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摘要：天气雷达是监测和预警强对流天气的主要工具，通过发射一系列脉冲电磁波，利用云雾、雨、雪等降水粒子对电磁波的散射和吸收效应，来探测降水的空间分布和铅直结构。雷达探测波束在低仰角经常会出现被地物遮挡的情况，导致某些方位探测到的回波会偏弱。多雷达多重覆盖拼图大多数时候可以很好解决这个问题，但是每个关注的区域都做到多雷达覆盖在实际中很难实现，也可能存在某个区域多部雷达波束均受到遮挡的情况。
关键词：GIS;天气雷达;数据
引言：
利用GIS高程地形信息，演算出不同仰角下雷达波束在每个方位的遮挡情况，计算出波束遮挡比例以及强度修正值，在几乎不追加任何成本的前提下就可以对雷达回波Z数据，即反射率因子进行补偿。
一、算法流程
算法流程如下：
解析多普勒天气雷达的体扫原始数据，除了提取Z数据以外，还需获取雷达体积扫描各仰角角度，雷达海拔高度，雷达经纬度等信息，在计算遮蔽信息时需要用到。根据雷达经纬度，截取以雷达为中心，东西跟南北跨度为1度（接近111km）的高程数据。由于高程数据采用经纬度表示方位，因此要用高斯投影算法投影到平面直角坐标。 根据雷达高度，结合大气折射率跟地球曲率，计算雷达每个方位距离的遮蔽角。演算不同仰角下不同方位距离的波束遮挡比例，计算出强度（Z数据）的修正值。
二、算法实现
（一） 民航多普勒天气雷达格式
天气雷达探测波束是细长的针状，C波段探测有效距离一般是200km。雷达扫描有水平与俯仰2个自由度，采用极坐标（方位，距离）方式记录数据。雷达体积扫描就是在不同仰角下，雷达天线水平转动360度，发出电磁波探测波束，接收天气目标散射回来的信号，数字化采样后并保存到体积扫描的原始数据文件里。
原始数据文件一般由文件标识 、文件头和径向数据记录块组成。文件头记载雷达站名、站址、雷达型号、主要参数、观测时间、扫描类型、工作状况等内容。 径向数据记录以极坐标方式顺序排列。雷达一般扫描1到15个仰角层，在每个仰角层雷达天线水平转动360度，一般保存为360个方位的径向数据，一般每个径向数据是由400个库组成，探测有效距离200km就分成400个库来量化，一个库代表了500m内采样的回波的均值。实际的库长，径向数据库数，各层径向数据记录数，体扫层数与角度都在文件头内有定义。
（二）高程数据解析与截取
高程数据采用的是格点分辨率约为30米的GDEMV2，数据以TIFF格式保存。TIFF文件主要由图像文件头，图像文件目录，目录入口，图像数据组成。一个TIF文件表示经度纬度范围为1°的高程数据，分辨率为3601*3601。每个像素点代表经度纬度为1”的高程数据，高度值用2个字节表示，可表示高度范围为0到65536米。
根据雷达数据文件定义的雷达经纬度，计算雷达为中心，经纬度跨度为1度所需要用到的高程数据文件，并截取出所需要的那部分高程文件。高程文件拼接時，会出现重叠的边界，要切除这部分边界数据。
（三）高程数据高斯投影
GDEMV2高程数据是采用经纬度来表示位置，应用上需要通过投影算法转化成我们平时用的空间直角坐标系，此处采用了高斯投影算法。
（四）遮蔽角计算
雷达波束中心高度与目标物实际距离关系如下公式所示，
为雷达高度，θ为仰角，h为雷达波束中心高度，R为目标物到雷达的实际距离。那么距离为R，高度为h的地物，对海拔高度为的雷达形成的遮挡角为
以雷达站位置为原点，计算高程数据每个格点所处雷达方位角以及距离，以及格点高度形成的遮蔽角。由于雷达探测波速是接近直线传播，因此同个方位角每个距离库范围内波束的遮挡角是由该距离库与雷达位置之间所有距离库的最大遮挡角决定。假设探测雷达波束从原点射出，地物B形成遮蔽角于小于地物A的遮蔽角θ，因此雷达波束上沿（雷达波束有波瓣宽度，一般是1°）要高于θ才能探测到地物B上空以及更远处的天气目标。地物C虽然高度很低，但是之前地物形成遮蔽角β，且β大于θ，所以雷达波束上沿要高于β才能探测到地物C上空以及的天气目标。因此对每个方位的地物形成的遮挡角由近到远进行最大值保持处理，也就是只要当前地物形成遮蔽角小于或等于之前最大遮蔽角，当前地物遮蔽角就等效于之前最大值。
（五）波束遮挡比例演算与补偿值计算
从雷达原点发射出雷达探测波束，假设仰角为β，波束宽度为α。在地物A以及之前，波束下沿角度（β-0.5α）高于地物，遮挡比例为0，探测的回波不需要修正。地物B处波束上沿角度（β+0.5α）高于地物，下沿低于地物，发生部分遮挡，地物B形成遮蔽角为θ，则遮挡比例，也就是雷达波束上沿角与地物遮蔽角的差值占总波束宽度的比例，如下边公式所示。
在地物C处，雷达波束上沿低于地物，波束被完全遮挡，该处即更远处回波不需要修正。
将遮挡比例换算为对数，并对Z数据进行修正：
是原始Z数据，是修正后的Z数据。
三、验证
多雷达拼图通常可以获得很好的地物遮挡补偿效果。以汕头气象局、梅州气象局两部雷达的拼图作为参照物。生成汕头空管站天气雷达体扫基数据补偿前后的最强平面投影图。通过对补偿前后的投影图与作为参照物的拼图进行对比分析来验证该算法。
选取了2019年12月05日北京时间7点06分的三部雷达的数据进行分析。采用本算法对汕头空管站天气雷达体扫基数据每个仰角层Z数据进行补偿，生成补偿前后的最强平面投影图，与汕头、梅州气象局两部雷达拼图进行比较，拼图中心点已经设置为汕头空管天气雷达站所在位置。从拼图看，在空管雷达站西北跟东北方向，有呈带状分布的较强回波，色标为淡黄色。而空管站天气雷达在强度补偿前只探测到依稀少量强回波，补偿后，强回波数量有所增加，接近带状分布，东北方向强回波增加较为明显，接近拼图所展示的探测结果。可见，该算法对地物遮蔽具有一定补偿作用。
四、结语
本文阐述了利用GIS高程地物信息，对天气雷达强度Z数据进行补偿的方法。以汕头空管站天气雷达体扫数据为样本，参照汕头、梅州气象局天气雷达拼图，对算法有效性进行验证，结果表明该算法从一定程度上修正因为地物遮挡而导致回波强度偏弱情况。
关键词：GIS;天气雷达;数据
引言：
利用GIS高程地形信息，演算出不同仰角下雷达波束在每个方位的遮挡情况，计算出波束遮挡比例以及强度修正值，在几乎不追加任何成本的前提下就可以对雷达回波Z数据，即反射率因子进行补偿。
一、算法流程
算法流程如下：
解析多普勒天气雷达的体扫原始数据，除了提取Z数据以外，还需获取雷达体积扫描各仰角角度，雷达海拔高度，雷达经纬度等信息，在计算遮蔽信息时需要用到。根据雷达经纬度，截取以雷达为中心，东西跟南北跨度为1度（接近111km）的高程数据。由于高程数据采用经纬度表示方位，因此要用高斯投影算法投影到平面直角坐标。 根据雷达高度，结合大气折射率跟地球曲率，计算雷达每个方位距离的遮蔽角。演算不同仰角下不同方位距离的波束遮挡比例，计算出强度（Z数据）的修正值。
二、算法实现
（一） 民航多普勒天气雷达格式
天气雷达探测波束是细长的针状，C波段探测有效距离一般是200km。雷达扫描有水平与俯仰2个自由度，采用极坐标（方位，距离）方式记录数据。雷达体积扫描就是在不同仰角下，雷达天线水平转动360度，发出电磁波探测波束，接收天气目标散射回来的信号，数字化采样后并保存到体积扫描的原始数据文件里。
原始数据文件一般由文件标识 、文件头和径向数据记录块组成。文件头记载雷达站名、站址、雷达型号、主要参数、观测时间、扫描类型、工作状况等内容。 径向数据记录以极坐标方式顺序排列。雷达一般扫描1到15个仰角层，在每个仰角层雷达天线水平转动360度，一般保存为360个方位的径向数据，一般每个径向数据是由400个库组成，探测有效距离200km就分成400个库来量化，一个库代表了500m内采样的回波的均值。实际的库长，径向数据库数，各层径向数据记录数，体扫层数与角度都在文件头内有定义。
（二）高程数据解析与截取
高程数据采用的是格点分辨率约为30米的GDEMV2，数据以TIFF格式保存。TIFF文件主要由图像文件头，图像文件目录，目录入口，图像数据组成。一个TIF文件表示经度纬度范围为1°的高程数据，分辨率为3601*3601。每个像素点代表经度纬度为1”的高程数据，高度值用2个字节表示，可表示高度范围为0到65536米。
根据雷达数据文件定义的雷达经纬度，计算雷达为中心，经纬度跨度为1度所需要用到的高程数据文件，并截取出所需要的那部分高程文件。高程文件拼接時，会出现重叠的边界，要切除这部分边界数据。
（三）高程数据高斯投影
GDEMV2高程数据是采用经纬度来表示位置，应用上需要通过投影算法转化成我们平时用的空间直角坐标系，此处采用了高斯投影算法。
（四）遮蔽角计算
雷达波束中心高度与目标物实际距离关系如下公式所示，
为雷达高度，θ为仰角，h为雷达波束中心高度，R为目标物到雷达的实际距离。那么距离为R，高度为h的地物，对海拔高度为的雷达形成的遮挡角为
以雷达站位置为原点，计算高程数据每个格点所处雷达方位角以及距离，以及格点高度形成的遮蔽角。由于雷达探测波速是接近直线传播，因此同个方位角每个距离库范围内波束的遮挡角是由该距离库与雷达位置之间所有距离库的最大遮挡角决定。假设探测雷达波束从原点射出，地物B形成遮蔽角于小于地物A的遮蔽角θ，因此雷达波束上沿（雷达波束有波瓣宽度，一般是1°）要高于θ才能探测到地物B上空以及更远处的天气目标。地物C虽然高度很低，但是之前地物形成遮蔽角β，且β大于θ，所以雷达波束上沿要高于β才能探测到地物C上空以及的天气目标。因此对每个方位的地物形成的遮挡角由近到远进行最大值保持处理，也就是只要当前地物形成遮蔽角小于或等于之前最大遮蔽角，当前地物遮蔽角就等效于之前最大值。
（五）波束遮挡比例演算与补偿值计算
从雷达原点发射出雷达探测波束，假设仰角为β，波束宽度为α。在地物A以及之前，波束下沿角度（β-0.5α）高于地物，遮挡比例为0，探测的回波不需要修正。地物B处波束上沿角度（β+0.5α）高于地物，下沿低于地物，发生部分遮挡，地物B形成遮蔽角为θ，则遮挡比例，也就是雷达波束上沿角与地物遮蔽角的差值占总波束宽度的比例，如下边公式所示。
在地物C处，雷达波束上沿低于地物，波束被完全遮挡，该处即更远处回波不需要修正。
将遮挡比例换算为对数，并对Z数据进行修正：
是原始Z数据，是修正后的Z数据。
三、验证
多雷达拼图通常可以获得很好的地物遮挡补偿效果。以汕头气象局、梅州气象局两部雷达的拼图作为参照物。生成汕头空管站天气雷达体扫基数据补偿前后的最强平面投影图。通过对补偿前后的投影图与作为参照物的拼图进行对比分析来验证该算法。
选取了2019年12月05日北京时间7点06分的三部雷达的数据进行分析。采用本算法对汕头空管站天气雷达体扫基数据每个仰角层Z数据进行补偿，生成补偿前后的最强平面投影图，与汕头、梅州气象局两部雷达拼图进行比较，拼图中心点已经设置为汕头空管天气雷达站所在位置。从拼图看，在空管雷达站西北跟东北方向，有呈带状分布的较强回波，色标为淡黄色。而空管站天气雷达在强度补偿前只探测到依稀少量强回波，补偿后，强回波数量有所增加，接近带状分布，东北方向强回波增加较为明显，接近拼图所展示的探测结果。可见，该算法对地物遮蔽具有一定补偿作用。
四、结语
本文阐述了利用GIS高程地物信息，对天气雷达强度Z数据进行补偿的方法。以汕头空管站天气雷达体扫数据为样本，参照汕头、梅州气象局天气雷达拼图，对算法有效性进行验证，结果表明该算法从一定程度上修正因为地物遮挡而导致回波强度偏弱情况。