高金兵 張國(guó)平 薛冰 王曙東 王闊音 丁勁 惠建忠

(中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心，北京 100081)

引言

多普勒天氣雷達(dá)能夠有效觀測(cè)到云中的降水粒子，在強(qiáng)對(duì)流天氣監(jiān)測(cè)、短臨預(yù)報(bào)等領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用[1-4]。截止2020年，我國(guó)已經(jīng)建成包含216部業(yè)務(wù)化多普勒天氣雷達(dá)的觀測(cè)網(wǎng)，包含S波段和C波段共9種不同型號(hào)的雷達(dá)設(shè)備。由于不同型號(hào)雷達(dá)數(shù)據(jù)格式不一致，給數(shù)據(jù)的使用帶來(lái)了不便。因此，為了實(shí)現(xiàn)多普勒天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化，中國(guó)氣象局組織制定《天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式(試用)》(后升級(jí)至V1.1版)，統(tǒng)一和規(guī)范天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)。

天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)作為一種特定格式的科學(xué)數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)解析及處理需要專門(mén)的工具。甄廷忠、李子平等利用C#語(yǔ)言解析了天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)，并與GIS進(jìn)行融合應(yīng)用[5-6]。PyCINRAD(https://github.com/cyanidecn/pycinrad)基于Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)解析及可視化。劉俊等基于NetCDF編碼原理設(shè)計(jì)了雷達(dá)基數(shù)據(jù)NetCDF存儲(chǔ)模型，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層面實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同廠家不同型號(hào)雷達(dá)多樣性數(shù)據(jù)格式的兼容[7]。以上天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的解析程序，在設(shè)計(jì)時(shí)缺少對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)模型的抽象描述，僅停留在數(shù)據(jù)格式層面。唐衛(wèi)等基于Unidata的CDM(Common Data Model)提出了一種時(shí)空氣象數(shù)據(jù)模型，并以國(guó)內(nèi)氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)應(yīng)用為例提出了氣象雷達(dá)應(yīng)用數(shù)據(jù)模型[8]，但是該文僅對(duì)模型進(jìn)行了抽象描述，缺少對(duì)模型詳細(xì)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)的論述。

Unidata的CDM是由美國(guó)大學(xué)大氣研究聯(lián)合會(huì)UCAR的Unidata項(xiàng)目研發(fā)的一種面向科學(xué)數(shù)據(jù)集的抽象數(shù)據(jù)模型[9]。CDM包含數(shù)據(jù)訪問(wèn)層、坐標(biāo)系層、科學(xué)特征類型層共3層結(jié)構(gòu)，為數(shù)據(jù)集的地球科學(xué)特性提供了高層次的接口，特別是在坐標(biāo)空間下的地理定位和數(shù)據(jù)子集等方面提供了豐富的接口。Unidata的NetCDF Java庫(kù)(https://docs.unidata.ucar.edu/netcdf-java/)是CDM抽象數(shù)據(jù)模型的一種編程實(shí)現(xiàn)方式，可以讀取地球科學(xué)相關(guān)的多種類型的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)共享工具提供了底層接口支持[10-11]，具有廣泛的應(yīng)用。Unidata的NetCDF Java庫(kù)4.6.5以上版本中，已經(jīng)可以兼容中國(guó)天氣雷達(dá)原始格式基數(shù)據(jù)(1)為方便討論，本文沿用全國(guó)綜合氣象信息共享平臺(tái)CIMISS中對(duì)舊雷達(dá)格式的命名方法，將雷達(dá)廠家制定的非標(biāo)準(zhǔn)格式的雷達(dá)基數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為原始格式雷達(dá)基數(shù)據(jù)。，但是不兼容中國(guó)天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)。IDV(Integrated Data Viewer, https://www.unidata.ucar.edu/software/idv)是由Unidata研發(fā)的一種基于VisAD和Unidata的NetCDF Java庫(kù)開(kāi)發(fā)的地球系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化軟件，在氣象、水文、海洋、地球物理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用[12-15]。借鑒以上工作，本文基于CDM抽象數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)了中國(guó)天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型，并通過(guò)實(shí)現(xiàn)I/O Service Provider接口，將天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的解析功能集成到Unidata的NetCDF Java庫(kù)中，在數(shù)據(jù)模型層面實(shí)現(xiàn)了對(duì)天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。在完成以上工作的基礎(chǔ)之上，本研究將兼容天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的NetCDF Java庫(kù)更新到IDV中，通過(guò)個(gè)例介紹了使用IDV對(duì)雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)中基本反射率、徑向速度、差分反射率等不同數(shù)據(jù)類別進(jìn)行可視化展示的方式。最后對(duì)本文成果在多普勒天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)評(píng)估中的應(yīng)用進(jìn)行了介紹，對(duì)雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用起到了促進(jìn)作用。

1 中國(guó)天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型

1.1 基于CDM的中國(guó)天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)

按照CDM層次結(jié)構(gòu)，如圖1所示，天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型也分為3層：在數(shù)據(jù)訪問(wèn)層中，完成基數(shù)據(jù)內(nèi)容到CDM數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的映射；在坐標(biāo)系層，使用極坐標(biāo)來(lái)標(biāo)識(shí)雷達(dá)徑向數(shù)據(jù)；在科學(xué)特征類型層，使用徑向特征類型來(lái)表征雷達(dá)徑向特征。

1.1.1 數(shù)據(jù)訪問(wèn)層

數(shù)據(jù)訪問(wèn)層使用雷達(dá)基數(shù)據(jù)文件、組、變量、維度、屬性等來(lái)定義數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)。如圖2所示，一個(gè)雷達(dá)基數(shù)據(jù)文件默認(rèn)包含一個(gè)組，組中有存儲(chǔ)了基本反射率、徑向速度、譜寬等數(shù)據(jù)的變量，每個(gè)變量具有一種數(shù)據(jù)類別，變量中數(shù)據(jù)大小通過(guò)維度來(lái)定義。屬性用來(lái)存放描述組或者變量的元信息。數(shù)組、結(jié)構(gòu)體、序列、枚舉類型定義、數(shù)組結(jié)構(gòu)等都是用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)的類型包括基本數(shù)值類型、字符串等不同數(shù)據(jù)類型。

圖2 雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)訪問(wèn)層對(duì)象模型

1.1.2 坐標(biāo)系層

如圖3所示，雷達(dá)徑向坐標(biāo)系層通過(guò)坐標(biāo)系、坐標(biāo)軸、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等來(lái)定義數(shù)據(jù)坐標(biāo)。徑向坐標(biāo)系對(duì)應(yīng)多個(gè)坐標(biāo)軸，并具有坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。坐標(biāo)軸是變量的子類型，雷達(dá)基數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的軸類型主要有時(shí)間(Time)、仰角(RadialElevation)、方位角(RadialAzimuth)、距離(RadialDistance)。坐標(biāo)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)集坐標(biāo)系到參考坐標(biāo)系的數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換函數(shù)，目前CDM有投影變換和垂直變換共兩種變換，雷達(dá)徑向坐標(biāo)系中僅包含投影變換。

圖3 雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型坐標(biāo)系層對(duì)象模型

1.1.3 科學(xué)特征類型層

雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型科學(xué)特征類型屬于徑向特征類型。CDM科學(xué)特征類型層將CDM數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為特征類型對(duì)象的集合，并支持用戶在“坐標(biāo)空間”(例如使用空間和時(shí)間邊界框)中提取特征類型的子集。

徑向特征類型使用極坐標(biāo)(仰角、方位角、距離)來(lái)描述空間坐標(biāo)，通過(guò)科學(xué)特征類型層，可以根據(jù)徑向數(shù)據(jù)極坐標(biāo)值映射到數(shù)組索引，實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)基數(shù)據(jù)子集的提取。

1.2 基于NetCDF Java庫(kù)的雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于NetCDF Java庫(kù)的雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖4所示，與天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型3層結(jié)構(gòu)相對(duì)應(yīng)：在數(shù)據(jù)訪問(wèn)層，通過(guò)實(shí)現(xiàn)I/O Service Provider解析雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)文件，將其轉(zhuǎn)化成NetCDF文件對(duì)象；在坐標(biāo)系層，通過(guò)對(duì)雷達(dá)徑向數(shù)據(jù)變量中添加徑向坐標(biāo)相關(guān)元數(shù)據(jù)，形成NetCDF數(shù)據(jù)集；在特征類型層，通過(guò)數(shù)據(jù)類型適配器，形成雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)徑向特征類型。

圖4 基于NetCDF Java庫(kù)的雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)

在NetCDF Java庫(kù)中，數(shù)據(jù)讀寫(xiě)API都實(shí)現(xiàn)自I/O Service Provider(簡(jiǎn)稱IOSP)接口，因此本文也通過(guò)實(shí)現(xiàn)IOSP對(duì)雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)文件進(jìn)行解碼。

2 基于NetCDF Java庫(kù)的雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)解碼集成

雷達(dá)基數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式解碼程序?qū)ο竽Ｐ腿鐖D5所示，其中通過(guò)定義雷達(dá)基數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式讀寫(xiě)服務(wù)提供者FmtCinradIOServiceProvider類繼承AbstractIOServiceProvider來(lái)實(shí)現(xiàn)IOSP接口，另外定義FmtCinradVolumeScan類和FmtCinradRecord類作為輔助，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)體掃數(shù)據(jù)和徑向數(shù)據(jù)的讀取。為方便對(duì)數(shù)據(jù)的處理，通用頭(GenericHeader)、站點(diǎn)配置(SiteConfig)、任務(wù)配置(TaskConfig)、掃描配置(CutConfig)等配置信息也分別定義相關(guān)輔助類進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

圖5 雷達(dá)基數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式解碼程序?qū)ο竽Ｐ?/p>

基數(shù)據(jù)解析的流程主要包括：①數(shù)據(jù)格式有效性判斷。根據(jù)通用頭塊中的魔術(shù)字和文件類型，對(duì)數(shù)據(jù)格式進(jìn)行有效性判斷。在通用頭塊中，魔術(shù)字為整型數(shù)據(jù)，十六進(jìn)制數(shù)值為0x4D545352，用來(lái)指示雷達(dá)數(shù)據(jù)文件；文件類型字段為1時(shí)，表示基數(shù)據(jù)文件，為2時(shí)，表示雷達(dá)產(chǎn)品文件。因此首先對(duì)魔術(shù)字進(jìn)行驗(yàn)證，再判斷文件類型字段數(shù)值是否為1，來(lái)確認(rèn)輸入文件是否為雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)文件。②體掃數(shù)據(jù)解析。體掃數(shù)據(jù)解析主要在FmtCinradVolumeScan類中實(shí)現(xiàn)，主要步驟包括初始化公共數(shù)據(jù)、逐徑向數(shù)據(jù)讀取、體掃數(shù)據(jù)排序等。初始化公共數(shù)據(jù):根據(jù)通用數(shù)據(jù)頭塊、站點(diǎn)配置塊、 任務(wù)配置塊、掃描配置塊中各字段變量類型及占用的存儲(chǔ)字節(jié)，依次順序解析出變量中的數(shù)據(jù)內(nèi)容。對(duì)于掃描任務(wù)來(lái)說(shuō)，通常包括不止1個(gè)仰角或方位角，多個(gè)掃描的配置塊依次排列在任務(wù)配置塊后面，需要根據(jù)任務(wù)配置塊中的掃描層數(shù)字段，初始化掃描配置塊數(shù)組。讀取徑向數(shù)據(jù):按照徑向數(shù)據(jù)塊結(jié)構(gòu)，讀取徑向頭塊中的信息。按照《天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式V1.1》中定義，目前徑向數(shù)據(jù)共有濾波前反射率(TotalReflectivity)、濾波后反射率(Reflectivity)、徑向速度(DopplerVelocity)、譜寬(SpectrumWidth)、信號(hào)質(zhì)量指數(shù)(Signal Quality Index)、差分反射率(Differential Reflectivity)、協(xié)相關(guān)系數(shù)(Cross Correlation Coefficient)、差分相移率(Specific Differential Phase)等24種不同數(shù)據(jù)類別。每個(gè)徑向中通常包含1種或者多種數(shù)據(jù)類別，可以按照徑向頭中的數(shù)據(jù)類別數(shù)量逐個(gè)進(jìn)行讀取。徑向數(shù)據(jù)頭后為按庫(kù)依次保存的徑向數(shù)據(jù)，距離庫(kù)數(shù)可以根據(jù)徑向數(shù)據(jù)頭中的參數(shù)長(zhǎng)度Length和庫(kù)字節(jié)長(zhǎng)度Bin Length計(jì)算獲得。體掃數(shù)據(jù)排序:由于不同數(shù)據(jù)類別可能會(huì)在不同的仰角中出現(xiàn)，因此需要對(duì)不同仰角中的數(shù)據(jù)類別，按照仰角和每仰角中的順序進(jìn)行排序。按照不同的數(shù)據(jù)類別，使用HashMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，逐徑向進(jìn)行遍歷，將同一層仰角中的徑向數(shù)據(jù)存放到同一個(gè)組中，并更新至HashMap。徑向遍歷結(jié)束后，按照仰角順序?qū)ashMap中每組數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，至此可以得到每種數(shù)據(jù)類別的按照仰角和方位角進(jìn)行排序的逐仰角逐徑向數(shù)據(jù)。③CDM數(shù)據(jù)定義。主要通過(guò)定義數(shù)據(jù)集、組、變量、維度、屬性等，將雷達(dá)基數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式中的配置信息和數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)到相關(guān)的CDM變量和屬性中，通過(guò)在數(shù)據(jù)類型變量中，定義“_CoordinateAxisType”屬性來(lái)指定仰角(RadialElevation)、方位角(RadialAzimuth)、距離(RadialDistance)，完成雷達(dá)體掃數(shù)據(jù)到徑向坐標(biāo)的映射。由于不同數(shù)據(jù)類型的仰角、方位角、距離等參數(shù)不一定相同，因此為每個(gè)數(shù)據(jù)類型定義各自對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)系屬性。

以上按照CDM數(shù)據(jù)模型，通過(guò)定義NetCDF文件對(duì)象實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的解析。然后將FmtCinradIOServiceProvider類通過(guò)registerIOProvider函數(shù)注冊(cè)到NetcdfFile類中，則可以通過(guò)NetcdfFile類的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)接口直接對(duì)雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)文件進(jìn)行訪問(wèn)，最終實(shí)現(xiàn)雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)到CDM的集成。

3 基于IDV的雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)可視化展示

在實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)到CDM的集成之后，可以通過(guò)更新NetCDF Java庫(kù)，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)在IDV中的可視化展示。本文以2020年8月19日臺(tái)風(fēng)“海高斯”登陸廣東期間廣州雷達(dá)某一時(shí)次基數(shù)據(jù)為樣例進(jìn)行介紹。

使用IDV打開(kāi)廣州雷達(dá)基數(shù)據(jù)，可以看到(圖略)其數(shù)據(jù)類別包括協(xié)相關(guān)系數(shù)(CC)、差分相移(DP)、差分相移率(KDP)、徑向速度(RadialVelocity)、濾波后反射率(Reflectivity)、水平通道信噪比(SNRH)、譜寬(SpectrumWidth)、信號(hào)質(zhì)量指數(shù)(SQI)、濾波前反射率(TotalReflectivity)和差分反射率(ZDR)共10種數(shù)據(jù)類別。在IDV中針對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)有多種展示方式，包括指定仰角的2D和3D展示、RHI、CAPPI、Volume Scan等。

使用2D展示方式對(duì)濾波后反射率、徑向速度、差分反射率、差分相移率等變量進(jìn)行展示。如圖6所示，可以清晰看出該時(shí)次廣州雷達(dá)最底層仰角(0.476°)濾波后反射率的分布情況，反射率最大值超過(guò)50 dBz。徑向速度有著明顯的氣旋流場(chǎng)結(jié)構(gòu)，最大徑向速度超過(guò)40 m/s。差分反射率分布與反射率強(qiáng)回波分布相似，在強(qiáng)回波區(qū)對(duì)應(yīng)著正的差分反射率大值。差分相移率外形與濾波后反射率基本一致，但是兩者高值區(qū)分布有一定差異。

圖6 IDV中最底層仰角數(shù)據(jù)類別的2D展示：(a) 濾波后反射率Reflectivity;(b)徑向速度RadialVelocity;(c)差分反射率ZDR;(d)差分相移率KDP

4 在雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)評(píng)估中的應(yīng)用

在雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)升級(jí)工作中，由于涉及到不同型號(hào)雷達(dá)，且同型號(hào)雷達(dá)在不同站點(diǎn)可能具有不同的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換軟件版本，因此在升級(jí)工作中可能會(huì)導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)存在問(wèn)題，在業(yè)務(wù)應(yīng)用之前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估以保證業(yè)務(wù)可用。

本研究成果在雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)評(píng)估中的應(yīng)用，可以分為2個(gè)方面：①基于CDM的雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)解碼，可以讀取雷達(dá)配置信息及徑向數(shù)據(jù)信息，通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法與原始格式基數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證；②基于IDV的雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)可視化展示，通過(guò)圖像對(duì)比的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。本文中僅對(duì)以上兩方面的應(yīng)用進(jìn)行方法上的簡(jiǎn)單示例介紹，不對(duì)相關(guān)評(píng)估算法和結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)討論。

如圖7所示，以廣州雷達(dá)在2020年5月16日08:18(世界時(shí))雷達(dá)基數(shù)據(jù)文件為例，本文統(tǒng)計(jì)了該時(shí)次新舊兩種格式雷達(dá)最底層仰角的基本反射率直方圖分布。通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)兩種格式數(shù)據(jù)分布基本一致。由于原始格式和標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)中基本反射率庫(kù)長(zhǎng)分別為1 km和0.25 km，因此對(duì)于同一徑向中的基本反射率數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)格式與原始格式的數(shù)據(jù)量之比為4∶1。為進(jìn)一步分析兩者之間的差別，計(jì)算新舊兩種格式基數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)位置點(diǎn)的基本反射率差值并進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，如圖8所示,其差值近似服從正態(tài)分布，經(jīng)計(jì)算其均值為0.24 dBz，標(biāo)準(zhǔn)差為10.11 dBz。

圖7 廣州雷達(dá)在2020年5月16日08:18(世界時(shí))原始格式(a)與標(biāo)準(zhǔn)格式(b)基數(shù)據(jù)最底層仰角基本反射率

圖8 廣州雷達(dá)在2020年5月16日08:18(世界時(shí))原始格式與標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)最底層仰角對(duì)應(yīng)格點(diǎn)基本反射率的差值

如圖9所示，兩種格式基數(shù)據(jù)從IDV圖像上看，回波數(shù)據(jù)分布相差不大。經(jīng)過(guò)對(duì)比可以得出結(jié)論，廣州雷達(dá)該時(shí)次原始格式和標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)基本反射率高度一致。

圖9 廣州雷達(dá)在2020年5月16日08:18(世界時(shí))原始格式(a)與標(biāo)準(zhǔn)格式(b)基數(shù)據(jù)最底層仰角基本反射率IDV展示

5 結(jié)論與討論

本文基于Unidata的CDM數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)了中國(guó)天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型，在數(shù)據(jù)模型層面對(duì)天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)解碼程序進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，具有較好的通用性和抽象性。通過(guò)實(shí)現(xiàn)I/O Service Provider，將天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)解析功能集成到Unidata的NetCDF Java庫(kù)中，并將兼容天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的NetCDF Java庫(kù)移植到IDV中，對(duì)雷達(dá)基數(shù)據(jù)中基本反射率、徑向速度、譜寬和各偏振量數(shù)據(jù)類型進(jìn)行可視化展示，形成了一套基于CDM的天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)內(nèi)容提取和可視化分析工具。以廣州新舊兩種格式雷達(dá)基數(shù)據(jù)的基本反射率對(duì)比分析為例，通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)、圖片對(duì)比分析等方法，展示了研究成果在多普勒天氣雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)評(píng)估中的應(yīng)用，結(jié)果表明：研究成果方便了雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的使用，對(duì)雷達(dá)標(biāo)準(zhǔn)格式基數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用起到了促進(jìn)作用。本文成果亦可應(yīng)用于雷達(dá)基數(shù)據(jù)處理與分析相關(guān)的業(yè)務(wù)和科研工作中，為雷達(dá)資料的應(yīng)用提供基礎(chǔ)支持。

隨著天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式的升級(jí)優(yōu)化，本研究中設(shè)計(jì)的中國(guó)天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型也將不斷跟進(jìn)優(yōu)化。后續(xù)亦可基于本研究中的中國(guó)天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)模型，開(kāi)展雷達(dá)質(zhì)量控制、雷達(dá)產(chǎn)品加工等方面的研究。