[發明專利]基于雙偏振參數特征庫匹配的雷達動態定量估測降水方法

有效

• 申請號: 201810546214.7
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN109001701B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發明（設計）人: 黃鈴光;陳彬;柯小青;郭曉君;許軍;吳涵;易弢;王健
• 申請（專利權）人: 國網福建省電力有限公司電力科學研究院;國網福建省電力有限公司;福建省氣象服務中心
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41;G01S13/95
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

1.一種基于雙偏振參數特征庫匹配的雷達動態定量估測降水方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：合成混合體掃數據

首先使用最低四層的反射率因子形成混合體掃，以保證取得的數據最接近地面降水的反射率因子，在距雷達0-20Km范圍內使用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；雙偏振參數Z_DR和Kdp用同樣的方法獲得混合體掃數據；

步驟S2：構建雙偏振參數特征數據庫

提取歷史雙偏振雷達資料的水平反射率因子Z_H、差分反射率因子Z_DR和比差分傳播相移Kdp這三個因子以及對應的雨量計實測G構建雙偏振參數特征數據庫；

步驟S3：計算雙偏振參數及雨量偏差

計算數據庫中所有相鄰體掃的雙偏振特征參數差值，以及對應時間段內的雨量計實測G差值，如下，雙偏振參數估測偏差值Δ定義為T2時刻體掃與T1時刻體掃的雨量差值：

ΔR_ZH＝R_ZH2-R_ZH1

ΔR_ZDR＝R_ZDR2-R_ZDR1

ΔR_Kdp＝R_Kdp2-R_Kdp1

ΔG＝G₂-G₁

步驟S4：建立數學模型

剔除不符合規范的數據對，然后將雨量偏差ΔG與3個參數偏差值ΔR_ZH、ΔR_ZDR、ΔR_Kdp建立非線性函數數學模型

ΔG＝f(ΔR_ZH，ΔR_ZDR，ΔR_Kdp；a₁，a₂，a₃)+θ

其中，ΔG為因變量，ΔR_ZH、ΔR_ZDR、ΔR_Kdp為自變量，a₁、a₂、a₃為模型參數，θ為擾動項，f()為非線性函數；

步驟S5：統計雙偏振參數非線性函數集

對各體掃數據，利用泰勒級數展開式，將模型展開為泰勒級數，進行逐次線性逼近，通過最小二乘法計算得到一組最優參數a_i、b_i、c_i，得到各體掃時間序列的非線性函數集：

{f(ΔR_ZH1，ΔR_ZDR1，ΔR_Kdp1；a₁、b₁、c₁)_t1、f(ΔR_ZH2，ΔR_ZDR2，ΔR_Kdp2；a₂、b₂、c₂)_t2、f(ΔR_ZH3，ΔR_ZDR3，ΔR_Kdp3；a₃、b₃、c₃)_t3…}

步驟S6：統計雙偏振參數估測偏差數據集

對雷達掃描范圍內所有自動站點，根據非線性函數模型f()，可得到歷史各體掃時間序列的估測差數據集{ΔG₁、ΔG₂、ΔG₃...}_t1、{ΔG₁、ΔG₂、ΔG₃...}_t2、{ΔG₁、ΔG₂、ΔG₃...}_t3...，其中t1、t2、t3...表示體掃時間序列，ΔG_i表示一個體掃內自動站點上空的雙偏振參數估測偏差值；

步驟S7：特征參數入庫

①雙偏振雷達水平反射率因子Z_H、差分反射率因子Z_DR和比差分傳播相移Kdp入庫；

②所有雨量計實測G入庫；

③雙偏振參數非線性函數集入庫；

④雙偏振參數估測偏差數據集入庫；

步驟S8：動態匹配雙偏振參數特征庫

計算當前體掃與前一個體掃的雙偏振參數偏差值ΔR_ZH、ΔR_ZDR、ΔR_Kdp，并與建立的雙偏振參數特征庫進行匹配，按最佳判別函數CTF，可在特征庫中搜索匹配與當前體掃的雙偏振參數變化最接近的最優體掃序列；

最佳判別函數CTF：

其國，ΔRxi表示雙偏振參數特征庫中參數偏差值，ΔRx′表示當前雙偏振參數偏差值，N表示體掃個數；

步驟S9：實時估測訂正雷達估測降水

根據動態匹配結果，得到最優匹配體掃的雨量計實測資料Gi以及非線性函數f()，通過建立的數據模型求解，得到當前體掃雙偏振參數估測偏差數據集{ΔG_i}，則當前體掃的雷達估測降水為

Ri＝Gi+ΔG_i

其中，Ri表示自動站i對應的雷達估測降水。