中国多普勒雷达径向速度退模糊方案研究与应用

"多普勒雷达径向速度退模糊的初步研究 (2013年)" 本文主要探讨了多普勒雷达径向速度退模糊的一个创新方案，旨在提高我国多普勒雷达数据的质量控制水平。该研究受到雷达变分同化系统（VDRAS）中雷达速度退模糊思想的启发，提出了一种新的方法，该方法利用模式分析场的参考风数据，在每个格点独立进行退模糊处理，以避免大面积的径向速度数据被错误地处理，从而提高数据的准确性。 文章指出，这个方案分为三个主要步骤：首先进行水平梯度检验，这是对数据初步筛选的过程，通过检查数据的水平变化来识别可能的模糊区域；其次，实施全局退模糊，这一步考虑了整个区域的数据关联性，对整个雷达覆盖范围内的模糊现象进行处理；最后，执行局部退模糊，这一阶段更专注于细节，针对特定区域的模糊问题进行精确校正。 为了验证该方案的效果，研究者采用了国家气象中心的全球与区域一体化同化与数值预报系统（GRAPES RUC）提供的3小时间隔分析场数据，对多个时次的雷达数据进行了退模糊试验。实验结果证明，此方案能有效地纠正模糊速度，去除异常数据点，提升径向风数据的质量，使之更适合用于变分同化过程。这意味着该方案对于业务应用具有显著价值，为我国多普勒雷达数据的质量控制提供了一种新的、有效的工具。 总结来说，这篇论文关注的是多普勒雷达数据处理中的关键问题——径向速度退模糊，提出了一种基于模式分析场的独立退模糊策略，通过实际试验验证了其优越性和实用性。这项工作对于提高气象预报的精度和可靠性具有重要意义，特别是在极端天气事件的预测和应对中，高质量的雷达数据显得尤为重要。