雷达基数据读取程序

３ Ｒ ＡＲ拓展 命 令行 方式 雷达 索 引文件 建立 图 １ 创 建成 功 的雷达 索引文件
操作中，根据交互式和命令行式 （ 当需实现 自 动化 时） 的不 同 ， 来选 择何 种压 缩软 件而 已。Ｗｉｒｒ ｎａ 既可 以使用可视化图形界面操作 ，也支持命令行方式实
现 各种 功能 ， 因此 ， ｎａ 作为 压缩 数据 的首 选 。 Ｗｉｒｒ
关 键词 ： 雷达基 数据 ； 索引文件 ； Ａ ．Ｘ Ｒ ＲＥ Ｅ
为做 好 天气雷 达 资料 的存 储 工作 ，确 保灾 害 性
天气监测 、 预测及研究资料的齐备 ， 目前各雷达站每 年需要存储 巨大的雷达原始数据 ，为方便 日 后查询 及使 用 。 因此 ， 需要 为 每一个 数 据文件 建 立索 引 ， 索
以上命 令 行在 程 序 中不能 直接 调用 ，所 以采 用 新建
一
数据格 式 写人 到文 件 中 。以上过 程全 部通过 计算 机 自动完 成 ， 需要 人 工 干 预 ， 不 因为 ｒｒｘ 外 部 程 ａ． ｅ是 ｅ 序 ， 运行 时 以窗 口方式 执行 ， 以处理 过程 中不 可 在 所
３１ 获 取雷达 数 据文件 列 表 ．
目前 ， 雷达原始数据在存储过程 中， 需要附加雷
作者简介 ： 江新安 （９ ０ ）男 ， １ ８一 ， 工程师 ， 现从事短期预报工作 。
Ｅ— ｉ ： ｍａ ９ ＠ ｌ ３ ｅ ｍ ｍａｌ ｅ １ ９８ ６ ．ｏ
使用文件遍历 方法获取所 有雷达数据 的压缩
件 的 建立 一般 需要 将 数据 手动 解压 ， 然后 进行 处理 ， 需要 大容量 的磁盘 空 间来存放 临 时数 据 ， 且
费时费力。 对此引入 ｒ ． ｅ ａ ｅ 命令行方式 自动完成解压、 ｒｘ 处理 、 生成文件、 再添加到压缩文件 中的 方法 ， 而提 高工作 效率 和减 少人 为 出错 。 从

CINRAD SA/SB 雷达基数据格式说明：1．数据的存储方式每个体扫存储为一个单独的文件2．数据的排列方式按照径向数据的方式顺序排列，对于CINRAD SA/SB雷达，体扫数据排列自低仰角开始到高仰角结束。

3．径向数据的长度径向数据的长度固定，为2432字节。

4．距离库长和库数反射率距离库长为1000米，最大距离库数为460；速度和谱宽距离库长为250米，最大距离库数为920。

CINRAD CB雷达基数据格式说明：5．数据的存储方式每个体扫存储为一个单独的文件6．数据的排列方式按照径向数据的方式顺序排列，对于CINRAD CB雷达，体扫数据排列自低仰角开始到高仰角结束。

7．径向数据的长度径向数据的长度固定，为4132字节。

8．距离库长和库数反射率距离库长为500米，最大距离库数为800；速度和谱宽距离库长为125米，最大距离库数为1600。

程序中的重要数据说明1．文件名Filename[]，输入需要读取的基数据的文件名。

需将该文件放在执行程序所在的目录中才能读出其中的数据。

2．保存反射率、速度、谱宽，各层仰角的数组。

文件中读取的基数据存放在下列数组中：float VolRef[MaxCuts][MaxRads][RGates]; //反射率（浮点型，单位：DBZ）float VolVel[MaxCuts][MaxRads][VGates]; //速度（浮点型，单位：M/S）float VolSpw[MaxCuts][MaxRads][WGates]; //谱宽（浮点型，单位：M/S）float Elvation[MaxCuts];//各层仰角(浮点型，单位：度)数组中无效数据标记为-999.0，距离折叠标记为999.0。

其中，1） MaxCuts=20，为最大层数；2） MaxRads为方位数，每度保存一个径向；3） Rgates为每个径向上反射率的距离库数，C波段为800，对应分辨率为0.5公里；S波段为460，对应分辨率为1公里；4） Vgates为每个径向上径向速度的距离库数，C波段为1600，对应分辨率为0.125公里；S波段为920，对应分辨率为0.25公里；5） Wgates为每个径向上谱宽的距离库数，C波段为1600，对应分辨率为0.125公里；S波段为920，对应分辨率为0.25公里；3．读取不同波段的基数据文件的方法在头文件DataFormat.h中，对距离库数的定义为，用来读取S波段的基数据：const int RGates = 460; //反射率距离库数const int VGates = 920; //速度距离库数const int WGates = 920; //谱宽距离库数若要读取C波段的基数据时，只需将上述定义修改为：const int RGates = 800; //反射率距离库数const int VGates = 1600; //速度距离库数const int WGates = 1600; //谱宽距离库数注意：1）关于仰角层的说明：SA，SB，CB雷达在低层每个仰角上扫描两次，程序中，在保存基数据到数组中时，记为一个仰角层。

基于雷达产品基数据的计算机反算技术研究
一、引言
雷达（Radar）是一种用于检测物体位置、速度、距离等参数的一种仪器。

它可以通过发射和接收高频无线电信号来实现目标的监测和识别。

雷达产品的基数据（原始数据）是检测目标的重要数据，它包括目标的位置、速度等重要参数以及仪器自身的状态信息。

计算机反算技术就是基于雷达产品基数据来实现对目标的检测、识别和监测的技术。

1.基于强度
基于强度的计算机反算技术是指基于雷达基数据的反射强度信息来确定目标位置、速度、距离等参数的反算技术。

这种技术的实现通常需要在单一视角下采集反射强度信息，将反射强度信息与目标的实际位置进行比较，以确定反射强度与地位的关系，最终计算出目标的位置、速度等参数的值。

2.基于时间差
基于时间差的计算机反算技术是指基于雷达基数据的时间差信息来确定目标位置、速度、距离等参数的反算技术。

这种技术的实现通常需要利用雷达来发射高频无线电信号，并记录发射信号接收到的时间值，通过计算发射到接收的时间差，可以进而计算出目标的位置、速度等重要参数的值。

3.基于距离。

基于Python对多普勒天气雷达基数据的解析基于Python对多普勒天气雷达基数据的解析多普勒雷达是一种能够测量气象杂波中液体或固体颗粒运动速度的仪器。

它通过测量天体反射射线频移来计算出物体的速度，从而提供天气预报所需的有关降水、风速和风向等信息。

然而，多普勒雷达的数据在原始状态下十分复杂，需要进行解析和处理才能得到有用的信息。

本文将介绍如何使用Python编程语言对多普勒天气雷达的基数据进行解析和处理。

首先，我们需要了解多普勒天气雷达基数据的格式。

通常，它以雷达扫描的方式保存在文件中。

每个扫描包含一系列的反射率数据，每个数据点对应于空间中的一个点。

每个数据点都有其位置和反射率值。

此外，雷达还提供了速度和谱宽等信息，用于描述气象杂波颗粒的运动特性。

在Python中，我们可以使用一些开源的库来解析多普勒雷达基数据，如`Py-ART`和`wradlib`等。

这些库包含了丰富的函数和工具，使得解析和处理多普勒雷达数据变得更加容易和高效。

首先，我们需要导入相关的库和模块。

使用`import`语句导入`numpy`、`scipy`、`matplotlib`和`pyart`等库。

```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pyart```接下来，我们需要读取多普勒天气雷达的数据文件。

使用`pyart.io.read`函数读取文件，并将数据存储在一个`Radar`对象中。

```pythonfilename = '/path/to/radar_data.nc'radar = pyart.io.read(filename)```读取数据后，我们可以使用`pyart.visualization`模块中的函数绘制雷达数据的各种图像。

例如，我们可以使用`plot_ppi`函数绘制雷达的全距视图：```pythondisplay = pyart.graph.RadarDisplay(radar)fig = plt.figure(figsize=(8, 8))ax = fig.add_subplot(111)display.plot_ppi('reflectivity', 0, ax=ax)plt.show()```此外，我们还可以绘制其他类型的图像，如雷达的径向速度和谱宽等。