一种基于X波段双偏振雷达的降水相态识别QPE算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于X波段双偏振雷达的降水相态识别QPE算法，本发明专利技术在双偏振QPE算法基础上，引入基于相态识别的最优降水强度估测算法（HCA

【技术实现步骤摘要】
一种基于X波段双偏振雷达的降水相态识别QPE算法


[0001]本专利技术属于气象预测
，尤其涉及基于天气雷达观测衍生的定量降水估测QPE技术。

技术介绍

[0002]目前，我国双偏振雷达的定量降水估测（QPE）算法采取双偏振QPE算法配合小时雨量订正算法（OHP
‑
ADJUST），利用雷达观测偏振量阈值选择最优化QPE计算公式，并利用地面小时雨量观测对所得QPE进行订正。然而，因我国存在诸多不同气候区域，降水类型及降水相关微物理过程往往差异巨大，计算所得QPE也因此存在较大误差，即便利用地面雨量订正，所得QPE的准确度仍经常无法满足后续计算要求。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：针对上述现有存在的问题和不足，本专利技术的目的是提供了一种基于X波段双偏振雷达的降水相态识别QPE算法，本专利技术在双偏振QPE算法基础上，引入基于相态识别的最优降水强度估测算法（HCA
‑
LIQ），减少了降水类型及相关微物理过程造成的QPE误差，提升了QPE的准确度。
[0004]技术方案：为实现上述专利技术目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于X波段双偏振雷达的降水相态识别QPE算法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1，获取雷达最低两层仰角的观测偏振量，然后通过模糊逻辑算法对雷达观测偏振量进行相态识别算法，得到最低两层仰角的回波相态；所述雷达观测偏振量的采集方式基于仰角下的不同方位角和方位角下不同观测距离，得到的的二维数组HCA，其中为某层仰角的方位角数量，为每一方位角上观测距离的数量；二位数组HCA中每个元素的取值都会是中的某一元素；
[0006]步骤S2，通过将最低两层仰角的回波相态数据进行融合，从而得到相似连续高度的低层大气粒子回波相态识别数据，来减少不同高度偏振量变化对定量降水估测计算的影响；
[0007]步骤S3，基于步骤S2得到回波相态识别数据，通过最优降水强度估测算法HCA
‑
LIQ，实现不同相态类型的定量降水的估测。
[0008]进一步的，步骤S1中所述雷达最低两层仰角的度数分别为0.5
°
和1.4
°
。
[0009]进一步的，步骤S1中所述最低两层仰角的回波相态的相态识别算法过程如下：
[0010]（1）首先，将不同相态类型记为一维数组，其中，数组I中数值分别代表的相态类型编号，具体如下：0表示地物，1表示晴空，2表示冰晶，3表示干雪，4表示.湿雪，5表示霰，6表示大滴，7表示雨，8表示大雨，9表示雹；
[0011]（2）然后，采用同一观测时次同一仰角的全方位角全距离的6种雷达偏振量作为输入量，所述6种雷达偏振量包括：回波反射率Z，差分反射率ZDR，相关系数ρ，差分相移率KDP 的对数坐标LDKP，Z的标准差SD(Z)，差分相移ΦDP的标准差SD(ΦDP；
[0012]（3）针对二维数组HCA中的每个雷达观测偏振值，基于每种输入量不同的所有相态类型建立梯形隶属函数，其中i为相态类型的编号；表示6种雷达偏振量中的第j个输入量；
[0013]（4）基于二维数组HCA中的每个雷达观测偏振值在不同相态类型的梯形隶属函数，根据不同相态类型按下式（1）进行加权平均计算，得到第i个相态类型的合成值，
[0014]ꢀꢀꢀꢀꢀ
（1）
[0015]式中，表示第i个相态类型的合成值，；表示第i个相态类型下的第j个输入量的隶属函数值，表示第i个相态下第j个输入量的权重；
[0016]最后得到二维数组HCA各个雷达观测偏振量的不同相态类型下的合成值，为长度为10的一维数组；
[0017]（5）对步骤（4）得到的二维数组HCA上每一点上的合成值进行由大到小排序，中的最大值，其类型编号n所对应的即为该元素所识别出的相态结果；
[0018]（6）将步骤（5）识别得到的相态结果，与偏振量硬边界阈值进行对比，偏振量硬边界阈值是指，HCA二维数组中每一点的6种输入量偏振量，以及该点的径向速度V，只在各自一定阈值范围内才能保证该点相态确定为计算所得；若二维数组中某点相态识别为，但该点7种偏振量中存在不满足阈值范围情况，则判定该点相态为错误分类，此时，应取该点合成值数组中的次大值所在的为该元素的相态分类；对同样进行上述计算，若依旧不满足则取该点合成值数组中第三大值，以此类推，直到该点7种偏振量均位于相态的偏振量硬边界阈值范围内；
[0019]（7）最后，对HCA二维数组其余元素进行偏振量硬边界阈值对比，直到全体相态识别结果均满足偏振量硬边界阈值条件，完成。
[0020]进一步的，步骤（1）中所述差分相移率KDP 的对数坐标LDKP通过下式（2）得到，
[0021]ꢀꢀꢀꢀ
（2）。
[0022]进一步的，步骤（3）中所述各雷达偏振量的不同相态类型包括地物、晴空、冰晶、干雪、湿雪、霰、大滴、雨、大雨和雹，并建立以下隶属函数，
[0023]ꢀꢀꢀꢀ
（3）
[0024]式中，表示某点第个相态类型下的第个输入量的隶属函数，、、和分别为隶属函数参数，为该点输入的某类偏振量值，为第个输入量，当=1时，代表该点在输入量为时，处于处于相态可能性最高，当=0时，代表该点处于相态可能性最低，当为一次函数时，代表该点处于可能性随值变化而升高或降低。
[0025]进一步的，步骤（4）中所述第个相态类型下的第个输入量的权重如下：
[0026]进一步的，步骤（6）中所述偏振量硬边界条件如下：
[0027]进一步的，步骤S1中所述雷达从原点起前2/3距离库采用1.4
°
仰角层相态，后1/3距离库采用0.5
°
仰角层相态。
[0028]进一步的，步骤S3中所述不同相态类型的最优化降水强度估测过程如下：
[0029]a.将降水相态分为固态降水和液态降水，所述固态降水相态包括干雪、霰、湿雪、雹；所述液态降水相态包括大滴、雨和大雨；
[0030]b.不同固态降水相态的降水强度R通过下式得到，
[0031]干雪、霰：
[0032]湿雪：
[0033]雹：
[0034]c.当回波反射率且时，相态类型为大雨或大滴，否则相态类型为雨，
[0035]当属于大雨或大滴相态时，通过下式计算降水强度R，
[0036][0037]当相态类型为雨时，通过下式计算降水强度R，
[0038][0039]有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：（1）在双偏振QPE算法基础上，引入基于相态识别的最优降水强度估测算法（HCA
‑
LIQ）。首先利用雷达扫描区域的相态识别结果作为参量，区分降水相态类型，然后在此基础上依照不同类型分别进行最优化QPE计算。该算法减少了降水类型及相关微物理过程造成的QPE误差，提升了QPE准确度。（2）采用X波段双偏振雷达，并基于其近距离探测特点，优选采用最低两层仰角回波数据融合，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于X波段双偏振雷达的降水相态识别QPE算法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1，获取雷达最低两层仰角的观测偏振量，然后通过模糊逻辑算法对雷达观测偏振量进行相态识别算法，得到最低两层仰角的回波相态；所述雷达观测偏振量的采集方式基于仰角下的不同方位角和方位角下不同观测距离，得到的的二维数组HCA，其中为某层仰角的方位角数量，为每一方位角上观测距离的数量；二位数组HCA中每个元素的取值都会是中的某一元素；步骤S2，通过将最低两层仰角的回波相态数据进行融合，从而得到相似连续高度的低层大气粒子回波相态识别数据，来减少不同高度偏振量变化对定量降水估测计算的影响；步骤S3，基于步骤S2得到回波相态识别数据，通过最优降水强度估测算法HCA
‑
LIQ，实现不同相态类型的定量降水的估测。2.根据权利要求1所述基于X波段双偏振雷达的降水相态识别QPE算法，其特征在于：步骤S1中所述雷达最低两层仰角的度数分别为0.5
°
和1.4
°
。3.根据权利要求1所述基于X波段双偏振雷达的降水相态识别QPE算法，其特征在于：步骤S1中所述最低两层仰角的回波相态的相态识别算法过程如下：（1）首先，将不同相态类型记为一维数组，其中，数组I中数值分别代表的相态类型编号，具体如下：0表示地物，1表示晴空，2表示冰晶，3表示干雪，4表示.湿雪，5表示霰，6表示大滴，7表示雨，8表示大雨，9表示雹；（2）然后，采用同一观测时次同一仰角的全方位角全距离的6种雷达偏振量作为输入量，所述6种雷达偏振量包括：回波反射率Z，差分反射率ZDR，相关系数ρ，差分相移率KDP 的对数坐标LDKP，Z的标准差SD(Z)，差分相移ΦDP的标准差SD(ΦDP；（3）针对二维数组HCA中的每个雷达观测偏振值，基于每种输入量不同的所有相态类型建立梯形隶属函数 ，，其中i为相态类型的编号；表示6种雷达偏振量中的第j个输入量；（4）基于二维数组HCA中的每个雷达观测偏振值在不同相态类型的梯形隶属函数，根据不同相态类型按下式（1）进行加权平均计算，得到第i个相态类型的合成值，
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（1）式中，表示第i个相态类型的合成值，表示第i个相态类型下的第j个输入量的隶属函数值，表示第i个相态下第j个输入量的权重；最后得到二维数组HCA各个雷达观测偏振量的不同相态类型下的合成值，为长度为10的一维数组；（5）对步骤（4）得到的二维数组HCA上每一点上的合成值进行由大到小排序，中的最大值 ，其类型编号n所对应的
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即为该元素所识别出的相态结果；（6）将步骤（5）识别得到的相态结果，与偏振量硬边界阈值进...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴竹君，权婉晴，姜有山，刘冬晴，孙正齐，陆华标，韩照全，朱鑫君，束宇，于堃，
申请(专利权)人：南京市气象台，
类型：发明
国别省市：