（气象学专业论文）vil中心区自动识别、跟踪和移动预报.pdf

学位论文独创性声明 本人郑重声明: 1 、坚持以 “ 求实、创新”的科学精神从事研究工作。 2 、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究 成果 。 3 、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的。 4 、本论文中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或其它机构 已经发表或撰写过 的研 究成果。 其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示 了谢 意 。 作者签名: 日期:妇丫 / 学位论文使用授权声明 本人完全 了解南京气象学 院有关保 留、使用学位论文 的规 学校有权保留学位论文并 向国家主管部 门或其指定机构送交 乐定 论文的电子版和纸质版; 有权将学位论文用于非赢利 目的的少量 复制并允许论文进入学校图书馆被查 阅; 有权将学位论文的内容 编入有关数据库进行检索; 有权将学位论文的标题和摘要汇编出 版 。保密的学位论文在解密后适用本规定。 作者签名: 日期:蛋迎蚁卜 匀 ， 斌 t 厂 、 1 l v i l 中心区自 动识别，跟踪 和移 动预报 中 文摘要 木文利用多普勒天气雷达体扫数据资料计算了垂直累积液态含水量- -v i l .通 过实例对牡l 和降水的关系作了分析。把v 工 l大值中心区 ( v i l中心区)作为降水中 心的自动识别、跟踪和移动预报因子在识别v 工 l中心区时，利用了三个闽值v i i . 核心阔值、参考初始fm i 值以及面积阂值。所采用的识别方法是逐步增大闭值法。利用 事先规定的面积闭值来识别v i l 中心区是本文识别技术的特点 采用权重定位法对v 工 l 中心区进行足位。对v i l中心区跟踪时，作为对面积比法的改进，本文使用了动态预 测面积比 法。同时启月了分类跟踪法和中心区面k , 控制方法，井引入了类11 于分团的 交义中心a x.在移动预报方t-利月矩心法计9中心区或交叉中心区的移动速度，用 矢量合成法又多个时段的移动速度进行矢量合成，对矢量合成速度的方向和多个时段 的平均速度方向利用线性集成法进n了线性集成。采用线性外推法对中心区的fl 置和 移动速度进行线性外推预报。并开发出一套自动化程度很高的系统软件，可以实现以 上所涉及的全部功能。实例结果表明:所采用的因子一-v 工 l具用良好的保守性;所 使用的方法能很好地识别、跟踪和预报v i l中心区。所开发的软件，界面友好、操作 方便、自 动化ff度高，运行速度快、稳定性很高，完全可以投入实时业务运行，并值 得推广应用。 关键词v i l中心区;识别:跟踪;移动预报 v 工 l 中心夏 自 动识别、跟踪和移动预报 a u t o m a t i c i d e n t i f i c a t i o n , t r a c k i n g a n d mo t i o n f o r e c a s t i n g o f v i l h e a r t l a n d ab s t r a c t v 几i s c a lc u la t e d b a s e d o n t h e v o l u me - d a t a o f d o p p le r w e a th e r r a d a r . t h e c o n n e c t i o n b e t w e e n v 几 a n d p r e c i p it a t i o n is a n a ly s iz e d . v i l h e a r t la n d is r e g a r d e d a s t h e t o o l o f p r e c ip it a ti o n h e a r tl a n d in i d e n t ifi c a ti o n , tr a c k in g a n d mo t io n fo r e c a s t in g . i n id e n t i fi c a ti o n o f v i l h e a r tl a n d , t h e r e t h r e s h o l d -v a l u e i s u s e d , s u c h a s v i l k e rne l th r e s h o l d -v a lu e , ref e r e n c e o ri g in a l th re s h o l d - v a l u e a n d a r e a t h r e s b o ld - v a lu e . t h e me t h o d o f g ra d u a ll y i n c r e a s i n g o r i g in a l t h r e s h o ld - v a l u e is e 哪 lo y e d i n id e n t i fi c a t i o n . t h e p e c u l ia r ity o f id e n ti f ic a ti o n is a r e a t hr e s h o l d - v a l u e wh ic h i s u s e d t o i d e n t 称vil h e a r tl a n d . t h e lo c a t i o n o f v i l h e a n la n d i s o r i e n t a t e d 勿i ts b a ryc e n te r i n t r a c k i n g , me th o d o f m o t o r ia l f o r e c a s t in g o n a r e a -r a t io i s e m p l o y e d , w h i c h r o o t s i n im p ro v e d a r e a - rat io . me t h o d o f c l a s s if i c a t io n a n d m a s s - c o n s e rva t io n p r in c ip l e is a ls o e m p l o y e d in tr a c k in g . ac r o s s - h e a r t la n d i s in t r o d u c e d wh i c h is s imi la r t o d i s p a rt e d g r o u p . 知 mo t io n f o rec a s t in g , m o ti o n v e l o c i ty i s c a lc u la t e d b y h e a r t l a n d o r a c r o s s h e a rt la n d t h rou g h me t h o d o f s g y a re - cen t e r. ma n y mo ti o n v e lo c ity i n re c e n t d i ff e r e n t ti m e is c o mp o s e d t h r o u g h me th o d o f v e c to r c o m p o u n d . t h e h e a d i n g o f c o m p o s e d v e lo c ity a n d a v e r a g e h e a d i n g o f t h o s e v e l o c i ty is l in e a r l y in t e g r a t e d . t h e me t h o d o f li n e a r e x t r a p o l a t i o n is e m p l o y e d t o l i n e a r ly f o r e c a s t t h e lo c a ti n a n d mo ti o n v e lo c ity o f v止h e a r tla n d t h e c o rr e la t e d s o ft w a re is p rog ram e d b y o u r s e l f , w h i c h i n c lu d e fu n c ti o n o f a ll a b o v e me t h o d a n d fi i n c t i o n o f w e ll a u t o m a t iz a t i o n . t h e r e s u lt s h o ws v q . p o s s e s s n ic e r c o n s e rva ti v e q u a li ty a n d th e s e me t h o d c a n b e u s e f u l t o o l f o r t h e i d e n t ifi c a t io n , tr a c k in g a n d mo t i o n f o rec a s t in g o f v 几 h e a r tl a n d . t h e s o ft wa r e h a s f r ie n d ly in t e r fa c e , h ig h a u t o m a ti z a ti o n o f r m mi n g , s h o rt p e r io d o f r unn in g a n d b e tt e r s t a b ili ty. it is s i m p l e to o p e r a te th is s o ft wa r e . it c o u l d b e u s e d i n r e a l t ime a n d b e a p p li e d a b r o a d l y . ke y wo r d s : v i l h e a r t l a n d ; id e n t i fi c a t i o n ; tr a c k i n g ; m o ti o n f o r e c a s ti n g v 工 l 中心区自 动识别、跟踪和移动预报 1 引言 2 。 世纪7 0 年 代， g r e e n e 等t -2 1提出 了 一 种新的 利 用雷 达数字回 波资 料 计算的 预 报 因 子 垂 直累 积液 态含水量 ( v e r ti c a l in t e g r a t e d l i q u i d - w a t e r c o n t e n t ， 简 称v i l ) , 并利用最大相关系数法跟踪v i l , 结果表明 其稳定性很好。 8 0 年代， 美国雷达气象学 者进一步发展和完善了使用v i i , 作为预报因子的研究， 在强对流夭气预报方面取得了 较大成绩。 v i l 是判别强对流天气造成的 暴雨、暴雪和冰雹等灾害性天气的有效工具 之一，如美国 对ws r - 8 8 d多普勒雷达产品 应用情况调查，表明v ii . 是业务中应用次 数最多 的产 品 之一 , r o b e r t 等+ 1 的 研究结 果 也 表明: v i l 中 心与降 水中 心 密 切 相关。 潘江和 张 培昌 利用v i l 进 行了 降 水 估 测 周 ， 迟竹 萍 间 等把v i l 作为降 水 判 别因 子 在人 工影响天气中进行了 使用， 结果都表明v ii , 是一个很好的降水判别工具。因 此， 建立 在自 动识别和跟踪基础之上的对v i l 中心区的 移动预报， 可以 对灾害性天气进行预警 和预测，对防灾减灾和人工增雨具有重大意义。 在回 波识 别方 面， 阔 值法 简单 实用， 也 是最常 用的 识别 方法。肖 艳妓等 门 用 规定 初 始 闺 值 和 最 小 体 积 闽 值 的 方 法 对 三 维 风 暴 进 行 了 识 别。 根 据b a r c la y 和v rril k g 的 经 验，对孤立强风暴的外推移动预报来说， 选取 3 0 至4 0 d b z 的反射率闭 值最好;而对 于鸡线来说， 最好的阔值是在2 0 至3 0 d b z 之间。 利用阐 值法识别风暴等特定夭气的 的回波， 人们已 经广泛使用并积累了 大量经验。另外一种识别的方法是分团 法，此方 法把具有同 样 特征的回 波分成一团， 同 一团中 的回 波可能具有同样的移 动方式。 最早 由d u d a 和b la c k r n e r 提出， 并作 过试 验， 取 得了 某些 成功。 后来b l a c k c n e r i a1 等有改 进了 这 种方 法， 此 方法 也 称为s r i ( s ta n d f o r d r e s e a r c h i n s ti t u t e ) 模式口 本文以阐 值法为基础同时吸纳分团 法的 特点， 用v i i . 中心区面积阐 值来识别中 心 区， 利用逐步增大初始闭值的方法对v i l 进行逐级分裂， 使得各区的面积在不断减小， 直到各区的面积第一次等于或小于面积im值或者初始阐值达到参考初始阐值就被识 别为中 心区。 因 而， 不同中 心区具有 不同 的v i l 初始阔值， 较弱中 心区 具有“ 放大” 的面积， 并尽可能接近面积9 值， 参考初始阐值使得较强中心区的面积 “ 原型” 得以 保留。 对中 心区进行保留和剔除处理时，自 动选取v i i . 核心阐值， 使得相对较强中心 区得以保留。利用滤波平滑处理，减小中心区的外形复杂度并弥补其中间的 “ 空洞” ， 并滤掉面积相对很小的、 强度相对很弱的中 心区。 面积阐值使得相邻很近的面积较小 中心区被划为一个中 心区， 假定了 它们具有相同的 特征， 类似于分团 法的 分团概念。 另外， 有些相 邻中 心区在跟踪时不能对其一一确定归属，也把这类中 心区看作一团。 在回波跟踪和移动预报方面，国内 外已 作了大量的研究工作。 矩心跟踪法由 美国 y i l 中 心区自 动识别、 跟踪和移动预 报 国 家强 风暴实 验 室提出 并 使 用1 1 - 12 3 ， 用规定回 波闭 值的 方 法对回 波 进行 识别， 对 相邻 时刻的回波矩心 反射率加权中 心)位置进行配对，也就是选择最可能的对应中心， 并根据矩心坐标位置利用最小二乘法进行移动速度的计算。由 于计算机能对图像上的 各块回波分别进行跟踪， 所以 预 报图 像可以 反映出 各个回 波不同 的移动 速度。 矩心法 在 分 散 、 孤 立 阵 雨 的 天 气 形 势 下比 较 成 功 。 b a r c la y 和w h o 注 意 到 ， 当 采 用 较 高 的 反 射率阐 值时， 回 波矩心的 运动有时显得很古 怪。 这可能是由 于回波区 域中 强回 波区 生 消、分裂的结果。他们还注意到，面积较大的回波比较容易被顺利地跟踪。 互相关法是把整幅图 像上的回波作为一个整体来处理， 并且假定全体回 波具有一 致 的 移 动 方向 1 3 1 , a u s t in 和b e ll o n 10 - 1 5 1 曾 介 绍 过这 种 方 法 ， 并 在 基 本 实 时 的 试 验中 进 行过 验证， 这 种方 法 适合 于 具 有 较大特 征尺 度的 天气回 波。 l e e s e 等 和 e n d lic h 等(1 6 1 也用这种互相关法从卫星资料计算云的 移动， 以求出云的移动矢量。 与互相关法类似， 在美国的斯坦福研究所试验的一种方法中， 也是把全体回波看作同 样的移动。 但是在 他们的处理中， 并不是计算互相关系数， 而是计算各种位移下两张图像上各 相应点的 强度差的总值，并以总强度差的最小值的位移来确定预报矢量。另外还有一种类似的 整体匹配方法，是计算位移后两幅图像上皆 有回波的网格的 数目。 使这种网格的数目 占 最 大百 分比 的 位 移， 就 被 用 作 预 报矢 量 11 71 。 这 种 方 法 称为 重 合点 法。 矩心跟踪法把每块回 波简化为一个点 ( 矩心) ，然后计算这个点的移动轨迹。由 于回波在生存期内还存在内部结构的变化，所以有时点的轨迹很不规则，不能恰当的 反应回波的 运动。 互相关法， 一般说来，能得到比 较平稳的结果。但互相关法把全体 回波当作一致地移动来看待，因 此忽落了 个体的 特征性。 在估计单体的影响路径时， 可能会产生较大的偏差。 为了能反映图 像上各团回波在运动上的 特殊性， 又能发挥互 相关法在估计回波移动方面的优越性， 斯坦福研究所提出了一种结合矩心法和互相关 法两者 特点的 方法， 这 就 是 局部 相关 法 p 8 1 。 在 这种方 法中， 先把 全 体回 波划 分成 几个 回波团，然后对每一个回波团用互相关法来计算移动矢量。 肖 艳 娇、 汤 达章 等门 采用 矩心 跟踪法 对 风暴进 行 跟踪， 利用 最小 二 乘法 进行 线性 外推预 报。 汤 达章1 9 1赵清 亮l2 0 1 以 及王振 会、 汤 达 章、 傅 德 胜2 11 分 别提出 了 较中 心 矩相关系数r ， 作为相关分析法的判别因子有一定优越性 的相关亮度综合因 子r 2 和原 点 矩相 关系数r 3 . 面 积比 法最 初由a r n a u d u 7 提出 ， 过仲 阳 等2 3 1利用 此 方法 对中 尺度 对流系统进行了 跟踪。 面积比 法对在移动方向跨度较大的中 心区效果较好， 但对跨度 较小的中 心区效果不佳。 另外， 叠加面积比值的大小对此方法的效果影响很大。 尽管 各种跟踪方法在不断完善， 但在跟踪不同天气系统的云团时仍各有优 劣。 所以 要找到 v i l中 心区自 动识别、跟踪和移动预报 一个能适合大多数天气系统的跟踪和移动预报方法并不是一件容易的事情。本文在识 别时，使用面积阐值进行中心区识别控制， 其目的就是 “ 掩盖” 各种天气系统v i l中 心区的特点，为跟踪和移动预报作准备。 还 有 一些 人 试验了 其 它的 预 告回 波移动的 方 法。 例 如m u e n c h 2 4 1简单 地 跟踪 天气 回 波的 前 沿 和 后 沿 ; t a t e h ir a 等 a 6 1则 按 照7 0 0 h p a 高 度 上 的 风 来 估 计 回 波 的 未 来 移 动。 本文识别、 跟踪的对象是v i l中心区， 跟踪时， 利用预侧移动路径对面积比 法进行改 进，改进后的 方法称为动态预测面积比 法。 跟踪时使用了很小的叠加面积比 值，同时 使用分类跟踪法和中心区面积控制方法进行跟踪，并融入了分团法的技术方法。很小 的 叠加面积比 值大大避免了 漏跟踪， 但是跟踪的 精度会大大下降， 分类跟踪法和中心 区面积控制方法很好地解决了这一难题。同时，引入交叉中心区， 对相邻很近的 无法 按照移动、分裂和合并类型来成功跟踪的中心区进行分团处理跟踪。 在移动预报上分别利用了矩心法、矢量合成法和线性外推预报法，以满足高精度 的 移动 速度的需要2 6 -2 9 建立在 线性外推基础上的临 近预报方法， 对数小时以内的 局 地 天 气预 报 来说， 这 种方 法的 质 量是很高 的 1 3 。 因 此， 对于以0 - 1 小时 为 周 期的 临 近 移动预报，线性外推法是一个值得信赖的方法。 v i l中心区自 动识别、跟踪和移动预报 z数据处理 多普勒雷达物理量产品是指由雷达基数据经过一定的计算和处理， 转化为有明显 气象意义的物理量，进而形成的图形、图像或数据产品，v i l 垂直累积液态含水 量 ( v e r t i c a l i n t e g r a t e d l i q u i d - w a t e r c o n t e n t ) 既 是其中 之一。 v i l产品 是反映 降 水云体中， 在某一确定的 底面积格点区 域( 一般为l k m x l k m . 2 k m x 2 k m和4 k m x 4 k m ) 的垂直柱体内液态水总量的分布图象产品。它把空间三维的降水云体信息用两维的形 式直观地表达在平面上。 目 前，我国所使用的大多数雷达为5 波段c i n r a d - s a 和 ( 例如南京、天津和温州 等) c 波段c i n i m- c c 雷达 ( 太原和长春等) 。 本文将以此两种雷达基数据为例来具体 分析，以下v i l 和v i l 中心区图中， 最外标志圈的半径为2 3 0 k m ，其它各圈的半径相 隔 5 0 k m. 2 . 1 v i l 原理 假设降水云内雨滴直径的分布 ( 简称雨滴谱) 符合m - p 分布，即: n ( d ) = n o e x p ( - a d ) ( 2 -1 ) 式中d为雨 滴直 径， n 田 ) 表示单位体积内 直径范围 从d到d + d d的雨滴数量， n o 和 a分别为m - p 分布的参数。根据雷达反射率因子的定义，其积分形式为: z = 犷 n ( d ) d 6 d d ( 2 - 2 ) 将 ( 2 -1 ) 式的n 田) 表达式带入 ( 2 -2 )式， 应用伽 玛函 数及其性质， 可以 得到: z = r ( 7 ) n o 卞 ( 2 - 3 ) 式中 r ( 7 ) 是以7 为参数的伽549数，r ( 7 ) = 7 2 0 . 直 径 为 d 的 雨 滴 的 质 量 等 于 粤 p d 3 ( 。 为 液 态 水 密 度 ) 。 含 水 量 m 的 定 义 为 单 o 位体积内所有雨滴的质量，所以在m - p 分布假设条件下， m的理论表达式为: m二 二一 汀 。 f n o e x p (- a d )d 3d d 同理应用伽玛函数及其性质，可以得到: m= 6 7c ， ，r ( 4 ) p a。 一 不 厂 八 ( 2 - 4 ) ( 2 - 5 ) 其中 p ( 4 ) = 6 , 若z 取m m / m s n o 取c m , a取c m , p取g / c m m取g / m 作为 单 位， 则 ( 2 v i l中心区自 动识别、跟踪和移动预报 z数据处理 多普勒雷达物理量产品是指由雷达基数据经过一定的计算和处理， 转化为有明显 气象意义的物理量，进而形成的图形、图像或数据产品，v i l 垂直累积液态含水 量 ( v e r t i c a l i n t e g r a t e d l i q u i d - w a t e r c o n t e n t ) 既 是其中 之一。 v i l产品 是反映 降 水云体中， 在某一确定的 底面积格点区 域( 一般为l k m x l k m . 2 k m x 2 k m和4 k m x 4 k m ) 的垂直柱体内液态水总量的分布图象产品。它把空间三维的降水云体信息用两维的形 式直观地表达在平面上。 目 前，我国所使用的大多数雷达为5 波段c i n r a d - s a 和 ( 例如南京、天津和温州 等) c 波段c i n i m- c c 雷达 ( 太原和长春等) 。 本文将以此两种雷达基数据为例来具体 分析，以下v i l 和v i l 中心区图中， 最外标志圈的半径为2 3 0 k m ，其它各圈的半径相 隔 5 0 k m. 2 . 1 v i l 原理 假设降水云内雨滴直径的分布 ( 简称雨滴谱) 符合m - p 分布，即: n ( d ) = n o e x p ( - a d ) ( 2 -1 ) 式中d为雨 滴直 径， n 田 ) 表示单位体积内 直径范围 从d到d + d d的雨滴数量， n o 和 a分别为m - p 分布的参数。根据雷达反射率因子的定义，其积分形式为: z = 犷 n ( d ) d 6 d d ( 2 - 2 ) 将 ( 2 -1 ) 式的n 田) 表达式带入 ( 2 -2 )式， 应用伽 玛函 数及其性质， 可以 得到: z = r ( 7 ) n o 卞 ( 2 - 3 ) 式中 r ( 7 ) 是以7 为参数的伽549数，r ( 7 ) = 7 2 0 . 直 径 为 d 的 雨 滴 的 质 量 等 于 粤 p d 3 ( 。 为 液 态 水 密 度 ) 。 含 水 量 m 的 定 义 为 单 o 位体积内所有雨滴的质量，所以在m - p 分布假设条件下， m的理论表达式为: m二 二一 汀 。 f n o e x p (- a d )d 3d d 同理应用伽玛函数及其性质，可以得到: m= 6 7c ， ，r ( 4 ) p a。 一 不 厂 八 ( 2 - 4 ) ( 2 - 5 ) 其中 p ( 4 ) = 6 , 若z 取m m / m s n o 取c m , a取c m , p取g / c m m取g / m 作为 单 位， 则 ( 2 v i l 中心区自 动识别、 跟踪和移动预报 -4 ) 和 ( 2 -5 ) 式可分别 表示为: 2 = 1 0 n 1 ( 7 ) b m = 工 1 0 6 )r 6 ， ，r ( 4 ) p ) v g 下a 口 比较上面两式可得: 2=a m 式中 1 0 2 n , f ( 7 ) -4 一r 一p 一刃 -o 一，16 a = b二1 . 7 5 所鱿 z = 2 . 0 4 2 x 1 0 4 m 或者 m =3 . 4 4 x 1 0 - 3 x z 上两式统称为z - m关系式， 它就把雷达反 射率因 子z 和降 水云中 含水 量m 直接联 系起来了。 而2 值可通过雷达直接测量到。应指出，一般雷达系统的回波强度的单位 为d b z ,即 雷达反射率因子的分贝数: d b z_ ，。 ，9 z (m m 6 粤 ii 刀i m i 功1 所以计算含水量时，首先应把雷达获取的回波强度值除以 1 0后再取反对数，然 后再应用 ( 2 一9 )式得到含水量。 垂直累积液态含水量v i l 定义为某底面积垂直柱体中的总含水量，所以 _ _顾高 _ _ _ y 1 乙= i md h j 民瓦 ( 2 - 1 0 ) 将 ( 2 -9 )式代入 ( 2 -1 0 )式中，则得: v il = 严 高 3 4 4 、 1 0 一3 2 4i 3 .4 4 , 1 0 -3 z d h ( 2 - 1 1 ) 该 窿高 ( 2 -1 0 ) 式 ( 2 -1 1 ) 式为v i l 产品的 理论表达式， 在实际 计算时只能使 用实测体扫 回波强度数据进行离散求和， 并在某距离上相邻两仰角之间的高度间隔 h 内， 用这两 v i l 中心区自 动识别、跟踪和移动预报 仰角上实际 数据的平均值进行计算。 这样 ( 2 -1 1 )式可改写为: 二一 3 片 4 、 ， 。 n -产 + z , ,) 93 .4 4 x 1 0 ( ) o h ; ti2 ( 2 - 1 2 ) v i l 的 单位为k g / m ， 高度h 的单位为m 。式中z * 为第i 层高 度上的雷 达反射率因子， a h ; 为第i 层和第i + l 层之间的高度差， n为体扫仰角总数。 2 . 2 v i l 底平面 每个v i l 值m v q , ， 代表的是每个底面积格点区域的垂直柱体内 液态水总量在单位 底面积上的分布， 每个m 、 二 都对应一个底面积格点区 域。 本文中， 底面积格点区域取 在雷达 扩仰角层平面上， 大小为: 4 k m x 4 k m 。 所有的 底面积格点区 域所形成的面为 v i l 有效底平面。 基于雷达体积扫描的 基数据计算v i l时， v i l 有效底平面位于以雷 达中心为原点的圆形区域内。为了方便数据处理， 取如图2 - 1 所示的包含v i l 有效底 平面的正方形区域为v i l 底平面。 以雷达中心为坐标原点， x 轴指向东， y 轴指向北， 建立直角坐标系。 图2 - 1 v 工 l 底平面和v i l 有效底平面 s 波段c 工 n r a d - s a 雷达的v i l 底平面为4 6 0 k m x 4 6 0 k m的正方形区域， 此正方形区 域以坐标点 ( - 2 3 0 , 2 3 0 ) 为基准点，从西向东从北向 南各有1 1 5 个底面积格点区域， 以东西向为行，南北向为列，其南北东西跨度都为4 6 0 k m 。 基于此种雷达的v ii . 有效 底平面的半径为 2 3 0 k m . v i l底平面左上角的第一个底面积格点区域的左上角的坐标 与基准点相对应。 v i l底平面是 1 1 5 x 1 1 5 的方阵， 用方阵a 来表示。 那么a u 就表示第 i 行第 i 列的底面积格点区域，i 和 i 表明了 格点区域的相对位置。 m 、 二 在分布形式 上也是1 1 5 x 1 1 5 的方阵， 每一个m y 二 都对应一个a ,; v i l 底平面上的 任意 一点( x , y ) 与所在的 格点区域的 行号i 和列号j 的关系为: i = i n t ( ( 2 3 0 一 y ) / 4 .0 ) + 1 j 二 i n t ( ( x + 2 3 0 ) / 4 .0 ) +1 ( 2 -1 3 ) i n t ( ) 为取整函数，x , y 的取值范围 为x e卜 2 3 0 , 2 3 0 ) ，y e ( - 2 3 0 , 2 3 0 1 , 值范围为i , j e 1 , 1 1 5 1 . c 波段c i n r a d - c c 雷达的v i l 底平面以坐标点 ( - 1 5 0 , 1 5 0 )为基准点， 底平面的半径为1 5 0 k m ，正方形、 i l . 底平面的边长为3 0 0 k m . v ii . 底平面是 i ,j的取 v i l有效 7 5 x 7 5的 v i l 中心区自 动识别、跟踪和移动预报 仰角上实际 数据的平均值进行计算。 这样 ( 2 -1 1 )式可改写为: 二一 3 片 4 、 ， 。 n -产 + z , ,) 93 .4 4 x 1 0 ( ) o h ; ti2 ( 2 - 1 2 ) v i l 的 单位为k g / m ， 高度h 的单位为m 。式中z * 为第i 层高 度上的雷 达反射率因子， a h ; 为第i 层和第i + l 层之间的高度差， n为体扫仰角总数。 2 . 2 v i l 底平面 每个v i l 值m v q , ， 代表的是每个底面积格点区域的垂直柱体内 液态水总量在单位 底面积上的分布， 每个m 、 二 都对应一个底面积格点区 域。 本文中， 底面积格点区域取 在雷达 扩仰角层平面上， 大小为: 4 k m x 4 k m 。 所有的 底面积格点区 域所形成的面为 v i l 有效底平面。 基于雷达体积扫描的 基数据计算v i l时， v i l 有效底平面位于以雷 达中心为原点的圆形区域内。为了方便数据处理， 取如图2 - 1 所示的包含v i l 有效底 平面的正方形区域为v i l 底平面。 以雷达中心为坐标原点， x 轴指向东， y 轴指向北， 建立直角坐标系。 图2 - 1 v 工 l 底平面和v i l 有效底平面 s 波段c 工 n r a d - s a 雷达的v i l 底平面为4 6 0 k m x 4 6 0 k m的正方形区域， 此正方形区 域以坐标点 ( - 2 3 0 , 2 3 0 ) 为基准点，从西向东从北向 南各有1 1 5 个底面积格点区域， 以东西向为行，南北向为列，其南北东西跨度都为4 6 0 k m 。 基于此种雷达的v ii . 有效 底平面的半径为 2 3 0 k m . v i l底平面左上角的第一个底面积格点区域的左上角的坐标 与基准点相对应。 v i l底平面是 1 1 5 x 1 1 5 的方阵， 用方阵a 来表示。 那么a u 就表示第 i 行第 i 列的底面积格点区域，i 和 i 表明了 格点区域的相对位置。 m 、 二 在分布形式 上也是1 1 5 x 1 1 5 的方阵， 每一个m y 二 都对应一个a ,; v i l 底平面上的 任意 一点( x , y ) 与所在的 格点区域的 行号i 和列号j 的关系为: i = i n t ( ( 2 3 0 一 y ) / 4 .0 ) + 1 j 二 i n t ( ( x + 2 3 0 ) / 4 .0 ) +1 ( 2 -1 3 ) i n t ( ) 为取整函数，x , y 的取值范围 为x e卜 2 3 0 , 2 3 0 ) ，y e ( - 2 3 0 , 2 3 0 1 , 值范围为i , j e 1 , 1 1 5 1 . c 波段c i n r a d - c c 雷达的v i l 底平面以坐标点 ( - 1 5 0 , 1 5 0 )为基准点， 底平面的半径为1 5 0 k m ，正方形、 i l . 底平面的边长为3 0 0 k m . v ii . 底平面是 i ,j的取 v i l有效 7 5 x 7 5的 v i l 中心区自 动识别、跟踪和移动预报 方阵，m v il 在分布形式上也是7 5 x 7 5 的 方阵，每一个m v 二 都对应一个a ; ; , v 工 l 底平面上的任意一点 ( x , y ) 与所在的格点区域的行号i 和列号j 的关系为: i = i n t ( ( 1 5 0 一 y ) / 4 .0) +1 j = i n t ( 沐 十 1 5 0 ) / 4 .0 ) + 1 ( 2 -1 4 ) 其中，x e卜1 5 0 , 1 5 0 ) ，y e ( - 1 5 0 , 1 5 0 1 . i , j e 1 , 7 5 1 。 与此两种雷达相对应的v i l 底面积， 相应的m v il 都是格点场资料， 具有相同的格 距。不同之处是格点场的范围和所对应的基准点不同。 2 . 3雷达基数据处理 不同型号的雷达基数据格式各不相同，需要使用不同的解读方法。为了后续使用 的方便，对所有解读后的 数据采用相同的 存放格式。 就v i l 计算来讲，由 于格式不同 的基数据在解读后都具有相同的格式，所以计算方法和步骤都大致相同。 2 . 3 . 1 s 波 段c i a r a d - s a 雷达基数据格式 此种雷达的基数据由 许多条记录一 d a t a p a c k e t 组成， 每个p a c k e t 大小为2 4 3 2 字节。每个d a t a p a c k e t由 1 2字节 c t m信息、1 6 字节的记录信息结构、1 0 0字节的 雷达数据头结构，2 3 0 0 字节的基本数据和4 字节的帧继编码组成。 c t m 信息 ( c h a n n e l t e r m i n a l m a n a g e r ) 位于第0 - 1 1 字节， 用于从r d a 到 r p g 传输 过程中数据完整性校验， 对于体扫基数据来说并不是很重要， 因此， 读取时可以跳过， 不予考虑。 记录信息 m e s s a g e h e a d e r ) 结构位于第 1 2 2 7字节， 用于确定跟在后面的 数 据是基本数据或者是另外的1 3 类之一。 雷达数据头 ( d i g i t a l r a d a r d a t a h e a d e r ) 结构位于第 2 8 -1 2 7字节，用于描 述径向数据的日期、时间、方位、仰角和数据类型等信息。 基本数 据 ( r a d a r b a s e d a t a ) 位于第 1 2 8 - 2 4 2 7字节，包括反 射率、 速度和速 度谱宽三种基本数据。数据按字节编码存放， 根据数据采集的方法来确定本段记录中 三种数据是否存在 。第 1 2 8 - 5 8 7字节为反射率数据 ( 库数 0 - 4 6 0 ) ，实际 d b z = ( v a l u e - 2 ) / 2 . 0 - 3 2 . 0 。 第5 8 8 - 1 5 0 7 字节为 速度数据 ( 库数0 - 9 2 0 ) ， 退模糊范围 2 3 0 k m 。 速度分辨率为0 . 5 m / s 时，实际值v = ( v a l u e - 2 ) / 2 - 6 3 . 5 ;为 1 . o m / s 时，实际 值v = ( v a l u e - 2 卜1 2 7 . 0 。 第1 5 0 8 - 2 4 2 7 字节为 速度谱宽数据 ( 库数0 - 9 2 0 ) ， 退模糊范 围2 3 0 k m ，实际值s w = ( v a l u e - 2 ) / 2 - 6 3 . 5 0 所有基本数据中，编码 0 表示回波信号低于信噪比的门限，编码 工 认为数据是模 v i l 中心区自 动识别、跟踪和移动预报 方阵，m v il 在分布形式上也是7 5 x 7 5 的 方阵，每一个m v 二 都对应一个a ; ; , v 工 l 底平面上的任意一点 ( x , y ) 与所在的格点区域的行号i 和列号j 的关系为: i = i n t ( ( 1 5 0 一 y ) / 4 .0) +1 j = i n t ( 沐 十 1 5 0 ) / 4 .0 ) + 1 ( 2 -1 4 ) 其中，x e卜1 5 0 , 1 5 0 ) ，y e ( - 1 5 0 , 1 5 0 1 . i , j e 1 , 7 5 1 。 与此两种雷达相对应的v i l 底面积， 相应的m v il 都是格点场资料， 具有相同的格 距。不同之处是格点场的范围和所对应的基准点不同。 2 . 3雷达基数据处理 不同型号的雷达基数据格式各不相同，需要使用不同的解读方法。为了后续使用 的方便，对所有解读后的 数据采用相同的 存放格式。 就v i l 计算来讲，由 于格式不同 的基数据在解读后都具有相同的格式，所以计算方法和步骤都大致相同。 2 . 3 . 1 s 波 段c i a r a d - s a 雷达基数据格式 此种雷达的基数据由 许多条记录一 d a t a p a c k e t 组成， 每个p a c k e t 大小为2 4 3 2 字节。每个d a t a p a c k e t由 1 2字节 c t m信息、1 6 字节的记录信息结构、1 0 0字节的 雷达数据头结构，2 3 0 0 字节的基本数据和4 字节的帧继编码组成。 c t m 信息 ( c h a n n e l t e r m i n a l m a n a g e r ) 位于第0 - 1 1 字节， 用于从r d a 到 r p g 传输 过程中数据完整性校验， 对于体扫基数据来说并不是很重要， 因此， 读取时可以跳过， 不予考虑。 记录信息 m e s s a g e h e a d e r ) 结构位于第 1 2 2 7字节， 用于确定跟在后面的 数 据是基本数据或者是另外的1 3 类之一。 雷达数据头 ( d i g i t a l r a d a r d a t a h e a d e r ) 结构位于第 2 8 -1 2 7字节，用于描 述径向数据的日期、时间、方位、仰角和数据类型等信息。 基本数 据 ( r a d a r b a s e d a t a ) 位于第 1 2 8 - 2 4 2 7字节，包括反 射率、 速度和速 度谱宽三种基本数据。数据按字节编码存放， 根据数据采集的方法来确定本段记录中 三种数据是否存在 。第 1 2 8 - 5 8 7字节为反射率数据 ( 库数 0 - 4 6 0 ) ，实际 d b z = ( v a l u e - 2 ) / 2 . 0 - 3 2 . 0 。 第5 8 8 - 1 5 0 7 字节为 速度数据 ( 库数0 - 9 2 0 ) ， 退模糊范围 2 3 0 k m 。 速度分辨率为0 . 5 m / s 时，实际值v = ( v a l u e - 2 ) / 2 - 6 3 . 5 ;为 1 . o m / s 时，实际 值v = ( v a l u e - 2 卜1 2 7 . 0 。 第1 5 0 8 - 2 4 2 7 字节为 速度谱宽数据 ( 库数0 - 9 2 0 ) ， 退模糊范 围2 3 0 k m ，实际值s w = ( v a l u e - 2 ) / 2 - 6 3 . 5 0 所有基本数据中，编码 0 表示回波信号低于信噪比的门限，编码 工 认为数据是模 v i l 中心区自 动识别、跟踪和移动预报 方阵，m v il 在分布形式上也是7 5 x 7 5 的 方阵，每一个m v 二 都对应一个a ; ; , v 工 l 底平面上的任意一点 ( x , y ) 与所在的格点区域的行号i 和列号j 的关系为: i = i n t ( ( 1 5 0 一 y ) / 4 .0) +1 j = i n t ( 沐 十 1 5 0 ) / 4 .0 ) + 1 ( 2 -1 4 ) 其中，x e卜1 5 0 , 1 5 0 ) ，y e ( - 1 5 0 , 1 5 0 1 . i , j e 1 , 7 5 1 。 与此两种雷达相对应的v i l 底面积， 相应的m v il 都是格点场资料， 具有相同的格 距。不同之处是格点场的范围和所对应的基准点不同。 2 . 3雷达基数据处理 不同型号的雷达基数据格式各不相同，需要使用不同的解读方法。为了后续使用 的方便，对所有解读后的 数据采用相同的 存放格式。 就v i l 计算来讲，由 于格式不同 的基数据在解读后都具有相同的格式，所以计算方法和步骤都大致相同。 2 . 3 . 1 s 波 段c