空間尺度的二維和三維雷達(dá)組網(wǎng)拼圖技術(shù)研究與系統(tǒng)建設(shè)(肖艷姣和劉黎平,2006；王志斌等,2013；林紅等,2019)。由于雷達(dá)探測(cè)資料時(shí)空分辨率高，對(duì)資料的數(shù)據(jù)解碼和組網(wǎng)拼圖處理耗時(shí)長(zhǎng)。為實(shí)現(xiàn)在一次體掃時(shí)間內(nèi)完成對(duì)大量雷達(dá)資料的組網(wǎng)處理，現(xiàn)有研究中主要采用多線程或多進(jìn)程方式實(shí)現(xiàn)程序并行化來提高數(shù)據(jù)處理效率。隨著氣象業(yè)務(wù)精細(xì)化程度越來越高，這對(duì)資料的時(shí)效性要求也越來越高。傳統(tǒng)方法是通過多核處理器的并行運(yùn)行方式提高雷達(dá)組網(wǎng)拼圖處理效率，但此方式的業(yè)務(wù)邏輯主要以同步方式運(yùn)行，產(chǎn)品滯后時(shí)間較長(zhǎng)，不能完全滿足精細(xì)化氣象業(yè)務(wù)的需求。因此，如何進(jìn)一步提高雷達(dá)拼圖產(chǎn)品時(shí)效是迫切需要解決的問題。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展，高性能計(jì)算朝著GPU計(jì)算、分布式集群計(jì)算等方向發(fā)展。而消息中間件是分布式集群系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換的關(guān)鍵組件，其可以在不同的計(jì)算機(jī)之間異步傳遞數(shù)據(jù)消息，能有效滿足數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?、安全性和異步性等業(yè)務(wù)需求(李建峰等，2008)。目前市場(chǎng)上有很多主流消息中間件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ等。消息中間件通過消息隊(duì)列為分布式應(yīng)用提供了一種可靠的消息交換機(jī)制，采用異步機(jī)制提高了并發(fā)的效率，目前該技術(shù)已廣泛應(yīng)用于氣象數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)(宋瑛瑛等，2016；鮑婷婷等，2018；王恩文，2018)。

文中應(yīng)用RabbitMQ消息中間件技術(shù)，設(shè)計(jì)基于分布式、并行的雷達(dá)組網(wǎng)拼圖處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基于探測(cè)資料實(shí)時(shí)生成江西省天氣雷達(dá)拼圖產(chǎn)品，旨在進(jìn)一步提高天氣雷達(dá)組網(wǎng)拼圖處理效率，以滿足精細(xì)化氣象業(yè)務(wù)對(duì)高時(shí)效雷達(dá)拼圖產(chǎn)品的服務(wù)需求。

1 雷達(dá)資料介紹

目前江西省共有南昌、九江、上饒、撫州、宜春、吉安、贛州和景德鎮(zhèn)等8部多普勒天氣雷達(dá)(圖1)。雷達(dá)采用VCP21體掃模式對(duì)9個(gè)具體仰角(0.5°、1.5°、2.4°、3.3°、4.5°、6.0°、10.0°、15.0°、20.0°)進(jìn)行掃描，探測(cè)范圍約460 km，探測(cè)頻次為6 min一次，探測(cè)數(shù)據(jù)包括反射率因子、徑向速度和速度譜寬三類數(shù)據(jù)。各站點(diǎn)探測(cè)數(shù)據(jù)通過流傳輸方式實(shí)時(shí)傳輸至江西省氣象信息中心，生成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)格式的逐仰角和全體掃基數(shù)據(jù)文件后寫入江西省綜合氣象信息共享平臺(tái)(CIMISS)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享服務(wù)。

圖1 江西省雷達(dá)站點(diǎn)分布

由于全體掃基數(shù)據(jù)文件需要等待所有仰角數(shù)據(jù)到達(dá)后才能生成，對(duì)全體掃文件進(jìn)行逐仰角解析，其時(shí)效顯著滯后于采用逐仰角文件方式。文中采用單站逐仰角反射率因子數(shù)據(jù)進(jìn)行雷達(dá)組網(wǎng)拼圖處理，以提高拼圖產(chǎn)品生成時(shí)效，實(shí)時(shí)生成覆蓋江西省的逐6 min反射率因子拼圖產(chǎn)品。

2 雷達(dá)組網(wǎng)拼圖流程

RabbitMQ是一種開源消息中間件，具有高并發(fā)、高可靠和高傳輸效率等優(yōu)勢(shì)，因此文中采用此消息中間件技術(shù)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)組網(wǎng)拼圖的實(shí)時(shí)調(diào)度處理，流程如圖2所示。首先采用數(shù)據(jù)接口方式實(shí)時(shí)從綜合氣象信息共享平臺(tái)獲取最新時(shí)次的單站逐仰角雷達(dá)數(shù)據(jù)文件，并對(duì)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行解碼處理以提取反射率因子數(shù)據(jù)，同時(shí)將解碼后數(shù)據(jù)消息發(fā)送到RabbitMQ消息隊(duì)列。雷達(dá)處理客戶端接收到消息后，開始依次進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、網(wǎng)格化處理和數(shù)據(jù)緩存等消息消費(fèi)處理并進(jìn)行消費(fèi)確認(rèn)，得到網(wǎng)格化的單站逐仰角反射率因子數(shù)據(jù)。然后，采用多進(jìn)程并行方式對(duì)單站逐仰角數(shù)據(jù)進(jìn)行組網(wǎng)拼接處理，最后對(duì)拼接后數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形繪制，得到研究區(qū)的雷達(dá)拼圖產(chǎn)品。

圖2 基于消息調(diào)度的雷達(dá)組網(wǎng)拼圖處理流程

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 基于消息的實(shí)時(shí)調(diào)度

3.1.1 RabbitMQ

消息中間件是一種由消息傳送機(jī)制或消息隊(duì)列模式組成的中間件技術(shù)，通過高可靠的傳遞機(jī)制進(jìn)行與平臺(tái)無關(guān)的數(shù)據(jù)交換(徐晶和許煒，2005)。為了使客戶端與消息中間件的消息傳遞不受中間件產(chǎn)品、開發(fā)語言等限制，提出了一種面向消息中間件應(yīng)用層協(xié)議開放標(biāo)準(zhǔn)的高級(jí)消息隊(duì)列協(xié)議(AMQP)。AMQP規(guī)范了眾多消息中間件的實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)，具有高可靠性和安全性的特點(diǎn)。RabbitMQ是遵循AMQP協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的一種開源消息中間件，可以運(yùn)行于Windows、Linux等不同操作系統(tǒng)，同時(shí)支持多種開發(fā)語言客戶端，非常適用于分布式系統(tǒng)中消息的存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)。RabbitMQ消息隊(duì)列采用Socket傳輸協(xié)議，服務(wù)端支持消息隊(duì)列的持久性，可以有效保障各個(gè)環(huán)節(jié)流程中數(shù)據(jù)的完整性。同時(shí)，RabbitMQ提供靈活的路由控制轉(zhuǎn)發(fā)功能，符合分布式數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)需求。

RabbitMQ結(jié)構(gòu)由服務(wù)端和客戶端組成(圖3)，其中服務(wù)端主要由交換主題(Exchange)和隊(duì)列(Queue)組成，客戶端通常有消息發(fā)布者(Producer)和消息消費(fèi)者(Consumer)兩種類型。RabbitMQ提供了多種交換主題滿足不同業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景需求，包括Direct、Topic、Fanout和Headers四種類型，每種類型為消息的路由提供了不同的路由策略。交換主題負(fù)責(zé)接收消息，然后根據(jù)路由鍵值(Routing-Key)信息將消息分配給消息隊(duì)列。RabbitMQ通過交換機(jī)制有效降低了消息發(fā)布和消息消費(fèi)的耦合度，其傳輸模式如圖3所示。消息發(fā)布者P向主題X發(fā)送帶有路由鍵值R的消息，在服務(wù)端根據(jù)消息路由值將消息轉(zhuǎn)發(fā)到對(duì)應(yīng)的隊(duì)列中，消費(fèi)者C從隊(duì)列Q中獲取相應(yīng)消息進(jìn)行消費(fèi)處理。

圖3 RabbitMQ結(jié)構(gòu)與傳輸模式

3.1.2 消息調(diào)度設(shè)計(jì)

基于RabbitMQ消息中間件技術(shù)的雷達(dá)拼圖處理服務(wù)端Exchange采用Topic主題模式，Topic模式支持路由鍵值的模糊匹配，通過模糊匹配將隊(duì)列與Exchange進(jìn)行綁定，實(shí)現(xiàn)一個(gè)消息發(fā)布到多個(gè)消息隊(duì)列并行處理。為了實(shí)現(xiàn)每個(gè)單站逐仰角文件實(shí)時(shí)同步處理，提高雷達(dá)數(shù)據(jù)處理效率，文中按雷達(dá)站、仰角類型設(shè)計(jì)消息隊(duì)列，建立8(雷達(dá)站)×9(仰角)共72個(gè)消息隊(duì)列，每個(gè)消息隊(duì)列負(fù)責(zé)一個(gè)逐仰角雷達(dá)基數(shù)據(jù)處理。消息處理客戶端包含雷達(dá)數(shù)據(jù)下載客戶端和雷達(dá)數(shù)據(jù)處理客戶端兩部分。雷達(dá)數(shù)據(jù)下載客戶端負(fù)責(zé)從綜合氣象信息共享平臺(tái)實(shí)時(shí)下載最新時(shí)次的雷達(dá)基數(shù)據(jù)文件并進(jìn)行數(shù)據(jù)解碼處理，按照消息頭和消息體的結(jié)構(gòu)進(jìn)行消息數(shù)據(jù)封裝，將封裝后消息發(fā)送至對(duì)應(yīng)的消息隊(duì)列。其中，消息頭主要存放文件屬性信息，消息體則為解碼后實(shí)體數(shù)據(jù)信息。雷達(dá)數(shù)據(jù)處理客戶端負(fù)責(zé)從消息隊(duì)列實(shí)時(shí)讀取消息體數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)控、數(shù)據(jù)網(wǎng)格化和數(shù)據(jù)緩存等消費(fèi)處理，處理完成后通過ACK機(jī)制進(jìn)行消費(fèi)確認(rèn)，并實(shí)時(shí)監(jiān)聽消息隊(duì)列更新情況實(shí)現(xiàn)消息實(shí)時(shí)調(diào)度處理。

3.2 雷達(dá)數(shù)據(jù)的質(zhì)控處理

江西地形復(fù)雜，雷達(dá)探測(cè)受地形、建筑物遮擋嚴(yán)重，文中采用回波紋理變化(TDBZ)(Kessinger et al,2003)方法對(duì)雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控處理，識(shí)別地物等異?；夭ú⒓右蕴蕹?。具體步驟：

1) 回波孤立點(diǎn)剔除。

為減少孤立點(diǎn)噪聲影響，對(duì)雷達(dá)反射率進(jìn)行孤立點(diǎn)去除。孤立點(diǎn)計(jì)算式為

(1)

式中，N代表以計(jì)算點(diǎn)為中心的5個(gè)方位角和5個(gè)距離庫像素內(nèi)的所有反射率為非缺省值個(gè)數(shù)；Ntotal(=25)代表所有像素個(gè)數(shù)。

如果Px小于75%，則將此點(diǎn)標(biāo)記為孤立點(diǎn)而予以剔除。圖4a、b分別為2021年2月1日08:42南昌雷達(dá)0.5°仰角反射率因子孤立點(diǎn)剔除前后的分布。對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，原始反射率數(shù)據(jù)中的孤立異常回波得到有效剔除。

圖4 2021年2月1日08:42南昌雷達(dá)反射率因子及其質(zhì)量控制處理結(jié)果(a.原始值,b.孤立點(diǎn)剔除后,c.雷達(dá)TDBZ值,d.紋理變化處理后)Fig. 4 Radar reflectivity of Nanchang，and its quality control processing results at 08:42 BT on February 1, 2021 (a.raw reflectivity； b.reflectivity after isolated reflectivity checked; c.radar TDBZ value; d.reflectivity after TDBZ processed)

2) 回波紋理變化處理。

通過計(jì)算像素點(diǎn)與同一錐面上7×7像素點(diǎn)反射率因子方差的均值來描述反射率因子水平紋理變化特征。其計(jì)算公式為

(2)

式中，TDBZ為雷達(dá)反射率因子的TDBZ，單位：dBz；Z為反射率因子，單位：dBz；i、j分別為在不同方位角和距離庫方向上像素點(diǎn)的位置；Nbeam、Ngate分別為方位角和距離庫個(gè)數(shù)，均設(shè)置為7。

如果TDBZ值大于25.0 dBz，判定該像素點(diǎn)上雷達(dá)反射率因子在水平上存在嚴(yán)重不連續(xù)，將此點(diǎn)標(biāo)記為地物回波而予以剔除。圖4c給出了2021年2月1日08：42南昌雷達(dá)0.5°仰角反射率因子的TDBZ值分布。分析發(fā)現(xiàn)，TDBZ高值主要分布在雷達(dá)站附近區(qū)域，因?yàn)樵诘脱鼋抢走_(dá)站附近區(qū)域探測(cè)回波容易被建筑物和地物遮擋，造成回波不連續(xù)。結(jié)合圖4b分析圖4d發(fā)現(xiàn)，經(jīng)回波紋理變化處理后該區(qū)域回波不連續(xù)點(diǎn)得到明顯剔除。

3.3 雷達(dá)數(shù)據(jù)的網(wǎng)格化處理

反射率因子數(shù)據(jù)在雷達(dá)基數(shù)據(jù)文件中采用極坐標(biāo)方式存儲(chǔ)，即以方位、仰角和距離來表示反射率因子相對(duì)于雷達(dá)的位置。為了方便拼接處理，需要將雷達(dá)數(shù)據(jù)由極坐標(biāo)格式轉(zhuǎn)化為等經(jīng)緯度的網(wǎng)格數(shù)據(jù)。對(duì)于每個(gè)仰角的雷達(dá)數(shù)據(jù)，采用雙線性插值方法將極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為直角坐標(biāo)。具體思路是，首先根據(jù)直角坐標(biāo)網(wǎng)格點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)，計(jì)算其相對(duì)雷達(dá)位置的距離和方位角；然后根據(jù)距離和方位角坐標(biāo)找到其相鄰的四個(gè)極坐標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)；最后采用雙線性插值方法將這四點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，得到直角坐標(biāo)網(wǎng)格點(diǎn)的反射率值。具體計(jì)算公式詳見文獻(xiàn)(王慶東等，2002)。

3.4 數(shù)據(jù)緩存技術(shù)

雷達(dá)探測(cè)頻次為6 min一次，但由于每部雷達(dá)體掃啟動(dòng)時(shí)間或傳輸時(shí)效不同，往往會(huì)導(dǎo)致同一時(shí)次的雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)不能在同一時(shí)間點(diǎn)生成。為提高雷達(dá)拼圖處理效率，避免組網(wǎng)拼圖時(shí)對(duì)單站雷達(dá)數(shù)據(jù)的重復(fù)處理，需要將不同時(shí)刻生成的單站雷達(dá)網(wǎng)格化數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存處理，等待全部雷達(dá)數(shù)據(jù)處理完畢，直接從緩存中讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行拼圖處理。文中采用基于內(nèi)存運(yùn)行的Redis緩存技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存處理。Redis采用鍵值對(duì)(Key-Value)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)(曾超宇和李金香，2013)，通過鍵值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存取操作，并可以設(shè)置數(shù)據(jù)緩存期限實(shí)現(xiàn)內(nèi)存空間的動(dòng)態(tài)釋放，滿足數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)緩存需求。為了便于拼圖處理時(shí)查找同一時(shí)次探測(cè)數(shù)據(jù)，需要對(duì)數(shù)據(jù)緩存時(shí)間進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。根據(jù)逐6 min處理頻次，即每小時(shí)包括00、06、12、18、24、30、36、42、48、54分鐘等10個(gè)時(shí)次，通過每部雷達(dá)實(shí)際探測(cè)時(shí)間以最鄰近方法進(jìn)行時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)化處理。例如雷達(dá)探測(cè)時(shí)間為08:10，根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)化處理規(guī)則數(shù)據(jù)緩存時(shí)間為08:12。在時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)化處理基礎(chǔ)上，遵循Key值唯一性原則，以“雷達(dá)站號(hào)_仰角_探測(cè)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間”格式設(shè)計(jì)緩存數(shù)據(jù)的Key值，Value值為質(zhì)量控制后的網(wǎng)格化反射率因子數(shù)據(jù)。

3.5 雷達(dá)組網(wǎng)拼圖處理

雷達(dá)組網(wǎng)拼圖處理是將單站雷達(dá)經(jīng)過網(wǎng)格化處理后的反射率格點(diǎn)場(chǎng)進(jìn)行拼接。在拼圖網(wǎng)格范圍內(nèi)有很多區(qū)域存在來自多部雷達(dá)的多個(gè)反射率值。對(duì)于重疊區(qū)域的處理，主要有最大值、平均值和最小距離三種處理方法。為了突出和不遺漏強(qiáng)對(duì)流天氣，文中采用最大值方法，即取重疊位置多個(gè)反射率因子的最大值。由于每部雷達(dá)網(wǎng)格場(chǎng)范圍不同，傳統(tǒng)的拼圖處理需要實(shí)時(shí)計(jì)算相鄰雷達(dá)的重疊區(qū)域，該方法操作復(fù)雜且處理耗時(shí)長(zhǎng)。為此，提出一種簡(jiǎn)便快速的組網(wǎng)拼圖方法。具體思路是：首先，根據(jù)研究區(qū)范圍生成一個(gè)拼圖網(wǎng)格初始場(chǎng)(如1 000×1 000網(wǎng)格點(diǎn))，根據(jù)雷達(dá)站坐標(biāo)和體掃網(wǎng)格場(chǎng)計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)所在的拼圖網(wǎng)格點(diǎn)，利用單站反射率因子更新拼圖網(wǎng)格初始場(chǎng)，得到每部雷達(dá)在相同網(wǎng)格場(chǎng)下的反射率數(shù)據(jù)。之后，將拼圖網(wǎng)格場(chǎng)分成若干個(gè)子區(qū)域(如100×1 000網(wǎng)格點(diǎn))，分區(qū)并行計(jì)算每個(gè)子區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格點(diǎn)的最大反射率值。最后，將每個(gè)子區(qū)域最大反射率網(wǎng)格場(chǎng)進(jìn)行拼接得到最終的雷達(dá)拼圖結(jié)果。該方法可以避免對(duì)重疊區(qū)域的重復(fù)計(jì)算，還通過分區(qū)處理減少了網(wǎng)格點(diǎn)的遍歷次數(shù)，從而顯著提高拼圖處理效率。

4 雷達(dá)組網(wǎng)拼圖處理系統(tǒng)

基于分布式并行設(shè)計(jì)思想，采用3臺(tái)服務(wù)器搭建雷達(dá)拼圖分布式處理環(huán)境，其中1臺(tái)服務(wù)器用于部署RabbitMQ和Redis服務(wù)，2臺(tái)服務(wù)器用于部署RabbitMQ客戶端程序，服務(wù)器具體配置參數(shù)如表1所示。采用Python語言進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)消息調(diào)度、數(shù)據(jù)緩存和組網(wǎng)拼圖處理。利用Python pika模塊進(jìn)行RabbitMQ消息通信、消息發(fā)布和消息消費(fèi)等操作，實(shí)現(xiàn)單站雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理和數(shù)據(jù)緩存。利用multiprocessing Pool進(jìn)程池實(shí)現(xiàn)單站雷達(dá)反射率多進(jìn)程并行拼圖處理。利用matplotlib、cartopy模塊對(duì)疊加地圖的拼圖數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化顯示，實(shí)時(shí)生成江西省雷達(dá)拼圖產(chǎn)品。通過消息調(diào)度和并行處理技術(shù)，顯著提升了雷達(dá)拼圖處理時(shí)效，處理總耗時(shí)40 s左右，其中數(shù)據(jù)解碼、質(zhì)控處理、網(wǎng)格化處理和組網(wǎng)拼圖所用時(shí)長(zhǎng)分別為0.6、3.4、9.6、4.0、16.3 s。當(dāng)然處理耗時(shí)還取決于服務(wù)器硬件配置與性能指標(biāo)，本研究使用的服務(wù)器均為虛擬服務(wù)器，與物理服務(wù)器相比，其硬件資源、計(jì)算能力有限，如果采用更高性能的服務(wù)器還可以進(jìn)一步提高雷達(dá)拼圖處理效率。拼圖產(chǎn)品空間范圍為(112°—120°E，23°—31°N)，空間分辨率為0.01°，時(shí)間分辨率為6 min。拼圖產(chǎn)品包括全部仰角(0.5°、1.5°、2.4°、3.3°、4.5°、6.0°、10.0°、15.0°、20.0°)組合反射率以及逐仰角反射率因子。圖5給出了2021年2月10日14：12雷達(dá)組合反射率以及0.5°、1.5°、2.4°反射率因子拼圖產(chǎn)品。

表1 服務(wù)器配置參數(shù)

圖5 2021年2月10日14：12雷達(dá)拼圖產(chǎn)品(a.組合反射率，b.0.5°反射率，c.1.5°反射率，d.2.4°反射率)Fig. 5 The radar mosaic products at 14:12 on February 10, 2021 (a.combined reflectivity; b.base reflectivity at 0.5°; c.base reflectivity at 1.5°; d.base reflectivity at 2.4°)

5 小 結(jié)

文中設(shè)計(jì)了一種基于消息中間件技術(shù)的雷達(dá)組網(wǎng)拼圖處理方法，構(gòu)建基于分布式、并行處理的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，并對(duì)拼圖處理流程以及消息調(diào)度設(shè)計(jì)、質(zhì)量控制、網(wǎng)格化處理、數(shù)據(jù)緩存、組網(wǎng)拼圖等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)闡述。

1) 利用RabbitMQ消息中間件技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了異步數(shù)據(jù)交互和實(shí)時(shí)調(diào)度處理，較傳統(tǒng)多線程同步處理方式，顯著提高了雷達(dá)資料處理效率。

2) 采用孤立噪聲監(jiān)測(cè)和回波紋理變化方法，對(duì)雷達(dá)反射率因子數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控處理，有效地消除了孤立回波和地物遮擋等異常回波，進(jìn)一步提高了雷達(dá)拼圖數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3) 利用Redis內(nèi)存緩存技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)量控制、網(wǎng)格化處理后的反射率因子數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線緩存，消除雷達(dá)組網(wǎng)拼圖時(shí)因時(shí)間不同步等帶來的影響。

4) 基于重疊區(qū)域最大值法的簡(jiǎn)便快速組網(wǎng)拼圖方法，避免對(duì)多部雷達(dá)重疊區(qū)域的重復(fù)計(jì)算，還通過分區(qū)處理減少了網(wǎng)格點(diǎn)的遍歷次數(shù)，顯著提高了大量雷達(dá)組網(wǎng)拼接處理效率。

5) 搭建分布式、并行運(yùn)行環(huán)境，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)實(shí)時(shí)制作江西省時(shí)空分辨率分別為6 min和1 km的雷達(dá)拼圖產(chǎn)品，能夠滿足當(dāng)前精細(xì)化氣象業(yè)務(wù)服務(wù)需求。

基于消息中間件技術(shù)的雷達(dá)拼圖處理技術(shù)能夠提高數(shù)據(jù)處理能力的同時(shí)，保障了數(shù)據(jù)處理的連續(xù)性和穩(wěn)定性，解決了雷達(dá)拼圖產(chǎn)品時(shí)效問題。研制的雷達(dá)拼圖產(chǎn)品供全省氣象業(yè)務(wù)部門使用，為精細(xì)化業(yè)務(wù)提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐。