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相似文献
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1.
多普勒天气雷达地物回波特征及其识别方法改进   总被引:17,自引:6,他引:11       下载免费PDF全文
非气象因子会在雷达探测时对雷达资料造成污染,并导致雷达数据的质量问题,在雷达数据应用之前必须对被污染的距离库进行识别和处理。该文在现有基于模糊逻辑识别地物回波工作的基础上,发展适合于我国CINRAD/SA的地物回波识别方法,采用北京和天津雷达2005,2006年夏季部分时段体扫资料,同时对反射率因子和径向速度以及速度谱宽进行处理,得到不同回波的各种特征, 并对各种回波特征进行分析; 考虑到隶属函数的确定是地物识别准确率的关键, 运用CSI (critical success index)评判标准确定了模糊逻辑超折射地物回波识别的最佳线性梯形隶属函数;通过识别效果分析说明该方法在识别超折射地物回波中的作用。结果表明:运用改进后的模糊逻辑法可以更好地识别地物回波, 特别是那些超折射地物回波; 与原方法相比, 改进后的方法有效减少了对降水回波的误判。  相似文献   

2.
针对现有的地物回波识别算法在"新一代天气雷达建设业务软件系统开发及应用(ROSE)"前期评估中存在的地物回波漏判和气象回波误判问题,提出了地物回波识别改进算法。新算法在地物回波识别前对径向速度和速度谱宽资料作了处理,改善了因采用双PRF技术造成的径向速度资料质量下降对地物回波识别的影响,并增加了回波强度与径向速度处理阈值、回波强度垂直梯度参数,调整了回波强度沿径向的库间变化的判定阈值,减小了对气象回波的误判。利用SA、SB和CB雷达共432个地物与降水回波体扫资料进行数据统计和典型个例分析,对比算法改进前后的识别效果,结果表明:径向速度处理改善了径向速度资料质量,使地物回波的平均径向速度接近于零,将地物回波识别命中率提高了6.25%;阈值的设定和特征参数的改进,改善了对气象回波的误判,虚警率降低了1%~2%。  相似文献   

3.
针对双线偏振雷达偏振参量能在回波识别中提供更多特征的优势,在常规多普勒天气雷达模糊逻辑算法的基础上,引入偏振参量实现地物杂波识别,由此根据雷达数据中地物和降水回波各自的回波特性,选择6个区别最明显的特征参量,建立了特征参量的统计分布概率,并运用CSI评判标准给出了地物杂波识别的最优化隶属函数;利用2020年攀枝花市新架设的X波段全固态双线偏振雷达观测个例,对比了传统的与改进后的模糊逻辑算法识别效果,结果引入偏振参量的模糊逻辑算法能更好地识别降水和地物混合位置的地物回波,同时改善了径向速度为零区域被误判为地物回波的问题。   相似文献   

4.
地物杂波是影响雷达产品准确性的重要因素。该文提出了一种改进的基于模糊逻辑的阵列天气雷达地物识别算法。在Kessinger模糊逻辑基础上,加入回波强度时间变化量(time variability of reflectivity factor,TVR)参数,利用收集到的雷达数据统计出各输入参数的概率分布,确定隶属函数;分析TVR参数对地物识别算法的贡献,并在不同天气情况下进行识别算法有效性验证。试验结果表明:加入TVR参数,长沙机场阵列天气雷达地物识别准确率最大可提高4%,降水识别误判率最多可降低2%。该文提出的地物杂波识别算法,无降水时,地物识别准确率达96%;有降水时,地物识别准确率达92%;降水回波误判为地物杂波的误判率约为10%,能较好地区分降水回波和地物杂波。  相似文献   

5.

统计分析了陕西新一代天气雷达资料中的固定地物、超折射和径向干扰回波分布情况,并介绍了相应的数据处理方法,重点对西安雷达数据中的强地物、超折射和径向干扰回波数据进行了质量控制,结果表明:(1)利用模板匹配和回波纹理结构能够有效识别抑制固定地物回波;(2)倾斜测试法结合回波强度和径向速度识别抑制超折射回波效果明显;(3)采用相邻径向有效库数比较和中值滤波识别抑制径向电磁干扰效果明显。

  相似文献   

6.
新一代天气雷达海浪回波特征分析和识别方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
谭学  刘黎平  范思睿 《气象学报》2013,71(5):962-975
海浪回波是影响沿海雷达定量降水估测和其他产品的重要因素,根据福州、温州的SA多普勒雷达收集的海浪回波资料,按出现时间关系将其分为两类。第1类海浪回波强度一般较强,主要出现在非台风期间降水过程的前后;第2类海浪回波强度较弱且均匀,仅在台风期间的雷达位置的近海域出现。通过分析资料得到两类海浪回波不同于对应降水回波的各种特征,确定识别海浪回波的最佳隶属函数。针对第1类海浪回波,考虑到海浪回波很少与降水回波混合,采用了基于回波分块和模糊逻辑的海浪回波识别方法,首先利用算法预处理条件判断是否执行算法识别,然后采用风暴单体识别与跟踪(SCIT)算法将回波组合成块,计算每个独立回波块的属性值,对符合要求的回波块和离散回波点再进行基于模糊逻辑的逐点识别,借鉴了刘黎平等2007年提出的分步式回波识别方法并加以改进来实现回波点的动态阈值识别。针对第2类海浪回波,直接采用了基于模糊逻辑的分步式海浪回波识别方法。分析表明,两种识别方法能分别对应识别出大部分海浪回波,回波分块和分步式方法对海浪回波的识别效果有明显的改善,有效地降低了降水回波被误判为海浪回波的概率。  相似文献   

7.
地物回波直接影响雷达定量探测降水物质以及雷达资料同化的应用,基于回波纹理变化以及径向速度参数开展新疆C波段多普勒雷达地物回波识别方法应用研究。通过雷达探测范围内第一层至第三层仰角地形遮挡与FY-2H总云量信息,对不同天气条件下新疆伊宁、喀什两部雷达低层仰角的地物回波识别方法效果进行定性分析,结果表明:晴空天气条件下,该方法不仅能够有效识别雷达站附近的地物回波,同时对因地形遮挡引起的地物回波也能进行有效识别;在降水天气条件下,能够有效识别地物回波且未对降水回波造成误判;高分辨率的地形数据以及卫星产品对雷达地物回波的识别有一定指导意义,可作为判定因子进一步改进雷达质控方法。  相似文献   

8.
多普勒天气雷达探测过程中的非气象因子会显著影响雷达资料的定量化应用,在雷达基数据的应用前需对雷达资料进行抑制地物杂波、去距离折叠和退速度模糊等质量控制。本文在现有的自动识别地物回波方法的基础上,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别雷达地物杂波的方法,2013年6-8月对安庆和常州两地的CINRAD/SA雷达观测资料进行雷达地物回波识别,并将其与运用人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs)识别的结果进行对比,结果表明支持向量机方法能够取得更好的效果。在地物、降水回波总样本识别和地物回波识别方面更为有效;降水回波的误判方面,神经网络略优于支持向量机,但两者差异不大,都将降水回波的误判率控制在了一个较小的范围内;另外支持向量机方法较之神经网络方法对于训练样本数目的依赖性较小,在训练样本较少时,支持向量机方法仍能保持有效的识别效果。  相似文献   

9.
以广州双线偏振多普勒天气雷达为例,用反射率因子水平纹理、相关系数、差分反射率因子标准差、差分传播相位标准差和相关系数标准差5个参量,作为模糊逻辑方法的输入参数,实现地物杂波抑制。结果表明:加入偏振参数的模糊逻辑算法能有效识别静态地物杂波,但是对强降水边缘回波以及层状云降水回波存在误判的情况。  相似文献   

10.
超折射回波自动探测算法在临近预报中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
本文介绍了一种对雷达基资料进行处理的超折射回波自动探测算法,该算法针对超折射回波的特征,利用多普勒径向速度中值、反射率因子水平突变率和反射率因子垂直梯度,在雷达体扫描最底层PPI上逐库处理,以识别超折射回波.在北京奥运会天气预报示范项目测试期间,超折射回波自动探测算法在"葡萄-雨燕"临近预报系统中得到应用,结果表明:该算法能够剔除天津雷达探测到的大量的超折射回波,尤其是反射率因子水平突变率参数和反射率因子垂直梯度能够有效的分离出与降水回波混合在一起的超折射回波;进而,在定量降水产品中运用该算法的处理结果,可以明显的改善其精度.  相似文献   

11.
宁波非气象雷达回波的人工智能识别及滤波   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
统计分析2003—2006年宁波雷达的非气象杂波, 影响杂波主要为地物杂波, 包括普通地物杂波 (NP杂波) 和异常地物杂波 (AP杂波) ; 并分析这些杂波在反射率因子、径向速度、谱宽产品上不连续的离散状分布等特征。基于以上特征及传统杂波识别的经验而设计出一种近似模拟人眼模糊识别的稳定安全的多维线性近似的杂波识别及其过滤算法, 在 190 个个例测试中大都效果较好, 尤其在 150 km 以内, 能够在确保降水数据完整、准确的基础上有效过滤非气象杂波。  相似文献   

12.
双偏振雷达观测特征参量(如相关系数、差分反射率等)能有效抑制地物、超折射、电磁干扰、海浪和晴空等非降水回波。在上海南汇WSR-88D双偏振雷达非降水回波识别算法基础上,对我国升级布网且纳入业务运行的CINRAD/SAD双偏振雷达数据进行算法测试、算法模块适应性改进,利用江苏、广东的双偏振雷达观测冰雹、融化层、台风降水及各种杂波个例进行算法检验评估,并在组网拼图中展示质量控制效果。结果表明:总体上算法对非降水回波的识别准确率达到95.2%,降水回波的误判率为2.6%。但对夏秋季节夜晚的大面积晴空回波算法识别准确率低于90%,有待尝试利用深度学习方法改进。  相似文献   

13.
周雪松  孟金  姚蔚 《山东气象》2019,39(4):43-51
多普勒天气雷达探测时常会出现电磁干扰和超折射等杂波干扰问题,通过对弱径向干扰回波的规律性特征分析,提出了一种基于快速傅里叶变换的多普勒天气雷达干扰回波识别算法,并成功应用于多普勒天气雷达径向干扰回波的识别中。研究表明,一些干扰回波具有明显的空间周期性规律,对反射率因子进行快速傅里叶变换,得到的频域上能量分布具有与常规回波明显的差异。依靠这些差异可以较好地对一些弱的干扰回波进行识别并剔除。该方法对径向上离散分布的干扰回波均有较好的识别能力,但对相对均匀和密实的径向干扰回波识别能力较弱。  相似文献   

14.
In mountain areas, radar observations are often contaminated (1) by echoes from high-speed moving vehicles and (2) by point-wise ground clutter under either normal propagation (NP) or anomalous propagation (AP) conditions. Level Ⅱ data are collected from KMTX (Salt Lake City, Utah) radar to analyze these two types of contamination in the mountain area around the Great Salt Lake. Human experts provide the "ground truth" for possible contamination of either type on each individual pixel. Common features are then extracted for contaminated pixels of each type. For example, pixels contaminated by echoes from high-speed moving vehicles are characterized by large radial velocity and spectrum width. Echoes from a moving train tend to have larger velocity and reflectivity but smaller spectrum width than those from moving vehicles on highways. These contaminated pixels are only seen in areas of large terrain gradient (in the radial direction along the radar beam). The same is true for the second type of contamination - pointwise ground clutters. Six quality control (QC) parameters are selected to quantify the extracted features. Histograms are computed for each QC parameter and grouped for contaminated pixels of each type and also for non-contaminated pixels. Based on the computed histograms, a fuzzy logical algorithm is developed for automated detection of contaminated pixels. The algorithm is tested with KMTX radar data under different (clear and rainy) weather conditions.  相似文献   

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