CN106872973B - 利用cinrad/sa天气雷达监测和跟踪林火回波的方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，通过四邻域法识别回波块，依数据参量识别林火回波块，根据回波块数据参量判别“矮、小、弱”林火，并依林火的“原地不动、扩散”特点进行连续性识别判别；排除有明显位置移动、强度及面积变化过快的回波块，进一步提高林火识别的准确率，设置非林火的黑白名单识别比对，可减少空报以及时发现林火复燃，并将符合预警的林火回波块时序图、变化曲线图进行保存。本发明能自动监测、准确识别和连续跟踪林火，为森林防火扑救指挥、野外电力设备安全防护等方面提供科学依据。

Description

利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法

技术领域

本发明涉及一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法。

背景技术

CINRAD/SA天气雷达是全国布网的全相参脉冲多普勒雷达，其接收机灵敏度高、探测能力强，任务主要是监测强对流、台风、暴雨、降雪等降水回波，但根据研究，其也能探测到除降水以外的其它回波，如还能探测到由于森林大火、意外***等引起的漂浮在空中的反射物回波，由此可实现雷达对于森林大火的监测和跟踪。

国内外对林火回波特征已经有进行了一些相关的研究。

Banta等利用激光多普勒雷达和X波段多普勒天气雷达对两次森林火灾所产生的烟柱进行观测和分析，认为激光雷达和X波段多普勒天气雷达能探测到林火回波的三维数据。

Melnikov等对俄克拉荷马一次林火回波的双偏振雷达特征进行了详细分析，发现林火回波的来源主要是非规则大小分布不均的颗粒的后向散射，温度梯度非常高的情况下湍流散射也会有所呈现，林火产生的非球形颗粒产生的双偏振相关系数小于0.4，这是双偏振雷达自动识别火情回波算法的一个很好的参数。

Rogers等对1996年5月23日发生在加拿大蒙特利尔一个油漆厂的火灾用S波段和X波段雷达以及风廓仪进行观测，发现S波段、X波段、风廓线仪测得的强度不一致，火灾回波往下风方扩散，风廓线强度达到40dBZ而X波段雷达则为20到30多dBZ。出现反射率差异的可能是原因是：1)S波段雷达，火灾产生的粒子颗粒太大而无法满足瑞利散射条件；2)火灾产生湍流，一个强烈扰动结构的大气折射率，在较长的波长雷达探测中会叠加效应有更强的回波。

Hufford等进一步综合应用实时WSR-88D多普勒雷达和多个极轨卫星数据，分析出1996年6月发生在美国阿拉斯加中南部的Miller’s Reach森林火灾的着火点、强度、烟幕等精确信息；

上海中心气象台的陈永林等对上海一次重大火灾烟雾的WSR-88D雷达回波特征进行了研究；

温州气象局的黄克慧等对森林火灾的雷达回波特征进行了分析和研究，并开发了基于“杂波过滤法”的一套自动识别林火回波的方法和软件，此方法主要是将降水回波和小杂波进行过滤、余下的回波则被认为是林火回波，但此方法所过滤的小杂波有可能过滤掉初始小林火，且不能同时识别多个林火；

罗辉等则基于“风暴识别算法”对林火回波进行识别，其改进了“杂波过滤法”识别林火方法，可以同时识别多个林火，但是不能对回波进行跟踪，且对地物残留、晴空回波等杂波难以识别区分，从而存在漏报弱林火问题，此外也无法反查林火回波发生、发展趋势，因此没能应用于实际业务工作中。“风暴识别算法”是以段、面、体的方式进行回波识别，其对强对流天气的识别较为有效。

本发明针对上述雷达识别林火所存在的一些不足，进行了如下技术创新。

发明内容

本发明的目的在于提供一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，其能自动监测、准确识别和连续跟踪林火，为森林防火扑救指挥、野外电力设备安全防护等方面提供科学依据。

本发明一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，包括如下步骤：

步骤1、设置CINRAD/SA天气雷达监测的基数据格式；

步骤2、采用四邻域法识别回波块

读取第一个体扫基数据中指定仰角的所有距离库基数据，采用四邻域法识别出回波块，直到该体扫基数据中所有距离库基数据被设为无回波后，则识别出所有回波块，每个回波块依方位距离和强度的二维数组方式进行存储，一个二维数组记录一个回波块且对应一个唯一ID,对初始体扫基数据所识别出的每个回波块都赋予一个新ID，后续体扫基数据识别出的回波块只有被判断为不重合时，才被赋予一个新ID；

步骤3、计算用来判别林火回波的数据参量

针对步骤2识别出的所有回波块，计算每个回波块的回波平滑度TDBZ、垂直回波高差VDZ、回波高度H_ET、林火回波面积A的数据参量，并以极坐标格式存储，并计算回波块内最大强度值所在的方位距离，并把方位距离转换成经纬度数据，以估算林火起火的位置；

所述回波平滑度TDBZ，指的是回波反射率水平平滑度，由顺着径向相邻的两个回波点的反射率方差计算而得，通过回波平滑度TDBZ可以去除地物、超折射、干扰、风电的回波；

所述垂直回波高差VDZ，用于判断是否为地物；

所述林火回波高度的计算方法是从底层往更高仰角检查，以防止中高空有弱回波而影响计算林火回波高度，以0dBZ作为计算回波高度的阈值；

步骤4、林火回波块初步识别

步骤4.1、在每一个回波块里，取块中距离库的反射率因子、回波平滑度TDBZ、垂直回波高差VDZ、回波高度H_ET的最大值来表示这个回波块的最大反射率因子、最大回波平滑度TDBZ、最大垂直回波高差VDZ、最大回波高度H_ET；

根据步骤3的计算结果计算出每个回波块的最大反射率因子、最大回波平滑度TDBZ、最大垂直回波高差VDZ、最大回波高度H_ET；记录最大反射率因子其所在的位置，即离雷达的方位距离及换算后的经纬度值；

步骤4.2、根据大量林火个例统计分析，预置判别林火回波块为“矮、小、弱”的各数据参量阈值；

步骤4.3、将步骤4.2预置的各数据参量阈值作为林火阈值特征，对比每个回波块的最大回波平滑度TDBZ、最大垂直回波高差VDZ、最大回波高度H_ET、林火回波面积A的数据参量，将符合上述林火阈值特征的回波块记为可能林火回波块；

步骤5、通过连续性识别分析，识别出所有在原地“不动或少动”的回波块，对不重合的回波块赋予一个新ID

步骤5.1、每个体扫基数据识别出所有可能林火回波块后，按顺序取出一个可能林火回波块和前一体扫时间的体扫基数据所识别出所有可能林火回波块进行一一比对，用重合域法若配对查找出林火回波点的重合度超过阈值比例的林火回波块，则标记为同一回波块，当前体扫基数据的回波块ID采用前一个体扫基数据的回波块ID，并根据前后时次回波块的数据参量来计算同一回波块随时间变化的数据参量变化值，将计算结果与预置的回波块随时间变化的数据参量变化阈值进行比对，符合阈值条件的回波块则继续进行步骤5.2，否则，对当前回波块赋予一个新ID，若当前体扫基数据识别出的所有可能林火回波块检测完毕，则进入步骤6；

步骤5.2、对步骤5.1中判定为同一块的回波块，进一步识别其是否为位置变化小的林火回波块，若前后两次体扫时间的回波块中心位置变化超过阈值数，则说明回波块移动过快或者强中心飘移，判定该回波块应为降水回波而不是林火回波，将该林火概率值重置为0％，结束当前回波块的检测，返回步骤5.1，否则，转步骤5.3；

步骤5.3、对步骤5.2中判定为位置变化小的回波块，进一步识别其是否为回波强度变化小的林火回波块，若前后两次体扫时间的回波强度变化超过阈值，判定这种回波强度变化过快的回波块为烟囱、烧杂、烟花的火点，而不是林火回波，将该林火概率值重置为0％，结束当前回波块的检测，返回步骤5.1，否则，转步骤5.4；

步骤5.4、对步骤5.3中判定为回波强度变化小的回波块，进一步识别其是否为回波面积变化有扩散性的林火回波块，当前后两次体扫时间的回波面积变化小于阈值比例时，则判定这种回波面积变化小的回波块为烟囱、烧杂、烟花的火点，而不是林火回波块，将林火概率值重置为0％，结束当前回波块的检测，返回步骤5.1，否则，转步骤5.5；

步骤5.5、林火概率初始值是按当天森林火险等级赋予的对应预置值，经过上述步骤的连续性识别分析，若完全符合位置变化小、回波强度变化小和回波面积变化有扩散性的林火特征，被认为是林火的可能性增加，则在相同ID回波块原有林火概率值上加上根据当天森林火险等级给出对应的林火概率值，若每次体扫基数据都符合林火特征，则相同ID回波块的林火概率值一直被叠加，直到林火概率值为100％为止；若当前体扫基数据识别出的所有可能林火回波块检测完毕，则进入步骤6；

步骤6、设置黑白名单识别比对

步骤6.1、将地物残留回波、工厂大型烟囱产生的回波、风电回波的位置固定的非林火回波设置为黑名单，将上述5个步骤所识别出的可能林火回波块的位置与黑名单内的回波块位置进行比对，若所述可能林火回波块中心位置处于黑名单内回波块位置的阈值半径范围内，且回波块面积和强度都不超过添加黑名单时候的回波块预设值，则判定该回波块是黑名单内的回波块，而非林火回波，将林火概率值重置为0％；

步骤6.2、将已确认是林火回波块的位置添加至白名单，在阈值时间内，如果白名单中的林火回波块的位置的阈值半径范围内有回波出现，则初步判断为复燃的林火回波，立即赋予高的林火概率值，若两个相邻体扫时间在白名单中同一位置的林火回波块连续出现，则判定是林火复燃，进入步骤7；

步骤7、上述6个步骤之后，当前体扫基数据识别出的每个回波块都给定了林火概率值，使用回波块最大反射率因子与回波高度H_ET乘积及回波块面积与回波高度H_ET乘积作为报警阈值，当达到预警阈值时，则发出林火预警。

所述的基数据格式为：CINRAD/SA天气雷达预置体扫时间内完成一次0～360°扫描，生成一个体扫基数据，该体扫基数据依仰角由低到高、每个仰角扫描的数据按照0～360°排序设置，以1公里×雷达探测波束的宽度作为最小数据元，即距离库基数据。

所述的四邻域法具体为：创建一个包括指定仰角的所有距离库基数据的副本，对雷达能探测到的林火最大范围进行循环搜索，当碰到第一个有回波的点时，立即创建一个新的回波块数组来记录该回波点的方位距离及强度，并把该回波点设为无回波标志以避免重复识别，然后搜索该回波点的四个临近点是否有回波，如果有，则将该回波点的方位距离和强度添加至上述回波块数组中，把相应的回波点设为无回波标志，然后再分别以该四个临近点为中心，进一步搜索其四个临近点，如上述方法不断搜索识别，直到所有四邻域的点皆无回波时，即完成一个回波块的检测识别，留下回波点数组中回波点个数在2～1000个之间的回波块。

所述回波块的回波平滑度TDBZ、垂直回波高差VDZ、回波高度H_ET、林火回波面积A的数据参量，计算方式如下：

(1)回波平滑度TDBZ的计算公式是：

其中，i，j分别是以给定距离库为中心在方位和距离方向上的距离库的序号值，Z代表反射率值，nrays和ngates是以给定距离库为中心在方位和距离方向上的距离库的总数，N＝nrays×ngates代表用于计算的数据矩形的数据个数；

(2)垂直回波高差VDZ的计算公式是：

VDZ＝|(Z1-Z0)/(H1-H0)|

其中，Z1是第二个仰角的反射率因子值，Z0是最低仰角的反射率因子值，H1和H0分别是Z1和Z0相对应的高度；

(3)计算回波高度H_ET的方法是：从最低层仰角往上检查，最后一个大于0dBZ的回波所在的仰角就是能探测到回波的最高仰角，再根据回波高度公式得到该位置所在仰角的高度，作为回波高度H_ET值，该回波高度公式是：

H_ET＝H0+R×sin(ele)+R²/17000

其中，H0是雷达海拔高度，R是回波位置到雷达站的距离，ele是仰角；

(4)林火回波面积A：

因为S波段雷达的数据分辨率为1°×1公里，所以回波面积计算方法是许多小扇形面积单元之和，林火回波面积A计算公式是：

其中n为回波块个数，R是回波位置到雷达站的距离。

所述判别林火回波块为“矮、小、弱”的各数据参量阈值为：

最大回波平滑度TDBZ：5-350dBZ^2；

最大垂直回波高差VDZ：＜90dBZ/km；

最大回波高度H_ET：＜5公里；

林火回波的面积A：＜300公里平方。

所述林火预警包括声音报警、自动编辑林火回波位置、出现时间、所属区县、临近村点信息向相关人员发送预警短信。

本发明利用CINRAD/SA天气雷达能精确、自动监测林火回波，具有自动识别和跟踪功能，能很好地应用于森林防火扑救指挥、野外电力设备安全、旅游景区防火监测等方面，其有益效果是：

1)实时监控基数据：雷达体扫数据完成后读取基数据，利用自主开发的“四邻域法”(本发明核心技术之一)识别出回波块，并把回波块进行编号，根据体扫数据计算回波平滑度TDBZ、回波强度垂直差VDZ、回波高度ET等参数，并根据大量林火个例统计分析得出的阈值进行检验，进一步分辨出疑似林火回波块；该“四邻域法”可以排除部分的杂波、降水和大范围晴空回波，避免了现有雷达“风暴识别算法”不能有效识别林火回波所存在的问题；

2)连续性识别分析：下一次体扫数据完成后也做步骤1的处理，将相邻两个体扫时间所识别出的回波块进行比对，提取具原地少动或不动特征的回波块(本发明核心技术之二)，并对指定参量做连续性检查，把林火概率按相应规则予以增加或者置零；根据各回波块的位置(经纬度)对比非林火黑名单，排除黑名单所在位置(经纬度)附近的回波块(本发明核心技术之三)，以剔除和林火回波相似度非常高的火电、风电、地物残留等回波块(即黑名单)；再对比白名单(时效3小时)(本发明核心技术之四)，检测复燃的林火回波，若为复燃的林火回波，则赋予高林火概率；

3)识别结果预警提示：经过连续跟踪后，将达到一定概率的可能林火回波信息向相关人员进行预警提示；提供高林火概率的回波时序图、最大强度、平均强度、面积的变化表(本发明核心技术之五)；

4)历史林火数据调查：本发明还可以应用于林火过程的历史数据调查，为森林火灾调查提供科学数据。

附图说明

图1为本发明的工作流程图；

图2为本发明连续性识别分析的流程图。

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详述。

具体实施方式

如图1所示，本发明一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，包括如下步骤：

步骤1、设置CINRAD/SA天气雷达监测的基数据格式

CINRAD/SA天气雷达现行业务模式为每6分钟完成一次0～360°扫描，扫描的仰角有9个，每次扫描生成一个约10M大小的体扫基数据，体扫基数据依仰角由低到高、每个仰角扫描的数据按照0～360°排序进行设置；

由于雷达探测波束的宽度为1°，故以1公里×1°的最小数据元作为距离库基数据，该距离库基数据以极坐标方式存储；

步骤2、采用四邻域法识别回波块

读取第一个体扫基数据中指定仰角(因为林火回波矮，故一般为最低仰角)的所有距离库基数据，采用四邻域法识别回波块，直到该体扫基数据中所有距离库基数据被设为无回波后，则得到雷达探测区域内的所有回波块，其中小于等于2个距离库数的回波块被认为可能是杂波而滤除，大于1000个距离库数的回波块则被认为不可能是林火回波块而滤除(视为降水和大范围晴空回波，去掉大的回波块可大大减小计算量)，每个回波块依方位距离和强度的二维数组方式进行存储，一个二维数组记录一个回波块且对应一个唯一ID,对初始体扫基数据所识别出的回波块都赋予一个新ID，后续体扫基数据识别出回波块只有被判断为不重合时，才被赋予一个新ID(见连续性识别步骤5.2)；

所述的四邻域法具体为：创建一个包括指定仰角(因林火的高度低，故一般取最低仰角)的所有距离库基数据的副本，从方位0～360°，距离0～200公里，即针对雷达能探测到的林火最大范围进行循环搜索，当碰到第一个有回波的点时，立即创建一个新的回波块数组来记录该回波点的方位距离及强度，并把该回波点设为无回波标志以避免重复识别，然后搜索该回波点的四个临近点(前后左右)是否有回波，如果有，则将该回波点的方位距离和强度添加至上述回波块数组中，把相应的回波点设为无回波标志，然后再分别以该四个临近点为中心，进一步搜索其四个临近点，如上述方法不断搜索识别，直到所有四邻域(临近)的点皆无回波时，即完成一个回波块的检测识别，如上所述，一个回波块的回波点数组的个数在2～1000个之间；

步骤3、计算用来判别林火回波的数据参量

针对步骤2识别出的所有回波块，计算每个回波块的回波平滑度TDBZ、垂直回波高差VDZ、回波高度H_ET、林火回波面积A的数据参量，并以极坐标格式存储；

(1)计算回波平滑度TDBZ：指的是回波反射率水平平滑度，由顺着径向(该点前后)相邻的两个回波点的反射率方差计算而得，反映一个回波块中各回波点强度的波动变化情况，方差越大，则表示回波块中各回波点强度的波动越大；地物、超折射、干扰、风电的回波平滑度很大，而林火回波比较平滑，即回波的水平平滑度小，通过回波平滑度TDBZ可以去除地物、超折射、干扰、风电的回波，此为识别是否林火回波的参量之一；该回波平滑度TDBZ计算公式是：

其中，i，j分别是以给定距离库为中心在方位和距离方向上的距离库的序号值，Z代表反射率值，单位dBZ，nrays和ngates是以给定距离库为中心在方位和距离方向上的距离库的总数；N＝nrays×ngates代表用于计算的数据矩形的数据个数，nrays和ngates的缺省值都为7；

(2)计算垂直回波高差VDZ：用于判断是否为地物，如果>90，则回波是地物的可能性非常大，由此可将地物去除，该垂直回波高差VDZ的计算公式是：

VDZ＝|(Z1-Z0)/(H1-H0)|

其中，Z1是第二个仰角的反射率因子值(即回波强度、以下简称强度)，Z0是最低仰角的反射率因子值，H1和H0分别是Z1和Z0相对应的高度；

(3)计算回波高度H_ET：

计算回波高度H_ET的方法是当前位置从最低层仰角往上检查，最后一个大于0dBZ的回波所在的仰角就是能探测到回波的最高仰角，再根据回波高度公式得到该位置所在仰角的高度，作为回波高度H_ET值，该回波高度公式是：

H_ET＝H0+R×sin(ele)+R²/17000

这里H_ET是回波高度，H0是雷达海拔高度，R是回波位置到雷达站的距离，ele是仰角；

计算林火回波高度和雷达降水回波高度的方法，有以下区别：

1)雷达降水回波高度的计算方法，一般是从高仰角往低仰角检查，出现第一个大于18dBZ的回波时，其所在的仰角根据测高公式计算而得回波高度值；而林火回波高度的计算方法则是从底层往更高仰角检查，以防止中高空有弱回波而影响计算林火回波高度；

2)一般方法利用18dBZ的强度作为计算回波高度的阈值，而林火回波高度计算以0dBZ作为计算回波高度的阈值，因为18dBZ被认为是降水回波顶高处的云雾降水粒子的最小强度，而林火顶高处的回波可能小于18dBZ，只是大于0dBZ，这样的阈值计算才能到林火的真实回波高度值；

(4)计算林火回波面积A：

因为S波段雷达的数据分辨率为1°×1公里，所以回波面积计算方法是许多小扇形面积单元之和，林火回波面积A计算公式是：

其中n为回波块个数，R是回波位置到雷达站的距离；

除计算以上参量外，还要计算回波块内最大强度值(即最大反射率因子值)所在的方位距离，并把方位距离转换成经纬度数据，以估算林火起火的位置；

步骤4、林火回波块初步识别

步骤4.1、在每一个回波块里，取块中距离库的反射率因子、回波平滑度TDBZ、垂直回波高差VDZ、回波高度H_ET的最大值来表示这个回波块的最大反射率因子、最大回波平滑度TDBZ、最大垂直回波高差VDZ、最大回波高度H_ET，根据步骤3的计算结果计算出每个回波块的最大回波平滑度TDBZ、最大垂直回波高差VDZ、最大回波高度H_ET；得到最大反射率因子后，记录其所在的位置(离雷达的方位距离及换算后的经纬度值)。

步骤4.2、根据大量林火个例统计分析，预置判别林火回波块为“矮、小、弱”的各数据参量阈值如下：

最大回波平滑度TDBZ：5-350dBZ^2，而地物、超折射、干扰、风电的最大回波平滑度TDBZ>350dBZ^2；

最大垂直回波高差VDZ：＜90dBZ/km；

最大回波高度H_ET：＜5公里，此反映林火回波“矮”的特性；

林火回波的面积A：＜300公里平方，此反映林火回波“小”的特性；

步骤4.3、将步骤4.2预置的各数据参量阈值作为林火阈值特征，对比每个回波块的最大回波平滑度TDBZ、最大垂直回波高差VDZ、最大回波高度H_ET、林火回波面积A的数据参量，将符合上述林火阈值特征的回波块记为可能林火回波块。林火回波块被初步识别后，还需进行进一步的连续性识别分析和再次识别；

步骤5、通过连续性识别分析，识别出所有在原地“不动或少动”的回波块，对不重合的回波块赋予一个新ID，如图2所示

步骤5.1、每个体扫基数据识别出所有可能林火回波块后，按顺序取出一个可能林火回波块和前一体扫时间的体扫基数据所识别出所有可能林火回波块进行一一比对，用重合域法若配对查找出林火回波点的重合度超过阈值比例的林火回波块，则标记为同一回波块，当前体扫基数据的回波块ID采用前一个体扫基数据的回波块ID，并根据前后时次回波块的数据参量来计算同一回波块随时间变化的数据参量变化值，将计算结果与预置的回波块随时间变化的数据参量变化阈值进行比对，符合阈值条件的回波块则继续进行步骤5.2，否则，对当前回波块赋予一个新ID，若当前体扫基数据识别出的所有可能林火回波块检测完毕，则进入步骤6；

步骤5.2、对步骤5.1中判定为回波点重合度高的回波块，进一步识别其是否为位置变化小的林火回波块，若前后两次体扫时间的回波块中心(即最强回波的位置)位置变化超过阈值数(例如10公里)，则说明回波块移动过快或者强中心飘移，判定该回波块应为降水回波而不是林火回波，将该林火概率值重置为0％，结束当前回波块的检测，返回步骤5.1，否则，转步骤5.3；

步骤5.3、对步骤5.2中判定为位置变化小的回波块，进一步识别其是否为回波强度变化小的林火回波块，若前后两次体扫时间的回波强度变化＞20dBZ/6分钟(体扫时间间隔)，判定这种回波强度变化过快的回波块为烟囱、烧杂、烟花等火点，而不是林火回波，将该林火概率值重置为0％，结束当前回波块的检测，返回步骤5.1，否则，转步骤5.4；

步骤5.4、对步骤5.3中判定为回波强度变化小的回波块，进一步识别其是否为回波面积变化有扩散性(面积增大或减小)的林火回波块，当前后两次体扫时间的回波面积变化＜10％/6分钟(体扫时间间隔)时，则判定这种回波面积变化小的回波块为烟囱、烧杂、烟花等火点，而不是林火回波块，将林火概率值重置为0％，结束当前回波块的检测，返回步骤5.1，否则，转步骤5.5；

步骤5.5、林火概率初始值是按当天森林火险等级赋予的对应预置值，经过上述步骤的连续性识别分析，若完全符合位置变化小、回波强度变化小和回波面积变化有扩散性的林火特征，被认为是林火的可能性增加，则在相同ID回波块原有林火概率值上加上根据当天森林火险等级给出对应的林火概率值，若每次体扫基数据都符合林火特征，则相同ID回波块的林火概率值一直被叠加，直到林火概率值为100％为止；

该林火概率值是按森林火险等级(根据气象条件，预置的等级，一到五级，等级越高越危险)赋予的对应预置值，如下表所示：

森林火险等级	林火概率值
		一级	4％
二级	6％
		三级	10％
四级	15％
		五级	20％

若当前体扫基数据识别出的所有可能林火回波块检测完毕，则进入步骤6；

步骤6、设置黑白名单识别比对

步骤6.1、经过以上5个步骤后，能排除大部分的非林火回波块，但有一小部分回波块和林火回波非常相似，仍会被误认为是林火回波，如地物残留回波、工厂大型烟囱产生的回波、风电回波等，因这些回波块的位置固定，根据这个特点，将这些回波块的位置设置为黑名单，将上述5个步骤所识别出的回波块的位置与黑名单内的回波块位置进行比对，若所述回波块中心位置处于黑名单内回波块位置的半径5公里(可预设更改)内，且回波块面积和强度都不超过添加黑名单时候的回波块预设值，则认为判定该回波块是黑名单内的回波块，而非林火回波，将林火概率值重置为0％；

步骤6.2、林火被有效灭火扑救后，有时会出现短暂消失又复燃的现象，根据这种情况，将确认是林火回波块位置添加至白名单，在时效内，回波即使减弱消失，如果在白名单中的林火回波块的位置的阈值半径范围内有回波出现，则初步判断为复燃的林火回波，立即赋予高的林火概率值(预设50％)，两个相邻体扫时间在白名单中同一位置的林火回波块连续出现，则判定是林火复燃，进入步骤7；

步骤7、林火预警

根据上述6个步骤之后，当前体扫基数据识别出的每个回波块都给定了林火概率值，概率值越高就越有可能是林火，但是面积小、强度弱的回波块有时候虽然概率高仍然可能空报，为了减少空报，需要一定强度和面积阈值来设定预警阈值。

由于地球曲率和雷达仰角的原因，离雷达越远最低能探测的高度越高，距离越远的能探测到的林火的强度和面积比距离近的要弱和小，所以不同距离的强度和面积预警阈值不能一刀切，所以使用强度高度乘积(回波块最大反射率因子×H_ET)及面积高度乘积(回波块面积×H_ET)两个报警阈值。当达到预警阈值(如，林火回波概率大于80％，强度高度乘积大于25dBZ·公里，面积高度乘积大于25平方公里·公里)时，则发出声音报警，并自动编辑林火回波位置、出现时间、所属区县、临近村点等内容信息及对相关人员发送预警短信，将符合预警的林火回波块时序图、变化曲线图进行存图。

本发明主要包括以下五个技术创新点：

1、通过“四邻域法”识别回波块：

新一代天气雷达主要探测降水，但是除了降水回波还有其他许多回波，其中包括林火、城市火灾、意外***等。林火回波的特点是“小、矮、弱、不动、原地扩散”五个特征，针对每个回波一般都是独立一块的特点，本发明通过“四邻域法”来提取每个回波块，提取出的每个回波块依位置(方位、距离)和强度的二维数组进行存储，直到所有回波检测完毕，该“四邻域法”可以排除部分的杂波、降水和大范围晴空回波，避免了现有雷达“风暴识别算法”不能有效识别林火回波所存在的问题；

2.依数据参量识别林火回波块：

每一个回波块包含若干个回波点(距离库)，而不同回波块所包含回波点的数量各不相同，计算回波块内回波平滑度TDBZ、垂直回波高差VDZ、回波高度H_ET等数据参量，并根据大量林火个例统计分析得出的阈值进行检验，识别出林火回波块；

3.连续性识别林火回波块：

由于受与林火很相似的部分残留地物、晴空回波、弱降水回波等影响，雷达每次体扫(每次扫描时间为6分钟)所检测出来的回波块，会存在林火空报问题，如，温州黄克慧等的“杂波回波过滤法”即因此而导致空报率高、不能检测多个林火回波、无法实现某个林火回波的连续跟踪等问题；罗辉等的“基于风暴识别算法的森林火灾识别”虽能同时识别多个林火，但存在着无法识别初期小林火、不能提供针对林火回波进行连续性跟踪的变化曲线等问题。

而本发明则根据林火回波“矮、小、弱、原地不动、扩散”的特点进行林火的连续性识别分析：根据回波块数据参量判别“矮、小、弱”林火，并依林火的“原地不动、扩散”特点进行连续性识别判别；把前后两次相邻体扫时间的体扫基数据识别出的回波块进行比对，若高重合率的回波块，则标记为同一回波块，即当前体扫基数据的回波块ID采用前一个体扫基数据的回波块ID，以便于连续性识别分析，否则，对当前回波块赋予一个新的ID；

本发明的连续性识别分析还需排除有明显位置移动、强度及面积变化过快的回波块，如移动性的降水回波、地物超折射回波、与雷达同一频率电磁波的干扰回波等,由此进一步提高林火识别的准确率。将符合林火阈值特征和通过连续性检查分析的回波块计算其林火概率值，根据回波块ID往前回查，记录最初出现的时间(作为林火起火时间)、最初出现的最强回波位置(作为林火起火地点)，通过连续性识别分析可获得林火回波块最大强度、回波面积、平均回波强度随时间变化的信息，直观显示其变化曲线；

4、设置非林火的黑白名单识别比对

1)、设置黑名单：因一小部分回波块(地物残留回波、工厂大型烟囱产生的回波、风电回波等)与林火回波非常相似，仍会被误认为是林火回波，本发明根据这些回波位置相对固定的特点，将这些回波设置为黑名单事先予以排除，即把所识别出的回波块与黑名单内的回波位置进行比对，若回波块中心位置处于黑名单内位置的半径5公里(可预设更改)内，且回波面积和强度都不超过设黑名单时候的该回波块的预设值，则认为是黑名单内的回波块而非林火回波，此可减少空报；

2)、设置白名单：林火回波变化快，有效灭火扑救后，回波有时会出现短暂消失、又复燃的现象，根据这种可能的情况，设置了白名单(时效3小时)，其目的是把确认是林火的回波块位置参数记录下来，在时效内，回波即使减弱消失，如果在白名单位置的半径5公里内有回波又出现，则初步判断为林火复燃的回波，立即赋予高的林火概率值(预设50％)，两个相邻体扫时间在同一白名单位置连续出现回波块认为是林火复燃；

5、林火预警

对于识别出的每一回波块都赋予一定的林火概率值，概率越高就越有可能是林火，当达到预警阈值(如林火概率值大于80％、强度高度乘积大于25dBZ·公里且面积高度乘积大于25平方公里·公里)时，则发出声音报警，并自动编辑林火回波位置、出现时间、所属区县、临近村点等内容信息及对相关人员发送预警短信，并将符合预警的林火回波块时序图、变化曲线图进行保存。

以上所述，仅是本发明较佳实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (6)

1.一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1、设置CINRAD/SA天气雷达监测的基数据格式；

步骤2、采用四邻域法识别回波块

读取第一个体扫基数据中指定仰角的所有距离库基数据，采用四邻域法识别出回波块，直到该体扫基数据中所有距离库基数据被设为无回波后，则识别出所有回波块，每个回波块依方位距离和强度的二维数组方式进行存储，一个二维数组记录一个回波块且对应一个唯一ID,对初始体扫基数据所识别出的每个回波块都赋予一个新ID，后续体扫基数据识别出的回波块只有被判断为不重合时，才被赋予一个新ID；

步骤3、计算用来判别林火回波的数据参量

针对步骤2识别出的所有回波块，计算每个回波块的回波平滑度TDBZ、垂直回波高差VDZ、回波高度H_ET、林火回波面积A的数据参量，并以极坐标格式存储，并计算回波块内最大强度值所在的方位距离，并把方位距离转换成经纬度数据，以估算林火起火的位置；

所述回波平滑度TDBZ，指的是回波反射率水平平滑度，由顺着径向相邻的两个回波点的反射率方差计算而得，通过回波平滑度TDBZ可以去除地物、超折射、干扰、风电的回波；

所述垂直回波高差VDZ，用于判断是否为地物；

所述回波高度H_ET的计算方法是从底层往更高仰角检查，以防止中高空有弱回波而影响计算林火回波高度，以0dBZ作为计算回波高度的阈值；

步骤4、林火回波块初步识别

步骤4.1、在每一个回波块里，取块中距离库的反射率因子、回波平滑度TDBZ、垂直回波高差VDZ、回波高度H_ET的最大值来表示这个回波块的最大反射率因子、最大回波平滑度TDBZ、最大垂直回波高差VDZ、最大回波高度H_ET；

根据步骤3的计算结果计算出每个回波块的最大反射率因子、最大回波平滑度TDBZ、最大垂直回波高差VDZ、最大回波高度H_ET；记录最大反射率因子其所在的位置，即离雷达的方位距离及换算后的经纬度值；

步骤4.2、根据大量林火个例统计分析，预置判别林火回波块为“矮、小、弱”的各数据参量阈值；

步骤4.3、将步骤4.2预置的各数据参量阈值作为林火阈值特征，对比每个回波块的最大回波平滑度TDBZ、最大垂直回波高差VDZ、最大回波高度H_ET、林火回波面积A的数据参量，将符合上述林火阈值特征的回波块记为可能林火回波块；

步骤5、通过连续性识别分析，识别出所有在原地“不动或少动”的回波块，对不重合的回波块赋予一个新ID

步骤5.1、每个体扫基数据识别出所有可能林火回波块后，按顺序取出一个可能林火回波块和前一体扫时间的体扫基数据所识别出所有可能林火回波块进行一一比对，用重合域法若配对查找出林火回波点的重合度超过阈值比例的林火回波块，则标记为同一回波块，当前体扫基数据的回波块ID采用前一个体扫基数据的回波块ID，并根据前后时次回波块的数据参量来计算同一回波块随时间变化的数据参量变化值，将计算结果与预置的回波块随时间变化的数据参量变化阈值进行比对，符合阈值条件的回波块则继续进行步骤5.2，否则，对当前回波块赋予一个新ID，若当前体扫基数据识别出的所有可能林火回波块检测完毕，则进入步骤6；

步骤5.2、对步骤5.1中判定为同一块的回波块，进一步识别其是否为位置变化小的林火回波块，若前后两次体扫时间的回波块中心位置变化超过阈值数，则说明回波块移动过快或者强中心飘移，判定该回波块应为降水回波而不是林火回波，将该林火概率值重置为0％，结束当前回波块的检测，返回步骤5.1，否则，转步骤5.3；

步骤5.3、对步骤5.2中判定为位置变化小的回波块，进一步识别其是否为回波强度变化小的林火回波块，若前后两次体扫时间的回波强度变化超过阈值，判定这种回波强度变化过快的回波块为烟囱、烧杂、烟花的火点，而不是林火回波，将该林火概率值重置为0％，结束当前回波块的检测，返回步骤5.1，否则，转步骤5.4；

步骤5.4、对步骤5.3中判定为回波强度变化小的回波块，进一步识别其是否为回波面积变化有扩散性的林火回波块，当前后两次体扫时间的回波面积变化小于阈值比例时，则判定这种回波面积变化小的回波块为烟囱、烧杂、烟花的火点，而不是林火回波块，将林火概率值重置为0％，结束当前回波块的检测，返回步骤5.1，否则，转步骤5.5；

步骤5.5、林火概率初始值是按当天森林火险等级赋予的对应预置值，经过上述步骤的连续性识别分析，若完全符合位置变化小、回波强度变化小和回波面积变化有扩散性的林火特征，被认为是林火的可能性增加，则在相同ID回波块原有林火概率值上加上根据当天森林火险等级给出对应的林火概率值，若每次体扫基数据都符合林火特征，则相同ID回波块的林火概率值一直被叠加，直到林火概率值为100％为止；若当前体扫基数据识别出的所有可能林火回波块检测完毕，则进入步骤6；

步骤6、设置黑白名单识别比对

步骤6.1、将地物残留回波、工厂大型烟囱产生的回波、风电回波的位置固定的非林火回波设置为黑名单，将上述5个步骤所识别出的可能林火回波块的位置与黑名单内的回波块位置进行比对，若所述可能林火回波块中心位置处于黑名单内回波块位置的阈值半径范围内，且回波块面积和强度都不超过添加黑名单时候的回波块预设值，则判定该回波块是黑名单内的回波块，而非林火回波，将林火概率值重置为0％；

步骤6.2、将已确认是林火回波块的位置添加至白名单，在阈值时间内，如果白名单中的林火回波块的位置的阈值半径范围内有回波出现，则初步判断为复燃的林火回波，立即赋予高的林火概率值，若两个相邻体扫时间在白名单中同一位置的林火回波块连续出现，则判定是林火复燃，进入步骤7；

步骤7、上述6个步骤之后，当前体扫基数据识别出的每个回波块都给定了林火概率值，使用回波块最大反射率因子与回波高度H_ET乘积及回波块面积与回波高度H_ET乘积作为报警阈值，当达到预警阈值时，则发出林火预警。

2.根据权利要求1所述的一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，其特征在于所述的基数据格式为：

CINRAD/SA天气雷达预置体扫时间内完成一次0～360°扫描，生成一个体扫基数据，该体扫基数据依仰角由低到高、每个仰角扫描的数据按照0～360°排序设置，以1公里×雷达探测波束的宽度作为最小数据元，即距离库基数据。

3.根据权利要求1所述的一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，其特征在于所述的四邻域法具体为：创建一个包括指定仰角的所有距离库基数据的副本，对雷达能探测到的林火最大范围进行循环搜索，当碰到第一个有回波的点时，立即创建一个新的回波块数组来记录该回波点的方位距离及强度，并把该回波点设为无回波标志以避免重复识别，然后搜索该回波点的四个临近点是否有回波，如果有，则将该回波点的方位距离和强度添加至上述回波块数组中，把相应的回波点设为无回波标志，然后再分别以该四个临近点为中心，进一步搜索其四个临近点，如上述方法不断搜索识别，直到所有四邻域的点皆无回波时，即完成一个回波块的检测识别，留下回波点数组中回波点个数在2～1000个之间的回波块。

4.根据权利要求1所述的一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，其特征在于所述回波块的回波平滑度TDBZ、垂直回波高差VDZ、回波高度H_ET、林火回波面积A的数据参量，计算方式如下：

(1)回波平滑度TDBZ的计算公式是：

其中，i，j分别是以给定距离库为中心在方位和距离方向上的距离库的序号值，Z代表反射率值，nrays和ngates是以给定距离库为中心在方位和距离方向上的距离库的总数，N＝nrays×ngates代表用于计算的数据矩形的数据个数；

(2)垂直回波高差VDZ的计算公式是：

VDZ＝|(Z1-Z0)/(H1-H0)|

其中，Z1是第二个仰角的反射率因子值，Z0是最低仰角的反射率因子值，H1和H0分别是Z1和Z0相对应的高度；

(3)计算回波高度H_ET的方法是：从最低层仰角往上检查，最后一个大于0dBZ的回波所在的仰角就是能探测到回波的最高仰角，再根据回波高度公式得到该位置所在仰角的高度，作为回波高度H_ET值，该回波高度公式是：

H_ET＝H0+R×sin(ele)+R²/17000

其中，H0是雷达海拔高度，R是回波位置到雷达站的距离，ele是仰角；

(4)林火回波面积A：

因为S波段雷达的数据分辨率为1°×1公里，所以回波面积计算方法是许多小扇形面积单元之和，林火回波面积A计算公式是：

其中n为回波块个数，R是回波位置到雷达站的距离。

5.根据权利要求1所述的一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，其特征在于所述判别林火回波块为“矮、小、弱”的各数据参量阈值为：

最大回波平滑度TDBZ：5-350dBZ^2；

最大垂直回波高差VDZ：＜90dBZ/km；

最大回波高度H_ET：＜5公里；

林火回波的面积A：＜300公里平方。

6.根据权利要求1所述的一种利用CINRAD/SA天气雷达监测和跟踪林火回波的方法，其特征在于所述林火预警包括声音报警、自动编辑林火回波位置、出现时间、所属区县、临近村点信息向相关人员发送预警短信。

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