[发明专利]基于双偏振参数特征库匹配的雷达动态定量估测降水方法

摘要

本发明公开了一种基于双偏振参数特征库匹配的雷达动态定量估测降水方法，该方法通过建立双偏振参数特征库，将实际观测的双偏振参数与建立的双偏振参数特征库进行匹配，搜索最优匹配的雷达估测降水并动态订正，从而提高雷达定量估测降水准确性。

主权项

1.一种基于双偏振参数特征库匹配的雷达动态定量估测降水方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：合成混合体扫数据首先使用最低四层的反射率因子形成混合体扫，以保证取得的数据最接近地面降水的反射率因子，在距雷达0‑20Km范围内使用3.4°仰角，20‑35Km采用2.4°仰角，35‑50Km采用1.5°仰角，50‑230Km采用0.5°仰角；双偏振参数ZDR和Kdp用同样的方法获得混合体扫数据；步骤S2：构建双偏振参数特征数据库提取历史双偏振雷达资料的水平反射率因子ZH、差分反射率因子ZDR和比差分传播相移Kdp这三个因子以及对应的雨量计实测G构建双偏振参数特征数据库；步骤S3：计算双偏振参数及雨量偏差计算数据库中所有相邻体扫的双偏振特征参数差值，以及对应时间段内的雨量计实测G差值，如下，双偏振参数估测偏差值Δ定义为T2时刻体扫与T1时刻体扫的雨量差值：ΔRZH＝RZH2‑RZH1ΔRZDR＝RZDR2‑RZDR1ΔRKdp＝RKdp2‑RKdp1ΔG＝G2‑G1步骤S4：建立数学模型剔除不符合规范的数据对，然后将雨量偏差ΔG与3个参数偏差值ΔRZH、ΔRZDR、ΔRKdp建立非线性函数数学模型ΔG＝f(ΔRZH，ΔRZDR，ΔRKdp；a1，a2，a3)+θ其中，ΔG为因变量，ΔRZH、ΔRZDR、ΔRKdp为自变量，a1、a2、a3为模型参数，θ为扰动项，f()为非线性函数；步骤S5：统计双偏振参数非线性函数集对各体扫数据，利用泰勒级数展开式，将模型展开为泰勒级数，进行逐次线性逼近，通过最小二乘法计算得到一组最优参数ai、bi、ci，得到各体扫时间序列的非线性函数集：{f(ΔRZH1，ΔRZDR1，ΔRKdp1；a1、b1、c1)t1、f(ΔRZH2，ΔRZDR2，ΔRKdp2；a2、b2、c2)t2、f(ΔRZH3，ΔRZDR3，ΔRKdp3；a3、b3、c3)t3…}步骤S6：统计双偏振参数估测偏差数据集对雷达扫描范围内所有自动站点，根据非线性函数模型f()，可得到历史各体扫时间序列的估测差数据集{ΔG1、ΔG2、ΔG3...}t1、{ΔG1、ΔG2、ΔG3...}t2、{ΔG1、ΔG2、ΔG3...}t3...，其中t1、t2、t3...表示体扫时间序列，ΔGi表示一个体扫内自动站点上空的双偏振参数估测偏差值；步骤S7：特征参数入库①双偏振雷达水平反射率因子ZH、差分反射率因子ZDR和比差分传播相移Kdp入库；②所有雨量计实测G入库；③双偏振参数非线性函数集入库；④双偏振参数估测偏差数据集入库；步骤S8：动态匹配双偏振参数特征库计算当前体扫与前一个体扫的双偏振参数偏差值ΔRZH、ΔRZDR、ΔRKdp，并与建立的双偏振参数特征库进行匹配，按最佳判别函数CTF，可在特征库中搜索匹配与当前体扫的双偏振参数变化最接近的最优体扫序列；最佳判别函数CTF：其国，ΔRxi表示双偏振参数特征库中参数偏差值，ΔRx′表示当前双偏振参数偏差值，N表示体扫个数；步骤S9：实时估测订正雷达估测降水根据动态匹配结果，得到最优匹配体扫的雨量计实测资料Gi以及非线性函数f()，通过建立的数据模型求解，得到当前体扫双偏振参数估测偏差数据集{ΔGi}，则当前体扫的雷达估测降水为Ri＝Gi+ΔGi其中，Ri表示自动站i对应的雷达估测降水。