基于R語言的風廓線雷達產品數據簡單處理

于紅明　劉寶君　宋志龍

摘 要：風廓線雷達產品數據在氣象上應用廣泛，對其產品數據資料的分析、處理和可視化十分重要。本文利用免費的開源軟件R語言，對雷達資料產品數據進行批量讀取、計算和繪圖。展示了R語言在處理風廓線雷達資料的特點：簡潔、易學。

關鍵詞：R語言 風廓線雷達產品數據 風廓線圖

中圖分類號：P49 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）08（c）-0039-03

風廓線雷達作為中小尺度天氣系統有效的探測工具，能夠24小時不間斷的提供：水平風向、風速、垂直氣流等氣象要素隨高度的分布，是進行邊界層和高空氣象探測的重要設備，能對現有的氣象觀測進行補充。其觀測資料在氣象上應用廣泛：對高影響天氣的監測和預警；對災害天氣系統的天氣學分析；用于數值預報中的觀測資料同化和數據后處理等。因此開展風廓線雷達的處理十分必要[1～4]。

現有的氣象數據處理一般使用Fortran，C等高級編程語言。雖然有著處理速度快，計算結果可靠等優點。但是其使用并不便：需要掌握編程語法和算法，不同計算機平臺可能需要不同的編譯系統等。所以本文針對風廓線雷達資料，使用R語言來對其進行簡單處理。R語言的全稱：為統計計算和圖形展示而設計的一種編程語言和統計環境。目前有一個R核心開發團隊對其進行定期維護和更新[5]。其主要的特點在于：（1）完全免費：可以在其官方網站（http：//cran.r-project.org）下載到完整的安裝包并免費使用；（2）開源軟件：R語言源代碼完全公開，任何人均能提供各種數據處理模塊，下載相應模塊后能迅速地完成數據處理等工作；（3）圖形顯示：可以利用R語言處理數據后，直接獲取各種統計分析圖形；（4）多平臺使用：R語言可以在Windows、mac、Unix這些操作系統上安裝，不需要重復編譯，其腳本在不同操作系統間可以任意使用。針對風廓線雷達資料，我們可以利用R語言對其進行簡要的數據處理，統計分析，然后利用圖形顯示系統得到各種分析圖片。

本文將在第二部分介紹R語言讀取和儲存風廓線雷達產品數據資料；文章第三部分對資料進行簡要處理，最后會利用R語言的圖形顯示功能作圖。

1 雷達產品數據的讀取

測站觀測的風廓線雷達資料有兩種數據[6]：原始數據和產品數據。其中原始數據為二進制格式，主要包含功率譜數據文件，瞬時徑向譜數據文件。產品數據文件為文本格式，包括實時的采樣高度上的、半小時平均的采樣高度上的、一小時平均的采樣高度上的產品數據文件。本文所處理資料為實時的采樣高度上的產品數據文件。R語言也能讀取處理二進制格式文件，對雷達原始數據資料的處理會在以后的工作中進行。

1.1 單個產品數據的讀取

R語言有許多函數能夠直接從文本文件中讀取數據，比較常用的有：read.table（），read.csv（），read.fwf（）。其中和Fortran比較接近的是read.fwf（），可以指定讀取數據的長度和格式。于Fortran不同的是，R語言在讀取數據的時候，不用先給定數據類型，程序會直接讀取數據，并存儲到一個數據框（data.frame）里。例如針對本文要處理的雷達產品數據，可以直接使用read.table（）命令讀取產品數據：

raw_data<-read.table（fname，fill=TRUE）

其中raw_data為一個數據框（data.frame），用于儲存我們需要處理的雷達產品數據，fname 為要讀取的雷達數據文件名字；“header=FALSE”表示該實體數據中沒有數據說明頭文件；由于本文要處理的雷達產品數據不是規則的表格形式，所以需要使用參數：“fill=TRUE”，來自動填滿不是數據表格的部分。產品數據文件的前三行為測站基本參數，最后一行為結束行，中間部分為實際數據，包含：采樣高度，水平風向，水平風速，垂直風速，水平方向可信度，垂直方向可信度，Cn2。為了便于資料處理，將實體數據單獨儲存到一個名為r_data的新數據框中：

r_data<-raw_data[4：（length（raw_data[，1]）-1），]

其中使用“length（raw_data[，1]）”函數判斷raw_data一共有多少行，通過“4：（length（raw_data[，1]）-1）”截取其第四行到倒數第二行到新的數據框r_data中。

值得注意的是，產品數據文件中一般含有缺測值，本文件中用“////////”表示。R在讀取其數據的時候將所有的數據的數據類型默認為因子（factor，一種R的數據類型）。而在數據處理計算中，我們使用的數據類型為數值形（numeric），通過如下簡單語句即可實現數據類型轉換：

r_data<-lapply（r_data，as.character）

r_data<-lapply（r_data，as.numeric）

r_data<-as.data.frame（r_data）

先使用函數“lapply”和“as.character”把每列元素轉換為字符型，再使用as.numeric轉換為數值型，最后再用as.data.frame把r_data轉換成一個數據框。從這些處理過程中不難看出，R語言能十分方便的利用“lapply”函數實現整列（整行）的數據處理，相應的apply類函數還有許多，從而省去了程序中的循環語句編寫；而且R的數據類型使用十分靈活，能夠方便的將其轉換為不同的數據類型，類似的函數還有as.matrix，as.logical等。R在使用as.numeric時，會自動將無法轉換成數值的字符，轉換成R的缺測值（NA），本數據中的“//////”在經過轉換后全部轉換為了“NA”。“NA”在R語言中可以參與計算，也可以使用一個簡單的函數將數據中的“NA”去除。例如針對本文中的數據：endprint

m_data<-r_data[complete.cases（r_data），]

其中complete.case函數能夠獲取數據中不含缺測的所有列，進而賦值后的數據框m_data中剔除了r_data的缺測值。

1.2 批量數據文件的讀取

通過1.1中幾個簡單的語句即可完成單個雷達產品數據讀取和初始化，而在業務運行中，雷達產品數據肯定是大批量的生成，也需要程序腳本具有批處理功能。

我們將1.1中單個文件的雷達產品數據處理過程，整合成一個R語言函數readradar：

readradar <- function（dir，fname）{… …}

readradar只需要給定路徑和文件名，即可讀取雷達產品數據資料并去除缺測值。函數最后返還一個數據框，其中包含該文件中所有非缺測產品數據。給定所有需要處理的路徑和文件名后，即可完成資料的批處理。

而R語言能夠十分便利的獲取文件名，因為其能通過腳本語言進入當前運行的操作系統。簡單的說，R語言能夠在程序內部完成操作系統的文件、文件夾處理、安裝包的安裝等。例如可以直接使用file.create（create.dir）函數直接在R語言中生成新的文件（文件夾）等。 本文只需要R語言讀取要處理的文件名：

fname<-list.files（path="./Qingdao/"

fname中存儲了所有“./Qingdao”下的雷達數據文件名。通過循環即可完成雷達數據的批量讀取：

for （i in 1：length（fname）） {

m_data<-readradar（dir，fname[i]）

}

別的批量處理過程（資料簡要處理，雷達風廓線圖等）和讀取類似，只需要加入循環即可。

2 雷達資料的簡要處理和畫圖

第二節中給出了R語言對雷達產品數據文件的批讀取。R語言最為實用的優點在于其計算和畫圖功能。

2.1 雷達風廓線的簡要計算

為了便于處理資料。我們利用names函數將m_data數據框的每一列分別命名：

names（m_data）<-c（"hgt"，"h_dir"，"h_speed"，"w_speed"，"h_rel"，"w_rel"，"cn2"）

每一列表示對應的資料的采樣高度，水平風向，水平風速，垂直風速，水平方向可信度，垂直方向可信度，Cn2。

水平風的u分量計算如下：

m_data$u <- m_data$h_speed * cos（（270 - m_data$h_dir）* pi/180）

其中pi為R語言中自帶的圓周率的取值3.141593。而計算出來的u風速可以直接存儲到數據框m_data的新的一列中。

同理可以計算出水平風速的v分量：

m_data$v <- m_data$h_speed * sin（（270 - m_data$h_dir）* pi/180）

上述計算過程可以看出，R語言中數據框的計算處理十分方便，不需要使用循環語句計算不同高度上的u/v分量，而且計算結果可以直接作為數據框新的一列存到原數據框中。而R語言除了基本的計算外，還能使用內部函數做各種復雜數學計算，例如矩陣的求逆、線性回歸分析、抽樣分布、顯著性試驗等。如果R語言自帶的函數已經不能解決當前數學問題，還能上網搜索下載對應函數包。

2.2 雷達風廓線圖

R語言主要有三種繪圖函數：高級、低級和交互式。通過調用高級繪圖函數，能在R語言中直接繪制各種統計圖；低級繪圖函數能夠對現有的圖進行修改；交互式繪圖能夠讓用戶直接利用鼠標修改圖形。大量的內置函數讓繪圖變得十分的簡易。例如本文需要的u風場隨高度變化圖可以通過以下函數實現：

plot（m_data$u，m_data$hgt）

在plot函數中增加各種參數，能夠優化所繪圖形。例如本文中使用如下命令獲取風廓線圖：

plot（m_data$u，m_data$hgt，type="b"，

main=title，xlim=c（-20，20），ylim=c（0，5000），

xlab="風速（m/s）"，ylab="采樣高度（m）"，pch=16，col=2）

其中tpye=“b”表示曲線為點畫線；main為主標題；xlim和ylim表示橫縱坐標取值范圍；xlab、ylab表示橫、縱坐標標題；pch=16表示點為實心圓圈，col=12表示顏色為紅色。

通過使用低級繪圖命令如points、lines等，可以在剛畫的u風場廓線后增加v風場廓線：

points（m_data$v，m_data$hgt）

lines（m_data$v，m_data$hgt）

圖例則可以用lengend函數添加：

legend（"topleft"，pch=c（16，17），col=c（2，19），lty=c（1，1），legend=c（"u"，"v"），bty="n"）

R語言還能使用par函數對圖片進行設置，例如本文中使用如下函數將2014年4月26日每隔3小時的風廓線顯示到同一圖片中：

par（mfrow=c（2，4），mar=c（5， 4， 4， 2） + 0.1，oma=c（0.1，0.1，0.4，0.1））

其中mfrow=c（2，4）表示圖片分割為兩行四列，參數mar和oma指定了圖片的間距。

將上述命令和第二節的數據讀取函數整合到一個R腳本中，運行腳本即可得到如圖1風廓線圖。

R語言的繪圖函數很多，除了文中繪制風廓線圖外還能繪制：直方圖、散點圖、餅圖等。在安裝繪圖包后還能繪制3D圖等。其繪圖功能，能滿足大部分氣象資料統計分析的出圖需求。

3 結語和討論

免費的開源軟件R語言，能夠用于數據分析和圖形顯示。文中使用其對風廓線雷達資料進行了批量讀取、計算和繪圖。

使用read.table函數簡潔的實現資料讀取。

R語言的操作系統函數，能便利的實現資料的批處理。

R語言的各種繪圖函數，能迅速地繪制較為美觀的風廓線圖。

R語言的統計計算功能十分強大，本文只是簡單的使用基礎計算，在隨后的工作中，可以使用R語言實現，雷達數據的質量控制，統計分析等。

本文只分析了雷達產品數據，R語言也能處理二進制數據資料，以后的工作中可以利用R語言分析其他類型的氣象資料。

參考文獻

[1] Green，J.L.，Atmospheric measurements by VHF pulsed Doppler radar.IEEE Trans.On Geoscience electronics.GE-17（4）：262-280.1979

[2] 何平.相控陣風廓線雷達[M].氣象出版社，2006：104—122.

[3] 王欣，卞林根，彭浩，李劍東.風廓線儀系統探測試驗與應用[J].應用氣象學報，2005，16（5）：693-698.

[4] 胡明寶.風廓線雷達數據處理和應用研究[D].南京信息工程大學博士論文，2012.

[5] John M.Chambers.Facets of R.The R Journal，1（1）：5-8，2009.

[6] 關于進行風廓線雷達數據傳輸的通知.氣測函[2011]61號.內部資料endprint

m_data<-r_data[complete.cases（r_data），]

其中complete.case函數能夠獲取數據中不含缺測的所有列，進而賦值后的數據框m_data中剔除了r_data的缺測值。

1.2 批量數據文件的讀取

通過1.1中幾個簡單的語句即可完成單個雷達產品數據讀取和初始化，而在業務運行中，雷達產品數據肯定是大批量的生成，也需要程序腳本具有批處理功能。

我們將1.1中單個文件的雷達產品數據處理過程，整合成一個R語言函數readradar：

readradar <- function（dir，fname）{… …}

readradar只需要給定路徑和文件名，即可讀取雷達產品數據資料并去除缺測值。函數最后返還一個數據框，其中包含該文件中所有非缺測產品數據。給定所有需要處理的路徑和文件名后，即可完成資料的批處理。

而R語言能夠十分便利的獲取文件名，因為其能通過腳本語言進入當前運行的操作系統。簡單的說，R語言能夠在程序內部完成操作系統的文件、文件夾處理、安裝包的安裝等。例如可以直接使用file.create（create.dir）函數直接在R語言中生成新的文件（文件夾）等。 本文只需要R語言讀取要處理的文件名：

fname<-list.files（path="./Qingdao/"

fname中存儲了所有“./Qingdao”下的雷達數據文件名。通過循環即可完成雷達數據的批量讀取：

for （i in 1：length（fname）） {

m_data<-readradar（dir，fname[i]）

}

別的批量處理過程（資料簡要處理，雷達風廓線圖等）和讀取類似，只需要加入循環即可。

2 雷達資料的簡要處理和畫圖

第二節中給出了R語言對雷達產品數據文件的批讀取。R語言最為實用的優點在于其計算和畫圖功能。

2.1 雷達風廓線的簡要計算

為了便于處理資料。我們利用names函數將m_data數據框的每一列分別命名：

names（m_data）<-c（"hgt"，"h_dir"，"h_speed"，"w_speed"，"h_rel"，"w_rel"，"cn2"）

每一列表示對應的資料的采樣高度，水平風向，水平風速，垂直風速，水平方向可信度，垂直方向可信度，Cn2。

水平風的u分量計算如下：

m_data$u <- m_data$h_speed * cos（（270 - m_data$h_dir）* pi/180）

其中pi為R語言中自帶的圓周率的取值3.141593。而計算出來的u風速可以直接存儲到數據框m_data的新的一列中。

同理可以計算出水平風速的v分量：

m_data$v <- m_data$h_speed * sin（（270 - m_data$h_dir）* pi/180）

上述計算過程可以看出，R語言中數據框的計算處理十分方便，不需要使用循環語句計算不同高度上的u/v分量，而且計算結果可以直接作為數據框新的一列存到原數據框中。而R語言除了基本的計算外，還能使用內部函數做各種復雜數學計算，例如矩陣的求逆、線性回歸分析、抽樣分布、顯著性試驗等。如果R語言自帶的函數已經不能解決當前數學問題，還能上網搜索下載對應函數包。

2.2 雷達風廓線圖

R語言主要有三種繪圖函數：高級、低級和交互式。通過調用高級繪圖函數，能在R語言中直接繪制各種統計圖；低級繪圖函數能夠對現有的圖進行修改；交互式繪圖能夠讓用戶直接利用鼠標修改圖形。大量的內置函數讓繪圖變得十分的簡易。例如本文需要的u風場隨高度變化圖可以通過以下函數實現：

plot（m_data$u，m_data$hgt）

在plot函數中增加各種參數，能夠優化所繪圖形。例如本文中使用如下命令獲取風廓線圖：

plot（m_data$u，m_data$hgt，type="b"，

main=title，xlim=c（-20，20），ylim=c（0，5000），

xlab="風速（m/s）"，ylab="采樣高度（m）"，pch=16，col=2）

其中tpye=“b”表示曲線為點畫線；main為主標題；xlim和ylim表示橫縱坐標取值范圍；xlab、ylab表示橫、縱坐標標題；pch=16表示點為實心圓圈，col=12表示顏色為紅色。

通過使用低級繪圖命令如points、lines等，可以在剛畫的u風場廓線后增加v風場廓線：

points（m_data$v，m_data$hgt）

lines（m_data$v，m_data$hgt）

圖例則可以用lengend函數添加：

legend（"topleft"，pch=c（16，17），col=c（2，19），lty=c（1，1），legend=c（"u"，"v"），bty="n"）

R語言還能使用par函數對圖片進行設置，例如本文中使用如下函數將2014年4月26日每隔3小時的風廓線顯示到同一圖片中：

par（mfrow=c（2，4），mar=c（5， 4， 4， 2） + 0.1，oma=c（0.1，0.1，0.4，0.1））

其中mfrow=c（2，4）表示圖片分割為兩行四列，參數mar和oma指定了圖片的間距。

將上述命令和第二節的數據讀取函數整合到一個R腳本中，運行腳本即可得到如圖1風廓線圖。

R語言的繪圖函數很多，除了文中繪制風廓線圖外還能繪制：直方圖、散點圖、餅圖等。在安裝繪圖包后還能繪制3D圖等。其繪圖功能，能滿足大部分氣象資料統計分析的出圖需求。

3 結語和討論

免費的開源軟件R語言，能夠用于數據分析和圖形顯示。文中使用其對風廓線雷達資料進行了批量讀取、計算和繪圖。

使用read.table函數簡潔的實現資料讀取。

R語言的操作系統函數，能便利的實現資料的批處理。

R語言的各種繪圖函數，能迅速地繪制較為美觀的風廓線圖。

R語言的統計計算功能十分強大，本文只是簡單的使用基礎計算，在隨后的工作中，可以使用R語言實現，雷達數據的質量控制，統計分析等。

本文只分析了雷達產品數據，R語言也能處理二進制數據資料，以后的工作中可以利用R語言分析其他類型的氣象資料。

參考文獻

[1] Green，J.L.，Atmospheric measurements by VHF pulsed Doppler radar.IEEE Trans.On Geoscience electronics.GE-17（4）：262-280.1979

[2] 何平.相控陣風廓線雷達[M].氣象出版社，2006：104—122.

[3] 王欣，卞林根，彭浩，李劍東.風廓線儀系統探測試驗與應用[J].應用氣象學報，2005，16（5）：693-698.

[4] 胡明寶.風廓線雷達數據處理和應用研究[D].南京信息工程大學博士論文，2012.

[5] John M.Chambers.Facets of R.The R Journal，1（1）：5-8，2009.

[6] 關于進行風廓線雷達數據傳輸的通知.氣測函[2011]61號.內部資料endprint

m_data<-r_data[complete.cases（r_data），]

其中complete.case函數能夠獲取數據中不含缺測的所有列，進而賦值后的數據框m_data中剔除了r_data的缺測值。

1.2 批量數據文件的讀取

通過1.1中幾個簡單的語句即可完成單個雷達產品數據讀取和初始化，而在業務運行中，雷達產品數據肯定是大批量的生成，也需要程序腳本具有批處理功能。

我們將1.1中單個文件的雷達產品數據處理過程，整合成一個R語言函數readradar：

readradar <- function（dir，fname）{… …}

readradar只需要給定路徑和文件名，即可讀取雷達產品數據資料并去除缺測值。函數最后返還一個數據框，其中包含該文件中所有非缺測產品數據。給定所有需要處理的路徑和文件名后，即可完成資料的批處理。

而R語言能夠十分便利的獲取文件名，因為其能通過腳本語言進入當前運行的操作系統。簡單的說，R語言能夠在程序內部完成操作系統的文件、文件夾處理、安裝包的安裝等。例如可以直接使用file.create（create.dir）函數直接在R語言中生成新的文件（文件夾）等。 本文只需要R語言讀取要處理的文件名：

fname<-list.files（path="./Qingdao/"

fname中存儲了所有“./Qingdao”下的雷達數據文件名。通過循環即可完成雷達數據的批量讀取：

for （i in 1：length（fname）） {

m_data<-readradar（dir，fname[i]）

}

別的批量處理過程（資料簡要處理，雷達風廓線圖等）和讀取類似，只需要加入循環即可。

2 雷達資料的簡要處理和畫圖

第二節中給出了R語言對雷達產品數據文件的批讀取。R語言最為實用的優點在于其計算和畫圖功能。

2.1 雷達風廓線的簡要計算

為了便于處理資料。我們利用names函數將m_data數據框的每一列分別命名：

names（m_data）<-c（"hgt"，"h_dir"，"h_speed"，"w_speed"，"h_rel"，"w_rel"，"cn2"）

每一列表示對應的資料的采樣高度，水平風向，水平風速，垂直風速，水平方向可信度，垂直方向可信度，Cn2。

水平風的u分量計算如下：

m_data$u <- m_data$h_speed * cos（（270 - m_data$h_dir）* pi/180）

其中pi為R語言中自帶的圓周率的取值3.141593。而計算出來的u風速可以直接存儲到數據框m_data的新的一列中。

同理可以計算出水平風速的v分量：

m_data$v <- m_data$h_speed * sin（（270 - m_data$h_dir）* pi/180）

上述計算過程可以看出，R語言中數據框的計算處理十分方便，不需要使用循環語句計算不同高度上的u/v分量，而且計算結果可以直接作為數據框新的一列存到原數據框中。而R語言除了基本的計算外，還能使用內部函數做各種復雜數學計算，例如矩陣的求逆、線性回歸分析、抽樣分布、顯著性試驗等。如果R語言自帶的函數已經不能解決當前數學問題，還能上網搜索下載對應函數包。

2.2 雷達風廓線圖

R語言主要有三種繪圖函數：高級、低級和交互式。通過調用高級繪圖函數，能在R語言中直接繪制各種統計圖；低級繪圖函數能夠對現有的圖進行修改；交互式繪圖能夠讓用戶直接利用鼠標修改圖形。大量的內置函數讓繪圖變得十分的簡易。例如本文需要的u風場隨高度變化圖可以通過以下函數實現：

plot（m_data$u，m_data$hgt）

在plot函數中增加各種參數，能夠優化所繪圖形。例如本文中使用如下命令獲取風廓線圖：

plot（m_data$u，m_data$hgt，type="b"，

main=title，xlim=c（-20，20），ylim=c（0，5000），

xlab="風速（m/s）"，ylab="采樣高度（m）"，pch=16，col=2）

其中tpye=“b”表示曲線為點畫線；main為主標題；xlim和ylim表示橫縱坐標取值范圍；xlab、ylab表示橫、縱坐標標題；pch=16表示點為實心圓圈，col=12表示顏色為紅色。

通過使用低級繪圖命令如points、lines等，可以在剛畫的u風場廓線后增加v風場廓線：

points（m_data$v，m_data$hgt）

lines（m_data$v，m_data$hgt）

圖例則可以用lengend函數添加：

legend（"topleft"，pch=c（16，17），col=c（2，19），lty=c（1，1），legend=c（"u"，"v"），bty="n"）

R語言還能使用par函數對圖片進行設置，例如本文中使用如下函數將2014年4月26日每隔3小時的風廓線顯示到同一圖片中：

par（mfrow=c（2，4），mar=c（5， 4， 4， 2） + 0.1，oma=c（0.1，0.1，0.4，0.1））

其中mfrow=c（2，4）表示圖片分割為兩行四列，參數mar和oma指定了圖片的間距。

將上述命令和第二節的數據讀取函數整合到一個R腳本中，運行腳本即可得到如圖1風廓線圖。

R語言的繪圖函數很多，除了文中繪制風廓線圖外還能繪制：直方圖、散點圖、餅圖等。在安裝繪圖包后還能繪制3D圖等。其繪圖功能，能滿足大部分氣象資料統計分析的出圖需求。

3 結語和討論

免費的開源軟件R語言，能夠用于數據分析和圖形顯示。文中使用其對風廓線雷達資料進行了批量讀取、計算和繪圖。

使用read.table函數簡潔的實現資料讀取。

R語言的操作系統函數，能便利的實現資料的批處理。

R語言的各種繪圖函數，能迅速地繪制較為美觀的風廓線圖。

R語言的統計計算功能十分強大，本文只是簡單的使用基礎計算，在隨后的工作中，可以使用R語言實現，雷達數據的質量控制，統計分析等。

本文只分析了雷達產品數據，R語言也能處理二進制數據資料，以后的工作中可以利用R語言分析其他類型的氣象資料。

參考文獻

[1] Green，J.L.，Atmospheric measurements by VHF pulsed Doppler radar.IEEE Trans.On Geoscience electronics.GE-17（4）：262-280.1979

[2] 何平.相控陣風廓線雷達[M].氣象出版社，2006：104—122.

[3] 王欣，卞林根，彭浩，李劍東.風廓線儀系統探測試驗與應用[J].應用氣象學報，2005，16（5）：693-698.

[4] 胡明寶.風廓線雷達數據處理和應用研究[D].南京信息工程大學博士論文，2012.

[5] John M.Chambers.Facets of R.The R Journal，1（1）：5-8，2009.

[6] 關于進行風廓線雷達數據傳輸的通知.氣測函[2011]61號.內部資料endprint