遼河三角洲濕地鳥類活動的雙偏振天氣雷達回波特征*

姚 文 張 晶 余清波 曾婭杰 程 雷 張國平李 黎 崔福濤 趙 月

1 遼寧省營口市氣象局，營口 115001 2 吉林省氣象信息網(wǎng)絡中心，長春 130062 3 遼寧省大石橋市自然資源事務中心，營口 115100 4 遼寧省丹東市氣象局，丹東 118001 5 中國氣象局公共氣象服務中心，北京 100081

提 要： 利用2018—2020年3年的營口CINRAD/SA單、雙偏振天氣雷達資料，對探測到的遼河三角洲濕地及周邊區(qū)域的鳥類清晨離開棲息地的活動進行分析，結果表明：遼河三角洲及附近濕地鳥類活動存在明顯的季節(jié)變化和明顯的日變化。雷達能夠探測到的飛鳥回波集中在7月下旬到10月中旬，其中8—9月最為明顯；飛鳥回波出現(xiàn)時刻與天亮時刻呈現(xiàn)明顯的正相關性。飛鳥回波在反射率產(chǎn)品上呈現(xiàn)明顯的圓環(huán)形態(tài)特征，最強可以達到40 dBz以上；在速度產(chǎn)品上呈輻散特征；在大風速情況下，飛鳥回波明顯向下風向偏移。飛鳥回波的差分反射率(ZDR)分布不均勻，最大可達3～7 dB。飛鳥回波的相關系數(shù)(CC)小而均勻，與地物回波不同，與回波反射率因子強度相關，當反射率強度大于30 dBz時，相關系數(shù)介于0.7～0.8，當反射率強度小于30 dBz時，相關系數(shù)大都小于0.6。雙偏振天氣雷達產(chǎn)品對飛鳥回波的識別有明顯的優(yōu)越性，可以有效地在降水中剔除飛鳥回波，提高短時臨近預報的準確性；但差分相移率(KDP)和粒子分類產(chǎn)品(HCL)對飛鳥回波沒有反映。

引 言

新一代天氣雷達最主要的功能就是探測降水回波的分布和強度的變化情況，但同時也會探測到一些非降水回波，如地物回波、海浪回波、昆蟲和鳥的回波、大氣折射指數(shù)脈動引起的回波、云的回波等(俞小鼎等，2006)，這些非降水回波有時夾雜在降水回波中，與降水回波相似，對雷達探測質量產(chǎn)生一定的影響。因此有大量的氣象工作者開展雷達質量控制試驗研究(黃琴等，2018；黃興友等，2018；張林和楊洪平，2018)。研究發(fā)現(xiàn)，很多非降水回波也具有一定的發(fā)展變化規(guī)律，例如火災產(chǎn)生的大量煙塵可以被天氣雷達探測到，其回波形態(tài)、發(fā)展高度、徑向速度等都有一定的規(guī)律，浙江(黃克慧等，2013)、福建(張深壽等，2017)、云南(徐八林等，2020)等地氣象工作者對火災的雷達特征進行了詳細研究，并開發(fā)相應的預警軟件，實現(xiàn)了天氣雷達對山火的監(jiān)測預警功能。

除探測林火外，天氣雷達還可以探測到生物的大規(guī)模遷徙活動。美國氣象學家通過觀測分析證明了WSR-88D天氣雷達可以為鳥類的長距離遷徙和局部有規(guī)律的飛行運動提供詳細的信息(Gauthreaux and Belser，1998)，天氣雷達可以作為遙感工具對大氣中的鳥類和昆蟲進行生物學研究，同時分析還表明大規(guī)模的飛鳥活動對天氣雷達探測質量會產(chǎn)生一定的影響，雷達生物學研究有一定的必要性(Zrnic and Ryzhkov，1998；Hubbert et al，2018)。我國也有一些學者應用天氣雷達在生物識別方面做了大量研究工作，焦熱光等(2018)對北京多普勒天氣雷達上的昆蟲回波進行分析表明，多普勒天氣雷達可以探測昆蟲遷飛，在遷飛性害蟲監(jiān)測預警及其綜合防控工作中具有重大的潛在應用價值。朱軼明等(2019)對我國新一代天氣雷達生物回波的雷達物理量特征和長江中下游地區(qū)天氣雷達生物回波的發(fā)生發(fā)展規(guī)律進行了深入研究，并利用上海南匯WSR-88D雙偏振天氣雷達進行生物回波識別與分析，結果表明，S波段天氣雷達無法分辨生物單體，但在春季有大規(guī)模生物遷飛的時段能夠對昆蟲成層定向遷飛的現(xiàn)象進行有效識別；滕玉鵬等(2020)通過對雷達同距離多普勒速度進行低通濾波處理的方法，將定向遷飛生物從大氣湍流產(chǎn)生的晴空回波中分離出來，實現(xiàn)監(jiān)測定向遷飛生物的跨海遷飛活動，并利用美國KICT雷達對2012年9月30日夜間的一次生物遷徙過程進行驗證，依靠多普勒速度和反射率因子，將定向遷飛的鳥類從昆蟲中分離。

昆蟲和飛鳥回波是天氣雷達上常見的生物回波，是晴空回波的主要成因之一。由于鳥類的體型較大、含水量比較高，天氣雷達上可以捕捉到鳥類的活動，尤其是鳥類在黎明時刻集體外出覓食時，由于密度較大，在天氣雷達上可以明顯地看到由于鳥類活動而引起的回波變化。本文利用2018—2020年3年的營口天氣雷達資料對探測到的遼河三角洲濕地及周邊區(qū)域的鳥類清晨離開棲息地的活動進行分析，并以2019年9月15日飛鳥回波為例，分析飛鳥回波在雙偏振天氣雷達上的主要特征。雷達資料中2018年為單偏振，2019—2020年為雙偏振。

本文識別飛鳥回波主要通過天氣雷達的回波形態(tài)進行判斷，黎明時分飛鳥離巢時在雷達反射率產(chǎn)品上會呈現(xiàn)出圓環(huán)型態(tài)向外圍輻散的回波，出現(xiàn)時刻和地點具有明顯的規(guī)律性。

1 營口天氣雷達探測飛鳥回波時間分布

1.1 飛鳥回波出現(xiàn)時間年變化

通過對2018—2020年3年的雷達數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，飛鳥回波最早出現(xiàn)在7月下旬，其中2018年最早出現(xiàn)在7月20日，2019年最早出現(xiàn)在7月19日，2020年最早出現(xiàn)在7月20日，飛鳥回波在最初幾天強度弱，持續(xù)時間短，范圍小，僅出現(xiàn)在大遼河流域下游。8月以后飛鳥回波范圍逐漸增大，8月中旬到9月中下旬飛鳥回波最為明顯。8—9月除出現(xiàn)大范圍降水無法識別的情況外，每天均能探測到飛鳥回波。因非汛期營口天氣雷達僅在有降水過程時才連續(xù)開機，10月以后雷達探測數(shù)據(jù)不連續(xù)，以2020年為例，最后一次探測到飛鳥回波是10月16日，強度較弱，之后的雷達探測數(shù)據(jù)中再未出現(xiàn)飛鳥回波。

雷達探測到飛鳥回波的年變化規(guī)律可能與鳥類的季節(jié)性變化和大氣狀態(tài)的季節(jié)性變化等多種影響因素有關，本文中不做重點分析。

1.2 飛鳥回波出現(xiàn)時間日變化

圖1為2020年7—9月飛鳥回波出現(xiàn)時刻和當?shù)靥炝習r刻對比，缺失的數(shù)據(jù)為雷達未開機或因出現(xiàn)大范圍降水無法識別。從圖中可以看出，飛鳥回波出現(xiàn)時刻和天亮時刻呈現(xiàn)一致的變化趨勢，因雷達每6 min探測一組數(shù)據(jù)，所以雷達最早探測到飛鳥回波的時刻與實際應出現(xiàn)的時刻會有0～6 min的時間差，從平均狀態(tài)來說，在晴朗的天空狀態(tài)下，天亮后的10 min左右，雷達上可以看到飛鳥回波；在陰雨天，受云層影響，實際的天亮時刻會有所推遲，相應的飛鳥回波出現(xiàn)的時刻也會推遲；在大范圍降水中飛鳥回波無法識別，但在分散性降水中，仍然可以在天亮時刻過后探測到飛鳥回波。

飛鳥回波的持續(xù)時間與強度呈正相關，回波強度強、范圍大時，持續(xù)時間也長，8—9月明顯的飛鳥圓環(huán)狀回波可以持續(xù)1 h左右，1 h以后由于飛鳥四散，密度降低，回波明顯減弱，逐漸融合到地物回波、晴空回波之中，無法識別。

2 營口天氣雷達探測飛鳥回波空間分布

營口雙偏振天氣雷達位于營口大石橋蟠龍山頂，海拔高度為0.23 km，距離雷達150 km處0.5°仰角高度上海拔高度達到2.82 km。營口雙偏振天氣雷達對鳥類活動的有效距離在150 km左右，隨著距離增加雷達波束展寬增大，探測飛鳥回波精度下降；同時波束高度隨距離增加而增大，近地面的鳥類活動無法探測到。

圖1 2020年7—9月雷達探測到的飛鳥回波出現(xiàn)時刻和當?shù)靥炝習r刻對比Fig.1 Comparison between the time of bird echo detected by radar and local daybreak time from July to September in 2020

對2018—2020年3年的飛鳥回波進行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，7月下旬開始出現(xiàn)飛鳥回波，最初幾天僅在大遼河下游小范圍內出現(xiàn)弱的飛鳥回波，7月底到8月初飛鳥回波范圍迅速增大，不同年份飛鳥回波出現(xiàn)的位置會有小范圍變化，但大的區(qū)域基本一致，分布在遼河三角洲、遼河流域、大遼河流域、大凌河流域及營口到大連濱海一線，其中以遼河三角洲范圍最大。以2019年9月15日為例，營口天氣雷達探測到的明顯的飛鳥回波有23處(即環(huán)形飛鳥回波初始出現(xiàn)的地點)，如圖2 中紅色圓圈所示，主要分布在大連、營口、盤錦的沿海濕地，其中遼河三角洲地區(qū)分布最為密集，另外沿遼河、大遼河也是主要區(qū)域，營口境內除沿海外還有2個小區(qū)域鳥類回波較為明顯。在渤海西岸也有疑似飛鳥回波出現(xiàn)，由于雷達探測范圍的限制，回波強度弱、持續(xù)時間短，無法確定該區(qū)域飛鳥回波具體情況。

據(jù)研究表明，遼河三角洲濕地是目前世界上保存最好、面積最大、植被類型最完整的生態(tài)地塊，是西伯利亞至東南亞水禽遷徙路線上的中轉站和目的地，是遷徙水禽的棲息和繁殖地，遼河三角洲濕地的鳥類有17目46科238種，其中水禽114種(索安寧等，2009)。飛鳥的密度、種類、飛行距離，直接影響飛鳥回波的強度和范圍。

雷達每天探測到的飛鳥回波的強度和范圍并不相同。飛鳥回波一般出現(xiàn)在較低仰角上，當近地面出現(xiàn)超折射時回波會向下彎曲，更容易觀測到飛鳥離巢活動。圖3是2019年9月15日08時錦州探空圖，可以看到地面到925 hPa上存在明顯的逆溫，同時濕度向上迅速遞減，出現(xiàn)明顯的“干暖蓋”，這是超折射形成的非常有利的條件。在圖2 所示0.5°仰角雷達圖上可以看到，有大量的輻輳狀排列的短線，并相互彌合成片狀，這是由超折射造成的地物回波；雷達100 km半徑內存在明顯的晴空回波，回波強度較弱，大都在15 dBz以下，飛鳥回波就鑲嵌在晴空回波之中。

圖2 2019年9月15日營口雙偏振雷達監(jiān)測到的飛鳥回波情況(紅色圓圈內為飛鳥回波，下同)Fig.2 Bird echo detected by Yingkou S-B Dual-Polarization Weather Radar on 15 September 2019(red circle: the echo of bird, the same below)

圖3 2019年9月15日08時錦州探空圖Fig.3 Jinzhou sounding map at 08:00 BT 15 September 2019

3 飛鳥回波的雙偏振天氣雷達特征分析

在單偏振天氣雷達產(chǎn)品中，當飛鳥回波鑲嵌在降水回波中時不易被識別出來；但在雙偏振天氣雷達產(chǎn)品中，偏振參量產(chǎn)品可以很好地從降水回波中識別出飛鳥回波。下文以2019年9月15日遼河三角洲附近飛鳥回波為例，分析其雙偏振天氣雷達產(chǎn)品特征。

3.1 反射率隨時間變化特征

圖4展示了營口天氣雷達0.5°仰角上遼河三角洲濕地附近的飛鳥離巢時反射率因子變化情況。2019年9月15日遼河濕地附近天亮時刻在05:04左右，日出時刻在05:31左右。從雷達反射率回波變化上可以看到，最早在05:05雷達上開始出現(xiàn)少量斑塊狀回波，強度在20 dBz左右，略強于周圍的晴空回波；05:11斑塊狀回波增多、面積增大，強度明顯加強，達到40～45 dBz，最大為47 dBz；05:17斑塊狀回波面積迅速增大，呈現(xiàn)圓形結構，強度達到40～45 dBz，最大為51 dBz；05:22開始圓形回波迅速擴大，并相互疊加，隨著鳥飛離棲息地，逐漸呈現(xiàn)圓環(huán)結構，到05:46反射率因子強度開始下降，原因可能是隨著鳥向四面八方飛，距離變大，密度減小而造成的；06:09雷達上回波較為零散，強度在20～25 dBz；06:27以后環(huán)形回波徹底消失。

圖4 2019年9月15日05:05—06:09營口天氣雷達0.5°仰角上遼河濕地附近反射率因子變化Fig.4 Reflectivity factor variation of Yingkou S-Band Dual-Polarization Radar at elevation 0.5° near Liaohe River Wetland from 05:05 BT to 06:09 BT 15 September 2019

3.2 徑向速度特征

從初始時刻到環(huán)形回波消失共持續(xù)1 h 20 min左右。05:05—05:51環(huán)形最大半徑為30 km左右，判斷鳥的飛行速度最大約為11 m·s-1(40 km·h-1)。在徑向速度圖上(圖5b)，可以看到環(huán)境場為東北風，飛鳥環(huán)形回波鑲嵌其中，呈明顯的輻散特征，最大徑向速度中離開雷達的速度為8～10 m·s-1，向著雷達的速度為-14～-12 m·s-1，均值為11 m·s-1，與反射率推算值相當。

飛鳥回波除了向四周呈圓環(huán)形擴散外，還存在整體偏移的現(xiàn)象，與近地面的風速風向呈明顯的相關性。如圖6所示，為2019年9月11日和12日飛鳥回波偏移情況，從對應徑向速度圖上可以看到，11日近地面為東北風，12日為西南風。以紅點標識位置做參考，兩天中飛鳥回波初始位置基本一致，11日在東北風背景下，飛鳥回波向西南偏移，12日在西南風背景下，飛鳥回波逐漸向東北偏移，風速與偏移程度相關性本文未做定量分析。

3.3 譜寬產(chǎn)品特征

根據(jù)定義，譜寬表征有效照射體內不同大小的多普勒速度偏離其平均值的程度，與距離庫中各個反射體的運動速度和方向的差別成正比。譜寬產(chǎn)品表征了速度的一致性情況，高譜寬區(qū)蘊含著平均徑向速度一般有較大的不確定性。從譜寬產(chǎn)品(圖5c)與反射率產(chǎn)品(圖5a)及速度產(chǎn)品(圖5b)的對比圖中可以看到，速度方向一致的區(qū)域譜寬數(shù)值大約在3～4 m·s-1，在正負速度相接處個別位置譜寬的數(shù)值比較大，可以達到6～8 m·s-1，對比反射率圖可以看出，出現(xiàn)較大譜寬的位置主要是有兩個或多個飛鳥環(huán)形回波重疊的位置，說明這些位置鳥兒飛行的方向不同，進而造成譜寬數(shù)值較大。

3.4 差分反射率特征

差分反射率反映的是水平偏振的反射率因子和垂直偏振的反射率因子之比，對于水滴等氣象目標，差分反射率“大正值表示水平方向的扁平物，大負值表示垂直方向的扁平物體，接近零的值表示球體或隨機方向的粒子集合”，研究表明這一結論并不適用于生物散射體，生物體的偏差源于多種原因，包括生物多樣性和種群特征以及雷達系統(tǒng)的精確波長等(Stepanian et al，2016)。在一個環(huán)形飛鳥回波中，鳥的飛行方向和個體大小差異性較大，差分反射率分布不均勻，差分反射率最大可達3～7 dB(圖5d)。

3.5 相關系數(shù)特征

在相關系數(shù)上，飛鳥回波數(shù)值非常低(圖5e)。與周圍的地物雜波或晴空回波相比有明顯的不同。晴空回波和地物雜波沒有規(guī)律性，相鄰兩個距離庫CC值可以相差很大，可以從0.1左右直接跳變到0.9以上，地物回波在0.5以上居多，晴空回波中有大量的距離庫數(shù)值超過1。飛鳥回波整體數(shù)值都非常低，但與反射率因子強度有一定的相關性，當反射率因子強度達到30 dBz以上時，相關系數(shù)大都在0.7～0.8，當回反射率因子度小于30 dBz時，相關系數(shù)大都小于0.6，其中在0.1～0.3居多。在相關系數(shù)上，飛鳥的環(huán)形特征明顯可見。

圖5 2019年9月15日飛鳥回波的(a)反射率因子(ZH),(b)徑向速度(V),(c)譜寬產(chǎn)品(SW),(d)差分反射率(ZDR),(e)相關系數(shù)(CC)Fig.5 Bird echo observed by Yingkou S-Band Dual-Polarization Radar on 15 September 2019(a) ZH, (b) V, (c) SW, (d) ZDR, (e) CC

圖6 2019年9月11日和12日飛鳥回波在反射率上的偏移情況及對應徑向速度情況(紅點所示為同一位置)Fig.6 The shift in reflectivity of the bird echo on 11 and 12 September 2019 and the corresponding radial velocity (red dot: the same location)

3.6 差分相移率和粒子分類產(chǎn)品

在雙偏振天氣雷達的算法中，相關系數(shù)小于 0.8 時不計算差分相移率的值，因此飛鳥回波對應的差分相移率圖上基本都為空洞(圖略)。飛鳥回波屬于生物回波，但在粒子分類產(chǎn)品上并未識別出生物回波(圖略)，說明雷達在本地的粒子分類算法中還需要進一步改進，以適應本地的監(jiān)測需求。

4 飛鳥回波對雷達產(chǎn)品質量的影響

對2020年7—9月飛鳥回波進行統(tǒng)計，從7月23日出現(xiàn)飛鳥回波開始，到9月30日共計70 d，其中有11 d因雷達關機無法探測，有6 d出現(xiàn)大面積降水回波而無法識別飛鳥回波，其余53 d均識別出飛鳥回波。在53 d中，有21 d在飛鳥回波出現(xiàn)時刻其周邊伴有降水回波，有16 d飛鳥回波較強，雷達將飛鳥回波識別為雷暴單體。

4.1 錯誤的識別為雷暴單體

2019年9月15日個例中，05:22—05:56遼河三角洲濕地附近有幾個鳥群飛行時相互交疊，回波強度比較大，最大達到47～51 dBz，雷達自動識別成雷暴單體，并進行標號(圖7a)。可見由于大量生物聚集而產(chǎn)生的回波反射率也可以達到很高的數(shù)值，對災害性天氣的探測產(chǎn)生一定影響。從相應的單體特征產(chǎn)品上可以看到(圖7b)，回波頂高均在1 km 左右(受雷達靜錐區(qū)影響，在該處的探測高度是8 km 左右，遠超過單體回波頂高度)，質心高度和最強反射率高度都在0.5 km以下(雷達最低仰角探測高度在460 m左右)，液態(tài)水含量基本為0。由此可見鳥類集體外出覓食時，飛行高度比較均勻，在1 km 以下，大都集中在0.5 km高度以下。

4.2 對降水判斷的影響

飛鳥回波從發(fā)生到消亡有一定的持續(xù)時間，其強度與一般降水回波類似，在雷達拼圖中，一般不會被剔除，當飛鳥回波嵌在降水回波中時，容易對降水造成錯誤的判斷。圖8給出了兩次飛鳥回波嵌在降水回波中的情況。

圖8a和8b是2020年8月27日05:19臺風巴威影響遼寧期間的雷達反射率和差分反射率。27日早晨臺風降水回波為螺旋雨帶，呈帶狀自西南向東北移動，27日05 時之前雷達位置東南方向有一條明顯的雨帶維持。05時開始，雷達西南方向沿海岸線出現(xiàn)一些斑點狀飛鳥回波，并迅速擴大，連成一條帶狀回波(紅框所示位置)，反射率回波最強時達到35 dBz以上，20 dBz以上強度持續(xù)到06時以后。從反射率產(chǎn)品上，該處回波與雷達東南方向的降水回波極為相似，在雷達拼圖產(chǎn)品上難以區(qū)分。在差分反射率產(chǎn)品上，該處回波與降水回波明顯不同，降水回波在0～1.5 dB均勻分布，而該處回波差分反射率較為嘈雜，存在3～7 dB的大值區(qū)，特征與3.4節(jié)分析相同。

圖7 2019年9月15日05：46被識別為風暴單體的飛鳥回波(a)及單體回波特征(b)Fig.7 Bird echo observed by Yingkou S-Band Dual-Polarization Radar at 05:46 BT 15 September 2019(a) ZH, (b) storm structure

圖8 2020年8月27日臺風巴威過程(a)雷達反射率，(b)差分反射率及9月4日臺風美莎克過程(c)雷達反射率，(d)相關系數(shù)Fig.8 (a, b) Typhoon Bavi on 27 August 2020 and (c, d) Typhoon Maysak on 4 September 2020 observed by Yingkou S-Band Dual-Polarization Radar (a) ZH, (b) ZDR, (c) ZH, (d) CC

圖8c和8d是2020年9月4日05:29臺風美莎克影響遼寧期間的雷達反射率和相關系數(shù)。4日早晨臺風降水回波為塊狀，呈分散性分布，自西向東移動。近地面到5 km風速均在12 m·s-1以上，為偏西風。05—06時，在降水回波的空隙中出現(xiàn)斑塊狀飛鳥回波，并向外擴散，可以分辨出圓環(huán)形的結構特征(紅圈所示)，由于風速較大，飛鳥環(huán)形回波自西向東偏移，移速略慢于降水回波；圖中黃框所示位置為降水回波和飛鳥回波重疊區(qū)域；從反射率上無論降水回波是否與飛鳥回波重疊，均不易區(qū)分二者。但在對應的相關系數(shù)產(chǎn)品上可以看到降水回波存在的地方相關系數(shù)基本都在0.9以上，飛鳥回波基本都在0.5以下，區(qū)分明顯。

從以上兩個例子可以看出，一方面飛鳥回波出現(xiàn)在降水回波中，對降水的監(jiān)測和預報造成了一定的影響；另一方面，雙偏振天氣雷達產(chǎn)品的應用，可以有效地區(qū)分飛鳥回波和降水回波，為預報員主觀分析提供依據(jù)。

5 結 論

綜合以上分析，得到以下結論：

(1)本文利用營口單、雙偏振天氣雷達對遼河三角洲及附近濕地鳥類活動探測情況進行分析，發(fā)現(xiàn)遼河三角洲及附近濕地鳥類活動存在明顯的季節(jié)變化和明顯的日變化。雷達能夠探測到的飛鳥回波集中在7月下旬到10月中旬，其中8—9月最為明顯；飛鳥回波出現(xiàn)時刻與天亮時刻呈現(xiàn)明顯的正相關性。

(2)雷達可以作為觀測候鳥遷徙、停留情況的探測手段，通過對多年天氣雷達回波的對比，可以為鳥類棲息地的空間分布和變化情況做客觀的分析，提高天氣雷達在生物氣象學上的應用能力。

(3)飛鳥回波在反射率產(chǎn)品上呈現(xiàn)明顯的圓環(huán)形態(tài)特征，最強可以達到40 dBz以上；在速度產(chǎn)品上可以看到明顯的輻散特征；在大風速情況下，飛鳥回波明顯向下風向偏移。

(4)飛鳥回波的差分反射率受鳥的飛行方向和個體大小差異影響較大，分布不均勻，最大可達3～7 dB。

(5)飛鳥回波的相關系數(shù)較小，與反射率因子強度有一定的相關性，當飛鳥回波反射率因子強度達到30 dBz以上時，相關系數(shù)大都在0.7～0.8，當反射率因子強度小于30 dBz時，相關系數(shù)大都小于0.6。

(6)雙偏振天氣雷達產(chǎn)品對飛鳥回波的識別有明顯的優(yōu)越性，可以有效地在降水中剔除飛鳥回波的影響，提高短時臨近預報的準確性；同時通過對鳥類活動規(guī)律的認識，可以為提高雙偏振天氣雷達粒子分類識別能力相關研究提供個例。