op1.濾除非氣象資訊 (二) - 雙偏極化雷達雜訊濾除雙元素(相關係數、差異相位差)

RADAR這個詞是在1939年由美國人創造出來的。都卜勒氣象雷達在二次世界大戰後，經過將近三十年的研究與發展，而在 1980 年代末期終於進入實際作業階段，實際上都卜勒 氣象雷達係由傳統氣象雷達所演變而來，都卜勒氣象雷達功能除了 能偵測降水回波強度外、並可偵測雷達掃瞄範圍內的徑向風速分佈及亂流場。而早在 1960 年代即發現都卜勒效應原理可應用於氣象 雷達偵測，但實際著手研究發展利用都卜勒氣象雷達用以取代原有 傳統氣象雷達則是二十世紀末期的事，例如美國所屬聯邦航空總署 FAA 則大力推動發展之第二代氣象雷達(NEXRAD)計劃，以期於在 二十世紀結束前全面取代目前全美國內各機場及海外各地之傳統 氣象雷達，此外歐洲各國亦莫不如此，且已先有商用都卜勒氣象雷 達產品問世。 (原文)

1990年代初期由美國率先將都卜勒雷達升級為雙偏極化雷達，接著幾百部的雷達都依序被作了升級的動作。

"The first operational radar upgraded to dual-pol was at Vance Air Force Base near Enid, Okla., on March 8, 2011. As of late April, the NWS has upgraded 151 operational radars. The final site to be upgraded, which is operated by the Federal Aviation Administration and is in Alaska, will be completed this June."(NOAA)(Dual-Pol)

因為雙偏極化雷達的強大優勢在於它能同示表達物體的大小(size)、形狀(shape)還有差異性(variety)等資訊。這些都是被監測物體的重要特徵資訊。有了這些資訊，我們可以更明確地定義雷達圖看到的訊號究竟為何物。也就是我們對敵人有更多的了解，要除去它們就易如反掌了。(關於雙偏極化雷達的應用可以參考陳老師之前的這篇文章)

在Rakit中有兩個選項專門利用偏極化雷達觀測的參數來濾除非氣象資訊。第一個是相關係數(rhoHV, 簡稱RH)，代表水平回波與垂直回波的相關性，也就是水平方向跟垂直方向的均質性，越均質，則物體愈圓，愈可能是水滴的訊號。愈小，則代表水平、垂直方向異質性較高，可能會是冰都是其他的物質。相關係數(即統計上的相關係數的概念)最大值是1，大部分的值都在1以上，一般氣象資訊中，該值普遍在0.9以上，甚至可以到0.99，但這要看個別雷達的硬體特性。通常在這個相關係數降到0.8以下，則比較可能是水以外的雜訊物質，因此一般來說可以設門檻值: "當相關係數小於0.8，則將資料濾除"。

另一個常用的濾雜訊的偏極化參數為差異相位差(phiDP, 簡稱PH)，是水平回波及垂直回波的相位的差異。由於在電磁波在發射時，水平及垂直方向應該相同的相位(稱作初始相位)，然而在電磁波行進過程中碰到物體，而造成水平或垂直某一單一方向的相位可能會有延遲的情況，而造成最後兩者的相位有差異。這個差異量即為差異相位差。該參數可以用以反應電磁波行經多少的物質。差異越大，則表示它在旅途中遇到比較多的物體(沿路被搶劫的概念)。差異相位差是隨距離(依電磁波走的方向，或可稱作沿beam)累積，而越來越大的。如果該指在某處突然激增，可能表示該處通過很很大量的雨滴所致，這時候這處也會有很大相關係數(RH)，那就是一個強降水區的特徵。如果PH很大，而RH很小，則它就可能通過非雨的雜訊區。

所以說我們用PH的標準差當作它是否有激增的情況。當它同時符合較小的RH時，則可以視為雜訊。所以這裡就用了數學中的交集來設計方法。當「相關係數小於(門檻)"同時滿足"差異相位差標準差大於(門檻)」，則予以濾除。

op1.濾除非氣象資訊選單，內含9個功能

原始資料

◆功能3: 使用相關係數濾除地形和其他非氣象雜訊。
              (3 = Correlation coefficient RH)

◆說明: 會要求輸入門檻值， 處理降水資訊一般把0.9以下的濾除。 若要看高空資訊， 可能只需濾除0.3 以下的雜訊。 一般最常用的是此選項。
◆結果:

使用相關係數(RH) 0.9作為門檻濾除後的資料

由以上範例可以看出來，RH的濾除法可以將海面上的海浪訊號都濾除的很乾淨。但是陸地方還是有很多細碎的雜訊(有部分拿掉了，但大部分還是殘留著)。所以在這個個案中，我們不要的雜訊，它可能剛好水平/垂直的同質性很高，所以在相關係數(RH)中沒辦法讓它們現出原形。這時候，我們可以再搭配差異相位差來處理...

(註: 不要誤以為相關係數很沒用，是這個案的關係。換作其他雷達、其他個案，說不定這完這個步驟就清潔溜溜，不同再往下一步了)

◆功能4: 相關係數搭配相位標準差濾除地形非氣象場雜訊。

              (4 = RH & Standard deviation of PhiDP)

◆說明:  會要求輸入門檻值， 相關係數小於門檻或 標準差大於門檻的區域會被濾除。 

執行該選項前必須先確定PhiDP的資料品質才可以往下做。建議先用相關係數濾完資料後，則進行PhiDP資料濾除，確定PhiDP已修正成功後，再來執行這個動作。

當只靠相關係數濾不乾淨時就用此選項。用此選項的風險是有時可用但發生折疊的 也會被濾除， 濾除太多會導致後來 QC的動作失敗。

◆結果:

使用相關係數(RH) 0.9 "同時滿足" 差異相位差標準差小於10作為門檻濾除後的資料

鏘鏘!搭配差異相位差標準差來作資料濾除，就將桃竹地區，陸地上的回波也都濾光光了。你會說東部山區還殘留一些一條條弱回波沒去除怎麼辦? 這是山後的訊號，只要用上一篇介紹的「功能2-用地形高度濾除地形」就可以將之除掉了。這裡我們只是展示單一個方法做出來的結果。但上上篇說過了，這些方法都是可以混合使用的，所以請自行判斷選擇了。

噢! 有一點要強調的! 要做功能4之前，一定要先將「差異相位差(PH)」進行修正，它才可以當作我們篩選資料的門檻哦。所以一般來說，我們會先這麼做:

地形濾除--->相關係數濾除--->(跳到上一層)做op.3 PhiDP action-->(回到op.1)做相關係數搭配相位標準差濾除地形非氣象場雜訊

這個順序很重要哦! 趕快自己試著玩看看吧。下一篇再教大家沒有偏極化雷達時怎麼做濾雜訊。