雷达回波识别与分析
多普勒雷达晴空回波识别与应用
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］。
雷达回波的识别技术优秀课件.ppt
(二)风速不变、风向随高度变化的各种图象
当风速随高度保持不变时，各种颜色的多普勒速度带 都收敛于显示区的中心，即雷达所在处。多普勒速度 零值带的曲率表明了风向随高度的变化，逆转风产生 一个反型S的零值带而顺转风产生一个S型的零值带。 当风向随高度先顺转后逆转时，S 型带随雷达距离的 增加（高度增加）而转变为反S带。
一、回波强度分析技术
由雷达反射率因子Z值大小即可判别回波强弱．
瑞利散射
另外，回波形态特征、回波特殊结构和形态、 回波移动特点可知回波强度
雷达回波的识别技术优秀
二、脉冲多普勒天气雷达径向速度场分析技术与方法
对多普勒径向速度场基本特征的研究，可按
•零径向速度线； •朝向雷达分量(负)、离开雷达分量(正)范围、分布及中心； •强多普勒径向速度梯度带
Perpendicular
（a）环境风场的平面图：固定风速为40海里/小时，风向在地面为 南风（图象中心），均匀地经西南风变为图象边缘处的西风。（b） 相应的单多普勒速度图象。（c）说明如何利用多普勒零值曲线来解 释水平均匀流场的风向。（a）中的箭头长度正比于风速。颜色表示 多普勒速度值：正值（红色，桔黄色）表示离开雷达，负值（绿色， 兰色）表示朝向雷达。
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风速随高度增加（地面为0）、风向随高度顺转的垂直风廓线（左图） 以及相应的多普勒速度图象（右图）。多普勒速度负值是朝向雷达 而正值是离开雷达，图象东部和西部边缘的颜色突变代表了己被了 混淆的更大的速度值，因为它们超出了±50海里/小时的奈科斯特速 度间隔。雷达位于图象中心。
雷达回波的识别技术优秀
雷达回波的识别技术优秀
Single Doppler Interpretation
雷达地物回波系统分析
雷达地物回波系统分析计算多普勒频率是求衰减落速率（Fading rate ）最容易的方法。
为了在一个特定的多普勒频移范围内计算回波信号的幅度，务必将所有具有这些频移的信号相加。
这就需要熟悉散射面上的多普勒频移等值线（等值多普勒频移）。
关于每一种特殊形状的几何体都务必建立起这种多普勒频移等值线。
下面用一个沿地球表面水平运动的简单例子来说明。
它是普通巡航飞行飞机的一个典型实例。
假定飞机沿y 方向飞行，z 代表垂直方向，高度（固定）z = h 。
因此有v =1v vh y x z y x 111R -+=式中，1x ,1y ,1z 为单位矢量。
因而 h y x vy R v r 222++==•R v式中，v r 是相对速度。
等相对速度曲线也就是等多普勒频移曲线。
该曲线的方程为0222222=+--h v v v y x rr 这是双曲线方程。
零相对速度的极限曲线是一条垂直于速度矢量的直线。
图12.7示出这样一组等多普勒频移曲线。
只要把雷达式（12.1）略加整理就可用来计算衰落回波的频谱。
这样，假如W r (f d )是频率f d 与f d +d f d 之间接收到的功率，则雷达方程变为⎰π=积分区R A A G P f f W r t t d d r 402d )4(1d )(σ ⎰⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-π=d r t t df A R A G P f d d )4(d 402σ （12.12）图12.7 在地球平面做水平运动时的多普勒频移等值线 图12.8 计算复数衰落的几何关系图 （引自Ulaby,Moore 与Fung [21]） 上式的积分区是频率f d 与f d +d f d 间被雷达照射到的区域。
在此积分式中，f d 与f d +d f d 之间的面积元用沿着等值多普勒频移曲线的坐标与垂直于等值多普勒频移曲线的坐标来表示。
对每一种特定情况都务必建立这两个坐标。
图12.8示出水平传播的几何形状。
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。
《雷达回波识别分析》课件
03
雷达回波分析应用
天气预报
天气预报是雷达回波分析的重要应用领域之一。通过分析雷 达回波数据，气象学家可以监测和预测天气系统的移动、发 展和消亡，从而为公众提供准确的天气预报和预警信息。
雷达回波分析可以帮助气象学家识别降水系统，如暴雨、冰 雹、龙卷风等，并预测其可能的影响范围和强度。这有助于 提前采取措施，减少灾害损失。
，需要深入研究其传播规律和特性。
多模式、多频段雷达数据融合算法
02
多模式、多频段雷达数据的融合需要发展高效、可靠的算法和
技术，以提高数据融合的准确性和实时性。
雷达回波信号处理和目标识别技术
03
雷达回波信号处理和目标识别技术是雷达回波技术的核心，需
要不断研究和改进，以提高其准确性和可靠性。
雷达回波技术未来发展方向
带宽和存储空间。
03
复原处理
对失真或损坏的回波信号进行 复原，提高信号的可识别性。
雷达回波特征提取
03
幅度特征
频率特征
波形特征
提取回波信号的幅度信息，如峰值、平均 值、方差等，用于描述目标的大小和强度 。
分析回波信号的频率成分，提取出与目标 特性相关的频率特征，如多普勒频移。
描述回波信号的波形形状，如周期、相位 、波形变化等，用于区分不同类型目标。
雷达回波模式识别算法
01
02
03
统计模式识别
基于统计学原理，对提取 的特征进行分类和识别， 如支持向量机、朴素贝叶 斯等。
神经网络模式识别
利用神经网络的自学习能 力，对回波信号进行分类 和识别，如卷积神经网络 、循环神经网络等。
模糊模式识别
利用模糊逻辑和模糊集合 理论，对回波信号进行分 类和识别，如模糊K近邻 、模糊聚类等。
雷达回波的判断与分析
雷达回波的判断与分析作者：黄强张金凤张会贞来源：《农业与技术》2019年第11期摘要：本文针对不同回波特征进行分析，探讨不同降水系统下雷达回波特征，区分气象回波和非气象回波的差异，以精确分析判断气象雷达回波，为夏季灾害性天气和短视天气预报提供可靠数据资料。
关键词：雷达回波;降水系统;判断分析中图分类号：S163文献标识码：ADOI：10.19754/j.nyyjs.201906150631不同回波特征分析1.1层状云回波在平显上通常要适当抬高仰角才看得到层状云回波，呈均匀片状，回波暗淡、强度弱、边缘模糊犹如薄纱，探测距离约几十公里。
在高显上看回波呈一水平带，底部较平整、不接地，高度为1.4～8.7km（常反映阴天无降水）。
1.2层（波）状云降水回波在平显上，层（波）状云降水回波呈均匀片状，强度弱到中等，范围大，内部没有明显块体结构，边缘发毛，破碎模糊。
在高显上回波顶部平坦，且较均匀常看到0℃层300～1000m 的亮带，高度为3.6～8km（常反映大范围稳定性持续降水）。
1.3对流云回波在平显上回波呈小块状，有时零散孤立，有时排列成带状和不规则形状。
高显上常呈柱状、针状，底部不接地，强度为中等，高度为2.2～4.9km（为无降水）。
1.4阵雨回波在平显上回波呈孤立分散的小块单体或回波群，结构较松，边缘不清晰，单体水平尺度在10km以下，强度中等。
高显上回波呈针状顶部发毛，结构松散，回波高度在7～8km以下，回波底部接地（常反映短阵雨）。
1.5雷雨回波在平显上回波块体结识、肥大、紧密、轮廓清晰、边缘多折，单体水平尺度在10km以上，强度特强，很明亮。
在高显上呈柱状，低的仅5～6km，高的可达17～18km（常反映短暂雷雨）。
1.6雹云回波在平显上块体较大，结构紧密，发展急剧、多棱角、突起或小切口，移动迅速，强度特强，回波单块体范围小于10km。
在高显上强度最大值常出现在高于0℃等温线2～3km以上，云顶很高常在12～13km以上.通常呈针状接地的是阵雨回波，不接地的是对流云回波，平显上看单块体回波范围>10km、高显呈柱状，此回波可判定为雷雨回波。
激光雷达回波信号及处理方法分析
随着雷达技术的不断提升 ， 用于提供气象服务的雷达激光 系统需要在 可靠性 、灵活性 以及稳定性等方面做 大幅度 的提 升 。为了满足气象服务 的需求，激光雷达系统 的时效性、精确 性 以及 监测 范围等都 需要提 出更严格的规范和要求。因此 ， 需 要根据 测风激光 雷达 的工作原理和工作特征， 并且 结合气象服 务 对于 激光 雷达系统 的需求 ， 比拟多普勒微波天气雷达系统 的 运 行模 式， 对 比传统激光雷达的测量手段 ， 进一步制定用于气 象 服务 的测风雷达系统的运行规范 。 回波信号 测风激光雷达系统包括四部分：发射激光部分 、 接受信号 部分 、采集处理信号部分。信号 由接受系统接受，再经过信号 处理系统进行控制处理 ， 最后转变 为我们需要 的确切 的风场信 息 。多普勒激光雷达系统接收到的是成 指数衰减 的回波信号 。 距离越大 ，相应 的噪声越大，接收到的信 号能量越小 。 二 、噪 声 （ 一） 背景噪声。 激 光雷达系统 中由激光导致的噪声 以及 自然噪声都属于背景噪声。 自然 噪声大部分是 由月光、太阳光等造成的噪声。当激光 雷达系统工作在 白天时，地面以及天空散射太 阳光所 导致 的噪 声是其主要作用的背景噪声 。在天空晴朗的情况下，由太 阳光 辐射所导致 的散射分配到单位面积 ，相应的单位波长 的功率密 度的峰值 （ 可见光区域）高达 １ ０ — ５ １ 】 ｌ 『 ｃ Ｓ ，由大气中的二氧 化碳以及水蒸气等吸收红外辐射所导致的很 多凹陷大部分 出现 在０ ． ７ ｕ ｍ以后 的波长区域，在小于 ０ ． ３ ｕ ｍ的区域 内急剧下 降主 要是由于紫外辐射被地表上空的臭氧层大量吸收所导致 的。 （ 二） 干扰散射 。当激光作用 于物质 时，在导致 多种类 型 散射的 同时，也能够导致荧光 的产生 ， 很多激光雷达 系统是 以 荧光信号为主的，这样相互作用产生 的散射就成为 了噪声，另 方面，很多激光 雷达基础是散射信号，那就可能被 荧光信 号 所干扰。 激光后 向散射能够 限制 Ｒ ａ ｍ ａ ｎ激光散射 雷达 以及荧光 激光雷达的探测灵敏度 。 这主要是 由两方面决定的： 一是雷达 设计存在缺 陷， 激光近场波长的后 向散射 可能在谱分析之前 由 元器件产 生荧光 ，以及导致探测器进入饱和状态。 二是选择发 射谱 不合 理，有用信号和后 向反射一起传送到探测系统 。 三 、 噪声 处 理 （ 一） 校 正距离 。 激光雷达系统的探测距 离是通过对数据 信 息进行平方校正得到 的， 这样就能够将有用信号从接收到 的 信 号中筛选 出来 。 （ 二）Ｍ Ｔ Ｉ 方法 。Ｍ Ｔ Ｉ能够在严 峻的电磁环境 中处理抗干 扰信号 。回波信号 中背景噪声的消除就是采用 的 Ｍ Ｔ Ｉ的方法 。 也可 以通过暗计数 即直接去除信号 中的背景噪声 的方法来消 除背景噪声 。 （ 三） 平均信号。 激 光雷达系统在实 际工作过程 中都要检 测多个脉冲 ， 然后将多个脉冲进 行合并平均 ， 这样就可 以有效 提高雷达系统的信噪 比、灵敏度和准确度 。 利用相参累积的方法处理 Ｎ 个等 幅的脉冲信号 ， 信噪 比能
多普勒雷达晴空回波识别与应用
Ｌ ｋ ｈ ｎ ｎ等ｌ ａ ｓ ｍａ ａ １ 于 ２ ０ ０ ５年 采 用 神 经 网络 方 法对 雷达数 据 质量 控 制 ， 方 法用 到 的判 别 参量 较 该 多 。大部 分参 量是 在前 人质量 控制 方法所 用 到 的判
１ 现 有 质 量 控 制 方 法
般 而言 非 降 水 回波 Ｔ Ｂ ｄ ｚ和 ＶＤＺ比降 水 回
波 大 。经过 大量 体 扫 资料 试 验 ， 明该 算 法用 于 识 表
别 地 物杂波 、 空下 鸟 群 和 昆虫 回波 等 非 降水 回波 晴 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 ， 常 适 合业 务 应 用 。存 非
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 。
１ ３ 基 于 神 经 网 络 的 天 气 雷 Biblioteka 数 据 质 量 控 制 方 法 ．
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 理口 效果 较好 的 方法 有 基 于模 糊 逻 辑 ， 的雷 达 回波分 类算 法 、 于 水 平 和垂 直 回波 结 构 的 基
空 回 波 ， 用 Ｔ Ｃ（ ｒｃ ｉｇＲ ｄ ｒＥ ｈ ｙＣ ｒ 利 ＲＥ Ｔ ａｋｎ ａ ａ ｃ ｏｂ ｏ ｒｌｔ ｎ 方 法 来 探 测 边 界 层 水 平 风 向 风 速 。孙 鸿 ｅａｉ ） ｏ
计 降水 中需 要对 雷 达数 据 进 行 质量 控 制 ， 一 些非 将 降水 回波 去 除 ， 而 提 高 降水 估 计 精 度 ｌ ］ 目前 从 ４ 。
雷电活动过程中雷达回波特征分析
Journal of Agricultural Catastrophology 2023, Vol.13 No.6雷电活动过程中雷达回波特征分析黄 琳江西省上饶市气象局，江西上饶 334000摘要 主要利用2018—2019年6—7月南昌雷电监测数据和多普勒天气雷达回波资料，通过对比和定量分析总雷电频次为17 986次雷电定位点同时间回波特征参数（CR、VIL、ET）。
分析结果表明：（1）70.0%～95.0%的雷电活动发生在CR≥35.0 dBz，VIL≥3 kg/m2以上，ET在5.0～14.0 km的回波区。
若VIL和ET最大值都不能达到15 kg/m2和14 km，雷电频次偏低；若其中1个达到，频次较高；若2个都能达到，频次更高，且与VIL和ET的最大值呈正相关。
（2）大部分雷电活动，雷电频次与ET最大值或CR所占比例（≥35.0 dBz）呈现正相关，但不同的月份有所变化；若ET最大值接近，雷电频次与CR和VIL的最大值呈现正相关。
关键词 雷达回波；雷电活动；相关性中图分类号：P458.3 文献标识码：B 文章编号：2095–3305(2023)06–0122-03我国针对雷电监测和预警的研究越来越多。
郭润霞等[1]分析了北京地区3次不同类型强对流天气过程的闪电活动特征，指出当块状回波刚进入北京时，闪电活动与雷达回波基本对应且闪电密度很大，之后闪电频数减少且分布分散。
程向阳等[2]指出了负地闪集中发生在雷暴的成熟期，正地闪在成熟和消散期出现较多。
78.2%的地闪集中发生在40～55 dBz的强雷达回波区，在雷暴成熟期，负地闪集中区域与强回波中心区域较为吻合。
魏雪等[3]得出了适合于江苏地区夏季（6—8月）雷暴预警因子：40 dBz回波强度发展至7 km高度及以上，VIL值达到25 kg/m2，回波顶高在雷电发生时均在9 km以上。
黄兰兰[4]对地闪和雷达回波特征及相互关系进行了分析，得出闪电密集区消失早于雷达回波区消散。
第八章雷达回波分析
第八章雷达产品实际应用个例分析8.1 1992年4月28日Oklahoma州中西部个例在下午和晚上，在Oklahoma的中部和北部出现了强风暴。
刚过17时30分（局地时间），在Dewey 县的最北端（Oklahoma市西北150km），一个风暴发展成为强风暴。
在风暴内部30000英尺的高度，最大的反射率因子超过50dBZ。
同时，在其入流区之上，存在一个较强的中层悬垂回波，说明有较大的冰雹存在。
基于这些雷达特征，于17时45分发布了Dewey 县将出现一次强雷暴过程的警报。
该警报于28分钟后得到证实，出现了2cm 直径的冰雹。
在接下来的2小时内，基于由WSR-88D观测的三维风暴结构，又发布了Dewey 县下游的风暴警报。
摘自文献1 图11图8-1 位于Comanche县中部的一个非龙卷的旋转风暴相对速度的4幅图显示。
时间为1992年4月28日20点19分。
强风暴的警报没有升级为龙卷警报，基于低层的弱旋转特征。
在风暴的中层，较强的旋转很明显。
当风暴继续向着东南方向的Lawton地区（Comanche县境内），WSR-88D探测到位于风暴中层的弱的旋转。
19点55分，又发布强风暴警报。
一个飞行员于大约20点10分在Lawton 地区的北部观测到漏斗云。
然而，风暴中层相对速度数据（图8-1）继续表明一个宽阔的旋转特征只局限于风暴的中层。
因此，预报员决定不把强风暴警报升级为龙卷警报，主要基于WSR-88D的三维速度和反射率因子数据。
20点20分，高尔夫球大小的冰雹降落在Lawton 地区，证实了强风暴的警报，其提前时间（lead time）为25分钟。
从以上可知，WSR-88D不仅在发布警告方面有较好的准确率，而且在决定不发布警报或不升级警报方面也有相当的技巧。
预报员经常面对是否应发布或升级一个强天气警报。
位于Dodge城的区域预报中心有几次近乎的强天气事件，基于WSR-88D数据，没有发布强天气警报。
学会看雷达回波图
学会看雷达回波图
雷达回波图，从蓝色到紫色表示回波强度由小到大（10-70dBz），从不同颜色回波可以判断降雨强度，雨区范围、未来降雨强度和移动。
1、如何识别雨区范围
雷达回波图上，绿色回波包围内的区域一般都对应有降雨出现。
一般而言，浅绿色有可能有降雨，深绿色一定有降雨。
图上从河北西北部一直到山西中部都有降雨出现
2、如何识别降雨强度
雷达回波从蓝色到紫色，降雨强度逐渐增强。
一般亮黄色区域一般对应有10毫米/小时左右降雨强度出现，暖红色雷达回波一般对应有20毫米/小时左右的降雨强度，并且有可能出现短时雷雨大风、冰雹等强对流天气。
如图上河北西北部有绿色雷达回波，有降雨出现，但雨势并不强。
山西北部、陕西中北部有黄色雷达回波，有中等强度降雨出现。
3、如何识别降雨未来趋势
以今天雷达回波的多时次动态图上可以看到，从21日9时开始一直到13时前后，影响西北华北一带的降雨系统呈现东北-西南走向，稳定向东偏南方向缓慢移动。
从14：40和14：50两张图上可以看到，降雨带移动缓慢，强度变化不大。
2022-02-22江西暴雪天气雷达回波特征分析
2022-02-22江西暴雪天气雷达回波特征分析2022-02-22江西暴雪天气雷达回波特征分析近年来，极端天气事件频繁发生，对人类的生活和工作带来了巨大的影响。
而其中一种特殊的极端天气现象——暴雪，更是给人们的生活带来了极大的不便和挑战。
在2022年2月22日，江西省出现了一次罕见的暴雪天气，给人们的生活和出行带来了巨大影响。
本文将对这次暴雪天气的雷达回波特征进行分析。
首先，我们来看一下这次暴雪天气的发展过程。
根据气象部门的数据显示，2月21日晚上开始，云层逐渐增厚，东风逐渐加强，降雪开始出现。
到了22日凌晨，降雪范围不断扩大，强度也逐渐加大。
白天时，暴雪天气达到了顶峰，降雪密集且雪花大小不一，视线模糊，对交通出行造成了很大影响。
随着时间的推移，22日晚上降雪逐渐减少，到了23日凌晨，降雪完全停止。
接下来，我们对这次暴雪天气的雷达回波进行特征分析。
首先，从雷达回波强度来看，我们可以看到整个降雪过程中回波强度呈现出明显的增强和减弱的规律。
在降雪初期，回波强度较弱，主要为淡蓝色和浅绿色。
随着降雪的加强，回波强度逐渐增强，出现了黄色和红色的回波区域。
在暴雪天气达到顶峰时，回波强度最强，大片的红色回波区域在雷达图上清晰可见。
随着降雪逐渐减弱，回波强度也逐渐减弱，呈现出黄色和绿色回波。
到降雪停止时，回波强度几乎消失。
其次，从雷达回波形态来看，我们可以看到整个降雪过程中回波形态也发生了明显的变化。
在降雪初期，回波主要呈现出散点状和线状两种形态，说明降雪较为分散和细小。
随着降雪的增加，回波形态逐渐向团状和块状转变，说明降雪逐渐集中和变大。
在暴雪天气达到顶峰时，回波形态呈现出大片块状和环状，说明暴雪天气范围广且雪花较大。
随着降雪逐渐减弱，回波形态也逐渐向线状和散点状转变。
到降雪停止时，回波几乎消失，只有零星的散点状回波。
最后，从雷达回波的垂直剖面来看，我们可以更清晰地了解到降雪的空间分布和强度变化。
根据数据显示，整个降雪过程中，回波高度主要集中在0-6公里之间。
航空气象第十章 第二节 雷达回波的识别
（2）对流云的回波
在平显上呈分散孤立的小 块状，尺度很小， 在高显上，呈米粒状或上 大下小的倒梨状。
对流云的回波
方位角332.1度
对流云的回波
方位角329.3度
2.雾的回波
PPI 上 ， 雾 的 回 波 呈 均 匀 弥散状，犹如一层薄纱罩 在荧光屏上，
在RHI上，雾的回波高度 很低，顶高只有1km左右
雹云回波平面显示
雹云回波特殊形状
V 型 缺 口 回 波
指 状 回 波 图
钩 状 回 波 图
雹云回波高度显示特征
在高显上，雹云回波柱粗大、高 耸、陡直、顶部呈花椰菜状或砧 状。在雹云内部上升气流的部位， 呈现弱回波穹窿。
雹云回波高度显示
两种图像上的冰雹云
方位角172度
5.其它类型降水回波
3.混合性降水──絮状回波
在平显上，回波范围较大，边缘支离破 碎，没有明显的边界，回波中夹有一个 结实的团块，为黄色和红色。有时呈片 状、有时呈带状或块状。
1996年7月4日北京地区对流云降水回波
混合性降水
混合性降水
混合型降水的两种图像
方位角38.1度
4.雹云回波特征
在平显上表现为强度大 ，边缘 分明的块状回波。有时出现 “ U” 形 的 无 回 波 缺 口 指 状 或 钩状回波
加拿大蒙特利尔附近的垂直剖面图
层(波)状云降水回波高度显示
与上图同时的平面显示
层(波)状云降水回波高度显示
层状云降水的零度层亮带
零度层亮带
零度层亮带形成示意图
2.对流云降水回波特征
平显上，回波呈块状、尺度较小， 内部结构密实，边缘清晰，黄色 和红色的区域呈块状或点状分散 在蓝色和绿色的区域中
基于模糊逻辑的新一代天气雷达径向干扰回波识别算法
基于模糊逻辑的新一代天气雷达径向干扰回波识别算法引言天气雷达是一种重要的气象观测仪器，用于监测大气中的降水状况以及风暴系统的演变等。
然而，在雷达数据中，径向干扰回波的存在对气象数据的解译和分析带来了一定的困难。
因此，设计一种准确识别天气雷达径向干扰回波的算法对于提高气象数据的可靠性和准确性具有重要意义。
本文中，将介绍一种，该算法结合了模糊逻辑理论和雷达反射率因子的统计特征，以提高干扰回波的准确识别率。
一、背景介绍天气雷达作为气象观测仪器，广泛应用于天气预报、雷暴监测、降水监测等领域。
雷达数据中的回波信号被用来分析裁定大气中的降水类型和强度，以及对风暴演变进行追踪猜测等。
然而，雷达信号中屡屡存在着径向干扰回波，这些回波信号可能是由于雷达信号的屡次反射、散射和衍射等导致的，会严峻影响到降水和风暴系统的分析和探究。
目前，识别雷达回波中的径向干扰回波是一个相对复杂的问题。
传统的径向干扰回波识别方法主要基于雷达数据的统计特征和人工设置的阈值等来确定干扰回波的存在。
然而，由于气象现象的复杂性和多变性，单一的阈值设置往往难以满足不同状况下的径向干扰回波的识别需求。
因此，需要一种更为准确和灵活的算法来识别径向干扰回波。
二、基于模糊逻辑的径向干扰回波识别算法设计2.1 模糊逻辑理论介绍模糊逻辑理论是一种基于模糊集合理论和模糊推理的数学方法，用于处理模糊和不确定性的问题。
它可以将模糊的输入和输出映射干系通过一系列的模糊规则进行推理和计算。
在本文的探究中，我们将利用模糊逻辑理论来处理径向干扰回波的识别问题。
2.2 算法流程设计（1）雷达数据预处理：起首对原始的雷达回波数据进行预处理，包括去噪处理、校正处理等，以缩减数据中的干扰信号。
（2）特征提取：依据雷达数据的统计特征，提取反射率因子的均值、方差、偏度、峰度等特征作为输入特征。
（3）模糊化：对提取的特征进行模糊化处理，即将实数特征转化为模糊集合。
（4）模糊规则库的构建：依据专家知识和阅历，构建模糊规则库，其中包括径向干扰回波的模糊规则和非干扰回波的模糊规则。
科普雷达数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言雷达技术作为现代军事、气象、航空航天等领域的重要手段，具有广泛的应用价值。
随着雷达技术的不断发展，雷达数据的处理和分析也日益成为关键环节。
本报告将对雷达数据分析的基本原理、常用方法以及应用领域进行探讨，旨在为雷达数据分析提供参考。
二、雷达数据分析基本原理1. 雷达数据概述雷达数据主要包括脉冲回波数据、连续波数据、多普勒数据等。
脉冲回波数据是通过雷达发射脉冲信号，接收目标反射回来的信号，从而获取目标的位置、速度等信息。
连续波数据则是通过雷达发射连续的电磁波，接收目标反射回来的信号，从而获取目标的速度、距离等信息。
多普勒数据则是通过分析目标反射回来的信号频率的变化，获取目标的速度信息。
2. 雷达数据分析原理雷达数据分析主要包括信号处理、目标检测、目标跟踪、目标识别等步骤。
（1）信号处理：对原始雷达数据进行预处理，包括滤波、压缩、去噪等，提高数据的信噪比，为后续分析提供高质量的数据。
（2）目标检测：通过检测雷达数据中的目标回波，确定目标的存在，并估计目标的位置。
（3）目标跟踪：对检测到的目标进行持续跟踪，估计目标的位置、速度等参数，提高跟踪精度。
（4）目标识别：根据目标的位置、速度等参数，对目标进行分类和识别，如飞机、舰船、地面车辆等。
三、雷达数据分析常用方法1. 信号处理方法（1）滤波：通过滤波器对原始雷达数据进行处理，去除噪声和干扰，提高数据的信噪比。
（2）压缩：通过压缩算法对雷达数据进行压缩，减少数据存储空间，提高处理速度。
（3）去噪：通过去噪算法去除雷达数据中的噪声和干扰，提高数据分析的准确性。
2. 目标检测方法（1）阈值法：根据雷达数据中目标回波强度，设定阈值，检测目标。
（2）概率密度函数法：根据雷达数据中目标回波的概率密度函数，检测目标。
（3）基于深度学习的方法：利用深度学习技术，对雷达数据进行特征提取和目标检测。
3. 目标跟踪方法（1）卡尔曼滤波：通过卡尔曼滤波算法，对目标的位置、速度等参数进行估计。
地质雷达波形识别方法论述
地质雷达波形识别方法论述地质雷达波形识别是地质雷达技术中的一个重要课题，其目的是通过对地质雷达数据的分析和处理，准确判别不同地质单元的边界和内部结构，从而为地质灾害预测、矿产资源勘探、工程建设等提供重要信息。
本文将对地质雷达波形识别方法进行论述。
地质雷达技术是一种通过发射高频电磁波并接收回波来获取地下构造信息的非侵入式检测手段。
地质雷达数据通常表现为一系列波形，包含了地下结构的信息。
波形的形状、幅度、频谱等特征与地质单元的性质密切相关，因此可以通过对波形进行分析来识别地质单元。
1.特征提取方法：地质雷达波形具有很强的时空关联性和非平稳性，因此需要对波形进行特征提取，以便进行后续的分类和识别。
常用的特征包括时域特征（如能量、峰值、斜率等）和频域特征（如频谱、功率谱密度等）。
特征提取可以通过传统的数学方法（如傅里叶变换、小波变换等）或机器学习方法（如支持向量机、神经网络等）来实现。
2.波形分类方法：地质雷达波形通常可以划分为多个类别，每个类别对应不同的地质单元。
波形分类方法旨在将波形准确地归类到相应的类别中，从而实现对地质单元的识别。
常用的波形分类方法包括基于特征的分类方法和基于模型的分类方法。
基于特征的分类方法通过对波形特征进行提取和选择，然后使用分类算法进行识别。
基于模型的分类方法则通过建立地质单元的波形模型，计算波形与模型之间的相似度来进行分类。
3.波形匹配方法：地质雷达波形识别的一个重要任务是寻找地质单元在波形数据中的位置。
波形匹配方法旨在通过比较地质单元的波形特征与数据中的波形特征，找到最佳匹配位置。
常用的波形匹配方法包括相关分析、模板匹配和相位一致性等。
4.误差估计方法：地质雷达数据中常常存在噪声和干扰，这会影响波形识别的准确性。
因此，需要对波形识别结果进行误差估计，以评估识别的可靠性。
常用的误差估计方法包括拟合误差评估和统计分析等。
综上所述，地质雷达波形识别方法是通过对地质雷达数据的特征提取、波形分类、波形匹配和误差估计等过程，来实现对地质单元的边界和内部结构的准确识别。
气象雷达数据处理与分析方法
气象雷达数据处理与分析方法气象雷达（Meteorological Radar）是一种用来测量天气现象的重要工具。
通过发射无线电波并接收其反射信号，气象雷达可以提供天气相关的信息，比如降水量、风速和风向等。
然而，如何处理和分析气象雷达数据并从中提取有用的信息，一直是气象学和气象预测领域的重要研究课题。
在气象雷达数据处理过程中，首先需要进行雷达信号去噪。
由于雷达在接收过程中会受到一些干扰，比如大气层的散射、地物的反射等，因此需要对数据进行滤波以去除这些噪声。
常用的方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以有效地减少噪声，提高数据的质量。
处理了噪声之后，接下来需要对雷达数据进行距离解析。
雷达反射信号会随着距离的增加而衰减，因此需要通过距离解析来确定不同距离处的物体反射强度。
常用的距离解析方法有简单积分法和递推积分法。
简单积分法通过在不同距离处进行积分来估计反射强度，而递推积分法则通过递推计算来提高解析效果。
在进行距离解析之后，可以对雷达数据进行降水估计。
降水估计是气象雷达数据处理中的一个重要环节，它可以提供天气预测和洪灾监测等方面的依据。
常用的降水估计方法有Z-R关系法、KDP法和双线偏振法等。
Z-R关系法通过雷达反射率因子（Z）和降水量之间建立的经验公式来估计降水量，而KDP法则是利用从雷达接收到的相移信号来估计降水量。
除了降水估计，气象雷达数据还可以进行风场分析。
风场分析对于气象预测和风能利用等方面具有重要意义。
风场分析方法主要有两种，一种是基于雷达回波速度的风场分析方法，另一种是基于雷达回波功率的风场分析方法。
前者通过计算反射信号的多普勒频移来估计垂直风速，再通过对垂直风速进行积分来得到水平风向和风速。
后者则是通过估计雷达回波功率在不同方向和高度上的空间变化来推断风向和风速。
此外，气象雷达数据还可以用于探测天气现象，比如雷暴、冰雹和龙卷风等。
这些天气现象对人们的生活和生产具有重要影响，因此对其进行准确判断和预测十分关键。
雷达假回波分类
雷达假回波分类雷达假回波是指雷达系统接收到的信号中，由于某些原因而产生的虚假回波信号。
这些虚假回波信号可能来自于各种各样的物体，如大气中的水滴、冰晶、飞鸟、昆虫等，它们会对雷达系统的探测和识别造成干扰，影响雷达系统的性能和可靠性。
因此，对雷达假回波进行分类和识别是非常重要的。
雷达假回波分类主要有以下几种：1. 雷达地面回波：雷达地面回波是指雷达系统发射的信号在地面上反射后返回的信号。
这种回波信号通常是稳定的，而且强度较大。
在雷达系统中，可以通过滤波器等技术将地面回波信号滤除，从而提高雷达系统的性能。
2. 雷达天空回波：雷达天空回波是指雷达系统接收到的来自天空的回波信号。
这种回波信号通常是非常弱的，而且容易受到大气条件的影响。
在雷达系统中，可以通过信号处理技术来提高天空回波信号的信噪比，从而减少对雷达系统的干扰。
3. 雷达气象回波：雷达气象回波是指雷达系统接收到的来自大气中的水滴、冰晶等物体的回波信号。
这种回波信号通常是比较强的，而且容易产生多普勒频移。
在雷达系统中，可以通过多普勒滤波器等技术来识别和分类气象回波信号，从而提高雷达系统的性能。
4. 雷达杂波回波：雷达杂波回波是指雷达系统接收到的来自各种杂波源的回波信号。
这种回波信号通常是非常弱的，而且容易受到外界干扰。
在雷达系统中，可以通过杂波滤波器等技术来滤除杂波回波信号，从而提高雷达系统的性能。
5. 雷达目标回波：雷达目标回波是指雷达系统接收到的来自目标物体的回波信号。
这种回波信号通常是比较强的，而且具有一定的特征。
在雷达系统中，可以通过目标识别技术来识别和分类目标回波信号，从而实现雷达系统的目标跟踪和识别功能。
总之，雷达假回波分类是雷达系统中非常重要的一部分，它可以帮助雷达系统减少干扰和误判，提高雷达系统的性能和可靠性。
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是：不同高度上水平流场的基本气流一致； 不同高度上水平流场的基本气流一致； 不同高度上水平流场中存在着不同的气流方向， 否：不同高度上水平流场中存在着不同的气流方向，甚 至有中小尺度系统存在。 至有中小尺度系统存在。
多普勒天气雷达 径向速度场分析技术与方法(3) 径向速度场分析技术与方法
产生超折射回波的气象条件
辐射逆温 平流超折射 雷暴超折射
非气象回波(3) 非气象回波
同波长干扰回波
当近距离有两部以上波长相同的雷达同时工作时， 就会在荧光屏上出现特殊的回波，常表现为单条 或多条线状，有时也呈点线状回波带，从中心以 相等的间隔呈螺旋状向四周放射出来（详见教材P. 310 图10.33 ）。 在测战附近有高大建筑物、降水或超折射等现象 的情况下容易出现，一般仍能探测到降水回波。
气象回波
——非降水回波 非
云的回波
层状云回波特征
在PPI上一般呈片状或薄膜状，回波强度较弱，丝 缕结构清楚，回波边缘比较模糊； RHI上常平铺成一长带，云顶、云底较平缓，回波 带的垂直厚度大致为云的厚度，依据回波底的高 度可区分出高、中、低云；
对流云回波特征
在PPI上通常呈小块状，零散、孤立、尺度小，犹 如天上的星星； 在RHI上呈柱状，地步不及地，发展迅速，若条件 许可，能在很短时间内由云发展成为阵雨或雷雨；
回波形成的物理解释及其天气和气象意义 根据识别的回波特征，结合接续的观测资料，分析回波的 根据识别的回波特征，结合接续的观测资料， 演变和移动规律，用作天气预报。 演变和移动规律，用作天气预报。
多普勒径向速度 的识别与分析
多普勒天气雷达 径向速度场分析技术与方法(1) 径向速度场分析技术与方法
多普勒零径向速度线特征
是否与向径平行
平行： 平行：在不同高度上的风向相同 平行并通过原点（即测站）： ）：从地面到高空的风向完全 平行并通过原点（即测站）：从地面到高空的风向完全 相同 曲线（与向径不平行）： ）：风向随高度发生变化 曲线（与向径不平行）：风向随高度发生变化
走向是否有显著折角
有显著折角：水平流场中有不同方向气流存在， 有显著折角：水平流场中有不同方向气流存在，可能存 在锋面、辐合线、槽线等流场 在锋面、辐合线、 配合正负中心的分布情况合回波强度可以分析出天气系 统形势
“指状回波” （P. 313 图 10.37）——其形状与强回波中心相似； 降水回波延伸到地平线以下。
气象回波
——降水回波 降水回波
层状云连续降水回波 ——片状回波
特点
PPI回波特征：成片分布，面积较大，回波边缘模糊发毛， 回波特征： 回波特征 在大片弱回波中偶有个别强度较强的回波团（强度一般在 20－30dBz）； RHI回波特征：结构均匀，顶部虽有起伏，但相对起伏较 回波特征： 回波特征 小（相对于对流云降水），比较平整，垂直厚度不大（一 般5－6Km，因地区、季节而不同），水平尺度要比垂直尺 度大得多； 零度层亮带：又称融化带，是层状云降水的一个重要特征， 零度层亮带： 通常出现在零度等温线以下几百米的地方。 径向速度特征： 径向速度特征：由于降水范围大，因而径向速度场范围分 布的范围也大，等值线分布比较稀疏，切向梯度不大，在 零径向速度线两侧分布着范围较大且数值不大的正负中心， 另外还常存在流场符合或辐散区。
有无多普勒径向速度等值线密集带存在
通常存在锋面或飑线 等值线的走向对于确定锋面、 等值线的走向对于确定锋面、飑线的位置非常重要
多普勒天气雷达 径向速度场分析技术与方法 (4)
强多普勒径向速度梯度带 强多普勒径向速度梯度带
若成弧状排列，可能存在强辐合带或飑线； 若成弧状排列，可能存在强辐合带或飑线； 若成近似圆形排列，可能存在中尺度气旋。 若成近似圆形排列，可能存在中尺度气旋。
多普勒天气雷达 径向速度场分析技术与方法(2) 径向速度场分析技术与方法
多普勒零径向速度线特征
走向是否与距离圈平行
平行且正负中心沿径向排列：零径向速度线为辐合线或 平行且正负中心沿径向排列： 辐散线 是否为闭合曲线：不同高度上存在风向辐合， 是否为闭合曲线：不同高度上存在风向辐合，即垂直切 变
朝向雷达分量（ 和远离雷达分量（ 朝向雷达分量（负）和远离雷达分量（正） 分布特征
对流云阵性降水——块状回波(2)
RHI特征
回波单体呈柱状，一些强烈发展的单体，回波顶高呈现为 砧状或花菜状，或纺锤状，回波顶高多数在6－7Km（因地 区和季节而不同，甚至对流层顶）； 无零度层亮带，回波涨落明显；
径向速度场特征
由于降水回波单体块状分布，水平尺度小，因而径向速度 场范围分布的也很小，等值线分布密集，切向梯度也比较 大，有些比较小的单体中一般仅为正负中心; RHI上的径向速度场类似于强度分布特征，呈柱状、纺锤 状、砧状、花菜状。
天线辐射特性引起的虚假回波
产生原因：天线有主瓣、旁瓣、尾瓣，且存在着一定的宽度，虽然旁 瓣、尾瓣的能量分布非常小，但当旁瓣或尾瓣发射的电磁波在近距离 遇到一些特别强的降水回波中心时，反射或散射回来的电磁波也可能 被接收机接受到，从而产生虚假的回波。 尾瓣在PPI上的虚假回波（P. 313 图 10.35）——关于雷达站中心对称， 虚假回波正好与真实回波的强中心相似，且随着真实回波的移动而移 动； 旁瓣在PPI上的虚假回波（P. 313 图 10.36）——又称“枝状回波” ， 分布在真实回波的两侧，且随着真实回波的移动而移动； 旁瓣在RHI上的虚假回波
雷达分量（ 雷达分量（ 朝向雷达分量（负）和离开雷达分量（正） 分布特征
大片正区和负区是否与向径对称
可以分析锋面和切变线的位置，因为锋面存在时正负中 可以分析锋面和切变线的位置， 心通常关于向径对称
有无紧密相邻的成对强小尺度正负中心存在
排列较近（ － 排列较近 （ 20－50Km）的强正负中心存在时要注意是 ） 否存在强中小尺度系统甚至飑线存在
积层混合云降水——絮状回波(1)
混合性降水回波表现为层状云降水回波和积状云降水回波的 混合，外形似棉絮，称为絮状回波； 絮状回波是出现连阴雨天气的征兆，通常是由于冷暖空气交 汇，雨带准静止存在，降水实践长，可能汇出现暴雨； 主要特征
PPI回波特征：在比较大的范围内，回波边缘支离破碎，没有明显的边 回波特征： 回波特征 界，回波中夹杂有一个个结实的团块，似一团团棉花絮，强度 >=40dBz，有时强回波带可形成一条短带； RHI回波特征：柱状回波高低起伏，高峰部分可达雷阵雨高度，一般 回波特征： 回波特征 只有连续性降水所具有的回波高度，有时还共存对流云阵性降水回波 特征（柱状回波）和层状云连续降水回波特征（零度层亮带，当然亮 带并不均匀）；
图10.3
图10.4
图10.6Biblioteka 图10.8图10.9
图10.22 b
图10.22 a
图10.16
图10.16-1
图10.16-2
图10.10
雷达回波强度 的识别与分析
雷达回波的类型
主要是地物、 非气象回波——主要是地物、飞机等非气象目标物 主要是地物 对雷达电磁波的散射或反射而引起的， 对雷达电磁波的散射或反射而引起的，或者是由于 雷达的性能引起的虚假回波。 雷达的性能引起的虚假回波。
对流云阵性降水——块状回波(1)
对流云阵性降水包括阵雨、雷雨、冰雹、暴雨等； 一般出现在快速移行锋面上、冷锋前暖区、气团内部、副高 边缘、台风外围等； 持续时间在十几到几十分钟，平均约20－30min（与单体的尺 度大小有关）； 回波强度特征
PPI回波特征 回波特征 通常由许多的分散的回波单体组成，随不同天气过程排列成带状、 条装、离散装或其他形状； 回波单体结构紧密、边界清晰、棱角分明，强度大，持续时间变化 大，单体水平尺度在几到几十公里，回波单体中包含许多尺度更小 的回波泡；
非气象回波(4) 非气象回波
飞机、船只回波
特点：在PPI上呈圆点状或“一”字形，移动速度 快。
海浪回波
特点
沿海地区的雷达在风力较大时，水平探测或者俯视探测 时可能会出现，而且随着风力的增大，回波出现的距离 和范围将有所增大； 针状回波体呈扇形向外辐射，强度较弱且均匀。
非气象回波(5) 非气象回波
气象回波——气象目标物对雷达电磁波的散射或反 气象目标物对雷达电磁波的散射或反
射引起的回波。 射引起的回波。 降水回波 非降水回波
非气象回波(1) 非气象回波
地物回波
特点：回波边缘特别清晰，位置固定不变，且回 波和地物所在的位置是一致的。 常用的识别方法
比较法：地物回波强度很大，位置固定不变，而降水回 波则不是； PPI探测时改变天线仰角识别法 RHI探测法识别
梅 雨 锋 降 水 回 波
雪的回波
PPI回波特征
雪的回波强度与连续性降雨回波类似，但通常比 连续性降水回波弱，一般在10-15dBz左右（初春 时雪的回波强度可接近于层状云降水回波强度）； 回波强度分布比较均匀，丝缕状纹理结构明显， 边缘模糊不清，没有明确的边界；
RHI回波特征
回波高度比层状云连续性降水回波高度稍低，比 较平整
雾的回波
雾滴和云滴一样，粒子非常小，只有波长较短、 灵敏度较高的雷达才能探测到； 在PPI上，雾的回波呈均匀弥散状，像一层薄 纱罩在屏幕上； 在RHI上，雾的回波高度很低，顶高只有1Km 左右；
非气象回波(2) 非气象回波
超折射回波
特点：发生超折射现象时产生的回波，使得通常看不到地 物回波的距离上也出现地物回波，其实质是地物回波。 气象意义
预示着大气低层或中层存在逆温层，即大气比较稳定； 在降水过程中出现时预示着对流已减弱，降水即将中终止; 长期存在时需要发出环境污染预报； 当有强冷空气入侵时还可能出现强对流天气。
Ch. 10
多普勒天气雷达 回波的识别和分析
主要内容
多普勒雷达可测量的基本参数