《气象观测资料质量控制 风廓线雷达》征

Q/LB.□XXXXX-XXXX目次TOC\o"1-1"\h\t"标准文件_一级条标题,2,标准文件_附录一级条标题,2,"前言 II1范围 12规范性引用文件 13术语和定义 14质量控制内容与方法 14.1质量控制内容 24.2质量控制方法 2附录A（资料性）降水回波抑制算法 3A.1算法概述 3A.2算法过程 3附录B（资料性）五波束对称性检查算法 5B.1算法概述 5B.2算法过程 5附录C（资料性）时间平均一致性检查算法 6C.1算法概述 6C.2算法过程 6附录D（资料性）空间连续性检查算法 7D.1算法概述 7D.2算法过程 7附录E（资料性）垂直切变检查算法 8E.1算法概述 8E.2算法内容 8参考文献 9前言本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件由全国气象仪器与观测方法标准化技术委员会（SAC/TC507）提出与归口。本文件起草单位：中国气象局气象探测中心、天津市气象局本文件主要起草人：李瑞义、刘子锐、杨馨蕊、吴蕾、周薇、赵世颖。气象观测资料质量控制风廓线雷达范围本文件规定了风廓线雷达观测功率谱数据、径向数据及产品数据质量控制的内容及方法。本文件适用于L波段、P波段及VHF波段风廓线雷达数据质量控制。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T37467—2019气象仪器术语术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

风廓线雷达windprofilerradar利用大气湍流引起的大气折射指数起伏对电磁波的散射作用，采用多普勒雷达技术探测大气风速、风向及垂直气流等参量随高度分布的遥感设备。注：亦称风廓线仪。[来源：GB/T37467——2019，3.2.13]

功率谱数据powerspectrumdata反映不同波束、不同距离处大气湍流引起的电磁波频谱信息。

径向数据radialdata反映一定时间范围内，不同波束径向方向上的大气湍流回波强度、速度、速度谱宽、信噪比等参数的数据。

产品数据productdata反映一定时间和空间范围内大气的水平速度、垂直速度、大气折射率结构常数等参数的数据。

质量控制qualitycontrolling采用一定方法、模型和参数，判断数据质量可靠性，并进行处理的过程。

地物杂波groundclutter地面的起伏、建筑物和其他地物反射或散射电磁波频谱信息被风廓线雷达所接收的回波数据。

生物-飞机杂波biological-aircraftclutter鸟类、蝙蝠、昆虫及飞机飞行物散射电磁波频谱信息被风廓线雷达所接收的回波数据。

降水回波precipitationecho由大气中的云、降水中的各种水汽凝结物对电磁波的后向散射，电磁波频谱信息被风廓线雷达所接收的回波数据。质量控制内容与方法质量控制内容风廓线雷达观测数据质量控制内容包括格式检查、地物杂波抑制、生物-飞机杂波抑制、降水回波抑制、谱宽检查、信噪比检查、五波束对称性检查、时间一致性检查、空间连续性检查、垂直切变检查。质量控制方法格式检查按照QX/T*中规定的风廓线雷达功率谱数据、径向数据、产品数据结构以及每条数据记录的长度进行检查。地物杂波抑制地物杂波在功率谱数据中呈现以0点频率为中心的尖峰谱曲线特征。计算频偏±0.2m/s点到0点频率的功率谱密度直线斜率，斜率值超过限值判识为地物杂波，滤除±0.2m/s区间内功率谱密度值抑制地物杂波，直线连线±0.2m/s点做抑制后功率谱密度弥补。生物-飞机杂波抑制生物-飞机杂波在有效照射体内观测的多个功率谱密度函数中呈间歇特征，即在部分功率谱密度函数中有生物-飞机造成的杂波，而在另外部分无杂波。在多个功率谱密度函数做谱平均前，对每个功率谱密度函数中功率超过限值的判识为生物-飞机杂波并滤除。降水回波抑制降水情况下功率谱数据中会出现湍流与降水回波信号，两类信号功率谱密度相似。采用高斯拟合多峰谱方法识别降水谱并滤除。详见附录A。谱宽检查气象目标是弥散的，有效照射体内散射粒子不同的径向速度引起谱的展宽。谱宽值大于9.0m/s或小于0.3m/s认为非气象目标产生的回波信号，剔除径向数据中对应距离库的速度、强度数据。信噪比检查风廓线雷达观测随高度增加信噪比逐渐减小。滤除径向数据中波束距离库信噪比小于3dB（阈值可调）的速度、强度数据。五波束对称性检查风廓线雷达假设五波束探测范围内大气均匀，基于东-西、南-北波束对称获取水平风。五波束探测对称性主要受降水及其它杂波影响。计算东-西、南-北波束对称值，超过限值判断为不满足对称性，剔除径向数据中对应距离库五波束的速度、强度数据。详见附录B。时间平均一致性检查径向数据生成时间平均产品数据时，对多时次径向数据时间一致性进行检查，剔除离群值，进而生成平均产品。详见附录C。空间连续性检查依据空间风场的连续性特征，采用二次曲面近似拟合方法对多时次风廓线产品水平风空间连续性检查，剔除离群值。详见附录D。垂直切变检查垂直切变检查是一种用于检查风切变是否在垂直方向上变化超过限值的算法。详见附录E。

（资料性）

降水回波抑制算法算法概述风廓线雷达功率谱处理时使用谱估计方法提取信号功率、径向速度、速度谱宽等参数。但受降水的影响，风廓线雷达功率谱常出现强度接近湍流回波强度的降水回波信号。由于湍流回波谱近似高斯分布，算法从功率谱数据中识别湍流回波信号和滤除降水回波信号，以减少其对气象数据分析的干扰。算法基于高斯拟合多峰谱方法，通过识别功率谱中的降水谱峰，并将其滤除，从而得到更为纯净的湍流气象信息。算法过程算法的核心是准确识别湍流回波与降水回波，并滤除降水回波，提高湍流回波数据分析的准确性。首先是对湍流回波的建模，图A.1为高斯分布的概率密度函数。高斯分布概率密度函数在风廓线雷达的湍流目标检测与信号处理中，回波信号是由大量独立的湍流回波叠加形成的。由于时间采样序列具有随机性，根据中心极限定理，大量独立的随机变量之和满足高斯分布。因此，大气中湍流回波叠加形成的信号也满足高斯分布。受降水粒子下降过程中下落速度不一致的影响，会导致降水回波谱宽展宽。同时，由于电磁波群散射效应与落速不同的影响，回波强度的高值会出现强度较为一致的“平台”。使降水回波频谱特性与高斯分布不一致。可以通过高斯模拟方式分辨湍流回波与降水回波。以下公式为功率谱中的高斯信号模型。P公式中Pv为功率谱强度，v为功率谱速度，P0为信号峰值功率，v为峰值功率处径向速度，算法实现中首先使用滑动窗口提取波峰位置，为每个波峰的有效回波范围进行高斯拟合获得所有波峰的谱矩信息，根据波峰位置、谱宽、杂波检验等识别并输出大气湍流信息。图A.2为2023年7月30日01时北京站低模式2550米高度距离库垂直指向大气湍流回波高斯拟合结果。需要注意的是在算法实现过程中，需要选择合适的参数和阈值，以确保算法的稳定性和准确性。对于不同类型和强度的降水回波信号，可能需要调整算法参数和阈值，以适应不同情况。2023年7月30日01时北京站低模式2550米高度距离库垂直指向大气湍流回波高斯拟合结果

（资料性）

五波束对称性检查算法算法概述五波束对称性检查算法使用五波束中两个三波束组合间的差值，判断此时探测范围是否符合大气均匀假设，若差值大于阈值则剔除此数据。算法过程具体公式如下： UE=-VRE+VRZcosθsinθ Uw=VRW-VRZcosθ VS=VRS-VRZcosθ VN=-VRN-VRZcosθ ∆u=UE+Uw (B.seqfulu_equation_133617134504608217 ∆v=VS+VN (B.seqfulu_equation_133617134504608217式中：UE、Uw、VS、VN分别为东、西、南、北水平速度分量，VRE、VRW、VRS、VRN、五波束对称性检查主要对降水期间的不均匀分布数据进行，有两种情况会造成垂直速度空间不均匀分布较大，一种是两个对称波束一个在降水云内，而另一个在降水云外；另一种是对流云中降水粒子的空间分布不均匀，垂直速度差异很大。经统计，∆u、∆v大于10m/s为受降水影响五波束不对称。

（资料性）

时间平均一致性检查算法算法概述剔除风廓线雷达东西南北中不同波束径向，某一固定高度径向速度值一段时间序列上的离群值，对剔除离群值后的固定高度时间序列径向速度分量进行平均，进而合成平均风廓线产品。算法过程如图C.1所示。假设图C.1（a）中有一组10个径向数据点需进行时间平均，横坐标为时间，纵坐标为径向速度值大小。图C.1（b），以第一个点为中心点，计数在第一个点±△V区间径向数据点数；图C.1（c），以第二个点为中心点，计数在第二个点±△V区间径向数据点数；依次类推，分别计数10个点径向数据点数。选取点数最多的点作为中心点，此点±△V区间外的径向数据认定为离群值剔除。如有1个以上径向速度计数点均为最多，选取时间最近的作为中心点。如10个点计数点数均小于N，则该组径向数据无平均值。△V可设置为5.0m/s，N可设置为4。时间平均一致性检查算法示意图

（资料性）

空间连续性检查算法算法概述利用最小二乘法对时间-高度-变量（U/V）进行三维二次曲面拟合，使二次曲面上的值（近似值）与观测数据值之间的差异最小化，将偏离二次曲面一定距离的数据识别为无效数据。算法过程如图D.1所示。采用时间轴的宽度可为120分钟，高度轴的宽度可为7层。该过程首先从最底层的7层中获取观测数据，进行二次曲面拟合，剔除离群值；第二次拟合往上增加1层，但仍保持7层，进行二次曲面拟合，剔除离群值；以此类推，直到最上一层，从而完成二次曲面近似检查，如图D.2所示。二次曲面离群值剔除示意图二次曲面近似检查逐层处理示意图

（资料性）

垂直切变检查算法算法概述垂直切变检查算法通过对不同高度上的风速和风向进行比较，以确定风切变的存在和大小。算法内容计算上下风垂直切变指数，当上下风切变指数都大于α时,剔除该水平风；当上风切变指数大于β或下风切变指数大于β，剔除该水平风。建议α为0.03m/s/m，β为0.08m/s/m。 Vshear=(VH1*VH1式中：Vshear为风切变值，VH1与VH2分别为上下水平风风速，φ1与φ2参考文献[1]QX/T*风廓线雷达数据格式[2]ExperienceoftheJapanMeteorologicalAgencywiththeOperationofWindProfilers,InstrumentandObservingMethodsReportNo.110,WMO.[3]OperationalAspectsofWindProfilerRadars,InstrumentandObservingMethodsReportNo.79,WMO.[4]高祝宇,阮征,魏鸣,葛润生,刘瑞婷.风廓线雷达数据质量影响因子及处理算法[J].应用气象学报,2016,27(2):148-159.气象行业标准《气象观测资料质量控制风廓线雷达》编制说明工作简况1.任务来源本文件由全国气象仪器与观测方法标准化技术委员会（SAC/TC507）提出并归口。2023年由中国气象局下达中国气象局气象探测中心，项目编号B-2023-033，计划项目名称为《气象观测资料质量控制风廓线雷达》。2.制定背景随着气候变化与天气事件对社会发展的影响频繁发生，气象观测数据的准确性和可靠性对于天气预报、气候预测以及科学研究等领域的重要性日益凸显。风廓线雷达作为气象地基遥感观测的重要工具之一，能够连续探测垂直方向大气中风速、风向等气象要素随高度的变化情况，为气象预报提供了宝贵的数据支持。然而，在实际应用中，由于雷达系统本身的复杂性、环境因素的影响以及人为操作的差异，风廓线雷达观测数据的质量参差不齐，这给气象预报和科学研究带来了一定的挑战。为了保障观测数据的准确性和可靠性，提高气象预报的准确性和精细化水平，制定风廓线雷达数据质量控制标准显得尤为重要。这一标准的制定背景主要源于以下几个方面的需求和挑战：（1）提高气象预报的准确性和精细化水平：风廓线雷达是气象观测的重要工具，能够连续地探测垂直方向大气中风速、风向等气象要素随高度的变化情况。然而，由于雷达系统本身的复杂性、环境因素的影响以及人为操作的差异，风廓线雷达观测数据的质量参差不齐。因此，需要制定一套数据质量控制标准，以确保观测数据的准确性和可靠性，从而提高气象预报的准确性和精细化水平。（2）推动技术创新和标准化：随着风廓线雷达技术的不断发展，新的观测方法和处理技术不断涌现。制定数据质量控制标准可以推动技术创新和标准化进程，鼓励新技术、新方法的研发和应用。同时，标准的制定也有助于规范行业内的技术操作和数据处理流程，提高整个行业的技术水平和竞争力。（3）加强国际合作与交流：在全球气候变化等全球性问题的背景下，气象观测数据与技术的共享和交流显得尤为重要。制定统一的风廓线雷达数据质量控制标准，可以促进各国之间的数据共享和交流。这不仅有助于共同应对全球性挑战，还能推动气象观测技术的全球化发展。（4）保障公共安全：气象灾害对人类社会的影响日益严重，及时准确的气象预报对于保障公共安全具有重要意义。风廓线雷达数据质量控制标准的制定，可以确保观测数据的准确性和可靠性，为气象灾害预警和应急响应提供有力支持。通过及时发布准确的气象预报信息，可以减少灾害损失，保障人民群众的生命财产安全。综上所述，为了应对上述需求和挑战，相关部门应开展风廓线雷达数据质量控制标准的制定工作，加强研究和实践，为气象观测事业的发展做出更大贡献。中国气象局气象探测中心作为中国的气象主管部门，在风廓线雷达业务中制定了一系列标准和规范，涵盖了风廓线雷达的选型、安装、调试、运行等各个环节，确保观测数据的准确性和可靠性。同时，中国气象局还建立了完善的风廓线雷达资料质量控制和评估业务体系，分为台站级和国家级质控体系，以提高观测数据的准确性和可靠性。为风廓线雷达数据质量控制标准的制定打下坚实基础。3.起草过程主要起草过程如下：2023年7月，标准编制工作组初步编制了《气象观测资料质量控制风廓线雷达（草案）》，开展立项申请。2023年9月标准正式立项，中国气象局气象探测中心组建了标准编写组，在原有《气象观测资料质量控制风廓线雷达（草案）》的基础上进行讨论，明确标准的适用范围及定位，确立编制原则及编制方案。2023年10-12月，在官方收集、调研国外相关标准、规范等资料基础上，编制组对风廓线雷达数据质控方法进行梳理、研究和筛选，明确了标准各部分框架、章条编排和主要编写内容的具体要求。2024年1月，与风廓线雷达管理与应用单位工作人员沟通，对风廓线雷达质量控制方法进一步研究完善。2024年2-5月，按照GB/T1.1《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的标准编写规则编制《气象观测资料质量控制风廓线雷达（征求意见稿）》和相应的《编制说明》。4.协作单位协作单位为：天津市气象局。5.标准工作组成员及其所做的工作本文件主要起草人为李瑞义、刘子锐、杨馨蕊、吴蕾、周薇、赵世颖。其分工如下：李瑞义，项目负责人，负责标准总体设计，标准编写审定，编制说明的编写审定，征求意见的修订；刘子锐、杨馨蕊、吴蕾、周薇、赵世颖负责调研，标准制定，协助征求意见修订；周薇、赵世颖，负责征求意见、收集意见以及征求意见修改汇总。标准编制原则、主要内容及其确定依据1.编制原则（1）科学性原则本文件遵照《中华人民共和国国家标准化法》、《中华人民共和国标准化法实施条例》及有关法规、规章，以GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》为基础，以及气象行业标准的特点，本着科学、合理、实用的基本原则起草编制。（2）适用性原则通过收集大量科研成果和技术资料，并多方征求意见，借鉴和参考国际、国家和行业标准，充分考虑国内实际情况。质量控制过程针对不同应用场景、设备型号均能保证数据准确性和精度，在应用过程中做到有据可依，标准统一。（3）可操作性原则本文件描述的风廓线雷达质量控制内容，可以使用通用编程语言编写相关算法，质量控制运行结果稳定，保证数据的唯一性。同时对处理过程做好记录，保证数据可溯性。2．主要内容及确定论据（1）主要内容本文件规定了风廓线雷达功率谱数据、径向数据和产品数据的质量控制内容、方法。本文件适用于风廓线雷达功率谱数据、径向数据和产品数据质量控制。质量控制内容描述影响风廓线雷达数据质量的常见因素；质量控制内容描述风廓线雷达业务应用及科学研究过程中对风廓线雷达数据质量问题处理的一般方法。（2）确定依据风廓线雷达数据质量控制的确定是基于气象探测中心多年对风廓线雷达的质量控制工作总结，依托实践经验选择风廓线雷达数据质量问题处理的一般方法；这些方法遵循科学原理，风廓线雷达的工作原理是利用雷达测量技术对风场进行探测，质量控制标准的确定遵循相关科学原理；同时遵循相关的技术规范和标准，如雷达技术标准、气象观测规范等；同时质量控制标准的确定考虑实际应用需求，如气象预报、气候变化研究等。根据不同应用需求制定相应的质量控制方法或内容，以满足实际需求；业务过程中参考国内外的相关研究成果和实践经验，以制定更加科学、合理、可行的质量控制标。总之，风廓线雷达数据质量控制标准的确定综合考虑科学原理、技术规范、实际应用需求、实践经验和外部参考等多个方面，以确保数据的准确性和可靠性，提高数据的质量和使用价值。（3）文件内容及结构风廓线雷达数据的质量控制包括了质控对象、质控方法和质量标识等关键技术。其中质控对象包括湍流回波、降水回波、地物回波、电磁干扰等；质控方法包括格式检查、地物杂波抑制、生物-飞机杂波抑制、降水回波抑制、谱宽检查、信噪比检查、五波束对称性检查、时间平均一致性检查、空间连续性检查、垂直切变检查等。试验验证的分析、综述报告风廓线雷达是一种用于测量大气中风向和风速的设备，其观测数据对于气象预报、气候研究、大气物理等领域具有重要意义。上世纪90年代我国开始风廓线雷达相关研究，2007年基本定型业务用风廓线雷达。中国气象局在全国范围内建立了较为完善的风廓线雷达观测网络，涵盖了不同地区和不同高度层次的观测站点。截至目前，中国气象局全网214部风廓线雷达均采用统一数据格式进行观测于记录数据，保证了数据的准确性和可比性。风廓线雷达观测数据需要通过数据传输系统及时传输至数据中心进行处理和分析。中国气象局建立了高效的数据传输网络，确保了风廓线雷达数据的及时传输和共享。同时，为了提高数据的可用性和可访问性，数据中心还对数据进行存储和管理，并提供了标准化的数据接口和访问方式。中国气象局建立了完善的数据处理和分析系统，包括数据预处理、质量控制、产品生成等环节。通过对数据的处理和分析，可以提取出风场信息、湍流信息等有用信息，为气象预报、气候研究、大气物理等领域提供支持。此格式在数据处理、分析、传输、存储、管理均提供良好的支持。首先，风廓线雷达是一种用于测量大气运动的主动遥感雷达设备，其观测数据广泛应用于气象、环境监测等领域。然而，由于雷达信号受到多种因素的影响，如地物杂波、大气中的降水等，导致观测数据中存在噪声和异常值，影响数据的准确性和可靠性。随着气象和环境监测领域的发展，风廓线雷达数据的准确性和可靠性对于其应用具有至关重要的作用，因此数据质量控制标准的制定和实施显得尤为重要。风廓线雷达数据质量控制标准的确定主要依据科学原理、技术规范、实际应用需求、实践经验和外部参考等多个方面，制定出一套科学、合理、可行的质量控制标准。这包括数据采集的质量控制、数据处理的质量控制、数据存储和传输的质量控制等方面的标准。在风廓线雷达业务化运行的过程中，需要对其效果进行定期评估和不断完善。评估的内容包括质量的合理性和可行性、数据质量的提高程度以及在实际应用中的表现等。根据评估结果，针对存在的问题和不足之处进行改进和完善，以适应不断变化的应用需求和技术发展。此外，还关注国内外上相关领域的研究动态和发展趋势，及时吸收和借鉴先进经验和技术，提高中国风廓线雷达数据质量控制标准的水平和竞争力。这些研究为制定风廓线雷达数据质量控制标准提供了理论依据和技术支持。此文件描述的风廓线雷达数据质量控制内容及方法在实际应用中得到了广泛应用和认可。通过实施质量控制标准，可以有效提高风廓线雷达数据的准确性和可靠性，为气象预报、气候变化研究等领域提供更加可靠的数据支持。中国气象局拥有最多数量及型号的风廓线雷达，风廓线雷达数据质量控制标准的制定和实施对于提高数据质量和使用价值具有重要意义。通过不断完善和改进质量控制标准，可以有效提升风廓线雷达技术的水平与应用水平。与国际、国外同类标准技术内容的对比情况与国际及国外同类标准技术内容的对比情况如下：（1）数据采集与处理1）美国NOAA制定的标准强调了数据采集的完整性和准确性，采用了多种数据质量控制方法，包括针对鸟群干扰的六项标准等。这些方法确保了数据在采集过程中的质量。2）欧洲ECMWF的标准则基于WMO的指导原则，结合欧洲地区的特点进行定制，使用先进的算法和技术对数据进行处理和分析。3）日本建立了密集的风廓线雷达网，并实施了台站、控制中心两级的数据质量控制体系，确保数据的全面监控。4）中国气象局在全国范围内建立了完善的风廓线雷达观测网络，采用统一数据格式进行观测和记录，保证了数据的准确性和可比性。（2）数据存储与传输1）美国的数据传输系统致力于确保数据的及时