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双偏振雷达水凝物相态识别算法的参数改进

徐舒扬 吴翀 刘黎平

徐舒扬, 吴翀, 刘黎平. 双偏振雷达水凝物相态识别算法的参数改进. 应用气象学报, 2020, 31(3): 350-360. DOI:  10.11898/1001-7313.20200309..
引用本文: 徐舒扬, 吴翀, 刘黎平. 双偏振雷达水凝物相态识别算法的参数改进. 应用气象学报, 2020, 31(3): 350-360. DOI:  10.11898/1001-7313.20200309.
Xu Shuyang, Wu Chong, Liu Liping. Parameter improvements of hydrometeor classification algorithm for the dual-polarimetric radar. J Appl Meteor Sci, 2020, 31(3): 350-360. DOI:   10.11898/1001-7313.20200309.
Citation: Xu Shuyang, Wu Chong, Liu Liping. Parameter improvements of hydrometeor classification algorithm for the dual-polarimetric radar. J Appl Meteor Sci, 2020, 31(3): 350-360. DOI:   10.11898/1001-7313.20200309.

双偏振雷达水凝物相态识别算法的参数改进

DOI: 10.11898/1001-7313.20200309
资助项目: 

国家重点研究发展计划 2018YFC1506101

国家重点研究发展计划 2018YFC1507401

详细信息
    通信作者:

    吴翀, wuchong@cma.gov.cn

Parameter Improvements of Hydrometeor Classification Algorithm for the Dual-polarimetric Radar

  • 摘要: 双偏振雷达的水凝物相态识别算法基于模糊逻辑方法建立,针对方法的可靠性和稳定性问题,利用2016—2017年暖季广州S波段双偏振雷达数据,从3个方面找出影响识别效果的关键因素并改进。使用模糊逻辑的累加值为检验依据,找出不合理的模糊规则,通过相态特征统计和权重矩阵修改加以改进。使用误差敏感性检验法系统,评估误差对识别效果的影响,发现反射率因子的误差在-0.5~+0.5 dBZ、差分反射率因子的误差在-0.1~+0.1 dB、雷达相关系数的误差在0~0.02、差分相移率的误差在-0.3~+0.9 dB的范围内,识别结果稳定性较好。此外,相态时空分布统计中发现底层冰雹面积异常增加,通过空间一致性检验可订正异常结果。
  • 图  1  相态识别对误差敏感性的检验

    (a)对Zh系统偏差的敏感性, (b)对ZDR系统偏差的敏感性, (c)对Zh噪声的敏感性, (d)对ZDR噪声的敏感性

    Fig. 1  Algorithm sensitivity to data error

    (a)sensitivity to Zh system deviation, (b)sensitivity to ZDR system deviation, (c)sensitivity to Zh artificial noise, (d)sensitivity to ZDR artificial noise

    图  2  2017年4月21日08:00—17:00部分相态高度的时空分布(填色表示频率)

    Fig. 2  Distribution of hydrometeor heights from 0800 BT to 1700 BT on 21 Apr 2017 (the shaded denotes the frequency)

    图  3  2017年4月21日13:54水平和垂直方向的Zh和相态结构

    (a)Zh水平分布, (b)相态水平分布, (c)Zh垂直结构, (d)相态垂直结构

    Fig. 3  Zh and hdyrometeors' horizontal and vertical structure at 1354 BT 21 Apr 2017

    (a)Zh horizontal structure, (b)hdyrometeor horizontal structure, (c)Zh vertical structure, (d)hdyrometeor vertical structure

    图  4  相态偏振参量特征和隶属函数改进(填色表示频率)

    (a)晴空回波的Zh-ρhv, (b)晴空回波的σZh-σФDP, (c)地物回波的Zh-ρhv, (d)地物回波的σZh-σФDP, (e)冰晶和干雪的Zh-ZDR(新隶属函数干雪为橙线,冰晶为黑线, 下同), (f)冰晶和干雪的Zh-ρhv, (g)冰雹的Zh-ZDR, (h)冰雹的Zh-KDR

    Fig. 4  Hydrometeor variable feature and improvement of membership function(the shaded denotes the frequency)

    (a)Zh-ρhv feature for biological scatterers, (b)σZh-σФDP feature for biological scatterers, (c)Zh-ρhv feature for ground clutter, including that due to anomalous propagation, (d)σZh-σФDP feature for ground clutter, including that due to anomalous propagation, (e)Zh-ZDR feature for crystals of various orientations(the orange line) and dry aggregated snow(the black line), (f)Zh-ρhv feature for crystals of various orientations and dry aggregated snow, (g)Zh-ZDR feature for a mixture of rain and hail, (h)Zh-KDR feature for a mixture of rain and hail

    图  5  冰晶、大雨和冰雹改变ZDR权重后A和ΔA的变化趋势

    Fig. 5  Variability of A and ΔA for crystals, heavy rain and a mixture of rain and hail after changing ZDR weight

    表  1  样本时段和降水云特征

    Table  1  Periods and characteristics of precipitation samples

    云的特征 时段
    层状云 2016-06-04—05
    层状云加对流云 2017-03-18—20
    2017-04-12—13
    线状对流单体 2017-04-26—27
    零散对流单体 2017-03-07—09
    2017-03-25—26
    2017-03-29—30
    2017-05-07—08
    对流单体合并 2017-04-11—12
    2017-04-19—20
    飑线 2017-05-04—05
    2017-03-31—04-01
    2017-05-08—09
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    表  2  A的分布和ΔA≤0.1的比例

    Table  2  Distribution of A and proportion of ΔA ≤ 0.1

    相态 0≤A < 0.3 0.3≤A < 0.7 0.7≤A≤1 ΔA≤0.1 A2主要相态
    地物回波 10.40% 65.95% 23.65% 44.61% 晴空回波
    晴空回波 12.75% 76.80% 10.45% 19.29% 地物回波
    干雪 18.29% 26.09% 55.62% 21.37% 冰晶
    湿雪 0.02% 38.77% 61.21% 11.78% 干雪
    冰晶 15.64% 62.48% 21.88% 35.49% 干雪
    0.00% 20.93% 79.07% 22.66% 冰晶
    大雨滴 1.86% 45.66% 52.48% 33.05% 小到中雨
    小到中雨 17.33% 39.57% 43.10% 20.70% 大雨
    大雨 0.04% 31.99% 67.96% 37.25% 冰雹
    冰雹 0.11% 76.86% 23.03% 48.08% 大雨
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    表  3  识别效果分析存在不足的相态

    Table  3  Insufficiency of hydrometeor classification results

    识别效果的不足 冰雹 大雨 冰晶 干雪 地物 晴空
    隶属函数不合理
    相态区分度不足
    Zh误差敏感
    ZDR误差敏感
    空间分布异常
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    表  4  改进前后隶属函数

    Table  4  Membership functions before and after modification

    相态 偏振参量 原隶属函数 新隶属函数
    地物 Zh/dBZ (15, 20, 70, 80) (-19, -16, -2.5, 1.5)
    ρhv (0.4, 0.6, 0.9, 0.95) (0.43, 0.48, 0.85, 0.95)
    σZh/dBZ (2, 4, 10, 15) (0.5, 1.0, 4.5, 6.5)
    σФDP/(°) (30, 40, 100, 120) (15, 35, 125, 136)
    晴空回波 Zh/dBZ (5, 10, 20, 30) (-5, -3, 4.5, 6.5)
    ρhv (0, 2, 10, 12) (0.5, 0.6, 0.83, 0.9)
    σФDP/(°) (8, 10, 100, 120) (15, 23, 103, 120)
    干雪 ZDR/dB (-0.3, 0.0, 0.3, 0.6) (-0.5, -0.3, 0.3, 0.6)
    ρhv (0.95, 0.98, 1.00, 1.01) (0.94, 0.97, 1.00, 1.01)
    冰晶 ρhv (0.95, 0.98, 1.00, 1.01) (0.94, 0.97, 1.00, 1.01)
    大雨 KDP/dB (g1-1, g1, g2, g2+1) (g1+6, g1+7, g2+1, g2+2)
    冰雹 ZDR/dB (-0.3, 0.0, f1, f1+0.5) (-1.3, -1, f1, f1+0.5)
    KDP/dB (-10, -4, g1, g1+1) (-10, -4, g1+6, g1+7)
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    表  5  误判冰雹的比例和高度

    Table  5  Proportion and height of misclassified a mixture of rain and hail

    云类型 时段 订正冰雹占比/% 被订正冰雹的平均高度/m 冰雹的平均高度/m
    层状云加对流云 2017-03-18—20 10.73 763.52 1886.25
    2017-04-12—13 23.92 889.94 4084.63
    线状对流单体 2017-04-26—27 8.45 17916.59 2877.42
    零散对流单体 2017-03-07—09 24.71 647.47 1464.55
    2017-03-25—26 17.21 1419.22 3115.25
    2017-03-29—30 18.82 1965.07 2872.65
    2017-05-07—08 19.97 1593.02 2155.58
    对流单体合并 2017-04-11—12 8.81 840.62 2441.58
    2017-04-19—20 8.98 1520.22 4328.00
    飑线 2017-05-04—05 16.71 1456.96 3321.23
    2017-03-31—04-01 0.36 1978.03 2697.98
    2017-05-08—09 8.24 1112.96 3506.09
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-12-10
  • 修回日期:  2020-02-20
  • 刊出日期:  2020-05-31

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