新一代天气雷达标准格式数据可视化监控系统设计与实现方法

谢晓林，胡 迪，罗宇昂，李 翔，景号然

(1.四川省气象探测数据中心，成都 610072；2.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，成都 610072；3.四川省气象台，成都 610072)

0 引言

根据中国气象局要求，2018—2020年全国新一代天气雷达部署完善后已经基本完成技术和标准统一，所有业务雷达实现了数据格式标准化[1]。雷达数据的传输方式由FTP文件传输升级为数据流传输，体扫的每1个仰角层都会形成1个单独的文件，传输时效大大提高，由6 min/个文件升级为1 min/个单仰角文件和1个完全体扫文件[2]。

由于技术体制的升级，研究一种能够实时监控雷达标准格式数据的可视化系统并应用于业务，对提高天气预报时效和监测雷达数据质量等方面具有十分重要的意义。文章阐述了一种针对新一代天气雷达标准格式数据可视化监控系统的设计与实现方法。

1 总体设计

新一代天气雷达标准格式数据可视化监控系统能对天气雷达标准格式数据的传输到报进行监控，能读取文件内容，进行实时可视化展示，可以监控雷达数据质量，并进行统计分析。系统可对四川12部新一代天气雷达标准格式数据进行可视化监控，同时也支持对其他非业务天气雷达数据的可视化，系统分为在线和本地两种查看模式。

在线模式可自动连接数据服务器，查看对应站点的实时数据，可任意打开并读取数据进行可视化操作，如选择不同数据产品、剖面、截图等，可自动可视化回放。在线模式也可实时可视化监控数据质量，系统30 s自动刷新，读取最新数据并显示，读取数据后，能自动分析数据质量，如数据正常则生成LOG日志文件，异常则生成ALARM告警文件。系统能自动统计一定时间区间内的雷达数据质量情况，并形成报表。

由于连接数据服务器需要内网支持，为了方便用户查看本地历史数据，系统在线模式运行时，监控的所有数据会自动保存到本地，并以站号和时间分类。打开本地数据，可以对数据进行常规分析，如切换产品或剖面等，支持对本地数据的回放，生成数据质量报表。

具体功能和流程图如图1所示。

2 关键技术

2.1 标准格式数据读取

根据数据文件名中“_FMT”标志可以判断该文件为标准格式数据，如：

Z_RADR_I_Z9280_20210820150349_O_DOR_SC_CAP_FMT.bin.bz2表示成都雷达站2021-08-20T15：03：49生成的雷达标准格式完整体扫数据，雷达型号为CINRAD/SC，通过文件名中“_CUT”标识可以判断出该文件为标准格式数据的单层仰角数据，如：

Z_RADR_I_Z9280_20211018024441_O_DOR-CUT_SAD_CAP_43_7_FMT.bin.bz2表示该完整体扫数据中的第7个层仰角数据，仰角为4.3°。

图1 系统功能流程

由于所有标准格式数据都被压缩成bz2的压缩文件，首先需要对文件进行解压。系统集成了Windows的封装解压程序bunzip2.exe文件，该文件可通过WinExec()函数进行调用，达到解压bz2文件的目的。调用方法为：WinExec(./bunzip2.exe-kf *.bz2，SW_HIDE)，其中‘-kf’表示解压后保留原有压缩文件并覆盖同名文件，SW_HIDE表示隐藏调用方式，函数返回范围值大于31表示调用成功。

解压后的标准格式雷达数据为bin二进制文件，分为多个区块，每个区块描述一组信息。数据可分为公共数据块和径向数据块两部分，其中公共数据块用于提供站点信息和任务配置等公共信息。径向数据块用于存储天气雷达的探测资料，包括3个子块:径向头、径向数据头和径向数据。编写程序时，每个数据块对应一个结构体，再按照字节数整块读取。将所有的数据块结构体和读取函数封装成1个C++类即可。读取完成后，所有产品数据都保存在对应的1个三维数组中，以便处理数据和画图时使用。

2.2 数据质量分析

天气雷达数据质量直接关系到雷达能否充分发挥其总体效益，直接影响短临预报的及时性和准确性。系统能够实时监测雷达数据质量，如发现异常则报警并生成告警文件。

2.2.1 同频干扰识别

同频干扰现象是由于本站周边存在频点相同或相近的电磁波发射设备造成电磁波干扰引起的[3]。四川全省共有9部S波段天气雷达，其中7部雷达频点都为2.88 GHz，相邻最近距离为120 km左右。如成都雷达站北方会受到绵阳雷达的同频干扰，回波图形上会出现放射状的弧形回波，强度能达到40 dBZ以上，严重影响了成都雷达的数据质量和雷达业务运行。

识别同频干扰图形需要对该异常回波进行特征提取，经统计发现，同频干扰主要出现在低层仰角，一般在3.4°以下最为明显；干扰回波图形呈放射状的弧形状，类似于扇叶的形状；干扰回波较强，最大值超过40 dBZ，径向廓线杂乱，而气象回波廓线具有连续性，同频干扰回波和气象回波的径向廓线特征如图2所示；同频干扰回波的相关系数CC在强干扰带为1.04，在弱干扰带低于0.9，均值低于0.5。

图2 气象回波与同频干扰径向廓线特征图

图3给出了2021-09-01系统识别到的1次成都雷达同频干扰回波，当日成都无降水，成都雷达西北方向出现较强回波，反射率因子最大值为64 dBZ，强干扰带呈现弧形分布，且强度高于40 dBZ，相关系数多为1.04。当日系统识别到同频干扰84次，雷达保障人员通过对硬件设备和滤波器的改良后，该异常回波问题得到解决。

图3 成都雷达同频干扰回波

2.2.2 地物杂波干扰

地物杂波干扰主要是由于雷达周边山体、高楼、高塔，因反射雷达部分主波或者旁瓣信号而造成的。这是一个不可避免的现象，针对地物杂波而研究的抑制和消除方法已经比较成熟，经过处理后的雷达数据受到的地物杂波干扰主要是一些新型的地物，如风力发电机等或由于系统故障未进行地物滤波导致的[4]。

因此，系统识别地物杂波干扰的方法主要是针对上述原因：一是针对未被滤除的地物回波，雷达回波图长时间存在某一固定位置且面积较大的强回波区域，则判断为地物杂波干扰；二是针对系统故障未进行地物滤波的情况，该情况雷达回波图上会出现大面积强度大，而速度为0 m/s左右的回波区域。图4给出了2020-09-08系统识别到的1次广元雷达地物杂波干扰，可见雷达北方10 km处存在1个强回波区域，强度超过60 dBZ，速度在-11 m/s左右，无法满足固定地物速度在0 m/s左右的判定，所以雷达系统无法滤除，经过与当地雷达站联系后，发现这是一片风力发电机群，风叶旋转时雷达能观测到有回波和速度，雷达系统无法滤波抑制，该问题暂时未得到解决。

图4 广元雷达地物干扰回波

2.2.3 雷达系统异常

系统能识别由于雷达系统异常而导致的数据质量异常问题，包括因标定问题导致的雷达回波偏强或者偏弱、因雷达伺服系统标定异常导致的雷达仰角和方位角误差过大、因雷达高压未开导致的雷达数据为空回波等问题。系统能通过识别和监控天气雷达地物回波位置和面积的方法，对上述问题进行识别，识别流程如图5所示。

根据中国气象局相关规定，在对天气雷达进行周、月、年维护时，需要对雷达参数进行标定，如雷达未进行正确标定或者参数存在异常跳变后，回波强度会随之出现较大跳变。在雷达系统运行正常的情况下，雷达的地物回波强度和面积不应存在较大变化，系统通过算法识别出地物回波后，通过监控地物回波的强度变化间接反映雷达回波强度的准确性[5]。通过统计发现，雷达地物回波的强度变化范围在3 dBZ内，平均值低于1.4 dBZ。系统以3 dBZ为阈值，当雷达地物回波突变量超过该阈值时进行报警，提示监控人员雷达回波强度可能出现偏差过大的问题。

图5 雷达系统异常回波识别流程图

当雷达伺服系统标定异常时，会导致雷达仰角和方位角存在较大偏差，雷达回波位置会出现偏移，影响预报员预报精确性。通过监控雷达地物回波的位置和面积大小，可识别该异常回波。当地物回波的位置发生整体变化时，识别为雷达伺服系统方位角误差过大；当低仰角地物回波面积变大或者变小时，识别为雷达伺服系统仰角误差过大。

当雷达因高压故障时，雷达还在继续体扫的情况，这样的雷达数据里并没有扫描内容，称为空图异常，图像和晴空雷达图像相似，观测员很难发现雷达故障，同时也影响预报员对天气的判断。系统监测到雷达地物回波和其他所有产品都为空值时，则判断为空图异常，发出告警信息。

2.3 剖面分析

由于雷达数据仅有9个仰角层，天线发射的电磁波脉冲宽度在1°左右，直接剖面出来的图像结构太过离散，所以应对剖面数据进行差值处理，让剖面图像形成一个连续的整体，这样的剖面图像更为直观，更有利于分析回波的垂直结构。

常用的差值方法有3种，分别为线性差值、双线性差值和Barnes差值。线性差值较为简单，取上下两个仰角的反射率因子插值。而双线性差值则多了一组水平方向上的数据插值[6]。

Barnes插值法是一种指数权重插值法，十分适合在球坐标系中使用，基本公式为：

(1)

式中，w表示相关插值点的权重系数；R0，θ0，Φ0表示相关插值点的径向距离、方位角和仰角；Rg，θg，Φg表示待插值点的坐标；Kr，Kθ，KΦ表示平滑系数，文章取1。

(2)

式中，fg表示待插值点的插值结果；f0(k)表示待插值点相关区域内，第k个距离库的反射率值；N表示待插值点的相关区域内的距离库数。

公式(1)表示各个插值相关点的权重系数，公式(2)决定待插值点的值。图6给出了分别采用上述3种插值法得到的垂直剖面效果，可见线性插值和双线性插值法在近处易出现空缺，在仰角层交界的区域容易出现空点，连续性和整体性都不如Barnes插值的结果，插值得到的图像效果最好的是Barnes插值法。

图6 RHI对比图

2.4 格点化

由于在识别异常回波和配置地图文件时，都需要对回波位置进行准确定位，需要按照经纬度对雷达回波进行格点化操作。

地图文件格式为SHP二进制文件，读取方式与雷达数据类似，通过格式说明文件编写对应代码即可，得到经纬度信息后需要转到屏幕坐标才能进行画图和定位[7]。另外雷达数据仅包含中心点的经纬度信息，同样需要将所有雷达距离库的坐标转换到屏幕坐标才能进行画图。经过上述转换后，屏幕坐标和经纬度则有了对应关系，即可对雷达回波进行准确定位。

由于经纬度坐标的起始原点和屏幕坐标的原点不一致(图7)，通过纵向坐标和横向坐标的相似比，即可得到对应关系，最后引入经纬度和屏幕的大小，得到如下公式：

(3)

式中，x和y表示屏幕坐标；lon和lat表示经度和纬度；W和H表示屏幕的宽度和高度；文章中W=H=400；lonmax和lonmin表示经度范围的上限和下限；latmax和latmin表示纬度范围的上限和下限。

图7 地图坐标转换屏幕坐标示意图

3 系统的实现

系统分为两个部分，分别为数据获取部分和数据显示部分。

数据获取部分可以选择不同的站点和不同的数据获取途径，分为在线和本地。在线模式可以实时获取近期服务器中存储的标准格式雷达数据，并进行实时更新显示[8]；本地模式可展示计算机中存储的所有雷达数据，并进行历史回放。

数据显示部分，显示用户打开的标准格式雷达数据，可以选择不同的数据产品内容，不同仰角和距离圈。在图上可以进行垂直剖面、任意方向剖面、截图和地图加载等功能的操作。

4 系统运行评估

通过对新一代天气雷达标准格式数据可视化监控系统的开发，实现了四川省12部新一代天气雷达标准格式数据的传输时效和数据质量的可视化监控。天气雷达站监控人员通过该系统能及时有效地获取到雷达数据的传输状态、数据质量和雷达回波剖面等信息，雷达标准格式数据通过流传输的方式，相对于原有方式，传输及时性提到10 min以上。为了检测系统的稳定性，将系统部署到全省12个雷达站，并在本地增加50组虚拟用户进行1个月的系统稳定性测试。网络测试环境基于四川省气象局内网20～50 M的宽带，操作系统基于WINDOWS-10，CPU性能不低于INTEL I3，内存不低于4 G，测试结果见表1，系统运行稳定，用户体验良好。

表1 系统页面响应测试记录表

5 结束语

文章设计的新一代天气雷达标准格式数据可视化监控系统实现了对四川12部新一代天气雷达标准格式数据传输的监控，并能实时监控数据质量，系统自2021年初试运行以来，仅出现极少BUG，并得到及时修复，如今运行稳定。

雷达数据质量不高影响了天气雷达数据传输的准确性，文章设计开发的标准格式数据可视化监控系统能够发现一些常见的数据质量问题，但雷达故障点较多，从数据上能反映出的问题有限，继续开发天气雷达数据质量异常回波的识别方法，还需进一步研究。