基于徑向功率譜的風(fēng)廓線雷達錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)處理

陳浩君 黃興友 孫 婧 孫 娟 尹春光鄭 杰 王勤典 薛 昊

1)(南京信息工程大學(xué)，南京 210044)2)(上海市氣象信息與技術(shù)支持中心，上海 200030)3)(中國氣象局上海臺風(fēng)研究所，上海 200030)

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基于徑向功率譜的風(fēng)廓線雷達錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)處理

陳浩君1)2)*黃興友1)孫 婧3)孫 娟2)尹春光2)鄭 杰2)王勤典2)薛 昊2)

1)(南京信息工程大學(xué)，南京 210044)2)(上海市氣象信息與技術(shù)支持中心，上海 200030)3)(中國氣象局上海臺風(fēng)研究所，上海 200030)

選取上海市世博園區(qū)站、金山站和嘉定F1賽車場站3個風(fēng)廓線雷達站2012年3月7日凌晨一次降水過程生成的錯誤水平風(fēng)場數(shù)據(jù)，通過對比該時段高、低模式掃描實時徑向功率譜數(shù)據(jù)，指出在降水初期風(fēng)廓線雷達軟件質(zhì)量控制出現(xiàn)錯誤的原因，并重新識別錯誤時段的功率譜，反演水平風(fēng)場數(shù)據(jù)。分析表明：在降水初期由于風(fēng)廓線雷達各波束探測的數(shù)據(jù)在空間上不一致，易導(dǎo)致雷達軟件采用的質(zhì)量控制算法并不能全部識別和消除降水對數(shù)據(jù)的干擾，從而出現(xiàn)偏差。基于風(fēng)廓線雷達高時空分辨率徑向功率譜數(shù)據(jù)的分析處理方法可有效驗證雷達軟件質(zhì)量控制算法，且經(jīng)過該方法反演后的水平風(fēng)場更為合理。

徑向功率譜; 高、低模式掃描; 水平風(fēng)羽數(shù)據(jù); 質(zhì)量控制

引 言

風(fēng)廓線雷達是新一代無線電遙感測風(fēng)系統(tǒng)，以晴空大氣作為探測對象，主要探測自由大氣中滿足半雷達波長湍流尺度的后向散射信號，是除探空資料以外獲得高空風(fēng)資料最直接的來源。風(fēng)廓線雷達具有時空分辨率高、自動化程度高、業(yè)務(wù)運行成本低等優(yōu)勢，為全球相關(guān)科學(xué)研究和業(yè)務(wù)應(yīng)用提供了大量的探測資料。主要研究應(yīng)用于大氣邊界層厚度變化的監(jiān)測、推斷大氣運動的湍流結(jié)構(gòu)、確定風(fēng)切變等。近年來，國內(nèi)外更多的研究集中于風(fēng)廓線雷達在降水時段的探測，研究表明：風(fēng)廓線雷達在降水時段探測高度比無降水時高，且風(fēng)廓線雷達提供的信噪比、折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)、水平速度、垂直速度等資料可以從多角度了解降水過程，清楚地反映降水開始、結(jié)束以及降水強度。使風(fēng)廓線雷達資料的應(yīng)用不再僅局限于晴空大氣的研究，擴展到晴雨兩用[1-11]。值得一提的是，風(fēng)廓線雷達不斷更新的波束徑向功率譜圖，可以更早地為臺站技術(shù)人員提供更快的實時氣象信息，可以從中提前發(fā)現(xiàn)風(fēng)切變信息、確定降水起始時間、在線估測風(fēng)向及風(fēng)速等[12-16]。

個例分析表明，徑向功率譜圖還能夠用于驗證和解釋風(fēng)羽產(chǎn)品的錯誤數(shù)據(jù)，判別降水零度層高度范圍，診斷風(fēng)廓線雷達軟硬件性能等。因此，掌握風(fēng)廓線雷達徑向功率譜，有利于提高單站風(fēng)廓線雷達資料的分析應(yīng)用水平。

1 徑向功率譜數(shù)據(jù)簡介

邊界層風(fēng)廓線雷達徑向功率譜圖(也稱功率譜高度圖)是風(fēng)廓線雷達在探測過程中生成的在線圖形化顯示產(chǎn)品，約為30 s更新1次，高、低模式掃描交替顯示。徑向功率譜圖由一個波束探測高度范圍內(nèi)，從下至上不同高度層上的一組多普勒徑向功率譜構(gòu)成。它表示在規(guī)定時間里，該波束徑向上探測到的各個高度層上大氣多普勒功率譜的實時情況。通過功率譜可以提取對應(yīng)高度層上的基本探測數(shù)據(jù)，如信號功率(零階矩)、徑向速度(一階矩)、多普勒信號譜寬(二階中心距)及信噪比(SNR)等。

當(dāng)水平風(fēng)吹過偏南和偏北波束或者偏東和偏西波束(此處假設(shè)在探測范圍內(nèi)水平方向上風(fēng)場均勻連續(xù))，在兩個對稱波束上投影或二次投影后，可得到兩個大小相等、方向相反的沿波束指向的風(fēng)矢量，規(guī)定朝向雷達的風(fēng)矢量取正值，離開雷達的風(fēng)矢量取負值。在功率譜圖中可以看，到兩個徑向功率譜相對于零速度互相對稱。在實際情況中，由于湍流的變化、降水的污染和系統(tǒng)本身誤差使對稱波束上的徑向功率譜并非完全對稱。在有降水的情況下，斜波束測到的徑向速度由兩部分構(gòu)成，即為緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)(u,v)分量在波束徑向上的投影以及雨滴的下落末速度在波束徑向上的投影之和。假設(shè)降水在較小的空間范圍內(nèi)也連續(xù)均勻。雨滴在降落過程中由于水平風(fēng)的作用，使得下降路徑并不是垂直的，垂直波束測到的徑向速度應(yīng)該是在水平風(fēng)作用下的雨滴下落速度在垂直方向上的投影。因此，降水期間在對稱波束的功率譜圖形中反映出的徑向速度數(shù)值是指向水平風(fēng)來向的斜波束的、值大于指向水平風(fēng)去向的斜波束中的值。因為前者的徑向速度值是水平風(fēng)分量的投影值與雨滴下落速度的投影值同號相加，而后者則是兩個投影值異號相減[17-18]。

2 數(shù) 據(jù)

本文所采用的資料和個例均來自TWP3型邊界層風(fēng)廓線雷達，采用5波束高、低模式交替的掃描方式。低模式掃描共有45個距離庫，探測高度為0.10～2.74 km；高模式掃描有83個距離庫，探測高度為1.06～5.98 km；由于采用相位編碼和脈沖壓縮技術(shù)，每層間隔均為60 m。低模式下脈沖重復(fù)周期為22 μs，時域平均數(shù)為160，快速傅里葉變換點數(shù)為256，譜平均數(shù)為24；高模式下脈沖重復(fù)周期為48 μs，時域平均數(shù)為60，快速傅里葉變換點數(shù)為256，譜平均數(shù)為35。

2.1 個例簡介

2012年3月7日00:00—00:45(北京時，下同)上海邊界層風(fēng)廓線雷達網(wǎng)金山站、嘉定F1賽車場站、世博園區(qū)站和奉賢站風(fēng)廓線雷達依次在探測到的風(fēng)羽產(chǎn)品圖上出現(xiàn)錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)(本文以世博園區(qū)站風(fēng)廓線雷達數(shù)據(jù)為例進行描述，其余站出現(xiàn)的情況相同)。圖1為上海世博園區(qū)風(fēng)廓線雷達站該時段的風(fēng)羽產(chǎn)品圖，可以看到在圖中矩形框范圍內(nèi)為錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時段和變化過程。00:05開始460 m～1 km高度之間突然出現(xiàn)與上下高度層風(fēng)向不連續(xù)的偏西風(fēng)數(shù)據(jù)，風(fēng)向與上下層偏東風(fēng)向形成了強烈的對比，似出現(xiàn)局部風(fēng)切變現(xiàn)象。隨著時間的推移，1 km高度以下各層偏西風(fēng)向不變，并逐漸向下延伸，00:20和00:25 1 km高度以下全部變?yōu)槲黠L(fēng)且風(fēng)速越來越大，1.6～2.5 km 高度的風(fēng)羽數(shù)據(jù)變得雜亂無章，空間和時間上均不再連續(xù)。00:30從地面到2.5 km 高度范圍內(nèi)突然出現(xiàn)風(fēng)速較大的偏西風(fēng)，軟件計算數(shù)據(jù)顯示，2.44 km 高度處出現(xiàn)了32.9 m·s-1的極大風(fēng)速。00:35和00:40 2.5 km 高度以下風(fēng)數(shù)據(jù)缺失大部分，且探測到的風(fēng)數(shù)據(jù)突然轉(zhuǎn)變?yōu)槠珫|風(fēng)。直至00:45，風(fēng)廓線雷達的風(fēng)羽數(shù)據(jù)才恢復(fù)正常，從地面到高空風(fēng)向連續(xù)，且可以觀察到在1.72 km 高度以上，風(fēng)向從偏東風(fēng)開始逆轉(zhuǎn)，2.26 km高度處風(fēng)向變?yōu)槠珫|風(fēng)。

圖1 2012年3月7日00:00—00:45上海世博園區(qū)風(fēng)廓線雷達站點風(fēng)羽產(chǎn)品圖Fig.1 The wind product plot of Shanghai Expo wind profiler site during 0000-0045 BT on 7 Mar 2012

00:05—00:40風(fēng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)反常，經(jīng)檢查，幾部風(fēng)廓線雷達在此時段內(nèi)均運行正常，系統(tǒng)指標也在規(guī)定范圍內(nèi)，因此，排除因系統(tǒng)硬件故障導(dǎo)致的錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)。

2.2 個例分析

圖2為2012年3月7日00:20—00:38上海S波段天氣雷達反射率因子圖，紅色三角形標識為世博園區(qū)風(fēng)廓線雷達站所在位置。由圖2可知，此次降水強度不大，覆蓋范圍較大，為典型的的層狀云降水?；夭ㄓ晌髂舷驏|北方向移動，在該時段內(nèi)先后經(jīng)過金山站、嘉定F1賽車場站、世博園區(qū)站和奉賢站4個風(fēng)廓線雷達站，與各站出現(xiàn)錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)的先后次序相同，可以判斷，出現(xiàn)錯誤風(fēng)現(xiàn)象與此次降水過程有關(guān)。風(fēng)廓線雷達探測水平風(fēng)的基本準則是在探測波束掃描覆蓋的空域中，水平方向上大氣應(yīng)該符合連續(xù)均勻性的假定原則。如果某個波束在探測過程中受到降水影響，探測到的數(shù)據(jù)與對稱波束在空間上有很大區(qū)別，將導(dǎo)致計算水平風(fēng)數(shù)據(jù)時出現(xiàn)錯誤，即所謂降水對于風(fēng)廓線雷達探測的污染。

風(fēng)廓線雷達徑向功率譜可用于識別是否有降水、判斷降水起始時間和降水強度，是最快獲得雷達上空實況數(shù)據(jù)的便捷途徑。圖3為上海世博園區(qū)風(fēng)廓線雷達站2012年3月7日00:15—00:40截取的偏東、偏西和垂直3個波束高模式掃描的徑向功率譜。因圖1中錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)的風(fēng)向問題主要出現(xiàn)在東西兩個方向，可以判斷南北波束探測的數(shù)據(jù)及后期處理計算時并沒有受太大影響，因此，只列出偏西、偏東和垂直3個波束對比，由于高空功率譜變化不大，只截取到4.06 km高度。

圖2 2012年3月7日00:20—00:38上海天氣雷達反射率因子圖Fig.2 The Shanghai weather radar reflectivity echoes during 0020-0038 BT on 7 Mar 2012

由圖3可知，00:15和偏西波束具有很好的對稱性，且兩波束在3.40 km高度以上譜寬較寬，并有從高空逐漸向下延伸的趨勢。00:20—00:25較寬的功率譜信號逐漸向低高度層延伸，在偏西和垂直波束上尤為明顯，而偏東波束的反映相對較為遲緩。這有兩個主要原因：一是對比圖2雷達回波的運動方向，從西南移向東北，偏東波束較偏西波束在時間上受降水回波影響晚；二是雷達5波束掃描的順序是偏東—偏北—垂直—偏西—偏南，雖然3個波束顯示在同一個時次徑向功率譜上，實際上偏東波束獲得的數(shù)據(jù)較垂直和偏西波束共4個高、低模式偏早約2 min。

圖3 2012年3月7日00:15—00:40上海世博園區(qū)風(fēng)廓線雷達站高模式徑向功率譜Fig.3 The high mode radial wind power spectra plots of Shanghai Expo wind profiler site during 0015-0040 BT on 7 Mar 2012

續(xù)圖3

00:25偏西和垂直波束在2.02～2.80 km高度范圍內(nèi)出現(xiàn)了明顯的降水功率譜信號，而此時在對應(yīng)的天氣雷達回波圖上未發(fā)現(xiàn)降水回波。隨著時間推移，降水功率譜的高度不斷向下降低，00:40 3個波束均為典型的降水徑向功率譜，即為外形相似、功率譜較寬、具有正的較大的徑向速度。根據(jù)站內(nèi)雨量筒記錄顯示，00:45后開始出現(xiàn)降水?dāng)?shù)據(jù)，說明徑向功率譜發(fā)現(xiàn)了降水的起始時間。此外，2.80 km向下到2.44 km高度，信號的譜寬和徑向速度從上往下逐漸變大，表明在這個高度范圍內(nèi)，降水的相態(tài)出現(xiàn)了改變，即水凝體經(jīng)過零度層附近，由固態(tài)變?yōu)橐簯B(tài)，雨滴的下落速度、功率譜寬度和反射強度均出現(xiàn)突變。

此時若僅以圖3所示高模式掃描的徑向功率譜對1.06 km高度以上的數(shù)據(jù)進行水平風(fēng)計算，應(yīng)該可以得到較好的水平風(fēng)羽數(shù)據(jù)，但對比圖1相同高度層以上的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，00:25 1.72～2.74 km 高度范圍內(nèi)水平風(fēng)數(shù)據(jù)雜亂且缺少部分高度層數(shù)據(jù)，00:30 1.06 km高度層以上出現(xiàn)奇異極大風(fēng)，00:35 1.54～2.74 km高度范圍內(nèi)沒有風(fēng)數(shù)據(jù)。由于高模式掃描1.06～2.80 km高度范圍與低模式掃描范圍重合，在計算該高度范圍內(nèi)的水平風(fēng)數(shù)據(jù)時，需經(jīng)過軟件質(zhì)量控制算法，部分高度層數(shù)據(jù)會被標記或直接去除。通過對比檢查這些時間點各個高度層徑向速度發(fā)現(xiàn)，雖然在徑向功率譜圖上各波束、各高度層的信號具有較高的信噪比，可以被軟件識別，但某些高度層在經(jīng)過質(zhì)量控制后徑向速度被置為0。檢查發(fā)現(xiàn)，偏西波束高模式00:25 2.50 km以下至1.06 km高度層、00:30 2.32 km至1.06 km高度層、00:35 2.08 km至1.06 km高度層徑向速度全部被軟件置為0。因此，還需結(jié)合相同時段低模式掃描的徑向功率譜共同判斷重合高度層和低層出現(xiàn)奇異水平風(fēng)的原因。

圖4為世博園區(qū)風(fēng)廓線雷達站2012年3月7日00:15—00:40探測時段偏東、偏西和垂直3個波束的低模式徑向功率譜圖。00:15—00:20偏東波束在0.94 km高度以上徑向速度全部置為0，而偏西波束0.52 km以上各高度層為信號譜識別出的徑向速度，而以下全部置為0。00:25偏西波束所有高度層徑向速度值全部保留實測值。00:30—00:40偏東波束全部高度層的徑向速度均被軟件去除置為0，偏西波束徑向速度全部被保留。同時，在零速度線右側(cè)有典型的降水徑向功率譜從高空不斷向下延伸。00:40偏東波束降水功率譜到達1.30 km 高度，可軟件仍識別了信號較小、譜寬較窄的左側(cè)負速度功率譜，偏西波束掃描由于在偏東波束之后，降水功率譜信號基本已到達較低高度層，所有高度層降水功率譜信號全部被軟件識別出用于計算。直到00:45(圖略)，偏東波束內(nèi)的所有高度層才被軟件識別出來用于計算水平風(fēng)，此時，3個波束呈現(xiàn)典型的降水功率譜結(jié)構(gòu)，對應(yīng)圖1風(fēng)羽產(chǎn)品，到此時次風(fēng)羽產(chǎn)品方恢復(fù)正常。

通過以上分析可以發(fā)現(xiàn)，很多時段部分高度范圍內(nèi)即使功率譜圖中識別出信號譜，但后期被軟件質(zhì)量控制去除，這與出現(xiàn)錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)與軟件質(zhì)量控制的算法有關(guān)。根據(jù)TWP3型邊界層風(fēng)廓線雷達用戶手冊所述，軟件處理數(shù)據(jù)的步驟包括：統(tǒng)計平均、速度退模糊、計算緯向風(fēng)和徑向風(fēng)并進行訂正、計算風(fēng)產(chǎn)品、通過Weber/Wuertz連續(xù)性檢查進行質(zhì)量控制等[19]。Weber/Wuertz連續(xù)性檢查方法提出，對一段時間內(nèi)(通常為1 h)，每個波束上的每個體掃的數(shù)據(jù)進行時間和高度上連續(xù)性的檢驗。低模式和高模式掃描的數(shù)據(jù)將同時考慮，不滿足連續(xù)性的檢測的徑向速度將會被標記或直接去除，如果去速度模糊處理得到的數(shù)據(jù)通過了連續(xù)性檢驗，去模糊后的數(shù)據(jù)將替代沒有通過連續(xù)性檢驗的原始模糊數(shù)據(jù)。同時，利用垂直波束的徑向速度對斜波束的徑向速度的垂直分量進行訂正，以去除大氣的垂直運動對測量水平風(fēng)造成的影響[20]。TWP3型風(fēng)廓線雷達數(shù)據(jù)處理軟件在處理高、低模式掃描重合區(qū)域數(shù)據(jù)時，高模式掃描的有效數(shù)據(jù)具有優(yōu)先級，即高、低模式掃描重合區(qū)域數(shù)據(jù)在滿足時間和空間連續(xù)性的情況下，若高模式掃描數(shù)據(jù)為有效數(shù)據(jù)，優(yōu)先采用高模式掃描數(shù)據(jù)計算重合區(qū)域水平風(fēng)速和風(fēng)向，若高模式掃描數(shù)據(jù)無效，則采用低模式掃描數(shù)據(jù)代替；若高、低模式掃描重合區(qū)域不滿足連續(xù)性要求，則進行質(zhì)量控制，剔除不連續(xù)部分數(shù)據(jù)，徑向速度置為0。

圖4 2012年3月7日00:15—00:40上海世博園區(qū)風(fēng)廓線雷達站三波束低模式徑向功率譜Fig.4 The low mode radial wind power spectra plots of Shanghai Expo wind profiler site during 0015-0040 BT on 7 Mar 2012

續(xù)圖4

以時間和空間連續(xù)性檢查為前提，再次對比同時次高、低模式掃描徑向功率譜圖，對不同時刻部分高度層徑向速度被置為0和出現(xiàn)錯誤風(fēng)的原因進行分析。

00:15和00:20偏東波束高模式掃描的重合區(qū)域徑向速度為正值，而低模式掃描對應(yīng)高度徑向速度為負值；同樣，偏西波束高模式掃描重合區(qū)域徑向速度為負值，而低模式掃描為正值，兩個波束重合區(qū)域均不符合空間連續(xù)性。偏西波束高模式掃描由于較寬的功率譜信號由高層逐漸向低層延伸，2.80 km 高度以上功率譜為正值，該高度以下功率譜為負值，出現(xiàn)非常大的跳變，空間上不連續(xù)，根據(jù)質(zhì)量控制原理，偏西波束高模式掃描2.80 km高度以下數(shù)據(jù)無效被置為0，而偏東波束高模式掃描空間上數(shù)據(jù)較為連續(xù)，數(shù)據(jù)未被去除。由于在高、低模式掃描重合區(qū)間偏西波束高模式掃描數(shù)據(jù)被置無效，因此，低模式掃描0.52 km高度以上數(shù)據(jù)被識別，但0.52 km 高度以下數(shù)據(jù)由于空間上不連續(xù)，質(zhì)量控制后被去除。由于高模式掃描偏東數(shù)據(jù)依然有效，被用作計算重合區(qū)域2.80 km高度以下數(shù)據(jù)，根據(jù)質(zhì)量控制原理，低模式掃描0.94 km高度以上所有高度層徑向速度全部被置為0，而0.94 km高度以下數(shù)據(jù)仍用于計算。風(fēng)向方面，由于偏東波束和偏西波束在不同高度層被質(zhì)量控制，在計算水平風(fēng)向和風(fēng)速時，風(fēng)向變?yōu)槠黠L(fēng)且雜亂不連續(xù)，導(dǎo)致該時次該高度范圍內(nèi)出現(xiàn)錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)。

00:25與前兩個時次一樣，偏西波束高模式掃描在2.50 km高度以下仍被置為0，低模式掃描數(shù)據(jù)連續(xù)且有效，全部用于計算水平風(fēng)數(shù)據(jù)。從風(fēng)羽產(chǎn)品看，00:30出現(xiàn)了極大值的錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)。徑向功率譜圖上重合區(qū)域依然不連續(xù)，偏西波束高模式掃描數(shù)據(jù)被置為0，低模式掃描全部數(shù)據(jù)被識別為有效數(shù)據(jù)，而此時偏東波束低模式掃描數(shù)據(jù)全部被置為0。高、低模式掃描有效數(shù)據(jù)綜合考慮后，2.80 km 高度以下水平風(fēng)數(shù)據(jù)全部由偏西波束低模式掃描徑向速度數(shù)據(jù)計算，而此時偏西波束均為很大的正值，最大值達到8.60 m·s-1，在計算水平風(fēng)時，出現(xiàn)奇異的西風(fēng)風(fēng)向，且風(fēng)速大，最大為32.90 m·s-1。

00:35和00:40由于典型降水徑向功率譜向下傳遞，偏東波束雖然低模式掃描零速度右側(cè)出現(xiàn)正值的譜峰卻沒有被識別，仍然識別左側(cè)負的徑向功率譜，導(dǎo)致和高模式掃描空間不連續(xù)，全部被置為0。偏西波束從高模式到低模式掃描均為正的徑向功率譜值，空間上連續(xù)，所有高度層數(shù)據(jù)被識別。在計算水平功率譜時，重合區(qū)域仍然用高模式掃描徑向速度值代入計算，但低空數(shù)據(jù)計算時軟件質(zhì)量控制后卻未使用偏西波束數(shù)據(jù)。直到00:45,偏東波束低模式掃描也識別了正的徑向功率譜，兩個波束高、低模式掃描在空間上連續(xù)，所有高度層風(fēng)速識別有效，計算出的水平風(fēng)數(shù)據(jù)恢復(fù)正常。

2.3 數(shù)據(jù)處理反演

首先，對于2012年3月7日00:15—00:40世博園區(qū)風(fēng)廓線雷達站高、低模式掃描的重合區(qū)域，認定高模式掃描具有優(yōu)先級，當(dāng)高、低模式掃描重合區(qū)域數(shù)據(jù)在空間上不連續(xù)時，優(yōu)先利用高模式掃描的數(shù)據(jù)代入計算風(fēng)場。由偏西波束高模式掃描00:25 2.50 km 以下至1.06 km 高度層、00:30 2.32 km至1.06 km高度層，00:35 2.08 km至1.06 km 高度層、徑向速度全部被軟件置為0分析可以看出，偏西波束典型降水譜從高空不斷向下延伸，導(dǎo)致低空和高空功率譜在空間上不連續(xù),被置為0。這些時段均為正確實測的數(shù)據(jù)，應(yīng)保留并用于計算1.06 km高度以上的風(fēng)場信息。在對應(yīng)時次低模式掃描高空重合區(qū)域數(shù)據(jù)則被置為0。

其次，由圖4可知，00:15—00:40低模式掃描1 km 高度層以下東西兩個波束徑向功率譜圖均出現(xiàn)雙峰譜。00:15偏東波束識別為正值即右側(cè)功率譜，偏西波束識別為負值即左側(cè)峰譜，00:20—00:35偏東波束均識別為負值，偏西波束逐漸識別為正值?？紤]到與對應(yīng)時次高空低模式掃描徑向功率譜的空間連續(xù)性，重新識別了00:15—00:40低模式掃描1 km 高度以下的功率譜數(shù)據(jù)，其結(jié)果是00:15—00:30偏東波束右側(cè)為正值功率譜，偏西波束左側(cè)為負值功率譜；由于00:35和00:40可明顯看到低模式掃描的降水功率譜從高空向下傳導(dǎo)的過程，偏東波束右側(cè)為正值功率譜，偏西波束維持原值不變。

第三，對各高度層識別處理出的徑向速度值進行水平風(fēng)的計算。TWP3型邊界層風(fēng)廓線雷達采用5波束模式掃描，在計算水平風(fēng)時采用5個波束測量值聯(lián)合計算，可以克服個別波束受污染的情況，提高風(fēng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。同時，還需要考慮以下幾點：① 由于所測得的各徑向波束包含了水平和垂直分量，因此，在計算水平風(fēng)速之前要先去除垂直分量的影響。②該雷達發(fā)射的偏北波束指向與正北有夾角，因此，在計算時還要考慮空間方位坐標系的轉(zhuǎn)換。③在計算垂直氣流時，由于垂直波束受到降水的污染使得探測到的徑向速度包含了垂直氣流和雨滴下落的末速度，為了清除這一影響，本文采用兩組對稱波束(偏西、偏東波束和偏北、偏南波束)先求出兩組垂直氣流數(shù)據(jù)，再對兩組數(shù)據(jù)進行平均從而得到垂直氣流。α表示偏北波束與正北方向的夾角，θ為斜波束與地面的夾角，用Vre，Vrn，Vrz，Vrw，Vrs分別代表實測東、北、垂直、西、南5個方向斜波束的徑向速度，則水平風(fēng)兩個分量u，v和垂直風(fēng)w計算如下：

(1)

(2)

(3)

④在5波束聯(lián)合計算時，遇到以下兩種情況時的解決方案：第一，4個斜波束測量的徑向速度值均有效。則可以利用兩兩對稱波束，先求出垂直氣流，東西波束計算出w1,南北波束計算出w2，兩者平均后求得w，即w=(Vre+Vrw+Vrn+Vrs)/4sinθ，再利用求得的w，分別結(jié)合東、北波束和西、南波束測得的多普勒徑向速度，利用式(1)和式(2)，分別求得風(fēng)分量u1，v1和u2，v2，最后求得平均值u=(u1+u2)/2，v=(v1+v2)/2，從而得到u，v，w。第二，只有3個斜波束測量的徑向速度值有效。則3個斜波束中必有兩個是對稱波束(如東、西波束或南、北波束)，設(shè)為Vr1，Vr2，根據(jù)式(3)，利用這兩個對稱波束首先求出w=(Vr1+Vr2)/2sinθ，再利用求得的w和第3個波束Vr3，分別與Vr1，Vr2組合成兩組3波束，利用式(1)和式(2)分別求得u1,v1和u2,v2。平均后求得u=(u1+u2)/2，v=(v1+v2)/2，從而得到u，v，w。最后得出水平風(fēng)速Vh和風(fēng)向φh的計算公式(4)：

(4)

圖5為利用上述方法對問題時段數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制后的水平風(fēng)羽產(chǎn)品，對比圖1可知，生成的水平風(fēng)數(shù)據(jù)在空間和時間上較為連續(xù)，在低空沒有出現(xiàn)風(fēng)向突變和風(fēng)速較大的情況。在某些高度層由于功率譜不能識別，該高度層的水平風(fēng)為空。

為檢驗上述方法的有效性，對前文所述上海金山站和嘉定F1賽車場站風(fēng)廓線雷達2012年3月7日00:15—00:40錯誤數(shù)據(jù)進行分析和處理，質(zhì)量控制前后反演的水平風(fēng)羽產(chǎn)品對比如圖6所示。由圖6a和圖6c可知，在相同時間段(矩形框內(nèi)所示)兩個站均出現(xiàn)了與世博園區(qū)站相似的錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過質(zhì)量控制后(圖6b和圖6d)，水平風(fēng)數(shù)據(jù)在時間和空間上較為連續(xù)，明顯好于質(zhì)量控制前數(shù)據(jù)。說明針對這種情況該方法相對有效。

圖5 2012年3月7日00:15—00:40上海世博園區(qū)風(fēng)廓線雷達站經(jīng)過質(zhì)量控制后的風(fēng)羽產(chǎn)品Fig.5 The wind product plot after reprocessing and inversion of Shanghai Expo wind profiler site during 0000-0045 BT on 7 Mar 2012

圖6 上海金山站和F1賽車場站2012年3月7日00:00—00:35風(fēng)廓線雷達風(fēng)羽產(chǎn)品對比(a)金山站質(zhì)量控制前風(fēng)羽產(chǎn)品，(b)金山站質(zhì)量控制后風(fēng)羽產(chǎn)品，(c)嘉定F1賽車場站質(zhì)量控制前風(fēng)羽產(chǎn)品，(d)嘉定F1賽車場站質(zhì)量控制后風(fēng)羽產(chǎn)品Fig.6 The wind product comparison chart of Jinshan and Jiading F1 racing sites wind profilers in Shanghai during 0000-0035 BT on 7 Mar 2012(a)Jinshan site wind product before quality control,(b)Jinshan site wind product after quality control, (c)Jiading F1 racing site wind product before quality control,(d)Jiading F1 racing site wind product after quality control

續(xù)圖6

由以上分析可以看出，降水初期由于邊界層風(fēng)廓線雷達各個波束探測到的數(shù)據(jù)在空間上不一致，違反了風(fēng)廓線雷達探測前提，即風(fēng)場連續(xù)均勻的假設(shè)，即使處理軟件使用了多種質(zhì)量控制方法，在識別和判斷此時段風(fēng)廓線徑向功率譜時仍產(chǎn)生了偏差，從而計算生成了奇異的風(fēng)羽產(chǎn)品數(shù)據(jù)。結(jié)合高、低模式徑向功率譜圖，對該時段徑向功率譜數(shù)據(jù)進行精細化分析，查找出生成錯誤數(shù)據(jù)的原因，并在此基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行再處理，去除軟件質(zhì)量控制算法錯誤判斷的部分，通過5波束聯(lián)合算法重新計算水平風(fēng)數(shù)據(jù)，從而得到較為合理的風(fēng)羽產(chǎn)品。

3 小 結(jié)

研究表明：

1) 基于風(fēng)廓線雷達高時空分辨率徑向功率譜數(shù)據(jù)的逐步分析方法，可以有效查找出降水初期雷達軟件質(zhì)量控制判斷出錯的原因，以及高、低模式掃描中被質(zhì)量控制的數(shù)據(jù)范圍。

2) 經(jīng)過徑向功率譜數(shù)據(jù)分析處理后得到的降水初期水平風(fēng)場更為合理，通過對比文中3個風(fēng)廓線雷達站點處理前后的水平風(fēng)場數(shù)據(jù)可以驗證。同時也反映出目前雷達廠家采用的質(zhì)量控制算法并不能全部識別和消除降水對數(shù)據(jù)的干擾，還需要進一步改進質(zhì)量控制算法，剔除錯誤數(shù)據(jù)，以提高風(fēng)廓線雷達的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

本文的研究和得出的結(jié)論是初步的，還需要進行大量深入細致的工作。目前，全國各省市已經(jīng)開始布設(shè)風(fēng)廓線雷達探測網(wǎng)，風(fēng)廓線雷達數(shù)量的劇增使得單站監(jiān)測研究和應(yīng)用的需求越發(fā)迫切，希望通過對邊界層風(fēng)廓線雷達徑向功率譜數(shù)據(jù)分析方法、軟件質(zhì)量控制原理及修正方法的介紹，特別是對于降水時段出現(xiàn)錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)過程的解釋和重新處理反演，能夠使廣大站點技術(shù)人員加深對邊界層風(fēng)廓線雷達以及徑向功率譜資料的理解，從而開展進一步的應(yīng)用研究和相關(guān)技術(shù)的討論，特別是降水前后數(shù)據(jù)質(zhì)量控制算法的研究，以提高雷達探測數(shù)據(jù)質(zhì)量。

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The Error Wind Data Processing Based on Radial Power Spectrum of Wind Profiler Radar

Chen Haojun1)2)Huang Xingyou1)Sun Jing3)Sun Juan2)Yin Chunguang2)Zheng Jie2)Wang Qindian2)Xue Hao2)

1)(NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044)2)(ShanghaiMeteorologicalInformationandTechnicalSupportCenter,Shanghai200030)3)(ShanghaiTyphoonInstituteofCMA,Shanghai200030)

Wind profiler radar is a new generation of radio sounding wind detecting system, which takes atmospheric turbulence backscattered signal as its main detecting object. It is the most direct source to obtain high-altitude wind data in addition to the sounding data. In recent years, researches on the wind profiler radar detection are widely carried out during precipitation periods. It shows that the signal to noise ratio (SNR), the refractive index structure constant (CN2), horizontal speed, vertical wind speed and other information provided by the wind profiler could help to know the precipitation process, and clearly reflect the start time and the intensity of precipitation. The real-time high resolution radial power spectrum data provided by wind profiler radar, can not only be used to extract the wind data, but also estimate the height range of freezing layer and verify quality control performance of the wind profiler radar software. The application of wind profiler radar data is no longer limit to only study the clear air atmosphere.

However, during a precipitation process, especially at the beginning of the precipitation, uneven rainfall leads to inconsistent beams in the space, and the quality control (QC) algorithm of the software used in radar cannot identify and eliminate all interference made by precipitation, leading to horizontal wind data errors.

In order to improve data quality, the radial wind power spectrum data of wind profiler radar is analyzed to find out QC problems and identify and remove erroneous data. First, under the premise of fully knowing the principle of software QC method, the location and cause of software QC judgment errors are identified by progressively comparing the radial power spectrum data of the high and low mode. And then, the radial power spectrum data in problem period is reprocessed. Finally, the wind data is recalculated. Case analysis shows that the error wind data processing based on radial power spectrum of wind profiler radar could improve software QC methods and improve the quality of wind profiler radar data.

radial power spectrum; high and low mode scan; horizontal wind data; quality control

10.11898/1001-7313.20150408

上海市氣象局科技開發(fā)項目(QM201507)，上海氣象局研究性項目(YJ201403)

陳浩君,黃興友,孫婧,等. 基于徑向功率譜的風(fēng)廓線雷達錯誤風(fēng)數(shù)據(jù)處理. 應(yīng)用氣象學(xué)報，2015，26(4)：460-471.

2014-11-14收到， 2015-04-01收到再改稿。

* email: chj513@163.com