基于SRTM地形數據的天氣雷達電磁波 非常規遮擋回波補償技術研究

胡啟元 戚友存 王楠 朱自偉

（1 陜西省氣象臺，西安 710014；2 秦嶺和黃土高原生態環境氣象重點實驗室，陜西省氣象局，西安 710014；3 中國科學院地理科學與資源研究所，陸地水循環實驗室，北京 100101；4 中國科學院大學，北京 100864）

0 引言

基于多普勒天氣雷達觀測數據的定量降水估測（QPE）產品是0～2小時定量短時臨近（以下簡稱“短臨”）降水預報（QPF）和強降水短臨預警的重要基礎，但在日常業務中雷達觀測數據往往存在缺失或不完整現象，其原因一方面是由于雷達站點附近存在海拔高于雷達高度的復雜地形，其低仰角電磁波束可能會部分或全部被某處地形所遮擋，另一方面由于城市建設程度日益加快，雷達站周邊增加諸多如高樓大廈、通信塔或綠化樹木等遮擋雷達電磁波的人造建筑物，使得雷達電磁波束發生遮擋，造成雷達反射率測量出現偏低或完全遮擋，進而導致定量降水估測產品降水率的低估或缺測。因此，需要通過研究雷達無縫混合仰角計算方法及雷達非常規遮擋訂正技術，來正確計算雷達QPE所需的雷達回波反射率場。

最低混合有效仰角掃描反射率是指由雷達各方位角上未被嚴重遮擋的最低有效仰角反射率因子所組成的反射率平面分布，它能夠比較準確地反映出最接近地面的真實降水強度和空間分布。美國國家強風暴實驗室（NSSL）Fulton等在1997年研究WSR-88D單偏振天氣雷達降水估計算法流程時利用數字地面模型（DTM）數據設計了美國單偏振雷達混合仰角反射率計算方法，通過對輸入反射率進行基于地形的混合仰角掃描預處理，盡可能降低地物雜波出現頻次以及由于地形阻擋造成的降水反射率數據丟失情況；Bech等利用西班牙巴塞羅那地區探空觀測數據模擬雷達在低層大氣中的傳播特征，發現在不同雷達波束傳播條件下采用對應的觀測或預報的垂直折射率梯度（VRG）信息，能夠有效校正單偏振雷達電磁波束被地形部分遮擋情況；Kucera等利用地理信息系統（GIS）和高分辨率數字高程模型（DEM）進行部分或完全受遮擋雷達波束的識別和能量損失校正；Langston等介紹了美國國家強風暴實驗室開發的能夠根據地形、雷達功率密度函數和波束傳播路徑來計算雷達混合掃描仰角的HybScan自動算法，并利用該算法及1弧秒DEM數據為全美所有WSR-88D雷達制作了波束遮擋區域及混合仰角參數集；Zhang等在對美國Multi-Radar Multi-Sensor （MRMS）系統定量降水估測應用研究中介紹了無縫混合掃描反射率高度（SHSRH）概念及其在MRMS系統中對垂直反射率廓線（VPR）的校正作用，而后者是近十年國外用來改進定量降水估測產品的效果較好的方法之一；Tang等針對雷達電磁波受到的非常規遮擋情況設計制作了三種遮擋修訂方法和用于業務使用的非常規遮擋修訂參數方案，并且已經在美國本土130多部雷達進行應用，評估結果表明該方案能夠有效減少和消除美國降水產品中各種受遮擋而不連續情況。國內也有部分學者利用混合仰角反射率進行雷達觀測受遮擋修訂的改進工作。肖艷姣等在2008年利用1：25萬的DEM數據計算湖北SB雷達波束阻擋率，以60%阻擋率為阻擋閾值得出湖北雷達混合掃描仰角參數，并通過等射束高度拼圖數據計算混合反射率拼圖產品，有效解決了反射率受地物阻擋問題，但在受非地形阻擋區域回波仍明顯偏弱；戚友存等2011年在研究不同雷達垂直反射率廓線（VPR）訂正方案對雷達定量降水估測準確率的改進作用時設計了基于VPR訂正方法的QPE算法，該算法提出了一個將兩個相鄰未遮擋仰角上的反射率數據進行融合來消除遮擋不連續的無縫混合反射率（SHSR）計算方法；楊瀧等利用杭州雷達受遮擋區相鄰的無遮擋區的平均VPR遮擋模型，將高仰角無遮擋反射率因子線性插值到低仰角受遮擋區域，填補前、后結果評估結果表明填補后QPE降水量與觀測量有很好一致性，填補后降水估算效果優于填補前；勾亞彬等通過分析浙江6部雷達觀測數據概率特征，提出了一個不依賴地形數據以及大氣狀態的基于概率統計的雷達部分遮擋識別方法，在雷達組網拼圖計算時應用該方法，能夠有效選擇在同一區域中受遮擋較輕的雷達回波反射率因子進行拼圖，增強雷達重疊區域內的組網拼圖數據的質量。

目前國內外雷達業務系統中的雷達估測降水產品例如美國早期StageⅡ及StageⅣ產品和目前MRMS系統Q3產品、中國全國組網定量降水（MQPE）產品和SWAN系統QPE產品等都已運用混合掃描反射率生成技術進行QPE業務改進工作，但與美國等發達國家相比我國仍存在一定差距。美國Q3產品針對遮擋不連續情況不僅采用基于地形和無縫處理結合方法，并且通過計算融化層高度和訂正雷達垂直廓線來找到存在有效反射率數據的最低有效仰角，進一步提高混合反射率精準度。國內2005年研發的MQPE產品雖然應用了混合反射率訂正技術但沒有利用地形信息，只是固定采集0.5°～3.4°四個仰角反射率，若遇到低仰角地形阻擋時采用阻擋物后方距離庫上的反射率數值，因此結果存在較大誤差。SWAN系統QPE產品較MQPE產品增加了不同地形數據對混合反射率生成的應用，但未進行反射率無縫技術處理，而且QPE業務產品仍存在由于非地形因素導致部分地區反射率不連續情況。因此本文研究針對因人造建筑物、樹木等非地形因素造成的雷達電磁波受遮擋不連續現象，形成基于最優無縫混合掃描仰角的遮擋修訂參考方案，通過對典型個例或汛期降水過程的定量、定性統計特征來分析參考方案的應用效果，解決陜西雷達因觀測被遮擋而造成定量降水估測產品缺失或錯誤問題，并在陜西短臨預報業務系統中進行業務應用。

1 數據與方法

1.1 選取數據

本文使用數據主要包括DEM地形數據、雷達體掃觀測和地面雨量計降水觀測數據。DEM地形資料由美國航空航天局（NASA）和國防部國家測繪局（NIMA）聯合測量的中國境內航天飛機雷達地形測繪使命（Shuttle Radar Topography Mission，SRTM）數據，分辨率為90 m×90 m；雷達體掃觀測數據選取2017—2019年5—10月陜西7部C波段業務雷達逐6分鐘實時基數據（圖1a），雷達最遠探測距離400 km，反射率和徑向速度分辨率分別為0.5和0.125 km/h，采用VCP21體掃模式，9個有效仰角（0.5°，1.5°，2.4°，3.4°，4.3°，6.0°，9.9°，14.6°，19.5°）；地面雨量計降水觀測數據選取2017—2019年5—10月陜西1872個加密氣象觀測站逐小時降水量數據（圖1b）。

圖1 陜西雷達站點分布與地形圖（a）和地面雨量計觀測站分布圖（b） Fig. 1 Distribution of radar stations and topographic (a) and distribution of surface rainfall observation stations (b) in Shaanxi Province

1.2 雷達電磁波非常規遮擋回波補償技術

多普勒雷達低層仰角電磁波束被遮擋原因主要包括因復雜地形遮擋和地物（樹木、高樓、高速路、高壓線電塔等人造建筑物）遮擋，本文將地形遮擋稱為雷達電磁波常規遮擋因素（STANDARD BLOCKAGE，SB），地物（非地形遮擋）遮擋稱為雷達電磁波非常規遮擋（NON-STANDARD BLOCKAGE，NSB）。為解決這兩類因素對雷達電磁波造成的遮擋問題，本文基于陜西省7部多普勒天氣雷達，研發了雷達電磁波遮擋訂正算法（圖2），首先利用2017—2019年5—10月逐6分鐘雷達原始基數據通過

Z

-

R

關系計算得出雷達各仰角的累積QPE空間分布，結合由陜西DEM地形數據及雷達不同仰角波束高度信息形成的最低有效仰角分布，計算基于地形的混合掃描仰角的累積QPE空間分布；其次在單雷達QPE累積分布上查找識別出NSB區域，根據NSB區域特征和大小研究制定三種修訂方案進行分類修訂處理，并形成各雷達NSBM參考方案，將參考方案再應用到QPE累積分布修訂流程中，得出基于地形遮擋和NSB共同修訂的最優無縫混合仰角反射率及QPE產品；最后通過在典型降水個例和所有降水過程中，對各雷達的最優無縫混合仰角反射率QPE產品與觀測范圍內的地面雨量計實況資料進行定性、定量統計分析，評估修訂算法改進優劣和算法性能。

圖2 陜西多普勒天氣雷達電磁波非常規遮擋區域回波補償方案技術流程示意圖 Fig. 2 Flow chart of compensated scheme for electromagnetic beam non-standard blockage area in Shaanxi Doppler weather radar.

（1）基于陜西DEM地形數據計算雷達最低有效仰角

計算雷達混合掃描仰角反射率的前提是計算出雷達不同仰角上電磁波受遮擋的百分比；再根據計算得到的雷達電磁波遮擋百分比，確定雷達在各方位角上的最低有效仰角。本研究中，把單仰角電磁波束被地形遮擋的電磁波能量占總能量的百分比稱為遮擋率，并且在雷達不同方位角上選取的雷達波束被遮擋率小于50%的最低仰角作為該方位角上的最低有效仰角，由此得出該雷達掃描平面內最低有效仰角分布。

（2）NSB區域的識別定位

基于最低有效仰角分布，計算得到的雷達最低混合仰角反射率分布可以很好地改善由于復雜地形造成的SB情況。但在實際業務應用中仍存在由于地物導致的NSB情況，因此需要對NSB區域進行識別定位并進行訂正。通常NSB區域可以從雷達各仰角單時次混合反射率PPI分布上識別出來，但由于有些情況下雷達電磁波遮擋不嚴重，通過單時次雷達反射率很難識別出來。因此本研究中，采用長時段的雷達混合反射率對應的QPE累積分布（采用

Z

=300×

R

固定

Z

-

R

關系）來識別NSB區域。

（3）NSB區域修訂方法

識別出雷達NSB區域位置信息后，根據NSB區域不同特征采用三種修訂方法進行遮擋不連續修訂。

① 針對方位角寬度小于5°的NSB區域，采用交叉方位角插值法進行處理，算法見式（1）。造成這種方位角寬度＜5°NSB區域的原因通常是由于孤立的高層建筑或高大樹木阻擋了低層仰角反射率，并且相鄰NSB區域兩側的電磁波束能量沒有受到任何遮擋影響。通過該方法進行遮擋修正后反射率或降水分布圖像更加平滑，降水系統表現更加完整，但前提是假設降水回波強度在NSB區域的水平變化較小。

其中：

A

與

A

為NSB區域的上下邊界方位角，

A

為

A

與

A

之間的某個方位角， 為方位角

A

上的反射率值。

② 針對方位角寬度大于5°的NSB區域，采用更高一層仰角反射率數據替代NSB區域數據方法，算法見式（2）。該類NSB在地物遮擋情況中占大多數，當出現該類NSB情況時說明該區域雷達低層電磁波束被高大建筑群或茂密植被帶嚴重遮擋，并且由于無法忽視降水系統的大范圍水平空間變化而不能采用方法①進行修訂，因此需要采用更高一層接近地面的反射率場進行填補替代。通過該方法可以有效地修正雷達大范圍反射率或降水分布存在的遮擋不連續，但前提是在NSB區域中降水系統內部垂直變化較小，例如在取得的更高一層反射率場上不存在明顯亮帶等。

③ 混合仰角反射率場進行SB處理和方法②修訂后，可能還會存在由于相鄰方位角采用不同仰角反射率而造成的回波強度不連續梯度，需要采用線性加權滑動平均法對其進行平滑處理，算法見式（3）。該方法并不直接對NSB區域進行修正，而是對基于DEM數據的標準混合仰角掃描反射率或者方法②生成出來的混合仰角反射率進行非自然邊界平滑處理。

其中：

A

為NSB區域邊界的方位角，

i

是

A

相鄰方位角， －

N

≤

i

≤

N

，選取

N

=5（方位角

A

前后5個相鄰點），

W

為線性權重，

R

為方位角

A

上對應仰角的反射率值。

（4）定量統計分析方法

為評估遮擋修訂前后算法改進優劣，選取典型個例和汛期降水過程進行均方根誤差（

RMSE

）、平均絕對誤差（

MAE

）和相關系數（

CC

）（公式4～6）統計特征分析，對基于最優無縫混合掃描仰角反射率的定量降水估測產品與地面雨量計進行修訂算法評估。

其中：

r

為雷達定量估測降水量，

g

為地面雨量計觀測降水量。

2 基于最優無縫混合掃描仰角的雷達遮擋區域修訂算法

2.1 陜西雷達受常規遮擋（SB）情況及改進結果評估

陜西7部CB波段多普勒天氣雷達（榆林、延安、西安、寶雞、漢中、安康、商洛）站點布設位置附近均受到不同程度的地形遮擋情況，其中商洛雷達低層電磁波束受遮擋最嚴重，榆林雷達受遮擋程度最小。以商洛雷達為例，圖3a為商洛雷達2019年5月—10月0.5°～3.4°基于QPE累積降水的各方位角上最大徑向探測距離（

L

）分布，可以看出雷達0.5°、1.5°仰角上

L

＞300 km區域占總區域9%和31%， 在2.4°仰角上

L

＞200 km和3.4°仰角上

L

＞150 km區域占比分別提高至61%和78%，可見雷達有效可探測區域隨著仰角抬高迅速增大，大部分地形遮擋情況存在1.5°仰角以下，但在商洛雷達東北部（約25°～80°）和西北部（約330°～350°）在3.4°仰角上仍存在明顯遮擋不連續區域，直到抬高至6.0°仰角才能明顯改善（圖略），這種復雜地形環境造成無法直接使用0.5°或1.5°仰角反射率進行定量降水估測，需要進行混合仰角處理后才能計算出雷達最接近地面的有效降水回波。

圖3 商洛雷達2019年5—10月QPE累積降水各方位角上最大徑向距離分布 （a）0.5°—3.4°仰角；（b）混合仰角 Fig. 3 Maximum radial distance distribution of accumulated QPE in Shangluo radar from May to October 2019 (a) 0.5°to 3.4°elevation angle, (b) hybrid elevation angle

通過最低有效仰角參數選取方法計算得出的雷達基于地形混合仰角參數分布（圖4），可以看出除榆林雷達大部地區可直接采用0.5°仰角反射率進行QPE計算以外，其他雷達都需要取更高一層或以上仰角：延安雷達北部、西南部、東南部和西北部局地需采用1.5°仰角；西安雷達東南部、西南部、西北部及寶雞雷達西北部、西部需采用1.5°仰角，南部需采用2.4°仰角才能觀測到有效反射率；陜南三市由于地處秦巴山區中，低層仰角反射率受遮擋更加嚴重，其中安康雷達大部地區需采用2.4°仰角，南部受山峰遮擋需采用4.3°仰角，漢中雷達除東部及西部局地以外均需采用1.5°以上仰角，商洛雷達各方位角上采用了從1.5°～3.4°差別明顯的混合仰角，并且在漢中北部和商洛西北部、東北部有效最低仰角高度達到了4.3°或6.0°仰角。通過各雷達基于地形的混合仰角參數分布，能夠有效訂正受地形遮擋情況，對比圖3a可以看出，商洛雷達進行混合仰角處理后其5—10月QPE累積降水（圖3b）在大部分方位角上都能觀測到有效回波，尤其在西北部受遮擋區域改進效果明顯。

圖4 陜西7部雷達基于地形資料的混合仰角參數分布 Fig. 4 Distribution of hybird elevation angle parameters of seven radars based on terrain data in Shaanxi Province

雖然理論上通過基于地形的混合仰角參數能夠有效解決雷達低層降水回波受遮擋情況，但實際業務中計算出的混合仰角反射率分布仍存在部分區域缺失和局地不連續現象。圖5給出了安康雷達2019年5—10月在進行SB情況修訂前的2.4°仰角QPE累積分布（0.5°和1.5°仰角可觀測數據過少故不采用）和進行SB情況修訂后的混合仰角QPE累積分布，可以看出采用混合仰角處理比直接采用2.4°仰角能夠觀測到更多降水，南部、東北部原本缺失的降水區域得到有效填補，但修訂后的混合仰角QPE分布依然存在大量不連續區域：1） 西南部、偏西部存在方位角寬度約5°～10°的空白區域，其原因是由于過時DEM地形數據或者密集建筑群造成；2） 多處方位角寬度＜5°的分散的楔形不連續區域，多是由于孤立建筑物或高大樹木造成；3） 2.4°仰角QPE分布上部分區域如偏南部（如170°或190°）雖然有降水數據，但明顯低于附近方位角降水量，可能是由于電磁波束被地形部分遮擋導致觀測數據偏低造成，這一部分本文不做討論，按照遮擋不連續情況進行修訂。

圖5 2019年5—10月安康雷達QPE累積分布 （a）2.4°仰角QPE分布；（b）經過SB修訂后的混合仰角QPE分布 Fig. 5 QPE cumulative distribution of Ankang radar from May to October 2019 (a) QPE distribution at 2.4°elevation, (b) Hybird elevation QPE distribution revised by SB scheme

2.2 陜西雷達受非常規遮擋（NSB）區域修訂方法及改進結果評估

對雷達NSB區域進行修訂之前需要按照NSB修訂方法進行分類，然后分區域進行處理。由于雷達各體掃模式的起始體掃高度存在差異，對不同體掃模式下需采用對應的修訂處理，陜西CB雷達普遍采用VCP21模式，因此本文針對7部雷達分別制作適用于VCP21模式的NSB修訂參考方案，實現在業務應用中能夠實時自動修訂而不需要再進行人工干預。利用經過SB修訂的陜西7部雷達2019年5—10月逐6分鐘QPE累積分布，計算確定出NSB區域位置信息，按順時針方向定義

A

為NSB區域起始方位角，

A

為NSB區域終止方位角，

R

為起始徑向距離，

R

為終止徑向距離，根據2.2節NSB修訂方法，分類采用不同執行方案，其中針對方法2在NSB修訂參考方案上定義EleNum為所取更高仰角的數量（0代表采用其他方法，1代表需在原仰角上再抬高一個仰角，以此類推），由此可以得出每部雷達的NSB修訂參考方案（表1，以安康為例）。

表1 安康雷達NSB修訂參考方案 Table 1 Reference scheme for NSB revision of Ankang radar

按照安康雷達NSB修訂參考方案，繼續對2.1節經過SB修訂的QPE累積分布進行NSB修訂，得出最終基于最優無縫混合掃描仰角遮擋修訂算法的定量降水估測產品（圖6），結果表明修訂效果明顯，修訂后水平方向不連續區域明顯減少，可觀測到回波降水范圍基本覆蓋所有地區。通過安康雷達2019年6月5日8時—11時逐小時混合反射率在NSB修訂前、后對比結果來分析改進效果，圖7a、7c、7e、7g為未經過NSB修訂混合反射率分布，隨著回波從西南向東北發展，雷達西北部和西南部狹長的楔形遮擋不連續現象非常明顯，而對應時次的圖7b、7d、7f、7h中上述不連續區域經過NSB修訂得到了明顯改進，使整個過程中混合仰角反射率表現出了較好的連續和平滑特征。值得注意的是圖7c和7d上09時次在雷達東南部120°～135°附近回波相比緊鄰兩側回波強度偏弱，如果只從單時次的回波特征來看可能是由于電磁波束部分被遮擋造成的回波強度不連續，但從下幾個時次（10時和11時）可以看出隨著回波移動該區域回波強度與兩側基本一致，實際上并不存在不連續情況。上述現象說明從單時次反射率或QPE降水分布上無法準確識別出NSB區域，因此需要采用長時段反射率分布或累積QPE分布來進行識別遮擋不連續位置。

圖6 經過NSB修訂后的安康雷達2019年5—10月QPE累積分布 Fig. 6 QPE cumulative distribution of Ankang radar from May to October 2019 revised by NSB scheme

圖7 安康雷達2019年6月5日08—11時逐小時修訂前混合仰角反射率（a，c，e，g）和修訂后混合仰角反射率（b，d，f，h）（單位：dBz） Fig. 7 The comparison of Ankang radar hourly hybird reflectivity before (a,c,e,g) and after (b,d,f,h) revision from 08:00 to 11:00 on 5 June 2019 (unit: dBz)

3 修訂效果評估

3.1 降水個例改進效果

從2.2節安康一次降水過程雷達反射率演變的定性評估可以看出，經過最優無縫混合掃描仰角處理遮擋不連續后的降水回波覆蓋面和平滑程度較改進前有明顯提高，為了進一步定量評估改進前、后效果，選取了延安、寶雞、西安、漢中、安康、商洛6部雷達在2017年—2019年6次對流降水或穩定降水過程進行效果評估。選取的對流降水過程包括延安2019年7月21—22日、漢中2019年8月9日，穩定降水過程包括西安2019年9月14日、寶雞2017年6月3—4日、商洛2017年6月4日、安康2018年6月18日。

對上述過程以均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和相關系數（CC）為檢驗指標，以使用固定

Z

=300×

R

關系得出的雷達估測降水量與對應的地面降水量作為檢驗要素，以各雷達存在的非常規遮擋區域作為評估空間范圍，進行逐小時混合反射率修訂前、后評估對比分析。通過圖8可以看出，各雷達非常規遮擋區域內大部分時間RMSE、MAE、CC在修訂后比修訂前表現更好，其中漢中、延安、安康三市改進效果最為明顯，平均RMSE從修訂前6.214減小到4.236，平均MAE由0.861降低至0.627，相關系數CC由0.238提高至0.514，非常規遮擋區域的QPE雨量與地面雨量偏差離散度得到有效抑制，兩者相關性提高53%。評估結果表明在固定

Z

-

R

關系下，經過NSB修訂后的雷達估測降水量與地面降水量之間的誤差更小，估測降水分布比修訂前更接近于地面降水分布，同時在延安和漢中對流降水過程中相同

Z

-

R

關系下修訂后的RMSE、MAE和CC比修訂前有更好表現，這說明NSB修訂處理能有效改善強對流降水過程中由于遮擋導致強降水回波缺失現象，使得更多與地面降水量線性相關度高的降水回波被填補進混合反射率中。

圖8 各雷達在典型個例過程中均方根誤差（a）、平均絕對誤差（b）和相關系數（c）在修訂前、后對比情況 （實線為修訂前，虛線為修訂后） Fig. 8 The comparison before and after revision of the root mean square error (a), mean absolute error (b) and correlation coefficient (c) of each radar (The solid line is before revision, the dotted line is after revision)

為更客觀評估雷達估測降水的改進效果，將延安、漢中、安康個例過程中回波覆蓋面積最大時刻（延安7月21日23時、漢中8月9日4時、安康6月18日0時）的修訂前、后估測降水量與實況降水量進行定量對比。圖9a、9b、9c顯示了修訂前、后發生變化的估測降水站點，修訂后站點QPE降水更趨近分布在等比例線附近，與地面雨量線性相關程度更好，對應的趨勢線（黑色虛線為修訂后，灰色虛線為修訂前）在修訂后擬合程度更高；QPE偏小而地面雨量偏大的點顯著減小，說明修訂后的降水回波在不受遮擋影響情況下更接近理想情況下代表地面降水的最低降水回波。各雷達在修訂后可觀測到QPE站點數超過修訂前站點數，進一步說明原本被遮擋的降水回波在進行NSB修訂后可以被觀測到。

圖9 延安、漢中、安康雷達1小時雷達估計降水量與地面降水量比較 （a）延安7月21日23時；（b）漢中8月9日4時；（c）安康6月18日0時 （灰方塊為修訂前結果，黑圓點為修訂后結果；灰虛線為修訂前R2趨勢線，黑虛線為修訂后R2趨勢線） Fig. 9 The comparison of 1-hour radar estimated precipitation with surface precipitation in Yan’an, Hanzhong and Ankang (a) 23:00 BT, July 21, Yan’an, (b) 04:00 BT on August 9, Hanzhong, (c) 00:00 BT, June 18, Ankang (the gray box is the result before revision, the black dot is the result after revision, the gray dotted line is the R2 trend line before revision, the black dotted line is the R2 trend line after revision)

3.2 所有降水過程定量評估

對2019年5月—10月6部雷達觀測范圍內所有降水過程進行統計分析，同樣以各雷達存在的非常規遮擋區域作為評估空間范圍，各雷達長時段序列統計結果（圖略）顯示在穩定性降水過程中修訂后RMSE明顯優于修訂前，在對流性降水過程修訂后RMSE有所減小但不明顯；MAE統計結果顯示經過遮擋修訂后大部分降水過程中部分時段的高誤差現象得到了有效抑制，并且約有75%降水過程MAE較修訂前降低；相關系數CC由修訂前的69.7%降水過程為正相關提升至修訂后的93.5%降水過程為正相關。表2為全部降水過程計算得出的修訂前、后平均統計結果，漢中平均RMSE和平均MAE減小最多，改進提高效果最明顯，延安平均CC提高幅度最大，該統計結果可以應用于業務逐6分鐘混合仰角反射率產品檢驗中，作為參考樣本實時評估產品改進效果。

表2 2019年5—10月陜西各雷達平均RMSE、MAE和CC Table 2 Average RMSE, MAE and CC of radar in Shaanxi from May to October 2019

4 結論

本文通過分析陜西多普勒天氣雷達因人造建筑物、森林等非地形因素造成的降水觀測空間不連續問題，基于精細的地形數據信息，提出了一種雷達電磁波非常規遮擋回波補償技術，結合長時段雷達估測降水累積分布和地面實況雨量分布制定了各雷達遮擋修訂方案，并利用降水典型個例和汛期所有降水過程檢驗評估了遮擋修訂方案對用于雷達定量降水估測的提升效果，最終得到以下結論：

1）陜西復雜地形環境導致雷達觀測資料需要進行最優無縫混合仰角處理遮擋現象后才能正確計算用于降水估測的降水回波。首先利用SRTM地形數據和雷達體掃信息計算得出各雷達最低有效混合仰角參數信息；其次利用長時間段雷達QPE累積分布識別非地形遮擋（NSB）導致的降水空間不連續區域，經過交叉方位角插值、更高一層仰角數據填補和線性加權滑動平均等方法，最終形成最優無縫非常規電磁波遮擋補償技術。

2）修訂前、后的雷達混合仰角反射率及QPE分布對比結果表明，經過雷達電磁波非常規遮擋補償技術修訂后可以有效填補反射率分布和QPE分布中大范圍或局地楔形的遮擋不連續區域，較為準確地還原雷達實際降水回波分布。經過最優無縫混合掃描仰角處理后的降水回波覆蓋面和平滑程度較改進前有明顯提高，采用的遮擋不連續修訂參考方案可直接應用到業務觀測中，實時自動修訂得出混合仰角反射率產品。

3）典型個例和汛期降水過程檢驗評估顯示在固定

Z

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關系下，經過遮擋不連續修訂后的雷達估測降水量與地面降水量之間均方根誤差、平均絕對誤差明顯減小，兩者具有更好的線性相關性，QPE分布比修訂前更接近于地面降水分布，并且在強對流降水過程中能有效改善由于遮擋導致強降水回波缺失現象。

由于部分降水過程中存在低層仰角電磁波束部分被遮擋現象，造成低層仰角反射率強度偏小但不能忽視，或者存在降水系統相對淺薄、云頂高度較低導致抬高仰角后電磁波束超過云頂等情況，并且NSB修訂參考表格隨城市發展需要及時更新，因此后續仍需繼續開展更多研究以便進一步提高改進陜西雷達遮擋修訂工作及QPE精度。