刘宗庆 , 王 敏 , 景号然 , 王 杰 , 谢晓林

（1. 四川省气象探测数据中心，成都 610072；2. 高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，成都 610072）

引言

地物杂波会在雷达探测时对雷达数据资料造成污染，严重影响降水估测产品的准确性，进而导致临近预报出现偏差，因此，从受污染的雷达回波中识别出地物杂波对于提升雷达数据质量具有十分重要的意义。对于地物杂波的识别，国内外学者已展开了深入的研究，其采用的方法有两大类：第一类方法是使用杂波图来识别标准地物杂波，并利用凹槽滤波器等硬件方法来进行杂波抑制，但该方法在对大面积的地物滤波时经常会将径向速度为零的降水回波误判为地物杂波的情况，且无法识别和处理异常传播条件下产生的超折射回波；第二类方法主要是通过区分地物和降水回波的空间分布、纹理结构、梯度变化等特征差异来实现地物杂波识别。第二类方法最早由Steiner等[1]提出，其凭借雷达反射率因子在水平和空间的变化进行识别地物杂波。Kessinger等[2]在此方法的基础上，利用模糊逻辑的算法来对雷达回波进行分类，以此达到区分降水回波和地物杂波的目的。此后，Berenguer等[3]对Kessinger的算法进行改进，通过进一步研究地物的回波顶高、径向速度、反射率因子的纹理和梯度变化等特征来得到更优的隶属函数。刘黎平等[4]基于Kessinger提出的模糊逻辑算法，提出分步式识别超折射地物杂波的办法，该算法能有效识别超折射地物杂波，减少地物杂波的漏判和降水回波的误判。……