長三角地區雷達同步觀測組網拼圖技術研究及實現

林紅 華韻子 秦虹

摘? 要：針對短時臨近天氣預報對多普勒天氣雷達資料的高實時性要求，基于雷達組網同步觀測、基數據采集和實時傳輸技術支持，設計研發了長三角地區12部雷達的三維組網拼圖系統。系統運行穩定可靠，拼圖時效提高20分鐘以上。

關鍵詞：雷達拼圖;同步觀測;質量控制

中圖分類號：TP399? ? ?文獻標識碼：A

Abstract：Aiming at the high real-time requirements for Doppler weather radar data in term of forecast and nowcasting，based on the support of radar synchronous observation，base data acquisition and real-time transmission technology，the paper designs and develops a three-dimensional radar mosaic system for the 12 radars in the Yangtze River Delta region.The system runs stably and reliably，and the efficiency of the mosaic radar is increased by more than 20 minutes.

Keywords：radar mosaic;synchronous observation;quality control

1? ?引言（Introduction）

隨著社會發展、氣象科技進步和預報服務需求不斷提高，對強對流天氣預報預警能力的要求越來越高;而臨近預報對多普勒天氣雷達資料的實時性有較強的依賴性。由于雷達基數據的數據量大且時間分辨率高，對數據傳輸及同步時效提出了很高的要求。目前長三角地區新一代天氣雷達網的資料是各雷達站觀測采樣后，通過省局傳輸至中國氣象局，再由中國氣象局向各省氣象局廣播接收，時間滯后明顯，無法滿足氣象服務對短臨預報的精細化需求。本項目針對2018年上海進口博覽會和長三角地區強對流天氣聯防和預警業務的需要，參考目前雷達質量控制[1，2]和網格化[3]方法，基于雷達組網同步觀測、基數據采集和實時傳輸[4]技術支持，設計研發了長三角地區12部新一代天氣雷達的三維組網拼圖系統，大幅度提高雷達拼圖時效。

2? ?業務流程及關鍵技術（Business processes and key technology）

2.1? ?業務流程

本項目選取長三角地區12部雷達進行同步觀測并組網拼圖，其中上海1部（青浦）、江蘇6部（南京、南通、鹽城、徐州、連云港、常州）、安徽2部（合肥、阜陽）、浙江3部（杭州、湖州、寧波）。12部雷達同時啟動觀測，通過流傳輸、文件化處理保存到上海數據服務器中，拼圖程序實時從服務器讀取數據完成三維組網拼圖。

圖2為雷達數據處理層的流程框架圖，該層主要是數據接口和核心算法。首先讀取各雷達觀測數據，借鑒目前雷達質量控制[1，2]和網格化[3]方法，采用并行處理技術進行多部雷達資料的質量控制，并轉化為單雷達的三維網格數據。通過雷達組網模塊，生成雷達反射率的三維組網格點數據，并生成組合反射率、回波頂高等拼圖產品。在處理過程中根據時次自動判讀是否有數據缺失，如有則進行補算，以保證產品的連續性。

圖2 數據處理層流程框架圖

Fig.2 Process framework of data processing layer

2.2? ?關鍵技術

（1） 雷達同步觀測傳輸技術

為降低天氣雷達資料的探測時間誤差，以保證用于短時臨近預報分析的雷達數據具有較高的可靠性和數據到達的及時性，采用雷達數據同步觀測及數據流傳輸實時獲取雷達三維探測數據。

時鐘同步：通過寬帶網時鐘同步服務器給全網絡提供時間服務，用于校準省級流傳輸服務器的時間，服務器通過網絡再將時間同步到各雷達站的RDASC計算機上，以保持各雷達基準時間的完全一致，考慮到網絡延遲的因素，整網時間服務的精度可達500ms。各雷達站與省級流傳輸服務器直接建立TCP/IP連接，帶寬要求500kbps以上，實際占用250kB以下。

雷達數據流傳輸流程：如圖3所示，雷達站在掃描的同時輸出標準格式雷達基數據流，數據流通過專用寬帶網同步傳送到各省自己的省級傳輸服務器，省級傳輸服務器通過專用寬帶網同步轉發到上海傳輸服務器，經過文件化處理后生成標準格式逐仰角（PPI）體掃文件和全體掃文件，生成的文件保存到上海數據庫服務器中，通過標準接口提供給業務應用系統使用。

（2）雷達數據質量控制

雷達回波除降水產生的回波外，一些昆蟲、鳥群、異常傳播（AP）、地物（GC）等都會產生回波，這些非降水回波我們稱之為雜波。雜波對雷達資料的應用準確性會產生很大的影響，去除雜波是雷達數據質量控制的首要任務。

本文采用了參考平面法進行質量控制。參考Zhang J等人[1]提出的方法，利用降水回波和非降水回波具有不同的水平反射率結構和垂直反射率結構的特性來識別和刪除雜波。

反射率水平結構特征值用TDBZ度量，表示為：

其中，i、j分別是反射率庫在方位和距離方向上的序號值，Z代表反射率值，單位dBZ，nrays和ngates表示以給定庫為中心的方位和距離的庫的個數。N=nrays*ngatess表示參與計算的方位和距離庫的總個數。nrays和ngates缺省值均為7。

垂直反射率結構特征值用VTDZ度量，表示為：

其中，Z是需要檢查的反射率值，是參考平面的反射率數值。和分別是Z和的相對應的高度。VTDZ單位是dBZ/km。

選擇3km高度平面作為參考平面。在參考平面以下，用反射率因子垂直梯度識別雜波，如果給定庫的VTDZ值比閾值大（18dBZ/km），則認定該庫值為雜波值并刪除它。在參考平面以上，用反射率因子水平梯度識別雜波，如果給定庫的TDBZ值比閾值大（24dBZ/km），則認定該庫值為雜波值并刪除它。

經過效果驗證，參考平面法對于固定地物雜波和近距離處AP地物雜波抑制效果明顯。

（3）格點化插值方法

雷達基數據是以雷達為中心的球坐標存儲的，即通過方位和徑向距離、仰角三個要素來識別其空間幾何位置，拼圖前需要先將各雷達站反射率資料進行格點化處理，將球坐標系下的空間分布不均勻的雷達資料插值到笛卡爾坐標系下的空間分辨率均勻的網格點資料。為了實現網格化，我們利用笛卡爾坐標系下網格點的經度、緯度、高度計算出其在球坐標系中徑向距離、方位和仰角，根據計算出的徑向距離、方位和仰角在雷達球坐標系中的位置，采用8點插值法得到該網格點的分析值，較好地保留了體掃資料中原有的反射率結構特征。

設某一網格點在雷達球坐標系中的位置坐標為（r，a，e），r為徑向距離，a為方位角，e為仰角。網格點（r，a，e）落在臨近該網格點的8個雷達距離庫、、、、、、、圍成的椎體內，如圖4所示。網格點（r，a，e）的反射率分析值由這8個臨近點的觀測值進行反權重插值得到，計算見公式（3）。

（4）重疊區域的拼圖處理方法

雷達三維拼圖的任務是將單站雷達經過格點化處理后形成的反射率格點場進行拼接。在拼圖網格范圍內有很多區域存在來自多部雷達的多個探測值，對于重疊區域的處理，系統設計了最大值法和指數權重法，在系統中可以自由配置。

（a）最大值法是從覆蓋同一網格單元的多部雷達反射率值中取最大值，簡單計算公式如下：

在日常業務應用中更為關注的是強回波造成的影響，所以最大值法是經常應用的重疊區處理方法之一。

（b）拼圖網格中每個網格的反射率分析值通過下面公式計算：

其中，是網格單元i的合成反射率值，是第n個雷達在網格單元i處的反射率分析值，是給的權重。N為在網格單元i處有分析值的雷達站數。指數權重法是基于單個網格單元和雷達之間的距離，采用指數函數計算覆蓋該網格的各雷達站反射率值的權重，指數權重公式如下：

其中，R為適當的長度比例，本文取R=100，r為網格點到雷達的距離。

指數權重函數使得權重隨距離快速下降，有效保留了原始雷達資料中近距離處的高分辨率特征，同時權重值是一個正值，確保雷達能影響到它所覆蓋的區域。指數權重法可以得到沒有明顯不連續現象的拼圖結果。

3? ?系統實現（System implementation）

系統采用JAVA進行開發，并行作業設計[5，6]。用戶通過業務邏輯管理模塊（圖5）依據需求生成配置和工作進程腳本，調用數據處理層算法模塊啟動作業，包括單雷達作業、拼圖作業等，可以根據需求，定時啟動作業，為業務系統提供雷達拼圖產品;也可以單獨啟動，處理歷史數據，用于測試及個例的研究。

生成的拼圖產品緯度范圍：26.5—35.6，經度范圍：115.1—124.4，水平和垂直分辨率：1km，時間分辨率：6分鐘。拼圖產品包括等高層反射率（1km、3km、5km、7km、9km）、基本反射率（0.5度、1.5度、2.4度）、組合反射率、垂直液體水含量、回波頂高。圖6為2019年05月13日13時18分啟動觀測的雷達拼圖產品示例（CAPPI 3km/回波頂高/垂直液態水含量）。

4? ?結論（Conclusion）

本項目實現了長三角地區12部雷達的同步觀測三維組網拼圖，實時輸出等高層反射率、基本反射率、組合反射率、垂直液體水含量、回波頂高等拼圖產品，系統運行穩定。同步觀測和流傳輸有效保證了雷達數據到達的及時性，而并行作業設計充分利用多核CPU和大內存大幅度提高了拼圖效率。1.5度仰角的基本反射率拼圖產品在啟動觀測的3分鐘左右可以顯示在頁面上供用戶調閱，其他CAPPI、組合反射率等產品在體掃結束1分鐘內完成，拼圖時效提高20分鐘以上。

參考文獻（References）

[1] Zhang J，Wang S，Clarke B.Wsr-88d reflectivity quality control using horizontal and verical reflectivity structure [C].11*conference on aviation，range and serospace meteorology.Hyannis，2004：54.

[2] 陳媛，陳江民，毛紫陽，等.天氣雷達反射率基數據質量控制的幾種算法[J].氣象與減災研究，2007，30（3）：48-51.

[3] 謝千里，李百鋒.天氣雷達三維柵格化拼圖算法[J].裝備制造技術，2018（05）：193-195.

[4] 國家氣象信息中心.組網天氣雷達數據流傳輸試驗實施指導書[S].2017，05.

[5] 劉軍，李威，吳夢婷，等.Hadoop平臺下新型圖像并行處理模型設計[J].計算機工程與應用，2019，55（6）：186-190.

[6] 向懷坤.大數據分布式并行處理技術-基于天云星數據庫的交通管理大數據處理[M].西安：電子科技大學出版社，2018.