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技術突破引領氣象雷達發展

發布日期:2024-6-25 14:23:00 瀏覽次數:

        雷達系統是支撐我國氣象工作的關鍵基礎設施之一,它在風暴預警等短期天氣預報領域發揮著至關重要的作用。這些系統通過提供實時且精確的數據,幫助監測和預測如強對流天氣和臺風等災害性天氣事件。


       由國家氣象局下屬的氣象探測中心、天津氣象雷達研究試驗中心、長沙氣象雷達標校中心、福建省龍巖市氣象局、北京理工大學以及華云敏視達雷達(北京)有限公司共同組成的氣象雷達重點創新團隊,致力于提升現有雷達網絡的探測能力。該團隊專注于雷達在天氣監測中的潛力和發展,特別是在相控陣天氣雷達的關鍵技術研究方面。


      該團隊的主要目標是解決業務雷達網絡在探測過程中遇到的關鍵問題,并優化雷達信號處理器的性能、提升雷達全鏈路的標校精度和觀測模式,增強數據質量控制和網絡拼圖的時空分辨率,以及提高對災害性天氣的識別率和虛警率。


       在經歷一年的集中研究后,該創新團隊在業務雷達網探測能力的提升上取得了顯著進展。他們基于采樣、二階雙平行結構放大器以及深度學習等技術,提高了雷達在探測微弱信號、動態范圍等方面的性能,增強了電磁干擾的抑制能力,并在業務中成功實現了對風電干擾的抑制。此外,該團隊還開發了全新的標校方法,實現了對天線五個關鍵參數的精確標校,并在全國范圍內推廣應用了包含54項參數的天氣雷達標校體系。通過分析強對流天氣的強度分布、發展速度和風速范圍等特征,團隊優化了四種不同的觀測模式。他們還開發了基于回波面積大小和頂高度參數的智能識別技術,實現了在四個試點省份的預報主導觀測模式智能切換,并計劃在全國范圍內推廣。


       在提高天氣雷達的短期天氣監測技術方面,利用人工智能技術如模糊邏輯,實現了在業務上首次使用雙偏振參數來識別非降水回波,準確率高達90.36%。通過深度學習方法,對故障圖像的識別準確率達到了99%,較傳統方法提高了10%以上。新一代天氣雷達網絡拼圖系統得到升級,時間分辨率從6分鐘減少到3分鐘。


        采用最優重疊區域融合法,成功實現了三個波段天氣雷達的網絡拼圖,距離分辨率從250米提高到了75米,并在成都大運會和杭州亞運會的氣象服務保障中得到了應用。通過引入多源觀測數據,如探空和雨滴譜儀數據,增加了風暴早期的特征信息,并優化了四類強對流產品的算法。通過使用14次龍卷、52次雷暴大風、165次冰雹和257次短時強降水天氣過程對算法進行評估,總體識別率提高了5%,虛警率下降了5%。


       在
相控陣天氣雷達的核心技術研究方面,創新團隊進行了橫圓柱形曲面相控陣天線的仿真和雷達系統設計,仿真結果與理論預測相符。極化隔離度和第一旁瓣抑制達到了國際先進水平,并基于脈間快速捷變技術設計了掃描模式,解決了寬發窄收導致的的數據質量下降問題。此外,設計了一種結合“近場+中場+遠場”的高精度標校方法,在保證快速掃描的同時獲取高質量數據。


       創新團隊為未來的工作設定了目標:到2025年,在全
網雷達反射率因子一致性方面,將通過遠場相參標校、星地一致性檢驗分析等技術的研究力爭達到國際先進水平。利用人工智能技術提升數據質量和災害性天氣參數提取的準確性,為監測預警提供更優質的數據產品。研制出達到國際先進水平的信號處理器,并將其應用于業務雷達和相控陣雷達。繼續深入研究平板和曲面相控陣的關鍵技術,確立我國相控陣天氣雷達的技術體制,并制定出符合國際先進水平的相控陣天氣雷達功能規格需求書。


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