引言

双线偏振雷达是指可以发射水平和垂直偏振状态电磁波的雷达系统。它可以通过探测到的原始数据反演出一些新的物理量，如差分反射率因子Z_dr、差分传播相位ϕ_dp、差分传播相移率K_dp、零滞后相关系数ρ_hv(0)等偏振参数。使用这些新物理量，可以提高测雨精度和识别冰雹的准确率，了解一定区域内降水粒子相态与形状，确定雨滴谱参数等，以及对非球形的云雨等降水粒子群的探测也都具有实际意义(张培昌等，2018)。

目前，美国已全面完成158部布网S波段雷达(WSR-88D)双线偏振雷达升级和业务化应用。我国也正在加快推进双线偏振雷达业务化发展进程，广东全省雷达和江苏省部分雷达已率先完成了S波段WSR-98D双线偏振雷达升级和业务化(张林等，2018)。

关于雷达数据质量分析，王超等(2019)分析了北京市气象局和佛山市气象局的X波段双线偏振雷达资料，统计偏振测量参数的变化规律，从而分析了地物、避雷针和旋转及俯仰关节等对双偏振参量测量精度的问题，并提出对应的质量控制方法。杜牧云等(2013)分析了升级改造前后的C波段双线偏振雷达资料，指出信噪比小于25 dB时，Z_dr和ρ_hv(0) 受噪声影响存在明显测量误差。张志强和刘黎平(2011)、吴翀等(2014)分析提出了基于不同地理位置、不同分辨率的雷达反射率因子匹配方法和观测资料的定量对比方法。张林等(2018)通过时间、空间一致性匹配，将相邻两部雷达重叠区资料进行定量对比分析。本文用新一代SA天气雷达数据和自动雨量站资料与X波段双线偏振雷达定量对比分析，结果表明X波段双线偏振雷达信号衰减为影响其观测误差的重要因素。

针对X波段双线偏振雷达信号衰减问题，国内学者也开展了大量的研究工作，胡志群等(2012)采用Z_h-K_dp综合订正法进行衰减订正并评估其对降水估测的影响。王晗等(2016)对比分析了K_dp订正法、Z_h订正法和ZPHI降水廓线订正法在X波段双线偏振雷达衰减订正中的使用效果，结果表明，K_dp订正法和ZPHI订正法的订正效果比较好，优于Z_h订正法。毕永恒等(2012)采用自适应约束算法对X波段雷达进行衰减订正，分析表明当存在较大范围降水时，订正后的效果显著优于订正前，能提高降水估测精度。

关于双线偏振雷达数据质量控制，美国强风暴实验室(NSSL)研发了美国业务双线偏振雷达(WSR-88D)非降水回波识别算法，并应用于定量估测降水业务中(Tang et al, 2014)。张林等(2018)针对中国上海南汇S波段WSR-88D双线偏振雷达，设计了数据质量控制流程。朱轶明等(2019)研究了上海WSR-88D双线偏振生物回波识别算法。肖艳姣等(2012)针对移动X波段双线偏振雷达数据质量问题，提出了一套差分传播相位数据质量控制算法，用来识别和消除差分传播相位数据中的地物杂波、退折叠的相位和滤除正常的随机差分相位波动。杜牧云等(2012)处理C波段双线偏振雷达资料，根据信噪比和相关系数将差分传播相位资料分为较好、较差和差这三类分别处理，提高差分传播相位数据质量。差分传播相移率K_dp是雷达波束穿过雨区时，单位距离内水平与垂直偏振方向相位差引起的，与雨区衰减无关，普遍用于短波长双线偏振雷达型号衰减订正上。而K_dp订正法的前提是数据质量稳定可靠。原始资料中可能存在地杂波等非降水回波，虽然ρ_hv(0)和Z_dr是消除非降水回波的有效偏振参量(Tang et al, 2014；张林和杨洪平，2018)，但两者在信噪比较小时容易产生测量偏差，因此需要在衰减订正前对偏振测量参数进行偏差订正。

2008年12月国家重点研发计划“龙卷风探测雷达研制及业务化应用研究”项目落地，项目计划在龙卷风灾害风易发区江苏省大丰、高邮等多个地区布设多波段多体制雷达(包括移动X波段双线偏振雷达、C波段相控阵雷达等)，开展外场观测试验，捕捉龙卷、强对流天气，利用高分辨率的观测资料分析龙卷精细化结构及演变特征。本文分析和处理2019年8月在龙卷风观测区域开展试验的GLC-12A型移动X波段双线偏振雷达观测资料，利用K_dp表达在雨中任意距离的水平反射率因子衰减订正值。为龙卷风观测区域多部雷达组网拼图、研究分析龙卷精细结构和演变特征奠定基础。

1 GLC-12A型移动X波段双线偏振雷达系统和外场试验 1.1 性能参数

表 1列出了GLC-12A型移动X波段双线偏振雷达主要性能指标，在本次观测过程中，采用的是单发双收的极化方式，距离库长为60 m，距离范围为75 km。

1.2 试验场地和位置

国家重点研发计划“龙卷风探测雷达研制及业务化应用研究”第二课题“龙卷探测雷达组网技术及自适应协同观测试验”负责外场观测试验。为尽快取得龙卷、强对流观测资料，由江苏省气象局联合中国电子科技集团第十四研究所南京恩瑞特实业有限公司，于2019年8月在江苏省大丰市进行外场观测试验。图 1a为GLC-12A型移动X波段双线偏振雷达样机。雷达架设在一栋楼顶上(图 1b)。图 1c为高德地图上显示该X波段双偏振雷达、盐城新一代SA天气雷达和江苏省7个自动雨量站(大丰、盐城、东台、射阳、建湖、兴化、阜宁)位置示意图。

根据经纬度与雷达极坐标之间的转换公式(张林和杨洪平，2018；吴翀等，2014)，将雨量站、雷达站经纬度代入公式，计算得到每部雨量站相对于X波段双线偏振雷达、盐城S波段新一代天气雷达的方位和距离，如表 2所示。

2 数据质量分析 2.1 降水过程的雨量站数据统计

阜宁雨量站距移动X波段双线偏振雷达为77.4 km，超出了该雷达在本次观测过程中的最大探测距离。本文采用6个雨量站(大丰、盐城、东台、射阳、建湖、兴化)和盐城新一代SA天气雷达数据作为对比，分析移动X波段双线偏振雷达数据质量。

2019年8月10—11日，在江苏省发生了大面积连续性降水过程。表 3给出了6个雨量站在本次过程不同降水时段的最大小时降水量。

2.2 雷达回波定性分析

选取2019年8月11日降水过程中03时观测数据，图 2a为盐城新一代SA天气雷达观测回波(一圈代表 50 km，最大探测距离230 km)，其中红色三角形和圆圈为移动X波段双线偏振雷达位置和观测范围，距盐城新一代SA天气雷达约25 km。图 2b为移动X波段双线偏振雷达观测回波(第一圈代表 50 km，第二圈代表 90 km，回波最远探测距离是75 km)。从图中直观对比可知，移动X波段双线偏振雷达观测的回波结构和轮廓与新一代SA天气雷达基本一致，所不同的是移动X波段双线偏振雷达的距离分辨率(60 m)更高，有利于观测强对流、冰雹及龙卷等灾害天气的精细结构演变，但新一代SA天气雷达探测范围广，灵敏度更高，因此其弱回波的探测能力更强。

2.3 雷达和雨量站观测值定量分析

根据表 2中雨量站在两部雷达上的极坐标(方位、距离)，取雨量站点在两部雷达坐标上的反射率因子观测数据，挑选与雷达观测时间最近时次的5 min雨量站数据做对比(两部雷达均为6 min观测一次)。图 3为6个雨量站数据随时间序列统计，其中横轴为时间序列，主纵轴(左)为反射率因子观测值，次纵轴(右)为5 min雨量值。

求两部雷达在雨量站处平均反射率因子(dBz_SA-dBz_X)，如表 4所示，平均偏差随距离增大也呈上升趋势。由此可知，X波段双线偏振雷达穿过雨区后受到的衰减与距离有关。针对同一次降水过程而言，距离越远，衰减越大。其中，盐城雨量站处(距离X波段雷达25.5 km)的平均反射率因子偏差较大，可能是因为X波段雷达观测的反射率因子高值区(超过40 dBz)的衰减严重或两者海拔高度的不一致等因素造成统计上存在较大的偏差。

3 数据偏差订正

雷达接收的回波功率P_r=P_r^*+N_r，其中P_r^*是气象目标回波功率，N_r是噪声功率，P_r^*应等于P_r-P_rmix，取dB后为10lgP_r/P_rmix=SNR，即信噪比(SNR)代表气象目标回波功率P_r^*的dB值。由于接收机的噪声电平受温度影响会随时间变化，故某一时刻测得的回波功率P_r中所包含的噪声功率，不一定正好等于设定的最小可测功率P_rmix，则由SNR决定的气象目标回波功率P_r^*中，可能仍含有少量噪声或被过多地扣除了噪声，使SNR不能真正代表气象目标回波功率P_r^*的dB值，即存在误差，由它反演出的差分反射率Z_dr和零滞后相关系数ρ_hv(0)也会有误差。Z_dr和ρ_hv(0)在SNR较小时的误差变大，这种现象会因发射功率随距离的增大而下降变得更加明显(张培昌等，2018)。而Z_dr和ρ_hv(0)均为区分降水和非降水回波的有效参量，因此需要对Z_dr和ρ_hv(0)数据进行噪声偏差订正，为后续资料质量控制、降水相态分类提供稳定可靠的数据。

3.1 信噪比计算

本文分析的GLC-12A型移动X波段双线偏振雷达没有直接给出SNR值，故SNR通过雷达反射率因子dBz_h和探测距离R间接计算得到(张培昌等，2018)：

$ SNR=\mathrm{dBz}_{\mathrm{h}}-20 \lg (R)+C $

(1)

式中：SNR单位为dB，R单位为km，C是常数。

如图 4所示，2019年8月11日03时为观测时刻，经计算得到1.5°仰角的反射率因子(图 4a)和信噪比SNR测量值(图 4b)。

3.2 零滞后相关系数ρ_hv(0)订正

零滞后相关系数ρ_hv(0)是指当水平和垂直偏振波同时发射与接收时，接收到回波水平偏振分量与垂直偏振分量之间的相关程度。

当信噪比大时，属于气象信息的相关部分占的比例大，故两种偏振的气象回波信号相关性好，相关系数就高；信噪比小时，气象信息相关部分占的比例小，相关系数就变小。从相关函数应反映气象目标特性而言，这个变小就是一种误差，必须通过信噪比的比值加以校正(张培昌等，2018)。ρ_hv(0)的订正公式如下所示：

$ \rho_{\text {cor }}(0)=\rho_{\mathrm{hv}}(0) \times(1+1/snr) $

(2)

式中: snr=10^0.1SNR。图 5为2019年8月11日03时1.5°仰角信噪比订正前后的相关系数。从图 4a中可知，该时刻观测回波均为降水回波。图 5a中50 km之外，受信噪比下降的影响，降水回波的相关系数降低到0.7左右，经过订正后，恢复到0.9以上。

根据S波段WSR-88D双线偏振雷达数据质量控制流程(张林和杨洪平，2018)中的非降水回波识别方法，将经过订正后的Z_dr和ρ_hv(0)数据作为输入，识别和消除地物、生物等非降水回波。

3.3 差分传播相位ϕ_dp订正

差分传播相位：

$ \phi_{\mathrm{dp}}=\phi_{\mathrm{hh}}-\phi_{\mathrm{vv}}=\delta+\phi_{\mathrm{dp}} $

(3)

式中：ϕ_hh和ϕ_vv分别表示水平及垂直偏振发射波通过相同长度的一个降水区后，散射回天线处的相位值；δ为由于散射造成的双程差分后向散射相移；ϕ_dp为前向传播相位差，这里前向是指辐射源到接收体的方向，故粒子散射波射向天线也属于这种情况，它也是由于水平及垂直偏振波经过非球形粒子组成的降水区时造成的。

差分传播相位ϕ_dp是传播过程中非球形降水粒子对水平及垂直偏振波的传播相位变化不同而引起的，故ϕ_dp值的大小既与粒子形状、相态、取向有关，也与通过降水区的长度有关。ϕ_dp的大小能反映降水粒子的状况，其值随雨区增大而变大，当通过百千米以上的非球形雨区时，ϕ_dp值可达上百度(张培昌等，2018)。

ϕ_dp的准确与否，直接影响差分传播相移率K_dp的估计，在反射率因子Z_h和差分反射率因子Z_dr的衰减订正中，都要使用准确的ϕ_dp，因此需要对ϕ_dp数据进行质量控制，包括去折叠、抖动和滤波处理。

相位折叠是指当遇到大范围强降水时，降水回波远端的ϕ_dp可能会大于最大可测值而引起的折叠。肖艳姣等(2012)利用模糊逻辑区分地杂波和降水后，然后再看是否要对ϕ_dp值退折叠。本文选择将反射率因子和信噪比订正后的相关系数及差分反射率因子作为输入，进入双线偏振雷达数据质量控制流程消除地物、生物回波等杂波(张林和杨洪平，2018)，然后根据径向连续性检查对ϕ_dp退折叠处理(张培昌等，2018)。

设径向上相邻两个非杂波点的有效差分传播相位为ϕ_dp(i-1)、ϕ_dp(i)，若ϕ_dp(i-1)-ϕ_dp(i)≥140°，那么ϕ_dp(i)就被认为是折叠的，对其值加上180°(最大、最小可测量值之间的间隔)就完成了退折叠。

因为后向散射相移以及噪声、地物及旁瓣等因素，引起ϕ_dp的值显著抖动。对ϕ_dp滤波的基本思路是，对偏离ϕ_dp平均趋势较大的值，本文通过比较每个ϕ_dp点与其邻近方位和距离库的窗口(可选5×5或9×9)上的ϕ_dp值，偏差较大者进行滤波处理。对显著抖动的ϕ_dp值进行滤波方法是，首先沿径向对退折叠后的ϕ_dp进行4 km窗口的滑动平均，然后比较退折叠后的每个库中的ϕ_dp和其滑动平均值，如果二者的绝对差大于给定的阈值(本文取10°)，那么就用滑动平均值取代该距离库的ϕ_dp值。2019年8月11日03时观测时刻，0.5°仰角上ϕ_dp去抖动和滤波处理前后图像(图 6)，红色圈内显示，滤波后的图像剔除了一些ϕ_dp抖动点。图 7为该时刻239°方位上的ϕ_dp随距离的变化曲线，经过滤波后，该方位上消除了一些折叠或抖动的异常值。

3.4 衰减订正

Bringi and Chandrasekar(2010)通过散射的数值模拟表明：衰减率A_h和差分衰减率A_dp=A_h-A_v(A_h、A_v分别为水平和垂直偏振波在降水区中的衰减率，单位：dB·km^-1)与差分传播相移率K_dp之间基本上为线性关系。因此，可利用K_dp或总差分传播相位ϕ_dp来表达在雨中距离雷达R处的总双向水平反射率因子衰减订正值ΔZ_h(R)和差分反射率因子的差分衰减订正ΔZ_dr(R)，其表达式如下：

$ \Delta Z_{\mathrm{h}}(R)=2 \alpha_{1} \cdot \Delta R \sum K_{\mathrm{dp}}(i)=\alpha_{1}[\phi(R)-\phi(0)] $

(4)

式中：i=0, 1, 2，…，N；∑为求i所有对应的K_dp之和。

$ \Delta Z_{\mathrm{dr}}(R)=2 \alpha_{2} \cdot \Delta R \sum K_{\mathrm{dp}}(i)=\alpha_{2}[\phi(R)-\phi(0)] $

(5)

式中：i=0, 1, 2，…，N；∑为求i所有对应的K_dp之和。

式(4)和式(5)中：N为雷达到距离R处的总探测库数；ΔR为库长(单位：km)，系数α₁和α₂依赖于雨滴椭球率。对于X波段双线偏振雷达而言，可取α₁=0.25 dB·(°)^-1，α₂=0.033 dB·(°)^-1(Matrosov et al，2002；张培昌等，2018)。ϕ(0)为沿径向的初始差分传播相位，由于离雷达2 km内差分传播相位受地物杂波和旁瓣等因素影响造成观测值不稳定，因此通过沿径向寻找2 km以外的一段距离，要求在该段距离上自第一个1 km开始连续向下，其ϕ_dp(经过去抖动和滤波处理后)在该段上的相关系数(经过订正后)都大于0.9，而且ϕ_dp在该段上的标准偏差小于10°(即取ϕ_dp波动小的一段)，当选到这样一段距离后，就取该段上的所有ϕ_dp的平均值，作为初始相位ϕ(0)。

采用式(4)和式(5)对反射率因子和差分反射率因子(经过信噪比订正后)进行衰减订正(图 8和图 9)。图 8为反射率因子衰减订正效果，1.5°仰角反射率因子观测数据在方位300°附近存在缺测值，经过衰减订正后，采用2.5°仰角订正后的值补充1.5°仰角层上的缺测值。

3.5 两部雷达观测定量对比

关于如何将两部不同地理位置、不同分辨率的雷达反射率因子进行匹配后定量对比，可采用雷达极坐标与经纬度坐标的转换公式(张林和杨洪平，2018；吴翀等，2014)，首先将新一代SA天气雷达极坐标转为经纬度坐标，再转换为X波段双线偏振雷达的极坐标，实现新一代SA天气雷达极坐标数据转为X波段雷达的极坐标数据，然后直接定量对比。

图 10是0~30和30~60 km范围的两部雷达衰减订正前后观测反射率因子数据的定量对比散点图，横轴为盐城新一代SA天气雷达观测值，纵轴为X波段双线偏振雷达观测值。如图所示，在弱回波区间，X波段双线偏振雷达观测值略大于S波段新一代天气雷达观测值，随着回波值的增大，S波段新一代天气雷达观测值大于X波段双线偏振雷达观测值的比例逐渐变大，这种现象在30~60 km区间比在0~30 km区间更明显。

经过衰减订正后，由衰减造成的观测误差在整体上得到了改善。表 5为统计S波段新一代天气雷达观测值大于X波段双线偏振雷达观测值所占的比例，0~30和30~60 km范围内在订正前的比例分别为48.18%和71.78%。经过衰减订正后，该比例分别降低为42.56%和63.41%，30~60 km范围内的改善更为明显。

4 结论与讨论

本文首先分析了GLC-12A型移动X波段双线偏振雷达数据质量，然后利用信噪比对Z_dr和ρ_hv(0)进行偏差订正，再对ϕ_dp数据做去折叠、抖动和滤波处理，将偏差订正后的数据输入数据质量控制流程，消除地物、生物回波等杂波，最终利用K_dp完成了衰减订正。结论如下：

(1) 移动X波段双线偏振雷达距离分辨率高，利于观测强对流、冰雹和龙卷的精细结构演变，且回波结构和轮廓与新一代SA天气雷达基本一致；

(2) 与盐城新一代SA天气雷达和6个雨量站数据定量对比分析，表明移动X波段双线偏振雷达在0~30 km仅在回波强度高值区存在一定的衰减，但在30 km之外衰减严重；

(3) 利用信噪比对Z_dr和ρ_hv(0)进行订正后，作为输入数据代入双线偏振雷达数据质量控制流程，识别除地物、生物等非降水回波；

(4) 根据径向连续性检查对ϕ_dp去折叠处理，再进行抖动和滤波处理，确定初始差分传播相位ϕ_dp(0), 利用K_dp或总差分传播相位ϕ_dp完成Z_h和Z_dr衰减订正；

(5) 统计分析表明，30~60 km范围内，由衰减造成的水平反射率因子观测误差得到了改善。

本文分析了GLC-12A型移动X波段双线偏振雷达数据质量，提出了Z_dr、ρ_hv(0)和ϕ_dp的偏差订正方法，完成了该型号雷达数据质量控制和衰减订正，可为在龙卷风观测区域多部雷达组网拼图提供高质量数据，也为更好地分析龙卷及强对流等灾害性天气的精细结构和演变规律奠定了基础。