基于新一代天气雷达的冰雹识别及落区预报方法与流程

本发明涉及大气科学领域，尤其涉及一种基于新一代天气雷达的冰雹识别及落区预报方法。

背景技术：

现有的冰雹探测算法主要是雷达回波参数识别法，是根据早期(1980年)的强冰雹识别理论从风暴系列算法中选取风暴倾斜角等代表三维风暴体反射率因子结构的几个因子，如最大回波强度(>55dbz反射率)、回波顶高(>8km)、中层和下层强回波中心的水平位移(>1km)、中层最大回波强度(>50dbz反射率)等因子，分别对赋予一定的权重值探测冰雹，但是这种方法在阈值的确定、因子的选取过多依靠经验，主观性较强。随后在此基础上进行改进，使用回波强度和垂直累积含水量为主要参量来进行冰雹的概率预报，依据雷达45dbz反射率z强回波顶高与0℃层高度(h0)来估测单体出现降雹的概率；在强冰雹概率(posh)的算法中，引入了冰雹动能的概念(e)，通过建立回波强度和动能e的关系，用冰雹动能的垂直积分量来预报强冰雹概率(强冰雹指数)；雹块尺度的平均值也可以应用强冰雹指数(shi)来进行估算。该方法引入国内后，许多学者对其进行了评估和应用研究，最后表明此算法局地性较强，针对不同的地区，需要进行不同的适用评估。

目前将冰雹识别结果进行外推预报的方法主要是单体质心法和交叉相关法两种。

单体质心法：通过雷达连续的扫描的两个相对应的雷达回波质量中心的移动距离来识别确认雷达回波的演变运动，从而预报冰雹落区。

交叉相关法：将第一时刻取得的雷达回波强度，向任一方向移过一定的距离，然后计算此回波强度与第二时刻雷达回波强度之间的交叉相关系数，相关系数极大值所对应的移动被认为是这两个时刻之间回波的移动，以此外推未来时刻回波的位置，从而预报冰雹落区。

因此，目前冰雹探测算法存在的缺陷：

(i)冰雹识别方法在探测冰雹时采用的大多数参数都是经验参数，局地性较强，对不同的地区预报效果也不尽相同，降低了冰雹探测的精度。

(ii)冰雹外推预报方法来说，都是利用过去两个已知的临近时刻的回波强度来得到的最优的移动关系，这对于不同天气系统未来的移动来说，普适性存在很大的问题。

技术实现要素：

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于新一代天气雷达的冰雹识别及落区预报方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

一种基于新一代天气雷达的冰雹识别方法，包括以下步骤：

s1、提取新一代天气雷达体扫基数据中多层反射率z，各层的仰角分别为：0.5°、1.5°、2.4°、3.4°、4.3°、6.0°、9.9°、14.6°和19.5°；

s2、从反射率z中提取在设定层结上不小于40dbz的反射率信息，作为冰雹识别区域，提取层数包括：1.5°、2.4°、3.4°、4.3°、6.0°、9.9°、14.6°和19.5°，温度范围：-20℃～-30℃，高度范围：7km～10km；

s3、对提取的反射率信息进行组合，构成冰雹区域组合反射率。

一种基于新一代天气雷达的冰雹落区预报方法，包括以下步骤：

a1、提取低层的实时径向速度v，提取层数仰角为1.5°；

a2、将提取到的实时径向速度v与反射率z进行每个距离库单元匹配，确定每个距离库回波移动速度vmov；

a3、根据雷达中心坐标象限分区，以移速vmov做时间t的匀速运动进行冰雹区域外推；

a4、根据冰雹识别区域获得未来t时间的冰雹落区预报。

具体地，上述步骤a2中每个距离库回波移动速度vmov的获取方法为：若v为负，取最小值代表此区域的移动速度vmov；若v为正，取最大值代表此区域的移动速度vmov。

具体地，上述步骤a2中实时径向速度v与反射率z的匹配方法为：

实时径向速度v的数据形式表现为矩阵[360×1600]，反射率z的数据形式表现为矩阵[360×800]，对实时径向速度v进行降低精度处理，提取矩阵[360×1600]中奇数列上的信息。

具体地，上述步骤a3中的象限分区方法包括：

a1、根据雷达基数据所在地的极坐标(ρ,θ)转换为直角坐标系(x,y),再换算为经纬度(lat,lon)；

a2、将雷达所在的位置设为(lat0,lon0)，对冰雹识别区域按象限分区；

a3、当lat＞lat0,lon＞lon0时，冰雹识别区域位于第一象限；

当lat＞lat0,lon＜lon0时，冰雹识别区域位于第二象限；

当lat＜lat0,lon＜lon0时，冰雹识别区域位于第三象限；

当lat＜lat0,lon＞lon0时，冰雹识别区域位于第四象限；

a3、当vmov≠0m/s时，冰雹识别区域移动t时间后，冰雹识别区域的直径坐标(x1,y1)和经纬度坐标(latmov,lonmov)分别为：

第一象限：

第二象限：

第三象限：

第四象限：

换算经纬度均为：

其中，t的单位为s，x1和y1的单位为km；

a4、当vmov＝0m/s时，冰雹识别区域不移动。

本发明的有益效果在于：

本发明通过定量化的冰雹初生区域高度和反射率强度信息，提取新一代天气雷达体扫反射率资料中对应高度及强度上的区域为冰雹识别区域，而后利用低层实时径向速度对识别区域进行短时的理想化的匀速外推，可以极大程度提高冰雹落区预报的精准度，减少冰雹灾害对人类正常生活和经济方面带来的严重损失。

附图说明

图1是本发明所述的基于新一代天气雷达的冰雹识别及落区预报方法的流程示意图；

图2是本发明的实施例一的组合反射率示意图；

图3是本发明的实施例一的冰雹落区预报示意图；

图4是本发明的实施例二的组合反射率示意图；

图5是本发明的实施例二的冰雹落区预报示意图

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明：

如图1所示，本发明一种基于新一代天气雷达的冰雹识别方法，包括以下步骤：

s1、提取新一代天气雷达体扫基数据中多层反射率z，各层的仰角分别为：0.5°、1.5°、2.4°、3.4°、4.3°、6.0°、9.9°、14.6°和19.5°，由于0.5°仰角过低，如若提取对应高度上的反射率z，超过雷达有效探测范围，所以对0.5°仰角不提取。

s2、从反射率z中提取在设定层结上不小于40dbz的反射率信息，作为冰雹识别区域，提取层数包括：1.5°、2.4°、3.4°、4.3°、6.0°、9.9°、14.6°和19.5°，温度范围：-20℃～-30℃，高度范围：7km～10km；

s3、对提取的反射率信息进行组合，构成冰雹区域组合反射率。

一种基于新一代天气雷达的冰雹落区预报方法，包括以下步骤：

a1、提取低层的实时径向速度v，提取层数仰角为1.5°；

a2、将提取到的实时径向速度v与反射率z进行每个距离库单元匹配，实时径向速度v的数据形式表现为矩阵[360×1600]，反射率z的数据形式表现为矩阵[360×800]，对实时径向速度v进行降低精度处理，提取矩阵[360×1600]中奇数列上的信息；

确定每个距离库回波移动速度vmov，若v为负，取最小值代表此区域的移动速度vmov；若v为正，取最大值代表此区域的移动速度vmov。

a3、根据雷达中心坐标象限分区，以移速vmov做时间t的匀速运动进行冰雹区域外推，由于做的是理想化的匀速运动，并且冰雹初生到降落至地面过程一般是一个短时过程，所以这里时间不宜过长，可取t＝6min～12min(最短一个体扫间隔时间，最长两个体扫间隔事件)：

a1、根据雷达基数据所在地的极坐标(ρ,θ)转换为直角坐标系(x,y),再换算为经纬度(lat,lon)；

a2、将雷达所在的位置设为(lat0,lon0)，对冰雹识别区域按象限分区；

a3、当lat＞lat0,lon＞lon0时，冰雹识别区域位于第一象限；

当lat＞lat0,lon＜lon0时，冰雹识别区域位于第二象限；

当lat＜lat0,lon＜lon0时，冰雹识别区域位于第三象限；

当lat＜lat0,lon＞lon0时，冰雹识别区域位于第四象限；

a3、当vmov≠0m/s时，冰雹识别区域移动t时间后，冰雹识别区域的直径坐标(x1,y1)和经纬度坐标(latmov,lonmov)分别为：

第一象限：

第二象限：

第三象限：

第四象限：

换算经纬度均为：

其中，t的单位为s，x1和y1的单位为km；

a4、当vmov＝0m/s时，冰雹识别区域不移动。

a4、根据冰雹识别区域获得未来t时间的冰雹落区预报。

下面选用具体的实施例对上述方法进行说明：

实施例一

选用延安(36.61°n,109.49°e)新一代天气雷达(cinrad/cb)，2017年5月15日15:28时(bjt，下同)体扫资料对未来6min做冰雹识别及预报，当日15:35～15:37时延川县孙家塬村降雹，15:30～15:40时延长县张家滩岭于村有一个长达10min的降雹过程，首先，将冰雹落区预报结合15:33时(体扫时段15:33～15:39在降雹时间内)的组合反射率(图2)，对比验证本发明中外推方法的准确性；其次，结合15:35时孙家塬村地面降雹事件，以此验证本发明冰雹识别及预报方法的准确性。

提取新一代天气雷达15:28时体扫基数据中的各层反射率，并获取冰雹识别区域，组合反射率信息获得冰雹区域组合反射率。

提取低层(仰角1.5°)的15:28时径向速度，获得每个距离库上回波对应的移动速度，根据雷达坐标位置(36.61°n，109.49°e)，将冰雹识别区域按照象限分区，并对冰雹识别区域做t＝6min的匀速外推。

最后得到未来6min后也就是15:34时冰雹落区预报(图3)，从图中可以看出，本发明方法对此次15:35～15:37时延川县孙家塬村降雹和15:30～15:40时延长县张家滩岭于村的降雹在识别上十分准确，尤其是对于孙家塬村降雹事件的冰雹落区预报十分突出，对比图2和图3发现，冰雹识别区域的外推也是合理的(冰雹区域对应图2中回波强度≥40dbz反射率的区域)，而对于岭于村冰雹落区并未在岭于村坐标正上空是因为图中取的孙家塬村和岭于村的坐标位置是取的村落中心，岭于村此时降雹在岭于村范围内并不是岭于村落中心。

实施例二

选用延安(36.61°n,109.49°e)新一代天气雷达(cinrad/cb)，2017年7月1日12:24时体扫资料对未来6min做冰雹识别及预报，当日12:30～12:34时黄龙县测站降雹，首先，将冰雹落区预报结合12:31时(体扫时段12:31～15:37在降雹时间内)的组合反射率(图4)，对比验证本发明中外推方法的准确性；其次，结合12:30时黄龙县测站地面降雹事件，以此验证本发明冰雹识别及预报方法的准确性。

最后得到未来6min后也就是12:32时冰雹落区预报(图5)，首先对比图4和图5发现，经过外推后的冰雹识别区域很好地对应了图4中回波强度≥40dbz反射率的区域没有出现错误移动，其次，从图5中看出，此次冰雹落区预报十分精准。

本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。