天气雷达空中生态监测系统建设和应用

梁 丽 马舒庆 滕玉鹏 胡 程 崔 铠 吴东丽 吴 蕾 胡 姮 朱永超 张光磊

1)(中国气象局气象探测中心, 北京 100081) 2)(中国科学院大气物理研究所, 北京 100029) 3)(北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所, 北京 100081) 4)(北京华云东方探测技术公司, 北京 100081)

引 言

全球气候变化加剧,沙漠飞蝗、草地贪夜蛾等大规模的虫害与日俱增,虫害会造成重大农业损失,同时也严重威胁粮食安全。据全国农业技术推广中心预测,2022年我国主要粮食作物重大病虫害呈重发态势,较2016—2020年平均值增长10.1%,虫害可对70%以上的粮食作物产区构成威胁[1]。传统药物防治虫害的方式已不能满足当前生态文明建设需求,过多使用化学农药将严重影响农业生物多样性和生态系统稳定性[2],实现虫害精准监测和防治已迫在眉睫。传统生物活动监测采用定点调查、诱捕、卵巢解剖、分子遗传标记等方式[3-6],这些方式费时费力且监测覆盖范围有限、时空分辨率较低,难以满足现代化虫害监测和预报预警需求[7]。

天气雷达可大范围探测空中生物迁飞活动。Martin等[8]利用美国S波段、X波段、W波段天气雷达发现夜间晴空回波基本由昆虫引起。Van Den Broeke[9]发现鸟类和昆虫在热带气旋环流中心活动时会产生雷达回波。Westbrook等[10]使用WSR88D雷达成功监测了玉米螟的迁飞过程。Park等[11]利用双偏振(极化)天气雷达得到昆虫回波和鸟类回波的偏振特征。天气雷达观测技术逐步应用于空中生物监测[12-13],欧洲的气象雷达信息交换运行计划(Operational Program on the Exchange of Weather Radar Information,OPERA)建成了欧洲动物活动雷达监视网(European Network for the Radar Surveillance of Animal Movement,ENRAM),实现了大陆尺度动物迁徙遥感监测[14]。美国利用气象雷达(next-generation weather radar,NEXRAD)的观测结果获得大陆鸟类迁徙数据,为鸟类栖息地保护以及其他生物学观测提供数据支撑[15-16]。天气雷达网已逐步成为空中生物活动大范围监测的重要工具,可为生态学研究提供重要数据[17]。

自20世纪90年代我国逐步建立了以S波段和C波段多普勒天气雷达为主的天气雷达网,但利用天气雷达对空中生物活动监测的研究尚处于起步阶段。生物回波与气象回波特征不同,业务上生物回波常被作为杂波滤除[18-19],陶法等[20]分析了Ka波段云雷达晴空回波特征,滕玉鹏等[21]和张林等[22]分析了天气雷达夜间晴空回波产生原因,曾正茂等[23]研究了Ka波段毫米波云雷达观测的非云回波特征。随着晴空回波特征的深入研究,人们逐步开展空中生态目标物的特征研究,并设计开发生物回波识别算法,研制天气雷达空中生态监测系统,实现全国范围空中生物活动实时监测。2022年5月天气雷达空中生态监测系统(图1)投入试运行。

图1 天气雷达空中生态监测系统Fig.1 Layout of Weather Radar Aerial Ecological Monitoring System

1 系统设计

1.1 总体框架

天气雷达回波信号包括降水回波信号、地物回波信号、湍流回波信号、生态(昆虫、鸟类)回波信号等。气象应用通常只关注降水回波信号,其他回波信号作为杂波滤除,天气雷达空中生态监测是将回波信号中的生态回波提取出来。我国拥有世界上最大的多普勒天气雷达网,为开展全国空中生态监测提供了条件。天气雷达空中生态监测系统利用生物回波识别算法,从天气雷达网观测数据中识别生物回波并进行展示,实现空中生物活动的实时动态监测,为精准防治虫灾提供监测技术与数据支持。

天气雷达空中生态监测系统按照标准化、规范化要求,设计开发标准化数据接口、生物回波识别模型和生物活动监测产品,系统框架如图2所示。可视化展示层实现前端数据可视化,包括地图展示、消息接收、数据可视化等。面向服务的架构平台提供可扩展性和开放性的应用开发基础平台,包括服务注册、业务聚合、中介策略、服务授权等。应用服务层是系统核心,包括数据采集、质量控制、气象要素分析、生物回波识别、组网分析产品和综合应用产品等。数据支撑层提供数据服务,包括高速共享盘、数据库、文件存储器等。框架服务层支撑业务系统,包括消息引擎、工作流引擎、渲染地图服务、高速存储、容器化技术、开源框架编程等。

图2 系统框架图Fig.2 System framework diagram

1.2 功能模块

系统功能框架如图3所示。系统功能模块分为数据采集、质量控制、气象要素分析、生物回波识别、组网分析产品和综合应用产品。各个模块独立运行,通过标准化接口模块,实现多个功能模块间的交互和动态配置,实现不同功能模块的独立测试、处理和替换升级。

图3 功能框架图Fig.3 Functional framework diagram

各个模块的具体功能如下:①数据采集。定时获取S波段天气雷达、C波段天气雷达、X波段天气雷达、Ka波段云雷达的天气雷达基数据,以及温度、湿度、风场数据。②质量控制。通过地物杂波抑制、超折射回波抑制和中值滤波等算法,对天气雷达数据进行质量控制。③气象要素分析。实现风场叠加分析、温度叠加分析、湿度叠加分析等,与生物回波产品叠加显示。④生物回波识别。通过雷达图像处理、神经网络识别、生物回波提取、生物密度提取等,获取生物回波的识别。⑤组网分析产品。基于提取的单站生物回波,生成全国范围生物回波、生物密度、迁飞速度产品、降水回波产品。⑥综合应用产品。基于地理信息组件实现二维和三维地图的数据可视化显示框架,实现产品可视化、监测报告和监测统计分析等综合应用产品。

2 技术方法

开展天气雷达空中生态监测的核心是从天气雷达数据中有效识别出生物回波信号,生成生态监测产品。

2.1 生物回波识别算法

Wilson等[24]发现美国科罗拉多州和佛罗里达州边界层晴空回波主要由生物散射产生,但大气湍流扩散也会产生晴空回波[25]。生物散射引起的晴空回波特征与大气湍流扩散引起的晴空回波特征不同,可以利用偏振特征识别生物回波。利用模糊逻辑方法[26],开发天气雷达双偏振量、强度值为输入量的模糊逻辑识别算法,其流程如图4所示。

图4 生物回波识别流程Fig.4 Biological echo recognition process

模糊化处理是天气雷达特征参数通过隶属度函数处理,将具有物理意义的测量值转化为0～1的隶属度,隶属度表征该特征参数属于某种回波的可能性,梯形隶属函数如图5所示。对天气雷达的差分反射率(单位:dB)、相关系数、反射率因子纹理(单位:dB)和差分相位纹理(单位:(°))共4个特征参数进行模糊化处理。表1为湍流回波、生物回波和降水回波不同特征参数的阈值。

图5 梯形隶属函数示意图Fig.5 Schematic diagram of trapezoidal membership function

表1 不同类型回波的指标阈值Table 1 Characteristic parameters of different echoes

表1中f1,f2为变量值,与水平反射率因子有关,参数与降水回波水平反射率因子Zh(单位:dBZ)的关系[27]为

(1)

(2)

规则推断处理是对所有特征参量的隶属度进行加权求和,得到集成值Si,即为属于该类回波的可能性。去模糊化处理是比较不同类型雷达回波的可能性,取可能性最大的回波类型为雷达数据的最后结果。集成值Si通过式(3)计算,其中Pi(xj)为第i类回波的第j类数据的隶属度函数,Wij为权重系数。

(3)

2.2 空中生物密度算法

与降水粒子类似,空中生物躯体富含水分,可以使电磁波产生散射或反射。但与降水粒子不同的是生物的体型比降水粒子大,产生的回波强,且生物散射体表面外形和介电常数较为复杂,通常生物的散射截面可采用等效质量的长球体建模[28-29]。根据反射率因子定义推导出生物密度N与天气雷达反射率因子Z的关系:

(4)

式(4)中,N为空中生物密度(单位:km-3),Z为反射率因子(单位:dBZ),δ为生物体后向散射截面积(单位:m2),λ为雷达波长(单位:m)。

基于中国农业科学院的常见农业害虫体态参数,通过FEKO仿真软件对农业害虫的生物体后向散射截面积进行仿真[30],结果见表2。

表2 常见昆虫的体态参数及其等效仿真参数Table 2 Body parameters and equivalent simulation parameters of common insects

将表2仿真结果带入式(4),得到农业害虫密度与天气雷达反射率因子的关系(图6),结合我国天气雷达灵敏度指标,可以看到我国天气雷达能够对空中昆虫的迁飞活动进行有效监测。

图6 昆虫密度与反射率因子关系Fig.6 Relationship between insect density and reflectivity

3 天气雷达空中生态监测系统应用

天气雷达空中生态监测系统主要识别昆虫和鸟类,2022年5—10月系统开展持续观测试验,由识别的生物回波特征可知多为昆虫。

3.1 时空分布特征

观测试验结果显示昆虫活动呈现明显的时空分布特征。

5月昆虫主要分布在华东,其中江苏、安徽数量最多,赣北、湘南和四川次之,长江三角洲地区昆虫数量整体呈减弱趋势,赣北、湘南和四川区域的空间分布无明显变化。

6月长江三角洲地区昆虫数量呈减弱趋势,集中在江苏、安徽两省,并有沿华北平原向北移动的趋势,赣北、湘南和四川等地昆虫空间分布无明显变化。6月中下旬,华东、华中、华南及东南沿海地区昆虫数量明显增加,至6月末,昆虫主要活动于山东、安徽、江苏、广东、福建、重庆、四川等地,呈现分布范围广、数量多的特征。

7月昆虫数量呈缓慢减少趋势,分布区域较6月稀疏。7月末广西南部、雷州半岛及琼州海峡昆虫数量明显增多,且日间活动明显。日间活动自7月中旬起,主要集中在华北、华东和华中地区,与夜间活动区域有所重合,但数量仍小于夜间。

8月初昆虫数量整体呈增加趋势,且日间数量多于夜间。8月中旬起,长江中下游地区昆虫数量较多,环渤海地区及华北北部陆续出现数量高峰,活动区域逐渐向南移动。8月下旬活动范围已到达广东北部(图7)。同时,日间生态目标活动开始减弱,夜间生态目标活动明显强于日间活动。

图7 2022年8月26日00:00昆虫活动情况Fig.7 Insect activities at 0000 BT 26 Aug 2022

9月全国昆虫数量处于高峰值,环渤海地区、华东北部及琼州海峡为昆虫活动的集中区,且数量自北向南增多并呈向南移动趋势。昆虫数量峰值向南移动主要分为两条路径:一条由河北、河南、山东向江苏、安徽、浙江移动,另外一条由重庆、湖南向广东、广西移动。9月底昆虫主要集中于淮河流域、湘中丘陵、四川盆地、琼州海峡以及东南沿海地区。

10月昆虫数量快速减少,10中下旬山东以北地区基本监测不到昆虫活动,安徽、江苏等东部沿海部分省市昆虫活动仅少量可见,且存在继续向南移动趋势,琼州海峡及其周边地区的昆虫活动分布明显多于其他地区。

3.2 昼夜活动特征

昆虫活动也呈现明显日变化特征。河南是我国农产品主产区,也是虫灾重点关注区域,图8是2022年5—10月河南郑州站昆虫数量日变化特征。由图8可见,5—6月每日20:00昆虫活动逐渐增多,22:00—23:00最盛,之后逐渐减少,次日06:00绝大部分消失。7—8月昆虫日间活动增多,每日06:00 昆虫活动开始活跃,12:00—13:00较为频繁,之后逐渐减少,20:00再次增多,21:00—22:00最盛。9—10月昆虫活动日变化特征与5—6月基本一致。系统观测识别的结果与已有研究结果一致,余文华[31]对2018年和2019年5—10月渤海湾地区迁飞昆虫种群研究表明:迁飞昆虫以鳞翅目昆虫为主,且夜蛾科多于鳞翅目其他各科。夜蛾成虫均在夜间活动,且飞行力较强,昆虫的夜间活动特性导致夜间生物回波更加明显,回波更强。同时,某些夜行性昆虫会在日间短距离飞行,部分自主飞行能力很弱的微小昆虫会在日间借助地面受热产生的上升气流在空中活动[32],因此7月和8月在日间可观测到昆虫活动。

图8 2022年5—10月郑州站昆虫活动日变化Fig.8 Diurnal activities of insect at Zhengzhou Station from May to Oct in 2022

3.3 迁飞活动特征

我国处于东亚季风气候区,稳定的风温场为昆虫活动提供了有利环境,昆虫可随盛行风向规律性迁飞。利用系统监测的昆虫迁飞方向及迁飞速度产品发现昆虫迁飞方向具有明显季节性特征。5月上旬我国昆虫空中活动呈现自南向北移动(即北迁过程),图9为2022年5月24日00:00昆虫迁飞方向。8月下旬昆虫空中活动迅速转为自北向南移动(即南迁过程),图10为2022年8月30日21:00昆虫迁飞方向。由图9和图10可见,总体上,昆虫南迁过程较北迁过程活动面积更大、数量更多,这是由于生物北迁过程中的繁殖导致生物量明显增多。王纯枝等[33-34]综合评估北方小麦蚜虫气候风险趋势,构建稻纵卷叶螟的气象预测模型,结合本系统监测结果,有利于制定科学的虫灾防治方案。

图9 2022年5月24日00:00昆虫迁飞方向Fig.9 Insect migration direction at 0000 BT 24 May 2022

图10 2022年8月30日21:00昆虫迁飞方向Fig.10 Insect migration direction at 2100 BT 30 Aug 2022

4 结 论

着眼于我国生态环境保护及农业生产需要,天气雷达网构建的天气雷达空中生态监测系统具备了全国空中生态目标活动的实时监测能力,可开展长时间连续观测。主要结论如下:

1) 系统基于湍流回波、生物回波、降水回波的散射特性,提取生态目标的回波特征,在模糊逻辑算法基础上实现空中生态监测。系统可以直观地显示全国范围空中昆虫时空分布、迁飞方向及速度、日活动和年迁飞活动规律。

2) 监测结果显示:8—9月全国昆虫数量大、活动范围广,是虫灾防治的重点关注时间段。5月、6月、9月和10月每日20:00昆虫活动逐渐增多,22:00—23:00最盛,之后逐渐减少,次日06:00绝大部分消失。7—8月昆虫开始日间活动,每日06:00昆虫活动增多,12:00—13:00较为频繁,之后逐渐减少,20:00昆虫活动再次增多,21:00—22:00最盛。

3) 5—7月昆虫迁飞路径主要为自南向北移动(即北迁过程),8月下旬迅速转变为自北向南移动(即南迁过程),昆虫的南迁过程较北迁过程活动面积更大、数量更多。

天气雷达空中生态监测系统试运行显示,该系统能够较好地反映昆虫分布和迁飞,但对害虫的特征研究还不足,亟需研究害虫分布。未来将开展空中生态分类技术研究,结合无人机实时监测等直接观测手段,探讨雷达探测数据与不同害虫的关系,提升系统识别不同种类昆虫的能力。