一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法及系统，其中，识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法，包括以下步骤：获取天气雷达体扫数据中的仰角层以及对应仰角层的径向数据；根据校验公式识别径向数据的异常点；根据异常点统计每层仰角层的概率分布；根据每层仰角层的概率分布与预设阈值判断判断天气雷达体扫数据是否为可信数据。在本发明专利技术的技术方案中，利用统计学中的F校验公式、以分析平方和为基础，可同时检验两个以上径向数据之间的差异显著性，从而检测出因雷达数据突变引起的前后回波不连续的异常变化。

A Method and System for Recognizing the Difference of Adjacent Volume Scanning Data of Weather Radar

The present invention relates to a method and system for identifying the difference of adjacent volume scan data of weather radar, in which the method for identifying the difference of adjacent volume scan data of weather radar includes the following steps: obtaining the radial data of elevation layer and corresponding elevation layer in weather radar volume scan data; identifying the abnormal points of radial data according to the verification formula; and counting each elevation layer according to the abnormal points. According to the probability distribution of each elevation layer and the preset threshold, we can judge whether the weather radar volume scan data is credible. In the technical scheme of the invention, the difference between more than two radial data can be tested simultaneously by using F-check formula in statistics and based on the analysis of square sum, so as to detect the discontinuous anomalous change of the anterior and posterior echoes caused by the sudden change of radar data.

【技术实现步骤摘要】
一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法及系统
本专利技术涉及气象数据质量管理领域，尤其涉及一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法和一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的系统。
技术介绍
在组网拼图过程中，若出现雷达数据时间不均一，如前后数据异常强回波、环形回波和某层回波为零等引起时间上数据的突变，就会直接影响雷达组网拼图的质量，后续科学研究和天气预报的准确性将会受到影响。利用天气雷达回波变化连续性强的特点，对雷达数据突变的检测是业务质控算法所没有涉及的。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提供一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法，其能够检测出因雷达数据突变引起的前后回波不连续的异常变化。本专利技术的另一个目的在于提供一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的系统，其能够检测出因雷达数据突变引起的前后回波不连续的异常变化。为实现上述目的，本专利技术第一方面的技术方案提供了一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法，包括以下步骤：获取天气雷达体扫数据中的仰角层以及对应仰角层的径向数据；根据校验公式识别径向数据的异常点；根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取天气雷达体扫数据中的仰角层以及对应所述仰角层的径向数据；根据校验公式识别所述径向数据的异常点；根据所述异常点统计每层所述仰角层的概率分布；根据每层所述仰角层的所述概率分布与预设阈值判断判断所述天气雷达体扫数据是否为可信数据；其中，所述校验公式的表达式为：F＝S1

【技术特征摘要】
1.一种识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取天气雷达体扫数据中的仰角层以及对应所述仰角层的径向数据；根据校验公式识别所述径向数据的异常点；根据所述异常点统计每层所述仰角层的概率分布；根据每层所述仰角层的所述概率分布与预设阈值判断判断所述天气雷达体扫数据是否为可信数据；其中，所述校验公式的表达式为：F＝S12/S22；n表示所述径向数据的样本个数；代表样本X1，X2，X3，...，Xn的均值。2.根据权利要求1所述的识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法，其特征在于，根据校验公式识别所述径向数据的异常点，包括以下步骤：根据相邻时序对所述径向数据进行分组；根据所述校验公式计算每组所述径向数据的特征值；将所述特征值与特征分布表值进行比较；当所述特征值大于所述特征分布表值时，该组所述径向数据标记为异常点；当所述特征值小于或等于所述特征分布表值时，该组所述径向数据为可信点。3.根据权利要求1或2所述的识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法，其特征在于：特征分布表值的表达式为：其中，n1和n2表示每组所述径向数据的长度；n1-1和n2-1分别表示所述特征分布表值的分子自由度和分母自由度；α表示显著水平，所述显著水平α可设为0.05或0.025或0.01。4.根据权利要求1或2所述的识别天气雷达相邻体扫数据差异性的方法，其特征在于：所述预设阈值包括：所述仰角层的数量大于或等于1，且所述概率分布大于30％时，所述所述天气雷达体扫数据为疑误数据；或所述仰角层的数量大于或等于2，且所述概率分布大于20％，所述所述天气雷达体扫数据为疑误数据；或所述仰角层的数量等于1，且所述概率分布大于20％，所述所述天气雷达体扫数据为可疑数据；或所述仰角层的数量大于或等于2，且所述概率分布大于15％，所述所述天气雷达体扫数据为可疑数据；否则为所述可信数据。5.一种识别天气...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁海河，李恒升，张乐坚，文浩，
申请(专利权)人：中国气象局气象探测中心，
类型：发明
国别省市：北京,11