基于贝叶斯分类器和回波物理特征的C波段雷达非气象回波识别方法和性能分析.pdfVIP

第48卷第3期

Vol.48No.3

May2024ChineseJournalofAtmosphericSciences

李巧,

戚友存,

张哲,

等.

2024.

基于贝叶斯分类器和回波物理特征的C波段雷达非气象回波识别方法和性能分析[J].

大气科学,

48(3):

823−836.LI

Qiao,

QI

Youcun,

ZHANG

Zhe,

et

al.

2024.

Nonmeteorological

Echoes

Identification

Method

Based

on

Bayesian

Classifier

and

Echo

Physical

Characteristics

Using

C-Band

Radar

and

Its

Performance

[J].

Chinese

Journal

of

Atmospheric

Sciences

(in

Chinese),

48(3):

823−836.

doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2205.22003

基于贝叶斯分类器和回波物理特征的C波段雷达

非气象回波识别方法和性能分析

1,

31,

3241,

355

李巧

戚友存

张哲

杨毅

朱自伟

王楠

胡启元

1

中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室,

北京100101

2

深圳市国家气候观象台,

深圳518040

3

中国科学院大学,

北京100049

4

兰州大学大气科学学院,

兰州730000

5

陕西省气象局,

西安710014

摘要天气雷达在观测过程中，通常会受到非气象因子的干扰，产生非气象回波，从而严重影响雷达定量降水

估计的精度和短临降水预报的性能。本文使用陕西省西安、延安等7部C波段多普勒天气雷达的体扫观测，构

建了基于贝叶斯分类器和回波物理特征的质量控制方法：首先人工提取每部雷达的降水回波、地物回波和晴空回

波的反射率因子，并基于提取的不同类型雷达回波，分析了陕西省7部雷达不同类型雷达回波的反射率因子、反

射率因子水平纹理、反射率因子沿径向的变化梯度、5

dBZ回波高度、反射率垂直梯度的变化特征，统计得到不

同类型雷达回波对应特征量的概率密度分布函数；然后基于统计的概率密度分布函数建立贝叶斯分类器，对雷达

回波进行初步识别；在此基础上，结合雷达回波物理特征设计了太阳尖峰识别方法、孤立点去除方法和回波空洞

填补方法，进一步识别雷达回波；最后去除非气象回波，得到质量控制后的降水回波数据。利用2019年7～9月

陕西省7部雷达的体扫观测数据，系统地分析了雷达质量控制方法的性能，同目前陕西省业务运行的雷达数据质

量控制结果进行了对比分析，并使用HSS评分（Heidke

skill

score）评估了质量控制结果的准确率。结果表明，

研发的基于贝叶斯分类器和回波物理特征的雷达质量控制方法能够较好地识别降水回波和非降水回波，识别效果

优于业务使用结果，7部雷达数据质量控制结果的HSS评分均在0.75以上。

关键词多普勒天气雷达质量控制贝叶斯分类器回波类型识别

文章编号1006-9895(2024)03-0823-14中图分类号P412文献标识码A

doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2205.22003

NonmeteorologicalEchoesIdentificationMethodBasedonBayesian

ClassifierandEchoPhysicalCharacteristicsUsingC-