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目 录

摘要 1

Abstract 2

1 绪论 3

1.1 研究目的和意义 3

1.2 国内外研究现状 3

2 新一代多普勒天气雷达 4

2.1 天气雷达简介 4

2.2 CINRAD/SA雷达体扫模式 5

3 海浪回波介绍 5

4 基于模糊逻辑的海浪杂波剔除算法 6

4.1 模糊逻辑算法简介 6

4.1.1 模糊化 7

4.1.2 规则推断 8

4.1.3 集成 8

4.1.4 退模糊 8

4.2 识别算法流程图 9

4.3海浪杂波剔除输入参量介绍 9

4.3.1 反射率因子的垂直变化G_DBZ 9

4.3.2 反射率因子的纹理T_DBZ 10

4.3.3 反射率因子沿径向的库间变化S_PIN 10

4.3.4 反射率因子时间变化程度TV_DBZ 10

4.3.5 径向速度的区域平均值M_DVE 11

5 多普勒天气雷达质量控制 12

6 海浪回波剔除个例分析 13

6.1 统计分析 13

6.2 实例1 14

6.3 实例2 14

7.总结 15

参考文献 16

致谢 18

海浪回波的识别与去除

马玉蓉

，China

Abstract: Sea clutter influences the measurements of coastal weather radar, which often contaminates the radar base product, precipitation estimation and relevant derived products. It is thus necessary to identify and remove these sea clutter echoes. The base data collected by the SA radar at Shantou, a coastal city, is used to do sea clutter identification and removal. The identification is built on fuzzy logic, employing five statistical characteristics as vertical variation of reflectivity factor(G_DBZ), the horizontal texture(T_DBZ), the degree of radial variation (S_PIN), the degree of time variation(TV_DBZ) and the regional mean radial velocity(M_DVE). The probability density diagram of each characteristics is obtained by statistics and is then determined as membership function of the fuzzy logic algorithm. The weighting factor of each membership function is equally assigned. The algorithm output will be compared with the preset threshold for sea clutter identification. A pixel is identified as sea clutter and will be removed if the algorithm output is bigger than the threshold. The results show that these five parameters can be used to identify sea clutter effectively, but in case of precipitation, the relatively weak sea clutter cannot be recognized effectively.

Key words：Sea clutter, Fuzzy logic, Membership function, Threshold, Quality control

1 绪论

1.1 研究目的和意义

自从1998年，中国开始在全国部署新一代天气雷达，逐步形成天气雷达监测网。新一代天气雷达监测网步入运行后，获取的雷达资料日益丰富，在降水监测和预报中的应用愈加广泛，因此，雷达资料的可靠性非常重要，对雷达资料进行质量控制是提高资料可靠性的有效途径。

降水目标是天气雷达探测的重点，新一代多普勒天气雷达可以获取降水目标的反射率因子、平均多普勒速度和速度谱宽这三种数据，但是雷达回波数据中会夹杂着非气象回波的信息。非气象回波包括地物回波，超折射回波，太阳回波，飞鸟回波，同波长干扰回波以及海浪回波等，其中超折射回波的本质仍是地物回波。这些非气象回波会影响降水估测以及降水反演产品的准确性，因此对非气象回波进行有效的识别和剔除是非常必要的。国内外学者在地物回波和超折射回波识别方面已经投入了大量的研究，发展了成熟的地物回波识别算法，能够较准确地识别和剔除地物回波，有效地提高雷达降水回波数据的质量。

我国的沿海地区是人口聚集的密集地带，经济发达，但易受台风、龙暴雨等自然灾害的影响，可能造成人员伤亡和财产的巨大损失。因此，我国高度重视对沿海地区的天气监测，在沿海地区布设了能实时监控降水的27部雷达，这些雷达大都为S波段，在临近天气预报中发挥了至关重要的作用。但在这些沿海雷达除了受到地物回波等内陆雷达常见的非气象回波影响外，还经常会受到海浪回波的影响，海浪回波与降水回波混合后，必定会对我们分析和判别降水回波产生影响。

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