双偏振雷达水凝物相态识别算法的参数改进

徐舒扬 吴 翀 刘黎平

1)(成都信息工程大学电子工程学院， 成都 610225)2)(中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室， 北京 100081)

引 言

降水粒子群通常呈非球型且空间取向大致相似，对两个相互正交的线性极化偏振波的散射存在差异，双偏振雷达利用以上特性提取出反映两个通道信号差异的偏振参量，这些偏振参量包含了更丰富的云微物理信息[1-3]，双偏振雷达因此成为水凝物相态识别和定量估测降水的重要工具。

20世纪90年代初，Straka等[4-5]将模糊逻辑法引入基于双偏振雷达数据的水凝物相态识别研究中，通过将偏振参量转化成0～1的数值再依据权重累加。其进步在于以过渡阈值取代经典布尔逻辑的固定阈值，实现信息综合分析同时简化了布尔逻辑繁琐的判断步骤。隶属函数即过渡阈值是模糊逻辑的核心。1999年Zrnic等[6]将隶属函数由二维矩阵扩充成5个参量的矩阵，将方法的分析能力从仅能区分气象和非气象目标物提高到能识别出9种水凝物的回波。过去隶属函数的确定包含很多的主观因素，1999年Vivekanandan等[7]利用绘制偏振参量的二维频率分布图确定出更客观的隶属函数。2009年Park等[8]改进了模糊逻辑相态识别算法(Hydrometeor Classification Algorithm, HCA)，将隶属函数修改成非对称的梯形，为平衡数据误差引入置信矢量。2000年Liu等[9]用神经网络生成隶属函数，由于神经网络的训练需要大量真实值，而空中降水粒子相态的实测数据有限，导致方法难以广泛应用。2013年Al-Sakka等[10]发现用模式提供三维温度场辅助识别能大幅提高识别的准确度。……