X波段双线偏振多普勒雷达资料质量评估

吕 博，杨士恩，王 俊，韩风军，宁瑞斌

（1．山东省聊城市气象局，山东 聊城 252000；2．山东省人民政府人工影响天气办公室，山东 济南 250031）

X波段双线偏振多普勒雷达资料质量评估

吕 博1，杨士恩1，王 俊2，韩风军1，宁瑞斌1

（1．山东省聊城市气象局，山东 聊城 252000；2．山东省人民政府人工影响天气办公室，山东 济南 250031）

以山东省首部X波段全固态双线偏振多普勒天气雷达724XSP观测的几次降水过程资料为例，与济南站多普勒天气雷达（CINRAD／SA）资料进行对比分析，并利用XSP雷达观测的层状云降水资料进行偏振参量的质量分析。结果表明：XSP雷达波束在穿越层状云云体时的衰减比较均匀，与SA雷达探测的云体结构比较接近，但XSP雷达对45 dBZ以上强回波的探测能力较差，尤其探测冰雹云云体结构时二者差别较大。对偏振参量分析发现，当SNR＜10 dB时，ZDR、CC、ΦDP和KDP等偏振参量受噪声影响明显，误差较大不可信；当SNR位于15～23 dB时，ZDR和CC的测量值有明显波动，质量较差；XSP雷达的ZDR测量值较理论值偏低0．5 dB；ΦDP和KDP资料受衰减影响较小，当SNR＞10 dB时，质量比较可靠。

X波段双偏振多普勒雷达；CINRAD／SA多普勒雷达；资料质量分析

吕 博，杨士恩，王 俊，等．X波段双线偏振多普勒雷达资料质量评估［J］．干旱气象，2016，34（6）：1054－1063，［LV Bo，YANG Shien，WANG Jun，et al．Evaluation on Data Quality of X－band Dual Linear Polarization Doppler Weather Radar［J］．Journal of Arid Meteorology，2016，34（6）：1054－1063］，DOI：10．11755／j．issn．1006－7639（2016）－06－1054

引 言

双偏振雷达技术由美国科学家Seliga等［1］1976年提出，双线偏振多普勒天气雷达同时发射水平偏振波和垂直偏振波，通过对比双通道回波功率的大小及相移不仅可以获取回波强度（ZH）、径向速度（V）、谱宽（W）等常规参量，还可以获取差分反射率因子（ZDR）、双程差示传播相移差（ΦDP）、差传播相移率（KDP）和零延迟相关系数（Correlation Coefficient，以下简称CC）等偏振参量。通过这些参数的分析，有助于更为精细地了解云微物理结构。相比于普通多普勒天气雷达，双线偏振多普勒雷达在定量降水估测、相态识别等方面有诸多优势，且近几十年来发展迅速，取得了很多重要成果［2－12］。然而，实际探测过程中，偏振雷达资料的质量易受到地物遮挡、系统内部及环境噪声、信号衰减等各种因素的影响，在应用偏振雷达观测资料前，有必要对其质量进行评估。

胡明宝等［13］开展了双偏振多普勒雷达与CINRAD／SA雷达观测数据的比对工作，分析了2部雷达测量的反射率因子间的差异。杜牧云等［14］对中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的一部C波段双线偏振雷达进行资料质量分析，发现信噪比＜15 dB时，差分反射率因子和零延迟相关系数资料存在明显误差，利用垂直扫描数据能对差分反射率因子系统误差进行有效订正。Ryzhkov等［15］研究表明，利用ZDR进行降水估测时，0．2 dB的ZDR误差将导致18%的降水估测误差。胡志群等［16］对C波段偏振雷达差分反射率因子的不同订正方法进行对比检验，发现微雨滴法是一种利用气象目标进行ZDR系统误差估计较好的方法。吴林林等［17］对C波段车载双偏振雷达ZDR资料的处理方法进行研究，指出使用FIR滤波方法进行KDP参数计算并用于ZDR衰减订正，取得不错的订正效果。

山东省首部X波段全固态双线偏振多普勒天气雷达724XSP（以下简称 XSP雷达）于2014年9月在聊城市投入使用。为了解该型双偏振雷达观测资料的质量状况，本文首先利用该XSP雷达观测资料与济南站CINRAD／SA多普勒天气雷达（以下简称SA雷达）进行对比观测，分别选取层状云降水过程和对流云降水过程对反射率因子测量值进行比较分析。其次，以层状云弱降水过程为例，对XSP雷达的ZDR、CC、ΦDP和KDP等偏振参量进行质量分析，以期对该型双偏振雷达探测云和降水的能力有更深刻的了解，为今后定量估测降水、粒子相态识别等后续研究工作奠定基础。

1 XSP雷达性能指标及偏振参量

1．1 XSP雷达性能指标

XSP雷达由中船重工第724研究所研制，是一部基于全固态发射机的全相参脉冲压缩体制的多普勒天气雷达，雷达架设在山东省聊城市气象局主办公楼顶部。该型双偏振雷达主要技术参数详见表1。

表1 724XSP双线偏振雷达主要技术指标Tab．1 Themain technique parameters of 724XSP dual－linear polarization radar

1．2 偏振参量

1．2．1 零延迟相关系数（CC）

CC为雷达水平偏振回波信号与垂直偏振回波信号间互相关系数的幅值，反映了水平与垂直偏振波后向散射特征的相关性。粒子的形状、空间运动和相态的一致性是影响其值的主要因素。CC对于识别气象回波和非气象回波非常有用，一般气象回波的CC值＞0．7。

1．2．2 差分反射率因子（ZDR）

ZDR表示降水粒子对水平和垂直偏振波平行分量散射能量的差异，它主要反映了降水粒子在水平和垂直方向上粒子尺度的差异。其公式如下：

其中：ZHH、ZVV分别表示偏振雷达发射水平、垂直偏振波并接收其后向散射的回波功率，粒子的形状、空间取向以及下落运动是决定其值的主要因素，单位：dB。

1．2．3 双程差示传播相移差（ΦDP）

由于降水区往往处于运动状态，其对水平偏振回波和垂直偏振回波引起的相位变化不同，ΦDP能表征这两者间的差值，其公式表示为：

其中，ΦHH和ΦVV分别是水平偏振回波和垂直偏振回波的相位，单位：°。ΦDP实质上是水平偏振波和垂直偏振波在不同性质的降水区传播过程中因传播相位常数不同而引起的。

1．2．4 差传播相移率（KDP）

KDP表征单位距离上双程差示传播相移差的变化。与ΦDP不同的是，KDP与传播距离无关，受定标的影响较小，且不受衰减的影响。其公式如下：

其中，r1和r2分别表示测量点1和测量点2与雷达的距离，单位：°·（km）－1。

2 资料和处理方法

2．1 资料

由于层状云与对流云的形成机理、云体结构及降水性质不同，以及XSP雷达对这2种类型云的探测能力也有所不同。因此，在进行反射率因子对比分析时选取了以下2次过程：（1）2014年5月23—24日受高空槽影响产生的一次小雨天气过程；（2）2015年6月10日夜间受高空冷涡影响产生的一次强对流天气过程。

由于XSP雷达为山东省首部双线偏振雷达，其观测范围内无其它双线偏振雷达布网，CC、ZDR、ΦDP和KDP等偏振参量无法像反射率因子那样进行双雷达对比分析。因此，本文试图以2014年5月24日和2015年5月2日2次层状云弱降水过程为例，对XSP雷达获取的CC资料进行质量分析，并以该雷达2015年9月4日90°仰角垂直观测的一次弱层状云降水过程为例，对ZDR、ΦDP和KDP进行质量分析。

2．2．1 雷达数据的预处理

对聊城站XSP双偏振雷达和济南站SA雷达资料均进行噪声过滤处理，公式如下：

其中，i为雷达基数据中给定的距离库，N是以i为中心5×5的窗口内有数值的库数，Nt为该窗口包含的总库数，Pi为窗口内有效回波所占百分比，当Pi小于设定阈值（缺省值50%）时，该像素点i被视为非气象回波被剔除。

由于中值滤波在滤除非正常回波引起的波动方面较均值滤波更具明显优势，2部雷达数据均进行了中值滤波预处理。同时，为了保持回波信息的重要物理特性不被过度平滑，仅进行径向方向上的过滤。其实现过程为：首先建立一长度为 M（缺省值为5）的窗口，并沿径向方向逐位移动窗口，每次移动后对窗口内的数据进行排序，最后用排序所得的中值来替代窗口中心位置的原数据值。

2．2．2 极坐标雷达资料三维格点化

雷达观测资料的空间分辨率很不均匀，以SA雷达为例，反射率资料在径向上的分辨率是1 km；在方位上的分辨率随斜距线性增加，沿径向方向距雷达50 km处约为0．8 km，100 km处约为1．7 km；在仰角上的分辨率则随斜距和仰角的增大而增加。其中，距雷达站水平距离50 km处，0．5°和1．5°波束轴线的垂直间隔约为0．9 km，12°和14°波束轴线的垂直间隔约为1．8 km；距雷达站水平距离100 km处，0．5°和1．5°波束轴线的垂直间隔约为1．7 km，12°和14°波束轴线的垂直间隔约为3．7 km。

后现代主义知识观认为，知识以其自组织性、不确定性、非线性和解释性，能够在教学中不断创生。知识并非像知识本体论认为的具有确定性，也非本体论规定的具有先验性。罗蒂(R Rorty)观点认为：教学任务不是简单的知识传递和道德教化的过程，教学该是即时创作，是师生的共同解读，知识能在动态的即时创作中变得鲜活。即时创作的教学观下，教师对知识的权威，学生作为知识的容器，以及教材是知识载体的看法不再成立。

为了客观对比XSP双偏振雷达与SA雷达资料，需要把极坐标系下空间分辨率不均的雷达资料统一插值到空间分辨率均匀的笛卡尔坐标系下，并在插值过程中尽可能保留原始反射率因子结构特征。步骤：利用笛卡尔坐标系下网格点的经度、纬度和高度计算其在极坐标系下的斜距、方位和仰角，再利用内插法给该网格点赋值。

常用的插值方法有：（1）最邻近法（简称NN）［18］，（2）线性内插法［19］，（3）Cressman权重方法［20］，（4）Barnes方法［21］等。其中线性内插法又分为径向和方位上的最邻近法和垂直方向的线性内插法（简称NVI）、垂直水平线性内插法（简称VHI）和8点插值法（简称EPI）。由于EPI方法在径向、方位和垂直方向都采用了线性内插，其结果相比于其它内插方法更加平滑，同时还具有较高的数据处理速度。因此，本文使用8点插值法（EPI）把极坐标系下的雷达反射率值内插到笛卡尔坐标系下的经纬度格点上。

假设某一网格点（r，a，e）（其中r为斜距，a为方位，e为仰角，下同）的值为f（r，a，e），落在由f1（r1，a1，e1），f2（r2，a1，e1），f3（r1，a2，e1），f4（r2，a2，e1），f5（r1，a1，e2），f6（r2，a1，e2），f7（r1，a2，e2）和 f8（r2，a2，e2）围成的椎体内（图1），则 f（r，a，e）可由这8个点的数值进行线性内插获得，其公式如下：

其中，ωr1，ωr2为斜距内插权重；ωa1，ωa2为方位内插权重；ωe1，ωe2为仰角内插权重。

图1 8点内插方法示意图Fig．1 Sketch of eight points interpolation method

3 反射率因子对比分析

3．1 层状云对比

2014年5月23日20：00（北京时，下同），500 hPa高度场上华北西部存在一低槽，受其东移影响，山东中西部地区出现一次大范围的小雨天气过程。济南SA雷达（5月24日03：29—03：35）与聊城XSP双偏振雷达（5月24日03：29—03：34）几乎同时观测到一次大面积层状云降水回波（图2）。对图2红色框区域（116．5°E—116．8°E，36．2°N—35．9°N）进行对比分析（区域面积约 1 009．1 km2，网格数为120×120，格点分辨率约为0．26 km×0．27 km（经向×纬向））。方框区域避开了地物遮挡的影响，回波比较连续。

图2 2014年5月24日03：29的SA雷达（左）和XSP雷达（右）0．5°仰角反射率因子（单位：dBZ）（红色框区域为对比区域，SA雷达显示半径为230 km，XSP雷达显示半径为120 km，下同）Fig．2 The reflectivity factors on 0．5°elevation of SA（the left）and XSP（the right）radars at03：29 BST 24 May 2014（Unit：dBZ）（The red box for the comparison areas，the radius of SA radar and XSP radar for 230 km and 120 km，respectively，the same below）

将XSP雷达与SA雷达基数据，插值到对比区域格点上，分别给出2 000—4 000 m高度范围内每间隔1 000 m的等高位置平面显示（Constant Altitude Plan Position Indicator，CAPPI）图（图3）。可以看出，二者2 000—4 000 m高度范围 CAPPI回波分布结构大致相同。随着高度增加，SA雷达的回波有所加强，但XSP雷达的回波变化不明显，在4 000 m高度上，强回波区还有所减小。

对所选区域2 000—4 000m高度XSP雷达和SA雷达的格点强度进行百分比统计（表略），发现XSP 与SA雷达的反射率因子集中分布在20～40 dBZ之间，其中在20～30 dBZ区间2部雷达差别不大；30～35 dBZ区间XSP雷达回波比例高于SA雷达，这可能是由于XSP雷达波束穿越35～40 dBZ较强回波区时造成衰减，使得30～35 dBZ区间的比例提高；35～40 dBZ区间SA雷达回波的比例明显高于XSP雷达，说明SA雷达探测强回波的能力要强于XSP雷达。

图3 2014年5月24日03：29 SA雷达（上）与 XSP雷达（下）2 000 m、3 000 m 和4 000 m（从左至右）的反射率因子CAPPI图（单位：dBZ）Fig．3 The CAPPI diagrams of reflectivity factor of SA（the top）and XSP（the bottom）radars at2 000 m，3 000 m，4 000 m（from left to right）heights at03：29 BST 24 May 2014（Unit：dBZ）

另外，将XSP与SA雷达1 500—4 000 m高度每隔500 m高度层的网格点数据进行统计，求取对比区域中各高度层反射率因子的均值与标准差（图4a）。总体上，XSP雷达与SA雷达反射率因子均值相差不大，最大差值出现在1 500 m，为1．2 dBZ；1 500—4 000 m，SA雷达反射率因子均值逐渐增大，而XSP雷达回波均值在3 500 m达到最高29．7 dBZ，至4 000 m时略有所减小，这与接近0℃层亮带时XSP雷达衰减加大有关。此外，3 000 m以下的反射率SA雷达高于XSP，3 000 m以上正相反。从标准差变化来看，在1 500m高度XSP雷达与SA雷达回波反射率因子标准差差值最大为1．1 dBZ，其余高度层都在1 dBZ以内。同时，对2部雷达具有代表性的2 000—4 000 m（间隔1 000 m）高度层的回波强度进行差值计算，并统计其分布频率（图4b），发现2部雷达对应位置回波强度的差异很小，平均为－0．1 dBZ，且回波差异主要集中在－1～2 dBZ之间。

图4 XSP、SA雷达1 500—4 000 m高度层探测的层状云CAPPI反射率因子均值和标准差（a），以及2 000—4 000 m二者回波强度差的频率分布（b）Fig．4 Themean and standard deviation of CAPPI reflectivity factor of stratiform cloud monitored by XSP and SA radars from 1 500 m to 4 000 m（a），and the frequency distribution of reflectivity factor difference for two radars from 2 000 to 4 000 m（b）

3．2 对流云对比

2015年6月10日20：00，500 hPa高度场上受高空冷涡影响，鲁西北西部出现强对流天气，部分地区（聊城市东北部高唐县）还出现冰雹。济南SA雷达（6月10日20：30—20：36）与聊城XSP双偏振雷达（6月10日20：32—20：37）几乎同时观测到一对流云单体回波（图5）。选取（115．814°E—116．239°E，37．169°N—36．827°N）区域（图5红色框区域，面积约1 435．2 km2，网格点数为120×120，格点分辨率约为0．32 km×0．31 km（经向×纬向））进行对比分析。所选区域同样避开了地物及遮挡的影响。

图6是3 000—5 000 m高度层（间隔1 000 m）的CAPPI图像。可看出，XSP雷达与 SA雷达回波分布特征大体相似，但回波面积相差较大，较SA雷达明显减小，XSP雷达所缺失的弱回波（＜25 dBZ）多在远离XSP雷达一侧，其原因是XSP雷达波束穿过回波强中心后被衰减，无法探测到强回波中心后方的弱回波区。对比2部雷达的强回波中心分布（图6中红色方框），发现XSP雷达在各高度层对应于SA雷达强回波中心的位置均存在空缺。这一方面是由于XSP偏振雷达发射功率较小（峰值功率50 W左右），另一方面说明XSP雷达波束在穿越雹云云体时，衰减较SA雷达严重得多，这对于对流云探测尤其是雹云的识别非常不利，需要充分参考其它偏振参量以避免误判。

图5 2015年6月10日20：30 SA雷达（左）和XSP雷达（右）0．5°仰角反射率因子（单位：dBZ）Fig．5 The reflectivity factors on 0．5°elevation of SA（the left）and XSP（the right）radars at20：30 BST 10 June 2015（Unit：dBZ）

图6 2015年6月10日20：30 SA雷达（上）与XSP雷达（下）3 000 m、4 000 m和5 000 m（从左至右）的反射率因子CAPPI图（单位：dBZ）（红色方框为强回波中心）Fig．6 The CAPPI diagrams of reflectivity factor of SA（the top）and XSP（the bottom）radars at 3 000 m，4 000 m，5 000 m heights（from left to right）at20：30 BST 10 June 2015（Unit：dBZ）（The red rectangle for the strong echo center）

对2部雷达所选区域2 000—5 000 m高度层的格点反射率因子强度进行统计，绘制反射率因子强度区间百分率分布图（图略）。可看出，25 dBZ以下回波所占比例，SA雷达明显偏高，说明XSP雷达波束在穿越雹云云体时由于衰减较大导致无法探测到强回波中心后方远离雷达一侧的弱回波，造成0～25 dBZ区间段SA雷达回波比例高于XSP雷达；25～35 dBZ回波之间XSP雷达比例高于SA雷达，而35～50 dBZ之间XSP雷达所占比例非常小。

图7 XSP、SA雷达1 500—6 000 m高度层探测的对流云CAPPI反射率因子均值和标准差（a），以及3 000—5 000 m对应位置二者回波强度差的频率分布（b）Fig．7 Themean and standard deviation of CAPPI reflectivity factor of convection cloud monitored by XSP and SA radars from 1 500 to 6 000 m（a），and the frequency distribution of reflectivity factor difference for two radars from 3 000 to 5 000 m（b）

另外，将对比区域中2部雷达1 500—6 000 m（间隔500 m）高度层的格点反射率因子强度进行统计，求取各高度层反射率因子的均值与标准差（图7a）。可以看出，4 000 m以下高度，XSP雷达与SA雷达反射率因子均值相差不大，且SA雷达略高于XSP雷达，而4 000—6 000 m之间，XSP雷达回波均值却高于SA雷达。主要原因是：在4 000 m以上，SA雷达受衰减影响较小，强回波后面远离雷达一侧的弱回波也可以探测到，从而整体弱回波面积较大，同时45 dBZ以上的强回波比较少，故均值较小；而在4 000 m以下，虽然SA雷达的回波面积也比较大，但45 dBZ以上强回波都集中在4 000m以下高度，因此均值较XSP雷达大。相比于层状云，2部雷达探测的对流云各高度层的回波标准差在5～12 dBZ之间，较层状云的波动明显偏大，且二者的差异较大，2 000m高度标准差差值最大，达5．7 dBZ。从2部雷达对应位置回波强度之差的频率分布（图7b）不难看出，2部雷达回波差异平均为－10．2 dBZ，主要回波差异分布在－30～5 dBZ之间，说明2部雷达所探测的对流云云体结构差异较大，且XSP雷达的回波明显偏弱。这一方面是由于XSP雷达的回波衰减较为严重，另一方面是由于对流云体移动迅速，2部雷达难以对其同时进行观测，导致同一高度2幅回波图上对应位置强度差异较大。

4 偏振资料质量分析

4．1 CC资料

为了排除地物杂波等因素对XSP雷达CC资料特征的影响，分别选取2．4°和4．3°仰角扫描资料进行分析。就2014年5月24日层状云降水过程，2．4°仰角上（图8a），当信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）＜10 dB（左侧红框）时，CC受噪声影响较大，测量值出现很大波动，基本都＜0．7，而在SNR＞10 dB 且0＜CC＜0．7的散点中（右侧红框），有近90%的散点集中分布在15～23 dB区间。而针对2015年5 月2日层状云降水过程，2．4°仰角图（图 8b）上发现，在0＜CC＜0．7的散点中，有近95%的散点集中分布在15～23 dB区间（红框），而在SNR＜10 dB时，CC值出现了大量无效值；4．3°仰角（图略）时的情况类似。

4．2 ZDR资料

图9给出2015年9月4日11：39 XSP雷达90°仰角上观测到的一次大范围弱层状云降水过程的CC和ZDR与SNR散点分布。由图9a可见，在SNR ＜10 dB时，ZDR受噪声影响较大（左侧红框），测量值出现很大波动，与理论值0有较大偏差；在15 dB ＜SNR＜23 dB区间，ZDR值也出现很大波动，较理论值明显偏小。由图9b可知，在SNR＜10 dB时，CC有较大波动，整体CC＞0．7，而当 SNR位于15～23 dB区间时，CC测量值也明显偏离理论值。

图8 2014年5月24日02：26（a）及2015年5月2日01：20（b）XSP雷达2．4°仰角上的CC与SNR散点分布（红色方框表示质量较差的散点区）Fig．8 The CC－SNR scatter diagrams of XSP radar on 2．4°elevation at02：26 BST 24 May 2014（a）and 01：20 BST 2 May 2015（b）（The red rectangle indicates the scatters of poor quality）

图9 2015年9月4日11：39 XSP雷达90°仰角上的SNR与ZDR（a）和CC（b）散点分布Fig．9 The SNR－ZDR（a）and SNR－CC（b）scatter diagrams of XSP radar on 90°elevation at11：39 BST 4 September 2015

图10给出ZDR、CC与SNR在1 000—5 000 m高度（每隔1 000 m）的散点分布。可以看出，在2—4 km高度上，ZDR数据质量较差，存在较大的正负极值，CC也存在较大波动，且SNR多集中在15～23 dB之间，说明此高度区间的数据不可用；在5 km以上高度（图略），由于距离雷达较远，信噪比偏低，数据受噪声影响质量较差；相比而言，在1—2 km和4—5 km高度的数据质量较好，ZDR整体分布平稳，CC整体都在0．8以上。同时发现，当SNR位于15～23 dB区间时，这2个高度层也存在不少数据质量较差的散点。

图10 2015年9月4日11：39 XSP雷达90°仰角上不同高度的SNR与ZDR（上）和CC（下）散点分布Fig．10 The SNR－ZDR（the top）and SNR－CC（the bottom）scatter diagrams of XSP radar on 90°elevation at different heights at11：39 BST 4 September 2015

基于上述分析，同时为避免0℃层高度（2015 年9月4日08：00邻近章丘探空站的0℃层高度约为4 400 m）以上固态水凝物对订正造成的影响，选取1—2 km高度层且SNR＞10 dB的数据资料进行ZDR的系统误差订正。为了避免15 dB＜SNR＜23 dB范围的散点影响订正效果，需要设定阈值将其清除（ZDR阈值设置为－2～2 dB），图11为订正后的ZDR－SNR散点分布，其中粗实线为ZDR的均值线，即ZDR系统误差的订正均值为－0．5 dB。

图11 2015年9月4日11：39 XSP雷达90°仰角上订正后的SNR－ZDR散点分布Fig．11 The corrected SNR－ZDRscatter diagram of XSP radar on 90°elevation at11：39 BST 4 September 2015

4．3 ΦDP资料分析

从2015年9月4日11：39 XSP雷达0—10 km高度内ΦDP－SNR散点分布图（图略）上发现，当SNR＜10 dB时，ΦDP出现一些无效值；SNR在15～23 dB之间，ΦDP数据出现个别散点，这与CC和ZDR的分布情况明显不同；ΦDP观测值总体稳定集中于－100°附近。可见，XSP雷达的ΦDP数据受衰减影响较小，质量比较可靠。

4．4 KDP资料分析

图12给出2015年9月4日11：39 XSP雷达在90°仰角上0—10 km高度和3—10 km高度内KDPSNR散点分布图。由图12a看出，KDP数据整体质量很差，主要是因为XSP雷达采用固态发射机，为了达到较远的探测距离和较好的距离分辨力，采用了高占空比和脉冲压缩技术，造成在近距离的盲区偏大（在双频测速模式下，发射周期为1 000μs，占空比15%，探测盲区为2．25 km），因此，宜选用盲区之外的数据更具代表性（图12b）。从图12b可看出，KDP的测值总体集中于0值附近并伴有抖动现象，当SNR＜10 dB时，数据抖动较大。主要是由于垂直方向探测时雷达波束穿过弱回波区内的水滴、过冷水滴或冰粒等接近球形，而非球形的液态降水粒子才是KDP值的主要贡献者。另外，大气环境场的扰动、气象目标本身的涨落以及雷达系统噪声的影响，也会使KDP存在抖动现象。

图12 2015年9月4日11：39 XSP雷达90°仰角上0—10 km（左）和3—10 km（右）高度内的SNR－KDP散点分布Fig．12 The SNR－KDPscatter diagrams of XSP radar on 90°elevation over 0－10 km（the left）and 3－10 km（the right）heights at11：39 BST 4 September 2015

5 结 论

（1）由于层状云云体结构比较均匀，其回波强度梯度较小，对XSP雷达波束的衰减影响较小，与SA雷达探测的云体结构比较接近。

（2）就对流云而言，XSP雷达对45 dBZ以上强回波的探测能力较差，尤其在探测冰雹云时与SA雷达探测的云体结构相差较大。一方面是由于XSP雷达发射功率较小（峰值功率50 W左右），另一方面说明XSP雷达波束在穿越雹云云体时，衰减较SA雷达严重，这对于对流云的探测尤其是雹云的识别非常不利，在冰雹多发期进行人工影响天气作业时，需要充分参考其它偏振参量以避免误判情况发生。

（3）对XSP雷达的偏振参量资料分析表明，在SNR＜10 dB时，ZDR、CC、ΦDP和KDP等偏振资料受噪声影响明显，误差较大不可信；当SNR在15～23 dB时，ZDR和CC测量值有明显波动，质量较差。另外，XSP雷达ZDR测量值较理论值偏低0．5 dB。ΦDP和KDP资料受衰减影响较小，尤其当SNR＞10 dB时，质量比较可靠。

［1］Seliga TA，BringiV N．Potential use of radar differential reflectivity measurements at orthogonal polarization for measuring precipitation ［J］．Journal of Applied Meteorology and Climatology，1976，15 （1）：69－76．

［2］Hubbert J，Bringi V N．An Iterative Filtering Technique for the A-nalysis of Copolar Differential Phase and Dual－Frequency Radar Measurements［J］．Journalof Atmospheric and Oceanic Technology，1995，12（3）：643－648．

［3］刘黎平，钱永甫，王致君，等．用双线偏振雷达研究云内粒子相态及尺度的空间分布［J］．气象学报，1996，54（5）：590－599．

［4］刘黎平．双线偏振多普勒天气雷达估测混合区降雨和降雹方法的理论研究［J］．大气科学，2002，26（6）：762－772．

［5］刘黎平，葛润生，张沛源．双线偏振多普勒天气雷达遥测降水强度和液态含水量的方法和精度研究［J］．大气科学，2002，26 （6）：709－718．

［6］曹俊武，刘黎平．双线偏振雷达判别降水粒子相态技术及其检验［J］．高原气象，2007，26（1）：116－127．

［7］王致君，楚荣忠．偏振天气雷达在气象中的应用简介［J］．干旱气象，2004，22（2）：62－68．

［8］马学谦，陈跃，张国庆，等．X波段双偏振雷达对不同坡度地形云探测个例分析［J］．干旱气象，2015，33（4）：675－683．

［9］何宇翔，吕达仁，肖辉，等．X波段双线极化雷达反射率的衰减订正［J］．大气科学，2009，33（5）：1027－1036．

［10］曹俊武，胡志群，陈晓辉，等．影响双线偏振雷达相位探测精度的分析［J］．高原气象，2011，30（3）：817－822．

［11］赵果，楚荣忠，张彤，等．偏振多普勒雷达定量测量降雨精度的改进［J］．高原气象，2011，30（2）：498－507．

［12］肖艳娇，王斌，陈晓辉，等．移动X波段双线偏振多普勒天气雷达差分相位数据质量控制［J］．高原气象，2012，31（1）：223－230．

［13］胡明宝，赵景志，夏文梅，等．双偏振多普勒天气雷达和CINRAD－SA对比分析［J］．现代雷达，2012，34（1）：5－19．

［14］杜牧云，刘黎平，胡志群，等．双线偏振多普勒雷达资料质量分析［J］．气象学报，2013，71（1）：146－158．

［15］Ryzhkov A V，Giangrande SE，Melnikov V M，et al．Calibration Issues of Dual－Polarization Radar Measurements［J］．Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，2005，22（8）：1138－1155．

［16］胡志群，刘黎平，吴林林．C波段偏振雷达几种系统误差标定方法对比分析［J］．高原气象，2014，33（1）：221－231．

［17］吴林林，刘黎平．C波段车载双偏振雷达ZDR资料处理方法研究［J］．高原气象，2015，34（1）：279－287．

［18］Jorgensen D P，Hildebrand PH，Frush C L．Feasibility test of an airborne pulse－Doppler meteorological radar［J］．Journal of Applied Meteorology and Climatology，1983，22：744－757．

［19］Miller L J．The simple rectification to Cartesian space of folded radial velocities from Doppler radar sampling［J］．Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，1986，3：162－174．

［20］肖艳娇，刘黎平．新一代天气雷达网资料的三维格点化及拼图方法研究［J］．气象学报，2006，64（5）：647－657．

［21］Shapiro A，Robinson P，Wurman J，etal．Single－Doppler velocity retrievalwith rapid－scan radar data［J］．Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，2003，20：1758－1775．

Evaluation on Data Quality of X－band Dual Linear Polarization Dopp ler W eather Radar

LV Bo1，YANG Shien1，WANG Jun2，HAN Fengjun1，NING Ruibin1

（1．Liaocheng Meteorological Bureau of Shandong Province，Liaocheng 252000，China；2．Shandong Weather Modification Office，Ji'nan 250031，China）

Based on the observation data of X－band dual linear polarization Doppler weather radar（724XSP）in Liaocheng of Shandong Province for several precipitation processes，the data quality of polarization parameters from 724XSP radar for these stratiform cloud precipitation processes were evaluated．Combined with the reflectivity factor data of S－band Doppler radar（CINRAD／SA）in Ji'nan，the ehco intensity between XSP and SA radars was contrasted．The results showed that the beam of XSP radar spreading in stratiform cloud was uniformly attenuated，the structure of stratiform cloud detected by XSP radar was similar to that by SA radar．However，the detecting ability of XSP to echo intensity above 45 dBZ was poor，especially the difference of hailstorm cloud structure between XSP and SA radars was great．The effects of nose on polarization parameters of XSP radar were significantwhen SNR（signal to nose ratio）was less than 10 dB，the error of polarization parameters was great．The value of ZDRand CC fluctuated greatly when SNR was from 15 dB to 23 dB，the quality of ZDRand CC data was bad．The monitored values of ZDRfrom XSP radar were lower 0．5 dB than theoretical values．The influences of beam attenuation onФDPand KDPwere smaller，the quality was reliable especially when SNR exceeded 10 dB．

X－band dual linear polarization Doppler radar；CINRAD／SA Doppler radar；data quality evaluation

1006－7639（2016）－06－1054－10

10．11755／j．issn．1006－7639（2016）－06－1054

P413

A

2016－01－14；改回日期：2016－06－22

山东省气象局气象科学技术研究项目重点课题（2015SDQXZ02）资助

吕博（1983－），男，山东聊城人，工程师，主要从事雷达资料应用与研究．E－mail：13863590193＠163．com