一种基于气象雷达距离修正的算法的研究

(整期优先)网络出版时间:2024-03-11
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一种基于气象雷达距离修正的算法的研究

蔚慧甜

(南京大桥机器有限公司,江苏 南京 211101)

摘要: 在气象雷达接收到探空数据后,需要进行数据处理,最终生成气象产品。在处理探空数据时,经常会遇到探空距离出现较大偏差的情况,这时需要利用气压高度来计算距离,进而达到距离数据进行修正的效果,基于探测距离数据出现偏差大的情况,本文提出了一种新的距离的修正算法,并与现有修正算法进行比较,计算结果表明,本文算法能够达到较好的修正结果。

关键词: 偏差;修正;算法

Abstract: After the meteorological radar receives the sounding data, it needs to process the data and finally generate meteorological products. In the process of data processing, it is necessary to use the barometric height to calculate the distance when there is a large deviation of distance. Then the data of distance is corrected. Based on the situation that the detection distance data has a large deviation, a new distance correction algorithm is proposed. And compared with existing algorithms . The calculation results show that the proposed algorithm can achieve better correction results.

Key words: deviation; correction; algorithm

1引言

在高空气象探测数据的接收过程中,探空气球携带气象探空仪接收探空仪所携带的传感器发送的温度、气压和湿度信号,同时气象雷达发射系统通过发射电磁波信号接收到探空气球相对于雷达的坐标信号,包括俯仰角、方位角和距离数据信息,计算机软件利用探空气球的坐标数据信息计算得到在探测范围内高空中不同高度层下的风速和风向数据。如果雷达在高空气象探测过程中接收到的坐标数据存在飞点即不正确的数据,则会影响高空风数据的计算结果,进而影响高空探测的准确性,这时需要利用软件提供的修正算法将偏离正常点的数据即飞点数据进行修正,将飞点数据修正到正常值范围内,本文所提出的距离数据就是指雷达的测距系统所接收到的雷达与探空气球之间的距离值,由于在气象雷达数据接收过程中存在地形、地貌、大气杂波、电磁环境等因素的影响[1],使得接收系统会出现距离漂移导致计算结果有误,这时需要由温度、气压和湿度数据所计算的位势高度来计算距离即探空高度替换斜距[2],来修正偏离点,本文依据雷达接收到的探空距离特点,利用距离特性提出一种新的距离的修正算法,并与根据高空气象探测规范中的依据位势高度、几何高度等信息计算距离的算法比较,选择最优的计算算法应用到实际高空气象探测的数据处理中。

2 算法介绍

首先介绍由位势高度来计算距离的算法,按照雷达采集到的探空仪的温度、气压和湿度,可以计算出探空气球的位势高度,同时二次雷达采集还会接收到探空气球相对于雷达天线的仰角、方位角和距离数据,利用方位角、仰角和距离会计算出探空气球的几何高度[3],在理想状态下,这两个高度认为是一致的,但是由于在数据采集过程中,会出现各种突发状况会导致距离跟踪出现问题,采集到的距离会出现偏差,从而导致影响后期的风的计算,这时就会考虑利用位势高度来代替几何高度来进行反算距离,从而将距离进行修正。

几何高度与位势高度公式换算如下

                              (1)

其中

                   

在上述公式(1)中是地心坐标的几何高度,是指地心坐标的位势高度,就是利用温度、气湿计算的气压高度,是指标准重力加速度,是指测试位置的地理纬度信息是指纬度为处的海平面的地球半径的标定值,是该纬度下的重力加速度

由公式(1)计算出正确的几何高度,由几何高度与距离的换算公式如下:

                  (2)

其中为该点的仰角,利用公式(1)和公式(2)可以计算出订正后的距离值

由上述公式可以看出,要计算修正距离所依赖较多的参数,这些参数计算较复杂,这里提出一种新的修正距离的算法,在距离数据的跟踪采集过程中,依据距离正常点计算距离偏差点以此来修正偏离的距离值,首先第一步假设找到要修正距离的这一点的前一点的值,计算前一点的几何高度,这里需要注意前面的一点要保证是正确的点,只有在正确的数据的前提下才能继续计算,第二步计算这一点相对应的位势高度与前一点位势高度差,利用第一步计算的几何高度与位势高度差相加得到这一点的高度,第三步计算后一点的几何高度,如果计算后的这一点的几何高度大于后一点计算的几何高度,那么这一点的几何高度由前一点和后一点的所计算的高度线性差值进行计算,最后该点的距离则按照公式(2)由该点的仰角和高度计算得到。下面具体介绍计算方法:

首先假设所选择点为i,则该点前一点的几何高度为:

                  (3)

其中是第i-1点的雷达接收到的正确的距离值,是第i-1点的仰角,依据三角计算公式,计算出第i-1点的几何高度值。

其次利用位势高度计算i点与i-1点的差值,计算得到差值为,如公式(4)所示:

                                         (4)

再次根据公式(3)和公式(4)计算i这一点的几何高度:

                                          (5)

最后计算i+1点的几何高度:

                   (6)

依据公式(3)、(4)、(5)和公式(6)计算出i点前后两个点的几何高度后,将这两个高度值进行比较,若,则可以通过线性差值计算,反之则直接利用公式(5)和公式(2)计算该点的距离值。

3计算结果分析

本文利用实际采集到的两组高空气象探测数据来对两种算法的距离偏差进行修正比较,这里选用分钟距离数据,首先给出正确的点的数据,利用手动修改方式将某一点数据偏离原来的点,再分别利用两种算法对距离进行修正,对修正后的数据与原始数据进行比较,以此来对两种修正算法比较。第一组原始数据如下表1,手动修改距离数据如表2所示。

表1原始距离数据                  表2 手动修改后距离数据

                         

这里手动修改了第1、3、7、10、12、14六个点,手动修改前后修改后数据曲线如下图所示,图1为原始数据曲线,图2为手动修改后的数据曲线。

 

  图1 原始距离曲线图                图2 手动修改距离曲线图

 手动修改数据后,从图2中明显看出手动修改偏离点比较分散,分别利用两种算法对修改后的数据进行修正,利用几何高度和位势高度计算公式修正后数据如表3所示,利用本文提出的算法修正后的数据如表4所示。

表3 原算法修正后数据                 表4本文算法修正后数据

                               

 

       图3 原算法修正后距离曲线图           图4 本文算法修正后距离曲线图

两种修正算法修正后的散点图如图3和图4所示,从图3和图4对比不难看出,利用本文算法修正后的散点图更接近原始数据,修正后的数据点与原始数据相比相差不大,基本满足数据修正要求。

下面对第二组数据进行距离修正比对,第二组数据选择数据中间段20组的分钟数据进行计算比较,首先正确的数据如下表5所示,手动将正确的数据修改成分散的数据如表6所示,这组数据选择将连续6分钟的6个点修改为错误的点如表7所示。

表6原始距离数据                          表7手动修改后距离数据

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      图3 原始距离曲线图                  图4 手动修改距离曲线图

图3是正常的距离随时间的曲线图,图4为手动修改距离点为异常点的曲线图,下面用两种算法分别对表7中的异常点的数据进行修正。

    

  图5 原算法修正后距离曲线图           图6 本文算法修正后距离曲线图

两种修正算法修正后的散点图如图5和图6所示,从图5和图6中可以看出,运用原修正算法计算的距离整体偏小,与实际接收到的距离数据偏差较大,利用本文提出的算法计算的距离数据与实际接收到的距离数据比较接近,从修正数据散点图可以看出利用本文的算法能够得到较好的修正结果。

本文分别利用距离数据散点偏离正常数据和距离数据连续偏离正常数据的两种数据偏离模型,运用两种不同修正算法对偏离数据进行修正,从两组修正结果可以看出,利用本文提出的修正算法能够得到较好的修正结果。但是本文算法的局限性在于计算需要修正的点时必须要保证该点的前一点是数据正确的数据,若需要修正的点的前一点数据错误,利用本算法修正该点将不会得到较好的修正结果,这也是本文算法的局限性,因此利用本文算法修正必须要保证待修正的数据的前一点数据的正确性。

4结论

从本文中的两组数据的修正结果对比中可以看出,在满足本文提出的修正算法的前提下,利用本文提出的距离修正算法可以将偏差数据修正到合理的数值范围内,并且能够得到很好的数据修正后的结果,在实际数据处理中利用本文提出的算法能够将不正确的数据修正进而得到较好的气象产品。

参考文献

[1]杨龙坡,熊家军;基于实测数据的雷达探测距离修正方法[J];现代防御技术;2011年第3期.

[2]吴月友;L波段雷达工作原理及维修保养方法[J];气象水文海洋仪器;2013年12月,第4期.

[3]张彩岳,沈菊;L波段系统软件中探空高度代替斜距方法的探讨[J];大气探测.