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微波鏈路降水測量技術及應用研究進展綜述

2019-07-16 01:56劉西川高太長宋堃劉磊印敏
裝備環(huán)境工程 2019年6期
關鍵詞:反演鏈路降雨

劉西川,高太長,宋堃,劉磊,印敏

(國防科技大學 氣象海洋學院,南京 211101)

實時準確的降雨測量對水文預報、農業(yè)生產、軍事行動保障等活動都有著重要意義[1]。目前,業(yè)務上常用的降雨測量手段主要有雨量計、天氣雷達、測雨衛(wèi)星等[2]。其中,雨量計作為一種點測量方式,雖然可以準確地測量地表降雨量,但雨量計密度有限,空間代表性差[1];天氣雷達根據(jù)空中雨區(qū)的回波反演降雨,無法準確地代表地表降雨量[3];測雨衛(wèi)星受云體影響,測量的結果也無法真實代表地表降雨量[4]。近年來,國內外學者提出利用微波鏈路傳播過程中的雨致衰減反演地表降雨。商用微波鏈路目前在全世界范圍內廣泛分布,與現(xiàn)有雨量計、天氣雷達等專用測雨儀器相比,其分布密度更加廣泛,能夠在雨量計、天氣雷達等無法架設的地方成為一種有效的降雨測量手段[5-7]。

微波在雨區(qū)的傳播過程中,微波傳輸能量會由于雨滴對微波的散射、吸收等效應而衰減損耗,這種類型的微波衰減稱之為微波雨致衰減,簡稱微波雨衰。微波雨衰的大小既與微波的頻率、偏振方式有關,也和雨滴形狀、降雨類型、降雨強度等因素有關[8]。通過在微波鏈路發(fā)射端和接收端提取發(fā)射功率和接收功率,差分計算微波傳播的總衰減,采取特定的雨衰提取算法即可得到微波雨衰,進而利用微波雨衰與雨強之間的關系反演得到路徑雨強。微波鏈路測量降水的優(yōu)點主要有:1)是微波鏈路的基站高度較低,鏈路傳輸貼近地表,直接作用于地表真實降水,反演結果代表性高;2)是微波鏈路分布廣泛,特別是在城市等雨量計無法大量組網分布的地區(qū),利用微波鏈路可以進行雨強的實時監(jiān)控;3)是利用現(xiàn)有的微波通信鏈路開展降雨探測,無需額外研制、增加測量設備,測量成本低;4)是多頻段微波鏈路還可以反演雨區(qū)的雨滴譜分布情況,探測雨區(qū)的微物理結構。目前,利用微波鏈路探測降雨逐漸成為國際上的研究熱點,在國內外開展了廣泛研究。

1 微波鏈路降水測量技術現(xiàn)狀

1.1 單頻微波鏈路測量路徑平均雨強

對于某一個頻率的微波鏈路,雨致衰減A 與降雨強度R 之間的關系一般服從式(1)[9]:

式中:A 為鏈路雨致衰減率,dB/km;R 為路徑平均降雨強度,mm/h;a、b 為雨衰冪律系數(shù),其值與微波的頻率、雨滴譜分布、溫度、相對濕度等因素有關。國際電信聯(lián)盟(International Telecommunication Union,ITU)基于大量統(tǒng)計資料和數(shù)理統(tǒng)計方法計算了不同頻率下的a、b 值,在通信領域廣泛應用[10]。在已知雨衰關系的基礎上,通過測量微波鏈路傳輸雨衰,就可反求得到路徑平均降雨強度。由于不同類型的降水會帶來不同的衰減,雨衰冪律系數(shù)a、b 往往呈現(xiàn)極為復雜的變化,因此,通過實測結果修正雨衰模型參數(shù)來提高反演精度,是單頻微波鏈路反演降水的主要研究方向。

2005 年開始,Minda 等[11]研究了微波雨衰與降雨強度之間的關系,對微波雨衰的提取方法進行了溫度修正,開展了50 GHz 頻段的微波鏈路反演路徑降雨的實測實驗,實驗反演結果與實際降雨值偏差在15%以內,初步驗證了微波測雨方法的實際應用價值。Messer[6]提出了利用蜂窩通信鏈路網反演降雨,分析了基于微波雨衰模型測雨方法的可行性,開展了基于ITU 雨衰模型的微波鏈路雨強反演實驗,雨強真實值與反演值的相關性達到了0.8 以上。Thurai 等[12]基于實地雨滴譜分布優(yōu)化微波雨衰參數(shù),分析了鏈路偏振方式對微波雨致衰減的影響,并開展了基于20 GHz 水平偏振與垂直偏振鏈路的微波雨衰測量仿真實驗,其實驗結果比ITU 雨衰模型的反演結果更為精確。2013 年開始,高太長等[13-16]在國內首次開展了微波鏈路降水測量技術研究,并開展了15~20 GHz頻段微波鏈路反演降雨的測量實驗,分別建立了支持向量機和非球形雨滴衰減模型的雨強反演模型,結果如圖1 所示[15]。此外,中國科學院大氣物理研究所韓瑽琤等研究了北京地區(qū)毫米波雨區(qū)傳播特性[17],基于此研究了雨強反演方法,并開展了實驗驗證[18]。成都信息工程大學的高清泉等[19]開展了23、25、38 GHz頻段的微波鏈路反演降水實驗,探討了頻段、分辨率等對降水反演效果的影響。

1.2 雙(多)頻/雙偏振微波鏈路測量降水

當一條路徑上存在兩個不同頻段或偏振方式的微波鏈路時,可以利用差分方式處理兩條鏈路衰減,進而通過建立差分衰減與路徑平均雨強的關系反演得到雨強[20],具體公式為:

式中:A1、A2為兩條鏈路的微波雨衰,dB/km;系數(shù)k 和α 為冪律系數(shù),一般通過實驗和統(tǒng)計資料擬合得到。

Jameson[21]研究發(fā)現(xiàn),38 GHz 與25 GHz 的差分衰減對雨滴譜分布、雨滴形狀、雨滴溫度的變化都不敏感,9、25、38 GHz 三頻差分衰減適用于降雨測量。Ruf 等[22]提出了利用35 GHz 雙偏振微波鏈路測量降水的方法,不僅可以根據(jù)水平偏振和垂直偏振的差分衰減來減小反演效果對儀器因素的敏感度,而且還降低了譜分布和溫度變化對反演效果的影響。Rincon等[23]研究了基于8.35、8.45、25.35、38.025 GHz 的多頻雙偏振微波鏈路反演降水的方法,利用不同頻率的衰減和偏振特性及其組合的差分衰減和差分相移來反演雨強。Hardaker 等[24]研究發(fā)現(xiàn),19.77 GHz 與12.502 GHz 頻段的差分衰減受雨滴形狀和雨滴譜分布的影響較小,且與降雨強度呈現(xiàn)較好的線性關系。Holt 等[25]通過理論計算和實驗證明了雙頻微波鏈路相對單頻鏈路降水反演誤差更小,并驗證了在未知雨滴形狀、雨滴譜分布和溫度的情況下,13.9 GHz/22.9 GHz 和13.5 GHz/24.1 GHz 這兩對頻段反演結果具有較小的不確定度?;谏鲜鼋Y論,D′ Amico[26]提出了利用13.5 GHz 和24.1 GHz 兩個頻率的差分衰減來提高雨強反演精度的方法,并研究了非降水因素對反演的影響及其消除方法。Upton 等[27]分別在英國西北的博爾頓地區(qū)使用17.6 GHz/12.8 GHz、22.9 GHz/13.9 GHz 的兩組雙頻微波鏈路實現(xiàn)了降雨觀測,對降水反演效果進行了理論分析,與雨量計進行對比,其觀測誤差在15%以內。

微波雨衰理論表明,雨致衰減與雨滴譜存在如下關系[8]:

圖1 基于南京地區(qū)實測雨滴譜的雨衰關系及雨強反演結果

式中:D 為雨滴等體積直徑,mm;Cext為雨滴消 光截面,mm2,與粒子尺度D、微波頻率f 和偏振狀態(tài)有關;N(D)為雨滴譜分布,mm-1·m-3。

N(D)一般服從Gamma 分布:

式中:N0和μ 分別為濃度和尺度參數(shù);Λ 為形狀因子。

當雙頻或(和)雙偏振微波鏈路獲取兩個或兩個以上衰減量時,就可以反演出雨滴譜分布中的三個未知量。

基于上述原理,Berne 等[28]利用26 GHz 的水平/垂直偏振微波通信鏈路,在雨滴譜服從Gamma 譜分布的假設下,研究了計算沿鏈路的平均雨滴譜分布參數(shù)的方法,實驗結果與C 波段的天氣雷達相比具有良好的一致性,但在小雨的情況下,該方法的計算結果存在較大的不確定性。Rincon 等[29]在研究雨滴譜分布、傾斜角和擺動等因素對35 GHz 微波雨衰影響的基礎上,提出了根據(jù)雙偏振參數(shù)反演譜分布參數(shù)μ 的方法。國內方面,宋堃[30]提出了基于雙頻雙偏振鏈路的Gamma 譜分布三參數(shù)反演算法,基于微波雨衰理論、非球形散射理論和最優(yōu)化算法設計了雨滴譜反演流程,如圖2a所示。數(shù)值仿真結果如圖2b所示,Gamma譜分布函數(shù)中Λ、μ 和N0的反演結果與初始值的相關性均在0.76 以上,其中雨滴數(shù)密度N0反演結果的相關性達到0.99,從而驗證了該方法的可行性和準確性。

圖2 雙頻雙偏振鏈路聯(lián)合反演雨滴譜的流程及反演結果

1.3 基于微波鏈路網的降雨場反演

當區(qū)域內存在多個交叉的微波鏈路構成微波鏈路網時,可以利用微波衰減場反演得到區(qū)域雨強分布。2008 年,Messer[31]在ITU-R 微波雨衰模型的基礎上提出了利用反距離加權法反演區(qū)域降雨強度的方法,并在以色列利用22 條微波鏈路開展了測量實驗。在此基礎上,Goldshtein[32]提出了微波雨衰信號的去噪方法,按照降雨強度的大小對噪聲進行量化處理,并對反距離加權法進行了修正。2011 年,Overeem等[33]提出了基于插值算法的降雨場反演方法,并開展了約2400 條微波鏈路組網實時反演荷蘭全境雨強分 布的實驗。2013 年,Zohidov[34]采用層析和迭代算法,利用256 條頻率為18 GHz/23 GHz/38 GHz 的鏈路網實現(xiàn) 1368 km2范圍的區(qū)域雨強反演,相關性達到0.87。自2015 年起,瑞典氣象局與愛立信通信公司合作,利用商用微波鏈路的信號反演1 min 分辨率的區(qū)域雨強,與地面雨量計的相關性達到0.8。國內方面,姜世泰等[13]從層析原理出發(fā),提出了基于正則化算法和聯(lián)合迭代法的區(qū)域降雨強度反演方法,并通過數(shù)值仿真實驗進行驗證,兩種方法的區(qū)域降雨強度反演值與真值的相關性達到了0.96,驗證了方法的準確性。

2 微波鏈路降水測量技術的應用

2.1 基于微波鏈路的天氣雷達衰減訂正

由于微波鏈路在近地面?zhèn)鞑?,覆蓋區(qū)域較大,與天氣雷達低仰角下掃描的對應性較好,因此天氣雷達與微波鏈路之間可實現(xiàn)優(yōu)勢互補。對于短波長雷達,電磁波在雨區(qū)的強烈衰減會嚴重降低雷達回波,導致降水強度低估,因此往往需要進行衰減訂正。微波鏈路可以準確獲取特定頻段的路徑衰減,因此將微波鏈路應用于天氣雷達的實時衰減訂正,可以有效提高天氣雷達衰減訂正的效果,進而提高雷達定量估計降水的精度。

2005 年,Kr?mer 等[35]和Rahimi 等[36]分別利用17.5 GHz 和10.5 GHz 的雙頻微波鏈路獲取的衰減信息,采用前向迭代算法和后向迭代算法對X 波段雷達徑向反射率因子進行了衰減訂正。2008 年,Kr?mer等[37]利用雙頻微波鏈路對C 波段雷達進行了衰減訂正,除了對沿微波鏈路路徑上的衰減進行訂正外,還可以實現(xiàn)其他徑向上的基礎訂正。國內方面,薛楊[38]研究了基于前向迭代逐庫訂正算法的天氣雷達衰減訂正模型,并在南京地區(qū)開展了利用微波鏈路進行天氣雷達衰減訂正的個例研究。結果表明,訂正后雷達定量估計降水的精度得到有效提高。在此基礎上,薛楊提出了基于微波鏈路網的雷達區(qū)域衰減訂正算法[39],并通過數(shù)值仿真實驗檢驗了算法的有效性,如圖3 所示。張鵬等[40]針對微波鏈路僅能夠在沿徑向上進行衰減訂正的問題,提出了基于任意取向微波鏈路的雷達衰減訂正算法,利用X 波段雷達進行了衰減訂正實驗,訂正后降雨效果有明顯提升。

圖3 微波鏈路網進行雷達區(qū)域衰減訂正后的雨強反演結果

2.2 微波鏈路聯(lián)合雨量計、天氣雷達重構降雨場

微波鏈路測雨技術逐漸引起廣泛關注,在美洲、歐洲、亞洲和非洲等地已有廣泛研究,并開始通入實際應用。基于現(xiàn)有的商用微波鏈路網,開展大尺度降雨觀測是其最直接的應用。2008 年開始,Messer[31]、Overeem 等[33,41-43]先后在荷蘭、巴西等地利用商業(yè)微波鏈路監(jiān)測降雨,結果顯示,與雷達觀測資料相比,微波鏈路獲取的雨強資料更為精細,與雨量計測量結果的相關性更高。Cummings 等[44]利用17.6 GHz 和22.9 GHz 兩條單頻微波鏈路,采用平均校準方法對雷達降雨場進行了訂正。2013 年,Bianchi 等[45]基于變分法和高斯-牛頓迭代法,將微波鏈路數(shù)據(jù)與雨量計數(shù)據(jù)和雷達數(shù)據(jù)進行同化,重構得到Zurich 地區(qū)的二維降雨場,同化前后的區(qū)域雨強標準差由1.44 mm/h提高到1.11 mm/h。Liberman[46]基于最優(yōu)權重法,將微波鏈路數(shù)據(jù)與雨量計數(shù)據(jù)和雷達數(shù)據(jù)進行同化,重構得到以色列的二維降雨場,聯(lián)合重構所得雨強相對偏差在ˉ6%,優(yōu)于雷達單獨觀測值。國內方面,薛楊[47]在對微波鏈路、雨量計與天氣雷達觀測資料進行匹配的基礎上,采用平均訂正因子校準法研究了微波 鏈路-雨量計聯(lián)合校準雷達估測降雨場的方法,并開展了微波鏈路聯(lián)合雨量計、天氣雷達重構降雨場實驗。結果表明,與雷達原始估測的雨強相比,微波鏈路-雨量計聯(lián)合校準后區(qū)域各網格雨強均明顯增加,誤差明顯減小,實驗結果如圖4 所示。

2.3 暴雨監(jiān)測預警

由強降雨導致的山洪、泥石流、城市內澇等自然災害危及人民生命財產安全,因此及時、準確的暴雨預警機制意義重大。雨量計、天氣雷達等常規(guī)測雨設備在山地、城市等地形復雜區(qū)域無法廣泛組網觀測,會造成災害預警不及時而帶來重大損失。在這些地區(qū)存在廣泛分布的微波鏈路,逐漸有研究開始將微波鏈路降雨觀測技術引入災害預警中。2012 年,Abrajano 等[48]提出利用微波鏈路建立暴雨監(jiān)測網絡,基于壓縮感知原理和鏈路衰減信息對暴雨雨團位置進行定位,并開展了26 GHz 微波鏈路網絡監(jiān)測暴雨的數(shù)值仿真。2013 年,David 等[49]提出了通過分析雨量計和微波鏈路得到的區(qū)域雨強來預測雨團移動方向的方法,并利用以色列南部沙漠地區(qū)7 條17~19 GHz 微波鏈路和雨量計開展暴雨預警實驗研究。研究結果表明,與雨量計相比,微波鏈路測雨結果能夠提前至少40 min 預警暴雨來臨。

圖4 微波鏈路網絡、雨量計與天氣雷達等的 位置分布及實驗結果[47]

3 結語

微波鏈路測量降水作為非專業(yè)大氣探測的典型代表,在空間分辨率、覆蓋范圍等方面可以成為專業(yè)大氣探測手段的補充,是公共氣象服務的一種有效手段。目前,微波鏈路降水測量技術尚處于研究階段,為了推動其發(fā)展和成熟,應當從以下幾個方面開展研究。

1)當前,微波鏈路反演降水的精度還不能和雨量計等專業(yè)降水測量手段相比,但可以充分發(fā)揮其面測量這一優(yōu)勢,以色列、荷蘭等國家的實踐已經展示出了微波鏈路在實際應用中的潛力。下一步應重點研究微波鏈路與雨量計、天氣雷達等專業(yè)大氣探測手段的聯(lián)合,進一步提高區(qū)域降水的測量精度,滿足強降水、城市內澇、泥石流等相關災害監(jiān)測和預警的需求。

2)現(xiàn)有研究大部分利用10~40 GHz 頻段微波鏈路,對于10 GHz 以下的分布范圍更廣的低頻鏈路利用率較低。其原因在于低頻鏈路雨衰量級較低,易被強噪聲背景干擾,導致有效信號提取困難。應重點研究低頻微波鏈路雨衰信號的提取和降水反演方法,進一步滿足公共氣象服務對實時、準確氣象信息的要求。

3)當前研究主要集中在基于鏈路衰減信息的降雨測量,而實際上,水汽、霧、氣溶膠等同樣對鏈路有衰減作用,目前已有一些在這方面的研究,但都是處于探索階段。應重點研究大氣多種要素對微波鏈路傳播的吸收、衰減和去極化等效應,在此基礎上,深入挖掘微波鏈路測量潛力,拓展微波鏈路測量要素。

4)微波鏈路涉及到通信、廣播、電力、氣象等多個行業(yè),從海量微波鏈路信號中提取氣象信息,不僅需要相關的氣象理論基礎,還需要信號處理、通信工程等交叉學科領域和大數(shù)據(jù)挖掘、深度學習等新興手段。應推動多學科交叉、多部門合作,充分發(fā)揮微波鏈路大氣探測的效益,提升公共氣象服務水平。

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