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径向速度的模糊问题是制约新一代天气雷达径向速度资料应用的关键问题。因为硬件退速度模糊技术实施起来比较困难,所以业务上普遍采用软件退速度模糊方法。然而,软件退速度模糊方法多基于风场连续性原则,所以或多或少也存在各种弊端。同时,影响制约退速度模糊效果好坏的因素也比较多,本文分析了不同型号的雷达径向速度资料质量及信噪比与局地径向速度之间的分布关系。此外,将美国强风暴实验室Zhang Jian提出的二维多途径退速度模糊方法应用到我国新一代天气雷达(SA、CB)观测的台风以及强对流风暴天气过程的资料质量控制中,进行了退模糊试验,并与WSR-88D的退速度模糊方法进行了对比,分析了新算法的特点,并提出了一种检验退速度模糊效果的方法,为把算法进一步推广到业务应用中提供了条件。论文的主要结论如下:(1)上海站雷达是美国下一代天气雷达(NEXRAD)业务系统中的WSR-88D雷达,选取上海站及舟山站对同一天气过程观测的雷达资料,对比分析WSR-88D与SA(SB)雷达的径向速度资料质量,发现SA(SB)雷达相对于WSR-88D雷达而言,径向速度值跳跃性较大。(2)信噪比与速度局地变化之间存在一定的分布关系,即信噪比越小,径向速度差值相对越大,反之则径向速度差值相对越小。(3)Zhang提出的二维多途径退速度模糊算法准确率较高,特别在处理存在大量数据缺失以及距离折叠的不连续性风场的径向速度模糊时,存在一定的优势。但对于孤立回波的速度模糊的处理,也会出现问题。(4)径向读取及处理方式对于退速度模糊的效果也是相当重要的,文中在读取方位角数据之后,做了径向归一化及补缺径向的处理。此外,去除了强度较弱,且处于大片回波边缘区域的回波散点。这在一定程度上改善了退速度模糊的效果。(5)地物回波对于退速度模糊效果也有一定的影响。(6)自动检验退速度模糊效果的方法能较为准确地识别雷达体扫基数据中没能被正确处理的径向速度距离库,并判断出哪些数据在经过退速度模糊处理之后仍为不可用数据,从而检验了新算法对于国内SA、CB雷达径向速度资料的退速度模糊效果,为把算法进一步推广到业务应用中提供了条件。(7)不可避免地,二维多途径退速度模糊算法也存在一定的弊端,且多普勒天气雷达的速度模糊问题,也是多年来一直影响风场信息应用的棘手问题,但退速度模糊技术有非常重要的现实意义。因此,进一步研究新算法,找出新算法对于一些资料不能正确处理的原因,并寻求解决方案以更好地完善算法是非常必要的。