可業務化應用的L波段探空系統高空風改進算法

陳磊，卞建春，劉毅，石鵬飛，韓燕，唐敬

（1.中國科學院大氣物理研究所中層大氣和全球環境探測重點實驗室，北京 100029；2.中國科學院大學，北京 100049；3.解放軍63655部隊，新疆 烏魯木齊 841700）

可業務化應用的L波段探空系統高空風改進算法

陳磊1，2，3，卞建春1，劉毅1，石鵬飛3，韓燕3，唐敬3

（1.中國科學院大氣物理研究所中層大氣和全球環境探測重點實驗室，北京 100029；2.中國科學院大學，北京 100049；3.解放軍63655部隊，新疆 烏魯木齊 841700）

為進一步挖掘L波段高空氣象探測業務系統原始資料潛力、優化改進現行測風業務算法，本文基于新疆博斯騰湖東岸L波段系統機動站累積的2 a探空原始資料，提出了可業務化運行的高空風改進算法。該算法首先對雷達原始秒點坐標進行嚴格的質量控制，采用低通濾波、加權最小二乘法、線性補缺等方法去除探空儀擺動、雷達測量誤差等對秒點坐標造成的擾動；然后采用逐秒點坐標滑動計算矢量平均風，通過與同球施放的GPS探空做比對分析得出，在全程使用50～60 s計算時間窗口或前50 min使用30～40 s時間窗口、50 min以后使用50～60 s時間窗口條件下，雷達矢量平均風廓線與GPS矢量平均風廓線吻合較好；規定高度層風和固定垂直分辨率高度層風采用查找表方法確定，其結果不僅能在風場結構上與現行業務算法一致，同時能呈現出明顯的風層中小尺度擾動信息。

L波段探空系統；測風算法；業務流程

高空風探測作為大氣探測的重要內容，在氣象學中具有非常特殊的意義。一是因為高空風所代表的空氣運動標志著天氣過程的發生或演變，在天氣預報中具有重要作用[1]；二是高空風在北半球中高緯度地區平流層有顯著的冬夏季節轉換特征，高空風資料在平流層—對流層耦合機制研究和區域氣候特征統計方面具有重要意義[2-3]；三是高空風的探測有別于溫度、氣壓、濕度等氣象要素的介質中直接測量，而是利用氣流示蹤物進行間接探測，其計算與分析處理方式有其自身的特點[4]。近年來，平流層飛行器逐漸成為人類拓展大氣活動空間的重要方式，尋找適宜的飛行時段與區域是未來的研究熱點與難點[5]，而高空風探測業務系統是目前可提供大范圍地理區域下平流層的垂直分辨率數據的重要手段，在臨近空間領域具有不可替代的重要作用；另一方面，在全球尺度的中高層大氣動力學數值模擬中，需要對重力波效應進行參數化以獲得合理的大氣環流結構，而無線電探空觀測由于其較高的垂直分辨率、較為全面的測量參數和良好的測量實施經濟性，因此在獲取重力波特性參數氣候特征方面具有獨一無二的作用[6-7]。

L波段高空氣象探測系統是我國高空氣象探測業務的主力設備，其數據采集率、測量準確度、操作自動化程度和穩定性相比701雷達有顯著提高[8-9]，目前已推廣到我國境內120個探空站。高探測量要素中，溫度、氣壓、濕度的測量精度主要取決于傳感器性能和環境狀況，但由于風是根據氣流示蹤物坐標間接計算，因此其探測精度不僅取決于儀器跟蹤性能，還取決于測風算法。對現行高探業務中的L波段二次測風雷達而言，測角測距精度、雷達工作狀態、探空儀信號質量、目標物離測站距離、測風算法等都會對風場數據質量產生影響；而國際上先進的GPS探空系統采用衛星導航體制測風，對示蹤物的定位精度較之雷達要更為準確且穩定性好，測風精度僅與測風算法有關[10]。以上因素導致L波段雷達測風質量與國際先進水平仍有一定差距，測風準確度指標尚難以滿足WMO高空風觀測精度要求[11-13]。在國產GPS探空難以大范圍業務化實現、現行L波段雷達體制仍將延續多年的情況下，如何充分發揮現有探測儀器效能并優化改進全國測站數年累積資料，值得深入探討和嘗試。姚雯[14]等通過在L波段雷達探空儀中增加GPS模塊的方式進行比對試驗得出，L波段雷達的測風精度在對秒量級氣球定位數據進行平滑處理的情況下可以接近GPS測風的水平。王緬[15]等通過滑動平均法處理秒量級的瞬時風，其計算的高空風與GPS-RS92測風結果一致性較好。梁建平[4]等提出了完全采用矢量平均風算法來求取規定高度風的業務流程方案，認為計算層時間間隔為30～50 s的滑動矢量平均風可以進一步提高與GPS測風結果的一致性。本文基于新疆博斯騰湖東岸車載L波段雷達獲取的原始數據，在總結前人工作的基礎上提出了可業務化實施的測風算法流程，為進一步開發利用高垂直分辨率原始資料、優化改進現行測風業務算法提供重要參考。

1 雷達測風算法簡述及業務算法存在的問題

雷達測風采用“量得風層”算法，即求取示蹤物在固定時間間隔內相對測站的位移水平投影矢量差，進而得到風向風速[15-17]。如圖1所示，矢量差V→H的長度除以時間間隔即為風速，V→H同正北方向的夾角即為風向。“量得風層”算法有幾個需要注意的地方：一是該算法本質上是一種矢量平均方法，其獲取的風向風速反映的是計算層厚度內流場的平均狀況。理論上計算層的時間間隔越小，“量得風層”算法計算出的風向風速應該越接近“瞬時風”狀況。但由于氣球—繩子—探空儀系統存在鐘擺振蕩以及大氣湍流運動，因此基于球載探空儀跟蹤系統采用“量得風層”算法計算的“瞬時風”并不能表示某時刻大氣流場的真實運動，即利用雷達測量秒點坐標計算“秒點風”沒有實際意義；二是不同探測儀器在同一“量得風層”下，計算的風向風速是有差別的，這主要取決于儀器對示蹤物的定位精度、定位相應時間等，這也是目前GPS測風精度好于L波段雷達的主要原因。

現行L波段探空系統利用整分鐘的氣球坐標計算“量得風層”矢量平均風，即前20 min采用1 min的計算層，20～40 min采用2 min的計算層，40 min以上采用4 min計算層，并采用整分鐘前后5點坐標來減小整分鐘時刻的坐標誤差，一定程度上提高了數據利用率和整分鐘坐標精度[18]，但仍然存在以下問題：一是對雷達原始數據的利用率過低，如果雷達探測時間為80 min，即有4800條原始資料，實際只使用了約400條原始資料，利用率為8%；現行業務算法在低空和高空采用不同的“量得風層”時間間隔，仍然是基于701雷達設備精度和數據獲取率的設計，直接導致了風廓線過于平滑。由于L波段雷達探測精度比701雷達有顯著提高，因此完全可以摒棄現有業務算法對計算層時間間隔的限制；現行業務算法僅計算了整分鐘時刻的矢量平均風，其余時刻風向風速通過內插獲取，這種處理不僅導致內插前的原始風廓線時間分辨率過低，而且在特定高度層風的求取上引入了標量計算誤差。雖然現行業務算法在獲取基本風場結構特征上是足夠的，但已經不滿足精細化預報、中小尺度風場擾動等研究對實測探空資料的要求。

圖1 “量得風層”矢量平均風算法示意圖

2 L波段雷達原始數據特點與質量控制

L波段雷達和GPS探空的探空儀坐標數據獲取率是一致的，已有分析指出二者在仰角不太低、離測站不太遠的情況下定位精度相近，說明在一定測量時段L波段雷達測風可以接近或達到GPS測風水平[9]。因此非常有必要分析L波段雷達原始秒點坐標數據特點，在計算“量得風層”前對之做相應的質量控制。本文對2013年5月—2015年5月連續兩年的雷達原始秒點數據篩查得出：在雷達跟蹤狀態良好、探空儀信號正常的情況下，單次可獲取4500條以上的原始秒點（圖2）；斜距、方位角和仰角曲線能直觀體現該時次雷達跟蹤性能，除方位角和仰角在近地面層可能呈現劇烈變化外，其余在整體上應呈現平緩變化；氣壓整體上應呈現平滑的指數遞減變化規律，溫度整體上應符合對流層和平流層典型溫度變化特點，探空高度由氣壓通過壓高公式反算得出；方位角和仰角曲線在100 s以下的尺度上呈現出明顯的擾動，造成擾動的原因有探空儀擺動、雷達跟蹤定位誤差和大氣湍流等，該擾動可以通過低通濾波進行減弱或去除,如圖2局部放大圖中的紅線所示；氣壓、壓高和溫度秒點曲線在100 s以下的尺度上無明顯擾動，因此無需對三者進行平滑處理。

圖2 L波段雷達原始數據狀況及局部細節

探空儀定位秒點坐標中，斜距出現的問題較多，其異常大致可以歸為三類情況：一是單獨出現的野點群和小段數據異常，可以通過基于加權最小二乘法和二階多項式模型的局部回歸方法去除，在局部回歸過程中，對絕對偏差大于6倍平均絕對偏差的秒點斜距的權重設置為0，確保既能剔除野點群，又能保留原始有用信息（圖3a、圖3b）；二是大段平滑變化的數據異常，則必須對該異常數據段進行人工剔除，然后進行線性補缺（圖3c）；三是斜距連續的劇烈擾動，說明相關時段雷達測距狀況差或探空儀信號差，則該時次剔除或相關時段去除并進行線性補缺（圖3d）。

圖3 斜距異常狀況分類及處理效果

3 矢量平均風計算與業務流程

本文采用逐秒點滑動計算矢量平均風的方法，即采用第1秒和第n秒的坐標數據計算第N2秒的風向風速，采用第2秒和第n+1的坐標數據計算第n/2+1秒的風向風速，以此類推，獲取秒點矢量平均風。接下來的問題是如何選擇矢量平均風計算時間窗口，需要兼顧2個方面：一是時間窗口要足夠大，能夠有效過濾探空儀擺動、雷達測角測距誤差效應；二是時間窗口要足夠小，計算出的矢量平均風能夠保留風層的真實擾動信息。雖然雷達秒點坐標經過低通濾波已經去除了部分探空儀擺動效應和雷達測量誤差，但二者的殘留仍是造成“量得風層”計算偏差的一個重要因素。例如，探空儀通常垂直懸掛于氣球下方30 m，在極端情況下，探空儀擺動可以在計算時間窗口內的探空儀水平位移方向上造成60 m左右的偏差，如果計算時間窗口小于30 s，則會造成2 m/s以上的風速計算誤差。因此為進一步規避探空儀擺動效應和雷達測量誤差，建議計算時間窗口應在30～60 s之間。為驗證不同計算時間窗口下L波段雷達測風的準確性，本文采用2015年12月下旬24個時次同球施放的長峰GPS探空儀做比對試驗。比對方法為：對GPS探空儀和L波段雷達數字探空儀獲取的原始坐標秒點經過質量控制和時間匹配后，采用相同的時間窗口計算秒點矢量平均風。以GPS探空儀計算結果為真值，計算L波段探空儀的矢量平均風絕對誤差，將所有比對時次的矢量平均風絕對誤差按秒點進行分組，每組100個秒點，共計48組，并對每個分組做絕對誤差分布箱型圖，結果如圖4所示。

從圖4中可以看出，所有比對時次L波段雷達風速絕對誤差在30～60 s的計算時間窗口條件下整體較小，且誤差分布在探空前期和后期變化不大，50%的風速誤差均在1 m/s以下，且隨著計算時間窗口的加大，所有比對時次75%的風速誤差均可控制在1 m/s以下；所有比對時次L波段雷達風向絕對誤差在探空前期和后期變化較大，施放后50 min以內風向誤差整體較小，75%的風向誤差大都在5°以內，50 min以后風向誤差明顯變大，但隨著計算時間窗口的加大，75%的風向誤差大部分可以控制在5°以內。綜上，在50～60 s計算時間窗口下，L波段雷達測風精度可以接近或是達到GPS測風精度，因此建議在業務中使用全程50～60 s時間窗口或是前50 min使用30～40 s時間窗口，50 min以后采用50～60 s時間窗口計算矢量平均風。

根據矢量平均風以及對應秒點的氣壓高度，采用查找表方法確定固定垂直分辨率高度層上的風向風速。為避免標量計算誤差，將與固定垂直分辨率高度格點距離最近的秒點高度對應的風向風速作為高度格點上的風向風速，改進后的算法流程如圖5所示。現行業務算法計算的固定垂直分辨率高度風和本文測風算法計算的固定垂直分辨率高度風對比如圖6所示，從中可以看出，改進的算法可以呈現明顯的中小尺度風速擾動情況，可以提供細節更為豐富的高空風場資料。

圖4 L波段雷達風向（e，f，g，h）風速（a，b，c，d）絕對誤差箱型圖

圖5 規定高度層風向風速計算流程

圖6 改進算法（a）和現行業務算法（b）規定高度層風對比

4 結論

現行業務算法過低的探空儀坐標數據使用率直接導致了風廓線的過于平滑，并在后期固定分辨率高度風求取中引入標量計算誤差，嚴重影響了現行L波段雷達探測效能的發揮和高空風數據的應用拓展。基于現行業務系統的探測能力，可以通過改進算法來挖掘現有裝備探測潛力以期接近或達到GPS測風水平。研究結果表明：

（1）在L波段雷達和數字探空儀工作狀況良好的情況下，獲取的原始坐標秒點曲線整體平滑，由探空儀擺動、雷達測量誤差、大氣湍流等效應造成的擾動可以通過低通濾波進行有效去除；方位角和仰角秒點數據質量整體較好，斜距秒點問題較多，大部分的斜距問題可以通過加權最小二乘法或是人工剔除再線性補缺的方法進行質量控制。

（2）對質量控制后的秒點坐標采用逐點滑動計算矢量平均風的方法，獲得時間分辨率為1 s的矢量平均風向風速。通過與同球施放的GPS探空做比對分析得出，在50～60 s計算時間窗口下，L波段雷達風廓線與GPS風廓線吻合較好，建議在業務中使用全程50～60 s時間窗口或前50 min使用30～40 s時間窗口，50 min以后采用50～60 s時間窗口計算矢量平均風。規定高度風和固定垂直分辨率高度風采用查找表方法確定，規避了標量運算。

（3）改進的算法在體現整層風場結構特征上與現行業務算法具有良好的一致性，同時可以呈現明顯的風層中小尺度風層擾動，形成細節更為豐富的高空風場資料。

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An Improved Upper-air Wind Measurement Algorithm for L-band Radiosonde Sounding System

CHEN Lei1，2，3，BIAN Jianchun1，LIU Yi1，SHI Pengfei2，HAN Yan3，TANG Jing3
（1.Key Laboratory of Middle Atmosphere and Global Environment observation，Institute of Atmsopheric Physics，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100029，China；2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China；3.Unit of 63655 of the Chinese People’s Liberation Army，Urumqi 841700，China）

In order to further mining raw-data potential of L-band radiosonde sounding system and improve current upper-air wind measurement operational algorithm,based on the two years of sounding data obtained by the L-band radiosonde sounding system in Xinjiang Bosteng lake area, an improved upper-air wind measurement algorithm could be used in routine operation is presented. Firstly,itrun a strict quality control procedure on original second-ordered coordinate data,using low-pass filter,weighted least squares and linear compensation methods to remove coordinate data disturbance caused by radiosounder swinging,radar measurement error and atmospheric turbulence. Then,it adopt the vector average wind calculation method in certain time-window second by second to obtain second-ordered wind speed/direction.Through comparative analysis with same-balloon GPS sounding,the radar sounding wind-profile is in better agreement with GPS when using 50～60 s time-window whole process,or using the 30～40 s time-window before the 50min and 50～60 s time-window after the 50min;fixed vertical resolution altitude wind-profile is obtained from the lookout-table method using second-ordered wind-profile,the result is not only in agreement with current operational algorithm on wind-field structure,but also can provide obvious wind-field fluctuation information.

L-band sounding system；wind measurement algorithm；operational procedure

P412

B

1002-0799（2017）01-0022-06

10.12057/j.issn.1002-0799.2017.01.003

2016-06-16

國家863項目（2015AA7054034）。

陳磊（1984-），男，工程師，主要從事大氣動力學方面的研究。E-mail：Legend31v7@163.com

陳磊，卞建春，劉毅，等.可業務化應用的L波段探空系統高空風改進算法[J] .沙漠與綠洲氣象，2017，11（1）：22-27.