多普勒雷达晴空回波识别与应用

冷亮;黄兴友;杨洪平;张思进

【摘要】Based on the data quality control of Chinese new generation Doppler weather radar, an efficient method is proposed to recognize the clear air echoes according to the statistical results of radar data from April to September 2009 in Xuzhou, Jiangsu Province. Different recognition parameters for different radial distance (less than 25 km and between 25 and 200 km) are used to retain the clear air echoes, which can be used as nowcast reference, and remove other non-precipitation echoes such as super-refractive ground clutters. The velocity data of the recognized non-precipitate echo area can be employed to estimate atmospheric advection and prediction.%在现有多普勒天气雷达资料质量控制基础上,采用徐州雷达站2009年4月和9月雷达资料,统计并对比几种常见的降水回波与非降水回波特性,找出一种有效地识别晴空回波的方法.该方法在不同径向距离区间(小于25 km及25～200 km)采用不同的识别参数,能够较好地将非降水回波中对临近预报有用的晴空回波信息保留,而将其他非降水回波信息(地物回波、超折射回波等)剔除.依据该方法识别的晴空回波区域所对应Doppler速度可用于判别大气平流状况,从而为预报工作提供帮助.

【期刊名称】《气象科技》

【年(卷),期】2012(040)004

【总页数】8页(P534-541)

【关键词】多普勒天气雷达;非降水回波;晴空回波;识别

【作者】冷亮;黄兴友;杨洪平;张思进

【作者单位】中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室,武汉430074;南京信息工程大学大气物理学院,南京210044;中国气象局气象探测中心,

北京100081;新西兰奥克兰大学大气物理实验室,新西兰

【正文语种】中文

天气雷达所探测到的回波不仅包括降水粒子后向散射产生的降水回波，还包括昆虫、鸟［1］以及大气折射梯度不均匀体（由湍流产生）、地物以及超折射条件下地物产生的非降水回波［2－3］。在应用雷达估计降水中需要对雷达数据进行质量控制，将一些非降水回波去除，从而提高降水估计精度［4－5］。目前的质量控制

方法主要对强度图上非降水回波进行剔除，但与此同时会将一些对预报有用的气象回波也一并剔除，如由大气湍流产生的“晴空回波”。这类回波对未来几小时降水的发生发展有一定的指示作用［6］，因此需要对该类回波建立一个识别模型，避免在质量控制的过程中被去除，为下一步使用软件自动识别该类型回波做基础。

目前已有的质量控制方法比较多，效果也各不相同。Krajewski和 Vignal（2001年）［7］利用神经网络方法对体扫资料中超折射回波进行去除，可以较好地减少雷达估测降水结果和雨量计数据之间的偏差。Mazur（2004年）［8］等使用神

经网络质量控制方法（QCNN）对超折射回波进行剔除，可以有效地减小中气旋

的误报率，但是由于质量控制方法对晴空回波以及层状云降水回波处理存在困难，不能进一步提高中气旋识别的准确性。Steiner和Smith（2002年）［9］提出了一种新的质量控制方法。该方法使用回波强度三维结构自动识别与去除非降水回波，依次使用回波垂直高度、空间变化率、垂直梯度3个判别参量进行判别。该方法

无论对单独出现的还是与降水回波混合在一起的超折射回波都有较好的去除效果。另外，海浪回波也可以被剔除。Tuttle等介绍了通过单个多普勒天气雷达探测到

的晴空回波，利用TREC（Tracking Radar Echo by Correlation）方法来探测边界层水平风向风速［10］。孙鸿娉（2007年）［6］等从非降水回波（不包括超

折射回波）速度图的空间结构显示出冷暖平流、大尺度风向、风速辐合（散）等大气平流特征出发，论述了可以利用速度图来预报未来是否会发生强降水，为临近预报提供了一种新思路。这种回波文献中［11－13］一般称之为晴空回波，但不包

括昆虫、鸟等回波。由于这种非降水回波对天气临近预报是有价值的，因此不能简单地将其去除，而是需要找出晴空回波等气象回波与其他超折射回波的特征差别，在质量控制过程中将其识别出来，然后观察其对应的速度回波特征，为临近预报提供帮助。

本文选用平原地区徐州雷达资料，这样可以保证所观测到的非降水回波受地物回波影响最小，得到的识别算法可以进一步加以改进再应用到非平原地区雷达资料中。算法主要将晴空回波与超折射回波、降水回波区分开来。超折射回波速度图上不能表现出大气风速信息，因此需要去除。而晴空回波可以体现大气风速状况，因此在质量控制的过程中将其保留。

目前雷达数据质量控制方法主要集中在对回波强度进行处理［14］，效果较好的

方法有基于模糊逻辑的雷达回波分类算法、基于水平和垂直回波结构的质量控制算法、基于神经网络的天气雷达数据质量控制方法。3种类型的方法各有优缺点。Kessinger等［15］于2003年采用模糊逻辑思想［16］提出一种雷达回波分类

算法（REC）。其基本思想是利用天气雷达的3个基数据（回波强度、径向速度和谱宽）作为输入，获取一系列的特征，经过模糊逻辑技术处理，形成3种产品，

以对回波进行分类。可以分别对超折射回波、降水回波、昆虫等晴空回波进行识别。该算法用到的特征有回波强度局部均值（3×3回波点均值）、局部标准方差、纹

理特征、反射率因子垂直差异（Vd ZDiff:vertical difference of the reflectivity）等。选取这些特征作为输入给成员函数，成员函数是分段线性函数，将特征映射到0、1之间。然后对这些成员函数的值加权平均，根据阈值（一般0.5）判断，从

而得到回波的类型。在一定条件下，该算法可以有效地对回波进行分类，去除AP （超折射回波）和GC（地物杂波）。但是，当地物杂波与降水回波同时存在时，则很难进行准确的分类。

由于降水回波和非降水回波具有不同的水平和垂直回波结构，Steiner等［9］于2002年基于这个原理提出了一种新的质量控制算法。该算法使用回波顶高（Echo Top）、回波库间变化率（SPINChange）、回波强度垂直梯度（Vert Grad）3

个参数来综合判断。

该方法主要对超折射回波进行剔除，对于混合在降水回波内的超折射回波，去除后需要利用上层仰角进行填补。但近距离第3仰角更好，因为第2仰角有时也存在

超折射回波。Zhang等［17］于2004年提出了一种基于同样的原理，使用水平

回波强度结构（Td Bz）和垂直回波强度差（VDZ）2个参数来进行判别回波。

一般而言非降水回波Td Bz和VDZ比降水回波大。经过大量体扫资料试验，表明该算法用于识别地物杂波、晴空下鸟群和昆虫回波等非降水回波是很成功的。特别是该算法只使用回波强度数据，算法相对简单并且效率高，非常适合业务应用。存在的问题主要在于远距离处的超折射回波难以与浅薄的降水回波区分开来。Lakshmanan等［18］于2005年采用神经网络方法对雷达数据质量控制，该方

法用到的判别参量较多。大部分参量是在前人质量控制方法所用到的判别参量，如最低仰角和第2层仰角上回波点强度、速度、谱宽等局部均值、方差以及回波纹

理特征、SPINChange、最低两仰角的垂直梯度。另外还采用了以前质量控制没有用到的判别参量，如最强回波及其所在高度、不同阈值的回波顶高（0、5、10 d Bz）、回波强度权重（由不同高度回波值计算权重）平均值等。试验表明，该方

法能够较好地识别回波，但存在的最大问题是，由于需要计算的特征量很多，涉及3个基本产品的整个体扫数据，但不是每个点都可以计算所有的特征。事实上，能够计算全部所需特征的点所占比例非常小。对于如何处理特征不全的回波点，Lakshmanan等没有明确给出解决方法。另外，计算这些特征也需要花费较长的

时间，势必降低整个算法的效率，对后续的实时性要求较高的业务造成影响。

以上3种方法目的都是将非降水回波直接去除，与此同时晴空回波也会被误剔除，因此还需要改进判别方法，将晴空回波从非降水回波中识别出来。

综合以上各种质量控制方法优劣，考虑到业务应用时效性等限制，笔者认为在第2种方法基础上改进可以满足要求，选用一些其他较好的判别参量，从而将非降水回波中的晴空回波保留，而其他回波如超折射回波去除掉。与方法2相比，本文所

用方法对几个参数做了改进。

改进的回波顶高Echo Top。Echo Top不是大于5 dBz的回波点及周围8个点上空出现回波的最大高度，而是采用垂直方向上进行插值得到的5 d Bz的回波所在

高度［19］。

改进的回波强度垂直梯度VertGrad。改进的Vert Grad为底层两仰角回波强度差与高度差比值。

因为高层仰角上回波点比较分散，有很多距离库上存在缺失，而下层仰角回波并不能准确代表当前点的回波顶高。采用垂直方向上上下几层回波进行插值得到的回波顶高可以使结果更准确，从而可以更精确识别各类回波。

经过观察不同回波对应的参量概率分布，选取能够较好识别出晴空回波的参量，主要有以下几种:回波局地均值，经改进的回波顶高Echo Top，改进的回波强度垂直梯度VertGrad，回波强度结构（Td－Bz），回波强度纹理特征（Texture），变

化率SPINChange。参数计算方法如下:

上面4个公式中，i和j分别为当前回波库在方位和距离方向上的序号；Z t、Z h、

Z l分别为回波阈值（5 d Bz）、高仰角回波值、低仰角回波强度值，单位均为dBz；H h、H l分别为高仰角回波点高度、低仰角回波点高度；N gates和N rays表示以给定库为中心的方位和距离的库的个数。N＝N gates N rays表示参与计算的方位和距离库的总个数。N gates和N rays经多次对比，选取7比较合适。VertGrad的单位是d Bz/km。SPINChange计算方法是在周围11×22个点中，相邻回波点（4个方向）强度变化大于2 d Bz的个数。考虑到算法的效率，因此只计算回波强度相关参量，速度和谱宽不参与计算。

本文统计样本来源为徐州雷达站2009年4月和9月的雷达基数据资料，首先对数据进行筛选，选取回波中只有晴空回波或晴空回波与其他回波独立分布的样例共计5271个基数据作为样本；其次观察每个数据的第1层仰角回波，记录各种回波的分布区域；然后计算每个数据中每个回波点的各种特征参量，并根据回波类型分别记录特征参量结果，以及计算特征参量概率分布图；最后观察概率分布图，选取合适的参量对晴空回波进行识别。

（1）晴空回波强度一般在10～20 dBz，由雷达附近向远距离延伸，回波强度大致随距离增加而减小，速度上也可以看到速度一般不为0。图1给出典型的晴空回波图及速度图，文中雷达回波图均为第1仰角（0.5°）回波图。

（2）经过较长期观察，该回波具有明显的日变化特征。白天回波弱分布少，晚上回波强分布广，在日夜交替期间回波有一个明显的发展过程:傍晚时分，回波面积迅速扩大，强度明显增大，甚至达到20～35 d Bz；凌晨时，回波面积迅速减小，强度也基本处于5 dBz以下。图2给出了晴空回波强度的日变化。

（3）回波区域相对固定，大致在从雷达附近到200 km的一个圆面。图3是回波出现区域统计图，由此可以确定统计区域，不必对所有库数进行计算，从而节省算法运行时间。

分别选取一些只有晴空回波、超折射回波、降水回波的雷达数据，经过计算统计，

得到不同回波各参数的概率分布图。由于晴空回波一般只出现在200 km范围内，所以统计区间也只针对小于200 km的距离圈内进行统计。在雷达静锥区，由于

回波顶高被低估，不能用回波顶高来判定，这部分距离应该只用后面两个参量。在过远距离，回波顶高会被高估，也不能用回波顶高来判定。多次计算比较后，本文将统计距离区间分为2个:0～25 km，25～200 km。

文中计算了晴空回波、超折射回波、层状云降水回波、对流性降水回波、混合性降水回波不同参数特征，可以发现回波强度、回波顶高、回波结构、回波纹理、回波变化率等参量可以较好的将晴空回波与其他回波区分。图4、图5分别给出25～200 km、1～25 km范围回波特性统计概率分布。

对应于不同距离上，选取的参数也不一样。

（1）25～200 km:①回波顶高将降水回波与非降水回波区分开，两类回波顶高分布重合部分较小，可以识别出非降水回波；②回波纹理、Td Bz、SPINChange将超折射回波与晴空回波区分开来，两类回波对应的这几个参数概率分布也不一致，可以从非降水回波中识别出晴空回波。

（2）小于25 km:①垂直梯度区分出降水回波和非降水回波，由于存在静锥区，

回波顶高在近距离由于仰角所限，不能用于区分回波，所以采用垂直梯度来识别出非降水回波。②SPINChange和Texture区分出晴空回波和超折射回波，这两类

回波对应的参数概率分布不一致，可以从非降水回波中识别出晴空回波。

为了评估识别算法效果，本文首先选取一些存在晴空回波的基数据个例，然后对每个个例应用算法识别晴空回波，对比人工判断和算法识别结果两者的差异，从而认定算法识别结果的准确性。总共检验了208个基数据后（数据间隔时间1 h以上），结果表明大部分情形下，识别算法可以将晴空回波识别出来，同时其他回波没有被误认为晴空回波。下面给出几个例子说明算法识别效果。

图6～8分别给出了晴空回波与其他回波混合在一起时，用识别算法得到的结果。

以上几个例子可以看出，识别算法可以较好地将晴空回波与其他类型回波区分出来，特别是对于几种回波混合在一起时，也能很好得将晴空回波识别出来（以紫色表示）。如图7中，雷达中心附近回波较强，但是当时雷达附近并没有降水，由长

期观察经验得知，晴空回波在日落时间后不久（19:00）强度达到最大（如图中雷达中心附近回波），因此该回波可以认为是非降水回波。由此表明，算法是可以有效地将晴空回波与其他类型回波区分开来的。当然，本算法只是对徐州雷达站回波资料中晴空回波进行识别，而且数据也只是4月和9月，应用前还需要用大量数

据对算法进行评估；对于其他雷达站的晴空回波，还需考虑当地的具体情况对算法进行调整、经过更多的基数据个例检验后才能应用。

本文在现有多普勒天气雷达资料质量控制方法基础上，统计并对比晴空回波，超折射回波、对流性/混合性/层状降水回波的各种特征的差别，只对晴空回波出现的区域内进行运用识别算法，并且在不同距离上采用不同的算法。从而使得在质量控制过程中将非降水回波中的超折射回波信息去除，而晴空回波等对预报有利用价值的回波信息保留。下一步将采用软件根据该方法识别晴空回波对应的速度回波特征自动判别大气平流状况，例如辐合辐散特征，从而为预报工作提供帮助。

【相关文献】

［1］Dovia R J，Jobson C T.Dual Doppler－radar observation of clear air wind perturbations in the planetary boundary layer［J］.J Geophys Res，84C2，1979:697－702. ［2］刁秀广，朱君鉴，杨传凤，等.CINRAD/SA雷达超折射回波抑制技术分析与应用［J］.气象

科技，2006，34（5）:621－625.

［3］张培昌.多普勒天气雷达探测原理简述［J］.山东气象，2000，20（3）:9－13.

［4］孟昭林，王红艳.提高新一代多普勒天气雷达产品数据质量的途径与方法［J］.气象科技，2006，34（9）:85－89.

［5］周文志，王艳兰，李耀先.雷达降水估测优化及其在暴雨预警中的应用［J］.气象科技，2009，37（4）:407－411.

［6］孙鸿娉，汤达章，李培仁，等.多普勒雷达非降水回波在临近预报中的应用研究［J］.气象科

学，2007，27（3）:272－279.

［7］Krajewski W，Vignal B.Evaluation of anomalous propagation echo detection in WSR

－88D data:A large sample case study［J］.J Atmos Oceanic Technol，2001，18:807－814. ［8］Mazur R J，Lakshmanan V，Stumpf G J.Quality control of radar data to improve mesocyclone detection［C］∥Pre－prints，20th Int Conf on IIPS for Meteorology，Oceanography，and Hydrology，Seattle，WA，Amer Meteor Soc，CD－ROM，P1.2，2004.

［9］Steiner M，Smith J https://www.360docs.net/doc/0819472464.html,e of three－dimensional reflectivity structure for automated detection and removal of non－precipitation echoes in radar data［J］.J Atmos Ocea Tech，2002，19:673－686.

［10］Tuttle J D，Brant F G.Determination of the boundary layer airflow from a single Doppler radar［J］，Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，1990，7（2）:218－232.

［11］Kenichi K.A preliminary survey of clear－air echo appearances over the Kanto Plain

in Japan from July to December 1997［J］.J Atmos Oceanic Technol，2002，19（1）:1063－1072.

［12］魏鸣，秦学.南京地区大气边界层晴空回波研究［J］.南京气象学院学报，2007，30（6）:736 744.

［13］耿建军.天气雷达晴空回波特征分析及其应用初步研究［D］.南京:南京信息工程大学，2006:5－7.

［14］王佑兵，万玉发.雷达体扫反射率场的自动质量控制［J］.气象科技，2006，34（5）:615－620.

［15］Kessinger C，Ellis S，Andel J V.The radar echo classifier:A fuzzy logic algorithm for the WSR－88D ［C］∥3rd Conference on Artifical Intelligence Application to the Environmental Science，AMS，2003.

［16］Kosko B.Neural networks and fuzzy systems:A dynamical systems approach to machine intelligence［M］.Prentice Hall.1992.

［17］Zhang J，Wang S，Clarke B.WSR－88D reflectivity quality control using horizontal and vertical reflectivity structure［C］∥Preprints，the 11st Conference on Aviation，Range，and Aerospace Meteorology，AMS，2004.

［18］Lakshmanan V，Fritz A，Smith T，et al.An automated technique to quality control radar reflectivity data［J］.J Applied Meteor Climatol，2007，46:288－305.

［19］肖艳姣.改进的雷达回波顶高－垂直积分液态水含量及其密度算法［J］.暴雨灾害，2009，

28（3）:210－214.

多普勒雷达技术及其应用

多普勒雷达技术及其应用一、引言多普勒雷达技术是一种利用声波的回波来测量目标的速度的识别技术。它已经被广泛应用于气象、交通、国防、环保、地震、钻探等领域。本文将对多普勒雷达技术的原理、构成、应用进行系统介绍。二、多普勒效应原理多普勒效应指的是一种物理现象，当发射器和接收器在相对运动时，回波的频率会因为目标的运动速度而发生变化。这种现象被称为多普勒效应。其实现原理在于目标的速度会改变回波的相位和频率，从而使回波波长发生变化。三、多普勒雷达技术构成多普勒雷达技术主要包括发射机、天线、接收机、信号处理系统、控制系统等。其中发射机和接收机都是由内部谐振器驱动，通过放大器进行功率放大，天线则负责将电磁波通过空气向目标传输和接收返回波信号。信号处理系统则负责处理这些波信号的反射和散射。控制系统则负责控制整个系统的运行，以及收集信息和进行处理和分析。四、多普勒雷达技术应用

利用多普勒雷达技术，可以对雷暴云的运动状态、内部结构、强度、水汽含量等进行预报和研究，对于气象行业来说，这种技术的应用十分重要。多普勒雷达技术在气象预警、天气预报、暴雨监测等方面得到了广泛应用。（二）航空领域在无人机、小型飞机、飞行器等航空器的航行和控制中，多普勒雷达技术可以提供精确的速度、风速、空气密度、高度等信息，以帮助飞行人员进行精细化的控制和管理。多普勒雷达还可以被用来检测航空器的状况和维修需求。（三）交通领域在交通领域，多普勒雷达可以帮助交通管理部门监测车辆的速度和密度，进行交通拥堵的预测和管理。多普勒雷达系统还可以被集成到交通信号灯中，以帮助行人和汽车在道路上的方向和速度。（四）国防领域在国防领域，多普勒雷达技术可以被用来进行侦察、监测、探测和指引导弹、炮弹、卫星等的轨道和目标。多普勒雷达技术在常规和太空战争中都扮演着重要角色。

气象预报中的雷达回波图像识别技术研究

气象预报中的雷达回波图像识别技术研究气象预报一直是人们关注的话题，随着科技发展和技术更新，人们对于气象预报的精准度也不断地提高。雷达回波图像是气象预报中一个非常关键的指标，它可以通过反射和散射来探测降雨的情况，通过对雷达回波图像的质量进行分析，可以提高气象预报的准确度。本文将探讨气象预报中的雷达回波图像识别技术研究现状和未来的发展趋势。一、雷达回波图像识别技术的概念雷达回波图像识别技术是指通过对雷达回波图像的处理和分析，识别出其中含有的气象信息。雷达回波图像可以显示大气中的各种辐射情况，包括反射、散射和衰减等，通过对这些特征的分析，可以判断降雨的状况、强度和范围等。雷达回波图像识别技术需要对雷达回波图像进行预处理、特征提取和分类等步骤，最终得到相应的气象信息。二、雷达回波图像识别技术在气象预报中的应用现代气象预报中，雷达回波图像识别技术已经成为一个非常重要的组成部分。它可以帮助气象工作者更好地洞察降雨的形势和趋势，并为相关部门及时提供防灾减灾的服务和指导。具体应用包括： 1、短时强降水预警通过对雷达回波图像进行分析，可以确定降雨的密度和范围，以及降雨强度的大小和变化趋势等。这些信息可以为气象工作者提供相应的预警信息，帮助社会及时采取防灾减灾措施。 2、冰雹预报

雷达回波图像可以显示降雨的具体形态和结构，如果降雨中含有冰雹，则可以通过雷达回波图像进行检测和预测。这对于农业种植、生活生产和交通运输等有重要的影响。 3、风暴预警通过对雷达回波图像进行分析，可以确定风暴的范围、强度和变化趋势等信息，这可以帮助气象工作者及时发布相应的预警信息，引导群众采取相应的措施。三、雷达回波图像识别技术的挑战和未来发展趋势虽然雷达回波图像识别技术在气象预报中的应用已经非常广泛，但是仍然存在一些挑战，包括： 1、计算量大，难以实现实时处理由于雷达回波图像的数据量非常大，处理和分析需要消耗大量的计算资源，而这些计算资源很难满足实时处理的需求。 2、误差率高，精度不够雷达回波图像中存在一些噪声和干扰因素，这些因素会影响气象预报的精度和准确度，因此需要对识别算法进行优化和改进，提高预报的精度和可靠性。未来，随着技术的不断更新和进步，雷达回波图像识别技术还将发生重大变革，发展趋势包括： 1、机器学习算法的应用机器学习算法可以自主学习和发现物体之间的关系，非常适合于对大量数据进行分析和处理。未来的气象预报中，机器学习算法将大有用武之地。 2、云计算和大数据技术的应用

多普勒雷达在雷电临近预警中的应用浅析

精品文档供您编辑修改使用专业品质权威编制人：______________ 审核人：______________ 审批人：______________ 编制单位：____________ 编制时间：____________ 序言下载提示：该文档是本团队精心编制而成，希望大家下载或复制使用后，能够解决实际问题。文档全文可编辑，以便您下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢! 同时，本团队为大家提供各种类型的经典资料，如办公资料、职场资料、生活资料、学习资料、课堂资料、阅读资料、知识资料、党建资料、教育资料、其他资料等等，想学习、参考、使用不同格式和写法的资料，敬请关注! Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! And, this store provides various types of classic materials for everyone, such as office materials, workplace materials, lifestyle materials, learning materials, classroom materials, reading materials, knowledge materials, party building materials, educational materials, other materials, etc. If you want to learn about different data formats and writing methods, please pay attention!

c波段多普勒天气雷达地物识别方法

c波段多普勒天气雷达地物识别方法 C波段多普勒天气雷达地物识别方法 1. 引言 C波段多普勒天气雷达是一种常用于测量降水和探测气象现象的工具。然而，对雷达反射信号进行地物识别是一个重要的问题。本文将介绍一些常用的方法来实现C波段多普勒天气雷达地物识别。 2. 数据预处理在进行地物识别之前，首先需要对雷达反射信号进行预处理。这包括以下步骤： •数据去噪：使用滤波器对信号进行去噪处理，以消除噪声对地物识别的干扰。 •信号平滑：采用平滑算法对信号进行滤波，以减少雷达回波信号中的细节和噪声。 3. 特征提取地物识别的关键步骤是从雷达反射信号中提取有用的特征。以下是常用的特征提取方法： •能量特征：计算雷达回波信号的能量分布，通过能量分布的差异来判断不同地物类型的特征。

•相位特征：分析雷达回波信号的相位变化情况，不同地物类型具有不同的相位特征。 •极化特征：利用极化雷达回波信号的特征，如极化比和旋转角度等，来区分不同地物类型。 •多尺度特征：利用多尺度分析的方法，将雷达回波信号进行多尺度分解，提取不同尺度下的特征。 4. 分类算法地物识别中常用的分类算法包括以下几种： •支持向量机（SVM）：基于样本的分类边界，将雷达回波信号划分到不同的类别中。 •决策树：通过构建决策树模型，将雷达回波信号进行分类。 •随机森林：利用多棵决策树的集成学习方法，提高地物识别的准确性和鲁棒性。 •深度学习：利用深度神经网络对雷达回波信号进行特征学习和分类。 5. 实验结果与讨论在实验过程中，我们使用了某地区的C波段多普勒天气雷达数据，并按照上述方法进行了地物识别的实验。结果表明，采用特征提取和分类算法的组合可以有效地进行C波段多普勒天气雷达地物识别。

多普勒天气雷达原理与业务应用

多普勒天气雷达原理与业务应用摘要：多普勒雷达是世界上目前为止最先进的雷达，有“超级千里眼”之称。相较于传统天气雷达，多普勒天气雷达能够监测到与地面垂直距离在8－12公里范围内的对流云层的产生和变化，能够判断云层的移动速度，对于天气的预报结果而言会极大的减小误差。为了对天气进行精准预测，各类型的天气探测设备不断涌现，本文主要是对多普勒天气雷达的原理和应用范围进行简单分析。关键词：多普勒天气雷达、原理、应用引言：随着科学技术的发展和社会的进步，人们对不可控事物的掌控欲望逐步增强。天气的变化是影响人们劳作、改变人们生活规律的主要原因，以前天气的不可预测性使人们不能够根据天气进行合理的劳作安排。因此人们开始向探测天气方面进行研究，多普勒天气雷达是目前为止最有效的天气探测设备。其应用范围宽泛，探测效果优良。天气雷达的工作原理和普通的雷达一样，通过定期向高空发射电磁脉冲，之后通过接收器接受被高空气象反射回来的电磁脉冲，并通过计算机进行处理和显示，达到探测天气的目的。 1842年，奥地利数学家多普勒在经过铁路交叉处时，发现了火车由远及近时汽笛声变响，反之亦然。他对这种现象进行研究，研究表明这种现象时由于震源与观察者之间产生了相对运动。后人为了纪念，将这种现象称之为多普勒现象。二十世纪七十年代以来，多普勒效应被广泛用于武器火控和天气探测等方面。多普勒天气雷达比一般天气雷达发射的电磁脉冲波长更短，并且能够在探测降雨位置、强弱基础上可以帮助分析天气的性质以及对流天气等[1]。多普勒天气雷达的主要应用领域 1.强对流天气的监测和预警

强对流天气包括雷暴、雷暴大风、冰雹、暴雨和龙卷风等天气现象。一般而言，强对流天气都是危险天气，对于人们的日常生活和社会生产会产生重大影响。因此对于强对流天气的监测显得尤为重要，多普勒天气雷达对于研究强对流天气具有重要意义。对于风暴的研究，不同的角度具有不同优劣性，从简单的二维回波区域到具备显示具有物理意义的三维虚拟体，为强对流天气的跟踪和提前预测展开了新的发展层面。根据强对流中心的组合反射率可以直接的观察强回波的中心位置，能够有效的确定强对流的结构和强度预测，对于预测风暴具有直接作用。应用多普雷天气雷达可以对强对流天气进行垂直积分液态水的分析，能够反映出水滴的大小，利用这一特性可以进行风暴和冰雹的分辨，高强度的垂直积分液态水可以反应并帮助识别回波，进而确定冰雹出现的概率。冰雹出现的概率由多普勒天气雷达进行确定，再与其他能够确定冰雹强度、范围的设备就能够确定冰雹出现的位置，达到对于强对流天气的监测目的。当雷达设备显示的数值超出所规定的范围时，表明强对流天气对于日常生活会产生影响，需要对其进行预警通知。 1. 大范围降雨的监视和雨量分析多普勒天气雷达的雷达参数都是经过准确的校正和测定的。通过对该雷达的使用数据进行总结分析可以对低空急流、暴雨落区进行比较研究。雷达运行的过程中会对产生的数据进行自动校准和监测，雷达所发射的电磁脉冲在被接受装置接收时，雷达系统会依据当地的降水关系对降雨强度进行时间的积累后形成降雨量的显示图。多普勒天气雷达受到云层高度和高空气流的影响，预测值与实际值会产生误差。[2]表明多普勒天气雷达的实际预报作用有着明确的意义。 3.风场特征的判断多普雷天气雷达的天线是根据计算而得的固定角度进行摆放，这样根据倾斜放置的天线可以通过接收装置接收到以雷达为中心点的固定角度的空间速度与位置的分布图，通过计算机程序的计算可以得到雷达监测范围内空间高度的风向、风速的理论数值，虽然与实际数据略有误差但是误差度极小，可以根据此工作原理对大范围的高空进行风场特征的预测。根据多普勒天气雷达得到的风场信息可以经过一定的技术处理得到风场的二维形势图和对强对流天气的预测帮助。多普

雷达微多普勒特征处理与应用

雷达微多普勒特征处理与应用一、概述雷达微多普勒特征处理是指对雷达回波信号中的多普勒效应进行处理，提取出其中的特征信息。这些特征信息可以用于目标识别、目标跟踪、天气预报等方面。本文将介绍雷达微多普勒特征处理的基本原理和常用方法，并探讨其在实际应用中的具体场景。二、基本原理雷达回波信号中的多普勒效应是由于目标相对于雷达发射源或接收器运动而产生的频率偏移。通过对回波信号进行频谱分析，可以得到目标相对于雷达的速度信息。但是，由于天气等因素的影响，回波信号中可能存在大量杂波干扰，使得速度信息难以准确提取。因此，需要对回波信号进行特征处理，提取出其中与速度相关的特征信息。三、常用方法 1. 傅里叶变换法：将时域信号转换为频域信号，通过分析频谱图来确定目标速度。 2. 匹配滤波法：利用已知目标反射率和雷达参数建立匹配滤波器，在接收到回波信号后与之进行卷积运算，得到匹配度最高的速度信息。3. 相关法：将回波信号与一个已知速度的参考信号进行相关运算，得到相关系数最大的速度信息。

4. 频谱拟合法：将回波信号进行高阶谱分析，通过对频谱曲线进行拟合来确定目标速度。四、应用场景 1. 目标识别：利用雷达微多普勒特征处理技术可以提取出目标的运动特征，从而对目标进行识别和分类。例如，在航空领域中，可以通过分析飞机的雷达回波信号来判断其机型和飞行状态。 2. 目标跟踪：在雷达跟踪系统中，利用微多普勒特征处理技术可以准确提取出目标的速度信息，并结合其他传感器数据进行目标跟踪和预测。 3. 天气预报：雷达微多普勒特征处理技术可以用于分析天气现象中的风场变化，从而提高天气预报的准确性。例如，在台风监测中，可以通过分析台风眼壁区域的雷达回波信号来判断台风强度和移动路径。 4. 地质勘探：雷达微多普勒特征处理技术可以用于地质勘探中的岩层识别和地下水探测。例如，在石油勘探中，可以通过分析地下油藏中的雷达回波信号来判断其含油性质和分布情况。五、总结雷达微多普勒特征处理技术是一种重要的雷达信号处理方法，可以提取出目标运动特征并应用于目标识别、目标跟踪、天气预报等领域。在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的处理方法，并结合其他传感器数据进行综合分析。

多普勒雷达原理

多普勒雷达原理多普勒雷达是一种利用多普勒效应进行目标探测与测速的雷达系统。它基于多普勒效应的原理，通过测量目标相对于雷达的速度变化，实现对目标的探测和跟踪。本文将介绍多普勒雷达的原理以及其在实际应用中的作用。一、多普勒效应的基本原理多普勒效应是由奥地利物理学家克里斯托夫·多普勒于1842年发现的。它描述的是当发射器和接收器相对于运动的目标靠近或远离时，频率会发生变化的现象。在雷达系统中，这种频率变化可以用来确定目标运动的速度。当雷达向目标发送电磁波时，如果目标与雷达靠近，接收器收到的回波会发生频率上升的变化。反之，如果目标与雷达远离，则回波的频率会下降。这种频率变化被称为多普勒频移，它与目标的速度成正比。二、多普勒雷达的工作原理多普勒雷达的基本工作原理是利用多普勒效应测量目标的速度。它通过发射器发送高频的电磁波，并接收目标回波的信号。接收到的信号经过信号处理后，可以得到目标相对于雷达的速度信息。具体而言，多普勒雷达系统包括一个发射器和一个接收器。发射器发射高频的连续波或脉冲波，这些波在空间中以一定的速度传播。当

波与运动的目标相遇时，发生回波。接收器接收到回波信号后，通过频率分析等方法，提取出其中的多普勒频移。多普勒频移的大小与目标相对于雷达的速度成正比。根据多普勒频移的大小可以确定目标的运动状态，包括向雷达靠近或远离以及速度大小等信息。这些信息对于目标的跟踪、识别和定位非常重要。三、多普勒雷达在实际应用中的作用多普勒雷达在许多领域都有着广泛的应用。以下是一些常见的应用场景： 1. 气象雷达：多普勒雷达被广泛用于天气预报中的降水预测和风暴跟踪。通过测量降水物体的速度和方向，可以预测降水的类型和强度，并及时发出预警，保护人们的生命和财产安全。 2. 空中交通管制：多普勒雷达可以用于监测飞机的速度、航向和高度，为航空机构提供实时的飞行信息。这些信息对于空中交通管制的安全和效率非常重要。 3. 汽车雷达：多普勒雷达广泛应用于汽车领域的自动驾驶和智能安全系统中。它可以测量车辆与前方障碍物的距离和速度，为驾驶员提供实时的警告和辅助，减少交通事故的发生。 4. 医学影像：多普勒雷达在医学影像领域也有着广泛的应用。它可以用来检测和测量人体内部的血流速度和血管结构，为医生提供诊断和治疗的重要依据。

多普勒雷达回波在地面观测中应用

多普勒雷达回波在地面观测中应用多普勒雷达是一种利用多普勒效应进行测量的雷达系统，它可以用来测量物体的速度和方向。多普勒雷达主要用于天气预报、空中交通管制、气象探测和军事侦察等领域，但它在地面观测中的应用也越来越广泛。本文将从多普勒雷达回波的特点、地面观测技术和应用案例等方面进行介绍。一、多普勒雷达回波的特点多普勒雷达回波是指雷达系统发射的微波信号被目标反射后返回到雷达系统接收天线所接收到的信号。多普勒雷达回波具有以下几个特点： 1. 反映目标速度：多普勒雷达回波的频率与目标的速度成正比，当目标远离雷达系统时，回波频率降低；当目标向雷达系统靠近时，回波频率增加。这就意味着多普勒雷达可以通过测量回波的频率来确定目标的速度和运动方向。 2. 反映目标尺寸和形状：多普勒效应还可以根据目标的尺寸和形状来分析回波信号，进而判别目标的类型和特征。 3. 反映目标位置：通过分析回波的相位和幅度，可以确定目标的位置和距离。二、地面观测技术在地面观测中，多普勒雷达系统通常被用于以下几个方面的应用： 1. 地质勘探：多普勒雷达可以用来勘测地下水和矿藏赋存，通过分析地下的回波信号，可以确定地下水位和地质构造，为地质勘探提供重要的信息。 2. 风速测量：多普勒雷达可以测量大气中的风速和风向，通过分析回波信号的多普勒频移，可以确定风速和风向的变化情况，对气象预报和气象灾害预警具有重要意义。 3. 污染监测：多普勒雷达可以用来监测大气中的颗粒物和气溶胶，通过分析回波信号的特征，可以确定污染物的种类、浓度和分布情况，为环境保护和污染治理提供科学依据。 5. 地面运动监测：多普勒雷达可以用来监测地面的运动和变形情况，通过分析地面的回波信号，可以发现地质断层的活动和地表沉降的情况，对地质灾害防范和城市规划具有重要参考价值。三、应用案例 1. 风能资源评估

基于多普勒雷达的目标识别与跟踪技术研究

基于多普勒雷达的目标识别与跟踪技术研究引言：多普勒雷达是一种能够实时监测和跟踪目标运动状态的重要工具。在现代军事、民用航空和交通管理等领域，多普勒雷达的应用日益广泛。通过利用多普勒效应，多普勒雷达可以通过测量目标返回的雷达信号频率变化，精确地计算目标的运动状态和速度，从而实现目标的识别和跟踪。本文将重点研究基于多普勒雷达的目标识别与跟踪技术，探讨其原理、方法和应用。一、多普勒雷达原理多普勒效应是物理学中的一个基本原理，它描述了当一个物体相对于观察者运动时，物体的频率会发生变化。多普勒雷达利用这一原理来识别目标的运动状态。多普勒雷达在发射脉冲信号后，通过接收目标返回的回波信号，测量信号频率的变化。根据多普勒效应，当目标向雷达靠近时，回波信号频率会增大；当目标远离雷达时，

回波信号频率会减小。通过计算回波信号频率的变化，可以确定目标的运动速度和方向。二、多普勒雷达目标识别技术 1. 频谱分析法频谱分析法是一种基于频谱特征的目标识别技术。通过分析回波信号的频谱特征，可以确定目标的速度。当目标的速度超过雷达系统的测量范围时，回波信号的频谱将出现模糊，难以识别。因此，频谱分析法在目标速度较小的情况下应用较为广泛。 2. 脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种通过增加脉冲信号的带宽来提高雷达分辨率的方法。通过将发射的脉冲信号与接收到的回波信号进行相关运算，可以实现对目标的高分辨率识别。脉冲压缩技术可以有效地识别高速运动目标。 3. 频域分析法频域分析法是一种基于频域特征的目标识别技术。通过将回波信号转换到频域，可以获得目标的频谱特征。不同

多普勒天气雷达在航空天气预报中的应用

多普勒天气雷达在航空天气预报中的应用摘要：近年来，随着我国经济技术发展，民用飞行器的科技技术也发展迅速，进而现代相关民用航空技术发展越来越成熟，民用航空在新时代交通行业的作用逐渐凸显。目前飞行器的发展趋势主要受到安全性的制约，而天气是影响着安全性的关键因素，因此，及时、准确的预测出天气状况，对民航领域的发展极其重要。为此，本文从雷达原理以及多普勒雷达在监测天气的优势作为切入角度进行分析，不难发现多普勒雷达识别恶劣天气的前提是被检测区域内包含能够反射电磁波的物质；多普勒雷达与普通天气雷达相比较，具有分析辨别微弱信号的优点，为此多普勒雷达在民用航空气象服务中的应用前景广阔。关键词：多普勒；天气雷达；航空气象服务引言一直以来，气象条件对于航空安全与航空行业的发展影响都是重大的。即使在民用航空业较发达的西方国家，也有接近33%的航空事故是由于恶劣天气造成的。机场是专门为航空器提供升降的场所，因此，机场相关气象部门时刻预测、掌握天气状况，为正在执行任务的航空器提供气象情报，对确保人员安全十分重要。由于大自然的瞬息万变，空中的风力、温度等气象指数也都是时刻在变化，中国相关气象部门为保证飞机的安全，一直努力建立更完善的航空气象服务平台。气象部门根据当前天气状况或者预测天气状况，与机场管制部门会商，根据已知和未来的气象条件来判断是否继续开放机场；同时管制部门根据目的地的气象条件进行流量控制来决定是否允许相关飞机的起飞；在执行飞行任务前，会向机组人员提供详细的气象情报，机组人员可以将其与多普勒雷达回波相结合，按照提前已知的气象情报，做出相关判断，决定飞机的最佳飞行高度、飞行速度等相关飞行参数，同时，基于此种情况，也可以避开雷电、强烈的空气对流等一些危险状况[1-2]。

多普勒的应用和原理

多普勒的应用和原理一、多普勒效应的原理多普勒效应是描述当波源和观测者相对运动时，波的频率和波长发生变化的现象。该现象可以用于测量物体的速度、方向和距离。 1.1 波的频率和波长的变化当波源和观测者相向而行时，波源发出的波的频率相对于观测者来说会增加，波长则会缩短。而当波源和观测者背离而行时，波的频率相对于观测者来说会减小，波长则会延长。 1.2 多普勒频移公式多普勒频移公式可以描述多普勒效应的量化关系： f' = f * (v + vr) / (v - vs) 其中，f'是观测者接收到的频率，f是波源发出的频率，v是波的速度，vr是观测者的速度，vs是波源的速度。二、多普勒效应的应用 2.1 多普勒测速仪多普勒测速仪是利用多普勒效应测量物体的速度的一种设备。通过测量接收到的频率与波源发出的频率之间的差异，可以计算物体的速度。 2.2 多普勒雷达多普勒雷达常用于测量目标的速度和距离。利用多普勒效应，通过观测回波频率与发射频率之间的差异，可以计算出目标物体的速度。 2.3 医学应用多普勒效应在医学领域有广泛的应用。例如，超声多普勒技术可以用于测量血流速度，对心脏、血管等器官进行检测和诊断。 2.4 多普勒流量计多普勒流量计是一种用于测量液体或气体流速的设备。通过使用多普勒效应，它可以非侵入性地测量液体或气体的速度和流量。

2.5 遥感技术多普勒效应在遥感技术中也有应用。利用多普勒频移公式，可以通过分析卫星接收到的微波信号的频率变化，来获得地球表面的运动信息和物体的速度。三、总结多普勒效应是一种广泛应用于各个领域的物理现象。它的原理是当波源和观测者相对运动时，波的频率和波长发生变化。利用多普勒效应，我们可以测量物体的速度、方向和距离。多普勒效应在多个领域都有重要的应用，如测速仪、雷达、医学、流量计和遥感技术等。这些应用使得多普勒效应成为一项重要的技术，对各个领域的研究和应用产生了积极的影响。

雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程

雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程雷达技术是一种通过发送和接收电磁波来感知和探测目标的无线通信技术。在雷达系统中，信号处理是非常重要的环节，它能够提取出目标的特征信息，并对目标进行识别。本文将介绍雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程。一、雷达信号处理的基本流程雷达信号处理是从雷达接收到的回波信号中提取目标信息的过程。其基本流程可以分为以下几个步骤：回波信号接收、杂波抑制、脉冲压缩、目标检测和跟踪、特征提取和目标识别。 1. 回波信号接收雷达通过发射电磁波，并接收由目标反射回来的回波信号。回波信号包含了目标的位置、距离、速度等信息。在接收回波信号时，需要采用合适的天线和接收系统来接收信号，并进行放大和滤波处理。2. 杂波抑制在接收到的回波信号中，除了目标所反射的信号外，还包含了一些其他无关的杂波信号。杂波抑制的目的是将这些杂波信号降低到一个较低的水平，以减小对目标的干扰。常用的杂波抑制方法包括滤波、干扰消除等。

3. 脉冲压缩脉冲压缩是为了提高雷达系统的分辨能力和测距精度而进行的信号处理技术。当发射的脉冲信号宽度较宽时，可以在接收端利用滤波器对回波信号进行压缩处理，使其变窄，并提高脉冲的能量密度。 4. 目标检测和跟踪目标检测是识别回波信号中是否存在目标的过程。常用的目标检测算法有恒虚警率检测（CFAR）等。目标跟踪是在连续的雷达回波信号中追踪目标的位置和运动状态。常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。 5. 特征提取和目标识别特征提取是从目标的回波信号中提取出与目标特征相关的参数或特征。可以利用这些特征对目标进行识别。常用的特征包括目标形状、速度、散射截面等。目标识别是根据特征将目标与其他物体进行区分和识别的过程。常用的目标识别算法有支持向量机、神经网络等。二、雷达信号处理技术的应用雷达信号处理技术在目标识别中有着广泛的应用。以下是几个典型的应用领域： 1. 军事领域雷达在军事领域中起着至关重要的作用。通过雷达信号处理技术，可以对敌方目标进行识别和分类，提供实时的目标信息，用于制定军

多普勒雷达在气象观测中的应用探讨

多普勒雷达在气象观测中的应用探讨摘要：气象观测是气象工作的重要内容，气象观测的结果是否准确有效不但影响天气预报工作而且还会直接对农业、交通、环境保护等行业产生影响。为此必须加强气象观测工作，采用先进的技术进行气象预测。其中多普勒雷达技术作为新型雷达探测技术，将其应用在气象观测中可有效提高气象观测的效率和质量。基于此，本文将结合多普勒雷达的技术含义和组成、以及工作原理等对其在气象观测中的具体应用进行分析探讨。关键词：多普勒雷达；气象观测；气象预警 1多普勒雷达概述 1.1多普勒雷达的含义多普勒雷达又叫做脉冲多普勒雷达，利用了多普勒效应实现对目标运动位置和运动速度监测和预测。多普勒雷达主要由距离波门装置、单边带滤波器、检测滤波装置和主波束杂波抑制电路构成。用在气象监测工作中，其常规设备是定向发射装置和定向接收装置。该技术的应用指标为波长、发射功率、脉冲波束宽度和接收灵敏度等。利用多普勒天气探测仪实时回波不仅可以对短时天气、对流天气以及意外突发天气等进行预测，还能及时了解后面的气象变化。具有分辨率高、自适应波形、可重复使用且抗干扰能力强的优点，主要用在气象监测和军事监测中。其中气象预测一般只是针对已经发生的变化并在短时间内提供准确的观测信息，想要准确及时地开展气象观测就必须熟练掌握观测技术和业务内容，严格按照规章制度开展工作。 1.2多普勒雷达的作用原理多普勒雷达实际应用原理是，利用雷达传输的多普勒频率，按照大小监测雷达的运动速度，然后根据脉冲发射和接收时间差监测目标对象的距离。同时可利用频率过滤法确定目标对象的多普勒谱线。将该技术应用到气象监测中，主要工作原理是，利用吸收的雷达发射电磁波和散射的结果观测天气变化，能根据天气系统的变化特征结合雷达观测到的数据能及时准确地预测天气情况。 2多普勒雷达在气象观测中的应用 2.1在强对流天气监测中的应用将多普勒雷达应用到强对流天气观测中，利用多普勒雷达回波预测对流天气的类型和气象灾害，实际操作时根据雷达回波结合相关技术描述对流速度分布，然后判断强对流天气的类型。在上述判断的基础上进行准确及时的气象灾害预测。以台风天气为例，利用该技术识别回波，并根据回波数据判断天气类型。对于冰雹、雨雪等天气，利用该技术设备监测对流中强烈上涌的气流，利用降水回波监测判断是否会出现持续的降水，并对可能形成的气象灾害进行合理判断。结合这些数据制定有力的预防措施，对于降低自然灾害影响、减少成本支出具有十分显著的作用。 2.2在地表数据测定和反馈中的应用利用多普勒雷达开展地表数据测定和反馈工作时，雷达蒸发器保护设备会在遇雨的情况下发生腐蚀而影响设备的使用。所以需要改进蒸发器设备，减小汽化帽的体积，并在实际观测中利用多普勒雷达回波强度、波长和方向、蒸发器出水量等进行雨桶覆盖。在对流天气，尤其在冰雹、强暴雪等极端天气，为减少极端天气对设备的影响，可利用多普勒乐达回波效果及时预测冰雹等极端天气出现的时间和强度。在夏季天气炎热的情况下，地表安装的温度计塔可能出现故障问题，

多普勒天气雷达在人工影响天气中的应用

多普勒天气雷达在人工影响天气中的应用摘要：经济的飞速发展使人们对生活质量的要求越来越高，天气变化对人们日常生活各方面产生影响，促使气象部门对天气预报展开升级优化。基于此，多普勒天气雷达被广泛应用于天气预测以及人工影响天气工作中，多普勒天气雷达可以进行精准气象预警、极端天气监控、获取精确天气数据等符合社会需求的气象工作。本文通过阐述多普勒天气雷达工作原理，列举多普勒天气雷达对灾害性天气进行监测和预警、对极端气象进行干预、实时性准确预报降水、采集详细风场信息、手机监测、闪电强度和地域分布、人工防雹、航空天气预报中的应用、天气雷达监测火情九项在人工影响天气中的应用关键词：多普勒天气雷达；人工影响天气；应用一、多普勒天气雷达工作原理多普勒天气雷达的应用对气象工作具有重大意义，其对气象监测的准确性、实时性，成为多个国家选择应用的核心因素。（一）利用雷达电磁波进行定位传统气象工作探测天气采取的主要工具是雷达，利用电磁波独特的物理性质实现对天气变化的捕捉。电磁波在传播过程中遭遇雨滴，会出现吸收或散射现象，使电磁波出现非常规削弱。雷达会接收其中散射到其他地方的电磁波，通过电磁波内含的振幅，对云雨的位置进行定位，在通过发射率因子和频谱宽度等数据测算具体天气情况，以实现区域天气预报。（二）电磁波在大气中的衰减电磁波在大气中的传播会被云滴或者雨滴吸收、折射，随着传播区域的扩大电磁波的损耗就越大，根据实践发现，电磁波束长度与其在大气中的衰减系数成

反比，电磁波衰减过多会直接形象雷达接收回波数据的准确性，是传统雷达探测气象的难点。多普勒天气雷达，不仅克服电磁波衰减的影响，还利用电磁波在传播过程中的散射，来实现对气象的监测，将感知重心放在天气对电磁波束的作用，实现采集高精度天气数据。（三）电磁波在大气中的折射电磁波在理想的真空状态下成直线传播，但气象探测过程中，空气充满介质，使得电磁波在大气中出现折射现象，折射的类型对雷达探测的结果具有直接影响，常见的折射类型有负折射和临界折射，不同的折射介质、折射波强、径向速度都会对气象数据的采集造成影响，需要工作人员结合实际情况进行计算分析。（四）多普勒效应多普勒天气雷达的核心工作原理是多普勒效应，例如有一辆汽车在远处驶来，在较远的地方听行驶的声音，汽车的声音频率会随声波的压缩的增强，当汽车开到身边时，汽车的声音就会因为声音的膨胀而降低。多普勒天气雷达就是将声波现象带入到电磁波的使用中，以更高的电磁频率来监测电磁波往返的脉冲差值，在通过工作人员的计算分析实现对目标天气的探测，同理可以利用电磁波脉冲差值的变换，计算相关径向速度，以此来判断是否有极端天气出现。二、多普勒天气雷达在人工影响天气中的应用（一）利用多普勒天气雷达对灾害性天气进行监测和预警灾害性天气对于人们日常生活和社会生产造成严重的损害，一直是气象部门的监控重点，多普勒天气雷达通过电磁波的回波强度变化，实现对不同区域的实际天气情况进行监测，当出现强对流天气的时候，电磁波回波强度增强，若同时雷达的径向速度发生改变，就可以识别出极端天气对大气的扰流作用。多普勒天气雷达可以将监测周期缩短，让气象人员迅速判断天气灾害等级，提前进行预警，做到灾害天气前置性处理[1]。（二）利用多普勒天气雷达对极端气象进行干预

6多普勒天气雷达原理与应用

6多普勒天气雷达原理与应用多普勒天气雷达是一种利用多普勒效应来探测降水、风速和风向等气象参数的雷达，广泛应用于气象预报、水资源管理、防灾减灾等领域。下面将从多普勒天气雷达的原理和应用两个方面进行详细介绍。一、多普勒天气雷达原理：多普勒天气雷达利用物体回波的多普勒频移来测量物体的运动状态。其原理可以通过以下几个步骤来理解： 1.信号发射与接收：雷达通过天线向大气中发射脉冲信号。脉冲信号是一种特殊的波形，其特征是能够精确测量反射信号的时延。雷达波束探测的范围称为体积样积分区（VCP）。 2.对流层的多次散射：当雷达脉冲信号遇到大气中的物质（如雨滴、冰晶等）时，部分能量会被这些物质散射反射回来，形成回波。 3.多普勒频移的测量：回波信号中包含了大气物质运动的信息。相对于静止的物体而言，当物体以一定速度向雷达或远离雷达运动时，回波信号的频率会发生变化，这就是多普勒频移效应。 4.频谱分析与信号处理：雷达对回波信号进行频谱分析，可以得到回波信号频率的分布情况。通过计算信号的频移量，可以得到大气物体沿径向的速度和方向。二、多普勒天气雷达的应用：多普勒天气雷达主要应用于气象预测、水资源管理和防灾减灾等领域，具有以下几个方面的应用：

1.气象预报：多普勒天气雷达可以精确测量降水的强度、区域分布和降雨类型（如雨、雪、冰雹等），有助于提高天气预报的准确性。通过观测和分析雷达回波，可以及时预警并预测强降水、洪水、暴风雨等极端天气事件，为防范和减轻灾害提供重要数据支持。 2.水资源管理：多普勒天气雷达能够实时监测和测量降水的强度和分布，在水资源管理中起到重要作用。通过对降水数据的分析，可以为城市供水、水库调度、灌溉农业等方面的决策提供准确的水资源量和雨量预测信息。 3.风速与风向测量：多普勒天气雷达还可以测量大气中的风速和风向。利用雷达的多普勒频移原理，可以从回波中获取风场流场的信息，包括垂直风速的分布、风向的变化等，为气象、航空、海洋等领域提供有关风的数据。 4.气溶胶监测：多普勒天气雷达还可以用于监测大气中的气溶胶，如颗粒物、火山灰、沙尘等。通过分析回波信号的特征，可以获取气溶胶的浓度、分布和粒径等信息，对大气质量监测、环境保护等方面有重要意义。综上所述，多普勒天气雷达通过利用多普勒频移原理来探测大气运动状态和降水等气象参数，广泛应用于气象预报、水资源管理和防灾减灾等领域，对于提高天气预报准确性和减轻自然灾害的影响具有重要作用。

多普勒雷达观测资料质量控制方法研究及其应用

多普勒雷达观测资料质量控制方法研究及其应用多普勒雷达是一种探测并研究降水粒子相态结构的有效手段，在气象领域有许多应用。对于利用多普勒雷达进行气象探测工作而言，其观测资料的分析和处理是工作的重点。当前，多普勒雷达观测数据还存在雷达回波短缺、异常数据点、晴空回波等质量问题。应对这些问题，必须采取相应的质量控制措施，才能够较好处理多普勒雷达数据。标签：多普勒雷达；观测资料；质量控制方法；研究及应用引言多普勒雷达是应用于中小尺度灾害性气候的较新的监测设备，最早由美国国家气象局（NWS）研发并于上世纪90年代布网应用。目前，全世界有超过1000部以上的多普勒雷达被布置，应用于气象探测分析、降雨估测、短时预报、人工影响天气等方面，已经是气象部门重要的探测手段之一。不过，多普勒雷达的探测数据还存在误差，其中观测数据误差是最主要的误差之一，目前，国内外针对多普勒雷达的观测数据误差的质量控制还没有形成有效的方法和标准。不过，国内已经开始探索提高多普勒雷达观测数据质量的措施。 1 多普勒雷达在我国气象领域的发展和应用现状我国气象领域应用雷达进行气象的监测预报研究已经有数十年的经验的。在利用雷达进行气象监测时，研究者们发现，雷达数据资料的质量很容易受到地形遮挡、还存在环境噪声、信号衰减等问题。其中地形遮挡造成的杂波是一个麻烦而又切实需要解决的问题。国外的气象学者们首先研发出多普勒雷达。多普勒雷达可以根据地形杂波的信号与气象信号的多普勒功谱的差异，利用凹槽滤波器对地面杂波进行处理。此外，其还可以根据地面物体杂波与降水观测量的空间分布差异特征设计软件进行判断。美国大气研究中心利用模糊逻辑法综合使用反射率因子、径向速度和速度谱宽进行地面物杂波的识别。国内在上世纪末引进多普勒雷达之后，有气象学者对这些方面进行长期的研究，并改进了美国学者提出的模糊逻辑法，在多普勒雷达观测资料的质量控制上取得了一定的进展。针对多普勒雷达观测资料中存在的更加具体的由于各种原因导致的数据短缺、晴空回波等质量问题，国内学者们也针对性地进行了许多措施的试验，最终摸索出了一些提高观测资料质量的措施。 2 多普勒雷达的气象观测资料中存在的质量问题 2.1 数据短缺

多普勒天气雷达回波识别和分析之降水回波

多普勒天气雷达回波识别和分析之降水回波 1.层状云降水雷达回波特征——片状回波层状云是水平尺度远远大于垂直尺度云团，由这种云团所产生的降水称之为稳定性层状云降水。降水区具有水平范围较大、持续时间较长、强度比拟均匀和持续时间较长等特点。 ⑴回波强度特征：①在PPI上，层状云降水回波表现出范围比拟大、呈片状、边缘零散不规那么、强度不大但分布均匀、无明显的强中心等特点。回波强度一般在20-30dBz，最强的为45dBz。②在RHI上，层状云降水回波顶部比拟平整，没有明显的对流单体突起，底部及地，强度分布比拟均匀，因此色彩差异比拟小。一个明显的特征是经常可以看到在其内部有一条与地面大致平行的相对强的回波带。进一步的观测还发现这条亮带位于大气温度层结0度层以下几百米处。由于使用早起的模拟天气雷达探测时，回波较强那么显示越亮，因此称之为零度层亮带。回波高度一般在8公里以下，当然会随着纬度，季节的不同有所变化。 ⑵回波径向速度特征：由于层状云降水范围较大，强度与气流相比照拟均匀，因此相应其径向速度分布范围也较大，径向速度等值线分布比拟稀疏，切向梯度不大。在零径向速度型两侧常分布着范围不大的正、负径向速度中心，另外还常存在着流场辐合或辐散区。 ⑶零度层亮带：如前所述，在PPI仰角较高或者RHI扫面时，总能在零度层以下几百米处看到一圈亮环或者亮带回波，亮带内的回波比上下两个层面都强。由于亮带回波总是伴随层状云降水出现，因此是层状云降水的一个重要特征。〔零度层亮带形成的原因：冰晶、雪花下落的过程中，通过零度层时，说明开始融化，一方面介电常数增大，另一方面出现碰并聚合作用，使粒子尺寸增大，散射能力增强，所以回波强度增大。当冰晶雪花完全融化后，迅速变成球形雨滴，受雨滴破裂和降落速度的影响，回波强度减小。这样就存在一个强回波带，说明层状云降水中存在明显的冰水转换区，也说明层状云降水中气流稳定，无明显的对流活动。〕 2.对流云降水雷达回波特征——块状回波对流云往往对应着阵雨、雷雨、冰雹、大风、暴雨等天气。 ⑴回波强度特征：①在PPI上，对流云阵性降水回波通常由许多分散的回波单体所组成。这些回波单体随着不同的天气过程排列成带状、条状、离散状或其它形状。回波单体结构

多普勒天气雷达原理与应用

第六部份多普勒天气雷达原理与应用（周长青）我国新一代天气雷达原理；天气雷达图像识别；对流风暴的雷达回波特点；新一代天气雷达产品第一章我国新一代天气雷达原理一、了解新一代天气雷达的三个组成部份和功能新一代天气雷达系统由三个要紧部份组成：雷达数据搜集子系统（RDA ）、雷达产品生成子系统（RPG ）、主用户处置器（PUP ）。二、了解电磁波的散射、衰减、折射散射：当电磁波束在大气中传播，碰到空气分子、大气气溶胶、云滴和雨滴等悬浮粒子时，入射电磁波会从这些粒子上向四面八方传播开来，这种现象称为散射。衰减：电磁波能量沿传播途径减弱的现象称为衰减，造成衰减的物理缘故是当电磁波投射到气体分子或云雨粒子时，一部份能量被散射，另一部份能量被吸收而转变成热能或其他形式的能量。折射：电磁波在真空中是沿直线传播的，而在大气中由于折射率散布的不均匀性（密度不同、介质不同），使电磁波传播途径发生弯曲的现象，称为折射。 2 /3730/776.0T e T P N +=波束直线传播波束向上弯曲波束向下弯曲000=>

雷达波长，K 表示与复折射指数有关的系数，C 为常数，之决定于雷达参数和降水相态。四、了解距离折叠最大不模糊距离：最大不模糊距离是指一个发射脉冲在下一个发射脉冲发出前能向前走并返回雷达的最长距离，Rmax=PRF, c 为光速，PRF 为脉冲重复频率。距离折叠是指雷达对雷达回波位置的一种识别错误。当距离折叠发生时，雷达所显示的回波位置的方位角是正确的，但距离是错误的（可是可估量它的正确位置）。当目标位于最大不模糊距离（Rmax ）之外时，会发生距离折叠。换句话说，当目标物位于Rmax 之外时，雷达却把目标物显示在Rmax 之内的某个位置，咱们称之为‘距离折叠’。五、明白得雷达探测原理。反射率因子Z 值的大小，反映了气象目标内部降水粒子的尺度和数密度，反射率越大，说明单位体积中，降水粒子的尺度大或数量多，亦即反映了气象目标强度大。反射率因子（回波强度）： ⎰=dD D D N Z 6)( 360/1m mm Z = 即反射率因子为单位体积内中降水粒子直径6次方的总和。意义：一样Z 值与雨强I 有以下关系：层状云降水 Z= 地形雨 Z= 雷阵雨 Z= 新一代天气雷达取值 Z= 六、了解雷达资料准确的局限性、资料误差和资料的代表性由于雷达在探测降水粒子时，以大气符合标准大气情形为假定，与实际大气存在必然的不同，使雷达资料的准确度具有必然的局限性，且由于雷达本身性能不同及探测方式的固有局限，对探测目标存在距离折叠及速度模糊现象，对距离模糊和速度模糊的处置等，均增大了雷达资料的误差。尽管如此，由于径向速度是从多个脉冲对取得的径向速度的平均值，为平均径向速度，雷达反射率因子通过对沿径向上的四个取样体积平均取得的，其径向分辨率相当于四个取样体积的长度，这也使雷达探测的资料具有必然的代表性。第二章天气雷达图像识别一、把握多普勒效应多普勒效应为，当接收者或同意器与能量源处于相对运动状态时，能量抵达同意者或接收器时频率的转变。多普勒频率，是由于降水粒子等目标的径向运动引发的雷达回波信号的频率转变，也称为多普勒频移，其与目标的径向运动速度成正比，与多普勒天气雷达波长成反比。二、了解多普勒天气雷达测量反射率因子、平均径向速度和速度谱宽的要紧技术方式多普勒雷达利用降水粒子的后向散射与多普勒效应来达到对其探测的目的。通过发射信号与接收信号的延迟来测量距离，通过降水粒子的多普勒频移来测量其速度。