[发明专利]一种风廓线雷达缺测数据的补齐方法和装置

说明书

本发明提供了一种风廓线雷达缺测数据的补齐方法和装置，涉及气象数据处理的技术领域，包括：在获取到待处理风廓线雷达功率谱数据序列之后，确定出待处理风廓线雷达功率谱数据中缺测数据的属性数据；基于属性数据，确定出第一风廓线雷达功率谱数据组和第二风廓线雷达功率谱数据组；将第一风廓线雷达功率谱数据组输入预设LSTM模型，得到第一雷达功率谱预测数据，以及将第二风廓线雷达功率谱数据组输入预设CNN模型，得到第二雷达功率谱预测数据；对第一雷达功率谱预测数据和第二雷达功率谱预测数据进行融合，得到目标雷达功率谱预测数据，解决了现有的风廓线雷达缺测数据的补齐方法的准确率较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及气象数据处理的技术领域，尤其是涉及一种风廓线雷达缺测数据的补齐方法和装置。

背景技术

风廓线雷达基于多普勒效应，利用大气湍流对电磁波的散射作用，通过发射电磁波对大气风场进行探测，可以连续获得大气中各高度的雷达回波功率，利用信号处理技术实现高时空分辨率的垂直风廓线资料。

风廓线雷达能够在晴空下接收到回波，是由于大气湍涡对电磁波的散射作用，但是晴空回波信号较弱，容易淹没在干扰和噪音中。所以，对雷达回波数据的分析和处理能力是风廓线雷达的重要指标。一般采用数据获取率来评价风廓线雷达的探测能力。

根据相关数据的统计分析，风廓线雷达在不同条件下的数据探测能力是不同的，阴雨天气的数据获取率大于晴天、夏季的数据获取率大于冬季、南方的数据获取率大于北方、低空的数据获取率大于高空。这说明高空、冬季、北方、晴天的条件下，风廓线雷达会出现数据缺测的情况，尤其是满足三个条件以上时，会出现多个高度层，较长时间的数据缺测情况。风廓线雷达出现数据缺测时，并不是代表大气在该高度上没有风。而是这个高度层没有足够大气湍涡，将电磁波反射回雷达天线上。

对风廓线雷达有数据需求的任务，都要求测风数据有较高的时间分辨率，例如航空航天、军事活动、临近预报等。如果出现较长时间的数据缺测问题，会影响任务的顺利完成。所以，需要采用可靠的方法补齐这些数据，为任务的顺利进行提供必要的保障。

目前，针对风廓线雷达数据缺测的补齐方法（或插值方法）主要分成3类。第一类是线性插值，通过相同高度层在前后时刻的风数据和线性插值算法，将数据插入到缺测时刻上，但是这类算法只适用于缺测时间较短的情况。第二类是数据相关法，通过建立与相邻数据源之间相同高度层风数据的相关性方程，当相关系数高于0.8以上，就可以利用相邻数据源补齐缺测的风数据。这类算法的要求比较高，不仅附近需要有类似的设备，还要求较高的相关系数，条件不容易满足。第三类方法是比值法，利用相邻数据源同期的平均风数据计算出比值K，计算出缺测时刻的风速数据。这类方法容易实现，但是缺乏理论支持，准确率难以保障。

针对上述问题，还未提出有效的解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种风廓线雷达缺测数据的补齐方法和装置，以缓解了现有的风廓线雷达缺测数据的补齐方法的准确率较低的技术问题。