基于气象雷达数据的人工增雨作业指挥系统设计及应用

王霄, 孙建印, 赵宇, 李玉涛

(1.徐州市气象局, 江苏, 徐州 221000;2.江苏省气象信息中心, 江苏, 南京 210000)

0 引言

气象部门实施人工增雨[1-3]是当前抵御干旱的一种高效手段,加强人工影响天气(简称“人影”)组织工作将会显著提高人影作业效率,从而产生巨大的社会效益和经济效益。气象雷达具有覆盖面广、时空分辨率高及性能稳定等优势,在对流性天气监测和预警[4]、降雨估测[5]和改善高分辨率数值预报初始场等方面发挥了巨大作用。根据实际业务需求,江苏省布设了S波段多普勒气象雷达,最大探测距离可达460 km,能够探测到反射率因子、径向速度等数据。将气象雷达数据应用到人工增雨中[6],能够对天气形势进行短时临近监测,辅助决策分析,从而实施科学作业。目前地市级人影作业指挥与分析[7]中大多依赖雷达显控终端(PUP)进行监测和辅助决策。PUP可以接收RPG处理生成的雷达产品以及系统状态信息,并以图文形式提供给终端用户用于天气分析,虽然它产品繁多但只能依靠简单识别图像进行主观判断,不便于进行一些复杂的交互式处理。

本文使用MATLAB与Python语言混合编程对气象雷达数据进行处理,根据作业云体类型特征对解析出的不同雷达产品设定相应的阈值条件,结合现行人影作业流程及上级主管部门相关要求,编写了人工增雨作业指挥系统,能够准确识别出适宜开展作业的目标云体单元并计算出作业指令,可以大大提高工作效率和决策水平,为精准作业提供客观合理的参考依据。

1 雷达数据资料和处理分析

1.1 雷达数据资料

使用S波段多普勒气象雷达(CINRAD/SA)数据,实际工作中采用单/双偏振并行方式,在雷达体扫过程中会生成新一代天气雷达基数据、单偏振雷达产品、双偏振雷达基数据及产品。它们均为二进制数据,根据CMA默认文件存储格式,统一的文件扩展名为bin,数据类型主要包括:INT-4字节整型,SHORT-2 字节整型,CHAR*N-N字节字符型,FLOAT-4字节浮点类型,符合IEEE754规范,LONG-8字节整型。

基数据文件分为多个区块,每个区块描述一组信息,如站点配置块用来描述雷达站的信息,包括经纬度、天线架设高度等。基数据可分为公共数据块和径向数据块:公共数据块用于提供数据站点信息、任务配置等公共信息;径向数据块用于存储雷达探测资料,包括径向头、径向数据头以及径向数据。

在人影作业指挥中,常用的有基本反射率(R)、径向速度(V)、组合反射率(CR)、垂直累计液态水含量(VIL)和回波顶高(ET)等,根据相应的雷达数据格式对原始数据进行解析,以徐州雷达站为坐标原点构建平面直角坐标,各类数据产品按照相应色标显示。

1.2 数据处理分析

MATLAB是用于数据分析、模拟仿真和计算机视觉等领域的高级计算语言和交互式环境,它的基本数据单位是矩阵,因其强大的计算和绘图功能在气象数据分析[8-9]中得到了广泛的应用。Python作为一种面向对象的高级语言,因其动态特征以及解释型语言的本质而成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,它提供了丰富的开源工具和框架。新版本MATLAB的官方文档中介绍了与其他编程语言之间的接口,其中提供了对Python开放的引擎API(见图1),包括引擎安装、基本使用方法以及与Python之间的数据类型转换及交互。

图1 在MATLAB环境中调用Python的安装程序接口

PyCINRAD支持Python 3.6及以上的版本,该模块用于处理CINRAD雷达数据,除了可视化之外,对于数据的提取、网格化处理等计算都比较便捷,能够支持现行业务中使用的SAD/SA/SB等主要气象雷达数据格式。其中,CinradReader( )用于读取老版本的数据,StandardData( )则用来读取新版双偏振雷达的标准数据。主要功能模块如表1所示。

表1 PyCINRAD模块功能简介

因不同雷达产品数据格式不尽相同,为便于调用而建立一个雷达产品处理函数包Radar_draw,将各类处理函数汇总归纳,在使用过程中仅需将函数包路径添加即可按需快速访问调用。部分处理函数清单如表2所示。

表2 Radar_draw函数包索引简表

1.3 人工增雨作业指令计算

1.3.1 计算增雨作业用弹量

江苏省目前使用的人工增雨作业工具是WR-98型火箭,最大射高8.0±5 km,催化剂AgI含量33.3 g,在-10 ℃时成核率为1.8×1015个/g。根据邻近作业点且在可能作业影响范围内的目标增雨作业云体单元体积计算所需AgI含量(1枚火箭弹影响范围约为200 km2),再结合单枚WR-98人影火箭弹携带的AgI含量及成核率估算一次增雨作业大致需要发射的火箭弹数量。相关的关键代码如图2所示。

图2 计算增雨作业用弹量的关键代码

1.3.2 作业方位角

安全射界图经过不断修改完善,现主要参照《人工影响天气火箭作业点安全射界图绘制规范》[10]规定了人工影响天气火箭作业点安全射界选取、安全射界图标绘要求,适用于人工影响天气火箭作业点安全射界图的绘制。将安全射界图(其中以10 km为半径的圆(虚线表示)为最大落区边界,安全落区为编号的扇形区域)叠加在GIS信息和雷达产品之上并将安全发射范围以列表形式展示,为精准定位提供具体数据,如图3所示。相关的关键代码如图4所示。

图3 在雷达产品图像上叠加人影安全射界

图4 绘制人影安全射界图的关键代码

使用最新版安全射界图后,对于每一个作业点而言,可作业的方位角范围就已经被限定(确定的安全落区),在云体移动变化过程中根据作业点位置和安全落区中某一点位置来确定作业方位角。

1.3.3 作业仰角

以作业点为起点在合理方位角上做反射率产品的垂直剖面并叠加探空数据显示的温度层高度线,使用不同仰角发射的火箭弹起始播撒点、最高点、结束播撒点数据拟合播撒段多条飞行轨迹,舍去最高点在-4 ℃层以下、h_max-1

2 人工增雨作业指挥系统设计框架与模块

系统设计采用C/S模式,适用于气象部门业务内网,集短临天气监测、人影作业指令计算等功能为一体,可适用于地市级人工增雨作业指挥的数据处理,为气象服务工作提供了便捷可行的工作方法和手段。软件平台的各类人机交互、实时监测、数据分析等能实时响应,系统结构及数据处理流程如图5所示,用户可以根据业务需要有选择地调用,系统运行主程序界面如图6所示。

图5 系统结构及数据处理流程

图6 人工增雨作业指挥系统

短临监测模块:该模块融合PUP、CPAS等平台的监测功能,通过实时调用基数据和雷达产品实现对短临天气的监测;将雷达数据分为CINRAD/SA、RADR、CINRAD/SAD、RADD4大类,并将实时获取的数据产品写入列表,可以访问不同时次、不同仰角的数据,实现对强对流区域的识别追踪。

作业指令计算模块:该模块将最新安全射界图叠加在雷达产品上并以列表形式将与安全落区相对应的方位角范围、发射仰角范围进行标识;实现增雨火箭发射及播撒催化剂的模拟仿真,对作业点周围雷达数据做空间剖面并叠加催化剂播撒曲线;能够快速计算适合作业的方位角,根据回波变化选择适当的发射仰角,科学选取用弹量,最终生成规范格式的上报数据表。

3 系统的应用个例应用分析

以2020年6月12日徐州督公山的一次人工增雨为例开展应用分析,首先根据人影作业潜力预报和天气形势分析结果制定合理的作业计划,按照一定格式做好前期数据采集,通常应包括探空资料(主要用于确定0、-4、-10 ℃温度层高度)、作业单位、拟定作业点、作业人员、车辆及对应的火箭作业系统、火箭弹编号等。按照使用习惯做地图显示设置,结合本地天气形势根据积层混合云特征对雷达数据产品的阈值进行设定,如图7所示。

图7 设定雷达数据产品阈值

针对人工影响天气实时性强的特点,将高频次实时雷达数据应用于人工影响天气作业指挥,通过数据采集功能模块更新数据列表(毎10 s刷新1次以获取最新雷达数据)。使用反射率产品(R)、垂直累计液态水含量(VIL)和回波顶高(ET)等对降水变化趋势进行跟踪监测(见图8(a)～图8(c)),根据回波移动速度初步判断增雨作业时机。在增雨作业指挥过程中,选定邻近目标云体的作业点,在雷达产品上叠加GIS信息、作业点位置、安全射界图等必要信息。根据08:22识别出的目标降水云体强回波区范围估算云体体积,进而测算用弹量为2(见图8(d))。

(a) 短临监测CR并识别云体强回波区域廓线

由邻近作业点的降水云体中较强回波质心位置和移动变化趋势初步选定目标发射方位角范围,过滤非降水回波,根据设定的回波阈值识别目标作业云体外廓线(见图8(e))。作业方位角的选取按照以下几个步骤执行。

(1) 过滤非降水回波,根据设定的参数阈值识别目标作业云体外廓线。

(2) 计算目标云体与安全扇形落区存在交集的方位角范围序列为次优解。

(3) 根据降水回波平均移动速度逐步扩大距离圈,计算每一个距离圈内的目标云体单元的质心位置,通过线性拟合获取质心变化的方位角,包含此方位角的序列即为最优解。

(4) 通过(2)、(3)进一步缩小范围,获取合理的方位角。

以作业点位置为起点,目标发射方位角(230°)上穿过云体强回波区后划定剖面线做垂直剖面分析,叠加拟合的WR-98火箭弹播撒催化剂曲线(见图8(f))及不同温度层高度线,对作业过程进行仿真模拟,按照目标云体位置及运动变化趋势做出预判,确定合理的作业仰角为60°。

4 总结

为提高人工增雨作业指挥效率以及对降水天气形势的决策分析能力,本文将业务工作流程归纳整理,基于多普勒气象雷达数据对降水天气进行实时监测并结合现行业务流程设计一套指挥系统来指导具体作业。系统使用MATLAB和Python混合编程将整个人工增雨指挥流程中所涉及的数据进行分步处理,解析出相应的雷达产品,将射界图与GIS信息等数据共同叠加在软件界面,还可以根据天气状况和雷达回波变化趋势快速进行识别并计算作业指令。本文方法相对于传统的主观分析判断更加合理可靠,也进一步提高了人影工作在防灾减灾、生态文明建设和大气污染防治等方面的能力和效益。下一步将致力于强化基础设施和装备建设,完善体制机制,加快关键技术的科技创新,不断提高作业能力、管理水平和服务效益,完善系统使其成为集成度高、响应迅速、自动化水平高的指挥系统,为经济社会发展和人民群众安全提供坚实保障。