基于功率譜的風(fēng)廓線雷達(dá)回波強(qiáng)度定標(biāo)方法

李 豐 阮 征 王紅艷 葛潤(rùn)生

(中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081)

引 言

風(fēng)廓線雷達(dá)利用大氣湍流對(duì)電磁波的散射作用探測(cè)大氣風(fēng)場(chǎng)等要素，能對(duì)大氣垂直結(jié)構(gòu)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)觀測(cè)，可以獲得較高時(shí)空分辨率的廓線資料，已經(jīng)成為測(cè)風(fēng)的主要探測(cè)手段，在數(shù)值預(yù)報(bào)、災(zāi)害天氣預(yù)警、污染監(jiān)測(cè)、航空航天等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1-9]。風(fēng)廓線雷達(dá)除了獲得風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，還可以提供強(qiáng)度數(shù)據(jù)，用于降水結(jié)構(gòu)、類型分類、大氣折射率結(jié)構(gòu)等方面的研究。White等[10]使用風(fēng)廓線雷達(dá)強(qiáng)度、速度數(shù)據(jù)對(duì)亮帶高度進(jìn)行識(shí)別，研究對(duì)預(yù)報(bào)效果的改進(jìn)效果。Bianco等[11]基于模糊邏輯方法，使用信噪比數(shù)據(jù)對(duì)邊界層高度進(jìn)行分析。Lerach等[12]使用北美季風(fēng)試驗(yàn)觀測(cè)到的S波段風(fēng)廓線雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)降水類型進(jìn)行分類，分析中尺度對(duì)流系統(tǒng)的垂直結(jié)構(gòu)。Williams等[13]、Rao等[14]對(duì)熱帶地區(qū)降水結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。阮征等[15]使用風(fēng)廓線雷達(dá)不同探測(cè)模式數(shù)據(jù)，對(duì)大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)進(jìn)行研究。阮征等[16]和何平等[17]使用風(fēng)廓線雷達(dá)產(chǎn)品中的速度、信噪比(signal to noise ratio，SNR)等數(shù)據(jù)對(duì)降水過程進(jìn)行研究。王曉蕾等[18]進(jìn)行雨滴譜反演試驗(yàn)，估算云中含水量，得出含水量隨高度的分布。以上工作均需要對(duì)雷達(dá)返回信號(hào)功率進(jìn)行準(zhǔn)確定標(biāo)。Lucas等[19]進(jìn)行反演雨滴譜時(shí)，使用信噪比對(duì)回波強(qiáng)度進(jìn)行定標(biāo)。鐘劉軍等[20]使用信號(hào)源對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)量，得到不同探測(cè)模式的定標(biāo)曲線，并將定標(biāo)后的回波強(qiáng)度與天氣雷達(dá)對(duì)比。王莎等[21]對(duì)風(fēng)廓線雷達(dá)大氣信號(hào)功率譜密度及系統(tǒng)噪聲幅度分布特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。何平等[22]依據(jù)風(fēng)廓線雷達(dá)功率譜估計(jì)方法，提出一種計(jì)算功率譜噪聲功率的方法。馬建立等[23]給出信噪比估算大氣返回信號(hào)功率的方法，并對(duì)環(huán)境噪聲進(jìn)行剔除。May等[24]采用定標(biāo)后的天氣雷達(dá)進(jìn)行比較，訂正返回信號(hào)，給出強(qiáng)度訂正大小。由于兩者的取樣空間及取樣時(shí)間不完全一致，訂正值的準(zhǔn)確度難以保證。

目前我國(guó)業(yè)務(wù)布網(wǎng)風(fēng)廓線雷達(dá)已超過100部，尚無可以直接使用、規(guī)范計(jì)算的返回信號(hào)強(qiáng)度特征數(shù)據(jù)產(chǎn)品，針對(duì)現(xiàn)有不同廠家的設(shè)備還未提出統(tǒng)一的定標(biāo)方法。形成返回信號(hào)強(qiáng)度的定標(biāo)曲線的方法用于現(xiàn)有業(yè)務(wù)雷達(dá)需要重新測(cè)量，工作量較大，且無法處理歷史數(shù)據(jù)，不能有效發(fā)揮歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)的作用。為解決以上問題，本文提出僅使用風(fēng)廓線雷達(dá)返回信號(hào)功率譜數(shù)據(jù)的定標(biāo)方法，該方法基于雷達(dá)系統(tǒng)噪聲功率對(duì)返回信號(hào)進(jìn)行定標(biāo)，能同時(shí)兼顧歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理，得到的強(qiáng)度產(chǎn)品可對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行有效補(bǔ)充。本文使用2017年北京(54399，型號(hào)CFL-03)、2016年南京(58235，型號(hào)CLC-11)和2018年梅州(59303，型號(hào)TWP8)3個(gè)不同廠家的業(yè)務(wù)布網(wǎng)風(fēng)廓線雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，并與使用信噪比定標(biāo)的方法進(jìn)行對(duì)比。

1 方 法

1.1 基于噪聲功率的定標(biāo)方法

1.1.1 功率譜數(shù)據(jù)定標(biāo)

風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)回波信號(hào)進(jìn)入接收機(jī)后，接收機(jī)將混頻后的信號(hào)轉(zhuǎn)換為中頻信號(hào)，對(duì)中頻信號(hào)進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換，形成數(shù)字中頻信號(hào)送入數(shù)字中頻接收機(jī)，數(shù)字中頻信號(hào)分為兩路混頻后得到IQ(inphase and quadrature,正交兩路)信號(hào)送至信號(hào)處理單元。在信號(hào)處理單元，回波信號(hào)經(jīng)過相干積分、譜變換、譜平均等處理后得到功率譜數(shù)據(jù)；當(dāng)無環(huán)境雜波干擾時(shí)，功率譜數(shù)據(jù)由噪聲功率和大氣目標(biāo)信號(hào)兩部分組成。風(fēng)廓線雷達(dá)晴空探測(cè)時(shí)，返回信號(hào)是大氣湍流引起的布拉格散射；降水出現(xiàn)時(shí)，返回信號(hào)由云、降水粒子的瑞利散射和大氣湍流散射兩部分組成。

風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)回波信號(hào)功率譜數(shù)據(jù)是經(jīng)過信號(hào)處理后的數(shù)據(jù)，提取氣象目標(biāo)真實(shí)大小時(shí)需進(jìn)行還原處理，才能得到真實(shí)的氣象目標(biāo)功率譜分布。雷達(dá)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，雷達(dá)系統(tǒng)的噪聲功率只與環(huán)境溫度有關(guān)，本文提出使用雷達(dá)系統(tǒng)噪聲功率對(duì)回波信號(hào)功率譜數(shù)據(jù)定標(biāo)(data calibration with noise power，DCNP)的方法，通過噪聲電平將功率譜數(shù)據(jù)分解為噪聲功率譜和氣象信號(hào)功率譜兩部分。利用雷達(dá)系統(tǒng)噪聲功率及噪聲功率譜計(jì)算單位幅度功率大小，從探測(cè)功率譜數(shù)據(jù)中獲取氣象目標(biāo)信號(hào)譜線分布幅度，聯(lián)合單位幅度功率，計(jì)算得到真實(shí)的氣象目標(biāo)譜分布，進(jìn)而計(jì)算風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)中與強(qiáng)度相關(guān)的產(chǎn)品。圖1給出風(fēng)廓線雷達(dá)功率譜數(shù)據(jù)標(biāo)校計(jì)算流程圖。

圖1 風(fēng)廓線雷達(dá)DCNP流程圖

1.1.2 功率譜單位幅度功率計(jì)算

使用功率譜數(shù)據(jù)對(duì)單位幅度功率進(jìn)行定標(biāo)的方法是通過雷達(dá)系統(tǒng)噪聲功率對(duì)功率譜中的噪聲信號(hào)幅度進(jìn)行標(biāo)校計(jì)算。使用雷達(dá)噪聲系數(shù)、接收機(jī)帶寬等參數(shù)計(jì)算雷達(dá)系統(tǒng)噪聲功率，將噪聲功率分解到噪聲譜上，計(jì)算得到功率譜分布中單位幅度的功率大小。單位幅度功率的計(jì)算公式如下：

(1)

式(1)中，PN為雷達(dá)系統(tǒng)的噪聲功率，K是玻爾茲曼常數(shù)(取值為1.38×10-23J·K-1),T0是用絕對(duì)溫度表示的雷達(dá)接收機(jī)系統(tǒng)噪聲溫度,B0為接收機(jī)的帶寬,Nf為系統(tǒng)噪聲系數(shù)，AN為雷達(dá)噪聲譜分布的累積幅度，CA為單位幅度功率。

為避免外界干擾帶來的影響，使用晴空時(shí)風(fēng)廓線雷達(dá)每個(gè)模式最遠(yuǎn)端距離庫的功率譜分布數(shù)據(jù)，用分段法[25]確定功率譜分布中的噪聲電平幅度，噪聲電平幅度乘以快速傅里葉變換(FFT)點(diǎn)數(shù)得到噪聲功率的累積幅度AN。該方法可以得到功率譜每根譜線對(duì)應(yīng)的功率值，進(jìn)而得到回波強(qiáng)度功率譜密度、回波強(qiáng)度等產(chǎn)品。計(jì)算時(shí)T0取300 K。接收系統(tǒng)的穩(wěn)定性會(huì)引起噪聲幅度的漲落，為減弱其影響，AN取最遠(yuǎn)端距離庫噪聲幅度的月平均值。

1.1.3 功率譜強(qiáng)度產(chǎn)品

回波強(qiáng)度譜密度分布是從功率譜數(shù)據(jù)產(chǎn)生的描述回波強(qiáng)度在不同多普勒速度上分布的變量，使用雷達(dá)氣象方程從定標(biāo)后的氣象信號(hào)譜分布計(jì)算得到。風(fēng)廓線雷達(dá)的回波強(qiáng)度是回波強(qiáng)度譜密度的全譜積分結(jié)果，也可以看作是計(jì)算功率譜分布的零階距。

氣象信號(hào)譜分布PVi由功率譜分布中噪聲電平上的信號(hào)譜計(jì)算得到：

PVi=(AVi-Af)×CA。

(2)

式(2)中，AVi是功率譜數(shù)據(jù)中速度Vi對(duì)應(yīng)的信號(hào)幅度，Af為使用分段法得到的最遠(yuǎn)端距離庫噪聲電平幅度(量綱為1)，CA為單位幅度功率。

使用云及降水的雷達(dá)氣象方程計(jì)算氣象信號(hào)功率譜分布，得到回波強(qiáng)度譜密度分布ZVi和回波強(qiáng)度ZDCNP(用DCNP方法得到的回波強(qiáng)度)，單位分別為dBZ·(m·s-1)-1和dBZ：

(3)

式(3)中，C為雷達(dá)常數(shù)，Pt為發(fā)射功率，G為天線增益，θ為雷達(dá)波束寬度，Δh為庫長(zhǎng)，m為復(fù)折射指數(shù)，λ為波長(zhǎng)，R為目標(biāo)物到雷達(dá)的距離，L為饋線損耗，ΔV為功率譜數(shù)據(jù)的速度分辨率，n為FFT點(diǎn)數(shù)。

(4)

式(4)中，η為雷達(dá)反射率。

圖2為北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)2017年8月22日07:05:03(世界時(shí)，下同)、南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235)2016年7月1日01:30:00、梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)2018年6月6日10:20:18使用DCNP方法定標(biāo)后的回波強(qiáng)度譜密度。

圖2 DCNP定標(biāo)后的回波強(qiáng)度譜密度

1.2 基于信噪比的回波強(qiáng)度計(jì)算

使用基于信噪比的方法(reflectivity calculated with SNR，RCSNR)計(jì)算回波強(qiáng)度時(shí)，噪聲功率乘信噪比SNR得到返回信號(hào)功率，代入雷達(dá)氣象方程計(jì)算出回波強(qiáng)度ZSNR(基于信噪比得到的回波強(qiáng)度)，公式如下：

ZSNR=PN·RSN·R2/C。

(5)

在無外界干擾時(shí)，RCSNR計(jì)算出的回波強(qiáng)度與DCNP方法基本一致。使用RSN計(jì)算回波信號(hào)功率時(shí)，會(huì)出現(xiàn)大氣信號(hào)幅度相同，但噪聲幅度不同，從而RSN不同，最后導(dǎo)致回波信號(hào)功率不同，即RCSNR方法會(huì)導(dǎo)致相同的信號(hào)幅度計(jì)算出不同的回波強(qiáng)度。DCNP方法先求出單位信號(hào)幅度對(duì)應(yīng)的功率，再計(jì)算信號(hào)功率，保證相同的信號(hào)幅度對(duì)應(yīng)的功率相同，計(jì)算出的回波強(qiáng)度也相同。

2 誤差分析

計(jì)算回波強(qiáng)度用到的所有變量中，K為常數(shù)，與雷達(dá)系統(tǒng)有關(guān)的天線增益、波束寬度、饋線損耗等參數(shù)從譜數(shù)據(jù)中讀取，對(duì)于同一部風(fēng)廓線雷達(dá)，上述參數(shù)在不同探測(cè)模式中的值相同，對(duì)不同模式之間的一致性無影響，因此不對(duì)上述參數(shù)的誤差進(jìn)行分析，只分析噪聲溫度T0、噪聲幅度AN帶來的誤差。

圖3為T0取300 K時(shí)，實(shí)際噪聲溫度在280～320 K之間的誤差分布。由圖3可以看到，噪聲溫度取300 K，實(shí)際為280～320 K時(shí)，引起的誤差范圍為-0.28～0.3 dB。T0的取值對(duì)DCNP，RCSNR計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度均產(chǎn)生影響，由于多個(gè)模式的取值相同，對(duì)不同模式之間的一致性不產(chǎn)生影響。

圖3 噪聲溫度引起的誤差范圍

圖4為北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399，型號(hào)CFL-03)2017年8月、南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235，型號(hào)CLC-11)2016年6月和梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303，型號(hào)TWP8)2018年6月晴空時(shí)每個(gè)模式垂直波束最遠(yuǎn)端距離庫噪聲幅度的小時(shí)平均值，所用數(shù)據(jù)為當(dāng)月全部數(shù)據(jù)。不同雷達(dá)不同模式的噪聲幅度量級(jí)差距較大，是由不同的信號(hào)處理策略引起。由圖4可以看到，每個(gè)觀測(cè)模式最遠(yuǎn)端距離庫的噪聲幅度漲落比較穩(wěn)定，基本呈正態(tài)分布。梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)高模式噪聲幅度的分布最集中，在月平均值±0.1 dB 范圍內(nèi)，低模式在月平均值±0.2 dB范圍內(nèi)的比例為88.8%。南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235)的低中高3個(gè)模式在平均值±0.1 dB 范圍內(nèi)的比例分別為89.0%，91.6% 和89.4%。北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)的噪聲幅度在3部雷達(dá)中分布最寬，平均值±0.3 dB范圍內(nèi)的比例分別為88.5%，86.3%和90.7%。噪聲幅度AN使用月平均值時(shí)，梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)的誤差一般在±0.2 dB內(nèi)，南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235)的誤差基本在±0.1 dB 內(nèi)，北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)的誤差范圍最大，多在±0.3 dB內(nèi)。AN的取值對(duì)DCNP方法計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度及不同模式之間的一致性均產(chǎn)生影響。RCSNR方法使用信噪比得到信號(hào)功率，不受AN影響。

圖4 噪聲幅度

3 檢驗(yàn)評(píng)估

相同雷達(dá)不同探測(cè)模式采用不同信號(hào)處理策略，導(dǎo)致探測(cè)相同氣象目標(biāo)獲取的信號(hào)強(qiáng)度存在差異。為評(píng)估DCNP和RCSNR兩種方法，本文比較DCNP和RCSNR得到的降水云結(jié)構(gòu)，同時(shí)也與風(fēng)廓線雷達(dá)現(xiàn)有業(yè)務(wù)產(chǎn)品中的SNR、天氣雷達(dá)強(qiáng)度廓線進(jìn)行比較。定量評(píng)估方面，進(jìn)行不同模式一致性分析，比較了DCNP和RCSNR兩種方法每個(gè)模式的差異，同時(shí)也與天氣雷達(dá)強(qiáng)度廓線對(duì)比。所有的評(píng)估均使用風(fēng)廓線雷達(dá)垂直波束產(chǎn)品。

3部風(fēng)廓線雷達(dá)分別與北京(Z9010)、南京(Z9250)、梅州(Z9753)天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)比，風(fēng)廓線雷達(dá)與天氣雷達(dá)的距離分別為25.1，24.6，45.9 km。天氣雷達(dá)型號(hào)均為CINRAD/SA，波束寬度為0.95°。3部天氣雷達(dá)在風(fēng)廓線雷達(dá)上空的垂直分辨率分別為422，406，754 m，取樣體積分別約為0.14，0.13，0.45 km3。按照天氣雷達(dá)在風(fēng)廓線上空的垂直分辨率計(jì)算風(fēng)廓線雷達(dá)的取樣體積，從低模式到高模式，風(fēng)廓線雷達(dá)的取樣體積變化較大，分布范圍分別為0.002～0.07，0.002～0.13，0.008～0.21 km3。由于風(fēng)廓線雷達(dá)與天氣雷達(dá)取樣體積差異較大，取樣時(shí)間也存在差異，兩者對(duì)比只能驗(yàn)證定標(biāo)方法是否合理，不能評(píng)估定標(biāo)結(jié)果準(zhǔn)確度。

3.1 降水云體結(jié)構(gòu)特征比較

對(duì)于每個(gè)測(cè)站，分別選擇1次層云降水過程進(jìn)行檢驗(yàn)。比較時(shí)，除了使用DCNP和RCSNR兩種方法定標(biāo)計(jì)算外，還給出風(fēng)廓線雷達(dá)與強(qiáng)度相關(guān)的業(yè)務(wù)產(chǎn)品信噪比(單位：dB)，以及相鄰天氣雷達(dá)在測(cè)站上空9個(gè)探測(cè)仰角的回波強(qiáng)度。降水過程分別為北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)的2017年8月22日 05:00—17:00、南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235)的2016年6月30日20:00—7月1日12:00、梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)的2018年6月6日06:00—24:00。3次降水過程時(shí)序圖見圖5～圖7。其中圖5a、圖6a和圖7a為使用DCNP方法定標(biāo)計(jì)算后，進(jìn)行多模式銜接處理輸出的3站回波強(qiáng)度ZDCNP時(shí)序圖；圖5b、圖6b和圖7b為使用SNR方法得到的回波強(qiáng)度ZSNR時(shí)序圖；圖5c、圖6c和圖7c為風(fēng)廓線雷達(dá)業(yè)務(wù)產(chǎn)品中的垂直波束SNR時(shí)序圖，圖中已經(jīng)過距離訂正[11]；圖5d、圖6d和圖7d為與3部風(fēng)廓線雷達(dá)相鄰天氣雷達(dá)提取的測(cè)站上空9個(gè)掃描仰角數(shù)據(jù)插值輸出結(jié)果。

圖5c顯示北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)個(gè)例中的業(yè)務(wù)SNR產(chǎn)品在融化層無明顯亮帶特征，且分布不連續(xù)，降水結(jié)構(gòu)不清晰。圖6c南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235)降水過程中的SNR產(chǎn)品中盡管可以看到融化層的結(jié)構(gòu)特征，但在3.2 km高度出現(xiàn)明顯的不同模式銜接引起的不連續(xù)，下部強(qiáng)度明顯大于上部，與實(shí)際的降水結(jié)構(gòu)不一致。圖7c梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)個(gè)例中的SNR在5 km高度出現(xiàn)兩層距離較近的亮帶特征，且低層強(qiáng)度大于高層，云體的強(qiáng)度特征描述失真。圖5c、圖6c、圖7c中的風(fēng)廓線雷達(dá)業(yè)務(wù)SNR產(chǎn)品呈現(xiàn)的云體結(jié)構(gòu)特征差異很大，不同模式之間存在銜接的連續(xù)性問題，表明不同型號(hào)雷達(dá)的信號(hào)處理策略不同，產(chǎn)品生成算法也存在差異，因此無法有效使用此產(chǎn)品進(jìn)行降水云體的結(jié)構(gòu)特征分析。

圖5a、圖6a、圖7a中DCNP方法計(jì)算的風(fēng)廓線雷達(dá)回波強(qiáng)度與圖5d、圖6d、圖7d中的天氣雷達(dá)廓線強(qiáng)度相近，反映的降水結(jié)構(gòu)相似。圖5a與圖5d在05:00—08:00呈現(xiàn)亮帶特征，09:00—13:00為整個(gè)過程中回波較弱時(shí)段。天氣雷達(dá)廓線無數(shù)據(jù)的空白區(qū)域與風(fēng)廓線雷達(dá)弱回波區(qū)相對(duì)應(yīng)。圖6a、圖6d中的強(qiáng)回波出現(xiàn)時(shí)間基本一致，高度也相近。圖6a中7月1日02:30—04:00,05:00—06:00,08:50—09:40為低層回波較弱階段，圖6d中的天氣雷達(dá)廓線與之對(duì)應(yīng)較好。圖7a與圖7d中的強(qiáng)度較強(qiáng)時(shí)段及較弱時(shí)段均吻合較好。圖7d中天氣雷達(dá)廓線在17:15—19:08出現(xiàn)大片空白無回波區(qū)域，圖7a中的弱回波區(qū)與之對(duì)應(yīng)時(shí)間較好。

圖5 北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)觀測(cè)的2017年8月22日 05:00—17:00降水過程與天氣雷達(dá)對(duì)比

圖6 南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235)觀測(cè)的2016年6月30日 20:00—7月1日12:00降水過程與天氣雷達(dá)對(duì)比

圖7 梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)觀測(cè)的2018年6月6日06:00—24:00降水過程與天氣雷達(dá)對(duì)比

總體上，DCNP計(jì)算的回波強(qiáng)度與相鄰天氣雷達(dá)提取的測(cè)站上空廓線產(chǎn)品的回波強(qiáng)度變化趨勢(shì)基本一致。風(fēng)廓線雷達(dá)的垂直分辨率優(yōu)于天氣雷達(dá)，得到的云體結(jié)構(gòu)特征更清晰，能夠?yàn)榻邓拼怪本?xì)結(jié)構(gòu)及垂直演變特征的研究提供更細(xì)致的數(shù)據(jù)支持。

圖6b、圖7b中RCSNR方法計(jì)算的回波強(qiáng)度變化趨勢(shì)與DCNP方法一致，強(qiáng)度略低于DCNP方法。圖5b中RCSNR方法計(jì)算的回波強(qiáng)度在5 km附近存在明顯的不連續(xù)，原因見3.4節(jié)。

3.2 多模式探測(cè)的一致性檢驗(yàn)

為定量評(píng)估DCNP，RCSNR兩種方法對(duì)不同探測(cè)模式的定標(biāo)結(jié)果差異，對(duì)比不同探測(cè)模式探測(cè)重疊高度范圍內(nèi)的回波強(qiáng)度數(shù)據(jù)，使用的樣本數(shù)據(jù)強(qiáng)度在15 dBZ以上。圖8為DCNP，RCSNR兩種方法得到的3部風(fēng)廓線雷達(dá)不同模式強(qiáng)度散點(diǎn)圖。圖8中虛線由用于對(duì)比的兩種模式回波強(qiáng)度擬合得到?？紤]到不同模式探測(cè)空間和時(shí)間的差異以及每個(gè)模式自身的定標(biāo)誤差，可以認(rèn)為同一部風(fēng)廓線雷達(dá)的不同模式定標(biāo)結(jié)果具有較好一致性。從DCNP方法計(jì)算結(jié)果可知，梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)高低模式的一致性最好，北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)不同模式之間的差異比梅州和南京略大。噪聲分布寬度也是梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)最窄，北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)最寬(圖4)。不同模式的一致性與噪聲幅度穩(wěn)定度相關(guān)聯(lián)，即噪聲幅度漲落范圍窄的雷達(dá)多模式一致性較好。

圖8 DCNP，RCSNR方法得到的同一風(fēng)廓線雷達(dá)不同模式一致性對(duì)比

從RCSNR方法計(jì)算結(jié)果可知，圖8中RCSNR方法的南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235)中低模式一致性略好于DCNP方法，其他模式的一致性均低于DCNP方法，特別是北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)的中低、高中模式一致性明顯低于DCNP方法。DCNP方法的模式一致性整體好于RCSNR方法。

3.3 與天氣雷達(dá)的一致性檢驗(yàn)

為定量評(píng)估風(fēng)廓線雷達(dá)功率譜定標(biāo)計(jì)算結(jié)果，將DCNP，RCSNR方法計(jì)算的風(fēng)廓線雷達(dá)強(qiáng)度與天氣雷達(dá)廓線數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。數(shù)據(jù)使用圖5～圖7的3次降水過程全部時(shí)段內(nèi)的廓線數(shù)據(jù)，樣本的回波強(qiáng)度均在15 dBZ以上。對(duì)比使用風(fēng)廓線雷達(dá)多模式拼接后的數(shù)據(jù)，并將風(fēng)廓線回波強(qiáng)度在天氣雷達(dá)某個(gè)仰角對(duì)應(yīng)高度范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)平均，結(jié)果見圖9。

圖9 風(fēng)廓線雷達(dá)定標(biāo)結(jié)果與天氣雷達(dá)對(duì)比

考慮到風(fēng)廓線雷達(dá)與天氣雷達(dá)觀測(cè)時(shí)間難以保持一致，兩者掃描角度、取樣空間差異較大，可以認(rèn)為DCNP方法計(jì)算的風(fēng)廓線雷達(dá)回波強(qiáng)度與天氣雷達(dá)有較好一致性。對(duì)同一部風(fēng)廓線雷達(dá)，DCNP方法的一致性略好于RCSNR方法。對(duì)于不同的定標(biāo)方法，梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)與天氣雷達(dá)一致性最好，北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)的一致性相對(duì)較差。北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)與天氣雷達(dá)一致性比另兩部風(fēng)廓線雷達(dá)差可能由以下原因引起：一是北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)的遠(yuǎn)端距離庫噪聲分布寬度大于另兩部雷達(dá)，接收系統(tǒng)的穩(wěn)定性不如另兩部雷達(dá)，計(jì)算得到的平均值用于定標(biāo)時(shí)帶來的誤差略大，北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)多模式一致性不如另兩部雷達(dá)也由該原因引起。另一個(gè)原因是北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)與天氣雷達(dá)比較的樣本量?jī)H為另兩部雷達(dá)的60%，會(huì)對(duì)代表性造成一定影響。

3.4 DCNP與RCSNR方法對(duì)比

為定量比較DCNP與RCSNR兩種方法，將3部風(fēng)廓線雷達(dá)每個(gè)模式使用兩種方法得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，用于對(duì)比的樣本回波強(qiáng)度均在15 dBZ以上(圖10)。大部分情況下兩種方法的結(jié)果基本一致。對(duì)于南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235)中模式、梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)低模式，DCNP方法的強(qiáng)度一般要高于RCSNR方法，特別是30 dBZ以上的數(shù)據(jù)。兩種方法計(jì)算的北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)中模式數(shù)據(jù)差異較大，RCSNR方法計(jì)算的強(qiáng)度明顯小于DCNP方法，有的差異達(dá)到10 dB以上。為分析兩種方法結(jié)果差異的原因，計(jì)算風(fēng)廓線雷達(dá)不同模式每個(gè)高度上由分段法得到的噪聲幅度平均值(圖11)。

圖10 DCNP與RCSNR方法不同模式對(duì)比

由圖11可以看到，北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)、南京風(fēng)廓線雷達(dá)(58235)的中模式噪聲幅度隨高度不斷變化，最大幅度在10 dB以上。北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)的中模式遠(yuǎn)端噪聲幅度較大，引起SNR降低，使RCSNR方法的計(jì)算結(jié)果明顯低于DCNP方法。由圖11還可以看到，融化層高度附近，3部風(fēng)廓線雷達(dá)的噪聲幅度均明顯升高，變化幅度最大可達(dá)15 dB以上，北京風(fēng)廓線雷達(dá)(54399)的中模式遠(yuǎn)端距離庫正好在亮帶附近。風(fēng)廓線雷達(dá)融化層附近噪聲幅度升高的原因還需要進(jìn)一步分析。

圖11 降水過程噪聲幅度值平均值隨高度的分布

3.5 湍流散射對(duì)定標(biāo)的影響

降水時(shí)，風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)返回信號(hào)除了降水粒子散射，也含有大氣湍流散射。對(duì)于UHF(ultra high frequency，超高頻)波段，降水強(qiáng)度達(dá)到中雨以上時(shí)，1.5 km高度以上返回信號(hào)基本由降水粒子散射引起[19，26]。本文使用的3個(gè)個(gè)例時(shí)段累積降水量分別為13.6，50.3，72.5 mm，降水強(qiáng)度均在中雨以上。

梅州風(fēng)廓線雷達(dá)(59303)個(gè)例部分時(shí)段功率譜數(shù)據(jù)在1.5 km以下出現(xiàn)雙峰結(jié)構(gòu)。對(duì)于L波段雷達(dá)，降水強(qiáng)度在中雨以上時(shí)，準(zhǔn)確分離湍流譜與降水粒子譜比較困難[26-27]，本文使用0 m·s-1作為分界，將出現(xiàn)雙峰的功率譜簡(jiǎn)單分為湍流散射區(qū)與降水粒子區(qū)，用于定性分析湍流、降水粒子散射信號(hào)的強(qiáng)度差異。圖12為雙峰譜中湍流散射、降水粒子散射強(qiáng)度對(duì)比。Zair為湍流區(qū)強(qiáng)度，Zrain為降水粒子區(qū)強(qiáng)度，Z為使用式(3)全譜積分得到的回波強(qiáng)度。Zair相對(duì)于Zrain的占比最大為10%，平均為1.8%。對(duì)于圖12使用的譜數(shù)據(jù)，湍流區(qū)對(duì)應(yīng)的強(qiáng)度基本可以忽略，由圖12中也可以看到，降水粒子區(qū)的強(qiáng)度與全譜積分的強(qiáng)度基本一致。此外，湍流區(qū)中也可能存在小粒徑降水粒子引起的散射[27-28]，湍流散射形成的回波強(qiáng)度會(huì)更小。因此，對(duì)于本文個(gè)例，湍流散射形成的返回信號(hào)可以忽略。

圖12 雙峰譜湍流區(qū)與降水回波強(qiáng)度對(duì)比

4 小 結(jié)

不同廠家對(duì)風(fēng)廓線雷達(dá)信號(hào)處理算法不同，業(yè)務(wù)產(chǎn)品中的強(qiáng)度產(chǎn)品不能有效反映降水云體結(jié)構(gòu)，本文提出基于雷達(dá)系統(tǒng)噪聲功率的風(fēng)廓線雷達(dá)功率譜數(shù)據(jù)定標(biāo)方法(DCNP)，使用我國(guó)業(yè)務(wù)布網(wǎng)的3種主要型號(hào)測(cè)站數(shù)據(jù)對(duì)該算法評(píng)估分析，與SNR定標(biāo)方法進(jìn)行比較，并使用相鄰天氣雷達(dá)進(jìn)行定標(biāo)結(jié)果準(zhǔn)確性檢驗(yàn)，形成以下結(jié)論：

1)風(fēng)廓線雷達(dá)返回信號(hào)強(qiáng)度定標(biāo)，使得風(fēng)廓線雷達(dá)除了輸出測(cè)風(fēng)產(chǎn)品外，對(duì)返回信號(hào)強(qiáng)度的處理算法可以增加回波強(qiáng)度譜密度分布、回波強(qiáng)度、大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)3種強(qiáng)度產(chǎn)品。

2)使用雷達(dá)系統(tǒng)噪聲功率對(duì)返回信號(hào)譜單位幅度進(jìn)行標(biāo)校，可保持相同探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)不同探測(cè)模式間信號(hào)處理的數(shù)據(jù)一致性；同時(shí)也解決了采用不同信號(hào)處理策略的不同型號(hào)業(yè)務(wù)雷達(dá)多探測(cè)模式數(shù)據(jù)的銜接問題。

3)DCNP方法計(jì)算的回波強(qiáng)度不同模式的一致性較好，與天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)也有較好的一致性，定標(biāo)方法合理。

4)與SNR定標(biāo)方法相比，DCNP方法受異常噪聲電平的影響較小，計(jì)算結(jié)果更為穩(wěn)定可靠。