X波段雨量雷达径向干扰识别与消除方法与流程

本发明属于雷达数据分析计算技术领域，具体涉及雨量雷达径向干扰识别与消除方法。

背景技术：

电磁干扰回波是指雷达回波受到外界同频或者临频设备干扰而出现的现象，其一般表现为螺旋带回波或干扰麻点和一条直线。近距离干扰，一直存在满屏干扰麻点；远距离干扰，一般在某个方向上存在固定的干扰；单频点，干扰呈条福状；一定带宽的干扰，存在满屏干扰麻点。

雨量雷达系统生成区域降水量产品中，某些时刻存在条幅状虚假降水带，经过分析为径向干扰回波所生成。这种虚假回波带污染了区域内的降水量分布，给有径向干扰的区域造成了降雨的虚警。因此，需要采取一定的方法进行数据质量控制。雨量雷达为水文业务提供了区域面雨量、整体面雨量、单点雨量和雨强等，作为水文预报预警模式的输入信息，径向干扰回波影响了水文模式预警预报结果的精度。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明公开了一种雨量雷达径向干扰识别与消除方法，应用于x波段雨量雷达系统中，对原始的雨强数据进行径向干扰的识别，并对有径向干扰的区域进行数据填补，提高雷达区域的降水量精度。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

x波段雨量雷达径向干扰识别与消除方法，包括如下步骤：

步骤一，从第一根径向扫描线开始，沿切向的方向进行回波段的搜索，并将有效回波数据计入回波段，依次搜索所有径向线；

步骤二，将识别完成的回波段计入本次回波段数组，回波段符合最小长度阈值；

步骤三，将本层的回波段数组，根据条件进行识别，满足条件的识别为径向干扰回波，所述条件包括：切向回波长度值满足阈值且距离库所在的切向回波段长度满足阈值的总数占所有距离库总数的比例大于一定数值；

步骤四：将识别出来的径向干扰回波，确定其具体的方位后，将该方位上的虚假数据抠除和赋零值，然后利用插值法，结合相邻径向上有效的雨强数据通过以下公式对赋零值区域进行插值填补：

上式中，m为径向干扰的方位宽度，分辨率为1°；rjn为识别出的径向干扰第n个径向，n：0～m，第j个距离库格点的降水信息；k为插值有效径向的宽度；n为径向干扰降水带中每个径向所在的具体方位。

进一步的，所述有效回波数据包括雷达回波强度范围在10dbz以上的回波数据。

进一步的，所述步骤三中所述条件包括:切向回波长度值小于5°，且距离库所在的切向回波段长度位于1至5的总数占所有距离库总数的比例大于40％。

与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：

本发明采用在径向扫描线上进行切向搜索的方式对原始的雨强数据进行径向干扰的识别，并利用插值法对有径向干扰的区域进行数据填补。实验证明，本发明方法能很好的识别并剔除掉异常的降水带和“毛刺”，还能够对异常降水带位置的数据能进行较好填补，而对正常的降水区域无影响，提高了雨量雷达区域降水估测的精度。

附图说明

图1为本发明方法步骤流程图。

图2(a)为个例1中原始雨强分布，雨强数据的时间为2015年6月25日14：40。

图2(b)为基于图2(a)经过本发明干扰识别与消除方法处理后的雨强分布。

图3(a)为个例2中原始雨强分布，雨强数据的时间为2015年6月2日22：05。

图3(b)为基于图3(a)经过本发明干扰识别与消除方法处理后的雨强分布。

图4(a)为个例3中原始雨强分布，雨强数据的时间为2015年5月13日20：05。

图4(b)为基于图4(a)经过本发明干扰识别与消除方法处理后的雨强分布。

具体实施方式

以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

图1为本发明方法流程图，如图所示，雨量雷达径向干扰识别与消除方法包括如下步骤：

步骤一，从第一根径向扫描线开始，沿切向的方向进行回波段的搜索，并将有效回波数据计入回波段，依次搜索所有径向线。具体的，是每次选择一根径向扫描线，沿切向从雷达位置开始往外搜索回波段。有效回波数据根据设定的识别阈值进行识别，在该阈值范围的为有效回波数据。本发明中我们认为雷达回波强度范围在10dbz以下的大部分属于噪声回波，因此有效回波段的识别阈值为10dbz。

步骤二，将识别完成的回波段计入本次回波段数组，回波段最小长度阈值为2个距离库点。该长度阈值可根据需要改变。

步骤三，将本层的回波段数组，根据设定好的条件进行识别，满足条件的识别为径向干扰回波。上述条件包含但不仅限于：切向回波长度值小于5°(该值可以根据需要进行调整)，且距离库所在的切向回波段长度位于1至5(该值可以根据需要进行调整)的总数占所有距离库总数(共计600库)的比例大于40％(该值可以根据需要做略微调整)。

步骤四：将识别出来的径向干扰回波，确定其具体的方位后，首先将该方位上的虚假数据抠除和赋零值，然后利用插值法，结合相邻径向上有效的雨强数据对赋零值区域进行插值填补。插值法公式如下：

上式中，m为径向干扰的方位宽度(分辨率为1°)；rjn为识别出的径向干扰第n个径向(n：0～m)，第j个距离库格点的降水信息；k为插值有效径向的宽度；n为径向干扰降水带中每个径向所在的具体方位。

基于上述方法进行实验案例如下：

个例1

江西南昌雨量雷达系统于2015年6月25日采集到的数据中出现了径向干扰回波，致使生成的雨强数据(图2(a))出现了虚假的降水带。雨量雷达系统出现径向干扰时，无天气过程，造成该区域的降水虚警。

通过本发明径向干扰识别与消除方法，能很好将两条确定为径向干扰造成的异常降水带消除，如图2(b)所示。上方降雨带可以确定不是径向干扰，因此并没有消除。

个例2

江西南昌雨量雷达系统于2015年6月2日于采集到的数据中出现径向干扰回波，致使生成的雨强数据(图3(a))中出现了一条虚假的降水带。该天气过程为局地的对流性降水天气过程，造成该区域的降水虚警。

通过本发明径向干扰识别与消除方法，能很好的剔除掉异常的降水带，如图3(b)所示，而对正常的降水区域无影响。显然，本发明方法提高了雨量雷达区域降水估测的精度。

个例3

江西南昌雨量雷达系统于2015年5月13日于采集到的数据中出现径向干扰回波，致使生成的雨强数据(图4(a))中出现了一条虚假的降水带。该过程为范围较大的混合性降水天气过程，造成该区域的降水虚警。

通过本发明径向干扰识别与消除方法，剔除掉虚假的降水带，同样对径向干扰的“毛刺”现象(径向干扰两边的单点回波)也有很好的剔除，如图4(b)所示，而对正常的降水区域无影响。提出径向干扰回波造成的异常降水带后，利用插值法的径向数据填补能较好的还原数据，提高了雨量雷达系统区域降水估测的精度。

通过3次不同的天气过程数据进行验证，结果表明：1.本发明方法准确的识别出了干扰造成的虚假降水带所在的位置；2.在很好识别干扰降水带的同时，对正常的降水区域无影响；3.在较好识别一次范围较大混合型降水过程中的干扰降水带后，利用插值法对正常降水区域中干扰降水带位置的数据能进行较好填补。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。