基于SCIT算法的X波段天氣雷達冰雹預(yù)警研究

趙銀玲，王 濤，*周運麗

（1.山西省運城市氣象局，山西 運城 044000;2.山西省預(yù)警信息發(fā)布中心，山西 太原 030002）

冰雹是強對流發(fā)生時會伴隨出現(xiàn)的一種強烈天氣［1］，是較為嚴(yán)重的一種災(zāi)害性天氣，具有突發(fā)性、瞬時性、局地性的特征，易給農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)等造成嚴(yán)重損毀［2］。由于冰雹災(zāi)害性天氣的特點，在實際氣象業(yè)務(wù)工作中具有一定的預(yù)警和預(yù)報困難。馬洪波等［3］指出目前氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)中廣泛使用的短時臨近預(yù)報系統(tǒng)（Server Weather Automatic Nowcasting，SWAN）對冰雹的預(yù)警雖然在采用新冰雹指數(shù)后能有90%以上的命中率，但虛報率也在90% 以上。

隨著多普勒天氣雷達布網(wǎng)的不斷加密，多普勒天氣雷達在強對流天氣的監(jiān)測分析和短臨預(yù)警方面起著關(guān)鍵作用。20 世紀(jì)50 年代以來，國外雷達氣象學(xué)者在雷達探測強對流天氣方面做了大量工作，利用天氣雷達對冰雹進行自動識別、跟蹤預(yù)報研究已進行半個世紀(jì)，發(fā)展了很多理論和方法，提出一些識別方法［4-13］。20 世紀(jì)70 年代NSSL 的科學(xué)家們開發(fā)了一系列算法，可以從雷達反射率因子數(shù)據(jù)中識別出雹體，并追蹤和反推雹體質(zhì)心的運動［4］。近年來，多普勒天氣雷達在冰雹災(zāi)害性天氣的預(yù)警及預(yù)報方面得到了進一步的研究，對冰雹天氣發(fā)生時的雷達回波特征進行總結(jié)分析，表明冰雹天氣發(fā)生時，包括反射率因子強度和垂直液態(tài)水含量、回波頂高等，均可用于冰雹的識別和預(yù)警［14-17］。Yang 等［18-19］對基于多站雷達的雹體識別與跟蹤算法（Storm Cell Identification and Tracking，SCIT）進行改進，并開展三維的自動識別、跟蹤和預(yù)報試驗，發(fā)現(xiàn)效果較好。

盡管天氣雷達相關(guān)產(chǎn)品可以有效地識別冰雹，但目前主要依賴于人工識別雷達圖像的方法效率低下，且需要較為豐富的預(yù)報經(jīng)驗。我國新一代多普勒天氣雷達大部分是S 波段和C 波段雷達［20］。而在人工防雹業(yè)務(wù)體系中，主要使用X 波段多普勒天氣雷達，它能及時準(zhǔn)確地預(yù)測當(dāng)?shù)鼐植康谋⒌葹?zāi)害性天氣狀況，為組織防雹作業(yè)贏得寶貴時間。因此，對于人工防雹作業(yè)，易發(fā)生冰雹災(zāi)害的區(qū)域，研究基于SCIT 算法X 波段天氣雷達，對冰雹進行系統(tǒng)化快速識別和自動化預(yù)警作用尤為重要。

本文基于X 波段YLD1-C 型全固態(tài)多普勒雷達回波資料，以山西省運城市為例，對運城市的冰雹資料進行實例分析，根據(jù)冰雹天氣的特征規(guī)律，應(yīng)用SCIT 算法對建立致災(zāi)性較強的冰雹天氣的判識與預(yù)警，對提高強對流冰雹天氣人工防雹作業(yè)水平，以及對冰雹災(zāi)害防御工作具有十分重要的意義。

1 資料來源

X 波段YLD1-C 型全固態(tài)多普勒天氣雷達的主要功能是用于探測75 km 內(nèi)的暴雨、冰雹、大面積降雨的自然天氣，具有全固態(tài)、全相參、準(zhǔn)連續(xù)波的體制和較高的時間、空間分辨率特點，可靠性高。

本文使用山西省運城市X 波段全固態(tài)多普勒天氣雷達站點的14 層×360 徑向×1 000 庫×75 m 的分辨率格點基數(shù)據(jù)作為雷達產(chǎn)品數(shù)據(jù)樣本，結(jié)合運城市5 個地面測站冰雹作業(yè)觀測記錄數(shù)據(jù)，使用與雷達數(shù)據(jù)產(chǎn)品采集時間相一致的降雹觀測數(shù)據(jù)。對比雷達數(shù)據(jù)識別降雹點和實際降雹點的個數(shù)和地理分布差異，進行冰雹云X 波段雷達反射率的特征反演，并與雷達數(shù)據(jù)分析軟件RadarDataAnalyser 仿真比對。應(yīng)用SCIT 冰雹識別與跟蹤預(yù)警算法對冰雹概率（POH）、強冰雹概率（POSH）、預(yù)期最大冰雹尺寸（MEHS）參數(shù)進行計算，以實例對冰雹識別的效果進行判識預(yù)測。

主要對山西省運城市2016-2018 年降雹過程進行分析，搜集整理2016 年、2017 年5 月-7 月、2018年5 月期間，觀測站實際冰雹作業(yè)記錄數(shù)據(jù)，選取降雹期間對應(yīng)的河津市、臨猗縣、絳縣、垣曲縣、芮城縣等5 部X 波段多普勒天氣雷達基數(shù)據(jù)樣本。YLD1-C 型天氣雷達獲取的基數(shù)據(jù)樣本在立體掃描觀測模式下，每6 分鐘可觀測到約14 層360 徑向1 000 庫3 要素（單PRF：ConR+V+W），即每秒鐘可生成約42 K 浮點數(shù)據(jù)量，所以基數(shù)據(jù)樣本均采用二進制形式保存，以節(jié)省計算機存儲空間。文件頭長度為1 266 個字節(jié)，各層采樣的徑向數(shù)據(jù)相同。文件頭中包含：站址信息段、雷達性能參數(shù)段、雷達參數(shù)段三部分，其中包括：0.5°、1.45°、2.4°、3.35°、4.3°、5.25°、6.2°、7.5°、8.7°、10.0°、12.0°、14.0°、16.7°、19.5°PPI等14 層仰角信息。實時觀測記錄包含：徑向頭、反射率、速度和譜寬數(shù)據(jù)。

雷達基數(shù)據(jù)處理流程如圖1 所示，將雷達基數(shù)據(jù)格式進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和質(zhì)量控制，二進制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換提取觀測要素數(shù)據(jù)、文件頭信息、仰角方位角信息，建立方位角索引、徑向索引與極坐標(biāo)二者之間的對應(yīng)關(guān)系，實現(xiàn)雷達回波圖像產(chǎn)品的生成過程。

圖1 雷達基數(shù)據(jù)處理流程

2 SCIT 算法分析

冰雹探測算法HDA（Hail Detection Algorithm）尋找凍結(jié)層上的高反射因子，使用的反射率因子是凍結(jié)層之上雹體分量的最大反射率因子。對冰雹概率POH（Probability of Hail）的計算而言，凍結(jié)層之上存在的最大反射率因子至少大于45 dBZ。強冰雹概率POSH（Probability of Severe Hail）和最大預(yù)期冰雹尺寸MEHS（Max Expected Hail Size）的計算中，凍結(jié)層之上存在的最大反射率因子至少大于40 dBZ。

SCIT 算法探測到的雹體選擇保留較強、較高的雹體，如果兩個雹體質(zhì)心間的距離小于水平拋棄5.0 km 閾值、兩個雹體間的高度差大于高度拋棄4.0 km 閾值，則較弱較矮的雹體被拋棄。識別每個確定的雹體，需計算質(zhì)心、質(zhì)心高度、最大反射率因子、最大反射率因子高度、雹體底和頂、分量數(shù)目、基于雹體的垂直累積液態(tài)水含量（VIL）等屬性?；诒Ⅲw的VIL 用下式計算

其中，Zi和Zi+1為在兩個連續(xù)仰角上的雹體相關(guān)分量的最大反射率因子值，Δh 為層間距離，單位是m。基于雹體VIL 方法考慮雹體核所呈現(xiàn)出的傾斜結(jié)構(gòu)。

雹體跟蹤預(yù)警算法過程：通過將當(dāng)前體掃所發(fā)現(xiàn)的雹體與“前次體掃”雹體作匹配來監(jiān)測雹體的移動。從有最大VIL 的雹體開始，用“前次體掃”所預(yù)計（以過去移動為基礎(chǔ)）的該雹體質(zhì)心的當(dāng)前位置與實際位置作比較，如果預(yù)計雹體質(zhì)心位置與實際位置的距離小于確定閾值，則認為是同一雹體。如果是同一雹體，就賦予與“前次體掃”相同的ID 號，如果不是同一雹體，就被賦予新的ID 號。

強冰雹指數(shù)SHI 的計算公式為

其中，WT為權(quán)重函數(shù)，E 為冰雹動能，H0為凍結(jié)層高度，HT為雹體頂高度，E 的表達式為

權(quán)重函數(shù)W（Z）被用來定義雨和冰雹反射率因子的“轉(zhuǎn)換區(qū)”，值介于0～1 之間，求得SHI 的單位是J/（m2·s），根據(jù)SHI 確定報警閾值WT（Warning Threshold），利用經(jīng)驗公式：WT=57.5 H0-121，WT 的單位為J/（m2·s），強冰雹概率POSH 的值介于0～100%之間，當(dāng)WT=SHI 時，概率為50%。強冰雹概率POSH 和最大預(yù)期冰雹尺寸MEHS（mm）的計算公式為

在結(jié)合冰雹云雷達反射率上的特征和雷達回波參量演變來識別冰雹云的基礎(chǔ)上，利用SCIT 算法經(jīng)驗閾值對冰雹概率POH、強冰雹概率POSH、預(yù)期的最大冰雹尺寸MEHS 參數(shù)形成防雹作業(yè)條件的邏輯判斷方法，并最終得到雹體序列號、雹體位置、雹體移動速度、雹體移動方向等可開展人工防雹作業(yè)的模擬地點參數(shù)。

3 算法實例驗證

3.1 實例校驗對比

雹體跟蹤預(yù)警POH 識別算法根據(jù)冰雹尺寸大小進行相應(yīng)的閾值訂正，算法對運城市臨猗縣X 波段雷達2018 年05 月15 日19:20 的算法處理后的冰雹概率POH 進行識別：同一個雹體具有相同的ID：01 號，如圖2 所示。

圖2 臨猗雷達2018 年5 月15 日19:20 冰雹概率POH 識別與RadarDataAnalyser 基本反射率

圖2 中，同一雹體識別冰雹概率POH 分別為100%和0%，估測降雹尺寸為0.89 mm。比對臨猗雷達同一時次，RadarDataAnalyser 軟件生成的雷達基本反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行對比校驗，識別的雹體位置具有相關(guān)一致性。

3.2 POH 識別實例分析

從2016 年6 月4 日16 時山西多普勒雷達組合反射率拼圖（如圖3 所示）可以看出：運城、臨汾交界處有東北—西南向帶狀回波生成，圖3a 有塊狀對流回波，圖3b17 時雷達回波南移，影響運城北部的河津、稷山等地，之后圖3c 南壓，影響萬榮、臨猗，致其出現(xiàn)冰雹，圖3d18:30 時回波減弱，圖3e19 時南部再次生成較強塊狀回波，影響永濟、芮城、鹽湖、平陸，圖3f 這些地區(qū)帶來短時大風(fēng)、冰雹及強降水，20時之后回波減弱，降水趨于結(jié)束。

如圖4 所示，對2016 年06 月04 日臨猗的X 波段雷達16 時至19 時基數(shù)據(jù)進行雹體冰雹POH 算法識別，圖4a 雹體個數(shù)為2，分別為雹體ID06、ID03。圖4b 雹體個數(shù)為4，分別為雹體ID11，同一雹體ID03 為2 個、ID02 為2 個，ID01 為4 個。圖4c 雹體個數(shù)為2，分別為同一雹體ID02 為2 個、ID01 為7個。圖4d 雹體個數(shù)為5，分別為雹體ID07、ID06、ID04，同一雹體ID02 為2 個、ID01 為4 個。圖4e 雹體個數(shù)為4，分別為雹體ID05、ID11，同一雹體ID02 為2 個、ID01 為7 個。圖4f 雹體個數(shù)為4，分別為雹體ID04，同一雹體ID05 為2 個、ID03 為2 個、ID01 為8 個。

通過同一時次的圖3 與圖4 對比，可以判斷圖4b、圖4c、圖4d、圖4e 與圖4f 可以較好的識別雹體POH。根據(jù)雹體POH 識別數(shù)與位置的統(tǒng)計，結(jié)合雷達拼圖對比驗證，X 波段雷達基數(shù)據(jù)POH 算法平均識別率可達85%。

圖4 臨猗X 波段雷達2016 年06 月04 日16 時至19 時的雹體冰雹POH 識別

3.3 POSH、MEHS 實例分析

2016 年4 月27 日18 時至20 時，算法共對27個連續(xù)時間序列的臨猗X 波段雷達基數(shù)據(jù)樣本進行POH、POSH、MEHS 輸出處理。經(jīng)過算法處理后，2016年4 月27 日19:00 的冰雹識別仿真結(jié)果如圖5 所示，圖中包括冰雹的位置跟蹤預(yù)警：輸出過去1 小時冰雹歷史移動軌跡信息以及未來1 小時每隔15 分鐘冰雹位置跟蹤預(yù)警信息。其中編號為ID04 的雹體：經(jīng)度為111.139°，緯度為35.911°，降雹概率POH 為90%，強降雹概率POSH 為0%，雹體移動速度為75.04 km/h，雹體移動方向160.60°，預(yù)期最大冰雹尺寸MEHS 為6.76 mm，比測站外實測大小約5 mm 冰雹尺寸略偏大。

圖5 臨猗X 波段雷達2016 年4 月27 日19:00 的雹體冰雹識別

如圖6 所示，對臨猗X 波段雷達2018 年5 月15 日18 時至19 時選取部分時間序列的冰雹進行算法識別，冰雹降雹概率、雹體移動方向、經(jīng)緯度位置與臨猗縣防雹作業(yè)實測數(shù)據(jù)一致。其中臨猗縣18:45左右，冰雹天氣涉及縣三管鎮(zhèn)東姚村、西姚村和北景鄉(xiāng)，冰雹直徑約15 mm，持續(xù)時間約3 分鐘。圖6e中2018 年5 月15 日18:54 時，圖像顯示多個雹體移動趨勢方向分別為45°、90°、135°與270°，以及冰雹未來移動位置的跟蹤預(yù)警，均有效地覆蓋縣境內(nèi)北景鄉(xiāng)、三管鎮(zhèn)范圍內(nèi)，算法仿真結(jié)果與地面測站冰雹觀測、降雹區(qū)域和防雹作業(yè)點記錄數(shù)據(jù)具有相關(guān)一致性。

圖6 臨猗X 波段雷達2018 年5 月15 日18 時至19 時的雹體冰雹POH 識別

4 結(jié)語

采用基于SCIT 雹體識別與跟蹤預(yù)警算法，結(jié)合冰雹云雷達反射率上的特征和雷達回波參量演變來識別冰雹云的基礎(chǔ)上，針對X 波段全固態(tài)多普勒天氣雷達對冰雹識別效果的仿真研究，利用SCIT 算法對冰雹概率POH、強冰雹概率POSH、預(yù)期最大冰雹尺寸MEHS 參數(shù)形成防雹作業(yè)條件的智能識別判斷。通過SCIT 算法對X 波段雷達數(shù)據(jù)樣本實例應(yīng)用研究，得到X 波段全固態(tài)多普勒雷達天氣雷達雹體序列號、雹體位置、雹體移動速度、雹體移動方向等可開展人工防雹作業(yè)的仿真參數(shù)信息。算法在基于位置的冰雹預(yù)警發(fā)布、人工防雹中的效果和可用性，有利于相關(guān)部門科學(xué)設(shè)計人工防雹作業(yè)指揮，以及有針對性的實時、高效、動態(tài)的冰雹預(yù)警信息發(fā)布和冰雹災(zāi)害防御等方面具有重要的指導(dǎo)意義。