多普勒天气雷达速度图的分析
多普勒天气雷达和偏振多普勒天气雷达
Vmax
• 速度模糊
PRF
4
速度的可能值 v-2nVmax或v+2nVmax
速度折叠
• Nyquist 间隔 –可分辨的速度范围 –最大不模糊速度±Vmax之间
• 如果粒子的径向速度超过了Nyquist 间隔，那么
11.天气多普勒雷达的应用
一、测量大气垂直速度
当多普勒雷达垂直指向天顶时，所测量的平均多普勒 速度实际上是有效照射体内粒子的平均下落木速度和 大气垂直速度之和。若能近似估计某一直径粒子的下 落末速度或所有粒子的平均下落末速度，则可根据实 测的平均多普勒速度算出大气的垂直速度。目前主要 有下三种测量方法。 速度谱低端法 w0-z关系法 综合测量法
假如有25个以上非零数据点（用户设定），算法用最小二乘法拟合这些点，可得到 一条正弦波曲线，正弦曲线的振幅表示水平风速，正弦曲线上的波谷（负值最大点） 所在方位角表示水平风向。
软件退折叠主要依据连续性原理，即在大气中风场的 分布总是连续的．因此，只要雷达的分辨率足够高、保证 风场的连续变化特征不会模糊掉，那么从理论上讲，在有 回波之处运用连续性原理，总可以从—点推得整个回波区 的速度值，因为速度的折叠总是使相邻库问的速度增加而 呈现出明显的突变，选择适当的N，使该速度梯度明显减 小时即可认为此时的速度值是实际速度。
二、测量滴的谱分布
当降水中气流的垂直运动速度W已知时，从5.1式可由雷达测得的多普勒平均径向速度， 计算出质点的下降末速度。由于质点的重力下降末速度与质点的直径之间存在着一定 的关系，由此便可以导出雨滴滴谱分布N(D)。本方法对稳定性降水效果较好，而对于 对流云降水效果则比较差。 当质点大小不等，下降速度不等，而气流垂直运动已知时，则先求质点下降末速度， 再求质点大小。
多普勒雷达速度图的初步探讨
图 ４ 中尺度 多普勒 速度 示意 图
５ 分析 速度 图要 注意 的几个 问题 （ ）多 普勒 雷达探 测到 的速 度是 回波 的径 向速 １
它看 成平 面 ， 点 十分重要 这 。 多 普勒 雷 达进 行 平面 扫描 时 ， 转进 行 采样 。 旋 采
一
／
一
＼
度 ． 非 降水粒 子 的实 际速度 。一般 不 能直接 通过径 集 到 的是 圆锥 面上 的资料 。在分析 一 张速度 图时 ， 并 实 向速 度来 判 断 回波 的 移动 。速度 的移 动要 通 过 外 推 际分 析 的是 仰 视 平 面 视 图 上 流 场 的 三维 空 间结 构 。
钟
波 ， ： 普勒 雷达 速度 图 的初步 探讨 等 多
３ １
布 ， 以反推 云 团内部 风场 演变 。 可
４ 速 度 图识别 的关 键技 术
生 强对 流天气 的系统相 联 系 。如 ： 锋降水 时通 常呈 冷
“ ” 。 些 形 态 特 征在 大 范 围降 水 时 比较 清楚 ， Ｌ形 这 这
水 平 和垂 直 风切 变 、 风场 随 高度 的 变化 、 别 中 小尺 识
分析 一 张雷 达 速度 图 ，应 与强 度 和 其 他产 品配
度 系统 等 等 。 由于雷 达观 测 时 的仰 角及 地 球 的 曲率 合分 析 ， 首先应 该搞 清楚是 何 时何地 的雷 达产 品 。 但
的影 响使得 在速 度 图上离 雷 达越 远 ，回波 就离 地 面 ３２ 看 雷达 回波 的仰 角 和最大 量程 ． 越 高 ．所 以雷 达 图像 反 映 的是 以雷 达站 为 中 心 的一
第２ ９卷 第 １ 期 ２１ ０ ２年 ３月
黑 龙 江 气 象
第五章多普勒速度型的辨认
第五章多普勒速度图基本识别在本章中你将学会：（1）识别径向速度特征的基本原则；（2）速度显示与垂直风廓线之间的关系；（3）如何用这些基本原则解释雷达速度产品。
在解释速度产品时，你必须牢记以下两点：（1）雷达显示的只是沿雷达径向的速度；（2）不正确地退模糊的速度和距离折叠会使速度产品的解释变得困难。
在学完本章后，你应该掌握下列知识：1.在均匀、不均匀、模糊（ambiguous）和复杂的气象条件下解释多普勒速度型。
包括如下几点：a.入流与出流（inbound and outbound flow）；b.与速度值对应的色彩；c.定常风向风速下的速度识别；d.风向风速随高度变化条件下的速度识别；e.速度最大值的识别；f.汇合（confluence ）与发散（diffluence）流型的识别；g.垂直不连续风场的识别；h.边界（boundary 这里指密度不连续面，如锋面等）的识别；i.辐合与辐散流型的识别；j.气旋式和反气旋式旋转流型的识别；k.上面两种流型的任何组合流型的识别。
2. 从均匀和不均匀的水平流型推断垂直风廓线。
3. 利用识别的速度流型估计相应的气象条件。
5．1 识别多普勒速度图的基本知识5．1．1 多普勒速度图象的PPI 显示方式新一代天气雷达是在一系列固定仰角上扫描360︒进行采样的，即在某一个仰角，雷达天线绕垂直轴Z 进行360︒扫描（即PPI 方式扫描），所采集到的是圆锥面上的资料（图5-1）。
在每个仰角上，以雷达为中心，沿着雷达波束向外，径向距离的增加同时也表示距地面的高度增大。
雷达所探测到的任一目标的空间位置(x,y,h) 可根据仰角φ、方位角θ、目标距雷达的倾斜距离r求得，其中测定目标高度h 的公式为：h = h0 + rsinφ+ r2 /（2R m′）式中h0 为雷达天线架设高度，r 为目标的斜距，R m′为等效地球半径。
在标准大气折射情况下，R m′为真实地球半径R 的4/3 倍，约8500 公里。
雷达气象学课件：第八章多普勒天气雷达资料在天气预警预报中
1、回波呈柱状(发展的阶段不同,柱状的高度不同),底 部及地，云顶高度较高，一般>6-7km，最高可达 20km，随季节差异大。 2、在高显上出现异常的高，是虚 假的旁瓣回波，出现此回波说明会 有冰雹云、甚至是大冰雹。 单体对流云内部只有一个强中心,而多单体组成的对流云 降水,往往具有不规则的外形和多个强度中心,强度也不一 定相同；
对流风暴云生命史的各阶段垂直剖面图
对流云风暴云降水生命史的回波特征：
1、积云阶段
PPI：抬高天线仰角才能观测到对流云回波,尺度很小,但边缘较清晰； RHI：回波位于中空,底部不及地,呈米粒状或倒梨状； 2、发展阶段 PPI：回波呈块状,内部结构密实,边缘较清晰,回波尺度和强度迅速增 大； RHI：回波呈柱状,底部及地,高度不断升高,且在接收机上进行衰减后 回波顶高度降落很少 3、成熟阶段 PPI：回波体大,内部结构密实,边缘清晰,局部有些发毛,回波强度很 大； RHI：回波高耸,加衰减后顶高降落很少,强回波区的高度也很高； 4、消散阶段 PPI：初期回波的尺度仍较大,但内部结构松散,边缘发毛,之后强度和 尺度都不断减小； RHI：初期顶高虽仍较高,但加衰减后顶高明显降落,强回波区位于回 波的中下部。之后,高度不断下降,后期显出零摄氏度层亮带。
图：典型单一单体对流云回波 强度图：云体高大，中心强度大 速度图：不同高度上有风切变。
单体风暴云的PPI回波图
多单体风暴云特征
多单体风暴云是强对流 风暴中出现机会最多的 一种，其实质是四个处 在不同发展阶段的对流 单体依序排列的集合体。 右图可看出：
1、外围的黑色波纹线:云的剖面边界，绿色:RHI上多单体风暴 云的回波,红色的强回波区:可能产生冰雹的区域； n+1：淡积云 n：浓积云（发展旺盛） n-1：发展成熟的积云 n-2：开始消亡的积云 2、左边的下沉气流和降水的拖制，可能产生层状云；右边的上 升气流使云不断发展、组织化的垂直运动使对流云的生命史比 单体对流云要长得多。
天气雷达径向速度图上的雹云特征
可靠性和时效 ∀
3 1 雷达多普勒径向速度图像统计
对表 中列举的雹云进行雷达多普勒径向图像
分析统计后得出/ 大风区0 为 次 / 中气旋0为
次 其他分别为 辐合 风速未达到大风区
的
标准 次 气旋性辐合 次 反气旋性辐合 次 ∀
各种雷达多普勒径向图像特征出现时伴随的天气现
象如表 ∀
表 2 北京地区 2001 年和 2002 年出现的 32 块雹云的多普勒径向速度特征分类
际风矢量与雷达扫描径向的夹角越接近于 β则多
普勒径向风速度越小 零径向速度线上的实际风向
与雷达波束垂直 当雷达作 β °° 扫描时 所
采集到的是圆锥面上的资料 在径向距离增加的同
时 距地面的高度也在增加 ∀ 因此 当在探测区域内
风场比较均匀时 出现的一个径向风的大值区 则认
为与这一高度的实际风向 !风速近于相等 ∀ 根据上
多普勒 天 气 雷 达 可 以 探 测 降 水 粒 子 的 径 向 速 度 可了解强风暴的三维动力结构 ∀ 国外从 世纪
年代就开始使用多普勒天气雷达研究强风 暴≈ 2 ∀在国内 葛润生等≈ 利用多普勒天气雷达 资料 对北京地区雹暴气流结构进行了研究 得到不 同于传统的超级单体雹暴中的气流模式 ∀ 近几年随 着多普勒天气雷达的布网 对冰雹等强对流天气系 统的研究正在逐步开展≈ 2 ∀ 北京市气象台曾利用
述多普勒径向速度图像分析的原则 发现有两种多
普勒径向速度图像特征 它们对雹云出现什么样的
天气现象有先期识别的指示意义 ∀
2 2 径向速度图像的/ 大风区0
分析多普勒径向速度图像时发现 冰雹云出现
时经常具有一种/ 大风区0特征 ∀ / 大风区0是指 °°
ς 图像中 风的来向所在象限出现一个多普勒径
多普勒天气雷达速度图的分析
大 尺 度 连 续 风 场 的 识 别
大尺度不连续风场的识别
中gama尺度（2-20km）流场特征的识别
小 尺 度 风 场 特 征 的 识 别
图4a.2002年5月27日08:55(gmt) 风暴相对速度图0.5仰角 fig.4a May.27.2002 08:55 (gmt) SRM Elev= 0.5deg
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16:42 3 July 2007
16:48 3 July 2007
16:54 3 July 2007
中尺度气旋（无环境风场）
中尺度气旋叠加南风
中尺度辐散（无环境风场）
中尺度辐散叠加南风
中尺度辐合（靠近雷达）
双中尺度气旋
双中尺度气旋
双中尺度气旋
双中尺ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ气旋
双中尺度气旋
双中尺度辐散
双中尺度辐散
谱宽的分析
• 目前应用很少 • 谱宽有局限性，谱宽值与重复频率和雷达
波长有关。 • 谱宽大表征着湍流强 • 层状云回波中，谱宽相对大的区域表示有
相对较强降水。 • 对流云回波中，谱宽大的区域，表示对流
云中气流比较混乱，有利于对流云的发展。
逆风区
图4d.2002年5月27日08:55(gmt) 风暴相对速度图3.4仰角 fig.4d May.27.2002 08:55 (gmt) SRM Elev= 3.4deg
20070703龙卷风个例
• 16:48在安徽和江苏交界处 • 14人死147人伤
16:30 3 July 2007
速度图的分析
中尺度划分
• 中—γ. (2-20km) • 中— β. (20-200km) • 中— α. (200-2000km)
多普勒天气雷达原理与应用2-数据质量控制
Problems with Legacy Technique
Applying Legacy Clutter Suppression
Filtering of normal vs. transient (AP) clutter Bypass Map for normal clutter
杂波过滤器旁路图。注意极坐标网格中标出了 那些需要实施抑制的库。
槽口宽度
1-- 3.4节；2 -- 4.8节；3 -- 6.8节
对杂波信号的去除过程。杂波信号最窄的位置有最大的信号衰减。
在雷达控制台（UCP）的杂波抑制区屏幕
当上图中的文件被下载时形成的滤波型。
2.5.1.5 残留杂波
距离折叠与速度模糊
最大不模糊距离与距离折叠 最大不模糊速度与速度模糊 多普勒两难
Notes
Note: there should be numbers along the color bar, but I did not allow enough space to plot the numbers out properly and so they appear as „*‟ Note: I will follow up on Jim‟s suggestion of doing only the lowest elevation angle and report later on that.
2）异常传播回波发生在距雷达不同的距离上
3）超折射一般发生在温度随高度升高而增加和（或） 湿度随高度增加而减少的大气层次内
地物残留
7月2日 01：12
郑州 20080519 0800
抑制地物杂波的基本思路
基于Python对多普勒天气雷达基数据的解析
基于Python对多普勒天气雷达基数据的解析基于Python对多普勒天气雷达基数据的解析多普勒雷达是一种能够测量气象杂波中液体或固体颗粒运动速度的仪器。
它通过测量天体反射射线频移来计算出物体的速度，从而提供天气预报所需的有关降水、风速和风向等信息。
然而，多普勒雷达的数据在原始状态下十分复杂，需要进行解析和处理才能得到有用的信息。
本文将介绍如何使用Python编程语言对多普勒天气雷达的基数据进行解析和处理。
首先，我们需要了解多普勒天气雷达基数据的格式。
通常，它以雷达扫描的方式保存在文件中。
每个扫描包含一系列的反射率数据，每个数据点对应于空间中的一个点。
每个数据点都有其位置和反射率值。
此外，雷达还提供了速度和谱宽等信息，用于描述气象杂波颗粒的运动特性。
在Python中，我们可以使用一些开源的库来解析多普勒雷达基数据，如`Py-ART`和`wradlib`等。
这些库包含了丰富的函数和工具，使得解析和处理多普勒雷达数据变得更加容易和高效。
首先，我们需要导入相关的库和模块。
使用`import`语句导入`numpy`、`scipy`、`matplotlib`和`pyart`等库。
```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pyart```接下来，我们需要读取多普勒天气雷达的数据文件。
使用`pyart.io.read`函数读取文件，并将数据存储在一个`Radar`对象中。
```pythonfilename = '/path/to/radar_data.nc'radar = pyart.io.read(filename)```读取数据后，我们可以使用`pyart.visualization`模块中的函数绘制雷达数据的各种图像。
例如，我们可以使用`plot_ppi`函数绘制雷达的全距视图：```pythondisplay = pyart.graph.RadarDisplay(radar)fig = plt.figure(figsize=(8, 8))ax = fig.add_subplot(111)display.plot_ppi('reflectivity', 0, ax=ax)plt.show()```此外，我们还可以绘制其他类型的图像，如雷达的径向速度和谱宽等。
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图4d.2002年5月27日08:55(gmt) 风暴相对速度图3.4仰角 fig.4d May.27.2002 08:55 (gmt) SRM Elev= 3.4deg
20070703龙卷风个例
• 16:48在安徽和江苏交界处 • 14人死147人伤
16:30 3 July 2007
图4b. 2002年5月27日08:55(gmt)风暴相对速度图1.5仰角 fig.4b May.27.2002 08:55 (gmt) SRM Elev= 1.5deg
图4c.2002年5月27日08:55(gmt) 风暴相对速度图2.4仰角 fig.4c May.27.2002 08:55 (gmt) SRM Elev= 2.4deg
双中尺度气旋
双中尺度气旋
双中尺度辐散
双中尺度辐散
谱宽的分析
• 目前应用很少 • 谱宽有局限性，谱宽值与重复频率和雷达
波长有关。 • 谱宽大表征着湍流强 • 层状云回波中，谱宽相对大的区域表示有
相对较强降水。 • 对流云回波中，谱宽大的区域，表示对流
云中气流比较混乱，有利于对流云的发展。
逆风区
大 尺 度 连 续 风 场 的 识 别
大尺度不连续风场的识别
中gama尺度（2-20km）流场特征的识别
小 尺 度 风 场 特 征 的 识 别
图4a.2002年5月27日08:55(gmt) 风暴相对速度图0.5仰角 fig.4a May.27.2002 08:55 (gmt) SRM Elev= 0.5deg
16:36 3 July 2007
16:42 3 July 2007
16:48 3 July 2007
16:54 3 July 2007
中尺度气旋（无环境风场）
中尺度气旋叠加南风
中尺度辐散（无Байду номын сангаас境风场）
中尺度辐散叠加南风
中尺度辐合（靠近雷达）
双中尺度气旋
双中尺度气旋
双中尺度气旋
速度图的分析
中尺度划分
• 中—γ. (2-20km) • 中— β. (20-200km) • 中— α. (200-2000km)
大尺度连续风场的识别
速度图中，正速度表示目标物运动是离开雷达的 负速度表示目标物运动是朝向雷达的
速度图中，速度值接近0的线，叫零速度线
提供风场信息