基于傅里叶谱分析原理的雷达数据插值及其效果对比分析

摘要

本文提出一种基于傅里叶谱分析原理的天气雷达回波强度图像插值方法（简称“傅里叶插值法”）。能在分析雷达回波时通过内插计算来显示出适当距离处具有波动特征、产生对流性降水的“积状云”由于波束展宽、分辨率下降导致雷达探测不到的强回波中心，为进一步精确识别强回波中心位置和强度提供参考。
　　以一维傅里叶谱分析法为理论基础，详细描述了该方法对天气雷达回波图像插值的具体算法步骤。“傅里叶插值法”的本质是利用傅里叶谱分析获得产生对流性降水的积状云回波强度时空变化的谱特征并进一步用于观测数据离散点拟合、再进行重采样。
　　基于2015年4月28日江苏的一次飑线过程的雷达实测资料，建立雷达图像模拟公式，并模拟了同一时次不同分辨率的雷达PPI回波分布，分别用傅里叶插值法和双线性插值法对低分辨率雷达图进行插值处理，再与高分辨率雷达图进行对比分析。结果表明，傅里叶插值法能插值出由于低分辨率雷达探测不到、但确实存在的强回波中心点，对比双线性插值法，其插值得到的强回波中心点的位置和强度都更加接近于高分辨率雷达图，且整体误差更小。
　　以福州和南京SA雷达探测到的台风和大暴雨回波为个例，对比傅里叶插值法和双线性插值法对低仰角雷达回波图像处理的效果。分析表明，在处理适当距离处具有波动特征、产生对流性降水的“积状云”回波时，傅里叶插值法能突显出强回波区的结构特征，尤其是能够在距离雷达较远处插值出因雷达分辨率低而探测不到的强回波中心，有助于更细致地分析强回波结构、位置及其发展情况，并且能够更精确的计算回波移动的速度矢量。
　　把傅里叶插值法用到雷达低仰角PPI数据的坐标变换中，通过个例试验与传统的最近邻居法和双线性插值法进行效果对比，结果表明傅里叶插值法优于最近邻居法和双线性插值法，能很好地突出强回波中心，而且在与NUIST雷达（南京信息工程大学C波段双偏振多普勒天气雷达）回波的比较中可以发现这些插值得到的强回波中心点是普遍存在的，进一步证明了傅里叶插值法在低仰角坐标变换中的可靠性。在雷达数据三维格点化中，提出了FVI方法（径向和方位上的傅里叶插值和垂直线性内插法），对比常用的NVI方法（径向和方位上的最近邻居和垂直线性内插法），发现FVI方法得到的CAPPI图像在距离雷达远距离处有更好的连续性。

目录

声明

摘要

第一章 引言

1．1 研究目的与意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 天气雷达插值方法研究进展

1．2．2 谱分析方法的发展

1．3 本文主要研究内容和章节安排

第二章 傅里叶谱分析理论与插值算法描述

2．1 傅里叶谱分析理论简介

2．2 雷达PPI数据的傅里叶插值算法

2．3 直角坐标系下的雷达数据傅里叶插值算法

2．4 传统的双线性插值算法

2．5 本章小结

第三章 傅里叶插值法模拟计算与分析

3．1 针对飑线个例的雷达PPI图像模拟

3．1．1 模拟公式

3．1．2 模拟图像

3．2 傅里叶插值法效果及误差分析

3．3 强回波范围对比

3．4 强回波中心位置及强度对比

3．5 本章小结

第四章 傅里叶插值法的实例分析

4．1 天气雷达径向数据实例分析

4．2 天气雷达低仰角PPI数据实例分析

4．2．1 个例一

4．2．2 个例二

4．3 本章小结

第五章 基于傅里叶插值法的坐标变换效果对比分析

5．1 天气雷达扫描方式及空间分辨率

5．2 雷达低仰角PPI数据坐标变换

5．2．1 理论与方法

5．2．2 个例分析

5．3 三维格点化插值方法对比

5．3．1 插值计算方法

5．3．2 个例分析

5．4 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 本文的主要内容及结论

6．2 本文的创新点

6．3 工作展望

参考文献

致谢

作者简介