雷達QPE技術在湖南多源融合實況分析系統中的應用研究

楊宏志 呂冠儒

關鍵詞：雷達QPE；降水；多源融合；實況系統；Docker容器

0 引言

地面雷達網絡目前提供最高空間和時間分辨率的QPE，是山洪警報的關鍵輸入，在確保高質量降水融合產品方面發揮著關鍵作用。雷達QPE（Quantita?tive Precipitation Estimation） 技術是利用雷達所測到的反射率因子Z或者雙偏振量（如ZDR和KDP） 與地面降水R之間的關系式，將雷達觀測轉換成為地面降水的二維分布，并與雨量計的實測值進行訂正和評估的技術。雷達QPE技術是定量降水估計的重要手段之一，可以提高降水監測和預報的精度和效率。雷達QPE技術是湖南多源融合實況分析系統的一部分，是為湖南多源降水融合實況分析提供雷達QPE產品輸入源的定制系統。該子系統支持業務上傳的全體掃或流傳輸逐仰角標準格式雷達基數據實時質量控制、降水估測、動態Z-R關系校正、組網拼圖等處理，并逐10分鐘生成1km分辨率的單站和組網拼圖的1小時雷達定量估測降水產品和10分鐘雷達定量估測降水產品，組網拼圖產品時效最快可達滯后正點3分鐘以內。雷達QPE系統基于Docker封裝技術，實現降水融合實況分析產品輸入的雷達資料預處理算法及其依賴的運算環境的整體封裝，具備一鍵安裝、靈活移植等便捷功能，能夠實現系統的快速部署運行[1]。

1 雷達QPE 概述

1.1 架構流程

雷達QPE子系統的主要架構分為四部分，分別為系統參數設置、基礎數據質量控制、10分鐘雷達定量估測降水產品生成及組網拼圖、1小時雷達估測降水產品生成及組網拼圖。其中，系統參數設置包括路徑設置、時間區時設置、區域設置、程序線程設置、氣象大數據云平臺“天擎”賬戶設置、拼圖站點設置等。基礎數據質量控制包括對雷達基數據進行格式檢查、異常值檢測、地物回波識別和去除等處理，以提高雷達QPE的準確性。10分鐘雷達定量估測降水產品生成及組網拼圖包括對單站雷達基數據進行匹配濾波、ZR關系式轉換、動態Z-R關系校正等處理，以獲得單站10分鐘降水估測產品，然后利用多源數據融合算法，將不同站點的單站產品拼接成組網10分鐘降水估測產品。1小時雷達估測降水產品生成及組網拼圖包括對10分鐘雷達定量估測降水產品進行時間累積，以獲得單站1小時降水估測產品，然后利用相同的多源數據融合算法，將不同站點的單站產品拼接成組網1 小時降水估測產品[2]。

雷達QPE總體架構流程如圖1所示。

1.2 輸入數據

雷達QPE子系統的輸入數據為業務雷達全體掃或流傳輸的標準格式基數據，如下表1所示。其中，QPE 是指定量估測降水（Quantitative Precipitation Estima?tion） ，即利用雷達反射因子和降雨強度之間的關系式，由雷達探測資料推算出降水量的方法；業務雷達是指用于天氣監測和預報的天氣雷達，一般為多普勒雷達或雙偏振雷達；全體掃是指雷達按照預設的仰角序列進行一次完整的掃描，一般包括若干個平面復位置顯示（PPI） 產品和一個距離高度顯示（RHI） 產品；流傳輸是指雷達將實時探測數據以流式方式傳輸給數據處理中心；標準格式基數據是指按照國家或國際標準規定的數據格式存儲或傳輸的雷達原始數據，一般包括雷達位置、時間、仰角、方位角、距離、反射因子等信息[3]。

1.3 輸出數據

雷達QPE子系統可逐10分鐘生成1km分辨率的10 分鐘及1 小時雷達定量估測降水組網拼圖產品（QPE10、OHP） ，以及組網拼圖時所使用的單站產品，如表2所示。其中，QPE10是指利用雷達反射因子和降雨強度之間的關系式，由雷達探測資料推算出10分鐘內的降水量的產品；OHP是指利用QPE10累積得到的1小時內的降水量的產品；組網拼圖是指將多個雷達站的數據進行質量控制、空間插值、拼接等處理，形成一個覆蓋較大區域的連續數據場的產品；單站產品是指每個雷達站自身生成的數據產品，一般包括反射因子、速度、譜寬等參數[4]。

1.4 關鍵技術

1.4.1 質量控制

采用孤立點回波消除、徑向雜波消除、地物雜波消除、海雜波消除，晴空回波抑制以及速度退模糊等步驟，對基數據進行質量控制，有效提升單站數據產品質量。其中，孤立點回波消除是指去除雷達觀測中由于噪聲或者其他干擾引起的不連續的單個像素點的回波；徑向雜波消除是指去除雷達觀測中由于雷達本身或者外部電磁干擾引起的沿著徑向方向的條紋狀的雜波；地物雜波消除是指去除雷達觀測中由于地面建筑物、山體等固定或者緩慢變化的目標引起的非氣象回波；海雜波消除是指去除雷達觀測中由于海面反射引起的非氣象回波；晴空回波抑制是指去除雷達觀測中由于大氣折射率梯度、昆蟲等引起的非降水回波；速度退模糊是指利用多普勒雷達的相位信息或者多脈沖重復頻率技術來解決速度模糊問題，即當目標運動速度超過雷達的最大可測速度時，造成速度估計的不準確。

1.4.2 混合掃描反射率

針對質量控制后的數據，對下四層仰角各距離庫上動態掃描的反射率因子按照一定策略投影到同一平面，避免不同區域地物的影響。其中，動態掃描的反射率因子是指根據波束阻擋率和仰角選擇合適的反射率因子；投影到同一平面是指利用傅里葉變換（FFT） 法或基于動態散射理論的樣品模型擬合法，將不同仰角上的反射率因子轉換為相同仰角上的反射率因子；避免不同區域地物的影響是指利用衰減全反射（ATR） 技術，只分析與樣品表面相互作用的紅外光譜，減少地面建筑物、山體等固定或者緩慢變化的目標引起的非氣象回波[5]。

1.4.3 動態Z-R 關系訂正

利用QC后的10分鐘地面觀測降水數據對各雷達單站的Z-R關系參數進行動態訂正，擬合最優參數進行反演。其中，QC是指質量控制，即對雷達數據和雨量計數據進行檢驗和修正，消除隨機誤差和奇異數據的影響；Z-R關系是指雷達反射因子Z和降雨強度R之間的關系，常用公式Z=aRb，其中a和b是系數，一般由雨滴譜分布或實測資料統計得到；動態訂正是指利用遺傳算法（Genetic Algorithms， GA） 來確定Z-R關系中的a和b值，利用編碼和進化尋優的原理，將誤差函數最小化為目標函數，通過選擇、交叉、變異等操作生成新的種群，最終獲得最優解；反演是指根據Z-R 關系式，由雷達反射因子Z推算出降雨強度R[6]。

1.4.4 評估指標

采用地面自動站逐小時數據作為“真值”[6]，評估雷達QPE產品與地面數據的平均誤差（ME） 見定義式（1-1） 、均方根誤差（RMSE） 見定義式（1-2） 和相關系數（CC） 見定義式（1-3） ：

其中，RR（i，j ）為第i 時刻第j 個地面自動站對應雷達定量估測產品降水；Rg （i，j ）則為相應的自動站觀測降水；m 為參與評估的降水總時數；n 為參與評估的自動站總數目。

2 部署與應用

2.1 運行環境配置

雷達QPE系統正常運行所需的服務器配置如表3 所示。

2.2 系統參數配置

進入雷達QPE系統容器后，對其中的config.yaml 文件進行系統參數配置如表4所示。

2.3 系統運行

雷達QPE系統的運行分為實時數據生成程序與歷史數據回算程序兩部分，對應的運行方法如表5 所示。

2.4 輸出產品查看

雷達QPE子系統輸出文件路徑格式為預先配置的輸出目錄，子文件夾由程序自動生成，具體信息如表6所示。

雷達QPE系統最終生成產品的效果如圖2所示。

3 結束語

通過將雷達QPE支持業務上傳的全體掃或流傳輸逐仰角標準格式雷達基數據實時質量控制、降水估測、動態Z-R關系校正、組網拼圖等技術整合封裝進Docker容器里并設置湖南相關系統參數，順利部署應用在湖南多源融合實況分析系統中，最終成功實現逐10分鐘生成1km分辨率的單站和組網拼圖的1小時雷達定量估測降水產品和10分鐘雷達定量估測降水產品，組網拼圖產品時效最快可達滯后正點3分鐘以內。雖然雷達QPE產品具有較高的時空分辨率，但雷達回波中的雜波和噪聲會對估算結果造成較大影響，數據精確度不如地面雨量計觀測，因此在面對未來現代化氣象業務的需求越來越緊迫的同時要積極開拓思維，不局限于傳統的處理方法，要在借鑒國內國際先進技術和經驗的基礎上，嘗試同化技術或神經網絡等機器學習方法的研究與應用。