第 5 期 赵瑞金等 : 硬件故障导致雷达回波错误数据质量控制方法 579 也愈来愈大 对硬件故障导致的雷达数据质量控制方法的研究愈加紧迫和重要 关于雷达故障对数据和回波的影响 周红根 [11] 等对雷达不同部位故障产生的异常回波进行收 [12] 集和整理 潘新民等分析了强度定标故障的回波 [13]

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1 第 26 卷第 5 期 2015 年 9 月 应用气象学报 JOURNALOFAPPLIED METEOROLOGICALSCIENCE Vol.26No.5 September2015 赵瑞金 刘黎平 张进. 硬件故障导致雷达回波错误数据质量控制方法. 应用气象学报 (5): doi: / 硬件故障导致雷达回波错误数据质量控制方法 赵瑞金 1)2) 刘黎平 1) 张进 2) 1) ( 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室 北京 ) 2) ( 河北省气象信息中心 石家庄 ) 摘 要 雷达硬件故障直接影响数据质量 故障数据进入共享系统后不但影响本地预报员对天气系统的分析和判断 对国家级业务系统也会产生严重影响 目前 对雷达资料的数据质量控制主要针对非气象回波 对于雷达硬件故障导致的数据错误还缺乏有效的质量控制方法 该文对河北省石家庄 CINRAD/SA 雷达 年硬件故障时的基数据和回波特征进行分析 研究雷达故障导致的数据错误与故障类别的相关性及对数据和回波的影响 结果表明 : 雷达硬件故障导致的数据错误对基数据的完整性 数据位置和强度信息产生影响 发射机和接收机系统故障主要影响雷达数据的强度信息 ; 伺服系统故障主要影响数据的位置信息 提出通过对雷达数据完整性和位置信息的检查 根据硬件故障影响雷达回波形态 位置 范围和强度等图像特征 利用基于模糊逻辑自动识别雷达硬件故障导致的错误数据的质量控制方法 利用石家庄雷达站 年雷达故障数据进行了识别效果检验 对故障数据的总体识别率超过 90% 能较好实现对硬件故障导致的数据错误质量控制 是现有雷达运行正常情况下针对非气象回波的雷达数据质量控制方法的补充 关键词 : 雷达硬件故障 ; 数据质量控制 ; 模糊逻辑 引言多普勒天气雷达是中小尺度灾害性天气的新型监测工具 中国气象局已开展了雷达数据共享 组网 [1 2] 拼图 资料同化等业务应用和研究 短时临近交互预报系统 灾害天气短时临近预报业务系统 多普勒天气雷达建设业务软件系统等已开始业务运行 雷达资料的数据质量对这些系统的运行有重要影响 只有进行质量控制 才能保障探测数据的可靠性 满足各种业务应用要求 为预报方法的改进提供科学依据 在多普勒天气雷达数据质量控制方法研究方面 目前主要是在雷达运行正常时对非气象回波进行数据质量控制 如地物污染 海浪 鸟群 电磁干扰 等 文献 [3 7] 提出基于模糊逻辑的分步式超折射地物回波的识别等方法 能够较好地识别出地物回 [8] 波 谭学等利用基于回波分块和模糊逻辑的方法对海浪回波进行识别 有效降低了降水回波被误判 [9] 为海浪回波的概率 陈忠勇等对不同类型的电磁干扰产生原因和解决方法进行探讨 Jungbluth [10] 等对迁移鸟群的回波识别方法进行研究 然而 当雷达发射机 接收机 伺服系统出现故障时 常常导致雷达探测数据错误 雷达硬件故障直接影响气象回波数据的可靠性 而气象回波数据是预报员分析判断天气系统发生发展的重要依据 也是各种预报模式和业务系统的重要资料来源 与非气象回波相比 异常的气象回波资料对预报准确性的影响更大 随着雷达站点不断增加和雷达资料的广泛应用 故障数据对其他业务系统运行的影响 收到 收到再改稿 资助项目 : 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室开放课题 (2013LASW B07) 河北省气象局科研课题 (12ky13) zhaoruijin@sina.com

2 第 5 期 赵瑞金等 : 硬件故障导致雷达回波错误数据质量控制方法 579 也愈来愈大 对硬件故障导致的雷达数据质量控制方法的研究愈加紧迫和重要 关于雷达故障对数据和回波的影响 周红根 [11] 等对雷达不同部位故障产生的异常回波进行收 [12] 集和整理 潘新民等分析了强度定标故障的回波 [13] 特征和诊断方法 胡东明等对伺服系统故障导致的丝状回波进行分析 这些研究主要是对故障原因和排除方法进行分析总结 对故障数据的强度 位置 完整性等特征缺乏深入探讨 未将雷达故障产生的数据质量联系起来 更没有给出雷达故障数据识别和控制方法 目前多普勒天气雷达基数据中主要是回波强度 速度 谱宽和位置等信息 雷达运行状态和报警信息在其他文件中保存 仅从基数据无法了解雷达的运行状态 在实际业务中 也主要是对雷达基数据和产品文件共享 用户无法获取每个基数据的雷 [14] 达状态和报警信息 为此 赵瑞金等提出通过建立实时雷达状态信息库 对基数据进行雷达状态参数检查 实际工作中业务人员可通过调用实时数据库获取数据质量信息 对雷达数据是否准确和可用 [15] 进行判断 邵楠等研究了采用基于图像处理技术 模式识别和机器学习的方法 通过提取圆弧 直线 缺角等图像特征 对雷达异常数据进行自动识别 上述对硬件故障数据的质量控制主要采用间接方法 然而并非所有故障数据都会出现报警信息 不同部位和类别的硬件故障对数据的影响又有所不同 特别是对于位置 范围和强度异常数据 也不一定出现直线或圆弧等图像特征 导致对雷达硬件故障数据无法正确识别 因此 在多普勒天气雷达数据质量控制方面 目前主要是对非气象回波进行数据质量控制 对雷达故障导致的数据错误还缺乏有效的控制方法 与非气象回波的数据质量控制相比 由于雷达硬件故障产生的数据错误直接影响气象回波数据的可靠性 对预报准确性的影响更大 对雷达硬件故障导致的数据错误和质量控制方法的研究更加必要 本文对河北省石家庄 CINRAD/SA 雷达 年雷达硬件故障时的回波 基数据特征进行分析 研究雷达不同部位故障时对基数据的影响最佳识别方法 给出一种基于模糊逻辑的雷达故障数据的自动质量 控制方法 通过对石家庄雷达站 年不同类型雷达故障数据的识别效果检验 总体识别率超过 90% 能较好实现对雷达故障数据进行质量控制 是现有雷达运行正常情况下针对非气象回波的数据质量控制方法的补充 1 雷达故障对探测数据的影响及分类多普勒天气雷达作为一种长时间连续运行的大型电子设备 很多器件是在高电压和强电流条件下工作 受环境因素和器件质量等因素影响 硬件故障不可避免 仅以河北省石家庄雷达站为例 年出现 40 次雷达硬件故障 特别是在 年雷达运行初期 平均每年出现 5~8 次硬件故障 2008 年以后雷达虽然运行逐步稳定 但每年仍出现 1~3 次硬件故障 从全国范围看 根据杨金 [16] 红等统计分析 2006 年 6 月 2011 年 12 月在天气雷达规定开机时段出现 4489 次故障 随着多普勒天气雷达网建设 雷达数量逐步增加 雷达故障对数据和回波的影响愈来愈大 当雷达出现故障时 对雷达基数据主要产生以下影响 :1 数据完整性出现异常 这是因为雷达硬件系统出现故障时 常常导致停机 对探测数据完整性会产生影响 根据对石家庄雷达站 年雷达硬件 CINRAD/SA 故障资料统计 伺服系统故障时 有 80% 的基数据不完整 发射机系统故障时 有 90% 的基数据不完整 接收机系统故障时 有 30% 的基数据不完整 2 探测数据位置信息错误 伺服系统故障常常影响探测数据的方位和仰角信息 如扫描线方位角错位或缺失 仰角的突然增高或 [17 18] 降低 实际位置与预设位置偏差较大等 当雷达探测数据的位置信息错误时 会导致相邻体扫回波的位置 范围突变 出现丝状回波 V 型缺口等 图 1 分别是由于方位和仰角错误导致相邻体扫的回波位置和范围异常 ( 文中时间均为世界时 下同 ) 3 探测数据强度出现异常 故障分析表明发射机和接收机故障主要影响探测数据的强度信息 如连续的异常高的回波强度 无数据 强度无变化或呈规律性 [1216] 变化等 ( 如图 1 所示 ) 或在回波上表现为相邻体扫强度 范围差别很大 出现环状 饼状回波等

3 580 应 用 气 象 学 报 如图 2 所示 图 1 雷达回波位置 范围 强度突变实例 F i 1 Ca s e so fr ada re choe spo s i t i on r angeandi n t ens i t g ychange 第 26 卷

4 第 5 期 赵瑞金等 : 硬件故障导致雷达回波错误数据质量控制方法 581 图 2 回波形态改变 Fig.2 Echoshapechange 2 基于模糊逻辑的分步式异常数据自动识别方法从上面的分析可以看出 雷达故障主要对数据完整性 位置信息和强度信息产生影响 造成回波的异常 但上述 3 种数据错误的特征并非同时出现 有时数据完整性虽然正常 但可能位置或强度信息错误 因此 需要对雷达基数据的完整性 位置信息和雷达回波特征综合检测 进行分步式的故障识别才能全面剔除雷达错误数据 首先 将待检查的基数据进行雷达数据完整性检测 对于数据完整性检测异常的作为错误数据 正常地进行数据位置信息的检测 然后 根据雷达标校参数和技术指标对雷达数据方位和仰角等信息进行检查 不符合要求的作为异常数据 最后 对数据完整性和位置信息均正常的数据 进行回波的图像特征检测 对数据强度的突变信息进行识别 2.1 数据完整性信息的识别多普勒天气雷达的数据完整性取决于仰角层数和扫描线数的完整 而不同工作模式的仰角层数又存在差异 以 CINRAD/SA 的 VCP21 工作模式为例 完整的体积扫描应包含 9 个仰角 11 层的扫描数据 其中在 0.5 和 1.5 扫描 2 次 两条扫描线之间的方位角改变量一般小于水平波束宽度 ( 小于 1 ) 因此 每个仰角层次的扫描线数要大于 360 条才能闭合 且每个层次扫描线数略有不同 由于每条扫描线的字节长度为 2432 字节 因此 正常文件大小一般为 9.6MB 左右 而故障数据往往低于或高于该数值 对于 CINRAD/SA 雷达 每条径向数据的 41~ 42 字节给出了扫描线状态信息 用数值 012 分别代表该仰角的第 1 条 中间和最后 1 条径向数据 ; 用 3 和 4 代表该体扫的第 1 条径向数据和体扫结束的最后 1 条径向数据 以 VCP21 模式为例 当仰角层数为犖犃 每层扫描线数为犖犅时 数据完整性异常的识别指标为犖犃 11 或犖犅 <360 (1) 因此 结合雷达工作模式和体扫结束标志可对数据的仰角层数检查 利用仰角扫描开始和结束标志可进行每个仰角的扫描线数检查 通过上述两个步骤可实现对数据的完整性进行识别 如果数据的层数小于规定的层 或每层扫描线数低于 360 条 则判定为数据不完整 由于不完整数据往往伴随雷达故障 数据错误的可能性较大 可直接剔除 或进一步对各仰角层数据进行位置和强度信息检查 给出每个仰角层数据的可用性 2.2 数据位置信息的识别扫描线的方位角和仰角决定了数据的位置信息是否准确 为了完整记录回波强度 速度和谱宽信息 对不同雷达工作模式的预设仰角进行定义 一般从 0.5 开始 在低仰角每次增加 1 个小于雷达垂直波束宽度 且在方位上两条扫描线之间的方位角改变量为 1 左右 根据雷达定标要求 方位和仰角的定标精度为 ±0.1 [19] 此外 在 CINRAN/SA 雷达基数据格式中 每条径向数据的 39~40 字节给出当前仰角内径向数据的序号 数据正常时 该序号应连

5 582 应用气象学报第 26 卷 续 步长为 1 当伺服系统出现故障时 会出现与上述要求不一致的现象 如扫描线方位角错位或缺失 仰角的突然增高或降低 实际位置与预设位置偏差较大等 因此 用相邻扫描线的径向数据的序号和方位角之差 以及实际仰角与预设仰角之差等位置信息可识别是否有扫描线错位 仰角偏离预设位等现象 当相邻两条扫描线径向数据出现序号不连续 方位角之差的绝对值大于 2 时 说明此时有扫描线的缺失 错位现象 只要出现 1 次即可判定出错 考虑到在高仰角进行扫描层次改变时 由于惯性会导致天线瞬时抖动 因此 选取同一仰角所有扫描线仰角实际位置与预设位置的平均绝对值来判定雷达是否偏离预设位 当相邻扫描线的径向数据序号步长为 Δ 犜 方位角之差的绝对值为 ΔθA 仰角的实际位置与预设位置之差的绝对值为 ΔθE 同一仰角所有扫描线仰角的实际位置与预设位置之差的平均绝对值用 ΔθE 代表 此时 数据位置信息错误的判据为 Δ 犜 1ΔθA >2 ΔθE >0.1 (2) 在任何仰角层次 如果扫描线的方位和仰角变化满足上述任意一项指标 则可判断为这个体扫数据为错误数据 2.3 数据强度信息的识别参数和隶属函数 硬件故障导致的雷达数据强度错误会引起回波形态 范围和强度的突变 与正常的气象回波相比较 硬件故障导致的雷达数据错误具有突发性 常常导致相邻体扫的回波发生较大的改变 出现饼状 环状 大范围噪点等 而气象回波在演变过程中 移动速度 高度 强度等均有一定合理限度 在时间和空间上的发展均有一定的延续性 因此 通过相邻体扫的回波特征参数的比较 可以较好识别出数据 狉 = 1 犕犖 槡 1 犕犖 犕犖 犻 =1 犻 =1 犣犃 = 1 犕犕犖 犕犖 犻 =1 犻 =1 错误 同时 硬件故障导致的数据错误往往也具有连续性 在硬件故障排除前 这种数据错误持续存在 因此 还需要与临近的正常数据进行图像特征相关才能识别出错误数据 因此 采用 狉共 4 个物理量定 义分析雷达数据 其中 狉分别代表相邻两幅雷达图的回波面积变化 强度变化平均绝对差 强度变化程度和相关性 为连续正常体扫数据上述参数的平均值 通过与邻近数据和与连续正常体扫数据的平均值比较 对数据质量进行判断 犛为大于某一强度阈值的雷达回波面积 犕犛 = 犖 犻 =1 犼 =1 犛 ( 犻 犼 ) 犛 ( 犻 犼 )=1 犣 ( 犻 犼 )> 犣 threshold (3) 为强度变化平均绝对差 即两幅雷达数据强度的变化情况 = 1 犕犕犖 犖 犻 =1 犼 =1 狘犣犃 ( 犻 犼 )- 犣犅 ( 犻 犼 ) 狘 (4) 为强度变化程度 即变化大于某一阈值的 [3] 数据占整图比例 犕犛 PIN = 犕犖 犕犛 PIN 犻 =1 犼 =1 犕 犖 = 1 狘犣犃 ( 犻 犼 )- 犣犅 ( 犻 犼 ) 狘 > 犣 threshold; { 0 狘犣犃 ( 犻 犼 )- 犣犅 ( 犻 犼 ) 狘 犣 threshold (5) 狉为相邻两幅雷达图之间的相关系数 即回波图像的相似度 [20] 式 (3)~ 式 (6) 中犃和犅分别代表两幅图 犕和 犖分别代表径向扫描线个数和距离库个数 犣 threshold 为 ( 犣犃 ( 犻 犼 )- 犣犃 )( 犣犅 ( 犻 犼 )- 犣犅 ) ( 犣犃 ( 犻 犼 )- 犣犃 ) 犖 犻 =1 犻 =1 犕犕犖 槡 2 1 犣犃 ( 犻 犼 ) 犣犅 = 1 犖 犻 =1 犻 =1 犕犕犖 犖 犻 =1 犻 =1 2 ( 犣犅 ( 犻 犼 )- 犣犅 ) 犣犅 ( 犻 犼 ) (6) 阈值 本文中采用的犕 =360 犖 =460 从扫描线起点开始 进行整幅雷达图比较 平均值按邻近正常 10 个体扫数据计算 狉这 4 个物理量从不同方面反 映了雷达数据的变化情况 反映了当相邻两幅

6 第 5 期 赵瑞金等 : 硬件故障导致雷达回波错误数据质量控制方法 583 图的回波面积变化程度 反映了相邻两 幅图的强度变化程度 而狉反映了相邻两幅雷达图的回波形态相似度 图 3 是石家庄 CINRAD/SA 雷达在强对流 大面积降水 晴空 超折射等不同天气条件和回波类型的 2600 个雷达正常数据在 0.5 仰角 面积和变化程度的阈值为 5dBZ 时 狉概率分布 统计 可以看出 主要分布在 0~5 倍以内 PIN 和犛的峰值在 1 附近呈正态分布 狉的峰值 为 0.9 左右 图 4 是在同样条件下对 526 个包含饼图 拉丝等强度和位置信息异常的雷达故障数据的 4 个参数 的统计 可以看出 在 2 倍以上数据明显增大 的数值增大 的峰值中 心为 1.5 左右 狉的数值减小并呈随机分布 因此 故障数据与正常数据各参量的概率分布存在较大差异 根据这些参量的概率分布 可以确定用梯形折线表示的各个参量的隶属函数 用犘犛 犘 MAD 犘 SPIN 犘狉分别代表 函数 犘犛 = 烄 1 2 犘 MAD = 烅 1 烆 烄 1 <5; 5 烅 1 5 烆 <2; 2 烄 1 <2; 2 犘 SPIN = 烅 1 2 烆 犘狉 = 1- 狉 狉 0; { 1 狉 <0 狉的隶属 (7) (8) (9) (10) 分别给予犘犛 犘 MAD 犘 SPIN 犘狉相同的权重系数 建立如式 (11) 所示综合识别方程 数据的异常概率用犘表示 当犘大于给定阈值 如 0.6 时 即当错误数据的概率大于阈值时 该数据为错误数据 犘 =0.25 犘犛 犘 MAD+0.25 犘 SPIN+0.25 犘狉 (11) 综上所述 通过上述 3 个步骤的检查 可实现对基数据的完整性检查和质量控制 当待检查雷达数 图 3 正常雷达数据的 Fig.3 Probabilitydistributionof 狉概率分布 狉 fornormalradardata

7 584 应用气象学报第 26 卷 图 4 雷达故障数据的 Fig.4 Probabilitydistributionof 狉概率分布 狉 forerroneousradardata Fig.5 图 5 各识别指标对应的隶属函数 Membershipfunctionsofeachidentificationindex

8 第 5 期 赵瑞金等 : 硬件故障导致雷达回波错误数据质量控制方法 585 据出现位置信息异常时 该数据的错误概率犘 =1; 强度信息的检查通过式 (11) 和设定的阈值来判定 3 效果检验 邻体扫的 狉 可以看出在 00:49 发生了很大变化 利用式 (11) 可以计算出该数据错误概率约为 70% 3.1 数据位置信息错误检验实例回波位置的异常包括扫描线方位角或仰角错误 以及回波整体位置出错等情况 2013 年 4 月 3 日 04:42 石家庄雷达在东北方向出现明显的拉丝 ( 如图 6 所示 ) 表 1 是该时刻相邻 4 条扫描线的位置信息 其中秒后时间为毫秒 可以看出 此时扫描线方位角出现错位 相邻扫描线方位角最大偏差达到了 根据式 (2) 该数据为错误数据 当雷达回波整体位置出现异常时 很难从单张雷达图上识别 此时只有通过与邻近雷达回波的比较才能发现数据错误 如 2005 年 7 月 22 日 00:29:33 雷达突然停机 00:49:22 重新开机后 两个体扫回波整体位置相差 90 ( 如图 1 所示 ) 表 2 给出了相 图 年 4 月 3 日 04:42:00 石家庄雷达回波强度 Fig.6 ReflectivityofShijiazhuangradarsite at044200utc6apr2013 表 年 4 月 3 日 04:42:00 丝状回波位置数据 犜犪犫犾犲 1 犛犻犾犽狊犺犪狆犲犲犮犺狅狆狅狊犻狋犻狅狀犱犪狋犪犪狋 犝犜犆 6 犃狆狉 2013 时间 方位 /( ) 仰角 /( ) 04:42: :42: :42: :42: 表 年 7 月 日回波位置异常变化相关参数 犜犪犫犾犲 2 犆狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀狆犪狉犪犿犲狋犲狉狊狅犳犲犮犺狅狆狅狊犻狋犻狅狀犮犺犪狀犵犲狅狀 22 犑狌犾 2005 时间 ( 5dBZ) /dbz ( 5dBZ) 狉 21T23:27 23: T23:33 23: T23:39 22T00: T23:45 23: T23:51 23: T23:58 22T00: T00:05 00: T00:11 00: T00:17 00: T00:23 00: T00:29 00: T00:49 00: 数据强度信息错误检验实例 图 7 和表 3 分别是 2011 年 4 月 20 日石家庄雷达出现饼图时 0.5 仰角回波强度和相关参数的计 算结果 其中面积和变化程度的阈值为 5dBZ 可以看出 10:24 与 10:18 和 10:30 相比较 与临近的数据相比较时 图像特征参数出现明显的差异 因

9 586 应用气象学报第 26 卷 此 从 10:24 开始数据有异常的突变 犘犛 犘 NAD 犘 SPIN 均为 1 犘狉为 该数据的错误概率为 为错误数据 图 年 4 月 20 日石家庄雷达出现饼状回波 Fig.7 CakeshapeechoofShijiazhuang radarsiteon20apr2011 表 年 4 月 20 日 10:06 10:42 相邻雷达数据的图像特征相关参数 犜犪犫犾犲 3 犜犺犲犮狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀狆犪狉犪犿犲狋犲狉狅犳犻犿犪犵犲犳犲犪狋狌狉犲狊狅犳犪犱犼犪犮犲狀狋狉犪犱犪狉犱犪狋犪狅犳犛犺犻犼犻犪狕犺狌犪狀犵狉犪犱犪狉狊犻狋犲犳狉狅犿 1006 犝犜犆狋狅 1042 犝犜犆狅狀 20 犃狆狉 2011 时间 ( 5dBZ) /dbz ( 5dBZ) 狉 10:00 10: :06 10: :12 10: :18 10: :24 10: :30 10: :36 10: 表 4 是 3 个体扫在仰角 0.5 方位角 180 ~ 183 连续 3 条扫描线上 51~60km 距离库的回波强度 可以看出 3 个时刻扫描线位置信息正常 但 10:24 回波强度比 10:18 和 10:30 增强了 50dBZ 以 上 因此 通过与临近和连续正常数据 4 个参数的比较能够剔除强度错误数据 3.3 总体效果检验利用上述识别方法 对石家庄雷达站 2004

10 第 5 期 赵瑞金等 : 硬件故障导致雷达回波错误数据质量控制方法 年 40 次雷达故障中不同类型的故障数据总体的识别效果如表 5 所示 其中错误数据为 526 个 异常概率阈值为 0.6 由表 5 可以看出 总体的错误数据识别率达到 90% 以上 特别是对位置异常的错误数据全部识别 因此 采用基于模糊逻辑的分步式异常数据自 动识别方法 对于大部分硬件故障数据能够较好地识别 对于部分强度信息错误数据未能识别 这是由于采用基于模糊逻辑的错误数据的识别方法 当图像的强度 范围特征变化愈大 识别效果愈好 如果雷达故障对回波的影响在正常气象回波在演变过程 表 年 4 月 20 日 10:18 10:30 回波强度变化情况 犜犪犫犾犲 4 犐狀狋犲狀狊犻狋狔犮犺犪狀犵犲犳狉狅犿 1018 犝犜犆狋狅 1030 犝犜犆狅狀 20 犃狆狉 2011 时间 方位角 /( ) 仰角 /( ) 51~60km 距离库回波强度 /dbz 51km 52km 53km 54km 55km 56km 57km 58km 59km 60km : : : 表 5 不同硬件故障数据的识别情况 ( 判定阈值 : 犘 0.6) 犜犪犫犾犲 5 犐犻犱犲狀狋犻犳犻犮犪狋犻狅狀狉犲狊狌犾狋狅犳犲狉狉狅狀犲狅狌狊狉犪犱犪狉犱犪狋犪 ( 犻犱犲狀狋犻犳犻犮犪狋犻狅狀狋犺狉犲狊犺犺狅犾犱犘 0.6) 错误数据类型 回波形态 数据量 识别 识别率 /% 饼图 大范围噪点 强度异常 V 型缺口 扇状回波 强度异常增强或减弱 环状 回波整体方位改变 方位角 / 仰角异常 丝状回波 范围异常 异常数据总体识别情况 中的合理限度内 雷达故障对回波强度影响程度较小 可能导致对错误数据的漏识别 此外 识别阈值的选择对识别效果也会产生影响 当阈值过高时 会对错误数据漏判 4 结论与讨论本文通过对雷达硬件故障时的基数据完整性 位置信息和回波特征分析 研究了雷达故障导致的错误数据和回波特征 与故障类别的相关性及质量控制方法主要结论如下 : 1) 雷达出现故障对基数据的数据完整性 位置和强度信息产生影响 引起回波的形态 范围 位置和强度异常 不同部位和类别的硬件故障对数据影响有所不同 接收机系统故障主要影响雷达数据强 度信息 ; 伺服系统故障主要影响扫描数据的方位和仰角信息 数据完整性也较差 需要进行数据位置信息和数据完整性检查才能较好识别 2) 根据雷达工作模式和技术参数要求 通过雷达数据完整性和位置信息检查 可以实现对硬件故障导致的不完整数据和位置信息错误数据的剔除 3) 雷达数据强度信息影响回波形态 范围和强度等图像特征 采用回波面积 强度变化的平均绝对差 强度变化程度和相关系数 4 个参数 通过与相邻体扫和邻近的连续正常体扫数据回波特征参数的比较 可以较好地实现对雷达硬件故障产生的数据强度信息错误进行质量控制 本文利用雷达基数据中的强度和位置等信息对故障数据进行识别 但不同部位和类别的硬件故障对数据的影响有所不同 仅靠一种方法无法实现对

11 588 应用气象学报第 26 卷 异常错误数据的彻底剔除 多普勒天气雷达不但能够提供原始数据信息 还具有在线监测 标定和报警信息 因此 在实际工作中可结合雷达状态和报警信息等资料 通过多种手段综合应用 对雷达资料进行分步检查能够较全面地实现对雷达硬件导致的数据错误有效的质量控制 雷达作为短时预报和监测的重要手段 对资料时效性要求很高 目前单站雷达数据一般采用文件形式传输至省信息中心 部分区域同步观测的雷达实现了数据流传输 资料通过国家和省级通信系统实现共享 无论在雷达站还是省级信息中心 雷达故障数据均未经过质量控制直接进入共享系统 严重影响精细化预报及其他定量气象业务应用的精度 因此 急需建立雷达数据质量控制系统 在单站雷达数据上传或进入质控数据共享系统之前 首先进行资料的质量控制 对数据进行可用 可疑和不可用判定 加以标识供业务应用参考 本文提出的算法目前主要对文件级数据进行处理 可在 6 min 之内完成 1 个体扫数据的检查 效果检验表明 : 对故障数据的总体识别率超过 90% 不同业务对雷达资料的需求也存在差异 雷达实时数据流不但含有气象信息 还有雷达状态和报警 控制信息等 最终分别形成基数据 状态信息 报警信息 标定信息等文件级数据 这些原始数据既是预报员获取气象信息来源 也是保障人员分析雷达运行状态 进行故障诊断和改进雷达技术的重要依据 因此 雷达的原始数据和经过质量控制后的数据分别满足不同类型和层面的业务需求 均需上传和共享 本文所提出的算法也可应用于雷达状态实时监测系统 通过对数据流信息的分析 对数据的可用性进行判别 完善多普勒天气雷达报警和监控系统 此外 文中给出的算法主要是基于对回波强度和位置信息的分析和处理 对于雷达硬件故障导致的速度和谱宽数据错误及质量控制方法仍需进一步研究 参考文献 [1] 肖艳姣 刘黎平 杨洪平. 基于天气雷达网三维拼图的混合反 射率因子生成技术. 气象学报 (3): [2] 肖现 王迎春 陈明轩 等. 基于雷达资料四维变分同化技术对北京地区一次下山突发性增强风暴热动力机制的模拟分析. 气象学报 (5): [3] 刘黎平 吴林林 杨引明. 基于模糊逻辑的分步式超折射地物回波识别方法的建立和效果分析. 气象学报 (2): [4] 江源 刘黎平 庄薇. 多普勒天气雷达地物回波特征及其识别方法改进. 应用气象学报 (2): [5] 李丰 刘黎平 王红艳 等.S 波段多普勒天气雷达非降水气象回波识别. 应用气象学报 (2): [6] 李丰 刘黎平 王红艳 等.C 波段多普勒天气雷达地物识别方法. 应用气象学报 (2): [7] 何彩芬 黄旋旋 丁烨毅 等. 宁波非气象雷达回波的人工智能识别及滤波. 应用气象学报 (6): [8] 谭学 刘黎平 范思睿. 新一代天气雷达海浪回波特征分析和识别方法研究. 气象学报 (5): [9] 陈忠勇 蔡宏 向阿勇 等. 天气雷达探测遭电子干扰分析与解决途径. 气象科技 (5): [10] JungbluthKBelesJSchumacherM.VelocityContamination ofwsr 88Dand WindProfilerDataDueto MigratingBirds The27thConferenceonRadarMeteorology.AmericanMe teorologicalsociety1995: [11] 周红根 柴秀梅 胡帆 等. 新一代天气雷达回波异常情况分析. 气象 (6): [12] 潘新民 柴秀梅 崔柄俭 等.CINRAD/SB 雷达回波强度定标调校方法. 应用气象学报 (6): [13] 胡东明 刘强 程元慧 等.CINRAD/SA 天线伺服系统轴角箱多次故障的分析. 气象 (10): [14] 赵瑞金 董保华 聂恩旺 等. 根据异常回波特征和报警信息判断雷达故障部位. 气象 (5): [15] 邵楠 裴罛 刘传才 等. 基于图像处理技术自动判别雷达异常产品. 气象科技 (6): [16] 杨金红 高玉春 柴秀梅. 新一代天气雷达运行保障能力分析. 气象科技 (1): [17] 杨传凤 张璇 张骞 等.CINRAD/SA 雷达俯仰角码跳闪导致天线异动的故障排除. 气象水文海洋仪器 (4): [18] 蔡勤 柴秀梅 周红根 等.CINRAD/SA 雷达闪码故障的诊断分析. 气象 (8): [19] 中国气象局. 新一代天气雷达系统功能规格书 (S 波段 ) [20] 朱永松 国澄明. 基于相关系数的相关匹配算法的研究. 信号处理 (6):

12 第 5 期 赵瑞金等 : 硬件故障导致雷达回波错误数据质量控制方法 589 犜犺犲犙狌犪犾犻狋狔犆狅狀狋狉狅犾犕犲狋犺狅犱狅犳犈狉狉狅狀犲狅狌狊犚犪犱犪狉犈犮犺狅犇犪狋犪犌犲狀犲狉犪狋犲犱犫狔犎犪狉犱狑犪狉犲犉犪狌犾狋 ZhaoRuijin 1)2) LiuLiping 1) ZhangJin 2) 1) ( 犛狋犪狋犲犓犲狔犔犪犫狅狉犪狋狅狉狔狅犳犛犲狏犲狉犲犠犲犪狋犺犲狉 犆犺犻狀犲狊犲犃犮犪犱犲犿狔狅犳犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犾犛犮犻犲狀犮犲狊 犅犲犻犼犻狀犵 ) 2) ( 犎犲犫犲犻犘狉狅狏犻狀犮犻犪犾犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犾犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犆犲狀狋犲狉 犛犺犻犼犻犪狕犺狌犪狀犵 ) 犃犫狊狋狉犪犮狋 Radarhardwarefaultafectsdataqualitydirectly.Erroneousdatanotonlyafectlocalforecasterana lyzingweatherbutalsohaveseriousinfluenceontherunningofnationaloperationsystem.sofarstudy onradardataqualitycontrolmainlyaimsatnon meteorologicalechoessuchasgroundcluterseacluter electromagneticinterferenceandsoon.thereisn tenoughefectivequalitycontrolmethodforerroneous datageneratedbyhardwarefault.throughanalysisontheintegrityofbasedatapositioninformationand characteristicofhardwarefaultechoesthecorrelationbetweenerroneousdataandfaultcategoryand efectsofdiferentfaultondataandechoesarestudied.aqualitycontrolmethodisprovided. Erroneousdatageneratedbyradarhardwarefaultafectintegrityofbasedatapositionandintensity informationofechoes.thereissomediferenceamongdiferenttypehardwarefaultorpartofradar. Transmiterandreceiversystemfaultmainlyafecttheintensityinformation.Servosystemfaultmainlyaf fectpositioninformationandtheintegrityofdate.throughcheckingbasedataintegrityandechoesposi tioninformationfaultdatageneratedbyservosystemcanbeidentified.theradarintensityinformationaf fectimagefeaturesuchasshaperangeandintensity.theerrorintensityinformationdatageneratedby radarhardwarefaultcanbecontroledthroughfuzzy logicalprincipleandidentifiedthroughcomparing parameterssuch asradarechoesareamean absolute diferenceofintensitythe degree ofintensity changeandimagecorrelationcoeficientwithneighboringnormaldata.thereissomediferencebetween diferentpartsofradarordiferentkindsofhardwarefault.itisimpossibletoidentifyalerroneousdata onlybyonemethod.intheactualworkitisnecessarytocombinestatusandalarminformationandap plymultiplemeanstocheckradardatastepbystep.onlyinthiswayerroneousdatageneratedbyhard warefaultcanbeefectivelyandcomprehensivelycontroled. AtestonerroneousdatageneratedbyhardwarefaultofShijiazhuangradarsitefrom2004to2013is carriedoutandtheidentificationratioisabove90%.itissupplementfortheexistingqualitycontrol methodswhichmainlyaimatnon meteorologicalechoeswhenradaroperatenormaly.theproposedalgo rithmismainlybasedontheintensityandpositioninformationandthequalitycontrolmethodonvelocity andspectralwidtherrorgeneratedbyhardwarefaultshouldbefurtherstudied. 犓犲狔狑狅狉犱狊 :radarhardwarefault;dataqualitycontrol;fuzzy logicalprinciple

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前 言 本标准的附录 A 为规范性附录, 附录 B 和附录 C 为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口 本标准由中华人民共和国辽宁出入境检验检疫局 中华人民共和国浙江出入境检验检疫局 中国检验检疫科学研究院 中华人民共和国黑龙江出入境检验检疫局负责起草 本标准主要起草人 : 林维 中华人民共和国出入境检验检疫行业标准 进出口动物源性食品中糖皮质激素类兽药残留量的检测方法液相色谱 质谱 / 质谱法 犇犲狋犲狉犿犻狀犪狋犻狅狀狅犳犵犾狌犮狅犮狅狉狋犻犮狅狊狋犲狉狅犻犱狊狉犲狊犻犱狌犲狊犻狀犳狅狅犱狊狋狌犳狊狅犳 犪狀犻犿犪犾狅狉犻犵犻狀犳狅狉犻犿狆狅狉狋犪狀犱犲狓狆狅狉狋 犔犆 犕犛 / 犕犛犿犲狋犺狅犱 2008 11 18 发布 2009 06 01 实施 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局

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670 西安交通大学学报 ( 医学版 ) 第 34 卷 胃癌是最常见的消化道恶性肿瘤 我国胃癌每 [1] 年死亡人数居恶性肿瘤的首位 胃癌起病隐匿, 早期无明显特异症状, 一旦发现已属中晚期 目前胃癌的主要治疗手段仍为手术及化疗, 但很难得到根治, 且均存在较大副作用 因此, 寻找治疗胃癌新的药物和 第 34 卷第 5 期 2013 年 9 月 西安交通大学学报 ( 医学版 ) 犑狅狌狉狀犪犾狅犳犡犻 犪狀犑犻犪狅狋狅狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔 ( 犕犲犱犻犮犪犾犛犮犻犲狀犮犲狊 ) 犞狅犾.34 犖狅.5 犛犲狆.2013 散癖平胃方剂对人胃癌细胞株增殖和凋亡的影响 姜炅 1, 董蕾 1, 秦斌 1, 郭晓燕 1, 王新阳 2, 李红 1 ( 西安交通大学医学院 :1. 第二附属医院消化科, 陕西西安

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