X波段双偏振天气雷达径向干扰回波订正算法研究

张新宜 郑文佳 刘熠炎 林丽华 周晓宇

摘 要：在雷达探测降雨过程中，雷达回波存在干扰，而X波段的雷达波长较短，回波的干扰和衰减更为明显，所以要对其进行订正。文章通过研究结果表明，如果出现干扰毛刺时不能够识别毛刺回波，中值插值法应用到雷达分散化径向区干扰区域中具有良好的效果，存在大量且集中的径向干扰区域，通过中值插值法能够创建环状回波，降低效果。以此，文章对X波段双偏振天气雷达径向干扰回波订正算法进行了分析。

关键词：X波段;双偏振天气雷达;干扰回波

0 引言

随着雷达监测网的不断加密，对雷达回波资料的要求也越来越高。但是，多种因素会对雷达回波造成干扰，包括外来电磁波、大气折射、周边地形等，从而导致雷达回波中也有杂波，对雷达产品的有效使用造成影响。国内外研究学者对雷达径向干扰等方面开展了大量研究，Lakshman等[1]在研究过程中提出了利用反射率因子相关系数对径向干扰进行识别的方法，使干扰滤波能够被剔除，回波填充利用插值法来实现。目前，我国对双偏振天气雷达径向干扰回波去除的研究比较少，因此对X波段双偏振天气雷达径向干扰回波订正算法进行研究尤为必要。

1 资料和方法

1.1 资料

肇庆市怀集站X波段全固态双偏振天气雷达2018年11月22日至28日的雷达回波数据。

1.2 径向干扰回波的识别和订正算法

1.2.1 边缘识别法

选择能够反映径向干扰回波特征的物理量，即同一个距离库中相邻回波强度差D。径向回波区域干扰方位的强度值各有不同，另外因为干扰回波通过近雷达区在雷达最大探测器距离中延伸，所以能够使回波强度差D值点数得到满足，通过此特征能够有效判断干扰回波起始和结束的方位，回波强度差公式表示：

设置D阈值Zth，指的是不同地区，对是否为干扰回波点阈值Zth1进行判断，是否为干扰回波点阈值Zth2进行判断。本文主要是对雷达径向进行研究，对距离库和D的绝对值进行判断，如果比Zth1要大，表示干扰回波点，对径向干扰回波点数量进行统计，如果数量比Zth2要大，表示干扰目标在此方位中。利用上述步骤对干扰区域边缘方位进行确定，干扰方位就是两个边缘方位。

1.2.2 中值插值法

对径向干扰回波利用边缘识别法进行识别，对干扰方位进行确定，去除干扰方位回波。通过干扰方位反射率Zi，j能够创建3*3窗口实现中值插值。对Zi，j周围8个点数据进行检测，将干扰方位上下两个点Zi，j-1，Zi，j+1进行去除，判断剩余     6个点反射率值，假如有值点数≤3，说明Zij表示孤立点;假如点数≥4，要对有值点数从大到小排序，排序之后中间值对Zi，j进行赋值，使其成为订正反射率[3]。

2 实例分析

对2018年11月22日15∶50的雷达反射率、差分反射率、差分传播相移（KDP）的图形进行分析。通过分析可知，强降水区域位于雷达东南侧，为带状分布，降水中心回波强度为35～45 dBZ，差分反射率为1.5～2.5 dB，反射率与差分反射率都是回波强度参数，会受到降水区域干扰。一般在差分传播相移KDP比较大的时候，说明雨滴浓度和降水率也比较大，也就是强降水地区。但KDP所说明的强降水带处于27.5 km圈外侧，此处不是差分反射率与反射率最强区域。KDP与反射率、差分反射率强区域不吻合，说明雷达发射的电磁波在进入到强降水区域之后的回波强度会受到干扰[4]。

图1为雷达径向观测数据，通过雷达站点根据方位角137°径向数据廊线，显示最大距离为50 km。其中，  10～20 km反射率在20 dBZ以下，KDP在1°/km以下，ZDR在1 dB以下，此处指的是小雨区。20～27 km反射率为20～40dBz，KDP不超过3°/km，此处为中雨区;27～35 km为KDP处于3°-8°/km，说明此处雨滴浓度比较大，具有强降雨，但是反射率不超过40 dBz，差分反射率比较小，说明进入到此区之后雷达信号会受到大的干扰。

通过图1（a）和1（b）可看出，本文所使用方法能够订正干扰回波与反射率，在27～35 km的反射率订正为60 dBz，差分反射率订正为4 dB，具有良好的订正效果[5]。

3 結果检验

为了对本文订正方法与效果进行分析，对订正之后的结果和实际观测值进行分析对比，以弱对流性与强对流性将与类型拟合不同系数，对比模拟结果，对订正方法进行验证。

3.1 与S波段雷达对比

Chand表示S波段雷达除非是湿雹区，要不然是没有雨区衰减的。另外还分析了S波段和X波段是否能够对比，将散射作为基础，在频率出现改变的过程中，反射率并不会出现变化，但是在增加直径的过程中因为增强了电磁波频率，且存在不同的电磁波频率，所以也使散射反射率的值各有不同，在反射率比30 dBz要高的时候，X波段雷达的发射率比S波段雷达要高。在X波段雷达东偏南处为S波段，157°为方位角，两部雷达直线距离为20.3 km，两部雷达之间存在大量的高楼，导致遮挡问题比较严重，对雷达周边的情况和位置进行分析，将X波段雷达作为基础，其中最佳观测区域为30°-150°[6]。

为了对订正效果进行全面对比，本文选择几个12 km*  12 km区域，对X波段与S波段雷达订正前后反射率与平均值进行分析，以此验证订正前后的效果。本文所选择区域刚好处于雨区开始范围中，干扰降低，能够开展初始对比。对此区域范围中全部高度层反射率值和概率分布进行统计。通过分析可知，利用三者的反射率表示趋势与分布图是一样的，都是处于25～35 dBz，30 dBz为最大概率，说明X波段雷达在没有衰减的时候和S波段具有相同的观测波段[7]。

3.2 对应仰角系数关系

因为径向干扰回波指的是非气象回波，存在低CC值，所以滤除CC值在0.6以下的反射率数据，表示已经剔除两个区域径向干扰回波，并且将其他非气象杂波进行滤除。

怀集站X波段双偏振天气雷达原始体扫资料在0.5°仰角存在干扰回波，在西北、东北、东南等处的径向干扰回波比较多。通过边缘识别法识别多方位干扰。首先，就此方位中的回波进行扣除，通过中值插值法实现回波的订正，缺乏理想化的订正效果，没有订正部分径向干扰回波，部分径向干扰回波订正后出现环状回波。主要是由于干扰方位的毛刺回波比较多，干扰回波点无法使边缘识别法阈值需求得到满足，所以没有正确识别径向，毛刺回波没有达到订正效果。在300°-224°与152°-157°处为环状回波，主要是因为干扰区域连续距离比较近，中值插值法利用干扰数据对上个区域进行订正，使径向干扰回波更加的稳定[8]。

3.3 一个径向反射率值对比

图2为雷达回波反射率订正前后路径变化曲线，径向方位角为50°，表示在此算法处理前后雷达回波反射率根据径向所变化曲线。通过图2表示，在20～40 km的时候，因为回波反射率强度比较小，所以雷达反射率衰减就比较小，反射率订正前后值并没有太大的差别。在45～80 km时，增加了回波反射率强度，在20 dBz以上，衰减订正后的反射率值要比之前高2～5 dBz。以此说明，雷达回波根据一个径向反射率距离雷达中心比较远，反射率衰减比较大。相同距离的天气目标回波反射率强度越强，说明衰减就越严重[9]。

3.4 偏振参数特性

将30°-90°应用到弱对流性降雨区域中，仰角层位于3°，4°两层数据，与X波段雷达的距离为30～75 km。订正之前散点图比较分散，反射率值处于20～50 dBz左右，KDP在0～4°/km分布，无法和Park模拟曲线进行对比。在订正之后，散点图分布出现改变。订正之后拟合曲线和Park曲线重合，也就是说订正之后分布和Park散射模拟结果一样。在强对流降雨区域中，与弱对流区相同，订正前后存在明显的差别。在处于强对流降雨的时候，订正效果要低于弱对流，主要是由于强对流性区域云内存在快速的改变，而且存在比较大的粒子直径，无法完全滤除后向散射相移，影响了订正效果[10]。

4 结语

本文通过研究表明，中值插值法在对干扰径向进行判断的过程中是将边缘识别算法作为基础，假如干扰径向附近存在毛刺的情况，就不能够对其进行识别和订正。中值插值法应用到分散化雷达径向干扰区域中效果良好，存在集中且大量的径向干扰区域，通过中值插值法创建环状回波，效果并不好。其次，相关系数CC滤波在订正过程中是利用CC阈值进行，具有快速的订正优势，但是应用到固态雷达盲区的效果没有在盲区外的订正效果好，能够将地物杂波进行过滤。

[参考文献]

[1]孔龙时，魏艳强，康晓华，等.X波段双偏振天气雷达在支线机场的应用研究[C].合肥：第35届中国气象学会年会S24 青年论坛会议论文集，2018：135-139.

[2]李宗飞，肖辉，冯亮，等.X波段双偏振天气雷达衰减订正方法及效果检验[J].气象科技，2019（5）：731-739.

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[4]蔡康龍，孙召平，戴春容，等.基于X波段双偏振天气雷达的SPRF与DPRF退速度模糊技术的对比分析[J].广东气象，2019（3）：51-54.

[5]黄小玉，彭洁，毛紫阳，等.多普勒天气雷达有源干扰回波识别算法研究[J].气象，2019（3）：371-380.

[6]王超，吴翀，刘黎平.X波段双线偏振雷达数据质量分析及控制方法[J].高原气象，2019（3）：78-79.

[7]冯亮，肖辉，孙跃.X波段双偏振雷达水凝物粒子相态识别应用研究[J].气候与环境研究，2018（3）：366-386.

[8]HE T Y，HU M B，AI W H，et al.双偏振天气雷达水平和垂直通道回波对比[J].气象科学，2019（3）：368-376.

[9]何田勇，胡明宝，艾未华，等.双偏振天气雷达水平和垂直通道回波对比[J].气象科学，2019（5）：52-53.

[10]李思腾，仰美霖，李林，等.基于标准差分析法的X波段双偏振天气雷达资料质量评估[J].干旱气象，2019（3）：74-75.

（编辑 何 琳）