天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)建設(shè)和應(yīng)用

梁 麗 馬舒慶 滕玉鵬 胡 程 崔 鎧 吳東麗 吳 蕾 胡 姮 朱永超 張光磊

1)(中國氣象局氣象探測中心, 北京 100081) 2)(中國科學(xué)院大氣物理研究所, 北京 100029) 3)(北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院雷達(dá)技術(shù)研究所, 北京 100081) 4)(北京華云東方探測技術(shù)公司, 北京 100081)

引 言

全球氣候變化加劇,沙漠飛蝗、草地貪夜蛾等大規(guī)模的蟲害與日俱增,蟲害會造成重大農(nóng)業(yè)損失,同時也嚴(yán)重威脅糧食安全。據(jù)全國農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心預(yù)測,2022年我國主要糧食作物重大病蟲害呈重發(fā)態(tài)勢,較2016—2020年平均值增長10.1%,蟲害可對70%以上的糧食作物產(chǎn)區(qū)構(gòu)成威脅[1]。傳統(tǒng)藥物防治蟲害的方式已不能滿足當(dāng)前生態(tài)文明建設(shè)需求,過多使用化學(xué)農(nóng)藥將嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性[2],實現(xiàn)蟲害精準(zhǔn)監(jiān)測和防治已迫在眉睫。傳統(tǒng)生物活動監(jiān)測采用定點調(diào)查、誘捕、卵巢解剖、分子遺傳標(biāo)記等方式[3-6],這些方式費時費力且監(jiān)測覆蓋范圍有限、時空分辨率較低,難以滿足現(xiàn)代化蟲害監(jiān)測和預(yù)報預(yù)警需求[7]。

天氣雷達(dá)可大范圍探測空中生物遷飛活動。Martin等[8]利用美國S波段、X波段、W波段天氣雷達(dá)發(fā)現(xiàn)夜間晴空回波基本由昆蟲引起。Van Den Broeke[9]發(fā)現(xiàn)鳥類和昆蟲在熱帶氣旋環(huán)流中心活動時會產(chǎn)生雷達(dá)回波。Westbrook等[10]使用WSR88D雷達(dá)成功監(jiān)測了玉米螟的遷飛過程。Park等[11]利用雙偏振(極化)天氣雷達(dá)得到昆蟲回波和鳥類回波的偏振特征。天氣雷達(dá)觀測技術(shù)逐步應(yīng)用于空中生物監(jiān)測[12-13],歐洲的氣象雷達(dá)信息交換運行計劃(Operational Program on the Exchange of Weather Radar Information,OPERA)建成了歐洲動物活動雷達(dá)監(jiān)視網(wǎng)(European Network for the Radar Surveillance of Animal Movement,ENRAM),實現(xiàn)了大陸尺度動物遷徙遙感監(jiān)測[14]。美國利用氣象雷達(dá)(next-generation weather radar,NEXRAD)的觀測結(jié)果獲得大陸鳥類遷徙數(shù)據(jù),為鳥類棲息地保護以及其他生物學(xué)觀測提供數(shù)據(jù)支撐[15-16]。天氣雷達(dá)網(wǎng)已逐步成為空中生物活動大范圍監(jiān)測的重要工具,可為生態(tài)學(xué)研究提供重要數(shù)據(jù)[17]。

自20世紀(jì)90年代我國逐步建立了以S波段和C波段多普勒天氣雷達(dá)為主的天氣雷達(dá)網(wǎng),但利用天氣雷達(dá)對空中生物活動監(jiān)測的研究尚處于起步階段。生物回波與氣象回波特征不同,業(yè)務(wù)上生物回波常被作為雜波濾除[18-19],陶法等[20]分析了Ka波段云雷達(dá)晴空回波特征,滕玉鵬等[21]和張林等[22]分析了天氣雷達(dá)夜間晴空回波產(chǎn)生原因,曾正茂等[23]研究了Ka波段毫米波云雷達(dá)觀測的非云回波特征。隨著晴空回波特征的深入研究,人們逐步開展空中生態(tài)目標(biāo)物的特征研究,并設(shè)計開發(fā)生物回波識別算法,研制天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),實現(xiàn)全國范圍空中生物活動實時監(jiān)測。2022年5月天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)(圖1)投入試運行。

圖1 天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)Fig.1 Layout of Weather Radar Aerial Ecological Monitoring System

1 系統(tǒng)設(shè)計

1.1 總體框架

天氣雷達(dá)回波信號包括降水回波信號、地物回波信號、湍流回波信號、生態(tài)(昆蟲、鳥類)回波信號等。氣象應(yīng)用通常只關(guān)注降水回波信號,其他回波信號作為雜波濾除,天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測是將回波信號中的生態(tài)回波提取出來。我國擁有世界上最大的多普勒天氣雷達(dá)網(wǎng),為開展全國空中生態(tài)監(jiān)測提供了條件。天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)利用生物回波識別算法,從天氣雷達(dá)網(wǎng)觀測數(shù)據(jù)中識別生物回波并進行展示,實現(xiàn)空中生物活動的實時動態(tài)監(jiān)測,為精準(zhǔn)防治蟲災(zāi)提供監(jiān)測技術(shù)與數(shù)據(jù)支持。

天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)按照標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化要求,設(shè)計開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口、生物回波識別模型和生物活動監(jiān)測產(chǎn)品,系統(tǒng)框架如圖2所示?？梢暬故緦訉崿F(xiàn)前端數(shù)據(jù)可視化,包括地圖展示、消息接收、數(shù)據(jù)可視化等。面向服務(wù)的架構(gòu)平臺提供可擴展性和開放性的應(yīng)用開發(fā)基礎(chǔ)平臺,包括服務(wù)注冊、業(yè)務(wù)聚合、中介策略、服務(wù)授權(quán)等。應(yīng)用服務(wù)層是系統(tǒng)核心,包括數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量控制、氣象要素分析、生物回波識別、組網(wǎng)分析產(chǎn)品和綜合應(yīng)用產(chǎn)品等。數(shù)據(jù)支撐層提供數(shù)據(jù)服務(wù),包括高速共享盤、數(shù)據(jù)庫、文件存儲器等?？蚣芊?wù)層支撐業(yè)務(wù)系統(tǒng),包括消息引擎、工作流引擎、渲染地圖服務(wù)、高速存儲、容器化技術(shù)、開源框架編程等。

圖2 系統(tǒng)框架圖Fig.2 System framework diagram

1.2 功能模塊

系統(tǒng)功能框架如圖3所示。系統(tǒng)功能模塊分為數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量控制、氣象要素分析、生物回波識別、組網(wǎng)分析產(chǎn)品和綜合應(yīng)用產(chǎn)品。各個模塊獨立運行,通過標(biāo)準(zhǔn)化接口模塊,實現(xiàn)多個功能模塊間的交互和動態(tài)配置,實現(xiàn)不同功能模塊的獨立測試、處理和替換升級。

圖3 功能框架圖Fig.3 Functional framework diagram

各個模塊的具體功能如下:①數(shù)據(jù)采集。定時獲取S波段天氣雷達(dá)、C波段天氣雷達(dá)、X波段天氣雷達(dá)、Ka波段云雷達(dá)的天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù),以及溫度、濕度、風(fēng)場數(shù)據(jù)。②質(zhì)量控制。通過地物雜波抑制、超折射回波抑制和中值濾波等算法,對天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制。③氣象要素分析。實現(xiàn)風(fēng)場疊加分析、溫度疊加分析、濕度疊加分析等,與生物回波產(chǎn)品疊加顯示。④生物回波識別。通過雷達(dá)圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別、生物回波提取、生物密度提取等,獲取生物回波的識別。⑤組網(wǎng)分析產(chǎn)品。基于提取的單站生物回波,生成全國范圍生物回波、生物密度、遷飛速度產(chǎn)品、降水回波產(chǎn)品。⑥綜合應(yīng)用產(chǎn)品?；诘乩硇畔⒔M件實現(xiàn)二維和三維地圖的數(shù)據(jù)可視化顯示框架,實現(xiàn)產(chǎn)品可視化、監(jiān)測報告和監(jiān)測統(tǒng)計分析等綜合應(yīng)用產(chǎn)品。

2 技術(shù)方法

開展天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測的核心是從天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)中有效識別出生物回波信號,生成生態(tài)監(jiān)測產(chǎn)品。

2.1 生物回波識別算法

Wilson等[24]發(fā)現(xiàn)美國科羅拉多州和佛羅里達(dá)州邊界層晴空回波主要由生物散射產(chǎn)生,但大氣湍流擴散也會產(chǎn)生晴空回波[25]。生物散射引起的晴空回波特征與大氣湍流擴散引起的晴空回波特征不同,可以利用偏振特征識別生物回波。利用模糊邏輯方法[26],開發(fā)天氣雷達(dá)雙偏振量、強度值為輸入量的模糊邏輯識別算法,其流程如圖4所示。

圖4 生物回波識別流程Fig.4 Biological echo recognition process

模糊化處理是天氣雷達(dá)特征參數(shù)通過隸屬度函數(shù)處理,將具有物理意義的測量值轉(zhuǎn)化為0～1的隸屬度,隸屬度表征該特征參數(shù)屬于某種回波的可能性,梯形隸屬函數(shù)如圖5所示。對天氣雷達(dá)的差分反射率(單位:dB)、相關(guān)系數(shù)、反射率因子紋理(單位:dB)和差分相位紋理(單位:(°))共4個特征參數(shù)進行模糊化處理。表1為湍流回波、生物回波和降水回波不同特征參數(shù)的閾值。

圖5 梯形隸屬函數(shù)示意圖Fig.5 Schematic diagram of trapezoidal membership function

表1 不同類型回波的指標(biāo)閾值Table 1 Characteristic parameters of different echoes

表1中f1,f2為變量值,與水平反射率因子有關(guān),參數(shù)與降水回波水平反射率因子Zh(單位:dBZ)的關(guān)系[27]為

(1)

(2)

規(guī)則推斷處理是對所有特征參量的隸屬度進行加權(quán)求和,得到集成值Si,即為屬于該類回波的可能性。去模糊化處理是比較不同類型雷達(dá)回波的可能性,取可能性最大的回波類型為雷達(dá)數(shù)據(jù)的最后結(jié)果。集成值Si通過式(3)計算,其中Pi(xj)為第i類回波的第j類數(shù)據(jù)的隸屬度函數(shù),Wij為權(quán)重系數(shù)。

(3)

2.2 空中生物密度算法

與降水粒子類似,空中生物軀體富含水分,可以使電磁波產(chǎn)生散射或反射。但與降水粒子不同的是生物的體型比降水粒子大,產(chǎn)生的回波強,且生物散射體表面外形和介電常數(shù)較為復(fù)雜,通常生物的散射截面可采用等效質(zhì)量的長球體建模[28-29]。根據(jù)反射率因子定義推導(dǎo)出生物密度N與天氣雷達(dá)反射率因子Z的關(guān)系:

(4)

式(4)中,N為空中生物密度(單位:km-3),Z為反射率因子(單位:dBZ),δ為生物體后向散射截面積(單位:m2),λ為雷達(dá)波長(單位:m)。

基于中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院的常見農(nóng)業(yè)害蟲體態(tài)參數(shù),通過FEKO仿真軟件對農(nóng)業(yè)害蟲的生物體后向散射截面積進行仿真[30],結(jié)果見表2。

表2 常見昆蟲的體態(tài)參數(shù)及其等效仿真參數(shù)Table 2 Body parameters and equivalent simulation parameters of common insects

將表2仿真結(jié)果帶入式(4),得到農(nóng)業(yè)害蟲密度與天氣雷達(dá)反射率因子的關(guān)系(圖6),結(jié)合我國天氣雷達(dá)靈敏度指標(biāo),可以看到我國天氣雷達(dá)能夠?qū)罩欣ハx的遷飛活動進行有效監(jiān)測。

圖6 昆蟲密度與反射率因子關(guān)系Fig.6 Relationship between insect density and reflectivity

3 天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用

天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)主要識別昆蟲和鳥類,2022年5—10月系統(tǒng)開展持續(xù)觀測試驗,由識別的生物回波特征可知多為昆蟲。

3.1 時空分布特征

觀測試驗結(jié)果顯示昆蟲活動呈現(xiàn)明顯的時空分布特征。

5月昆蟲主要分布在華東,其中江蘇、安徽數(shù)量最多,贛北、湘南和四川次之,長江三角洲地區(qū)昆蟲數(shù)量整體呈減弱趨勢,贛北、湘南和四川區(qū)域的空間分布無明顯變化。

6月長江三角洲地區(qū)昆蟲數(shù)量呈減弱趨勢,集中在江蘇、安徽兩省,并有沿華北平原向北移動的趨勢,贛北、湘南和四川等地昆蟲空間分布無明顯變化。6月中下旬,華東、華中、華南及東南沿海地區(qū)昆蟲數(shù)量明顯增加,至6月末,昆蟲主要活動于山東、安徽、江蘇、廣東、福建、重慶、四川等地,呈現(xiàn)分布范圍廣、數(shù)量多的特征。

7月昆蟲數(shù)量呈緩慢減少趨勢,分布區(qū)域較6月稀疏。7月末廣西南部、雷州半島及瓊州海峽昆蟲數(shù)量明顯增多,且日間活動明顯。日間活動自7月中旬起,主要集中在華北、華東和華中地區(qū),與夜間活動區(qū)域有所重合,但數(shù)量仍小于夜間。

8月初昆蟲數(shù)量整體呈增加趨勢,且日間數(shù)量多于夜間。8月中旬起,長江中下游地區(qū)昆蟲數(shù)量較多,環(huán)渤海地區(qū)及華北北部陸續(xù)出現(xiàn)數(shù)量高峰,活動區(qū)域逐漸向南移動。8月下旬活動范圍已到達(dá)廣東北部(圖7)。同時,日間生態(tài)目標(biāo)活動開始減弱,夜間生態(tài)目標(biāo)活動明顯強于日間活動。

圖7 2022年8月26日00:00昆蟲活動情況Fig.7 Insect activities at 0000 BT 26 Aug 2022

9月全國昆蟲數(shù)量處于高峰值,環(huán)渤海地區(qū)、華東北部及瓊州海峽為昆蟲活動的集中區(qū),且數(shù)量自北向南增多并呈向南移動趨勢。昆蟲數(shù)量峰值向南移動主要分為兩條路徑:一條由河北、河南、山東向江蘇、安徽、浙江移動,另外一條由重慶、湖南向廣東、廣西移動。9月底昆蟲主要集中于淮河流域、湘中丘陵、四川盆地、瓊州海峽以及東南沿海地區(qū)。

10月昆蟲數(shù)量快速減少,10中下旬山東以北地區(qū)基本監(jiān)測不到昆蟲活動,安徽、江蘇等東部沿海部分省市昆蟲活動僅少量可見,且存在繼續(xù)向南移動趨勢,瓊州海峽及其周邊地區(qū)的昆蟲活動分布明顯多于其他地區(qū)。

3.2 晝夜活動特征

昆蟲活動也呈現(xiàn)明顯日變化特征。河南是我國農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū),也是蟲災(zāi)重點關(guān)注區(qū)域,圖8是2022年5—10月河南鄭州站昆蟲數(shù)量日變化特征。由圖8可見,5—6月每日20:00昆蟲活動逐漸增多,22:00—23:00最盛,之后逐漸減少,次日06:00絕大部分消失。7—8月昆蟲日間活動增多,每日06:00 昆蟲活動開始活躍,12:00—13:00較為頻繁,之后逐漸減少,20:00再次增多,21:00—22:00最盛。9—10月昆蟲活動日變化特征與5—6月基本一致。系統(tǒng)觀測識別的結(jié)果與已有研究結(jié)果一致,余文華[31]對2018年和2019年5—10月渤海灣地區(qū)遷飛昆蟲種群研究表明:遷飛昆蟲以鱗翅目昆蟲為主,且夜蛾科多于鱗翅目其他各科。夜蛾成蟲均在夜間活動,且飛行力較強,昆蟲的夜間活動特性導(dǎo)致夜間生物回波更加明顯,回波更強。同時,某些夜行性昆蟲會在日間短距離飛行,部分自主飛行能力很弱的微小昆蟲會在日間借助地面受熱產(chǎn)生的上升氣流在空中活動[32],因此7月和8月在日間可觀測到昆蟲活動。

圖8 2022年5—10月鄭州站昆蟲活動日變化Fig.8 Diurnal activities of insect at Zhengzhou Station from May to Oct in 2022

3.3 遷飛活動特征

我國處于東亞季風(fēng)氣候區(qū),穩(wěn)定的風(fēng)溫場為昆蟲活動提供了有利環(huán)境,昆蟲可隨盛行風(fēng)向規(guī)律性遷飛。利用系統(tǒng)監(jiān)測的昆蟲遷飛方向及遷飛速度產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)昆蟲遷飛方向具有明顯季節(jié)性特征。5月上旬我國昆蟲空中活動呈現(xiàn)自南向北移動(即北遷過程),圖9為2022年5月24日00:00昆蟲遷飛方向。8月下旬昆蟲空中活動迅速轉(zhuǎn)為自北向南移動(即南遷過程),圖10為2022年8月30日21:00昆蟲遷飛方向。由圖9和圖10可見,總體上,昆蟲南遷過程較北遷過程活動面積更大、數(shù)量更多,這是由于生物北遷過程中的繁殖導(dǎo)致生物量明顯增多。王純枝等[33-34]綜合評估北方小麥蚜蟲氣候風(fēng)險趨勢,構(gòu)建稻縱卷葉螟的氣象預(yù)測模型,結(jié)合本系統(tǒng)監(jiān)測結(jié)果,有利于制定科學(xué)的蟲災(zāi)防治方案。

圖9 2022年5月24日00:00昆蟲遷飛方向Fig.9 Insect migration direction at 0000 BT 24 May 2022

圖10 2022年8月30日21:00昆蟲遷飛方向Fig.10 Insect migration direction at 2100 BT 30 Aug 2022

4 結(jié) 論

著眼于我國生態(tài)環(huán)境保護及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要,天氣雷達(dá)網(wǎng)構(gòu)建的天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)具備了全國空中生態(tài)目標(biāo)活動的實時監(jiān)測能力,可開展長時間連續(xù)觀測。主要結(jié)論如下:

1) 系統(tǒng)基于湍流回波、生物回波、降水回波的散射特性,提取生態(tài)目標(biāo)的回波特征,在模糊邏輯算法基礎(chǔ)上實現(xiàn)空中生態(tài)監(jiān)測。系統(tǒng)可以直觀地顯示全國范圍空中昆蟲時空分布、遷飛方向及速度、日活動和年遷飛活動規(guī)律。

2) 監(jiān)測結(jié)果顯示:8—9月全國昆蟲數(shù)量大、活動范圍廣,是蟲災(zāi)防治的重點關(guān)注時間段。5月、6月、9月和10月每日20:00昆蟲活動逐漸增多,22:00—23:00最盛,之后逐漸減少,次日06:00絕大部分消失。7—8月昆蟲開始日間活動,每日06:00昆蟲活動增多,12:00—13:00較為頻繁,之后逐漸減少,20:00昆蟲活動再次增多,21:00—22:00最盛。

3) 5—7月昆蟲遷飛路徑主要為自南向北移動(即北遷過程),8月下旬迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樽员毕蚰弦苿?即南遷過程),昆蟲的南遷過程較北遷過程活動面積更大、數(shù)量更多。

天氣雷達(dá)空中生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)試運行顯示,該系統(tǒng)能夠較好地反映昆蟲分布和遷飛,但對害蟲的特征研究還不足,亟需研究害蟲分布。未來將開展空中生態(tài)分類技術(shù)研究,結(jié)合無人機實時監(jiān)測等直接觀測手段,探討雷達(dá)探測數(shù)據(jù)與不同害蟲的關(guān)系,提升系統(tǒng)識別不同種類昆蟲的能力。