夏 凡 張樂堅(jiān) 張 林

1 山東省氣象科學(xué)研究所，濟(jì)南 250031 2 中國氣象局氣象探測中心，北京 100081

提 要：為了提高中國X波段雙線偏振雷達(dá)(簡稱雙偏振雷達(dá))的數(shù)據(jù)質(zhì)量，提升應(yīng)用水平，基于美國多雷達(dá)多傳感器定量降水估測業(yè)務(wù)系統(tǒng)質(zhì)量控制(簡稱dpQC)方案，在此基礎(chǔ)上增加了差分反射率閾值判別并對方案中的計(jì)算參數(shù)進(jìn)行本地化調(diào)整，設(shè)計(jì)了針對X波段雙偏振雷達(dá)的質(zhì)量控制(簡稱dpXQC)方案，原理主要包括：將雙偏振參量相關(guān)系數(shù)(CC)區(qū)分降水回波與非降水回波的閾值調(diào)整為0.9，小于0.9的回波判別為非降水回波；通過計(jì)算回波頂高與強(qiáng)回波區(qū)位置對冰雹與非均一性波束填充區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識；通過統(tǒng)計(jì)探空資料0℃高度上下相關(guān)系數(shù)的特征，調(diào)整了融化層的識別參數(shù)；優(yōu)化算法將雙偏振參量差分反射率絕對值大于5 dB判別為非降水回波；加入了條狀雜波識別、連續(xù)性檢驗(yàn)與斑塊雜波識別算法。利用dpXQC方案對北京五部X波段多普勒雙偏振業(yè)務(wù)雷達(dá)進(jìn)行試驗(yàn)，檢驗(yàn)評估其對非降水回波識別效果，獲得以下結(jié)果與結(jié)論：大部分非降水回波可以通過CC閾值判別被濾除；對于CC閾值判別無法濾除的條幅狀、孤立點(diǎn)、塊狀非降水回波，dpXQC方案利用條幅狀雜波識別、連續(xù)性檢驗(yàn)與差分反射率閾值判別去濾除；dpXQC方案有效保護(hù)了冰雹、非均一性波束填充與融化層區(qū)域中CC<0.9的降水回波不被濾除；檢驗(yàn)結(jié)果顯示，dpXQC方案對非降水回波正確識別率為91.8%，錯(cuò)誤識別率為20.6%，均要優(yōu)于dpQC方案，但dpXQC方案的錯(cuò)誤識別率依然很高，主要有兩方面原因，一是由于X波段雷達(dá)反射率衰減嚴(yán)重，方案會對一些離雷達(dá)較遠(yuǎn)的非均一性填充區(qū)域出現(xiàn)遺漏識別，二是融化層識別算法在所有方位角的位置與厚度是固定的，與實(shí)際觀測不符，這均會導(dǎo)致被遺漏標(biāo)識區(qū)域中CC<0.9的降水回波被誤判為非降水回波?？傮w來看，dpXQC方案在濾除非降水回波的同時(shí)，最大程度保護(hù)了降水回波不被濾除，為雷達(dá)資料定量化應(yīng)用等相關(guān)業(yè)務(wù)提供保障。

引 言

我國目前正逐步將CINRAD單線偏振雷達(dá)(簡稱單偏振雷達(dá))升級改造為雙線偏振雷達(dá)(簡稱雙偏振雷達(dá))，與單偏振雷達(dá)相比，雙偏振雷達(dá)可以接收水平和垂直方向的回波信號，除了反射率(ZH)、徑向速度(Vr)、譜寬(SPW)，雙偏振雷達(dá)還可以探測接收零滯后相關(guān)系數(shù)(CC)、差分反射率(ZDR)、差分傳播相移(ФDP)等雙偏振參量。雙偏振雷達(dá)資料在強(qiáng)對流天氣預(yù)警(馮晉勤等，2018)、定量降水估測(Zhang et al, 2016；陳超等，2019)、水凝物粒子分類(馮亮等，2018)領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用，我國自主研發(fā)的GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)數(shù)值預(yù)報(bào)模式(Chen et al，2015)，也正嘗試將雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)同化進(jìn)模式初始場中，提高強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)效果。然而這些不可避免地會受到非降水回波的影響，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是保證雷達(dá)自動(dòng)化應(yīng)用的關(guān)鍵，因此雷達(dá)基數(shù)據(jù)在應(yīng)用前需要進(jìn)行質(zhì)量控制，識別并濾除非降水回波。

模糊邏輯法(Kessinger et al，2003；劉黎平等，2007；江源等，2009)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(Lakshmanan et al，2007)是較為成熟的雷達(dá)質(zhì)量控制算法，在區(qū)分降水回波與非降水回波中取得了較好的效果。隨著雙偏振參量的引入，研究人員可以在原有算法的基礎(chǔ)上增加更多判別條件。杜牧云等(2013a)在模糊邏輯算法中增加了CC、ZDR與ФDP紋理隸屬成員函數(shù)，改善了算法對零速度區(qū)降水回波錯(cuò)誤識別問題，同時(shí)提升了混合型回波的識別效果，但是仍遺漏了不少地物雜波；Lakshmanan et al(2013)在原有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中增加了CC、ZDR與ФDP參量來區(qū)分降水與非降水回波，結(jié)果顯示識別技巧要高于原有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，對混合型回波的識別效果較好，然而該方法質(zhì)量控制效果依賴于搭建網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。Tang et al(2014)基于ZH、CC與探空溫度數(shù)據(jù)，針對雙偏振雷達(dá)設(shè)計(jì)了一套質(zhì)量控制(dual polarization quality control,dpQC)方案，其核心是利用CC識別大部分非降水回波與降水回波，然后利用回波頂高等參數(shù)處理CC無法區(qū)分的回波。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，dpQC方案的質(zhì)量控制技巧高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，而且計(jì)算時(shí)間遠(yuǎn)少于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。這一方法已經(jīng)在美國多雷達(dá)多傳感器(MRMS)定量降水估測(QPE)系統(tǒng)中業(yè)務(wù)應(yīng)用。在國內(nèi)，張林和楊洪平(2018)借鑒了dpQC算法流程，分類識別上海南匯業(yè)務(wù)雙偏振雷達(dá)的降水回波與非降水回波。還有一些研究人員單純對一個(gè)雙偏振參量進(jìn)行質(zhì)量控制(杜牧云等，2013b；吳林林等，2015；肖艷姣等，2012；趙川鴻等，2019；馬建立等，2019)，為后續(xù)反射率質(zhì)量控制做好鋪墊。

目前已經(jīng)業(yè)務(wù)化的雙偏振雷達(dá)以S與C波段為主，很多質(zhì)量控制工作也是圍繞這兩種波段的雷達(dá)數(shù)據(jù)展開，但是兩者在局地強(qiáng)對流的精細(xì)觀測方面有所不足。與S、C波段雷達(dá)相比，X波段雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)具有更高的時(shí)空分辨率，可以提供更細(xì)微水凝物信息，在災(zāi)害天氣預(yù)警中發(fā)揮了更重要的補(bǔ)充作用。如北京自2015年搭建了5部X波段雙偏振雷達(dá)并投入到科研與業(yè)務(wù)中，在隨后的幾年應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)X波段雷達(dá)容易受到環(huán)境噪聲與信號衰減等因素影響，觀測數(shù)據(jù)摻雜了晴空回波、電磁干擾雜波與生物回波等非降水回波。目前國內(nèi)X波段雙偏振雷達(dá)非降水回波識別的相關(guān)研究較少(郭春輝等，2019；王超等，2019)，研究人員基于CC去識別非降水回波，這可能將非均一填充與融化層區(qū)域中的降水回波錯(cuò)誤識別為非降水回波。為了彌補(bǔ)以往研究的不足，本文對Tang et al(2014)設(shè)計(jì)的dpQC方案進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，設(shè)計(jì)了針對我國X波段雙偏振雷達(dá)的質(zhì)量控制方案來識別并濾除非降水回波，為業(yè)務(wù)化應(yīng)用X波段雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)提供更好的質(zhì)量控制方案。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用了北京昌平站、房山站、密云站、順義站與通州站5部X波段雙偏振天氣雷達(dá)在2019年5—7月觀測的基數(shù)據(jù)資料，雷達(dá)采用VCP21體掃模式，每個(gè)體掃有9個(gè)仰角，大約3 min完成一次體掃，距離庫長為75 m。用于計(jì)算融化層高度的0℃高度來自北京探空數(shù)據(jù)。

根據(jù)探空站距離昌平、房山、密云、順義與通州雷達(dá)站距離大致為42、33，70、39與31 km，因此，探空站0℃高度可以代表5部雷達(dá)。

1.2 質(zhì)量控制方案原理

由于北京X波段雷達(dá)在生成基數(shù)據(jù)時(shí)已經(jīng)做了地物回波的濾除處理，生物回波個(gè)例較難收集，本文設(shè)計(jì)的質(zhì)量控制方案識別的非降水回波主要是電磁干擾回波與晴空回波。圖1給出了方案的整體流程，包含了7個(gè)步驟，分別是：(1)CC閾值判別；(2)冰雹、非均一性波束填充(NBF)區(qū)域識別；(3)融化層識別；(4)ZDR閾值判別；(5)條狀雜波濾除；(6)水平連續(xù)性檢驗(yàn)；(7)斑塊雜波濾除并在降水回波區(qū)域彌補(bǔ)小面積空洞。雷達(dá)基數(shù)據(jù)依次經(jīng)過這7步自動(dòng)化處理，最后保留的即為降水回波。

圖1 北京X波段雙偏振雷達(dá)質(zhì)量控制方案流程圖

與原始dpQC方案(Tang et al，2014)相比，本文的質(zhì)量控制方案移除了CC紋理閾值判別，增加了ZDR閾值判別，這是由于通過大量質(zhì)量控制試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：CC紋理閾值判別會濾除大量降水回波，ZDR閾值判別會去除面積較大的電磁干擾雜波；方案還基于統(tǒng)計(jì)結(jié)果對CC閾值判別與融化層區(qū)域識別的計(jì)算參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。本文將新的質(zhì)量控制方案稱為dpXQC(dual polarization X-band quality control)，下面詳細(xì)介紹各步驟原理。

1.2.1 CC閾值判別

CC表示回波的水平偏振分量與垂直偏振分量的相關(guān)程度。研究表明，單一類型水凝物降水回波，其對應(yīng)的CC較大，通常接近于1.0，而非降水回波的CC較小(Kumjian,2013)?；贑IMISS數(shù)據(jù)庫中國地面逐小時(shí)資料的降水量與總云量、地面分鐘降水資料的降水量數(shù)據(jù)選取了非降水回波與降水回波的個(gè)例(表1)，統(tǒng)計(jì)兩者CC的概率分布(圖2)。由圖可見，降水回波CC主要分布在0.8～1.0區(qū)間內(nèi)，非降水回波分布范圍較廣，在0.2～1.0。

表1 2019年5—7月降水過程時(shí)間及體掃數(shù)量

CC閾值的選取直接影響方案對非降水回波與降水回波的識別效果，由圖2可知，閾值選取較低可減少對降水回波的錯(cuò)誤識別，但會使少量非降水回波無法被濾除；反之則可以有效地識別非降水回波，但降水回波可能被錯(cuò)誤識別。綜合考慮對非降水回波濾除效果與降水回波錯(cuò)誤識別因素，本文以0.05為步長，依次計(jì)算CC區(qū)間[0.5,1]對應(yīng)的降水回波概率分布閾值右側(cè)的累計(jì)概率值與非降水回波概率分布閾值左側(cè)累計(jì)概率值之和，從選出最大值，最終將0.9定為閾值。如果雷達(dá)回波對應(yīng)CC<0.9，將其判定為非降水回波。

1.2.2 冰雹或者非均一性波束填充區(qū)域判別

從圖2可以看出，小部分降水回波對應(yīng)的CC<0.9。Ryzhkov et al(2005)研究發(fā)現(xiàn)，冰雹區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)部分回波對應(yīng)的CC較小，Ryzhkov(2007)還發(fā)現(xiàn)NBF區(qū)域也會出現(xiàn)較小的CC，這主要是由于隨著雷達(dá)探測波束的延長,單位距離庫內(nèi)所探測的體積不斷增大，強(qiáng)降水回波中心占據(jù)單位探測體積的一部分或者不同相態(tài)的水凝物會出現(xiàn)在同一單位探測體積中，使得ФDP梯度變大導(dǎo)致CC降低。由于冰雹或者NBF的低CC區(qū)域通常出現(xiàn)在強(qiáng)降水天氣中，其對應(yīng)的回波較強(qiáng)，回波頂較高，因此利用公式對其進(jìn)行識別：

圖2 北京X波段雷達(dá)降水回波與非降水回波對應(yīng)的CC的概率分布

式中:ETOP18 dBz與ETOP0 dBz分別表示被檢測的距離庫之上18 dBz與0 dBz反射率的高度，rstormcore表示為強(qiáng)回波區(qū)到雷達(dá)站的徑向距離，定義強(qiáng)回波區(qū)為某一徑向大于45 dBz回波累計(jì)距離大于1 km的區(qū)域。被標(biāo)識為冰雹與NBF區(qū)域中CC<0.9的回波不被濾除。

1.2.3 融化層亮帶識別

融化層包含了融化的雪、霰與雹等不同相態(tài)的粒子，因此雷達(dá)探測到部分回波對應(yīng)的CC較小。為了使融化層融區(qū)域中CC<0.9的降水回波不被濾除，借鑒了dpQC方案，即基于探空資料的0℃高度與CC來對其進(jìn)行識別，步驟如下:

(1)首先將每個(gè)徑向的雷達(dá)數(shù)據(jù)分為三組，融化層之下(0℃高度其下1 km至其下2 km)，融化層(0℃高度至其下1 km)與融化層之上(0℃高度至其上1 km)，計(jì)算每組CC平均數(shù)(分別為CCb、CCin、CCa)，公式如下：

(3)

式中:H0℃表示探空資料0℃高度;h(i)表示第i個(gè)距離庫的高度;n表示每個(gè)分組中距離庫的總數(shù)。

(2)當(dāng)某個(gè)徑向上三組數(shù)據(jù)CC的平均值滿足下式時(shí)，這個(gè)徑向距離庫高度在[H0℃-1 km,H0℃)區(qū)間內(nèi)被判定為融化層

CCin≥0.9∩{[CCin<(CCb-0.02)∩CCin<

(CCa-0.02)]∪CCin<(CCb-0.05)}

(4)

(3)在判定的融化層區(qū)域中，小于0.7的回波被標(biāo)識為非降水回波并濾除，CC在[0.7,0.9)剩余的回波暫不處理，需要在接下來的步驟中繼續(xù)判別回波屬性。

本文統(tǒng)計(jì)了177個(gè)出現(xiàn)融化層的仰角，計(jì)算了融化層之下、融化層之中與融化層之上的CC的平均值(圖3)，可以發(fā)現(xiàn)，融化層組的CC平均值在0.85～0.97波動(dòng)，而且部分仰角融化層之上、之下CC平均值與融化層差較小，如果基于dpQC方案對融化層進(jìn)行識別，會出現(xiàn)遺漏，基于統(tǒng)計(jì)結(jié)果，dpXQC修改了式(4)中的閾值，新的判別條件如下：

圖3 177個(gè)仰角融化層之上、融化層與融化層之下CC的平均值

CCin≥0.85∩{[CCin<(CCb-0.01)∩CCin<

(CCa-0.01)]∪CCin<(CCb-0.03)}

(5)

1.2.4ZDR閾值判別

這一步是在dpQC方案基礎(chǔ)上新增的，因?yàn)樵趯?shí)際觀測中，會出現(xiàn)面積較大并且CC較大的電磁干擾雜波，這些回波無法利用CC閾值判別去濾除，也無法利用水平連續(xù)性檢驗(yàn)去濾除。通過大量觀測個(gè)例發(fā)現(xiàn)，ZDR可以較為有效識別這類非降水回波，ZDR反映了粒子偏離球形的情況，這些電磁干擾雜波的ZDR通常偏大或者偏小。本文統(tǒng)計(jì)了這類電磁干擾回波與降水回波二者的ZDR概率分布(圖4)發(fā)現(xiàn)，這類回波的ZDR分布在-7～8 dB，大概率分布在絕對值較大的ZDR區(qū)間，降水回波則分布在-4～5 dB，為了盡可能保留降水回波，本文將︱ZDR|>5 dB做為區(qū)分此類電磁干擾回波與降水回波的判別閾值。

圖4 北京X波段雷達(dá)降水回波與非降水回波對應(yīng)ZDR的概率分布

1.2.5 條狀雜波濾除

條狀雜波通常由太陽射線或者電磁干擾造成，有的可以利用CC閾值判別進(jìn)行濾除，但是也存在整條徑向回波的CC>0.9的情況。條狀回波的主要特征是徑向上連續(xù)性較好，并且條狀雜波通常出現(xiàn)在低層仰角，在垂直方向缺乏連續(xù)性?；谶@些特征，本文質(zhì)量控制算法中利用下式來識別條狀雜波：

(6)

1.2.6 連續(xù)性檢驗(yàn)

實(shí)際觀測中常出現(xiàn)散點(diǎn)狀回波，這些回波可能是晴空回波，也可能是電磁干擾回波，散點(diǎn)狀回波的特點(diǎn)主要是具有孤立性，在方位與徑向上都不連續(xù)，這些回波有時(shí)CC>0.9或者對應(yīng)CC為缺測。算法利用連續(xù)檢驗(yàn)可以濾除這類非降水回波，其檢驗(yàn)原理是，以被檢測的距離庫為中心，設(shè)定一個(gè)窗口并統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)的ZH，如果多于一半是缺測值，或者有效回波ZH的平均值小于被檢測回波ZH的25%，那么該距離庫的回波被判定為非降水回波，本文將這個(gè)窗口大小設(shè)置為0.75 km×2.0°。

1.2.7 斑塊雜波濾除

經(jīng)過前面幾步質(zhì)量控制后，計(jì)算剩余的回波的面積，如果小于10 km2，那么這個(gè)區(qū)域被判別為斑塊雜波并濾除。這一步可以濾除利用CC、ZDR閾值判別與連續(xù)性檢驗(yàn)無法濾除的非降水回波。

2 質(zhì)量控制效果分析

下面利用上節(jié)介紹dpXQC方案中各算法進(jìn)行試驗(yàn)，為了驗(yàn)證效果，每一步算法單獨(dú)進(jìn)行試驗(yàn)，不與其他算法協(xié)同試驗(yàn)。

2.1 CC閾值判別

圖5給出了2019年5月26日04：42密云雷達(dá)站回波分布，雷達(dá)站周圍存在大量散點(diǎn)狀電磁干擾回波與晴空回波(圖5a)，對應(yīng)的CC主要分布在0.1～0.5(圖5b)，圖5c顯示了用CC閾值判別后的回波分布，可以發(fā)現(xiàn)雷達(dá)站周圍大部分非降水回波被濾除。但是仍然存在很多散點(diǎn)狀或小面積非降水回波保存下來，這些回波對應(yīng)的CC為缺測或者大于0.9，后期可以利用連續(xù)性檢驗(yàn)或者斑塊回波判別進(jìn)行濾除。

圖5 2019年5月26日04:42密云雷達(dá)站0.5°仰角觀測的(a)質(zhì)量控制前ZH，(b)CC，(c)CC閾值判別后ZH

2.2 冰雹或者非均一性波束填充區(qū)域判別

圖6a給出了2019年5月17日22:29北京順義站雷達(dá)0.5°仰角質(zhì)量控制前的ZH分布，在距離雷達(dá)100 km西南偏南方向有些回波的反射率達(dá)到45～60 dBz，實(shí)際觀測中這一區(qū)域出現(xiàn)冰雹，這些區(qū)域有的回波對應(yīng)的CC較低(圖6b)，只利用CC閾值判別，可以濾除雷達(dá)站周圍大部分非降水回波(圖6c上部橢圓)，但是部分冰雹區(qū)與其附近區(qū)域(圖6c下部橢圓)的降水回波也會被濾除；對冰雹區(qū)域進(jìn)行識別并標(biāo)識后(圖6d)，使得區(qū)域中的降水回波(圓圈區(qū)域)不被濾除，但是冰雹區(qū)附近區(qū)域降水回波沒有保留下來，這里主要由于不同相態(tài)的降水粒子出現(xiàn)在在同一距離庫中形成NBF區(qū)域，加入NBF區(qū)域識別(圖6e)，有效保護(hù)了這一區(qū)域的降水回波。

圖6 2019年5月17日22:29順義雷達(dá)站0.5°仰角觀測的(a)質(zhì)量控制前ZH，(b)CC，(c)CC閾值判別后ZH(上部橢圓內(nèi)為經(jīng)過CC閾值判別濾除的非降水回波，下部橢圓內(nèi)為錯(cuò)誤濾除的降水回波)，(d)冰雹區(qū)識別后保留的ZH(圓圈內(nèi)為經(jīng)過冰雹識別后保留的降水回波)，(e)冰雹與NBF區(qū)域識別保留的ZH

2.3 融化層亮帶識別

圖7a和7b分別給出了2019年7月5日20:03房山站雷達(dá)2.5°仰角質(zhì)量控制前的ZH與CC分布，在距離雷達(dá)50～90 km、45°～180°方位角，大量回波的ZH分布在25～35 dBz，CC分布在0.6～0.9，結(jié)合當(dāng)日的探空數(shù)據(jù)，這些區(qū)域出現(xiàn)在0℃層高度附近。單純利用CC閾值判別會濾除大量降水回波(圖7c橢圓區(qū)域內(nèi))，對融化層區(qū)域進(jìn)行識別后(圖7d)，保留了其中大部分CC<0.9降水回波。

圖7 2019年7月5日20:03昌平雷達(dá)站2.5°仰角觀測的(a)質(zhì)量控制前ZH，(b)CC，(c)CC閾值判定后ZH(橢圓內(nèi)白色區(qū)域表示被錯(cuò)誤濾除的降水回波)，(d)融化層識別后保留的ZH

2.4 差分反射率判別

圖8a給出了2019年7月13日12:15密云站雷達(dá)站0.5°仰角觀測，在距離雷達(dá)站50～200 km、180°～240°方位角區(qū)域出現(xiàn)大量電磁干擾雜波，這些回波對應(yīng)的CC大部分在0.9以上(圖8b)，無法通過CC閾值判別來濾除，而其對應(yīng)的ZDR>5 dB(圖8c)，利用ZDR閾值判別后可以大部分電磁干擾回波被剔除(圖8d)。

2.5 條狀雜波濾除

圖9a給出了2019年5月25日15:21房山站雷達(dá)站0.5°仰角回波分布，在雷達(dá)站南側(cè)出現(xiàn)條狀雜波，其對應(yīng)的CC>0.9(圖9b)，無法利用CC閾值判別進(jìn)行濾除，利用了條狀雜波識別算法，部分雜波可以被濾除(圖9c)，剩余的回波主要由不連續(xù)的散點(diǎn)狀或者小面積回波構(gòu)成，可以利用連續(xù)性檢驗(yàn)或者斑塊回波識別進(jìn)行濾除。

2.6 連續(xù)性檢驗(yàn)

圖10a和10b分別給出了圖5c與圖8c經(jīng)過連續(xù)性檢驗(yàn)后回波分布，通過對比可見，利用CC閾值判別或者條狀雜波判別無法濾除的非降水回波，利用連續(xù)性檢驗(yàn)可以將其濾除。

圖8 2019年7月13日12:15密云站雷達(dá)0.5°仰角觀測的(a)質(zhì)量控制前ZH，(b)CC，(c)ZDR，(d)ZDR閾值判別后ZH

圖9 2019年7月16日15:21房山雷達(dá)站0.5°仰角觀測的(a)質(zhì)量控制前ZH，(b)CC，(c)質(zhì)量控制后ZH

圖10 經(jīng)過連續(xù)性檢驗(yàn)后2019年(a)5月26日04:42北京密云雷達(dá)站0.5°仰角觀測和(b)7月16日15:21房山雷達(dá)站0.5°仰角觀測的ZH分布

2.7 斑塊雜波濾除效果

圖11給出了2019年5月26日11:54昌平站雷達(dá)0.5°仰角觀測經(jīng)過斑塊狀雜波濾除前后的ZH分布，對比圖11a與11b可以發(fā)現(xiàn)，距離雷達(dá)站100～200 km的90°～120°方位角區(qū)域的斑塊狀雜波被濾除。

圖11 2019年5月26日11:54昌平站雷達(dá)0.5°仰角ZH分布(a)質(zhì)量控制前，(b)質(zhì)量控制后

3 結(jié)果檢驗(yàn)

為了評估質(zhì)量控制方案對非降水回波的識別效果，借鑒了文浩等(2016)提出的評估方案，以一個(gè)仰角層的觀測數(shù)據(jù)為單位，先人工觀測進(jìn)行判別，選出有、無非降水回波的仰角層數(shù)據(jù)，當(dāng)質(zhì)量控制方案識別非降水回波的面積超過人工判別非降水回波面積的90%，定為正確識別，當(dāng)質(zhì)量控制方案識別非降水回波區(qū)域在人工觀測判別為降水回波，且其面積占降水回波的10%，定為錯(cuò)誤識別，從北京5部X波段雙偏振天氣雷達(dá)站選取了320個(gè)體掃、共811個(gè)仰角層進(jìn)行測試。

統(tǒng)計(jì)指標(biāo)基于二分類事件評估方法，主要包括正確識別率(Hr)與錯(cuò)誤識別率(Far)，公式如下:

(7)

(8)

式中：a為人工觀測與質(zhì)量控制算法均判別出現(xiàn)非降水回波的仰角數(shù)；b為人工觀測判別沒有出現(xiàn)非降水回波而質(zhì)量控制算法判別錯(cuò)誤的仰角數(shù)；c為人工觀測判別出現(xiàn)非降水回波而質(zhì)量控制方法判別遺漏的仰角數(shù)；d為人工觀測與質(zhì)量控制算法均沒有判別出現(xiàn)非降水回波的仰角數(shù)。

在選取所有仰角層數(shù)據(jù)中，含有非降水回波的仰角層為123個(gè)，降水回波的仰角層為688個(gè)(有的仰角層也有非降水回波，但是比例非常小，忽略不計(jì))。表2給出了dpQC方案與dpXQC方案質(zhì)量控制效果統(tǒng)計(jì)，由表可見，非降水回波識別正確的仰角層數(shù)，dpXQC方案多于dpQC方案，dpXQC方案Hr為91.8%，dpQC方案的為85.4%，這主要是由于dpXQC方案增加了ZDR閾值判別，有效濾除了塊狀電磁干擾回波；降水回波被誤識別為非降水回波的仰角層數(shù)，dpXQC方案少于dpQC方案，dpXQC方案的Far為20.6%，dpQC方案的為28.8%，主要是由于dpXQC方案調(diào)整了融化層識別參數(shù)，使區(qū)域中CC<0.9的降水回波更多地被正確識別，并且老方案中包含了CC紋理閾值判別，這一項(xiàng)有時(shí)會將降水回波判別為非降水回波濾除，dpXQC方案刪除了這一判別項(xiàng)。

表2 dpQC方案與dpXQC方案的質(zhì)量控制效果統(tǒng)計(jì)

然而，dpXQC方案對非降水回波錯(cuò)誤識別率仍然很高，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)主要有兩點(diǎn)原因：一是由于X波段雷達(dá)反射率隨著距離的延長較S、C波段衰減更為嚴(yán)重，因此對于離雷達(dá)站較遠(yuǎn)的NBF區(qū)域，利用算法的原有參數(shù)去識別會出現(xiàn)錯(cuò)誤，因而這些NBF區(qū)域CC<0.9的降水回波會被識別為非降水回波，目前由于缺乏個(gè)例累積，還無法對原始計(jì)算參數(shù)做出修訂；二是融化層的識別算法是基于探空資料0℃層高度數(shù)據(jù)并統(tǒng)計(jì)其附近的CC特征來識別，探空數(shù)據(jù)一天只有三次，不能反映各時(shí)刻0℃層真實(shí)高度，同時(shí)算法中設(shè)定每個(gè)方位角的融化層位置相同且厚度固定為1 km，這與真實(shí)的融化層并不相符，因此識別區(qū)域外的真實(shí)融化層區(qū)域CC<0.9的降水回波被錯(cuò)誤識別為非降水回波。

4 結(jié)論與討論

本文借鑒了MRMS-QPE系統(tǒng)dpQC方案原理，并根據(jù)北京X波段多普勒雙偏振業(yè)務(wù)雷達(dá)大量觀測個(gè)例對其進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，設(shè)計(jì)了dpXQC方案，用其進(jìn)行質(zhì)量控制試驗(yàn)并且批量檢驗(yàn)了dpXQC方案對非降水回波的識別效果，獲得以下結(jié)果與結(jié)論：

(1)根據(jù)降水回波與非降水回波CC概率分布特征，dpXQC方案將區(qū)分二者的閾值調(diào)整為0.9，CC<0.9的回波判別為非降水回波，試驗(yàn)結(jié)果顯示這可以有效去除雷達(dá)站周圍的晴空回波與電磁干擾回波等非降水回波。

(2)冰雹區(qū)與NBF區(qū)域容易出現(xiàn)CC<0.9的降水回波，通過計(jì)算回波頂高與強(qiáng)回波區(qū)位置來對這些區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識，標(biāo)識區(qū)域內(nèi)不進(jìn)行CC閾值判別，可以有效保護(hù)這些區(qū)域CC<0.9的降水回波。

(3)融化層由于混合了多種相態(tài)水凝物粒子，部分降水回波的CC<0.9，dpXQC方案通過統(tǒng)計(jì)探空資料0℃層高度上下CC的特征來調(diào)整融化層的識別參數(shù)，以此保護(hù)融化層區(qū)域內(nèi)CC<0.9的降水回波。

(4)dpXQC方案增加了ZDR閾值判別進(jìn)行優(yōu)化，通過統(tǒng)計(jì)降水回波與非降水回波ZDR概率分布特征，將|ZDR|>5 dB的回波判別為非降水回波，試驗(yàn)分析表明ZDR閾值判別可以去除CC>0.9的塊狀電磁干擾回波。

(5)對于無法利用CC與ZDR閾值判別濾除的非降水回波，如條狀、散點(diǎn)與面積小于10 km2的非降水回波，算法通過條狀雜波識別、連續(xù)性檢驗(yàn)與斑塊雜波識別分別來濾除。

(6)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果表明，dpXQC方案對非降水回波正確識別率為91.8%，錯(cuò)誤識別率為20.6%，優(yōu)于dpQC方案；其錯(cuò)誤識別率依然較高，主要有兩方面原因，一是NBF區(qū)域的識別算法的參數(shù)沒有進(jìn)行本地化調(diào)整，導(dǎo)致部分NBF區(qū)域沒有被標(biāo)識，這些區(qū)域內(nèi)CC<0.9降水回波被誤判為非降水回波；二是融化層識別算法在所有方位角的位置與厚度是固定的，與實(shí)際觀測不相符，這會造成被遺漏識別的融化層區(qū)域中CC<0.9的降水回波被錯(cuò)誤識別為非降水回波。

總體來看，本文設(shè)計(jì)的dpXQC方案，可以濾除條狀、散點(diǎn)狀與塊狀的電磁干擾回波和晴空回波等非降水回波，并最大程度地保護(hù)了冰雹、NBF與融化層區(qū)域中的降水回波不被濾除。同時(shí)也要看到，在部分NBF區(qū)域與融化層區(qū)域，降水回波會被錯(cuò)誤判別為非降水回波。對于離雷達(dá)站較遠(yuǎn)的NBF區(qū)域識別，需要通過積累大量個(gè)例去修訂原有的計(jì)算參數(shù)。對于融化層的識別，還要研究或借鑒更新的識別算法，這是后續(xù)改進(jìn)的方向。