趙瑞金 劉黎平 張 進(jìn)

1)(中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081)2)(河北省氣象信息中心，石家莊 050021)

?

硬件故障導(dǎo)致雷達(dá)回波錯(cuò)誤數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法

趙瑞金1)2)*劉黎平1)張 進(jìn)2)

1)(中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081)2)(河北省氣象信息中心，石家莊 050021)

雷達(dá)硬件故障直接影響數(shù)據(jù)質(zhì)量，故障數(shù)據(jù)進(jìn)入共享系統(tǒng)后不但影響本地預(yù)報(bào)員對(duì)天氣系統(tǒng)的分析和判斷，對(duì)國(guó)家級(jí)業(yè)務(wù)系統(tǒng)也會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。目前，對(duì)雷達(dá)資料的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制主要針對(duì)非氣象回波，對(duì)于雷達(dá)硬件故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤還缺乏有效的質(zhì)量控制方法。該文對(duì)河北省石家莊CINRAD/SA雷達(dá)2004—2013年硬件故障時(shí)的基數(shù)據(jù)和回波特征進(jìn)行分析，研究雷達(dá)故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤與故障類別的相關(guān)性及對(duì)數(shù)據(jù)和回波的影響。結(jié)果表明：雷達(dá)硬件故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤對(duì)基數(shù)據(jù)的完整性、數(shù)據(jù)位置和強(qiáng)度信息產(chǎn)生影響，發(fā)射機(jī)和接收機(jī)系統(tǒng)故障主要影響雷達(dá)數(shù)據(jù)的強(qiáng)度信息；伺服系統(tǒng)故障主要影響數(shù)據(jù)的位置信息。提出通過(guò)對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)完整性和位置信息的檢查，根據(jù)硬件故障影響雷達(dá)回波形態(tài)、位置、范圍和強(qiáng)度等圖像特征，利用基于模糊邏輯自動(dòng)識(shí)別雷達(dá)硬件故障導(dǎo)致的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制方法。利用石家莊雷達(dá)站2004—2013年雷達(dá)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行了識(shí)別效果檢驗(yàn)，對(duì)故障數(shù)據(jù)的總體識(shí)別率超過(guò)90%，能較好實(shí)現(xiàn)對(duì)硬件故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤質(zhì)量控制，是現(xiàn)有雷達(dá)運(yùn)行正常情況下針對(duì)非氣象回波的雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法的補(bǔ)充。

雷達(dá)硬件故障； 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制； 模糊邏輯

引 言

多普勒天氣雷達(dá)是中小尺度災(zāi)害性天氣的新型監(jiān)測(cè)工具，中國(guó)氣象局已開(kāi)展了雷達(dá)數(shù)據(jù)共享、組網(wǎng)拼圖、資料同化等業(yè)務(wù)應(yīng)用和研究[1-2]，短時(shí)臨近交互預(yù)報(bào)系統(tǒng)、災(zāi)害天氣短時(shí)臨近預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)、多普勒天氣雷達(dá)建設(shè)業(yè)務(wù)軟件系統(tǒng)等已開(kāi)始業(yè)務(wù)運(yùn)行。雷達(dá)資料的數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)這些系統(tǒng)的運(yùn)行有重要影響，只有進(jìn)行質(zhì)量控制，才能保障探測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性，滿足各種業(yè)務(wù)應(yīng)用要求，為預(yù)報(bào)方法的改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)。

在多普勒天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法研究方面，目前主要是在雷達(dá)運(yùn)行正常時(shí)對(duì)非氣象回波進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，如地物污染、海浪、鳥(niǎo)群、電磁干擾等。文獻(xiàn)[3-7]提出基于模糊邏輯的分步式超折射地物回波的識(shí)別等方法，能夠較好地識(shí)別出地物回波。譚學(xué)等[8]利用基于回波分塊和模糊邏輯的方法對(duì)海浪回波進(jìn)行識(shí)別，有效降低了降水回波被誤判為海浪回波的概率。陳忠勇等[9]對(duì)不同類型的電磁干擾產(chǎn)生原因和解決方法進(jìn)行探討，Jungbluth等[10]對(duì)遷移鳥(niǎo)群的回波識(shí)別方法進(jìn)行研究。

然而，當(dāng)雷達(dá)發(fā)射機(jī)、接收機(jī)、伺服系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，常常導(dǎo)致雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。雷達(dá)硬件故障直接影響氣象回波數(shù)據(jù)的可靠性，而氣象回波數(shù)據(jù)是預(yù)報(bào)員分析判斷天氣系統(tǒng)發(fā)生發(fā)展的重要依據(jù)，也是各種預(yù)報(bào)模式和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的重要資料來(lái)源，與非氣象回波相比，異常的氣象回波資料對(duì)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性的影響更大。隨著雷達(dá)站點(diǎn)不斷增加和雷達(dá)資料的廣泛應(yīng)用，故障數(shù)據(jù)對(duì)其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行的影響也愈來(lái)愈大，對(duì)硬件故障導(dǎo)致的雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法的研究愈加緊迫和重要。

關(guān)于雷達(dá)故障對(duì)數(shù)據(jù)和回波的影響，周紅根等[11]對(duì)雷達(dá)不同部位故障產(chǎn)生的異?；夭ㄟM(jìn)行收集和整理，潘新民等[12]分析了強(qiáng)度定標(biāo)故障的回波特征和診斷方法，胡東明等[13]對(duì)伺服系統(tǒng)故障導(dǎo)致的絲狀回波進(jìn)行分析，這些研究主要是對(duì)故障原因和排除方法進(jìn)行分析總結(jié)，對(duì)故障數(shù)據(jù)的強(qiáng)度、位置、完整性等特征缺乏深入探討，未將雷達(dá)故障產(chǎn)生的數(shù)據(jù)質(zhì)量聯(lián)系起來(lái)，更沒(méi)有給出雷達(dá)故障數(shù)據(jù)識(shí)別和控制方法。

目前多普勒天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)中主要是回波強(qiáng)度、速度、譜寬和位置等信息，雷達(dá)運(yùn)行狀態(tài)和報(bào)警信息在其他文件中保存，僅從基數(shù)據(jù)無(wú)法了解雷達(dá)的運(yùn)行狀態(tài)。在實(shí)際業(yè)務(wù)中，也主要是對(duì)雷達(dá)基數(shù)據(jù)和產(chǎn)品文件共享，用戶無(wú)法獲取每個(gè)基數(shù)據(jù)的雷達(dá)狀態(tài)和報(bào)警信息，為此，趙瑞金等[14]提出通過(guò)建立實(shí)時(shí)雷達(dá)狀態(tài)信息庫(kù)，對(duì)基數(shù)據(jù)進(jìn)行雷達(dá)狀態(tài)參數(shù)檢查，實(shí)際工作中業(yè)務(wù)人員可通過(guò)調(diào)用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)質(zhì)量信息，對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確和可用進(jìn)行判斷。邵楠等[15]研究了采用基于圖像處理技術(shù)、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)提取圓弧、直線、缺角等圖像特征，對(duì)雷達(dá)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。上述對(duì)硬件故障數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制主要采用間接方法，然而并非所有故障數(shù)據(jù)都會(huì)出現(xiàn)報(bào)警信息，不同部位和類別的硬件故障對(duì)數(shù)據(jù)的影響又有所不同，特別是對(duì)于位置、范圍和強(qiáng)度異常數(shù)據(jù)，也不一定出現(xiàn)直線或圓弧等圖像特征，導(dǎo)致對(duì)雷達(dá)硬件故障數(shù)據(jù)無(wú)法正確識(shí)別。

因此，在多普勒天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面，目前主要是對(duì)非氣象回波進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，對(duì)雷達(dá)故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤還缺乏有效的控制方法。與非氣象回波的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制相比，由于雷達(dá)硬件故障產(chǎn)生的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤直接影響氣象回波數(shù)據(jù)的可靠性，對(duì)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性的影響更大，對(duì)雷達(dá)硬件故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和質(zhì)量控制方法的研究更加必要。本文對(duì)河北省石家莊CINRAD/SA雷達(dá)2004—2013年雷達(dá)硬件故障時(shí)的回波、基數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析，研究雷達(dá)不同部位故障時(shí)對(duì)基數(shù)據(jù)的影響最佳識(shí)別方法,給出一種基于模糊邏輯的雷達(dá)故障數(shù)據(jù)的自動(dòng)質(zhì)量控制方法，通過(guò)對(duì)石家莊雷達(dá)站2004—2013年不同類型雷達(dá)故障數(shù)據(jù)的識(shí)別效果檢驗(yàn)，總體識(shí)別率超過(guò)90%，能較好實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，是現(xiàn)有雷達(dá)運(yùn)行正常情況下針對(duì)非氣象回波的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法的補(bǔ)充。

1 雷達(dá)故障對(duì)探測(cè)數(shù)據(jù)的影響及分類

多普勒天氣雷達(dá)作為一種長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)運(yùn)行的大型電子設(shè)備，很多器件是在高電壓和強(qiáng)電流條件下工作，受環(huán)境因素和器件質(zhì)量等因素影響，硬件故障不可避免。僅以河北省石家莊雷達(dá)站為例，2004—2013年出現(xiàn)40次雷達(dá)硬件故障，特別是在2004—2007年雷達(dá)運(yùn)行初期，平均每年出現(xiàn)5～8次硬件故障， 2008年以后雷達(dá)雖然運(yùn)行逐步穩(wěn)定，但每年仍出現(xiàn)1～3次硬件故障。從全國(guó)范圍看，根據(jù)楊金紅等[16]統(tǒng)計(jì)分析， 2006年6月—2011年12月在天氣雷達(dá)規(guī)定開(kāi)機(jī)時(shí)段出現(xiàn)4489次故障。隨著多普勒天氣雷達(dá)網(wǎng)建設(shè)，雷達(dá)數(shù)量逐步增加，雷達(dá)故障對(duì)數(shù)據(jù)和回波的影響愈來(lái)愈大。

當(dāng)雷達(dá)出現(xiàn)故障時(shí)，對(duì)雷達(dá)基數(shù)據(jù)主要產(chǎn)生以下影響：①數(shù)據(jù)完整性出現(xiàn)異常。這是因?yàn)槔走_(dá)硬件系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，常常導(dǎo)致停機(jī)，對(duì)探測(cè)數(shù)據(jù)完整性會(huì)產(chǎn)生影響，根據(jù)對(duì)石家莊雷達(dá)站2004—2013年雷達(dá)硬件CINRAD/SA故障資料統(tǒng)計(jì)，伺服系統(tǒng)故障時(shí)，有80%的基數(shù)據(jù)不完整，發(fā)射機(jī)系統(tǒng)故障時(shí)，有90%的基數(shù)據(jù)不完整，接收機(jī)系統(tǒng)故障時(shí)，有30%的基數(shù)據(jù)不完整。②探測(cè)數(shù)據(jù)位置信息錯(cuò)誤。伺服系統(tǒng)故障常常影響探測(cè)數(shù)據(jù)的方位和仰角信息，如掃描線方位角錯(cuò)位或缺失，仰角的突然增高或降低，實(shí)際位置與預(yù)設(shè)位置偏差較大等[17-18]。當(dāng)雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)的位置信息錯(cuò)誤時(shí)，會(huì)導(dǎo)致相鄰體掃回波的位置、范圍突變，出現(xiàn)絲狀回波、V型缺口等，圖1分別是由于方位和仰角錯(cuò)誤導(dǎo)致相鄰體掃的回波位置和范圍異常(文中時(shí)間均為世界時(shí)，下同)。③探測(cè)數(shù)據(jù)強(qiáng)度出現(xiàn)異常。故障分析表明發(fā)射機(jī)和接收機(jī)故障主要影響探測(cè)數(shù)據(jù)的強(qiáng)度信息，如連續(xù)的異常高的回波強(qiáng)度，無(wú)數(shù)據(jù)、強(qiáng)度無(wú)變化或呈規(guī)律性變化等[12,16](如圖1所示)。或在回波上表現(xiàn)為相鄰體掃強(qiáng)度、范圍差別很大，出現(xiàn)環(huán)狀、餅狀回波等(如圖2所示)。

圖1 雷達(dá)回波位置、范圍、強(qiáng)度突變實(shí)例Fig.1 Cases of radar echoes position, range and intensity change

圖2 回波形態(tài)改變Fig.2 Echo shape change

2 基于模糊邏輯的分步式異常數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別方法

從上面的分析可以看出，雷達(dá)故障主要對(duì)數(shù)據(jù)完整性、位置信息和強(qiáng)度信息產(chǎn)生影響，造成回波的異常，但上述3種數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的特征并非同時(shí)出現(xiàn)，有時(shí)數(shù)據(jù)完整性雖然正常，但可能位置或強(qiáng)度信息錯(cuò)誤，因此，需要對(duì)雷達(dá)基數(shù)據(jù)的完整性、位置信息和雷達(dá)回波特征綜合檢測(cè)，進(jìn)行分步式的故障識(shí)別才能全面剔除雷達(dá)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

首先，將待檢查的基數(shù)據(jù)進(jìn)行雷達(dá)數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)，對(duì)于數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)異常的作為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，正常地進(jìn)行數(shù)據(jù)位置信息的檢測(cè)。然后，根據(jù)雷達(dá)標(biāo)校參數(shù)和技術(shù)指標(biāo)對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)方位和仰角等信息進(jìn)行檢查，不符合要求的作為異常數(shù)據(jù)。最后，對(duì)數(shù)據(jù)完整性和位置信息均正常的數(shù)據(jù)，進(jìn)行回波的圖像特征檢測(cè)，對(duì)數(shù)據(jù)強(qiáng)度的突變信息進(jìn)行識(shí)別。

2.1 數(shù)據(jù)完整性信息的識(shí)別

多普勒天氣雷達(dá)的數(shù)據(jù)完整性取決于仰角層數(shù)和掃描線數(shù)的完整，而不同工作模式的仰角層數(shù)又存在差異，以CINRAD/SA的VCP21工作模式為例，完整的體積掃描應(yīng)包含9個(gè)仰角11層的掃描數(shù)據(jù)，其中在0.5°和1.5°掃描2次，兩條掃描線之間的方位角改變量一般小于水平波束寬度(小于1°)，因此，每個(gè)仰角層次的掃描線數(shù)要大于360條才能閉合，且每個(gè)層次掃描線數(shù)略有不同，由于每條掃描線的字節(jié)長(zhǎng)度為2432字節(jié)，因此，正常文件大小一般為9.6 MB左右，而故障數(shù)據(jù)往往低于或高于該數(shù)值。

對(duì)于CINRAD/SA雷達(dá)，每條徑向數(shù)據(jù)的41～42字節(jié)給出了掃描線狀態(tài)信息，用數(shù)值0，1，2分別代表該仰角的第1條、中間和最后1條徑向數(shù)據(jù)；用3和4代表該體掃的第1條徑向數(shù)據(jù)和體掃結(jié)束的最后1條徑向數(shù)據(jù)。

以VCP21模式為例，當(dāng)仰角層數(shù)為NA，每層掃描線數(shù)為NB時(shí)，數(shù)據(jù)完整性異常的識(shí)別指標(biāo)為

NA≠11或NB<360。

(1)

因此，結(jié)合雷達(dá)工作模式和體掃結(jié)束標(biāo)志可對(duì)數(shù)據(jù)的仰角層數(shù)檢查，利用仰角掃描開(kāi)始和結(jié)束標(biāo)志可進(jìn)行每個(gè)仰角的掃描線數(shù)檢查，通過(guò)上述兩個(gè)步驟可實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的完整性進(jìn)行識(shí)別。如果數(shù)據(jù)的層數(shù)小于規(guī)定的層，或每層掃描線數(shù)低于360條，則判定為數(shù)據(jù)不完整。由于不完整數(shù)據(jù)往往伴隨雷達(dá)故障，數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的可能性較大，可直接剔除，或進(jìn)一步對(duì)各仰角層數(shù)據(jù)進(jìn)行位置和強(qiáng)度信息檢查，給出每個(gè)仰角層數(shù)據(jù)的可用性。

2.2 數(shù)據(jù)位置信息的識(shí)別

掃描線的方位角和仰角決定了數(shù)據(jù)的位置信息是否準(zhǔn)確，為了完整記錄回波強(qiáng)度、速度和譜寬信息，對(duì)不同雷達(dá)工作模式的預(yù)設(shè)仰角進(jìn)行定義，一般從0.5°開(kāi)始，在低仰角每次增加1個(gè)小于雷達(dá)垂直波束寬度，且在方位上兩條掃描線之間的方位角改變量為1°左右，根據(jù)雷達(dá)定標(biāo)要求，方位和仰角的定標(biāo)精度為±0.1°[19]。此外，在CINRAN/SA雷達(dá)基數(shù)據(jù)格式中，每條徑向數(shù)據(jù)的39～40字節(jié)給出當(dāng)前仰角內(nèi)徑向數(shù)據(jù)的序號(hào)，數(shù)據(jù)正常時(shí)，該序號(hào)應(yīng)連續(xù)，步長(zhǎng)為1。當(dāng)伺服系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)出現(xiàn)與上述要求不一致的現(xiàn)象，如掃描線方位角錯(cuò)位或缺失，仰角的突然增高或降低，實(shí)際位置與預(yù)設(shè)位置偏差較大等。

(2)

在任何仰角層次，如果掃描線的方位和仰角變化滿足上述任意一項(xiàng)指標(biāo)，則可判斷為這個(gè)體掃數(shù)據(jù)為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

2.3 數(shù)據(jù)強(qiáng)度信息的識(shí)別參數(shù)和隸屬函數(shù)

硬件故障導(dǎo)致的雷達(dá)數(shù)據(jù)強(qiáng)度錯(cuò)誤會(huì)引起回波形態(tài)、范圍和強(qiáng)度的突變， 與正常的氣象回波相比較，硬件故障導(dǎo)致的雷達(dá)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤具有突發(fā)性，常常導(dǎo)致相鄰體掃的回波發(fā)生較大的改變，出現(xiàn)餅狀、環(huán)狀、大范圍噪點(diǎn)等，而氣象回波在演變過(guò)程中，移動(dòng)速度、高度、強(qiáng)度等均有一定合理限度，在時(shí)間和空間上的發(fā)展均有一定的延續(xù)性。因此，通過(guò)相鄰體掃的回波特征參數(shù)的比較，可以較好識(shí)別出數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。

同時(shí)，硬件故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤往往也具有連續(xù)性，在硬件故障排除前，這種數(shù)據(jù)錯(cuò)誤持續(xù)存在。因此，還需要與臨近的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像特征相關(guān)才能識(shí)別出錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

通過(guò)與鄰近數(shù)據(jù)和與連續(xù)正常體掃數(shù)據(jù)的平均值比較，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行判斷。

S為大于某一強(qiáng)度閾值的雷達(dá)回波面積，

Z(i,j)>Zthreshold。

(3)

ZMAD為強(qiáng)度變化平均絕對(duì)差，即兩幅雷達(dá)數(shù)據(jù)強(qiáng)度的變化情況,

(4)

SPIN為強(qiáng)度變化程度，即變化大于某一閾值的數(shù)據(jù)占整圖比例[3],

(5)

r為相鄰兩幅雷達(dá)圖之間的相關(guān)系數(shù)，即回波圖像的相似度[20]。

式(3)～式(6)中A和B分別代表兩幅圖，M和N分別代表徑向掃描線個(gè)數(shù)和距離庫(kù)個(gè)數(shù)，Zthreshold為

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

分別給予PS,PMAD,PSPIN,Pr相同的權(quán)重系數(shù)，建立如式(11)所示綜合識(shí)別方程，數(shù)據(jù)的異常概率用P表示，當(dāng)P大于給定閾值，如0.6時(shí)，即當(dāng)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的概率大于閾值時(shí)，該數(shù)據(jù)為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

P=0.25PS+0.25PMAD+0.25PSPIN+0.25Pr。

(11)

綜上所述，通過(guò)上述3個(gè)步驟的檢查，可實(shí)現(xiàn)對(duì)基數(shù)據(jù)的完整性檢查和質(zhì)量控制。當(dāng)待檢查雷達(dá)數(shù)據(jù)出現(xiàn)位置信息異常時(shí)，該數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤概率P=1；強(qiáng)度信息的檢查通過(guò)式(11)和設(shè)定的閾值來(lái)判定。

圖5 各識(shí)別指標(biāo)對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)Fig.5 Membership functions of each identification index

3 效果檢驗(yàn)

3.1 數(shù)據(jù)位置信息錯(cuò)誤檢驗(yàn)實(shí)例

回波位置的異常包括掃描線方位角或仰角錯(cuò)誤，以及回波整體位置出錯(cuò)等情況。

2013年4月3日04:42石家莊雷達(dá)在東北方向出現(xiàn)明顯的拉絲(如圖6所示)。表1是該時(shí)刻相鄰4條掃描線的位置信息，其中秒后時(shí)間為毫秒，可以看出，此時(shí)掃描線方位角出現(xiàn)錯(cuò)位，相鄰掃描線方位角最大偏差達(dá)到了348.22°，根據(jù)式(2)，該數(shù)據(jù)為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

當(dāng)雷達(dá)回波整體位置出現(xiàn)異常時(shí)，很難從單張雷達(dá)圖上識(shí)別。此時(shí)只有通過(guò)與鄰近雷達(dá)回波的比較才能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。如2005年7月22日00:29:33，雷達(dá)突然停機(jī)，00:49:22重新開(kāi)機(jī)后，兩個(gè)體掃回波整體位置相差90°(如圖1所示)。表2給出了相鄰體掃的ΔS,ZMAD,SPIN，r,可以看出在00:49發(fā)生了很大變化，利用式(11)可以計(jì)算出該數(shù)據(jù)錯(cuò)誤概率約為70%。

圖6 2013年4月3日04:42:00石家莊雷達(dá)回波強(qiáng)度Fig.6 Reflectivity of Shijiazhuang radar site at 044200 UTC 6 Apr 2013

時(shí)間 方位/(°)仰角/(°)04:42:03.360 24.740.5304:42:03.883 6.370.5304:42:03.969 354.590.5304:42:04.405 25.970.53

表2 2005年7月21—22日回波位置異常變化相關(guān)參數(shù)Table 2 Correlation parameters of echo position change on 22 Jul 2005

3.2 數(shù)據(jù)強(qiáng)度信息錯(cuò)誤檢驗(yàn)實(shí)例

圖7和表3分別是2011年4月20日石家莊雷達(dá)出現(xiàn)餅圖時(shí),0.5°仰角回波強(qiáng)度和相關(guān)參數(shù)的計(jì)算結(jié)果，其中面積和變化程度的閾值為5 dBZ,可以看出，10:24與10:18 和10:30相比較，與臨近的數(shù)據(jù)相比較時(shí)，圖像特征參數(shù)出現(xiàn)明顯的差異，因此,從10:24開(kāi)始數(shù)據(jù)有異常的突變。PS,PNAD,PSPIN均為1，Pr為0.870424，該數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤概率為0.967606，為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

圖7 2011年4月20日石家莊雷達(dá)出現(xiàn)餅狀回波 Fig.7 Cake shape echo of Shijiazhuang radar site on 20 Apr 2011

時(shí)間ΔS(≥5dBZ)ZMAD/dBZSPIN(≥5dBZ)r10:00—10:066190.0823491.3153260.82052510:06—10:122380.0813351.2993540.82694110:12—10:184900.0816911.3157190.82749310:18—10:2474950.23404613.3418180.12957610:24—10:3071980.23497013.3083510.14412310:30—10:366250.0782791.2596070.84166110:36—10:426500.0822041.3260020.823098

表4是3個(gè)體掃在仰角0.5°、方位角180°～183°連續(xù)3條掃描線上51～60 km距離庫(kù)的回波強(qiáng)度，可以看出，3個(gè)時(shí)刻掃描線位置信息正常，但10:24回波強(qiáng)度比10:18和10:30增強(qiáng)了50 dBZ以上。因此，通過(guò)與臨近和連續(xù)正常數(shù)據(jù)4個(gè)參數(shù)的比較能夠剔除強(qiáng)度錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

3.3 總體效果檢驗(yàn)

利用上述識(shí)別方法，對(duì)石家莊雷達(dá)站2004—2013年40次雷達(dá)故障中不同類型的故障數(shù)據(jù)總體的識(shí)別效果如表5所示。其中錯(cuò)誤數(shù)據(jù)為526個(gè)，異常概率閾值為0.6。

由表5可以看出，總體的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)識(shí)別率達(dá)到90%以上。特別是對(duì)位置異常的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)全部識(shí)別。因此，采用基于模糊邏輯的分步式異常數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別方法，對(duì)于大部分硬件故障數(shù)據(jù)能夠較好地識(shí)別。

對(duì)于部分強(qiáng)度信息錯(cuò)誤數(shù)據(jù)未能識(shí)別，這是由于采用基于模糊邏輯的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的識(shí)別方法，當(dāng)圖像的強(qiáng)度、范圍特征變化愈大，識(shí)別效果愈好。如果雷達(dá)故障對(duì)回波的影響在正常氣象回波在演變過(guò)程中的合理限度內(nèi)，雷達(dá)故障對(duì)回波強(qiáng)度影響程度較小，可能導(dǎo)致對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的漏識(shí)別。此外，識(shí)別閾值的選擇對(duì)識(shí)別效果也會(huì)產(chǎn)生影響，當(dāng)閾值過(guò)高時(shí)，會(huì)對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)漏判。

表4 2011年4月20日10:18—10:30回波強(qiáng)度變化情況Table 4 Intensity change from 1018 UTC to 1030 UTC on 20 Apr 2011

表5 不同硬件故障數(shù)據(jù)的識(shí)別情況(判定閾值:P≥0.6)Table 5 Iidentification result of erroneous radar data(identification threshhold P≥0.6)

4 結(jié)論與討論

本文通過(guò)對(duì)雷達(dá)硬件故障時(shí)的基數(shù)據(jù)完整性、位置信息和回波特征分析，研究了雷達(dá)故障導(dǎo)致的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和回波特征，與故障類別的相關(guān)性及質(zhì)量控制方法主要結(jié)論如下：

1) 雷達(dá)出現(xiàn)故障對(duì)基數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)完整性、位置和強(qiáng)度信息產(chǎn)生影響，引起回波的形態(tài)、范圍、位置和強(qiáng)度異常，不同部位和類別的硬件故障對(duì)數(shù)據(jù)影響有所不同，接收機(jī)系統(tǒng)故障主要影響雷達(dá)數(shù)據(jù)強(qiáng)度信息；伺服系統(tǒng)故障主要影響掃描數(shù)據(jù)的方位和仰角信息，數(shù)據(jù)完整性也較差，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)位置信息和數(shù)據(jù)完整性檢查才能較好識(shí)別。

2) 根據(jù)雷達(dá)工作模式和技術(shù)參數(shù)要求，通過(guò)雷達(dá)數(shù)據(jù)完整性和位置信息檢查，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)硬件故障導(dǎo)致的不完整數(shù)據(jù)和位置信息錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的剔除。

3) 雷達(dá)數(shù)據(jù)強(qiáng)度信息影響回波形態(tài)、范圍和強(qiáng)度等圖像特征，采用回波面積、強(qiáng)度變化的平均絕對(duì)差、強(qiáng)度變化程度和相關(guān)系數(shù)4個(gè)參數(shù)，通過(guò)與相鄰體掃和鄰近的連續(xù)正常體掃數(shù)據(jù)回波特征參數(shù)的比較，可以較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)硬件故障產(chǎn)生的數(shù)據(jù)強(qiáng)度信息錯(cuò)誤進(jìn)行質(zhì)量控制。

本文利用雷達(dá)基數(shù)據(jù)中的強(qiáng)度和位置等信息對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，但不同部位和類別的硬件故障對(duì)數(shù)據(jù)的影響有所不同，僅靠一種方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)異常錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的徹底剔除。多普勒天氣雷達(dá)不但能夠提供原始數(shù)據(jù)信息，還具有在線監(jiān)測(cè)、標(biāo)定和報(bào)警信息，因此，在實(shí)際工作中可結(jié)合雷達(dá)狀態(tài)和報(bào)警信息等資料，通過(guò)多種手段綜合應(yīng)用，對(duì)雷達(dá)資料進(jìn)行分步檢查能夠較全面地實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)硬件導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤有效的質(zhì)量控制。

雷達(dá)作為短時(shí)預(yù)報(bào)和監(jiān)測(cè)的重要手段，對(duì)資料時(shí)效性要求很高，目前單站雷達(dá)數(shù)據(jù)一般采用文件形式傳輸至省信息中心，部分區(qū)域同步觀測(cè)的雷達(dá)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)流傳輸，資料通過(guò)國(guó)家和省級(jí)通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)共享，無(wú)論在雷達(dá)站還是省級(jí)信息中心，雷達(dá)故障數(shù)據(jù)均未經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制直接進(jìn)入共享系統(tǒng)，嚴(yán)重影響精細(xì)化預(yù)報(bào)及其他定量氣象業(yè)務(wù)應(yīng)用的精度。因此，急需建立雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制系統(tǒng)，在單站雷達(dá)數(shù)據(jù)上傳或進(jìn)入質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)共享系統(tǒng)之前，首先進(jìn)行資料的質(zhì)量控制，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可用、可疑和不可用判定，加以標(biāo)識(shí)供業(yè)務(wù)應(yīng)用參考。本文提出的算法目前主要對(duì)文件級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可在6 min之內(nèi)完成1個(gè)體掃數(shù)據(jù)的檢查，效果檢驗(yàn)表明：對(duì)故障數(shù)據(jù)的總體識(shí)別率超過(guò)90%。

不同業(yè)務(wù)對(duì)雷達(dá)資料的需求也存在差異，雷達(dá)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流不但含有氣象信息，還有雷達(dá)狀態(tài)和報(bào)警、控制信息等，最終分別形成基數(shù)據(jù)、狀態(tài)信息、報(bào)警信息、標(biāo)定信息等文件級(jí)數(shù)據(jù)，這些原始數(shù)據(jù)既是預(yù)報(bào)員獲取氣象信息來(lái)源，也是保障人員分析雷達(dá)運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行故障診斷和改進(jìn)雷達(dá)技術(shù)的重要依據(jù)。因此，雷達(dá)的原始數(shù)據(jù)和經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制后的數(shù)據(jù)分別滿足不同類型和層面的業(yè)務(wù)需求，均需上傳和共享。

本文所提出的算法也可應(yīng)用于雷達(dá)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)流信息的分析，對(duì)數(shù)據(jù)的可用性進(jìn)行判別，完善多普勒天氣雷達(dá)報(bào)警和監(jiān)控系統(tǒng)。此外，文中給出的算法主要是基于對(duì)回波強(qiáng)度和位置信息的分析和處理，對(duì)于雷達(dá)硬件故障導(dǎo)致的速度和譜寬數(shù)據(jù)錯(cuò)誤及質(zhì)量控制方法仍需進(jìn)一步研究。

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The Quality Control Method of Erroneous Radar Echo Data Generated by Hardware Fault

Zhao Ruijin1)2)Liu Liping1)Zhang Jin2)

1)(StateKeyLaboratoryofSevereWeather,ChineseAcademyofMeteorologicalSciences,Beijing100081)2)(HebeiProvincialMeteorologicalInformationCenter,Shijiazhuang050021)

Radar hardware fault affects data quality directly. Erroneous data not only affect local forecaster analyzing weather, but also have serious influence on the running of national operation system. So far, study on radar data quality control mainly aims at non-meteorological echoes, such as ground clutter, sea clutter, electromagnetic interference and so on. There isn’t enough effective quality control method for erroneous data generated by hardware fault. Through analysis on the integrity of base data, position information and characteristic of hardware fault echoes, the correlation between erroneous data and fault category, and effects of different fault on data and echoes are studied. A quality control method is provided.

Erroneous data generated by radar hardware fault affect integrity of base data, position and intensity information of echoes. There is some difference among different type hardware fault or part of radar. Transmitter and receiver system fault mainly affect the intensity information. Servo system fault mainly affect position information and the integrity of date. Through checking base data integrity and echoes position information, fault data generated by servo system can be identified.The radar intensity information affect image feature such as shape, range and intensity. The error intensity information data generated by radar hardware fault can be controlled through fuzzy-logical principle, and identified through comparing parameters such as radar echoes area, mean absolute difference of intensity, the degree of intensity change, and image correlation coefficient with neighboring normal data. There is some difference between different parts of radar or different kinds of hardware fault. It is impossible to identify all erroneous data only by one method. In the actual work, it is necessary to combine status and alarm information, and apply multiple means to check radar data step by step. Only in this way, erroneous data generated by hardware fault can be effectively and comprehensively controlled.

A test on erroneous data generated by hardware fault of Shijiazhuang radar site from 2004 to 2013 is carried out, and the identification ratio is above 90%. It is supplement for the existing quality control methods which mainly aim at non-meteorological echoes when radar operate normally. The proposed algorithm is mainly based on the intensity and position information, and the quality control method on velocity and spectral width error generated by hardware fault should be further studied.

radar hardware fault； data quality control； fuzzy-logical principle

10.11898/1001-7313.20150507

中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(2013LASW-B07)，河北省氣象局科研課題(12ky13)

趙瑞金,劉黎平,張進(jìn). 硬件故障導(dǎo)致雷達(dá)回波錯(cuò)誤數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2015，26(5)：578-589.

2014-10-09收到， 2015-05-15收到再改稿。

* email: zhaoruijin@sina.com