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1、第五章第五章 雷达产品与算法雷达产品与算法第1页/共37页p5.1 5.1 基本产品基本产品p5.2 5.2 一些算法简单的重要导出产品一些算法简单的重要导出产品p5.3 5.3 风暴单体识别与跟踪算法及其产品风暴单体识别与跟踪算法及其产品p5.4 5.4 冰雹指数产品及其算法冰雹指数产品及其算法p5.5 5.5 降水算法及其产品降水算法及其产品p5.6 VAD5.6 VAD风廓线算法风廓线算法p5.7 5.7 中气旋中气旋(M)(M)和龙卷式涡旋特征和龙卷式涡旋特征(TVS)(TVS)算法与算法与产品产品第五章第五章 雷达产品与算法雷达产品与算法第2页/共37页5.2 5.2 一些算法简单的
2、重要导出产品一些算法简单的重要导出产品 1.组合反射率因子(CR)组合反射率因子表示的是在个体积扫描中，将常定仰角方位扫描中发现的最大反射率因子投影到笛卡尔格点上的产品。因此，相邻网格点可包含从风暴中不同高度投影的反射率因子值。格点分辨率为1km1km或4km4km，相应的显示范围达230 km或460 km，数据级别为8或16个级别(单位为dBZ)。CR产品最有用的方面是不用对每个仰角进行寻找就可显示风暴中最高反射率因子。其主要局限性是不能辨别出在某个仰角方位扫描上有意义的低层特征(如钩状回波、弱v形回波)。此外，对应于最大反射率因子值的高度不能被显示 第3页/共37页组合反射率因子产品 第
3、4页/共37页2.2.回波顶回波顶(ET)(ET)回波顶(ET)是16个数据级别的产品，它是在18dBZ(可调阈值)反射率因子被探测到时，显示以最高仰角为基础的回波顶高度(不进行内插和外插)。回波顶是以平均海平面(MSL)为参考的，它是在雷达230 km内的4km4km笛卡尔网格上。此产品可通过对最高点定位来识别较有意义的风暴。由于受到与天线扫描方式有关的体积扫描模式(VCP)的限制，经常发生弧状的“阶梯式”形状回波。第5页/共37页回波顶产品图回波顶产品图第6页/共37页 3.3.垂直累积液态水垂直累积液态水(VIL)(VIL)垂直累积液态水表示将反射率因子数据转换成等价的液态水值，它用的是
4、假设所有反射率因子返回都是由液态水滴引起的经验才出关系。在雷达的230 km半径内，对每个仰角，在每个4km4km格点上求液态水混合比的导出值，然后再垂直累加。VIL值表示的是将反射率因子数据转换成等价的液态水值，并且假定反射率因子是完全由液态水反射得到的。VIL 方程为：M=344103Z4/7。这里M液态水含量(gm-3)，Z雷达反射率因子(mm6m-3)。从每个4km4km网格里导出值M，然后再垂直积分得到VIL(单位是kgm-2)。由于冰雹的存在会导致液态水混合比不可靠的高值，因此所有大于55dBZ的反射率因子取为55dBz。在美国平原和中西部，VIL对辨别带有大冰雹的风暴是有用的。在
5、其他地区，VIL在探测其他类型的强天气上是有用的。第7页/共37页垂直液态水含量图垂直液态水含量图第8页/共37页 4.4.剖面产品剖面产品 剖面产品有反射率因子剖面（RCS），速度剖面（VCS）和谱宽剖面（SCS），它们提供了反射率因子、平均径向速度和谱宽的垂直剖面。剖面并不是一定要沿雷达径向，可在距雷达230km距离内任意指定两个间隔小于230km的端点作剖面。产品垂直轴上的高度到20km、水平轴上的距离最大时到230km,垂直方向分辨率为0.5km、水平方向分辨率为1km。但由非相邻方位扫描得到的数据其垂直分辨率较粗，因为数据空白是由水平和垂直内插填充的。RCS用来检查风暴结构的特征，如
6、悬垂状、倾斜度、弱回波区及有界弱回波区。VCS主要与RCS联合使用，以建立反射率因子结构和风暴（或风暴复合体）运动学联系。VCS也用于检查风暴顶辐散及分析中气旋的垂直范围。SCS用来检验RCS和VCS产品的特征以及在航空上确定湍流区的垂直范围。第9页/共37页反射率因子剖面产品 第10页/共37页 风暴单体识别与跟踪算法是CINRAD-SA雷达中最重要的一个算法。首先它用于识别风暴单体。一个风暴单体就是一个在三维空间中能分辨的密实的反射率因子个体。首先要在雷达径向上寻找称为段的大的反射率因子区 然后再在二维锥面上寻找大的反射率因子区 然后再给这些二维的分量寻求垂直相关。一旦识别了风暴单体，还要
7、给出该单体现在、过去1小时中每隔15分钟的位置。5.3 5.3 风暴单体识别与跟踪算法及其产品风暴单体识别与跟踪算法及其产品第11页/共37页EastNorthHeight3.4o2.4o1.5o0.5oReflectivity Legend50 dBZ40 dBZ30 dBZCell 2Cell 140 dBZ is approximately 0.5 inches per hour rain rate40 dBZ is approximately 0.5 inches per hour rain rateHow SCIT WorksHow SCIT Works第12页/共37页SCIT算法
8、(Johnson等，1998)由四个子功能组成：风暴单体段 风暴单体段识别反射率因子的径向排列，并输出这些段上的信息到风暴单体质心子功能中。风暴单体质心 风暴单体质心子功能将段组合成一维分量，并使这些分量垂直相关构成三维单体，再计算这些单体的属性。单体及它们的属性被输出到风暴单体跟踪及风暴位置预报子功能中。风暴单体跟踪 风暴单体跟踪子功能是通过将当前体积扫描发现的单体与前次体积扫描的单体作匹配来监视单体的移动。风暴位置预报 风暴位置预报子功能是依据风暴移动的历史来预报风暴将来的质心位置。SCITSCIT算法算法 第13页/共37页 一个风暴段定义为一段连续的、沿着一个径向的一系列距离库，它们的
9、反射率因子超过一个规定的阈值(记为REFIECTIVITY)。当处理过程沿一个雷达径向首次遇到一个大于规定的阈值的反射率因子时，随后的超过阈值的距离库被编为一组，一直到遇到一个小于阈值的距离库。如果算法遇到的距离库的反射率因子值小于上述反射率因子阈值(记为DROPOUT REFDIFF)，或这样的距离库小于2个(记为DROPOUT COUNT)，则过程终止，一个风暴段就此产生。单体识别方法：单体识别方法：(1)(1)风暴单体段风暴单体段 第14页/共37页3 3个风暴段的例子，方括号标出的距离库即是小于阈值个风暴段的例子，方括号标出的距离库即是小于阈值REFLECTIVITYREFLECTIV
10、ITY，带阴影的区域为选中的风暴段。，带阴影的区域为选中的风暴段。第15页/共37页 单体识别方法：(2)(2)风暴单体分量风暴单体分量 当最后一个仰角扫描的段被处理完之后在空间上相邻的风暴段被结合成一个二维的分量。为满足相邻的条件，段之间方位角方向离开不超过1.5，径向必须有2km 的部分叠加。一个包含7个段的30dBZ的二维风暴分量。二维风暴分量至少要包含2个风暴段，面积至少要达到10km。所有30dBZ的风暴段被结合成一个二维分量,假定 它们满足方位角距离和径向距离的判据第16页/共37页单体识别方法：（3 3）三维风暴单体的确定）三维风暴单体的确定 每一个确定的三维风暴单体由两个或更多
11、个在相继仰角上的二维分量构成。垂直相关的过程是一个叠带的过程，从最低的仰角开始。首先，将质心的水平距离小于5km的相邻仰角的分量做关联。如果关联可能多于一个，则用有最大质量的两个二维分量作关联。在第一次做完后，有非相关联分量剩下，则将质心的水平相间隔距离增加到7.5km并对所有的非相关联重复第一次的过程。如在第二次做完后，仍有非相关分量剩下，则用10km搜索半径作最后一次。对所有相邻仰角扫描执行此过程。风暴单体段和它们构成的圆形二维分量以及由多个二维分量构成的三维单体风暴第17页/共37页单体跟踪方法单体跟踪方法1.首先检查体扫之间的时间间隔。如果大于阈值（缺省20min），则不做体扫间的时间
12、相关分析。2.利用前一个体扫单体质心的位置确定目前体扫中该单体的初猜位置。初猜位置的确定或者利用根据该单体以前的路径确定的运动位置向量或一个缺省的运动向量（如果该单体在前一个体扫中首次被识别）。3.计算在当前体扫中识别的每一个单体与计算的当前每个单体初猜位置之间的距离。如果小于阀值，则与初猜位置相对的旧单体被储存下来作为一个与当前单体的一个可能的匹配。然后计算当前单体与其所有可能匹配的旧单体的当前初猜位置间的距离。具有最小距离的匹配被认为是与当前识别的单体时间上相关联的，并认为它们是前后同一个单体。*如果是同一个单体，就被赋予与前次体积扫相同的ID（单体别号）。*如果不是同一单体，就被赋予新的
13、ID。4.最后计算所有至少已经在相继两个体扫中被识别的目前单体的新的运动向量。单体运动向量的计算使用线性最小二乘拟合从风暴单体目前的直到前10个体扫的位置。第18页/共37页时间相关联过程的一个例子。X代表当前体扫单体的初猜位置，短箭头代表当前体扫中单体位置和相应的初猜位置间的距离第19页/共37页 一旦完成了跟踪过程，将计算风暴单体的属性并且将其直到前10个体扫的时间序列都储存前起来。这些属性包括；质心的高度(ARL-相对与雷达高度）;最大反射率因子；最大反射率因子的所在高度；单体底的高度(最低二维分量的高度)；单体顶的高度(最高一维分量的高度)；基于单体的垂直累积液态水含量(VIL)第20
14、页/共37页风暴位置预报风暴位置预报 风暴单体位置预报是依据该风暴单体过去移动的记录来预报该风暴单体将来的质心位置。单体位置的预报是根据单体运动向量直接外推得到的。单体运动向量的计算使用线性最小二乘拟合从风暴单体目前的直到前10个体扫的位置。各个体扫的位置是等权重的。位置预报最少做15min，最长做60 min，具体做多长取决于前次体扫的预报误差，预报误差越小，预报时效就取得越长。第一次探测到的单体，标为新单体，出于新单体没有历史，其移动预报算法处理中采用的是下述二种方式之一：1）采用所有己被识别单体的平均移动；2)如果没有已被确定的其他单体，则采用直接输入单体运动向量的方式。第21页/共37
15、页第22页/共37页第23页/共37页5.5 5.5 降水算法及其产品降水算法及其产品 降水估计的基本原理是基于反射率因子和降水率之间的正相关系:反射率因子越大，降水率越大。建立反射率因子和降水率之间的经验关系，在雷达测得降水回波的反射率影子后根据相应的经验公式可以求得降水率，对时间累加可以得到一段时间内的累积降水量。目前能够业务应用的雷达估计降水的方法主要是雨量估计，要求用来导出降雨率的反射因子的取样位于零度层亮带以下的液态降水区，并且需要设法排除冰雹的影响。第24页/共37页 该降水算法是由美国水文研究实验室（HRL）在Hudlow的领导下在20世纪80年代开发的。PPS由5个子程序和两个
16、外部支持功能块构成（图7.37）。这五个子程序是：1）预处理，2）降水率计算，3）降水积累，4）调整，5）产品。两个外部支持功能块分别是降水探测和雨量计数据获取，他们独立于PPS运行，为PPS算法提供附加的重要输入信息。WSR-88DWSR-88D的降水处理系统（的降水处理系统（PPSPPS）WSR-88D降水处理系统示意图第25页/共37页1.降水检测功能块PDF PDF有两个主要任务：确定雷达天线的体扫和确定PPS的处理模式。PPS使用最低四个仰角的反射率因子，这四个仰角是0.5、1.5、2.4、和3.4。如果反射率因子超过预定的强度和面积阈值（称为“显著降水阈值”或“第一类阈值”）的非地
17、物杂波出现在上述四个最低仰角扫描中的任意一个，PDF将雷达的工作模式从“晴空”转换为“降水”。这使得体扫间隔从10min减少到5或6min，从而改善了降水估计。PDF使用另一对反射率因子强度和面积阈值（称为“小雨阈值”或“第二类阈值”）确定PPS的处理方式即是否对降水进行累积。第二类阈值远小于第一类阈值，对应于能够分辨的最小降水（0.1mm）如果第二类阈值被超过，则不论当前雷达处于哪种体扫模式，PPS算法从0开始累加降水。如果第二类阈值未被超过，PPS将运行在一种更简单的处理模式以节省机时如果PDF没有在探测到降水的状态持续1小时，则认为一次降水事件结束，风暴总降水产品自动恢复到0初值。第26
18、页/共37页2.雨量计数据获取 位于PRG中的第二个PPS 支持功能块称为雨量计数据获取功能块（RGDAF）。它接受标准水文气象交换格式（）的来自一个外部雨量计数据支持（）计算机的实时雨量计报告，并将它们储存在中的雨量计数据库中，以备使用。计算机也传送各个雨量计的标示号和位置，以确定每个使用的雨量计网。通常处于休眠状态，除非指示在雷达区域探测到降水。一旦探测到降水，自动发出一个“唤醒”电话外部的计算机，指示它开始给传送实时雨量计报告。当在雷达区域内不再探测到降水，计算机将从接受到一个停止传送雨量计数据的信息。第27页/共37页3.反射率因子预处理 一旦降水检验功能块在雷达覆盖范围内检测到降水，
19、降水算法中的反射率因子预处理程序将从一个体扫的反射率因子中提取最低个仰角的反射率因子，将它们集合在方位角分辨率为，径向分辨率为km的，最大范围为km的极坐标中。对于极坐标中的任意一点（1）上究竟使用最低四个仰角的哪一个仰角的反射率因子得出降水率，取决于该点到雷达的距离和附近的地形。通常认为获取估测降水的反射率因子的最佳高度时雷达以上km高度。第28页/共37页 在不考虑地形的情况下，不同距离处仰角的选取是根据图所示的缺省混合扫描。在距雷达范围内使用仰角，km范围使用仰角，范围使用仰角，范围使用仰角。第29页/共37页 在有地形影响的情况下，如果按照缺省的混合扫描某个仰角的波束被地形阻挡的部分小
20、于波束的，则对该仰角的反射率因子值按照表座相应的订正。如果被阻挡的部分大于波束的则使用该仰角的相应值。考虑了地形的混合扫描称为扇形分区混合扫描。扇形分区混合扫描图确定了范围内每一个的距离库具体使用最低四个仰角的哪一个仰角的反射率因子得出相应的降水率。波束障碍订正第30页/共37页4.4.降雨率转换降雨率转换 根据由经验确立的反射率因子和降雨率之间的幂指数关系，由扇区分区混合扫描图确定的极坐标格点上反射率因子数据得到相应降雨率。目前缺省的公式为（attan，）：300R1.4其中和的单位分别是和mm。某些接近热带环境的站点采用下列公式：250R1.2 一旦得到分辨率为1km1的极坐标格点的降雨率
21、。立即沿径向对每两个格点上的降雨率进行平均，其结果是分辨率为2 km的极坐标格点上的降雨率分布。该极坐标降雨率分布是中随后处理过程的基础，代表了最高分辨率的降雨率分布。该分辨中在雷达降雨估计的最大距离处(230 km)为2km4km，中间距离处(km)为2 km2 km，近距离处(20 km)为2km0.3 km 第31页/共37页5.降水累加一、逐个体扫累加 降水累加算法采用了降水率的输出产品（每的降水率）对间隔为5、6或10 m的体扫产生的降水率进行累加。两个体扫间各个1极坐标格点的平均降水率为每个体扫降水率的线性平均。从降水开始时对每个体扫到体扫的降水量进行累积直到当前体扫，得到风暴总降
22、水。二、体扫中断的处理 有时出于软硬件故障造成体扫中断，导致两个体扫的间隔时间超过通常的5、6或l min。当二次扫描之间的时间间隔增加时。降水估计的误差也增加。在累加算法中，如果两个连续的扫描时间间隔小于或等于30 min则该间隔内的平均降水率假定为最后一个可靠体扫和前一个可靠体扫降水率之间的平均，然后这个平均乘上两个体扫之间的时间间隔得到该间隔内的雨量。如果两个连续的体扫时间间隔大于30 min，累加算法将前个可靠体扫的降水率向前推(沿时间轴方向)15m，将后一个可靠体扫的降水率向后推(逆时间轴方向)15m。两个体扫间的时间间隔超出30 min的那部分数据被认为是遗漏的。如果遗漏的数据超过
23、6min(体扫间隔时间超过)，则不能计算这两个体扫间的雨量，不生成相应的1小时累积雨量产品但仍可生成3小时累积雨量和风暴总雨量产品。三、逐时累积雨量中的极端值的剔除 降水累加算法的最后一步是检查1小时累积雨量的极端值(无理由的高值)。如果1小时累加值超过了阈值，则用它周围值的平均代替。此阈值(可调参数)的当前缺省值是400 mm。由于“转换成降水率的最大dBZ”为53dBZ，其对应的降水率104mmh也就是合理的1小时累积雨量的上限104mm。第32页/共37页6.利用雨量计数据对雷达估测降水进行订正 在PP的第四个步骤中，实时雨量计数据用来对雷达雨量估计进行调整。目前这一算法并没有业务运行，
24、因为在雨量计和之间必要的通信手段还没有完全建立起来。第33页/共37页7.降水产品生成一、图像产品 对于使用的预报员可以得到4种图像产品，包括；1)1小时累积雨量；2)3小时累积雨量；3)风暴总降水量；4)用户选取时段的累积雨量。为了在上显示，所有图形产品都从PP内部的0.1 mm精度简约化为16个数据级(色标)。这些产品显示在12 km的极坐标格点上，各种地图例如省界和县界可以叠加在上面。1小时雨量产品是到当前体扫为止的1小时连续累积，每个体扫更新一次(第版本的1小时累计雨量是整点才更新）。小时雨量产品是到距当前时间最近的一个整点为止的小时累积，每一个整点更新一次。风暴总降水产品是自上一个小
25、时以上的间隔的无雨期，每个体扫更新一次。用户选择时段的累积雨量产品允许用户选择随便哪个时段的雨量，最长的时段长度为小时，从最近的个小时中选取。二、字符补充产品 补充的降水数据产品可以通过PUP的字符终端显示，通常包括三部分信息。第一部分选取的是由PPS算法产生的一些补充数据，例如当前的偏差系数估计、它的误差变化、偏差系数是否被用到产品上、孤立的和具有极端值的距离库的数量、倾斜测试中回波区域减少的百分比、以及丢失数据的具体时间段。第二部分包括了最近1小时收到的数据的所有雨量计-雷达对清单、它们的位置、以及每个雨量计-雷达对是否通过了质量控制步骤。第三部分包括PRG最近收到的雨量计原始报告。三、数
26、字产品 PPS生成2种数字产品。“数字”意味着雨量产品保持在算法中的原始精度，而不像在图形产品中雨量被分为有限的（16个）等级。由于保持了原有的数据分辨率，这些数字产品可以在WSR-88之外的其他定量处理算法中使用。第一个数字降水产品小时数字雨量（缩写为或）。这个产品每个体扫都生成和更新，使连续一小时的累积。雨量数据由原来的线性单位转换成个数据级的对数尺度，以便适合于个比特的计算机字。数据的范围从到。第二个数字产品实际不上一个降水产品。数字混合扫描反射率因子产品（DHR）是一个在PPS的预处理算法中处理过的、在分辨率为l1km的极坐标格点上的扇形分区混合扫描的反射率因子数据。共精度为0.5dB
27、Z，数值范围从32到95dBZ，该产品应用于WSR88D算法之外的暴洪预警。第34页/共37页8.8.目前的局限性和未来的挑战目前的局限性和未来的挑战 业务化的雷达降水估计必须以科学原理为基础，同时要具有足够的弹性以适应最新的科学技术进展。首先必须是稳健的一方面不断整合最新技术进展，另方面要适合于各种气候、季节、大气和中尺度条件。尽管这些局限性在几十年前就知道了，但确定的和稳健的解决方案(算法的或技术的)或者是不存在，或者是有争议，或者是负担不起。目前的算法有几点需要改近，如0层亮带或更普遍的对冻结的和混合相的水凝物的订正、距离退化(过低估计)、反射率因子标定和杂波抑制、识别超折射杂波、衰减对降水估计的影响等。第35页/共37页第36页/共37页感谢您的观看！第37页/共37页