Page 273 - 《高原气象》2026年第2期
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第 45 卷  第 2 期                        高     原     气    象                             Vol. 45  No. 2
                 2026 年 4 月                       PLATEAU METEOROLOGY                                April， 2026


               张远康， 胡志群， 郑佳锋，等， 2026.  基于 Transformer 架构的 X 波段双偏振雷达回波衰减订正研究［J］. 高原气象， 45（2）：
               573-584.  ZHANG Yuankang， HU Zhiqun， ZHENG Jiafeng，et al， 2026.  Study on X-band Dual Polarization Radar Echo Attenua‐
               tion  Correction  Based  on  Transformer Architecture［J］. Plateau  Meteorology，  45（2）：  573-584.   DOI：  10. 7522/j. issn. 1000-
               0534. 2025. 00089. CSTR: 32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00089.




                            基于Transformer架构的X波段双偏振

                                          雷达回波衰减订正研究



                                                              2
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                                       张远康      1， 2 ， 胡志群 ， 郑佳锋 ， 王丽荣               4
                                         （1. 成都信息工程大学大气科学学院，  四川  成都    610225；
                                    2. 中国气象科学研究院灾害天气科学与技术全国重点实验室，  北京    100081；
                                          3. 成都信息工程大学电子工程学院，  四川  成都    610225；
                                        4. 河北省气象灾害防御和环境气象中心，  河北  石家庄    050021）

                       摘要： X 波段天气雷达的衰减效应严重制约其探测精度。本研究基于 Transformer 设计了一个 X 波段雷
                       达衰减订正架构 XCORnet， 将北京大兴 S波段新一代天气雷达（CINRAD/SAD）数据作为真值， 时空匹配
                       北京房山 X 波段双偏振雷达（XPOL）观测的反射率因子 Z 、 差分反射率因子 Z ， 分别匹配 2642624、
                                                                    H
                                                                                     DR
                       2605583 组样本。基于该数据集与 XCORnet 架构， 训练 Z 和 Z 的衰减订正模型， 并用测试集评估。结
                                                                   H
                                                                       DR
                       果表明， 人工智能模型显著优于传统方法。Z 订正， 模型将 SAD与 XPOL的比率偏差（BIAS）从 0. 875提
                                                          H
                       升至 0. 972， 优于经验公式订正后的 0. 901， 均方根误差（RMSE）由 8. 693 dB 降至 5. 811 dB， 提升
                       33. 15%， 而经验公式订正后仅降至 6. 820 dB， 提升 21. 54%。Z 订正， 模型将 SAD 与 XPOL 的 BIAS 从
                                                                        DR
                       0. 862 提升至 1. 141， 优于经验公式的过量订正（BIAS=1. 273）， RMSE 由 1. 679 dB 降至 0. 972 dB， 提升
                       42. 10%， 经验公式订正后降至 1. 382 dB， 提升 17. 69%。平均绝对误差（MAE）模型订正同样较传统方法
                       有明显优势。三个个例应用进一步验证了模型的稳定性和泛化能力。
                       关键词： X波段双偏振雷达； 衰减订正； 深度学习； Transformer架构
                       文章编号： 1000-0534（2026）02-0573-12   中图分类号： P412.25   文献标识码： A
                       DOI： 10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2025. 00089
                       CSTR: 32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00089


               1  引言                                             精度和短临预报能力（Matrosov et al， 2002； 刘亚男
                                                                 等， 2012； Thompson et al， 2018）。然而， X 波段电
                   随着中国气象监测预警补短板工程的全面实
                                                                 磁波在大气传输过程中易受降水粒子散射和吸收
               施， 全国范围内计划布设逾 2000 部各型 X 波段双                      作用影响， 导致信号衰减较 C/S 波段更为显著（张
               偏振天气雷达。相比传统 C/S 波段雷达， X 波段雷                       培昌等， 2002）， 这使得衰减订正技术成为制约 X
               达凭借其更精细化的探测能力， 在中小尺度天气系                           波段雷达业务化应用的核心问题。
               统监测方面展现出显著优势。特别是双偏振技术                                 早期针对单偏振雷达的回波强度（Z）与衰减率

               的引入， 通过获取差分反射率（Z ）、 差传播相移率                       （A ）的经验关系法（A =aZ）因采用固定经验系数，
                                                                                         b
                                            DR
                                                                   H
                                                                                     H
              （K ）等多维参量， 大幅提升了降水粒子相态识别                           难以适应降水粒子时空分布的异质性（张培昌和王
                 DP
                  收稿日期： 2025⁃04⁃11； 定稿日期： 2025⁃07⁃22
                  资助项目： 中国气象局高影响天气（专项）重点开放实验室项目（2024-K-02）； 河北省自然科学基金项目（D2024304002）； 中国气象局水
                         文气象重点开放实验室开放研究课题（23SWQXM007）； 中国气象局创新发展专项（CXFZ2025J106， CXFZ2024J001）； 灾害天
                         气科学与技术全国重点实验室自主研究课题（2025QZA03）
                  作者简介： 张远康（2000 -）， 男， 四川广安人， 硕士研究生， 主要从事雷达气象研究. E-mail： zhangyuankang1222@163.com
                  通信作者： 胡志群（1968 -）， 男， 江西吉安人， 研究员， 主要从事雷达气象研究. E-mail： huzq@cma.gov.cn
                  © Editorial Department of Plateau Meteorology （CC BY-NC-ND）
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