一种基于天气雷达的重要天气识别方法和系统与流程

本发明涉及雷达探测领域，具体是一种基于天气雷达的重要天气识别方法和系统。

背景技术：

1、天气雷达是用于警戒和预报中、小尺度天气系统(如台风和暴雨云系)的主要探测工具之一。气象雷达是气象监测的重要手段，在突发性、灾害性的监测、预报和警报中具有极为重要的作用。

2、多普勒天气雷达为脉冲雷达，它的工作方式是以一定的重复频率对天空发射出脉冲波，然后接收被天空中的降水粒子散射回来的回波脉冲。雷达发射波的散射和吸收波取决于不同天气类型中的雨滴谱、雨强、降水粒子的相态、冰晶粒子的形状和取向等特性。因此，对雷达回波的分析与判定是气象探测领域中一项十分重要的工作。

3、现有天气雷达通过抬升固定仰角使天线以全方位扫描的探测方式而获取数据，通过以雷达为中心的极坐标形式，采用不同的彩色色标来表示数据的大小和方向而产生的图像产品；这使得以天气雷达进行气象观测具有实时性强、直观、形态特征明显等优点。

4、然而，传统的观测方法对雷达扫描范围内的天气过程采取360度全范围体扫，虽然获取到的雷达产品比较全面，但针对性不强，易对天气目标的识别产生误判。并且，在扫描方式上，传统天气雷达扫描基于仰角变化进行360度全范围体扫，对于未存在天气过程的区域进行重复的体扫这也是一种资源的浪费。

5、基于上述问题，迫切需要发明一种基于天气雷达的重要天气识别方法，针对重点天气过程进行扫描，并在此基础上识别出该天气过程的类别，在节省雷达扫描资源的同时为气象灾害预警奠定可靠基础。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的缺点，本发明提供了一种基于天气雷达的重要天气识别方法和系统，为气象灾害预警奠定可靠基础。本发明技术方案具体如下：

2、一种基于天气雷达的重要天气识别方法，包括如下步骤：

3、步骤(1)数据获取：采用vcp21模式对雷达扫描范围进行全仰角扫描，得到雷达基数据，进而得到雷达反射率z1、径向速度v1；

4、步骤(2)重要天气判别：利用已获得的雷达反射率与径向速度，判断重要天气，具体包括：

5、设置阈值；若雷达图像中某区域雷达反射率z1大于30dbz，其所对应的径向速度v1大于5m/s，则将该雷达图像中该区域标记为重要天气；

6、步骤(3)重要天气扫描：通过调整雷达，对重要天气进行更精确的扫描，包括：

7、第一步：采用rhi扫描模式对重要天气进行扫描；

8、第二步：采用窄脉冲的扫描方式对重要天气进行扫描；

9、第三步：采用非常规仰角扫描方法对重要天气进行扫描，获取到该重要天气的雷达反射率因子zim、组合反射率因子cr、垂直累积液态含水量vil、回波顶高et、45dbz强回波伸展高度h45dbz和负温区回波厚度et-h0；

10、步骤(4)天气识别：对步骤(3)的雷达数据进行分析，识别出具体天气类型。

11、进一步地，步骤(1)中，vcp21的全仰角的角度分别为0.5°，1.5°，2.4°，3.4°，4.3°，6.0°，9.9°，14.6°，19.5°。

12、进一步地，步骤(1)中，雷达反射率是通过雷达体积扫描中将最大反射率投影到笛卡尔格点上得到的产品。

13、进一步地，步骤(3)中，非常规仰角的角度包括：0°，1°，2°，3°，4°，7°，9°，13°，18°。

14、进一步地，步骤(4)中，天气识别包括：暴雨识别，根据该重要天气的雷达反射率因子zim计算出雨强rim；其中，雨强rim的计算公式如下：

15、rim＝(zim/300)1/1.4；

16、对雨强进行阈值判断，具体方法为：

17、将雨强值插值到网格坐标，在网格数据的列上查找大于雨强阈值的数据格点，并将纵向连续的超过某一数量的格点合并为数据段；将相邻的数据段合并为数据面；计算数据面的特征量，包括面积、最强雨强、平均雨强、雨强最大值；将雨强最大值作为该暴雨区域中心点；最后将该数据面保存为暴雨识别区域，并获取对应的轮廓信息。

18、进一步地，步骤(4)中，天气识别包括：冰雹识别，获取重要天气区域的冰雹预警指标分别为cr、vil、et分别为组合反射率因子、垂直累积液态含水量和回波顶高；h45dbz、et-h0分别为45dbz强回波伸展高度和负温区回波厚度；包括：

19、资料同化：cr、et为径向产品，vil为象限网格产品，将参与预警判断的基本数据参量统一转换为网格格点数据；

20、预警指标判断：根据设定的阈值，对每个网格点对应的基本参量进行阈值判断并标记；其中：cr的阈值设置为50dbz，vil的阈值设置为30(kg·m-2)；et的阈值设置为8km；h45dbz的阈值设置为7km；et-h0的阈值设置为6km；

21、目标确认：将网格点数据每一列进行标记点识别，当当前列有连续的被标记点，则被识别为一个识别段，将相邻列之间的识别段进行合并即可得到识别区域，若识别区域满足面积阈值，则当前区域被标记为冰雹区域；

22、目标特性计算：对冰雹区域内部进行相关特性计算，如最大回波强度，最高回波顶高，最大垂直累积液态含水量，区域中心位置，区域边界信息等；根据冰雹区域的特征量结果中的区域中心位置与地理信息结合，定位到目标发生的具体位置。

23、进一步地，步骤(4)中，天气识别包括：大风识别，风场反演：风场反演产品通过vap方法对该重点天气区域的仰角的径向速度进行反演得到水平风场，通过风羽的形式标示风的大小和方向；

24、基于风场反演的结果，设置本地化大风阈值，在风场栅格数据中搜索位置邻近的风速值满足阈值条件的栅格，默认一定的搜索半径，边缘间隔超过搜索半径的视为不同的大风区域，将邻近的栅格归为同一个大风区域，这样在整个风场反演结果场内，可以得到对应的大风识别结果区域集合；对每一个大风识别区域，计算区域面积，最大风速、风向等特征参量，并获取区域边界经纬度。

25、本发明还涉及的一种基于天气雷达的重要天气识别系统，包括采集器、存储器、处理器以及在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器基于采集器采集的信息，执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

26、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

27、本发明考虑了传统雷达探测过程中对非重要天气目标进行重复扫描的探测方式，在其基础上针对做了进一步改进，将有限的雷达体扫资源集中于重要天气目标过程本身，采用rhi扫描模式、窄脉冲扫描、非常规仰角扫描方法对重要天气进行扫描，获得到天气目标的cr、vil、et、h45dbz、et-h0等结果。在此基础上，通过采取设置天气阈值的方式，对天气目标进行进一步的识别。本发明方法能够既能节约雷达资源，又能有针对性的对重要天气过程进行扫描并识别，为气象灾害预警奠定了可靠基础。

技术特征：

1.一种基于天气雷达的重要天气识别方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(1)中，vcp21的全仰角的角度分别为0.5°，1.5°，2.4°，3.4°，4.3°，6.0°，9.9°，14.6°，19.5°。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(1)中，雷达反射率是通过雷达体积扫描中将最大反射率投影到笛卡尔格点上得到的产品。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(3)中，非常规仰角的角度包括：0°，1°，2°，3°，4°，7°，9°，13°，18°。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(4)中，天气识别包括：暴雨识别，根据该重要天气的雷达反射率因子zim计算出雨强rim；其中，雨强rim的计算公式如下：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(4)中，天气识别包括：冰雹识别，获取重要天气区域的冰雹预警指标分别为cr、vil、et分别为组合反射率因子、垂直累积液态含水量和回波顶高；h45dbz、et-h0分别为45dbz强回波伸展高度和负温区回波厚度；包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(4)中，天气识别包括：大风识别，风场反演：风场反演产品通过vap方法对该重点天气区域的仰角的径向速度进行反演得到水平风场，通过风羽的形式标示风的大小和方向；

8.一种基于天气雷达的重要天气识别系统，其特征在于：包括采集器、存储器、处理器以及在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器基于采集器采集的信息，执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7中任一所述方法的步骤。

技术总结
本发明涉及一种基于天气雷达的重要天气识别方法和系统，该方法包括：数据获取：获取雷达基数据；重要天气判别：采用设置阈值的方式识别出重要天气；重要天气扫描：采用RHI、窄脉冲、非常规仰角扫描方法对重要天气进行重点扫描；天气识别，基于重点扫描得到的产品进行天气类型的识别。该方法能够将天气雷达扫描关注点聚焦于重要天气区域，并针对该重点天气区域进行天气识别，识别其所属的天气类型，进而为气象监测预警奠定可靠基础。

技术研发人员：徐八林,张国兴,彭启洋,王欣,张涛,赵庆,徐舒扬,舒斌,刘红俊,何倩,解莉燕,和楷承
受保护的技术使用者：云南省大气探测技术保障中心
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15