原　帥，翟　墨

（佳木斯氣象衛(wèi)星地面站，黑龍江佳木斯154007）

多普勒天氣雷達(dá)原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法研究

原帥，翟墨

（佳木斯氣象衛(wèi)星地面站，黑龍江佳木斯154007）

本文利用K-鄰域頻數(shù)法對(duì)多普勒天氣雷達(dá)原始速度資料進(jìn)行預(yù)處理，分析了統(tǒng)計(jì)窗口、剔噪聲閾值與補(bǔ)值閾值等參數(shù)的選取、算法處理次數(shù)等對(duì)處理結(jié)果的影響，并且對(duì)該方法的優(yōu)點(diǎn)和局限性進(jìn)行討論，將算法進(jìn)一步補(bǔ)充完善，使K-鄰域頻數(shù)法的補(bǔ)測(cè)效果更加有效，以滿足數(shù)據(jù)預(yù)處理的需要。

多普勒天氣雷達(dá)；徑向速度；K-鄰域頻數(shù)法；資料預(yù)處理

1　引言

雷達(dá)在進(jìn)行實(shí)時(shí)采樣時(shí)會(huì)產(chǎn)生一些在空間上分布不連續(xù)、無規(guī)則且速度值呈跳變現(xiàn)象的噪聲，因此對(duì)于原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理分析，如何在保留有效速度信息的同時(shí)盡可能多地剔除疊加在數(shù)據(jù)上的噪聲、補(bǔ)足缺測(cè)的原始數(shù)據(jù)點(diǎn)是非常必要的。補(bǔ)缺測(cè)點(diǎn)簡(jiǎn)單常用方法是插值法、中值濾波法等，例如，胡明寶等［1］采用拉格朗日插值公式補(bǔ)缺測(cè)點(diǎn)。周建芬等［2］利用變分原理消除雷達(dá)徑向速度資料中的小尺度運(yùn)動(dòng)和“噪聲”。王俊、梁海河等［3-4］提出了一種統(tǒng)計(jì)意義明確、可以有效剔除孤立奇異點(diǎn)的方法--K-鄰域頻數(shù)法，并且以此為基礎(chǔ)提出了“雙徑向-雙切向”退模糊技術(shù)。

奇異點(diǎn)的一個(gè)明顯特點(diǎn)是較孤立，即以一個(gè)點(diǎn)或若干點(diǎn)出現(xiàn)，很少以一大片點(diǎn)出現(xiàn)，在雷達(dá)圖上很難用肉眼觀察到。K-鄰域頻數(shù)法可以有效解決風(fēng)場(chǎng)中奇異點(diǎn)噪聲帶來的影響。本文利用K-鄰域頻數(shù)法處理多普勒天氣雷達(dá)原始數(shù)據(jù)，對(duì)原方法進(jìn)行補(bǔ)充完善，總結(jié)出該方法的優(yōu)點(diǎn)與缺陷，使之達(dá)到最佳的補(bǔ)測(cè)效果，提高體掃數(shù)據(jù)中徑向速度數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)的二維或三維風(fēng)場(chǎng)反演提供保證。

2　K-鄰域頻數(shù)法原理

將±Nyquist速度范圍分成不同的P個(gè)等距區(qū)間Np（p=1，2，…，P），區(qū)間間隔為Δd，另外窗口中心點(diǎn)的值Vij±Δd/2列為第P+1個(gè)區(qū)間N′，然后統(tǒng)計(jì)在M×N窗口內(nèi)的點(diǎn)分布在不同區(qū)間出現(xiàn)的頻數(shù)χp（p=1，2，…，P）和χ′，令χmax是χp（p=0，1，2，…，P）、χ′中的最大值，取所對(duì)應(yīng)的區(qū)間的中點(diǎn)值為Vp，那么，窗口中心點(diǎn)新值Vij′可以表示為：

式中，k1是剔噪聲閾值，k2是補(bǔ)值閾值，“0”代表無回波。

3　實(shí)例分析

本文實(shí)例所處理的是云南昆明CINRAD-CC多普勒天氣雷達(dá)2010年7月的體掃速度資料。

3.1利用K-鄰域頻數(shù)法剔除“噪聲”點(diǎn)和補(bǔ)測(cè)效果

（1）K-鄰域頻數(shù)法對(duì)原始速度數(shù)據(jù)中的孤立點(diǎn)、孤立小區(qū)域和連續(xù)區(qū)域中的奇異點(diǎn)可以做很好的剔除。但是對(duì)于奇異點(diǎn)較多的區(qū)域，由于被剔除的點(diǎn)數(shù)較多，可能會(huì)對(duì)補(bǔ)值造成一定影響，降低原始資料的質(zhì)量。同時(shí)，K-鄰域頻數(shù)法對(duì)于原始速度數(shù)據(jù)中的缺測(cè)點(diǎn)、部分缺測(cè)小區(qū)域作很好的填補(bǔ)。但是對(duì)于孤立點(diǎn)較少，缺測(cè)點(diǎn)相對(duì)較多的區(qū)域，在所補(bǔ)測(cè)的點(diǎn)可能會(huì)減少，效果不太理想。

（2）算法執(zhí)行次數(shù)對(duì)效果的影響。通過對(duì)大量原始資料處理和對(duì)比，發(fā)現(xiàn)算法連續(xù)處理兩次的效果較好。原因是處理一次時(shí)，部分奇異點(diǎn)以及出現(xiàn)頻數(shù)較小的點(diǎn)同時(shí)被剔除，算法執(zhí)行兩次后，將第一次處理后的速度作為重新處理的對(duì)象，這樣可以對(duì)部分剔除的點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)值，使處理效果更佳。當(dāng)算法執(zhí)行三次以上時(shí)，處理效果增加不明顯，而且執(zhí)行速度較慢。因此，將算法執(zhí)行兩次作為處理的最佳效果。

3.2參數(shù)P、M、N、k1、k2對(duì)處理結(jié)果的影響與對(duì)比分析

由原理和反復(fù)的試驗(yàn)對(duì)比分析可知，“K-鄰域頻數(shù)法”的處理結(jié)果與參數(shù)P、M、M、k1和k2有關(guān)。P與Nyquist值相關(guān)，經(jīng)試驗(yàn)整數(shù)P在數(shù)值上約取VN大小合適。如果窗口M×N取得太大，對(duì)原數(shù)據(jù)的保留過少；窗口太小，不同區(qū)間出現(xiàn)的頻數(shù)很小，影響補(bǔ)測(cè)的最終效果。隨著M、N值的增大，剔除奇異點(diǎn)和補(bǔ)缺測(cè)點(diǎn)的個(gè)數(shù)不斷減小，但M、N不能取的太小，否則剔除的速度點(diǎn)過多，對(duì)原始數(shù)據(jù)保留的不夠好。

k1和k2的大小決定于M、N的取值，一般不應(yīng)小于平均值χ=（M×N）/P，試驗(yàn)表明k1和k2應(yīng)大于k1是噪聲閾值，如果偏大會(huì)產(chǎn)生誤剔除。k2是補(bǔ)值閾值，可通過調(diào)整k2實(shí)現(xiàn)不同的補(bǔ)測(cè)效果。k2越小，填補(bǔ)點(diǎn)越多，反之填補(bǔ)點(diǎn)減少。

表1是昆明CINRAD-CC雷達(dá)2010年7月19日和2010年7月23日體掃資料取不同大小的統(tǒng)計(jì)窗口時(shí)可填補(bǔ)的最大缺測(cè)數(shù)。結(jié)果表明，在補(bǔ)缺測(cè)點(diǎn)時(shí)存在最大缺測(cè)點(diǎn)數(shù)，由于最大補(bǔ)測(cè)點(diǎn)數(shù)目較少，因此在實(shí)際應(yīng)用中可以填補(bǔ)全部滿足條件的點(diǎn)，而不必?fù)?dān)心影響整體結(jié)構(gòu)。此外，隨著M、N的不斷增大，最大補(bǔ)測(cè)點(diǎn)數(shù)逐漸減小?？梢?，統(tǒng)計(jì)窗口對(duì)補(bǔ)測(cè)效果有一定影響，窗口不能取的太大，會(huì)影響補(bǔ)測(cè)效果。

表1　統(tǒng)計(jì)窗口的大小與可填補(bǔ)的最大缺測(cè)點(diǎn)數(shù)之間的關(guān)系，第一層統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

由表1可以看出，當(dāng)統(tǒng)計(jì)窗口大小不變時(shí)，隨著k1的增大，孤立點(diǎn)數(shù)不斷增多。去除孤立點(diǎn)時(shí)，應(yīng)仔細(xì)選擇統(tǒng)計(jì)窗口的大小，然后選擇合適的k1。原始體掃資料的質(zhì)量對(duì)于k1的取值有重要影響。

在體掃過程中CINRAD-CC型雷達(dá)在不同的掃描仰角具有相同的Nyquist速度。所以，在處理過程中，取固定的M、N是可以的。而對(duì)于其他某些多普勒天氣雷達(dá)，如714SDN型多普勒天氣雷達(dá)，在不同仰角具有不同的Nyquist速度，因此在實(shí)際處理過程中應(yīng)選取不同的統(tǒng)計(jì)窗口。這是因?yàn)?，如果統(tǒng)計(jì)窗口大小固定，則平均數(shù)χ對(duì)不同的層就有很大的差別，在補(bǔ)測(cè)時(shí)應(yīng)采用不同的窗口大小以及k1、k2值，從而達(dá)到預(yù)期的效果。

3.3算法優(yōu)缺點(diǎn)討論

在實(shí)際應(yīng)用過程中，K-鄰域頻數(shù)法存在著某些缺陷與不足。當(dāng)“噪聲”點(diǎn)較多或?yàn)橐恍〔糠謪^(qū)域時(shí)，由于算法所依據(jù)的窗口內(nèi)的點(diǎn)很有可能也是“噪聲”，被剔除的速度點(diǎn)過多，導(dǎo)致在算法執(zhí)行第二次時(shí)補(bǔ)值的點(diǎn)數(shù)較少，即無回波的點(diǎn)增加，不能保證數(shù)據(jù)的完整性。

4　結(jié)論

（1）利用K-鄰域頻數(shù)法剔除孤立點(diǎn)噪聲時(shí)，統(tǒng)計(jì)窗口M、N的取值和剔噪聲閾值k1的選取對(duì)結(jié)果有重要影響。當(dāng)M、N的大小為固定值時(shí)，應(yīng)選取合適的k1值，以達(dá)到最佳補(bǔ)測(cè)效果。（2）由試驗(yàn)結(jié)果可看出，補(bǔ)缺測(cè)值時(shí)，在M、N一定的情況下，存在最大可補(bǔ)測(cè)點(diǎn)數(shù)，且所占總數(shù)比例甚微。另外，隨著M、N的不斷增大，最大可補(bǔ)測(cè)點(diǎn)數(shù)減少，但減小的幅度不大，因此在補(bǔ)缺測(cè)點(diǎn)時(shí)，補(bǔ)值閾值k2要盡可能小，從而使填補(bǔ)的點(diǎn)數(shù)增多，不會(huì)影響整體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。（3）本文使用了CINRAD-CC多普勒天氣雷達(dá)的速度資料，在體掃過程中CINRAD-CC型雷達(dá)在不同的掃描仰角具有相同的Nyquist速度，在處理過程中可采用固定的統(tǒng)計(jì)窗口。而對(duì)于其他某些多普勒天氣雷達(dá)，在不同仰角具有不同的Nyquist速度，在實(shí)際處理過程中應(yīng)采用不同的統(tǒng)計(jì)窗口。（4）K-鄰域頻數(shù)法對(duì)于回波區(qū)內(nèi)孤立點(diǎn)的剔除和補(bǔ)測(cè)效果很好，而對(duì)于較大面積上的缺測(cè)點(diǎn)，補(bǔ)測(cè)效果存在一定的缺陷。

［1］胡明寶，高太長(zhǎng)，湯達(dá)章.多普勒天氣雷達(dá)資料分析與應(yīng)用［M］.北京:解放軍出版社，2000.

［2］周建芬，周文賢，曾西平.多普勒雷達(dá)徑向速度資料的預(yù)處理方法［J］.南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)，1994，17（2）: 213～218.

［3］王俊.利用K-鄰域頻數(shù)法處理多普勒雷達(dá)原始資料［J］.氣象，2005，31（6）:51-54.

［4］梁海河，張沛源，葛潤(rùn)生.多普勒天氣雷達(dá)風(fēng)場(chǎng)退模糊方法的研究［J］.應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2002，13（5）:591-599.

1002-252X（2016）03-0023-02

2016-6-1

原帥（1987-），女，黑龍江省佳木斯市人，成都信息工程大學(xué)，本科生，助理工程師.