Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

CN105474041A - 气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法 - Google Patents

气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105474041A
CN105474041A CN201480045973.5A CN201480045973A CN105474041A CN 105474041 A CN105474041 A CN 105474041A CN 201480045973 A CN201480045973 A CN 201480045973A CN 105474041 A CN105474041 A CN 105474041A
Authority
CN
China
Prior art keywords
nimbus
radar
weather information
antenna
information process
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201480045973.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105474041B (zh
Inventor
武地美明
浅田泰畅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Furuno Electric Co Ltd
Original Assignee
Furuno Electric Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Furuno Electric Co Ltd filed Critical Furuno Electric Co Ltd
Publication of CN105474041A publication Critical patent/CN105474041A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105474041B publication Critical patent/CN105474041B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/95Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/87Combinations of radar systems, e.g. primary radar and secondary radar
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/95Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use
    • G01S13/951Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use ground based
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/024Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using polarisation effects
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/024Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using polarisation effects
    • G01S7/025Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using polarisation effects involving the transmission of linearly polarised waves
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01WMETEOROLOGY
    • G01W1/00Meteorology
    • G01W1/02Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

课题在于,提供能够廉价且快速地检测雨云、并对所检测出的雨云向上空移动进行检测的气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法。解决手段为,雨云检测部(23)基于来自配置于不同位置的至少第一雷达、第二雷达、第三雷达这3台雷达的信号,检测雨云的位置和雨云的三维速度。雨云特性检测部(26)基于来自与3台雷达不同的1台雷达或3台雷达之中的1台雷达的信号,对所检测出的雨云的特性进行检测。

Description

气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法
技术领域
本发明涉及气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法,尤其涉及基于雷达的信号观测或预测气象的气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法。
背景技术
以往已知基于来自雷达的信号观测或预测气象的系统。
在专利文献1(特开平9-329672号公报)所述的打雷预测方法中,基于针对双极化雷达的水平极化波的雷达反射因子以及水平与垂直极化波的雷达反射因子差识别降水粒子的种类,并且预测打雷的可能性。
此外,在专利文献2(特开平11-281740号公报)所述的系统中,通过利用扇形波束的低分辨率的搜索用雷达检测雨云等气象现象的大致所在之处,通过利用笔形波束的高分辨率的观测用雷达检测雨云等气象现象的准确所在之处。
在专利文献3(特开2010-256333号公报)的气象雷达装置中,为了快速地取得降雨强度或多普勒速度,而具备沿铅直方向排列发送雷达脉冲并接收反射脉冲的多个天线元件而成的有源相控阵列方式的天线单元。
在先技术文献
专利文献
专利文献1:特开平9-329672号公报
专利文献2:特开平11-281740号公报
专利文献3:特开2010-256333号公报
发明内容
发明要解决的课题
可是,在专利文献1所述的双极化雷达中,由于针对上空整体识别降水粒子的种类并预测打雷的可能性,因此存在信号处理需要长时间(例如5~10分钟)之类的问题。
在专利文献2所述的系统中,虽然能够检测雨云的三维位置,但存在不能检测所检测出的雨云的准确所在之处或雨云的特性之类的问题。
在专利文献3所述的相控阵列中,存在设备巨大且价格高昂之类的问题。
因此,本发明的目的在于,提供一种能够廉价且快速地不仅检测雨云的位置还检测雨云的特性的气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法。
用于解决课题的手段
本发明的一方面的气象信息处理装置,具备:雨云检测部,基于来自配置于不同位置的至少第一雷达、第二雷达及第三雷达这3台雷达的信号,检测雨云的位置和雨云的三维速度;以及雨云特性检测部,基于来自与3台雷达不同的1台雷达或3台雷达之中的1台雷达的信号,对检测出的雨云的特性进行检测。
优选的是,雨云检测部利用检测出的雨云的三维速度来对检测出的雨云进行跟踪。
优选的是,雨云特性检测部基于来自第三雷达的信号,对检测出的雨云的特性进行检测。第一雷达及第二雷达为单极化雷达。第三雷达为双极化雷达。
优选的是,雨云特性检测部基于与3台雷达不同的第四雷达的信号,对检测出的雨云的特性进行检测。第四雷达为双极化雷达。
优选的是,雨云检测部基于使3台雷达的天线以CAPPI方式进行扫描而得的信号,检测雨云的位置和雨云的三维速度。
优选的是,雨云特性检测部基于使下述天线进行RHI扫描而得的信号,检测雨云的特性,该天线是得到用于检测雨云的特性的信号的雷达的天线。
优选的是,雨云检测部基于使第一雷达及第二雷达的天线进行扫描而得的信号检测雨云的位置,使第一雷达、第二雷达及第三雷达的天线进行扫描并对由各雷达得到的检测出的雨云的位置处的速度分量进行合成,从而检测雨云的三维速度。
优选的是,雨云检测部基于使第一雷达及第二雷达的天线进行扫描而得的信号检测雨云的位置以及二维速度,基于检测出的雨云的二维速度预测雨云的移动后的位置,使第一雷达、第二雷达及第三雷达的天线进行扫描并对由各雷达得到的预测出的雨云的位置处的速度分量进行合成,从而检测雨云的三维速度。
优选的是,雨云检测部基于使第一雷达的天线进行扫描而得的信号检测雨云的位置,使第一雷达、第二雷达及第三雷达的天线进行扫描并对由各雷达得到的检测出的雨云的位置处的速度分量进行合成,从而检测雨云的三维速度。
优选的是,气象信息处理装置还具备雷达控制部,该雷达控制部使第三雷达以低耗电状态进行动作,直到根据来自第一雷达及第二雷达的信号检测出雨云为止。
优选的是,气象信息处理装置还具备雷达控制部,该雷达控制部使第二雷达以及第三雷达以低耗电状态进行动作,直到根据来自第一雷达的信号检测出雨云为止。
优选的是,雨云检测部在检测出多个雨云时,基于来自3台雷达之中的1台雷达的信号对构成检测出的雨云的降水粒子的大小进行检测,基于检测出的大小拣选降水可能性最大的雨云作为跟踪的雨云。
优选的是,雨云特性检测部对构成检测出的雨云的降水粒子的特性进行检测。
优选的是,雨云特性检测部对检测出的雨云在铅直方向上的长度进行检测。
优选的是,气象信息处理装置还具备降水预测部,该降水预测部基于检测出的雨云的位置、雨云的三维速度以及雨云的特性中的至少一个预测降水。
优选的是,雨云的特性包括构成雨云的降水粒子的大小。降水预测部基于构成雨云的降水粒子的大小预测降水的发生。
优选的是,降水预测部基于雨云在铅直方向上的长度来预测降水的发生。
本发明的一方面的气象雷达系统具备配置于不同位置的2台单极化雷达、1台双极化雷达、以及气象信息处理装置。气象信息处理装置具备:雨云检测部,基于来自2台单极化雷达和1台双极化雷达的信号,检测雨云的位置和雨云的三维速度;以及雨云特性检测部,基于来自双极化雷达的信号对检测出的雨云的特性进行检测。
优选的是,3台雷达在发送以及接收电波时形成笔形波束型的天线波束。
本发明的一方面的气象信息处理方法具备:基于使配置于不同位置的3台雷达之中的至少1台雷达的天线进行CAPPI扫描而得的信号检测雨云的位置的步骤;基于使3台雷达的天线进行CAPPI扫描而得的信号对检测出的雨云的三维速度进行检测的步骤;利用检测出的雨云的三维速度来跟踪雨云的步骤;以及基于使来自与3台雷达不同的1台雷达或3台雷达之中的1台雷达的天线进行RHI扫描而得的信号来对检测出的雨云的特性进行检测的步骤。
发明效果
根据本发明,能够廉价且快速地不仅检测雨云的位置而且检测雨云的特性。
附图说明
图1为表现构成第一实施方式的气象雷达系统的雷达的配置的图。
图2为表现单极化多普勒雷达的构成的图。
图3为表现平面天线的CAPPI扫描的图。
图4为表现双极化多普勒雷达的构成的图。
图5为表现抛物面天线的CAPPI扫描的图。
图6为表现抛物面天线的RHI扫描的图。
图7为用于说明单极化多普勒雷达以及双极化多普勒雷达的天线的扫描范围的图。
图8为表现第一实施方式的气象信息处理装置的构成的图。
图9为表现第一实施方式的雨云的检测以及雨云的特性检测的流程的图。
图10为用于说明雨云的产生以及扩展的图。
图11为用于说明冰相距地面的距离与降水的种类的图。
图12为表现第二实施方式的雨云的检测以及雨云的特性检测的流程的图。
图13为表现构成第三实施方式的气象雷达系统的雷达的配置的图。
图14为表现第三实施方式的雨云的检测以及雨云的特性检测的流程的图。
具体实施方式
以下,利用附图说明本发明的实施方式。
[第一实施方式]
图1为表现构成第一实施方式的气象雷达系统的雷达的配置的图。
该气象雷达系统具备2台单极化多普勒雷达1a,1b、1台双极化多普勒雷达20、以及气象信息处理装置50。
单极化多普勒雷达1a、单极化多普勒雷达1b及双极化多普勒雷达20分散地配置在不同地点。这些雷达1a,1b,20是小型的雷达,能够设置在例如楼顶等狭小的场所。这些雷达1a,1b,20不配置在同一直线上。此外,这些雷达1a,1b,20的天线为单一元件。
单极化多普勒雷达1a,1b以及双极化多普勒雷达20的检测距离为半径r1。单极化多普勒雷达1a的检测范围与单极化多普勒雷达1a的检测范围与双极化多普勒雷达20的检测范围重复的区域AR为雨云的检测范围。
单极化多普勒雷达1a,1b和双极化多普勒雷达20用于检测雨云的位置以及速度。双极化多普勒雷达20用于检测所检测到的雨云的特性。
单极化多普勒雷达1a、单极化多普勒雷达1b、双极化多普勒雷达20经有线或无线的网络9a,9b,9c与气象信息处理装置50连接。
图2为表现单极化多普勒雷达1a的构成的图。单极化多普勒雷达1b的构成也与之相同。
如图2所示,单极化多普勒雷达1a具备平面天线2、天线控制部3、收发切换器4、发送部5、接收信号处理部6、网络通信部7、以及电源控制部8。
平面天线2在发送电波时以及接收电波时,形成在方位角方向以及仰角方向上具有高指向性的笔形波束型的天线波束。关于利用这样的笔形波束,在本实施方式中与专利文献3不同,是为了通过单极化多普勒雷达1a检测雨云的准确位置。平面天线2收发单极化的电波。
天线控制部3控制平面天线2的CAPPI(ConstantAltitudePlanePositionIndicator:等高平面位置显示)扫描。所谓“CAPPI扫描”是以多个仰角使平面天线2沿水平方向旋转的方式。图3为表现平面天线2的CAPPI扫描的图。如图3所示,平面天线2每沿水平方向旋转一周,便变更仰角并进行同样的旋转扫描。
收发切换器4在发送时将来自发送部5的信号输出至平面天线2,在接收时将来自平面天线2的信号向接收信号处理部6输出。
发送部5采用微波或毫米波的频带的载波生成发送信号并向平面天线2馈送。
接收信号处理部6接受来自平面天线2的接收信号,并生成表现雷达反射因子以及矢径方向的速度的信号并向网络通信部7输出。
网络通信部7从气象信息处理装置50接收与电源控制有关的信号以及与天线控制有关的信号。网络通信部7向气象信息处理装置50发送表示雷达反射因子以及矢径方向的速度的信号。
电源控制部8在从气象信息处理装置50接收到指示向低耗电状态转移的信号时,向低消费电力状态转移。电源控制部8在从气象信息处理装置50接收到指示向通常耗电状态转移的信号时,转移到通常耗电状态。低消费电力状态为耗电量少的状态。在低消费电力状态下,例如,对各构成要素供给与通常相比低速的时钟,供给与通常相比较低的电源电压。再有,例如,对根据来自气象信息处理装置50的指示使电力恢复到通常消耗状态所需的构成要素以外的构成要素,也可以不供给时钟以及电源电压。
图4为表示双极化多普勒雷达20的构成的图。
如图4所示,双极化多普勒雷达20具备抛物面天线12、天线控制部13、收发切换器14、发送部15、接收信号处理部16、网络通信部17、以及电源控制部18。
发送部15采用微波或毫米波的频带的载波来生成发送信号。
收发切换器14在发送时将来自发送部15的信号输出至抛物面天线12,在接收时向接收信号处理部16输出抛物面天线12的信号。
抛物面天线12在发送电波时以及接收电波时,形成在方位角方向以及仰角方向上具有高指向性的笔形波束型的天线波束。抛物面天线12同时发送以及接收水平极化波(电场沿水平方向振动的电波)与垂直极化波(电场沿垂直方向振动的电波)这2种类的电波。
天线控制部13在检测雨云时,控制抛物面天线12的CAPPI扫描,在检测雨云的特性时,控制抛物面天线12的RHI(距离高度显示)扫描。
接收信号处理部16生成表现水平极化波的雷达反射因子、垂直极化波的雷达反射因子以及矢径方向的速度的信号,并向网络通信部17输出。
网络通信部17从气象信息处理装置50接收与天线控制有关的信号。网络通信部17向气象信息处理装置50发送表现水平极化波的雷达反射因子、垂直极化波的雷达反射因子以及矢径方向的速度的信号。
电源控制部18在从气象信息处理装置50接收到指示向低耗电状态转移的信号时,向低消费电力状态转移。电源控制部18在从气象信息处理装置50接收到指示向通常耗电状态转移的信号时,转移到通常耗电状态。
图5为表现抛物面天线12的CAPPI扫描的图。抛物面天线12每沿水平方向旋转一周,便变更仰角并进行同样的旋转扫描。
图6为表现抛物面天线12的RHI扫描的图。抛物面天线12进行变更仰角的扫描。
图7(a)、(b)为用于说明单极化多普勒雷达1a,1b以及双极化多普勒雷达20的天线的扫描范围的图。
如图7(a)所示,在雷达1a,1b,20的CAPPI扫描中,天线的方位角α变化。例如,方位角α的范围为0≤α<360,方位角α在以Δα间隔变化后,返回原位置。
此外,如图7(b)所示,在雷达1a,1b,20的CAPPI扫描以及雷达20的RHI扫描中,天线的仰角β变化。例如,仰角β的范围为βS≤β≤βL,仰角β以Δβ间隔变化。
图8为表现第一实施方式的气象信息处理装置的构成的图。图8所示的各功能框既可以通过CPU(CentralProcessingUnit:中央处理单元)执行事先存储的气象信息处理程序来实现,或者也可以通过专用的电子电路(硬件)执行的运算处理来实现。
如图8所示,该气象信息处理装置50具备网络通信部21、雷达控制部22、雨云检测部23、雨云特性检测部26、以及降水预测部27。
雷达控制部22生成控制单极化多普勒雷达1a,1b以及双极化多普勒雷达20的天线的扫描以及耗电的信号并向网络通信部21馈送。
网络通信部21向单极化多普勒雷达1a,1b以及双极化多普勒雷达20发送控制天线的扫描以及耗电的信号。
网络通信部21从单极化多普勒雷达1a,1b接收表示雷达反射因子以及矢径方向的速度的信号。网络通信部21从双极化多普勒雷达20接收表现水平极化波的雷达反射因子、垂直极化波的雷达反射因子以及矢径方向的速度的信号。
雨云检测部23基于使单极化多普勒雷达1a以及单极化多普勒雷达1b的天线进行CAPPI扫描而得的信号,检测雨云的位置以及二维速度。雨云检测部23通过使单极化多普勒雷达1a、单极化多普勒雷达1b及双极化多普勒雷达20的天线进行CAPPI扫描并对从各雷达得到的矢径方向的速度进行合成,检测雨云的三维速度。雨云检测部23利用所检测到的雨云的三维速度来跟踪所检测的雨云。
雨云特性检测部26基于来自双极化多普勒雷达20的信号检测雨云的特性。雨云的特性为例如构成雨云的降水粒子的特性(降水粒子的种类以及降水粒子的大小)以及雨云在铅直方向上的长度。
降水预测部27基于检测到的雨云的位置、三维速度以及特性中的至少一个来预测降水。降水预测部27基于构成雨云的降水粒子的大小以及雨云在铅直方向上的长度来预测降水的发生。降水预测部27在发生降水时,基于构成雨云的降水粒子的种类以及降水粒子距地面的距离来预测降水的种类。此外,降水预测部27基于构成雨云的降水粒子距地面的距离以及雨云的三维速度来预测降水时刻以及降水地点。
图9为表现第一实施方式的雨云的检测以及雨云的特性检测的流程的图。图10为用于说明雨云的产生以及扩展的图。
如图10所示,所产生的雨云510a有如下特征,即如510b所示随时间经过向上空移动,随后,如510c所示沿铅直方向扩展。图9所示的流程着眼于这样的雨云的扩展的过程。
参照图9,在步骤S101中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将指示双极化多普勒雷达20向低耗电状态转移的信号经网络通信部21以及网络9c向双极化多普勒雷达20发送。双极化多普勒雷达20的电源控制部18若经网络通信部17接收到指示向低耗电状态转移的信号,则向低消费电力状态转移。
在步骤S102中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将使2台单极化多普勒雷达1a,1b的平面天线2进行CAPPI扫描的信号经网络通信部21以及网络9a,9b向单极化多普勒雷达1a,1b发送。
单极化多普勒雷达1a的天线控制部3若经网络通信部7接收到使平面天线2进行CAPPI扫描的信号,则开始进行平面天线2的CAPPI扫描。单极化多普勒雷达1a的接收信号处理部6将时刻i=1~N的、平面天线2的旋转角αa(i)(0≤αa(i)<360)、仰角βa(i)(βS≤βa(i)≤βL)下的、距平面天线2的距离da(j)(j=1~M,0<da(j)≤r1)处的表现雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))的信号以及表现矢径方向的速度Va(αa(i),βa(i),da(j))的信号经网络通信部7以及网络9a向气象信息处理装置50发送。
同样地,单极化多普勒雷达1b的天线控制部3若经网络通信部7接收到使平面天线2进行CAPPI扫描的信号,则开始平面天线2的CAPPI扫描。单极化多普勒雷达1b的接收信号处理部6将时刻i=1~N的、平面天线2的旋转角αb(i)(0≤αb(i)<360)、仰角βb(i)(βS≤βb(i)≤βL)下的、距平面天线2的距离db(j)(j=1~M,0<db(j)≤r1)处的表现雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))的信号以及表现矢径方向的速度Vb(αb(i),βb(i),db(j))的信号经网络通信部7以及网络9b向气象信息处理装置50发送。
气象信息处理装置50的雨云检测部23经网络通信部21从单极化多普勒雷达1a接收表现雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))的信号以及表现矢径方向的速度Va(αa(i),βa(i),da(j))的信号,从单极化多普勒雷达1b接收表现雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))的信号以及表现矢径方向的速度Vb(αb(i),βb(i),db(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。雨云检测部23根据雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))算出降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j)),根据雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))算出降雨强度Rb(αb(i),βb(i),db(j))。
在步骤S103中,雨云检测部23通过针对i=1~N,j=1~M之中的被图1所示的重复区域AR所包含的i以及j,判定降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j))是否为规定值TH以上,来检查在图1所示的重复区域AR内的以单极化多普勒雷达1a为中心的由(αa(i),βa(i),da(j))确定的位置是否存在雨云。
此外,雨云检测部23通过针对i=1~N,j=1~M之中的图1所示的重复区域AR所包含的i以及j判定降雨强度Rb(αb(i),βb(i),db(j))是否为规定值TH以上,来检查图1所示的重复区域AR内的以单极化多普勒雷达1b为中心的由(αb(i),βb(i),db(j))确定的位置是否存在雨云。
在检测出雨云时,即在检测出为规定值TH以上的降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j))或Rb(αb(i),βb(i),db(j))时(步骤S103的“是”),处理进入步骤S104。
在未检测出雨云时,即在未检出为规定值TH以上的降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j))或Rb(αb(i),βb(i),db(j))时(步骤S103的“否”),处理返回到步骤S102。
在如图10所示,检测出雨云510a时,在步骤S104中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将指示双极化多普勒雷达20向通常耗电状态转移的信号经网络通信部21以及网络9c向双极化多普勒雷达20发送。双极化多普勒雷达20的电源控制部18若经网络通信部17接收到指示向通常耗电状态转移的信号,则转移到通常耗电状态。
在步骤S105中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将使双极化多普勒雷达20的抛物面天线12进行CAPPI扫描的信号经网络通信部21以及网络9c向双极化多普勒雷达20发送。
双极化多普勒雷达20的天线控制部13若经网络通信部17接收到使抛物面天线12进行CAPPI扫描的信号,则开始进行抛物面天线12的CAPPI扫描。双极化多普勒雷达20的接收信号处理部16将时刻i=1~N的、抛物面天线12的旋转角αc(i)(0≤αc(i)<360)、仰角βc(i)(βS≤βc(i)≤βL)下的、距抛物面天线12的距离dc(j)(j=1~M,0<dc(j)≤r1)处的表现水平极化波的雷达反射因子Zch(αc(i),βc(i),dc(j))、垂直方向的雷达反射因子Zcv(αc(i),βc(i),dc(j))以及矢径方向的速度Vc(αc(i),βc(i),dc(j))的信号经网络通信部17以及网络9c向气象信息处理装置50发送。
气象信息处理装置50的雨云检测部23经网络通信部21从双极化多普勒雷达20接收表现水平极化波的雷达反射因子Zch(αc(i),βc(i),dc(j))、垂直方向的雷达反射因子Zcv(αc(i),βc(i),dc(j))以及矢径方向的速度Vc(αc(i),βc(i),dc(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。雨云检测部23根据水平方向的雷达反射因子Zch(αc(i),βc(i),dc(j))算出降雨强度Rc((αc(i),βc(i),dc(j))。
此外,由于单极化多普勒雷达1a,1b也继续进行CAPPI扫描,因此雨云检测部23经网络通信部21从单极化多普勒雷达1a接收表现雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))的信号以及表现矢径方向的速度Va(αa(i),βa(i),da(j))的信号,从单极化多普勒雷达1b接收表现雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))的信号以及表现矢径方向的速度Vb(αb(i),βb(i),db(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。
雨云检测部23利用根据步骤S103中降雨强度Ra或Rb为规定值以上的位置的矢径方向的速度Va以及矢径方向的速度Vb得到的雨云的二维速度,预测雨云的当前位置。再有,雨云检测部23利用根据所预测到的当前位置的矢径方向的速度Va、矢径方向的速度Vb以及矢径方向的速度Vc得到的雨云的三维速度,预测雨云未来的三维位置。接着,雨云检测部23若从单极化多普勒雷达1a、单极化多普勒雷达1b、或双极化多普勒雷达20接收信号,则判定在所预测到的移动后的位置的附近,是否存在降雨强度Ra、Rb或Rc为规定值以上的位置。通过利用三维速度,不仅能够跟踪雨云的水平方向的移动,如图10的510b所示,也能够针对铅直方向的移动进行跟踪。
雨云检测部23以规定时间反复进行如上述那样的雨云跟踪处理,即:使3台雷达1a,1b,10进行CAPPI扫描来检测雨云的三维速度,利用雨云的三维速度来预测雨云的位置,并在预测到的附近搜索是否存在降雨强度Ra、Rb或Rc为规定值以上的位置的处理。
若存在降雨强度Ra、Rb或Rc为规定值以上的位置的状态、即雨云维持的状态持续规定时间(步骤S106的“是”),则处理进入步骤S107,若雨云维持的状态未持续规定时间(步骤S106的”否”),则处理返回到步骤S101。
在步骤S107中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将使双极化多普勒雷达20的天线在方位角αcl下进行RHI扫描的信号经网络通信部21以及网络9c向双极化多普勒雷达20发送。方位角αcl基于在步骤S105中利用得到的三维速度预测的雨云的移动后的位置被算出。
双极化多普勒雷达20的天线控制部13若经网络通信部17接收到使天线在固定的方位角αcl下进行RHI扫描的信号,则使抛物面天线12进行RHI扫描。双极化多普勒雷达20的接收信号处理部16将时刻i=1~N的、抛物面天线12的固定的方位角αcl、仰角βc(i)(βS≤βc(i)≤βL)下的、距抛物面天线12的距离dc(j)(j=1~M,0<dc(j)≤r1)处的表现水平极化波的雷达反射因子Zch(αcl,βc(i),dc(j))以及垂直极化波的雷达反射因子Zcv(αcl,βc(i),dc(j))的信号经网络通信部17以及网络9c向气象信息处理装置50发送。
气象信息处理装置50的雨云特性检测部26经网络通信部21从双极化多普勒雷达20接收表现水平极化波的雷达反射因子Zch(αcl,βc(i),dc(j))与垂直极化波的雷达反射因子Zcv(αcl,βc(i),dc(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。
雨云特性检测部26基于水平极化波的雷达反射因子Zch(αcl,βc(i),dc(j))与垂直极化波的雷达反射因子Zcv(αcl,βc(i),dc(j)),判定构成位置(αcl,βc(i),dc(j))处的雨云的降水粒子的特性以及雨云在铅直方向上的长度。
例如,雨云特性检测部26基于水平极化波的雷达反射因子Zch、水平极化波的雷达反射因子Zch与垂直极化波的雷达反射因子Zcv之差或之比、水平极化波的雷达反射因子Zch与垂直极化波的雷达反射因子Zcv的相关系数、以及水平极化波的雷达反射因子Zch的相位变化与垂直极化波的雷达反射因子Zcv的相位变化之差相对于距离的变化率即传播相位差变化率,判定位置(αcl,βc(i),dc(j))处的降水粒子的特性。雨云特性检测部26例如判定降水粒子的大小以及降水粒子的种类作为降水粒子的特性。雨云特性检测部26判定是否为雨、霰、冰晶以及雪花这4种类之中的任一种来作为降水粒子的种类。此外,在位置(αcl,βc(i),dc(j))的降水粒子的种类为霰、冰晶或雪花时,雨云特性检测部26判定该位置为冰相。此外,雨云特性检测部26根据水平极化波的雷达反射因子Zch(αcl,βc(i),dc(j))算出降雨强度Rc(αcl,βc(i),dc(j))。雨云特性检测部26将降雨强度Rc(αcl,βc(i),dc(j))在铅直方向上连续为规定值以上的区域判定为雨云在铅直方向上的存在范围,将该在铅直方向上的存在范围的长度判定为雨云在铅直方向上的长度。
在步骤S109中,在位置(αcl,βc(i),dc(j))(i=1~N,j=1~M)的降水粒子的大小为规定值以上或雨云在铅直方向上的长度为规定值以上时,降水预测部27预测为发生降水,在不足规定值时,预测为不发生降水。如图10的510c所示,在雨云扩展时,雨云在铅直方向上的长度变为规定值以上。
在预测为发生降水时(步骤S109的“是”),处理进入步骤S110,在预测为不发生降水时(步骤S109的“否”),处理返回到步骤S105。
在步骤S110中,降水预测部27预测降水的种类。也就是说,若如图11(a)所示,冰相距地面的距离为规定值D以上,则降水预测部27预测为霰、冰晶以及雪花在下落过程中变为雨,发生降雨。若如图11(b)所示,冰相距地面的距离不足规定值D,则降水预测部27预测为霰、冰晶以及雪花就这样降下。
此外,降水预测部27基于冰相距地面的距离与降水粒子的下落速度来预测降水时刻。
此外,降水预测部27基于冰相距地面的距离、降水粒子的下落速度、雨云的三维速度来预测降水地点。
如以上那样,根据本实施方式,使2台单极化多普勒雷达进行扫描来检测雨云的位置,使2台单极化多普勒雷达与双极化多普勒雷达进行扫描来对检测出的雨云的三维速度进行检测并跟踪雨云。再有,使双极化多普勒雷达进行扫描来检测雨云的特性。因此,能够廉价且快速地检测雨云的准确位置及雨云的特性。
[第一实施方式的变形例]
在步骤S105中,雨云检测部23利用根据步骤S103中降雨强度Ra或Rb为规定值以上的位置的矢径方向的速度Va以及矢径方向的速度Vb得到的雨云的二维速度来预测雨云的当前位置,但在雷达1a,1b的扫描速度相对于雨云的速度快时,即使不利用根据矢径方向的速度Va以及矢径方向的速度Vb得出的雨云的二维速度,也能够检测雨云的当前位置。
也就是说,雨云检测部23也可以利用根据步骤S103中降雨强度Ra或Rb为规定值以上的位置的矢径方向的速度Va、矢径方向的速度Vb以及矢径方向的速度Vc得出的雨云的三维速度,预测雨云的未来的三维的位置。
[第二实施方式]
图12为表现第二实施方式的雨云的检测以及雨云的特性检测的流程的图。
在步骤S201中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将指示双极化多普勒雷达20向低耗电状态转移的信号以及指示单极化多普勒雷达1b向低耗电状态转移的信号经网络通信部21以及网络9b,9c向单极化多普勒雷达1b以及双极化多普勒雷达20发送。双极化多普勒雷达20的电源控制部18若经网络通信部17接收到指示向低耗电状态转移的信号,则向低消费电力状态转移。单极化多普勒雷达1b的电源控制部8若经网络通信部7接收到指示向低耗电状态转移的信号,则向低消费电力状态转移。
在步骤S202中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将使1台单极化多普勒雷达1a的平面天线2进行CAPPI扫描的信号经网络通信部21以及网络9a向单极化多普勒雷达1a发送。
单极化多普勒雷达1a的天线控制部3若经网络通信部7接收到使平面天线2进行CAPPI扫描的信号,则开始进行平面天线2的CAPPI扫描。单极化多普勒雷达1a的接收信号处理部6将时刻i=1~N的、平面天线2的旋转角αa(i)(0≤αa(i)<360)、仰角βa(i)(βS≤βa(i)≤βL)下的、距平面天线2的距离da(j)(j=1~M,0<da(j)≤r1)处的表现雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))的信号以及表现矢径方向的速度Va(αa(i),βa(i),da(j))的信号经网络通信部7以及网络9a向气象信息处理装置50发送。
气象信息处理装置50的雨云检测部23经网络通信部21从单极化多普勒雷达1a接收表现雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))的信号以及表现矢径方向的速度Va(αa(i),βa(i),da(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。雨云检测部23根据雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))算出降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j))。
在步骤S203中,雨云检测部23通过针对i=1~N,j=1~M之中的被图1所示的重复区域AR所包含的i以及j,判定降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j))是否为规定值TH以上,来检查在图1所示的重复区域AR内的以单极化多普勒雷达1a为中心的由(αa(i),βa(i),da(j))确定的位置是否存在雨云。
在检测出雨云时,即在检测出为规定值TH以上的降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j))时(步骤S203的“是”),处理进入步骤S204。
在未检测出雨云时,即在未检测出为规定值TH以上的降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j))时(步骤S203的“否”),处理返回至步骤S202。
在如图10所示,检测出雨云510a时,在步骤S204中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将指示双极化多普勒雷达20向通常耗电状态转移的信号经网络通信部21以及网络9c向双极化多普勒雷达20发送。双极化多普勒雷达20的电源控制部18若经网络通信部17接收到指示向通常耗电状态转移的信号,则转移到通常耗电状态。此外,气象信息处理装置50的雷达控制部22将指示单极化多普勒雷达1b向通常耗电状态转移的信号经网络通信部21以及网络9b向单极化多普勒雷达1b发送。单极化多普勒雷达1b的电源控制部8若经网络通信部7接收到指示向通常耗电状态转移的信号,则转移到通常耗电状态。
在步骤S205中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将使双极化多普勒雷达20的抛物面天线12进行CAPPI扫描的信号经网络通信部21以及网络9c向双极化多普勒雷达20发送。
另外,气象信息处理装置50的雷达控制部22将使1台单极化多普勒雷达1b的平面天线2进行CAPPI扫描的信号经网络通信部21以及网络9b向单极化多普勒雷达1b发送。
单极化多普勒雷达1b的天线控制部3若经网络通信部7接收到使平面天线2进行CAPPI扫描的信号,则开始进行平面天线2的CAPPI扫描。单极化多普勒雷达1b的接收信号处理部6将时刻i=1~N的、平面天线2的旋转角αb(i)(0≤αb(i)<360)、仰角βb(i)(βS≤βb(i)≤βL)下的、距平面天线2的距离db(j)(j=1~M,0<db(j)≤r1)处的表现雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))的信号以及表现矢径方向的速度Vb(αb(i),βb(i),db(j))的信号经网络通信部7以及网络9b向气象信息处理装置50发送。
双极化多普勒雷达20的天线控制部13若经网络通信部17接收到使抛物面天线12进行CAPPI扫描的信号,则开始进行抛物面天线12的CAPPI扫描。双极化多普勒雷达20的接收信号处理部16将时刻i=1~N的、抛物面天线12的旋转角αc(i)(0≤αc(i)<360)、仰角βc(i)(βS≤βc(i)≤βL)下的、距抛物面天线12的距离dc(j)(j=1~M,0<dc(j)≤r1)处的表现水平极化波的雷达反射因子Zch(αc(i),βc(i),dc(j))、垂直极化波的雷达反射因子Zcv(αc(i),βc(i),dc(j))以及矢径方向的速度Vc(αc(i),βc(i),dc(j))的信号经网络通信部17以及网络9c向气象信息处理装置50发送。
气象信息处理装置50的雨云检测部23经网络通信部21从单极化多普勒雷达1b接收表现雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))的信号以及表现矢径方向的速度Vb(αb(i),βb(i),db(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。雨云检测部23根据雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))算出降雨强度Rb(αb(i),βb(i),db(j))。
此外,雨云检测部23经网络通信部21从双极化多普勒雷达20接收表现水平极化波的雷达反射因子Zch(αc(i),βc(i),dc(j))、垂直极化波的雷达反射因子Zcv(αc(i),βc(i),dc(j))以及矢径方向的速度Vc(αc(i),βc(i),dc(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。雨云检测部23根据水平方向的雷达反射因子Zch(αc(i),βc(i),dc(j))算出降雨强度Rc((αc(i),βc(i),dc(j))。
此外,由于单极化多普勒雷达1a也继续进行CAPPI扫描,因此雨云检测部23经网络通信部21从单极化多普勒雷达1a接收表现雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))的信号以及表现矢径方向的速度Va(αa(i),βa(i),da(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。
雨云检测部23利用根据步骤S303中降雨强度Ra为规定值以上的位置的矢径方向的速度Va、矢径方向的速度Vb以及矢径方向的速度Vc得出的雨云的三维速度,预测雨云的未来的三维的位置。
以后的处理因与第一实施方式的处理相同而不赘述。
如以上那样,根据本实施方式,使1台单极化多普勒雷达进行扫描来检测雨云的位置,使2台单极化多普勒雷达与双极化多普勒雷达进行扫描来对检测出的雨云的三维速度进行检测并跟踪雨云。再有,使双极化多普勒雷达进行扫描来检测雨云的特性。因此,能够廉价且快速地检测雨云的准确位置及雨云的特性。
[第三实施方式]
图13为表现构成第三实施方式的气象雷达系统的雷达的配置的图。
如图13所示,该气象雷达系统具备3台单极化多普勒雷达1a,1b,1c、1台双极化多普勒雷达20、以及气象信息处理装置50。
单极化多普勒雷达1a、单极化多普勒雷达1b、单极化多普勒雷达1c、双极化多普勒雷达20分散地配置在不同的地点。这些雷达1a,1b,1c,20是小型的雷达,能够设置在例如楼顶等狭小的场所。这些雷达1a,1b,1c不配置在同一直线上。此外,这些雷达1a,1b,1c,20的天线为单一元件。
单极化多普勒雷达1a,1b,1c的检测距离为半径r1,双极化多普勒雷达20的检测距离为半径r1。单极化多普勒雷达1a,1b,1c用于检测雨云的位置,双极化多普勒雷达20用于检测所检测到的雨云的特性。
单极化多普勒雷达1a的检测范围与单极化多普勒雷达1a的检测范围与单极化多普勒雷达1c的检测范围与双极化多普勒雷达20的检测范围重叠的区域AR为雨云的检测范围。
单极化多普勒雷达1a、单极化多普勒雷达1b、单极化多普勒雷达1c、以及双极化多普勒雷达20经有线或无线的网络9a,9b,9c,9d与气象信息处理装置50连接。
图14为表现第三实施方式的雨云的检测以及雨云的特性检测的流程的图。
在步骤S301中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将指示双极化多普勒雷达20向低耗电状态转移的信号经网络通信部21以及网络9d向双极化多普勒雷达20发送。双极化多普勒雷达20的电源控制部18若经网络通信部17接收到指示向低耗电状态转移的信号,则向低消费电力状态转移。
在步骤S202中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将使3台单极化多普勒雷达1a,1b、1c的平面天线2进行CAPPI扫描的信号经网络通信部21以及网络9a,9b,9c向单极化多普勒雷达1a,1b,1c发送。
单极化多普勒雷达1a的天线控制部3若经网络通信部7接收到使平面天线2进行CAPPI扫描的信号,则开始进行平面天线2的CAPPI扫描。单极化多普勒雷达1a的接收信号处理部6将时刻i=1~N的、平面天线2的旋转角αa(i)(0≤αa(i)<360)、仰角βa(i)(βS≤βa(i)≤βL)下的、距平面天线2的距离da(j)(j=1~M,0<da(j)≤r1)处的表现雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))的信号以及表现矢径方向的速度Va(αa(i),βa(i),da(j))的信号经网络通信部7以及网络9a向气象信息处理装置50发送。
同样地,单极化多普勒雷达1b的天线控制部3若经网络通信部7接收到使平面天线2进行CAPPI扫描的信号,则开始进行平面天线2的CAPPI扫描。单极化多普勒雷达1b的接收信号处理部6将时刻i=1~N的、平面天线2的旋转角αb(i)(0≤αb(i)<360)、仰角βb(i)(βS≤βb(i)≤βL)下的、距平面天线2的距离db(j)(j=1~M,0<db(j)≤r1)处的表现雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))的信号以及表现矢径方向的速度Vb(αb(i),βb(i),db(j))的信号经网络通信部7以及网络9b向气象信息处理装置50发送。
同样地,单极化多普勒雷达1c的天线控制部3若经网络通信部7接收到使平面天线2进行CAPPI扫描的信号,则开始进行平面天线2的CAPPI扫描。单极化多普勒雷达1c的接收信号处理部6将时刻i=1~N的、平面天线2的旋转角αc(i)(0≤αc(i)<360)、仰角βc(i)(βS≤βc(i)≤βL)下的、距平面天线2的距离dc(j)(j=1~M,0<dc(j)≤r1)处的表现雷达反射因子Zc(αc(i),βc(i),dc(j))的信号以及表现矢径方向的速度Vc(αc(i),βc(i),dc(j))的信号经网络通信部7以及网络9c向气象信息处理装置50发送。
气象信息处理装置50的雨云检测部23经网络通信部21从单极化多普勒雷达1a接收表现雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))的信号以及表现矢径方向的速度Va(αa(i),βa(i),da(j))的信号,从单极化多普勒雷达1b接收表现雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))的信号以及表现矢径方向的速度Vb(αb(i),βb(i),db(j))的信号,从单极化多普勒雷达1c接收表现雷达反射因子Zc(αc(i),βc(i),dc(j))的信号以及表现矢径方向的速度Vc(αc(i),βc(i),dc(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。雨云检测部23根据雷达反射因子Za(αa(i),βa(i),da(j))算出降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j)),根据雷达反射因子Zb(αb(i),βb(i),db(j))算出降雨强度Rb(αb(i),βb(i),db(j)),根据雷达反射因子Zc(αc(i),βc(i),dc(j))算出降雨强度Rc(αc(i),βc(i),dc(j))。
在步骤S303中,雨云检测部23通过针对i=1~N,j=1~M之中的被图13所示的重复区域AR所包含的i以及j,判定降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j))是否为规定值TH以上,来检查图13所示的重复区域AR内的以单极化多普勒雷达1a为中心的由(αa(i),βa(i),da(j))确定的位置是否存在雨云。此外,雨云检测部23通过针对i=1~N,j=1~M之中的被图13所示的重复区域AR所包含的i以及j,判定降雨强度Rb(αb(i),βb(i),db(j))是否为规定值TH以上,来检查图13所示的重复区域AR内的以单极化多普勒雷达1b为中心的由(αb(i),βb(i),db(j))确定的位置是否存在雨云。此外,雨云检测部23通过针对i=1~N,j=1~M之中的被图13所示的重复区域AR所包含的i以及j,判定降雨强度Rc(αc(i),βc(i),dc(j))是否为规定值TH以上,来检查图13所示的重复区域AR内的以单极化多普勒雷达1c为中心的由(αc(i),βc(i),dc(j))确定的位置是否存在雨云。
在检测出雨云时,即在检测出为规定值TH以上的降雨强度a(αa(i),βa(i),da(j))、Rb(αb(i),βb(i),db(j))或Rc(αc(i),βc(i),dc(j))时(步骤S303的“是”),处理进入步骤S304。
在未检测出雨云时,即在未检测出为规定值TH以上的降雨强度Ra(αa(i),βa(i),da(j))、Rb(αb(i),βb(i),db(j))、或Rc(αc(i),βc(i),dc(j))时(步骤S303的“否”),处理返回到步骤S302。
在如图10所示,检测出雨云510a时,在步骤S304中,雨云检测部23利用根据步骤S303中降雨强度Ra、Rb或Rc为规定值以上的位置的矢径方向的速度Va、矢径方向的速度Vb、矢径方向的速度Vc得出的雨云的三维速度,预测雨云的当前三维位置。再有,雨云检测部23利用根据所预测到的当前位置的矢径方向的速度Va、矢径方向的速度Vb以及矢径方向的速度Vc得到的雨云的三维速度,预测雨云的未来的三维位置。
接着,雨云检测部23若从单极化多普勒雷达1a、单极化多普勒雷达1b、或单极化多普勒雷达1c接收信号,则判定在所预测到的移动后的位置的附近,是否存在降雨强度Ra、Rb或Rc为规定值以上的位置。通过利用三维速度,不仅能够跟踪雨云的水平方向的移动,也能够如图10的510b所示针对铅直方向的移动进行跟踪。
雨云检测部23以规定时间反复进行如上述那样的雨云跟踪处理,即:使3台雷达1a,1b,1c进行CAPPI扫描来检测雨云的三维速度,利用雨云的三维速度来预测雨云的位置,并在预测到的附近搜索是否存在降雨强度Ra、Rb或Rc为规定值以上的位置的处理。
若存在降雨强度Ra、Rb或Rc为规定值以上的位置的状态、即雨云维持的状态持续规定时间(步骤S305的“是”),则处理进入步骤S306,若雨云维持的状态未持续规定时间(步骤S305的”否”),则处理返回到步骤S301。
在步骤S306中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将指示双极化多普勒雷达20向通常耗电状态转移的信号经网络通信部21以及网络9d向双极化多普勒雷达20发送。双极化多普勒雷达20的电源控制部18若经网络通信部17接收到指示向通常耗电状态转移的信号,则转移到通常耗电状态。
在步骤S307中,气象信息处理装置50的雷达控制部22将使双极化多普勒雷达20的天线以方位角αdl进行RHI扫描的信号经网络通信部21以及网络9d向双极化多普勒雷达20发送。方位角αdl基于在步骤S303中利用得到的三维速度预测的雨云的移动后的位置被算出。
双极化多普勒雷达20的天线控制部13若经网络通信部17接收到使天线以固定的方位角αdl进行RHI扫描的信号,则使抛物面天线12进行RHI扫描。双极化多普勒雷达20的接收信号处理部16将时刻i=1~N的、抛物面天线12的固定的方位角αdl、仰角βd(i)(βS≤βd(i)≤βL)下的、距抛物面天线12的距离dd(j)(j=1~M,0<dd(j)≤r2)处的表现水平极化波的雷达反射因子Zdh(αdl,βd(i),dd(j))以及垂直极化波的雷达反射因子Zdv(αdl,βd(i),dd(j))的信号经网络通信部17以及网络9d向气象信息处理装置50发送。
气象信息处理装置50的雨云特性检测部26经网络通信部21从双极化多普勒雷达20接收表现水平极化波的雷达反射因子Zdh(αdl,βd(i),dd(j))与垂直极化波的雷达反射因子Zdv(αdl,βd(i),dd(j))的信号。其中,i=1~N、j=1~M。
雨云特性检测部26基于水平极化波的雷达反射因子Zdh(αdl,βd(i),dd(j))与垂直极化波的雷达反射因子Zdv(αdl,βd(i),dd(j)),检测构成位置(αdl,βd(i),dd(j))处的雨云的降水粒子的特性以及雨云在铅直方向上的长度。
例如,雨云特性检测部26基于水平极化波的雷达反射因子Zdh、水平极化波的雷达反射因子Zdh与垂直极化波的雷达反射因子Zdv之差或之比、水平极化波的雷达反射因子Zdh与垂直极化波的雷达反射因子Zdv的相关系数、以及水平极化波的雷达反射因子Zdh的相位变化与垂直极化波的雷达反射因子Zdv的相位变化之差相对于距离的变化率即传播相位差变化率,判定位置(αdl,βd(i),dd(j))处的降水粒子的特性。雨云特性检测部26例如判定降水粒子的大小以及降水粒子的种类作为降水粒子的特性。雨云特性检测部26判定是否为雨、霰、冰晶以及雪花这4种类之中的任一种来作为降水粒子的种类。
此外,在位置(αdl,βd(i),dd(j))的降水粒子的种类为霰、冰晶或雪花时,雨云特性检测部26判定该位置为冰相。
此外,雨云特性检测部26根据水平极化波的雷达反射因子Zch(αdl,βd(i),dd(j))算出降雨强度Rd(αdl,βd(i),dd(j))。雨云特性检测部26将降雨强度Rd(αdl,βd(i),dd(j))在铅直方向上连续为规定值以上的区域判定为雨云在铅直方向上的存在范围,将该铅直方向上的存在范围的长度判定为雨云在铅直方向上的长度。
以后的处理因与第一实施方式的处理相同而不赘述。
如以上那样,根据本实施方式,使3台单极化多普勒雷达进行扫描来检测雨云的位置,使3台单极化多普勒雷达进行扫描来对检测出的雨云的三维速度进行检测并跟踪雨云。再有,使双极化多普勒雷达进行扫描来检测雨云的特性。因此,能够廉价且快速地检测雨云的准确位置及雨云的特性。
(变形例)
本发明并非限于上述的实施方式,例如也包含如以下那样的变形例。
(1)第三实施方式的双极化多普勒雷达
在本发明的第三实施方式中,双极化的雷达以多普勒雷达来说明,但并非限于此。双极化的雷达也可以是不具有检测速度的功能的雷达。
(2)雨云的检测
在本发明的实施方式中,在降雨强度为规定值以上时判定为存在雨云,但并非限于此。例如,也可以在存在降雨强度为规定值以上的连续的块时,判断为存在雨云。
(3)雨云的拣选
在本发明的实施方式中,在检测出多个雨云时,也可以拣选其中降雨强度最大的雨云作为跟踪以及检测特性的雨云。
或者,考虑到降水粒子的大小为最大(即、通过双极化多普勒雷达得到的水平极化波的雷达反射因子与垂直极化波的雷达反射因子之比为最大)的雨云容易产生降水之类的特征,雨云检测部在检测出多个雨云时,也可以基于来自双极化多普勒雷达的信号检测构成所检测出的雨云的降水粒子的大小,并基于所检测出的大小拣选降水可能性最大的雨云来作为跟踪以及检测特性的雨云。
(4)降水粒子的特性的判定
在本发明的实施方式中,利用水平极化波的雷达反射因子、垂直极化波的雷达反射因子、水平极化波的雷达反射因子与垂直极化波的雷达反射因子之差或之比、水平极化波的雷达反射因子与垂直极化波的雷达反射因子的相关系数、以及传播相位差变化率来判定降水粒子的特性,但并非限于此。也可以只利用这些之中的一部分或者利用其他特征量来判定降水粒子的特性。
此外,在本发明的实施方式中,为了判定降水粒子的特性而利用双极化雷达,但并非限于此。例如,也可以利用圆极化雷达来判定降水粒子的特性。此外,在本实施方式中,判定降水粒子的大小以及降水粒子的种类作为降水粒子的特性,但并非限于此。例如,也可判定降水粒子的形状。
(5)降水的预测
在本发明的实施方式中,在预测到发生降水时,还预测降水的种类、降水时刻及降水地点,但并非限于此。既可以只预测上述之中的一部分,或者也可以还预测降水量。降水量例如能够根据降雨强度等预测。
(6)判定结果以及预测结果
通过本发明的实施方式判定的雨云的位置以及降水粒子的特性、以及预测出的是否发生降水、降水的种类、降水时刻、降水地点、降水量,也可以显示在与气象信息处理装置连接且设置在观察员可视觉辨认的位置处的显示装置上。此外,为了预测河川泛滥或泥石流等,预测结果也可向防灾信息系统发送。
(7)双极化多普勒雷达
在本发明的第一实施方式中,设置1台双极化多普勒雷达与2台单极化多普勒雷达,但并非限于此。也可以设置3台双极化多普勒雷达。
(8)气象信息处理装置的位置
在本发明的实施方式中,气象信息处理装置与双极化多普勒雷达或双极化多普勒雷达经网络连接,但并非限于此。气象信息处理装置也可以与双极化多普勒雷达或双极化多普勒雷达一体化。
(9)雷达的接收信号处理部
在本发明的实施方式中,各雷达内的接收信号处理根据接收信号生成雷达反射因子以及矢径方向的速度,但并非限于此。例如,也可以由气象信息处理装置侧根据接收信号算出雷达反射因子以及矢径方向的速度。
(10)三维速度的利用
在本发明的实施方式中得出的三维速度例如能够如以下那样地用于降水预测。也可以是,若在相邻的多个区域中三维速度的方向一致,则预测为由该多个区域构成的雨云未来进一步扩展的可能性大,若在相邻的多个区域中三维速度的方向不同,则预测为由该多个区域构成的雨云未来消失的可能性大。
(11)雨云检测时的雷达的控制
在本发明的第一实施方式中,在搜索雨云时,双极化多普勒雷达设定为低消费电力状态,使2台单极化多普勒雷达的天线进行CAPPI扫描,但并非限于此。也可以使1台双极化多普勒雷达与2台单极化多普勒雷达的天线进行CAPPI扫描来搜索雨云。
应理解为本次公开的实施方式在所有方面均为例示而非限定。应留意如下事实,即本发明的范围并不由上述说明而是由权利要求书示出,包括与权利要求书等同的含义以及范围内的所有变更。
标号说明:
1a,1b,1c单极化多普勒雷达、2平面天线、3,13天线控制部、4,14收发切换器、5,15发送部、6,16接收信号处理部、8,18电源控制部、9a,9b,9c,9d网络、12抛物面天线、20双极化多普勒雷达、50气象信息处理装置、7,17,21网络通信部、22雷达控制部、23雨云检测部、26雨云特性检测部、27降水预测部,510a,510b,510c雨云。

Claims (20)

1.一种气象信息处理装置,具备:
雨云检测部,基于来自配置于不同位置的至少第一雷达、第二雷达及第三雷达这3台雷达的信号,检测雨云的位置和雨云的三维速度;以及
雨云特性检测部,基于来自与所述3台雷达不同的1台雷达或所述3台雷达之中的1台雷达的信号,对所述检测出的雨云的特性进行检测。
2.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云检测部利用所述检测出的雨云的三维速度,对所述检测出的雨云进行跟踪。
3.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云特性检测部基于来自所述第三雷达的信号,对所述检测出的雨云的特性进行检测,
所述第一雷达及所述第二雷达为单极化雷达,
所述第三雷达为双极化雷达。
4.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云特性检测部基于来自与所述3台雷达不同的第四雷达的信号,对所述检测出的雨云的特性进行检测,
所述第四雷达为双极化雷达。
5.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云检测部基于使所述3台雷达的天线以CAPPI方式即等高平面位置显示方式进行扫描而得的信号,检测雨云的位置和雨云的三维速度。
6.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云特性检测部基于使下述天线进行RHI扫描即距离高度显示扫描而得的信号,检测雨云的特性,该天线是得到用于检测所述雨云的特性的信号的雷达的天线。
7.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云检测部基于使所述第一雷达及所述第二雷达的天线进行扫描而得的信号检测雨云的位置,使所述第一雷达、所述第二雷达及所述第三雷达的天线进行扫描并对由各雷达得到的在所述检测出的雨云的位置处的速度分量进行合成,从而检测所述雨云的三维速度。
8.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云检测部基于使所述第一雷达及所述第二雷达的天线进行扫描而得的信号检测雨云的位置及二维速度,基于所述检测出的雨云的二维速度预测雨云的移动后的位置,使所述第一雷达、所述第二雷达及所述第三雷达的天线进行扫描并对由各雷达得到的在所述预测出的雨云的位置处的速度分量进行合成,从而检测所述雨云的三维速度。
9.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云检测部基于使所述第一雷达的天线进行扫描而得的信号检测雨云的位置,使所述第一雷达、所述第二雷达及所述第三雷达的天线进行扫描并对由各雷达得到的在所述检测出的雨云的位置处的速度分量进行合成,从而检测所述雨云的三维速度。
10.如权利要求7或8所述的气象信息处理装置,还具备:
雷达控制部,使所述第三雷达以低耗电状态进行动作,直到根据来自所述第一雷达及所述第二雷达的信号检测出所述雨云为止。
11.如权利要求9所述的气象信息处理装置,还具备:
雷达控制部,使所述第二雷达及所述第三雷达以低耗电状态进行动作,直到根据来自所述第一雷达的信号检测出所述雨云为止。
12.如权利要求2所述的气象信息处理装置,
所述雨云检测部在检测出多个雨云时,基于来自所述3台雷达之中的1台雷达的信号对构成所述检测出的雨云的降水粒子的大小进行检测,基于所述检测出的大小拣选降水可能性最大的雨云作为所述跟踪的雨云。
13.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云特性检测部对构成所述检测出的雨云的降水粒子的特性进行检测。
14.如权利要求1所述的气象信息处理装置,
所述雨云特性检测部对所述检测出的雨云在铅直方向上的长度进行检测。
15.如权利要求1所述的气象信息处理装置,还具备:
降水预测部,基于所述检测出的雨云的位置、雨云的三维速度及雨云的特性中的至少一个预测降水。
16.如权利要求15所述的气象信息处理装置,
所述雨云的特性包括构成所述雨云的降水粒子的大小,
所述降水预测部基于构成所述雨云的降水粒子的大小预测降水的发生。
17.如权利要求15所述的气象信息处理装置,
所述降水预测部基于所述雨云在铅直方向上的长度预测降水的发生。
18.一种气象雷达系统,具备:
配置于不同位置的2台单极化雷达和1台双极化雷达;以及
气象信息处理装置;
所述气象信息处理装置具备:
雨云检测部,基于来自所述2台单极化雷达和所述1台双极化雷达的信号,检测雨云的位置和雨云的三维速度;以及
雨云特性检测部,基于来自所述双极化雷达的信号,对所述检测出的雨云的特性进行检测。
19.如权利要求18所述的气象雷达系统,
所述3台雷达在发送及接收电波时形成笔形波束型的天线波束。
20.一种气象信息处理方法,具备:
基于使配置于不同位置的3台雷达之中的至少1台雷达的天线进行CAPPI扫描即等高平面位置显示扫描而得的信号,检测雨云的位置的步骤;
基于使所述3台雷达的天线进行CAPPI扫描而得的信号,对所述检测出的雨云的三维速度进行检测的步骤;
利用所述检测出的雨云的三维速度来跟踪所述雨云的步骤;以及
基于使与所述3台雷达不同的1台雷达或所述3台雷达之中的1台雷达的天线进行RHI扫描即距离高度显示扫描而得的信号,对所述检测出的雨云的特性进行检测的步骤。
CN201480045973.5A 2013-07-11 2014-06-03 气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法 Active CN105474041B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013-145769 2013-07-11
JP2013145769 2013-07-11
PCT/JP2014/064686 WO2015005020A1 (ja) 2013-07-11 2014-06-03 気象情報処理装置、気象レーダシステムおよび気象情報処理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105474041A true CN105474041A (zh) 2016-04-06
CN105474041B CN105474041B (zh) 2018-09-21

Family

ID=52279713

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201480045973.5A Active CN105474041B (zh) 2013-07-11 2014-06-03 气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10139487B2 (zh)
EP (1) EP3021136B1 (zh)
JP (1) JP6297037B2 (zh)
CN (1) CN105474041B (zh)
WO (1) WO2015005020A1 (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107832771A (zh) * 2016-09-15 2018-03-23 株式会社东芝 气象数据处理装置及方法、包括气象数据处理装置的系统及记录气象数据处理程序的介质
CN108459303A (zh) * 2017-12-25 2018-08-28 珠海纳睿达科技有限公司 一种天气雷达数据显示方法
KR102006847B1 (ko) * 2018-08-21 2019-08-02 부경대학교 산학협력단 다중규모 광학 흐름을 이용한 레이더 초단기 강수 예측을 위한 장치 및 방법
CN110579821A (zh) * 2019-08-02 2019-12-17 佛山科学技术学院 基于机器视觉的小范围天气预报系统、方法及存储介质
CN110806607A (zh) * 2018-06-20 2020-02-18 中国水利水电科学研究院 一种复杂地形条件下s波段与x波段雷达重叠区域组网测雨方法
CN112105952A (zh) * 2018-05-09 2020-12-18 古野电气株式会社 气象雷达装置、气象观测方法及气象观测程序
CN113330302A (zh) * 2019-02-12 2021-08-31 古野电气株式会社 水蒸气观测计及水蒸气观测方法
CN116906783A (zh) * 2023-09-12 2023-10-20 华中科技大学 一种小型集成式多频谱感知监视系统

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11181665B2 (en) * 2015-11-25 2021-11-23 Board Of Trustees Of The University Of Alabama Systems and methods for monitoring updrafts in clouds
CN106199606A (zh) * 2016-07-20 2016-12-07 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种基于雷达回波三维拼图的多阈值飑线识别方法
JP6858778B2 (ja) * 2016-07-29 2021-04-14 古野電気株式会社 レーダシステム、レーダ装置、及び気象観測方法
JP6949332B2 (ja) * 2018-02-08 2021-10-13 国立研究開発法人防災科学技術研究所 雷危険度判定装置
JP6994735B2 (ja) * 2018-02-08 2022-01-14 国立研究開発法人防災科学技術研究所 雷危険度判定装置
US10877150B2 (en) * 2018-03-06 2020-12-29 Honeywell International Inc. Ice crystal detection by weather radar
EP3845925A4 (en) * 2018-08-29 2021-11-10 Mitsubishi Electric Corporation SIGNAL PROCESSING DEVICE AND SIGNAL PROCESSING METHOD
WO2020183862A1 (ja) * 2019-03-12 2020-09-17 株式会社 東芝 発雷推定装置、システムおよび方法
CN110095777A (zh) * 2019-04-23 2019-08-06 南京信息工程大学 基于混编技术的模糊逻辑法气象粒子识别方法
CN110244260B (zh) * 2019-06-17 2021-06-29 杭州电子科技大学 基于声能流矢量补偿的水下目标高精度doa估计方法
KR102101436B1 (ko) * 2019-09-25 2020-04-16 대한민국 이중편파 기상레이더 기반의 우박 및 강우 영역별 강우 추정 장치 및 그 방법
CN110850406A (zh) * 2019-11-14 2020-02-28 西安华腾微波有限责任公司 消雹精准作业引导方法
JP6974422B2 (ja) * 2019-12-09 2021-12-01 コリア インスティテュート オフ コンストラクション テクノロジー 超短距離二重偏波レーダの多重高度観測資料を用いた降雨強度推定方法,及び推定装置
KR102212524B1 (ko) * 2020-07-15 2021-02-05 대한민국 기상 레이더의 소실된 시선속도 복원 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
CN112558190B (zh) * 2020-12-17 2021-10-22 水利部南京水利水文自动化研究所 用于城市暴雨洪涝的水位雨量一体监控系统
CN112946658B (zh) * 2021-02-03 2022-12-02 中国气象科学研究院 一种获取大气垂直运动速度的方法、装置
CN115097459B (zh) * 2022-04-13 2024-07-19 泰州市气象局 S和x波段组网天气雷达反射率因子交互校验方法及系统
WO2024003996A1 (ja) * 2022-06-27 2024-01-04 日本電信電話株式会社 無線通信システム、無線通信方法及び無線局
CN116819490B (zh) * 2023-08-31 2023-11-17 成都远望科技有限责任公司 基于云雷达与激光雷达的云与气溶胶分类的方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5583972A (en) * 1993-08-02 1996-12-10 Miller; Richard L. 3-D weather display and weathercast system
CN1206469A (zh) * 1995-12-26 1999-01-27 汤姆森-无线电报总公司 双极化雷达确定降水概率的方法及采用该方法的气象雷达
JPH1138154A (ja) * 1997-07-23 1999-02-12 Mitsubishi Electric Corp 発雷予測装置
JP3463734B2 (ja) * 1998-03-30 2003-11-05 三菱電機株式会社 気象観測レーダシステム
WO2009140143A1 (en) * 2008-05-07 2009-11-19 Colorado State University Research Foundation Networked waveform system
US20100315432A1 (en) * 2007-12-03 2010-12-16 Selex Systems Integration Gmbh Method for determining compound data of weather radars in an overlapping region of the monitoring regions of at least two weather radars

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5392048A (en) * 1993-07-12 1995-02-21 Alliedsignal Inc. Weather radar system including an automatic step scan mode
JP2519657B2 (ja) * 1993-08-04 1996-07-31 工業技術院長 雷電探知方法及び雷電探知装置
JPH09329672A (ja) 1996-06-07 1997-12-22 Kansai Electric Power Co Inc:The 発雷予測方法
MY118014A (en) * 1996-12-13 2004-08-30 Nippon Telegraph & Telephone Method and equipment for weather image prediction
JP3446635B2 (ja) * 1998-10-28 2003-09-16 三菱電機株式会社 雷雲観測システム
JP2002098760A (ja) 2000-09-22 2002-04-05 Mitsubishi Electric Corp 気象レーダシステム
JP2003344556A (ja) * 2002-05-27 2003-12-03 Toshiba Corp 気象観測・予測システムと気象レーダ情報解析装置、気象予測モデル装置
US6977608B1 (en) * 2004-12-15 2005-12-20 Rockwell Collins Atmospheric data aggregation and forecasting system
JP4595078B2 (ja) * 2005-01-28 2010-12-08 独立行政法人防災科学技術研究所 降雨強度と雨水量の3次元分布推定装置および方法
US7821448B2 (en) * 2005-03-10 2010-10-26 Honeywell International Inc. Constant altitude plan position indicator display for multiple radars
JP4739306B2 (ja) * 2007-10-17 2011-08-03 独立行政法人防災科学技術研究所 降雨減衰判定装置及びそれを用いた降雨観測システム並びに降雨減衰判定方法
JP5395692B2 (ja) 2009-04-02 2014-01-22 株式会社東芝 気象レーダ装置及び気象観測方法
JP2011033528A (ja) 2009-08-04 2011-02-17 Japan Radio Co Ltd 気象現象の自動追尾方法及び自動追尾システム
JP2011059078A (ja) 2009-09-14 2011-03-24 Toshiba Corp 二重偏波レーダ装置及び干渉判定方法
US8462040B2 (en) * 2009-10-20 2013-06-11 Colorado State University Research Foundation Resolution enhancement system (RES) for networked radars
US8601864B1 (en) * 2011-01-07 2013-12-10 Weather Decision Technologies, Inc. Dual-polarization weather radar data system and method

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5583972A (en) * 1993-08-02 1996-12-10 Miller; Richard L. 3-D weather display and weathercast system
CN1206469A (zh) * 1995-12-26 1999-01-27 汤姆森-无线电报总公司 双极化雷达确定降水概率的方法及采用该方法的气象雷达
JPH1138154A (ja) * 1997-07-23 1999-02-12 Mitsubishi Electric Corp 発雷予測装置
JP3463734B2 (ja) * 1998-03-30 2003-11-05 三菱電機株式会社 気象観測レーダシステム
US20100315432A1 (en) * 2007-12-03 2010-12-16 Selex Systems Integration Gmbh Method for determining compound data of weather radars in an overlapping region of the monitoring regions of at least two weather radars
WO2009140143A1 (en) * 2008-05-07 2009-11-19 Colorado State University Research Foundation Networked waveform system

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107832771A (zh) * 2016-09-15 2018-03-23 株式会社东芝 气象数据处理装置及方法、包括气象数据处理装置的系统及记录气象数据处理程序的介质
CN107832771B (zh) * 2016-09-15 2021-10-15 株式会社东芝 气象数据处理装置、方法、系统及记录介质
CN108459303A (zh) * 2017-12-25 2018-08-28 珠海纳睿达科技有限公司 一种天气雷达数据显示方法
CN112105952A (zh) * 2018-05-09 2020-12-18 古野电气株式会社 气象雷达装置、气象观测方法及气象观测程序
CN110806607A (zh) * 2018-06-20 2020-02-18 中国水利水电科学研究院 一种复杂地形条件下s波段与x波段雷达重叠区域组网测雨方法
CN110806607B (zh) * 2018-06-20 2021-02-26 中国水利水电科学研究院 一种复杂地形条件下s波段与x波段雷达重叠区域组网测雨方法
KR102006847B1 (ko) * 2018-08-21 2019-08-02 부경대학교 산학협력단 다중규모 광학 흐름을 이용한 레이더 초단기 강수 예측을 위한 장치 및 방법
CN113330302A (zh) * 2019-02-12 2021-08-31 古野电气株式会社 水蒸气观测计及水蒸气观测方法
US12019207B2 (en) 2019-02-12 2024-06-25 Furuno Electric Co., Ltd. Water vapor observation instrument and water vapor observation method
CN110579821A (zh) * 2019-08-02 2019-12-17 佛山科学技术学院 基于机器视觉的小范围天气预报系统、方法及存储介质
CN116906783A (zh) * 2023-09-12 2023-10-20 华中科技大学 一种小型集成式多频谱感知监视系统
CN116906783B (zh) * 2023-09-12 2023-12-22 华中科技大学 一种小型集成式多频谱感知监视系统

Also Published As

Publication number Publication date
US10139487B2 (en) 2018-11-27
JPWO2015005020A1 (ja) 2017-03-02
WO2015005020A1 (ja) 2015-01-15
EP3021136A4 (en) 2017-03-15
CN105474041B (zh) 2018-09-21
EP3021136A1 (en) 2016-05-18
US20160252614A1 (en) 2016-09-01
EP3021136B1 (en) 2020-10-28
JP6297037B2 (ja) 2018-03-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105474041A (zh) 气象信息处理装置、气象雷达系统及气象信息处理方法
CN109959930B (zh) 使用毫米波雷达传感器监测结构对象的系统和方法
US6018307A (en) Meteorological radar system
Jiménez-Sáez et al. Frequency selective surface coded retroreflectors for chipless indoor localization tag landmarks
CN111351424B (zh) 形变测量方法和雷达系统
JP6858438B2 (ja) 浸水検出装置、浸水検出システム、及び浸水検出方法
CN109061650A (zh) 基于阵列天气雷达的组网探测方法及系统
Ji et al. Target monitoring using small-aperture compact high-frequency surface wave radar
US10031222B2 (en) Methods and devices for determining the location of remotely emplaced objects, such as munitions
JP3464151B2 (ja) 気象レーダ装置
CN111175741B (zh) 一种单频连续毫米波多普勒传感微波墙安全空间预警方法
CN116224236A (zh) 一种mimo雷达天线阵列及mimo雷达天线阵列的布局方法
JP5637416B1 (ja) ハイトパターン対策センサ
KR102364288B1 (ko) 스마트 교차로 시스템용 지능형 레이다 센서
Wu et al. Detection of daytime ionospheric irregularities at low latitudes with a multistatic HF radar
Miranda et al. Correlation between signals from spaced antennas of stationary meteorological radars
Kurata et al. Evaluation of the detection characteristics of road sensors under poor-visibility conditions
Gao et al. Ionospheric effect of HF surface wave over-the-horizon radar
Asano et al. Analysis of tropical cyclones using microwave satellite imagery
Tan et al. Bidirectional Multi-lane Vehicle Counting Approach Based on Multi-scale of Multi-traffic States Using MIMO Radar
Schneebeli et al. Measurements of alpine precipitation with an X-band polarimetric radar and additional sensors
JP2022184216A (ja) 位相差分和法等による物体検出センサ、物体検出方法、及び、物体検出プログラム
Zhang Leveraging Millimiter Wave Communications for Effective Remote Sensing
Miranda et al. A novel meteorological radar scheme based on the correlation between fixed antennas: A first look
Lengfeld et al. Precipitation and Attenuation Estimates from a High-Resolution Weather Radar Network (PATTERN): Design of the Experiment

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant