เรดาร์ตรวจอากาศ

เรดาร์ตรวจอากาศหรือเรียกอีกอย่างว่าเรดาร์เฝ้าระวังสภาพอากาศ ( WSR ) และเรดาร์ตรวจอากาศแบบดอปเปลอร์ เป็น เรดาร์ชนิดหนึ่งที่ใช้ระบุตำแหน่งของน้ำฝนคำนวณการเคลื่อนที่ และประเมินประเภทของน้ำฝน (ฝน หิมะลูกเห็บฯลฯ) เรดาร์ตรวจอากาศสมัยใหม่ส่วนใหญ่เป็นเรดาร์แบบพัลส์-ดอปเปลอร์ซึ่งสามารถตรวจจับการเคลื่อนที่ของละอองฝนได้ นอกเหนือจากความเข้มข้นของน้ำฝน ข้อมูลทั้งสองประเภทสามารถวิเคราะห์เพื่อระบุโครงสร้างของพายุและศักยภาพในการทำให้เกิดสภาพอากาศเลวร้ายได้

ในช่วงสงครามโลกครั้งที่ 2 ผู้ควบคุมเรดาร์ค้นพบว่าสภาพอากาศทำให้เกิดเสียงสะท้อนบนหน้าจอ ทำให้ไม่สามารถระบุเป้าหมายของศัตรูได้ จึงได้มีการพัฒนาวิธีการกรองเสียงสะท้อนดังกล่าว แต่บรรดานักวิทยาศาสตร์ก็เริ่มศึกษาปรากฏการณ์ดังกล่าว ไม่นานหลังสงคราม เรดาร์ ส่วนเกินก็ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจจับปริมาณน้ำฝน นับแต่นั้นมา เรดาร์ตรวจอากาศก็ได้มีการพัฒนาและนำไปใช้โดยหน่วยงานบริการสภาพอากาศแห่งชาติ แผนกวิจัยในมหาวิทยาลัย และแผนกตรวจอากาศของสถานีโทรทัศน์ภาพดิบจะถูกประมวลผลโดยซอฟต์แวร์เฉพาะทางเป็นประจำเพื่อคาดการณ์ตำแหน่งในอนาคตและความรุนแรงของฝน หิมะ ลูกเห็บ และปรากฏการณ์สภาพอากาศอื่นๆ นอกจากนี้ ผลลัพธ์ของเรดาร์ยังถูกนำไปรวมไว้ใน แบบ จำลองการพยากรณ์อากาศเชิงตัวเลขเพื่อปรับปรุงการวิเคราะห์และการพยากรณ์

ในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง ผู้ควบคุมเรดาร์ทางทหารได้สังเกตเห็นเสียงรบกวนในเสียงสะท้อนที่สะท้อนกลับมาเนื่องจากฝน หิมะ และลูกเห็บหลังสงคราม นักวิทยาศาสตร์ทางทหารได้กลับสู่ชีวิตพลเรือนหรือทำงานในกองทัพต่อไปและทำงานเพื่อพัฒนาการใช้งานเสียงสะท้อนเหล่านั้น ในสหรัฐอเมริกาDavid Atlas ^[1]ซึ่งทำงานให้กับกองทัพอากาศ ในช่วงแรก และต่อมาทำงานให้กับMITได้พัฒนาเรดาร์ตรวจอากาศที่ใช้งานได้จริงชุดแรก ในแคนาดาJS Marshallและ RH Douglas ได้จัดตั้ง "Stormy Weather Group" ในมอนทรีออล^{[2] [3]} Marshall และนักศึกษาปริญญาเอกของเขา Walter Palmer เป็นที่รู้จักกันดีจากงานของพวกเขาเกี่ยวกับการกระจายขนาดหยดน้ำในฝนละติจูดกลางซึ่งนำไปสู่ความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์ ZR ซึ่งเชื่อมโยงการสะท้อนแสง ของเรดาร์ที่กำหนด กับอัตราที่น้ำฝนตกลงมา ในสหราชอาณาจักร การวิจัยยังคงศึกษารูปแบบเสียงสะท้อนของเรดาร์และองค์ประกอบของสภาพอากาศ เช่น ฝน ที่ตกเป็นชั้นๆและเมฆฝนและมีการทดลองเพื่อประเมินศักยภาพของความยาวคลื่นต่างๆ ตั้งแต่ 1 ถึง 10 เซนติเมตร ในปีพ.ศ. 2493 บริษัทEKCO ของสหราชอาณาจักร ได้สาธิต "อุปกรณ์เรดาร์ค้นหาเพื่อแจ้งเตือนเมฆและการชนทางอากาศ" ^[4]

ระหว่างปี 1950 ถึง 1980 เรดาร์สะท้อนแสงซึ่งวัดตำแหน่งและความเข้มข้นของฝนได้รับการนำมาใช้โดยหน่วยงานบริการสภาพอากาศทั่วโลก นักอุตุนิยมวิทยาในยุคแรกต้องเฝ้าดูหลอดรังสีแคโทดในปี 1953 โดนัลด์ สแต็กส์ วิศวกรไฟฟ้าที่ทำงานให้กับ Illinois State Water Survey ได้ทำการบันทึกเรดาร์เป็นครั้งแรกเกี่ยวกับ " เสียงสะท้อนตะขอ " ที่เกี่ยวข้องกับพายุฝนฟ้าคะนองแบบทอร์นาโด^[5]

การใช้เรดาร์ตรวจอากาศทางโทรทัศน์ครั้งแรกในสหรัฐอเมริกาเกิดขึ้นในเดือนกันยายน พ.ศ. 2504 ขณะที่พายุเฮอริ เคนที่ ชื่อคาร์ลากำลังเข้าใกล้รัฐเท็กซัสแดน ราเธอร์ นักข่าวท้องถิ่น สงสัยว่าพายุเฮอริเคนที่กำลังจะมาถึงนั้นมีขนาดใหญ่ จึงเดินทางไปที่ สถานีเรดาร์ WSR-57 ของสำนักงานอุตุนิยมวิทยา สหรัฐฯ ในเมืองกัลเวสตันเพื่อทราบขนาดของพายุ เขาโน้มน้าวเจ้าหน้าที่ของสำนักงานให้อนุญาตให้เขาถ่ายทอดสดจากสำนักงาน และขอให้นักอุตุนิยมวิทยาวาดโครงร่างคร่าวๆ ของอ่าวเม็กซิโกบนแผ่นพลาสติกใส ระหว่างการออกอากาศ เขาได้วางแผ่นพลาสติกใสนั้นทับบนจอเรดาร์ขาวดำของคอมพิวเตอร์เพื่อให้ผู้ฟังรับรู้ทั้งขนาดของพายุเฮอริเคนที่ชื่อคาร์ลาและตำแหน่งของตาพายุ ทำให้ราเธอร์มีชื่อเสียงไปทั่วประเทศ และรายงานของเขาช่วยให้ประชาชนที่ตื่นตัวยอมรับการอพยพประชาชนประมาณ 350,000 คนโดยทางการ ซึ่งถือเป็นการอพยพครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์สหรัฐฯ ในขณะนั้น มีผู้เสียชีวิตจากคำเตือนดังกล่าวเพียง 46 ราย และคาดว่าการอพยพดังกล่าวช่วยชีวิตคนได้หลายพันคน เนื่องจากพายุเฮอริเคนที่เมืองกัลเวสตันซึ่งมีขนาดเล็กกว่าเมื่อปี 2443คร่าชีวิตผู้คนไปประมาณ 6,000-12,000 ราย^[6]

ในช่วงทศวรรษ 1970 เรดาร์เริ่มได้รับการกำหนดมาตรฐานและจัดระเบียบเป็นเครือข่าย อุปกรณ์แรกๆ ที่ใช้จับภาพเรดาร์ได้รับการพัฒนา จำนวนมุมสแกนเพิ่มขึ้นเพื่อให้ได้มุมมองสามมิติของปริมาณน้ำฝน ทำให้สามารถดำเนินการภาคตัดขวางแนวนอน ( CAPPI ) และภาคตัดขวางแนวตั้งได้ จากนั้นจึงสามารถศึกษาการจัดระเบียบของพายุฝนฟ้าคะนองได้สำหรับAlberta Hail ProjectในแคนาดาและNational Severe Storms Laboratory (NSSL) ในสหรัฐอเมริกาโดยเฉพาะ

NSSL ซึ่งก่อตั้งขึ้นในปี 1964 ได้เริ่มทำการทดลองเกี่ยวกับสัญญาณโพลาไรเซชัน คู่และการใช้ เอฟเฟกต์ ดอปเปลอร์ ในเดือนพฤษภาคม 1973 พายุทอร์นาโดได้ทำลายล้างยูเนียนซิตี รัฐโอคลาโฮมา ทางตะวันตกของโอคลาโฮมาซิตี เป็นครั้งแรกที่เรดาร์ความยาวคลื่น 10 ซม. ที่ผ่านการดอปเปลอร์จาก NSSL ได้บันทึกวงจรชีวิตทั้งหมดของพายุทอร์นาโด^[7]นักวิจัยค้นพบ การหมุนใน ระดับเมโสสเกลในเมฆเบื้องบนก่อนที่พายุทอร์นาโดจะแตะพื้นโลก ซึ่ง ก็คือ ลักษณะเฉพาะของกระแสน้ำวนพายุทอร์นาโดการวิจัยของ NSSL ช่วยโน้มน้าวให้กรมอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติ เชื่อ ว่าเรดาร์ดอปเปลอร์เป็นเครื่องมือพยากรณ์ที่สำคัญ^[7] พายุทอร์นาโด ที่โหมกระหน่ำอย่างรุนแรงในวันที่ 3–4 เมษายน 1974 และการทำลายล้างอันเลวร้ายอาจช่วยให้ได้รับเงินทุนสำหรับการพัฒนาเพิ่มเติม^{[ จำเป็นต้องอ้างอิง ]}

ระหว่างปี 1980 ถึง 2000 เครือข่ายเรดาร์ตรวจอากาศกลายเป็นบรรทัดฐานในอเมริกาเหนือ ยุโรป ญี่ปุ่น และประเทศพัฒนาแล้วอื่นๆ เรดาร์แบบเดิมถูกแทนที่ด้วยเรดาร์ดอปเปลอร์ ซึ่งนอกจากตำแหน่งและความเข้มข้นแล้ว ยังสามารถติดตามความเร็วสัมพัทธ์ของอนุภาคในอากาศได้อีกด้วย ในสหรัฐอเมริกา การสร้างเครือข่ายที่ประกอบด้วยเรดาร์ขนาด 10 ซม. เรียกว่าNEXRADหรือ WSR-88D (Weather Surveillance Radar 1988 Doppler) เริ่มต้นขึ้นในปี 1988 หลังจากการวิจัยของ NSSL ^{[7] [8]}ในแคนาดาสำนักสิ่งแวดล้อมของแคนาดาได้สร้างสถานีKing City ^[9]พร้อมด้วยเรดาร์ดอปเปลอร์วิจัยขนาด 5 ซม. ในปี 1985 มหาวิทยาลัย McGill ได้ทำการแปลงเรดาร์แบบดอปเปลอร์ ( JS Marshall Radar Observatory ) ในปี 1993 ส่งผลให้มีเครือข่ายดอปเปลอร์ของแคนาดา ที่สมบูรณ์ ^[10]ระหว่างปี 1998 ถึง 2004 ฝรั่งเศสและประเทศอื่นๆ ในยุโรปได้เปลี่ยนมาใช้เครือข่ายดอปเปลอร์ในช่วงต้นทศวรรษปี 2000 ในขณะเดียวกัน ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ทำให้มีอัลกอริทึมในการตรวจจับสัญญาณของสภาพอากาศเลวร้าย และการประยุกต์ใช้งานมากมายสำหรับสื่อและนักวิจัย

หลังจากปี 2000 การวิจัยเกี่ยวกับเทคโนโลยีโพลาไรเซชันคู่ได้เริ่มนำมาใช้จริง ทำให้มีข้อมูลที่มีเกี่ยวกับประเภทของฝนเพิ่มขึ้น (เช่น ฝนเทียบกับหิมะ) "โพลาไรเซชันคู่" หมายถึงการแผ่รังสีไมโครเวฟที่มีโพลาไรเซชันทั้งในแนวนอนและแนวตั้ง (เทียบกับพื้นดิน) การใช้งานในวงกว้างได้ดำเนินการในช่วงปลายทศวรรษหรือต้นทศวรรษหน้าในบางประเทศ เช่น สหรัฐอเมริกา ฝรั่งเศส^{[11] และแคนาดา ในเดือนเมษายน 2013 NEXRAD ของ} สำนักอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติของสหรัฐอเมริกาทั้งหมดเป็นแบบโพลาไรเซชันคู่ทั้งหมด^[12]

ตั้งแต่ปี 2003 สำนักงานบริหารบรรยากาศและมหาสมุทรแห่งชาติ ของสหรัฐอเมริกา ได้ทดลองใช้เรดาร์แบบอาร์เรย์เฟสแทนเสาอากาศพาราโบลาแบบเดิม เพื่อให้มีความละเอียดของเวลาในการตรวจวัดบรรยากาศ มากขึ้น ซึ่งอาจมีความสำคัญกับพายุฝนฟ้าคะนองที่รุนแรง เนื่องจากสามารถประเมินวิวัฒนาการของพายุได้ดีขึ้นด้วยข้อมูลที่ทันท่วงทีมากขึ้น

นอกจากนี้ ในปี พ.ศ. 2546 มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติ ยัง ได้จัดตั้งศูนย์วิจัยวิศวกรรมเพื่อการตรวจวัดบรรยากาศแบบปรับตัวร่วมกัน (CASA) ซึ่งเป็นการร่วมมือของวิศวกร นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ นักอุตุนิยมวิทยา และนักสังคมวิทยาในหลากหลายสาขาวิชาและหลายมหาวิทยาลัย เพื่อดำเนินการวิจัยพื้นฐาน พัฒนาเทคโนโลยีสนับสนุน และนำระบบวิศวกรรมต้นแบบที่ออกแบบมาเพื่อเสริมระบบเรดาร์ที่มีอยู่ โดยการสุ่มตัวอย่างชั้นโทรโพสเฟียร์ล่างซึ่งมักมีการสุ่มตัวอย่างไม่เพียงพอด้วยเรดาร์แบบสแกนเร็ว โพลาไรเซชันคู่ สแกนเชิงกล และอาร์เรย์เฟสที่ราคาไม่แพง

ในปี 2023 บริษัทเอกชนสัญชาติอเมริกันTomorrow.ioเปิดตัวเรดาร์อวกาศแบบKa-band สำหรับการสังเกตการณ์และพยากรณ์อากาศ^{[13] [14]}

เรดาร์ตรวจอากาศจะส่งพัลส์ คลื่น ไมโครเวฟ แบบมีทิศทาง ซึ่งมีความยาวประมาณหนึ่งไมโครวินาทีโดยใช้แมกนีตรอนโพรงหรือท่อไคลสตรอน ที่เชื่อมต่อด้วย ท่อนำคลื่นกับเสาอากาศพาราโบลาความยาวคลื่น 1 – 10 ซม. จะมีขนาดประมาณ 10 เท่าของเส้นผ่านศูนย์กลางของละอองหรืออนุภาคน้ำแข็งที่สนใจ เนื่องจากการกระเจิงของเรย์ลีห์เกิดขึ้นที่ความถี่เหล่านี้ ซึ่งหมายความว่าพลังงานส่วนหนึ่งของพัลส์แต่ละพัลส์จะสะท้อนออกจากอนุภาคขนาดเล็กเหล่านี้กลับไปยังสถานีเรดาร์^[15]

ความยาวคลื่นที่สั้นกว่านั้นมีประโยชน์สำหรับอนุภาคขนาดเล็ก แต่สัญญาณจะถูกลดทอนลงอย่างรวดเร็ว ดังนั้นเรดาร์ 10 ซม. ( แถบ S ) จึงเป็นที่ต้องการ แต่มีราคาแพงกว่าระบบ แถบ C 5 ซม. เรดาร์ แถบ X 3 ซม. ใช้สำหรับหน่วยระยะสั้นเท่านั้น และ เรดาร์ตรวจอากาศ แถบ Ka 1 ซม. ใช้สำหรับการวิจัยเกี่ยวกับปรากฏการณ์อนุภาคขนาดเล็ก เช่น ละอองฝนและหมอกเท่านั้น^{[15] ระบบเรดาร์ตรวจอากาศ} แถบ W (3 มม.) ใช้ในมหาวิทยาลัยได้จำกัด แต่เนื่องจากการลดทอนที่เร็วกว่า ข้อมูลส่วนใหญ่จึงไม่สามารถใช้งานได้

พัลส์เรดาร์จะแยกออกจากกันเมื่อเคลื่อนตัวออกจากสถานีเรดาร์ ดังนั้น ปริมาตรของอากาศที่พัลส์เรดาร์เคลื่อนที่ผ่านจะมีค่ามากขึ้นสำหรับพื้นที่ที่อยู่ห่างออกไปจากสถานี และจะมีค่าน้อยลงสำหรับพื้นที่ใกล้เคียง ทำให้ความละเอียด ลดลง ในระยะทางที่ไกลออกไป เมื่อสิ้นสุดระยะการตรวจจับ 150 – 200 กม. ปริมาตรของอากาศที่สแกนโดยพัลส์เดียวอาจอยู่ที่ประมาณ 1 ลูกบาศก์กิโลเมตร ซึ่งเรียกว่าปริมาตรพัลส์^[16]

ปริมาตรของอากาศที่พัลส์ที่กำหนดใช้ไปในช่วงเวลาใดๆ ก็ตามสามารถประมาณได้ด้วยสูตรโดยที่ v คือปริมาตรที่ล้อมรอบด้วยพัลส์ h คือความกว้างของพัลส์ (เป็นเมตร เช่น คำนวณจากระยะเวลาเป็นวินาทีของพัลส์คูณด้วยความเร็วแสง) r คือระยะทางจากเรดาร์ที่พัลส์เดินทางแล้ว (เป็นเมตร เช่น) และคือความกว้างของลำแสง (เป็นเรเดียน) สูตรนี้ถือว่าลำแสงเป็นวงกลมสมมาตร "r" มากกว่า "h" มาก ดังนั้น "r" ที่จุดเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดของพัลส์จึงเกือบจะเท่ากัน และรูปร่างของปริมาตรเป็นทรงกรวยรูปกรวยที่มีความลึก "h" ^[15]${\displaystyle \,{v=hr^{2}\theta ^{2}}}$${\displaystyle \,\เธต้า}$

ระหว่างพัลส์แต่ละครั้ง สถานีเรดาร์ทำหน้าที่เป็นตัวรับในขณะที่คอยฟังสัญญาณตอบกลับจากอนุภาคในอากาศ ระยะเวลาของรอบการ "ฟัง" อยู่ที่ประมาณมิลลิวินาทีซึ่งนานกว่าระยะเวลาของพัลส์ถึงพันเท่า ความยาวของเฟสนี้ถูกกำหนดโดยความจำเป็นในการที่รังสีไมโครเวฟ (ซึ่งเดินทางด้วยความเร็วแสง ) จะแพร่กระจายจากเครื่องตรวจจับไปยังเป้าหมายสภาพอากาศและกลับมาอีกครั้ง ซึ่งระยะทางอาจยาวถึงหลายร้อยกิโลเมตร ระยะทางแนวนอนจากสถานีไปยังเป้าหมายคำนวณได้ง่ายๆ จากระยะเวลาที่ผ่านไปตั้งแต่เริ่มพัลส์จนถึงการตรวจจับสัญญาณตอบกลับ เวลาจะถูกแปลงเป็นระยะทางโดยการคูณด้วยความเร็วแสงในอากาศ:

${\displaystyle {\text{ระยะทาง}}=c{\frac {\Delta t}{2n}},}$

โดยที่c = 299,792.458 กม./วินาทีคือความเร็วแสงและn ≈ 1.0003 คือดัชนีหักเหของอากาศ^[17]

หากปล่อยพัลส์บ่อยเกินไป การส่งสัญญาณจากพัลส์หนึ่งจะสับสนกับการส่งสัญญาณจากพัลส์ก่อนหน้า ส่งผลให้คำนวณระยะทางไม่ถูกต้อง

เนื่องจากโลกเป็นทรงกลม ลำแสงเรดาร์ในสุญญากาศจึงสูงขึ้นตามความโค้งกลับของโลก อย่างไรก็ตาม บรรยากาศมีดัชนีหักเหที่ลดลงตามความสูง เนื่องจากความหนาแน่นที่ลดลง ดัชนีหักเหนี้ทำให้ลำแสงเรดาร์โค้งเข้าหาพื้นเล็กน้อย และหากเป็นบรรยากาศมาตรฐานจะเทียบเท่ากับการพิจารณาว่าความโค้งของลำแสงเท่ากับ 4/3 ของความโค้งจริงของโลก ขึ้นอยู่กับมุมความสูงของเสาอากาศและปัจจัยอื่นๆ อาจใช้สูตรต่อไปนี้เพื่อคำนวณความสูงของเป้าหมายเหนือพื้นดิน: ^[18]

${\displaystyle H={\sqrt {r^{2}+(k_{e}a_{e})^{2}+2rk_{e}a_{e}\sin(\theta _{e})}} -k_{e}a_{e}+h_{a},}$

ที่ไหน:

r = ระยะทางเรดาร์–เป้าหมาย

เค_อี = 4/3,

a _e = รัศมีโลก

θ _e = มุมสูงเหนือขอบฟ้าเรดาร์

h _a = ความสูงของฟีดฮอร์นจากพื้นดิน

เครือข่ายเรดาร์ตรวจอากาศใช้ชุดมุมปกติที่ตั้งไว้ตามความต้องการ หลังจากการสแกนแต่ละครั้ง ความสูงของเสาอากาศจะเปลี่ยนไปสำหรับการสำรวจครั้งต่อไป สถานการณ์นี้จะถูกทำซ้ำในหลายมุมเพื่อสแกนปริมาตรอากาศทั้งหมดรอบๆ เรดาร์ภายในช่วงสูงสุด โดยปกติ กลยุทธ์การสแกนจะเสร็จสิ้นภายใน 5 ถึง 10 นาทีเพื่อให้ได้ข้อมูลภายในระยะ 15 กม. เหนือพื้นดินและ 250 กม. จากเรดาร์ ตัวอย่างเช่น ในแคนาดา เรดาร์ตรวจอากาศขนาด 5 ซม. ใช้มุมตั้งแต่ 0.3 ถึง 25 องศา รูปภาพประกอบแสดงปริมาตรที่สแกนเมื่อใช้หลายมุม เนื่องจากความโค้งของโลกและการเปลี่ยนแปลงดัชนีการหักเหของแสงตามความสูง เรดาร์จึงไม่สามารถ "มองเห็น" ต่ำกว่าความสูงเหนือพื้นดินของมุมต่ำสุด (แสดงเป็นสีเขียว) หรือใกล้กับเรดาร์มากกว่ามุมสูงสุด (แสดงเป็นกรวยสีแดงตรงกลาง) ^[19]

เนื่องจากเป้าหมายไม่ซ้ำกันในแต่ละเล่มสมการเรดาร์จึงต้องพัฒนาให้เกินขอบเขตพื้นฐาน โดยถือว่าเรดาร์โมโนสแตติกคือ: ^{[15] [20]}${\displaystyle G_{t}=A_{r}(\mathrm {หรือ} \,G_{r})=G}$

${\displaystyle P_{r}=P_{t}{{G^{2}\lambda ^{2}\sigma } \over {{(4\pi )}^{3}R^{4}}}\ ข้อเสนอ {\frac {\sigma }{R^{4}}}}$

โดยที่คือ กำลังรับคือ กำลังส่งคือ ค่าเกนของเสาอากาศส่ง/รับสัญญาณคือ ความยาวคลื่นเรดาร์คือ หน้าตัดเรดาร์ของเป้าหมาย และคือ ระยะทางจากเครื่องส่งไปยังเป้าหมาย${\displaystyle \scriptstyle P_{r}}$${\displaystyle \scriptstyle P_{t}}$${\displaystyle \scriptstyle G}$${\displaystyle \scriptstyle \lambda}$${\displaystyle \scriptstyle \ซิกม่า}$${\displaystyle \scriptstyle R}$

ในกรณีนี้ จะต้องรวมหน้าตัดของเป้าหมายทั้งหมด: ^[21]

${\displaystyle \sigma ={\bar {\sigma }}=V\sum \sigma _{j}=V\eta }$

${\displaystyle {\begin{cases}V\quad =\mathrm {scanned\,\,volume} \\\qquad =\mathrm {pulse\,\,length} \times \mathrm {beam\,\,width} \\\qquad ={\frac {c\tau }{2}}{\frac {\pi R^{2}\theta ^{2}}{4}}\end{cases}}}$

โดยที่คือ ความเร็วแสงคือ ระยะเวลาของพัลส์ และคือ ความกว้างของลำแสงเป็นเรเดียน${\displaystyle \,c}$${\displaystyle \,\tau }$${\displaystyle \,\theta }$

ในการรวมสมการทั้งสองเข้าด้วยกัน:

${\displaystyle P_{r}=P_{t}{{G^{2}\lambda ^{2}} \over {{(4\pi )}^{3}R^{4}}}{\frac {c\tau }{2}}{\frac {\pi R^{2}\theta ^{2}}{4}}\eta =P_{t}\tau G^{2}\lambda ^{2}\theta ^{2}{\frac {c}{512(\pi ^{2})}}{\frac {\eta }{R^{2}}}}$

ซึ่งนำไปสู่:

${\displaystyle P_{r}\propto {\frac {\eta }{R^{2}}}}$

ผลลัพธ์จะแปรผันตามค่าที่แทนที่จะเป็นในการเปรียบเทียบข้อมูลที่มาจากระยะทางที่ต่างกันจากเรดาร์ จำเป็นต้องทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานด้วยอัตราส่วนนี้${\displaystyle \,R^{2}}$${\displaystyle \,R^{4}}$

เสียงสะท้อนกลับจากเป้าหมาย (" การสะท้อนแสง ") จะถูกวิเคราะห์ตามความเข้มของเสียงสะท้อนเพื่อกำหนดอัตราการตกตะกอนในปริมาตรที่สแกน ความยาวคลื่นที่ใช้ (1–10 ซม.) ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเสียงสะท้อนกลับนี้จะแปรผันตามอัตรา เนื่องจากอยู่ในเกณฑ์ความถูกต้องของการกระเจิงเรย์ลีห์ซึ่งระบุว่าเป้าหมายจะต้องมีขนาดเล็กกว่าความยาวคลื่นของคลื่นสแกนมาก (ด้วยปัจจัย 10)

ค่าการสะท้อนแสงที่รับรู้โดยเรดาร์ (Z _e ) จะแปรผันตามกำลังหกของเส้นผ่านศูนย์กลางของหยดน้ำฝน (D) กำลังสองของค่าคงที่ไดอิเล็กตริก (K) ของเป้าหมาย และการกระจายขนาดหยดน้ำ (เช่น N[D] ของMarshall-Palmer ) ของหยดน้ำ ซึ่งจะทำให้เกิดฟังก์ชันแกมมา แบบตัด ทอน ^[22]ในรูปแบบ:

${\displaystyle Z_{e}=\int _{0}^{Dmax}|K|^{2}N_{0}e^{-\Lambda D}D^{6}dD}$

ในทางกลับกัน อัตราการตกตะกอน (R) จะเท่ากับจำนวนอนุภาค ปริมาตรของอนุภาค และความเร็วในการตก (v[D]) ดังนี้:

${\displaystyle R=\int _{0}^{Dmax}N_{0}e^{-\Lambda D}{\pi D^{3} \over 6}v(D)dD}$

ดังนั้น Z _eและ R จึงมีฟังก์ชันที่คล้ายกันซึ่งสามารถแก้ไขได้โดยกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสองในรูปแบบที่เรียกว่าความสัมพันธ์ ZR :

Z = aR ^ข

โดยที่ a และ b ขึ้นอยู่กับชนิดของฝน (หิมะ ฝนการพาความร้อนหรือชั้นหิน ) ซึ่งมีค่าK, N ₀และ v ต่างกัน${\displaystyle \Lambda }$

• เมื่อเสาอากาศสแกนบรรยากาศ เสาอากาศจะตรวจจับความแรงของการสะท้อนกลับจากเป้าหมายแต่ละประเภทที่พบเจอในทุกมุมของมุมราบ จากนั้นจะคำนวณค่าเฉลี่ยการสะท้อนแสงสำหรับเป้าหมายนั้นเพื่อให้ได้ชุดข้อมูลที่ดีขึ้น
• เนื่องจากความแปรผันของเส้นผ่านศูนย์กลางและค่าคงที่ของไดอิเล็กตริกของเป้าหมายอาจทำให้พลังงานที่ส่งกลับไปยังเรดาร์แปรผันอย่างมาก การสะท้อนจึงแสดงเป็นdBZ (10 เท่าของลอการิทึมของอัตราส่วนของเสียงสะท้อนต่อหยดน้ำขนาดเส้นผ่านศูนย์กลางมาตรฐาน 1 มม. ที่เติมปริมาตรที่สแกนเท่ากัน)

ผลสะท้อนจากเรดาร์มักจะอธิบายด้วยสีหรือระดับ สีในภาพเรดาร์ปกติจะมีตั้งแต่สีน้ำเงินหรือสีเขียวสำหรับผลสะท้อนที่อ่อนไปจนถึงสีแดงหรือสีแดงอมม่วงสำหรับผลสะท้อนที่เข้มข้นมาก ตัวเลขในรายงานแบบวาจาจะเพิ่มขึ้นตามความรุนแรงของผลสะท้อน ตัวอย่างเช่น ไซต์เรดาร์ NEXRAD แห่งชาติของสหรัฐอเมริกาใช้มาตราส่วนต่อไปนี้สำหรับระดับการสะท้อนแสงที่แตกต่างกัน: ^[23]

• แมกเจนต้า: 65 dBZ (ฝนตกหนักมาก > 16 นิ้ว (410 มม.) ต่อชั่วโมง แต่มีแนวโน้มว่าจะมีลูกเห็บ)
• สีแดง: 50 dBZ (ปริมาณน้ำฝนหนัก 2 นิ้ว (51 มม.) ต่อชั่วโมง)
• สีเหลือง: 35 dBZ (ปริมาณน้ำฝนปานกลาง 0.25 นิ้ว (6.4 มม.) ต่อชั่วโมง)
• สีเขียว : 20 dBZ (ปริมาณน้ำฝนเบา)

ผลตอบแทนที่แข็งแกร่ง (สีแดงหรือสีแดงอมม่วง) อาจบ่งชี้ไม่เพียงแค่ฝนตกหนักเท่านั้น แต่ยังมีพายุฝนฟ้าคะนอง ลูกเห็บ ลมแรง หรือพายุทอร์นาโดด้วย แต่จำเป็นต้องมีการตีความอย่างระมัดระวังตามเหตุผลที่อธิบายไว้ด้านล่าง

เมื่ออธิบายการกลับมาของเรดาร์ตรวจอากาศ นักบิน เจ้าหน้าที่ควบคุม และเจ้าหน้าที่ควบคุมการจราจรทางอากาศ โดยทั่วไปจะอ้างถึงระดับการกลับมาสามระดับ: ^[24]

• ระดับ 1สอดคล้องกับสัญญาณเรดาร์สีเขียวที่สะท้อนกลับมา ซึ่งโดยทั่วไปจะระบุว่ามีฝนตกเล็กน้อยและมีความปั่นป่วนเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย ส่งผลให้ทัศนวิสัยลดลง
• ระดับ 2สอดคล้องกับสัญญาณเรดาร์สีเหลืองกลับ ซึ่งบ่งชี้ว่ามีฝนตกปานกลาง ซึ่งอาจส่งผลให้มีทัศนวิสัยต่ำมาก มีความปั่นป่วนปานกลาง และทำให้ผู้โดยสารเครื่องบินรู้สึกไม่สบายตัวขณะเดินทาง
• ระดับ 3สอดคล้องกับเรดาร์สีแดงกลับมา ซึ่งบ่งชี้ว่ามีฝนตกหนัก ซึ่งอาจเกิดพายุฝนฟ้าคะนองและความปั่นป่วนรุนแรง และโครงสร้างของเครื่องบินได้

เครื่องบินจะพยายามหลีกเลี่ยงการบินกลับระดับ 2 หากทำได้ และจะหลีกเลี่ยงระดับ 3 เสมอ เว้นแต่จะเป็นเครื่องบินวิจัยที่ได้รับการออกแบบเป็นพิเศษ

จอภาพบางจอที่จัดทำโดยสถานีโทรทัศน์เชิงพาณิชย์ (ทั้งระดับท้องถิ่นและระดับประเทศ) และเว็บไซต์เกี่ยวกับสภาพอากาศ เช่นThe Weather ChannelและAccuWeatherแสดงประเภทของปริมาณน้ำฝนในช่วงฤดูหนาว ได้แก่ ฝน หิมะ ปริมาณน้ำฝนผสม ( ฝน ลูกเห็บและฝนที่ตกเป็นน้ำแข็ง ) นี่ไม่ใช่การวิเคราะห์ข้อมูลเรดาร์โดยตรง แต่เป็นการวิเคราะห์ภายหลังโดยใช้แหล่งข้อมูลอื่น โดยข้อมูลหลักคือรายงานพื้นผิว ( METAR ) ^[25]

โปรแกรมจะกำหนดประเภทของฝนตามอุณหภูมิพื้นผิวและ จุดน้ำค้าง ที่รายงานจาก สถานีตรวจอากาศพื้นฐานในพื้นที่ที่ถูกเรดาร์เอคโค่ครอบคลุมประเภทของฝนที่รายงานโดยสถานีที่ควบคุมโดยมนุษย์และสถานีอัตโนมัติบางสถานี ( AWOS ) จะมีน้ำหนักมากกว่า^[26]จากนั้นโปรแกรมจะทำการแทรกข้อมูลเพื่อสร้างภาพที่มีโซนที่กำหนดไว้ ซึ่งจะรวมถึง ข้อผิดพลาด ในการแทรกข้อมูล อันเนื่อง มาจากการคำนวณการเปลี่ยนแปลงของโซนฝนในระดับเมโสสเกล ก็จะหายไปด้วยเช่นกัน ^[25]โปรแกรมที่ซับซ้อนมากขึ้นจะใช้ ผลลัพธ์ การพยากรณ์อากาศเชิงตัวเลขจากแบบจำลอง เช่นNAMและWRFสำหรับประเภทของฝน และนำไปใช้เป็นการคาดเดาครั้งแรกกับเรดาร์เอคโค่ จากนั้นจึงใช้ข้อมูลพื้นผิวสำหรับผลลัพธ์สุดท้าย

จนกว่าข้อมูลโพลาไรเซชันคู่ (ส่วนโพลาไรเซชันด้านล่าง) จะพร้อมใช้งานอย่างแพร่หลาย ประเภทของปริมาณน้ำฝนใดๆ บนภาพเรดาร์จะถือเป็นข้อมูลทางอ้อมเท่านั้น และต้องใช้ด้วยความระมัดระวัง

ฝนจะตกในเมฆและใต้เมฆ ฝนที่ตกเล็กน้อย เช่น หยดฝนและเกล็ด จะขึ้นอยู่กับกระแสลม และเรดาร์แบบสแกนสามารถตรวจจับองค์ประกอบแนวนอนของการเคลื่อนตัวนี้ได้ จึงทำให้สามารถประมาณความเร็วและทิศทางของลมที่ฝนเกิดขึ้นได้

การเคลื่อนที่ของเป้าหมายที่สัมพันธ์กับสถานีเรดาร์ทำให้ความถี่สะท้อนของพัลส์เรดาร์เปลี่ยนแปลงไปเนื่องจากปรากฏการณ์ดอปเปลอร์โดยมีความเร็วต่ำกว่า 70 เมตรต่อวินาทีสำหรับเสียงสะท้อนสภาพอากาศและความยาวคลื่นเรดาร์ 10 ซม. เท่ากับการเปลี่ยนแปลงเพียง 0.1 ppmความแตกต่างนี้เล็กน้อยเกินกว่าที่เครื่องมืออิเล็กทรอนิกส์จะสังเกตเห็นได้ อย่างไรก็ตาม เมื่อเป้าหมายเคลื่อนที่เล็กน้อยระหว่างพัลส์แต่ละพัลส์ คลื่นที่สะท้อนกลับจะมีเฟสต่างกันอย่างเห็นได้ชัดหรือเฟสเปลี่ยนจากพัลส์หนึ่งไปยังอีกพัลส์หนึ่ง

เรดาร์ตรวจอากาศแบบดอปเปลอร์ใช้เฟสต่าง ๆ (เฟสคู่พัลส์) เพื่อคำนวณการเคลื่อนที่ของฝน ความเข้มข้นของพัลส์ที่กลับมาตามลำดับจากปริมาตรที่สแกนเดียวกันซึ่งเป้าหมายได้เคลื่อนที่เล็กน้อยคือ: ^[15]

${\displaystyle I=I_{0}\sin \left({\frac {4\pi (x_{0}+v\Delta t)}{\lambda }}\right)=I_{0}\sin \left(\Theta _{0}+\Delta \Theta \right)\quad {\begin{cases}x={\text{distance from radar to target}}\\\lambda ={\text{radar wavelength}}\\\Delta t={\text{time between two pulses}}\end{cases}}}$

ดังนั้นv = ความเร็วเป้าหมาย = ความเร็วนี้เรียกว่าความเร็วดอปเปลอร์เชิงรัศมี เนื่องจากให้ การเปลี่ยนแปลง เชิงรัศมี ของระยะทางเทียบ กับ เวลาระหว่างเรดาร์และเป้าหมายเท่านั้น ความเร็วจริงและทิศทางของการเคลื่อนที่ต้องถูกสกัดออกมาโดยใช้กระบวนการที่อธิบายไว้ด้านล่าง${\displaystyle \Delta \Theta ={\frac {4\pi v\Delta t}{\lambda }}}$${\displaystyle {\frac {\lambda \Delta \Theta }{4\pi \Delta t}}}$

เฟสระหว่างคู่พัลส์สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตั้งแต่ - และ + ดังนั้นช่วงความเร็วดอปเปลอร์ที่ชัดเจนคือ^[15]${\displaystyle \pi }$${\displaystyle \pi }$

วี_{แม็กซ์} =${\displaystyle \pm }$${\displaystyle {\frac {\lambda }{4\Delta t}}}$

นี่เรียกว่า ความเร็ว ไนควิสต์ซึ่งจะขึ้นอยู่กับระยะเวลาของพัลส์ที่ต่อเนื่องกัน ยิ่งช่วงเวลาสั้นลง ความเร็วที่ชัดเจนก็จะยิ่งมากขึ้น อย่างไรก็ตาม เราทราบว่าช่วงสูงสุดจากการสะท้อนแสงนั้นแปรผันตรงกับ :${\displaystyle \Delta t}$

x =${\displaystyle {\frac {c\Delta t}{2}}}$

ทางเลือกคือการเพิ่มระยะการสะท้อนแสงโดยแลกกับระยะความเร็ว หรือเพิ่มระยะการสะท้อนแสงโดยแลกกับระยะการสะท้อนแสง โดยทั่วไป ระยะที่เหมาะสมคือ 100–150 กม. สำหรับการสะท้อนแสง ซึ่งหมายความว่าสำหรับความยาวคลื่น 5 ซม. (ดังที่แสดงในแผนภาพ) จะได้ระยะความเร็วที่ชัดเจน 12.5 ถึง 18.75 เมตรต่อวินาที (สำหรับ 150 กม. และ 100 กม. ตามลำดับ) สำหรับเรดาร์ 10 ซม. เช่น NEXRAD ^[15]ระยะความเร็วที่ชัดเจนจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า

เทคนิคบางอย่างที่ใช้ความถี่การทำซ้ำพัลส์สลับกันสองความถี่ (PRF) ช่วยให้มีช่วงดอปเปลอร์ที่มากขึ้น ความเร็วที่สังเกตได้จากอัตราพัลส์แรกอาจเท่ากันหรือต่างกันกับอัตราพัลส์ที่สอง ตัวอย่างเช่น หากความเร็วสูงสุดที่อัตราหนึ่งคือ 10 เมตรต่อวินาที และอีกอัตราหนึ่งคือ 15 เมตรต่อวินาที ข้อมูลที่มาจากทั้งสองค่าจะเท่ากันจนถึง 10 เมตรต่อวินาที และจะแตกต่างกันหลังจากนั้น จากนั้นจึงสามารถหาความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างผลลัพธ์ทั้งสองและคำนวณความเร็วจริงที่เกินขีดจำกัดของ PRF ทั้งสองได้

ในพายุฝนที่เคลื่อนตัวไปทางทิศตะวันออก ลำแสงเรดาร์ที่ชี้ไปทางทิศตะวันตกจะ "มองเห็น" ละอองฝนที่เคลื่อนตัวเข้าหาตัวเอง ในขณะที่ลำแสงที่ชี้ไปทางทิศตะวันออกจะ "มองเห็น" ละอองฝนที่เคลื่อนตัวออกไป เมื่อลำแสงสแกนไปทางเหนือหรือทางใต้ จะไม่มีการเคลื่อนตัวสัมพันธ์กัน^[15]

ใน การตีความ ระดับภาพรวมผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลลมในระดับต่างๆ เหนือพื้นที่ครอบคลุมเรดาร์ได้ เมื่อลำแสงสแกน 360 องศารอบเรดาร์ ข้อมูลจะมาจากทุกมุมเหล่านั้น และเป็นการฉายภาพรัศมีของลมจริงในแต่ละมุม รูปแบบความเข้มข้นที่เกิดจากการสแกนนี้สามารถแสดงได้ด้วยเส้นโค้งโคไซน์ (ค่าสูงสุดในการเคลื่อนที่ของฝนและศูนย์ในทิศทางตั้งฉาก) จากนั้นจึงสามารถคำนวณทิศทางและความแรงของการเคลื่อนที่ของอนุภาคได้ ตราบใดที่มีการครอบคลุมเพียงพอบนหน้าจอเรดาร์

อย่างไรก็ตาม หยดฝนกำลังตกลงมา เนื่องจากเรดาร์มองเห็นเฉพาะส่วนประกอบของรัศมีและอยู่ในระดับความสูงจากพื้นดินในระดับหนึ่ง ความเร็วในแนวรัศมีจึงถูกปนเปื้อนด้วยความเร็วที่ตกลงมาเพียงเศษเสี้ยวหนึ่ง ส่วนประกอบนี้แทบจะไม่สำคัญในมุมระดับความสูงที่เล็ก แต่ต้องคำนึงถึงสำหรับมุมสแกนที่สูงขึ้น^[15]

ในข้อมูลความเร็ว อาจมีโซนที่เล็กกว่าในพื้นที่เรดาร์ที่ลมจะแตกต่างกันไปจากที่กล่าวมาข้างต้น ตัวอย่างเช่น พายุฝนฟ้าคะนองเป็น ปรากฏการณ์ ในระดับเมโสซึ่งมักมีการหมุนและความปั่นป่วนซึ่งอาจครอบคลุมพื้นที่เพียงไม่กี่ตารางกิโลเมตร แต่สามารถมองเห็นได้จากการเปลี่ยนแปลงของความเร็วในแนวรัศมี ผู้ใช้สามารถรับรู้รูปแบบความเร็วของลมที่เกี่ยวข้องกับการหมุน เช่นเมโสไซโคลนการบรรจบกัน ( ขอบเขตการไหลออก ) และการแยกออกจากกัน ( การพัดลง )

หยดน้ำเหลวที่ตกลงมาจะมีแกนแนวนอนที่ใหญ่กว่าเนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์แรงต้านของอากาศในขณะที่ตกลงมา (หยดน้ำ) ซึ่งทำให้ไดโพลของโมเลกุล น้ำ วางแนวในทิศทางนั้น ดังนั้น โดยทั่วไปลำแสงเรดาร์จะถูกโพลาไรซ์ในแนวนอนเพื่อรับสัญญาณสะท้อนสูงสุด

หากส่งพัลส์สองพัลส์พร้อมกันโดยมี โพลาไรเซชัน แบบตั้งฉาก (แนวตั้งและแนวนอนZ _VและZ _Hตามลำดับ) จะได้รับชุดข้อมูลอิสระสองชุด สัญญาณเหล่านี้สามารถเปรียบเทียบได้หลายวิธีที่เป็นประโยชน์: ^{[27] [28]}

• ค่าการสะท้อนแสงแบบต่างกัน ( Z _dr ) – ค่าการสะท้อนแสงแบบต่างกันนั้นแปรผันตามอัตราส่วนของพลังงานสะท้อนในแนวนอนและแนวตั้งเป็นZ _H / Z _Vซึ่งถือเป็นตัวบ่งชี้รูปร่างของหยดน้ำได้ดี นอกจากนี้ ค่าการสะท้อนแสงแบบต่างกันยังสามารถให้การประมาณขนาดหยดน้ำโดยเฉลี่ยได้ เนื่องจากหยดน้ำขนาดใหญ่จะได้รับผลกระทบจากแรงทางอากาศพลศาสตร์มากกว่าหยดน้ำขนาดเล็ก (กล่าวคือ หยดน้ำขนาดใหญ่มีแนวโน้มที่จะมีรูปร่างเหมือน "ขนมปังแฮมเบอร์เกอร์") เมื่อตกลงมาในอากาศ
• ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ( ρ _hv ) – ความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างพลังงานสะท้อนในแนวนอนและแนวตั้ง ค่าสูงที่ใกล้หนึ่งบ่งชี้ถึงประเภทของฝนที่ตกสม่ำเสมอ ในขณะที่ค่าต่ำบ่งชี้ถึงภูมิภาคที่มีประเภทฝนผสม เช่น ฝนและหิมะ หรือลูกเห็บ หรือในกรณีรุนแรงคือเศษซากลอยอยู่บนฟ้า ซึ่งมักจะเกิดขึ้นพร้อมๆ กับลายเซ็นเศษซากของพายุทอร์นาโดและ ลายเซ็นของกระแสลม หมุนทอร์นาโด
• อัตราส่วนการดีโพลาไรเซชันเชิงเส้น ( LDR ) – นี่คืออัตราส่วนของพลังงานที่ส่งกลับในแนวตั้งจากพัลส์แนวนอนหรือพลังงานที่ส่งกลับในแนวนอนจากพัลส์แนวตั้ง นอกจากนี้ยังสามารถระบุภูมิภาคที่มีการผสมประเภทของฝนได้อีกด้วย
• เฟสที่แตกต่างกัน ( ) – เฟสที่แตกต่างกันคือการเปรียบเทียบเฟสที่ส่งกลับระหว่างพัลส์แนวนอนและแนวตั้ง การเปลี่ยนแปลงเฟสนี้เกิดจากความแตกต่างของจำนวนรอบคลื่น (หรือความยาวคลื่น) ตามเส้นทางการแพร่กระจายสำหรับคลื่นโพลาไรซ์แนวนอนและแนวตั้ง ไม่ควรสับสนกับการเปลี่ยนแปลงความถี่ดอปเปลอร์ ซึ่งเกิดจากการเคลื่อนที่ของเมฆและอนุภาคฝน เฟสที่แตกต่างกันนั้นแตกต่างจากการสะท้อนแสงที่แตกต่างกัน ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ และอัตราส่วนการดีโพลาไรเซชันเชิงเส้น ซึ่งล้วนขึ้นอยู่กับกำลังสะท้อน เฟสที่แตกต่างกันคือ "เอฟเฟกต์การแพร่กระจาย" ซึ่งเป็นตัวประมาณอัตราฝนที่ดีมากและไม่ได้รับผลกระทบจากการลดทอนอนุพันธ์ของช่วงเฟสที่แตกต่างกัน (เฟสที่แตกต่างกันเฉพาะK _dp ) สามารถใช้ระบุพื้นที่ที่มีฝนตก/ลดทอนมากได้${\displaystyle \Phi _{dp}}$

ด้วยข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปร่างของอนุภาค เรดาร์โพลาไรเซชันคู่จึงสามารถแยกแยะเศษซากที่ปลิวมาในอากาศจากฝนที่ตกได้ง่ายขึ้น ทำให้ระบุตำแหน่งของพายุทอร์นาโดได้ง่ายขึ้น[ 29 ^]

ด้วยความรู้ใหม่นี้ที่เพิ่มเข้ามาในส่วนของการสะท้อนแสง ความเร็ว และความกว้างของสเปกตรัมที่สร้างขึ้นโดยเรดาร์ตรวจอากาศแบบดอปเปลอร์ นักวิจัยได้ทำงานในการพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อแยกแยะประเภทของปริมาณน้ำฝน เป้าหมายที่ไม่ใช่อุตุนิยมวิทยา และเพื่อประมาณการสะสมของปริมาณน้ำฝนที่ดีขึ้น^{[27] [30] [31]}ในสหรัฐอเมริกาNCARและNSSLเป็นผู้นำระดับโลกในสาขานี้^{[27] [32]}

NOAAจัดทำการทดสอบการใช้งานเรดาร์โพลาเมตริกคู่ที่ NSSL และติดตั้ง เรดาร์ NEXRAD ขนาด 10 ซม. ทั้งหมด ด้วยโพลาไรเซชันคู่ ซึ่งแล้วเสร็จในเดือนเมษายน 2013 ^[12]ในปี 2004 เรดาร์ตรวจอากาศดอปเลอร์ ARMORในฮันต์สวิลล์ รัฐแอละแบมา ได้ติดตั้งเครื่องรับติดเสาอากาศ SIGMET ซึ่งทำให้ผู้ปฏิบัติงานมีความสามารถแบบโพลาเมตริกคู่ หอสังเกตการณ์เรดาร์ J. S. Marshall ของมหาวิทยาลัย McGill ในมอนทรีออลประเทศแคนาดา ได้แปลงเครื่องมือ (1999) ^[33]และข้อมูลดังกล่าวถูกใช้ในการปฏิบัติงานโดยEnvironment Canadaในมอนทรีออล จนกระทั่งปิดตัวลงในปี 2018 ^{[34] [35]}เรดาร์ Environment Canada อีกตัวในKing City (ทางตอนเหนือของโตรอนโต ) เป็นแบบโพลาไรเซชันคู่ในปี 2005 ^[36]ใช้ความยาวคลื่น 5 ซม. ซึ่งมีการลดทอนสัญญาณมากกว่า^[37] Environment Canada กำลังแปลงเรดาร์ทั้งหมดของตนเป็นแบบโพลาไรเซชันคู่ทีละน้อย^[38] Météo-Franceกำลังวางแผนที่จะรวมเรดาร์ดอปเปลอร์โพลาไรซ์คู่เข้าในพื้นที่ครอบคลุมเครือข่าย^[39]

วิธีการแสดงข้อมูลจากการสแกนเรดาร์ได้รับการพัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ นี่คือรายการของการแสดงข้อมูลทั่วไปและเฉพาะทาง:

เนื่องจากข้อมูลได้รับทีละมุม วิธีแรกในการแสดงข้อมูลจึงเป็นตัวบ่งชี้ตำแหน่งแผน (PPI) ซึ่งเป็นเพียงการจัดวางการสะท้อนกลับของเรดาร์บนภาพสองมิติ สิ่งสำคัญคือ ข้อมูลที่ส่งมาจากระยะทางที่ต่างกันไปยังเรดาร์จะมีความสูงจากพื้นดินที่ต่างกัน

สิ่งนี้มีความสำคัญมากเนื่องจากปริมาณฝนที่ตกหนักซึ่งมองเห็นใกล้เรดาร์นั้นค่อนข้างใกล้เคียงกับปริมาณฝนที่ตกลงมาบนพื้นดิน แต่ปริมาณฝนที่มองเห็นจากระยะทาง 160 กิโลเมตรนั้นอยู่สูงจากพื้นดินประมาณ 1.5 กิโลเมตร และอาจแตกต่างอย่างมากจากปริมาณฝนที่ตกลงมาบนพื้นผิว ดังนั้นการเปรียบเทียบเสียงสะท้อนของสภาพอากาศที่ระยะห่างต่างกันจากเรดาร์จึงเป็นเรื่องยาก

PPI ได้รับผลกระทบจากเสียงสะท้อนจากพื้นดินใกล้เรดาร์ ซึ่งอาจถูกตีความผิดว่าเป็นเสียงสะท้อนจริง ผลิตภัณฑ์อื่นๆ และการประมวลผลข้อมูลเพิ่มเติมได้รับการพัฒนาเพื่อเสริมข้อบกพร่องดังกล่าว

การใช้งาน: ข้อมูลการสะท้อนแสง, ดอปเปลอร์ และโพลาริเมตริกสามารถใช้ PPI ได้

ในกรณีของข้อมูลดอปเปลอร์ มีสองมุมมองที่เป็นไปได้: เทียบกับพื้นผิวหรือพายุ เมื่อดูการเคลื่อนที่ทั่วไปของฝนเพื่อแยกลมที่ระดับความสูงต่างๆ จะดีกว่าถ้าใช้ข้อมูลที่สัมพันธ์กับเรดาร์ แต่เมื่อมองหาการหมุนหรือการเฉือนลมภายใต้พายุฝนฟ้าคะนอง จะดีกว่าถ้าใช้ภาพสัมพันธ์กับพายุที่ลบการเคลื่อนที่ทั่วไปของฝนออกไป ทำให้ผู้ใช้มองเห็นการเคลื่อนที่ของอากาศราวกับว่ากำลังนั่งอยู่บนเมฆ

เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหา PPI บางประการ นักวิจัยชาวแคนาดาได้พัฒนาตัวบ่งชี้ตำแหน่งแผนที่ระดับความสูงคงที่ (CAPPI) ซึ่งเป็นข้อมูลเรดาร์ที่แสดงหน้าตัดแนวนอน วิธีนี้ทำให้สามารถเปรียบเทียบปริมาณน้ำฝนที่ตกลงมาในระดับเดียวกันที่ระยะห่างจากเรดาร์ต่างกัน และหลีกเลี่ยงเสียงสะท้อนจากพื้นดิน แม้ว่าข้อมูลจะถูกนำมาจากระดับความสูงเหนือพื้นดินในระดับหนึ่ง แต่ก็สามารถอนุมานความสัมพันธ์ระหว่างรายงานของสถานีภาคพื้นดินและข้อมูลเรดาร์ได้

CAPPIs ต้องใช้มุมจำนวนมากตั้งแต่ใกล้แนวนอนไปจนถึงใกล้แนวตั้งของเรดาร์เพื่อให้ได้การตัดที่ใกล้ที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในทุกระยะทางจากความสูงที่ต้องการ แม้จะเป็นแบบนั้น หลังจากระยะทางหนึ่ง ก็ไม่มีมุมให้เลือกใช้ และ CAPPIs จะกลายเป็น PPI ของมุมที่ต่ำที่สุด เส้นซิกแซกในไดอะแกรมมุมด้านบนแสดงข้อมูลที่ใช้ในการสร้าง CAPPIs ที่มีความสูง 1.5 กม. และ 4 กม. โปรดสังเกตว่าส่วนหลังจาก 120 กม. ใช้ข้อมูลเดียวกัน

การใช้งาน

เนื่องจาก CAPPI ใช้ค่ามุมที่ใกล้เคียงกับความสูงที่ต้องการมากที่สุดในแต่ละจุดจากเรดาร์ ข้อมูลจึงสามารถมาจากระดับความสูงที่แตกต่างกันเล็กน้อย ดังที่เห็นในภาพ ในจุดต่างๆ ของพื้นที่ครอบคลุมเรดาร์ ดังนั้น จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีมุมวัดที่มากพอเพื่อลดการเปลี่ยนแปลงของความสูงนี้ให้เหลือน้อยที่สุด นอกจากนี้ ประเภทของข้อมูลจะต้องเปลี่ยนแปลงค่อนข้างค่อยเป็นค่อยไปตามความสูง เพื่อสร้างภาพที่ไม่มีสัญญาณรบกวน

เนื่องจากข้อมูลการสะท้อนแสงค่อนข้างราบรื่นตามความสูง จึงมักใช้ CAPPI ในการแสดงข้อมูลเหล่านี้ ในทางกลับกัน ข้อมูลความเร็วสามารถเปลี่ยนแปลงทิศทางได้อย่างรวดเร็วตามความสูง และ CAPPI ของข้อมูลเหล่านี้ไม่ค่อยพบเห็นบ่อยนัก ดูเหมือนว่ามีเพียงมหาวิทยาลัย McGill เท่านั้น ที่ผลิต CAPPI แบบดอปเปลอร์อย่างสม่ำเสมอด้วยมุม 24 มุมที่มีอยู่บนเรดาร์^[40]อย่างไรก็ตาม นักวิจัยบางคนได้ตีพิมพ์เอกสารที่ใช้ CAPPI แบบความเร็วเพื่อศึกษาพายุหมุนเขตร้อนและการพัฒนาผลิตภัณฑ์NEXRAD ^[41]สุดท้าย ข้อมูลโพลาริเมตริกเป็นข้อมูลล่าสุดและมักมีสัญญาณรบกวน ดูเหมือนว่าจะไม่มีการใช้ CAPPI สำหรับข้อมูลเหล่านี้เป็นประจำ แม้ว่า บริษัท SIGMETจะเสนอซอฟต์แวร์ที่สามารถสร้างภาพประเภทนั้นได้^[42]

วิธีแก้ปัญหา PPI อีกวิธีหนึ่งคือการสร้างภาพที่มีค่าการสะท้อนแสงสูงสุดในชั้นที่อยู่เหนือพื้นดิน วิธีแก้ปัญหานี้มักใช้เมื่อจำนวนมุมที่ใช้ได้มีน้อยหรือเปลี่ยนแปลงได้กรมอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติ ของอเมริกา กำลังใช้คอมโพสิตดังกล่าว เนื่องจากรูปแบบการสแกนของพวกเขาสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตั้งแต่ 4 ถึง 14 มุม ตามความต้องการ ซึ่งจะทำให้ CAPPI มีความละเอียดมาก คอมโพสิตช่วยให้มั่นใจได้ว่าไม่มีเสียงสะท้อนที่รุนแรงในชั้น และการประมวลผลโดยใช้ความเร็วดอปเปลอร์จะช่วยขจัดเสียงสะท้อนจากพื้นดิน เมื่อเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ฐานและคอมโพสิตแล้ว เราสามารถระบุโซน เวอร์กาและอัพดราฟต์ ได้

การใช้งานที่สำคัญอีกประการหนึ่งของข้อมูลเรดาร์คือความสามารถในการประเมินปริมาณน้ำฝนที่ตกลงมาเหนือแอ่งน้ำขนาดใหญ่ เพื่อใช้ใน การคำนวณ ทางอุทกวิทยาข้อมูลดังกล่าวมีประโยชน์ในการควบคุมน้ำท่วม การจัดการท่อระบายน้ำ และการสร้างเขื่อน ข้อมูลที่คำนวณจากเรดาร์สภาพอากาศอาจใช้ร่วมกับข้อมูลจากสถานีภาคพื้นดินได้

ในการสร้างการสะสมของเรดาร์ เราต้องประมาณอัตราฝนในจุดหนึ่งด้วยค่าเฉลี่ยในจุดนั้นระหว่าง PPI หรือ CAPPI หนึ่งกับจุดถัดไป จากนั้นคูณด้วยระยะเวลาที่ผ่านไประหว่างภาพเหล่านั้น หากต้องการให้นานกว่านี้ เราต้องรวมการสะสมทั้งหมดจากภาพหนึ่งไปยังอีกภาพหนึ่งในช่วงเวลาดังกล่าว

การบินเป็นผู้ใช้ข้อมูลเรดาร์จำนวนมาก แผนที่หนึ่งที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในสาขานี้คือ Echotops สำหรับการวางแผนการบินและการหลีกเลี่ยงสภาพอากาศที่เป็นอันตราย เรดาร์ตรวจอากาศของประเทศส่วนใหญ่สแกนมุมที่เพียงพอที่จะมีชุดข้อมูล 3 มิติครอบคลุมพื้นที่ที่ครอบคลุม การประมาณระดับความสูงสูงสุดที่พบปริมาณน้ำฝนภายในปริมาตรนั้นค่อนข้างง่าย อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่ยอดเมฆ เนื่องจากเมฆเหล่านี้ลอยอยู่เหนือปริมาณน้ำฝนเสมอ

นักอุตุนิยมวิทยาสามารถดูโครงสร้างแนวตั้งของเมฆ โดยเฉพาะพายุฝนฟ้าคะนอง หรือระดับของชั้นที่ละลายได้ โดยใช้ข้อมูลเรดาร์จากภาคตัดขวางแนวตั้ง ซึ่งทำได้โดยแสดงเฉพาะข้อมูลตามแนวเส้นจากพิกัด A ถึง B จากมุมต่างๆ ที่สแกน

เมื่อเรดาร์ตรวจอากาศสแกนเฉพาะแกนแนวตั้ง เรดาร์จะสามารถรับข้อมูลที่มีความละเอียดเท่ากับการสแกน PPI ซึ่งแตกต่างจากการแทรกข้อมูลแบบหยาบจากปริมาตร ซึ่งการสแกนในนั้นมักถูกคั่นด้วยเวลาหลายนาทีและหลายพันฟุต เอาต์พุตนี้เรียกว่าRange Height Indicator (RHI) ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดูโครงสร้างแนวตั้งขนาดเล็กของพายุ ดังที่กล่าวไว้แล้ว ตัวบ่งชี้นี้แตกต่างจากหน้าตัดแนวตั้งที่กล่าวถึงข้างต้น เนื่องจากเสาอากาศเรดาร์สแกนเฉพาะในแนวตั้งเท่านั้น และไม่ได้สแกนครอบคลุม 360 องศาโดยรอบพื้นที่ โดยทั่วไป ผลิตภัณฑ์ประเภทนี้จะมีให้ใช้เฉพาะในเรดาร์วิจัยเท่านั้น

ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา เครือข่ายเรดาร์ได้รับการขยายให้สามารถผลิตภาพแบบผสมที่ครอบคลุมพื้นที่ขนาดใหญ่ได้ ตัวอย่างเช่น ประเทศต่างๆ เช่น สหรัฐอเมริกา แคนาดา ออสเตรเลีย ญี่ปุ่น และประเทศอื่นๆ ในยุโรปส่วนใหญ่ จะรวมภาพจากเครือข่ายเรดาร์ของตนเข้าด้วยกันเพื่อแสดงเป็นภาพเดียว

ในความเป็นจริง เครือข่ายดังกล่าวอาจประกอบด้วยเรดาร์ประเภทต่างๆ ที่มีลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกัน เช่น ความกว้างของลำแสง ความยาวคลื่น และการสอบเทียบ ความแตกต่างเหล่านี้จะต้องนำมาพิจารณาเมื่อจับคู่ข้อมูลในเครือข่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อตัดสินใจว่าจะใช้ข้อมูลใดเมื่อเรดาร์สองเครื่องครอบคลุมจุดเดียวกัน หากใช้เสียงสะท้อนที่ดังกว่าแต่มาจากเรดาร์ที่อยู่ไกลที่สุด ก็จะใช้เสียงสะท้อนที่มาจากระดับความสูงที่สูงกว่าซึ่งมาจากฝนหรือหิมะที่อาจระเหยไปก่อนที่จะถึงพื้นดิน ( virga ) หากใช้ข้อมูลจากเรดาร์ที่อยู่ใกล้ที่สุด เสียงอาจถูกลดทอนลงโดยผ่านพายุฝนฟ้าคะนอง ภาพรวมของฝนที่ตกโดยใช้เครือข่ายเรดาร์ถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงข้อจำกัดทั้งหมดเหล่านี้

เพื่อช่วยให้นักอุตุนิยมวิทยาสามารถระบุสภาพอากาศที่เป็นอันตรายได้ จึงได้มีการนำอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์มาใช้ในโปรแกรมการจัดการเรดาร์ตรวจอากาศ อัลกอริทึมเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลความเร็วดอปเปลอร์ เนื่องจากอัลกอริทึมเหล่านี้มีความซับซ้อนมากกว่า นอกจากนี้ ข้อมูลโพลาไรเซชันยังต้องการอัลกอริทึมเพิ่มเติมอีกด้วย

อัลกอริทึมหลักสำหรับการสะท้อนแสง: ^[15]

• ของเหลวที่บูรณาการในแนวตั้ง (VIL) คือการประมาณมวลรวมของปริมาณน้ำฝนในเมฆ
• ความหนาแน่นของ VILคือค่า VIL หารด้วยความสูงของยอดเมฆ ซึ่งเป็นสัญญาณบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ของการเกิดลูกเห็บขนาดใหญ่ในพายุฝนฟ้าคะนอง
• ลมกระโชกที่มีศักยภาพซึ่งสามารถประมาณการลมใต้เมฆ (ลมพัดลง) โดยใช้ค่า VIL และความสูงของเอคโคท็อป (ยอดเมฆที่เรดาร์ประมาณไว้) สำหรับเซลล์พายุที่กำหนด
• อัลกอริ ทึมลูกเห็บที่ประมาณการการมีอยู่ของลูกเห็บและขนาดที่น่าจะเป็นไปได้

อัลกอริทึมหลักสำหรับความเร็วดอปเปลอร์: ^[15]

• การตรวจจับ เมโซไซโคลน : เกิดจากการเปลี่ยนแปลงความเร็วในพื้นที่วงกลมขนาดเล็ก อัลกอริทึมจะค้นหา " คู่ " ของความเร็วขาเข้า/ขาออก โดยมีเส้นศูนย์ของความเร็วอยู่ระหว่างทั้งสองเส้นตามแนวเส้นรัศมีจากเรดาร์ โดยปกติ การตรวจจับเมโซไซโคลนจะต้องพบในแนวเอียงของลำแสงที่ซ้อนกันสองแนวขึ้นไป จึงจะถือว่าหมุนเข้าไปในเมฆฝนฟ้าคะนอง
• อัลกอริทึม TVS หรือTornado Vortex Signatureเป็นเมโซไซโคลนที่มีเกณฑ์ความเร็วที่สูงมากซึ่งพบได้จากมุมสแกนหลายมุม อัลกอริทึมนี้ใช้ในNEXRADเพื่อระบุความเป็นไปได้ของการก่อตัวของพายุทอร์นาโด
• การเฉือนลมในระดับต่ำ อัลกอริทึมนี้จะตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของความเร็วลมจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งในข้อมูล และค้นหา ความเร็วลมเข้า/ออกแบบ คู่ขนานที่มีเส้นศูนย์ตั้งฉากกับลำแสงเรดาร์ การเฉือนลมเกี่ยวข้องกับลมพัดลง ( ลมกระโชกแรงและ ลมกระโชก แรงเล็กน้อย ) ลมกระโชกแรงและความปั่นป่วนภายใต้พายุฝนฟ้าคะนอง
• VAD Wind Profile (VWP) เป็นจอภาพที่ประมาณทิศทางและความเร็วของลมแนวนอนที่ระดับบนต่างๆ ของบรรยากาศโดยใช้เทคนิคที่อธิบายไว้ในส่วนของดอปเปลอร์

แอนิเมชั่นของผลิตภัณฑ์เรดาร์สามารถแสดงวิวัฒนาการของรูปแบบการสะท้อนแสงและความเร็ว ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลเกี่ยวกับพลวัตของปรากฏการณ์ทางอุตุนิยมวิทยา รวมถึงความสามารถในการประมาณค่าการเคลื่อนที่และสังเกตการพัฒนาหรือการสลายตัว นอกจากนี้ยังสามารถเปิดเผยสิ่งประดิษฐ์ที่ไม่ใช่เกี่ยวกับอุตุนิยมวิทยา (เสียงสะท้อนปลอม) ซึ่งจะกล่าวถึงในภายหลัง

การนำเสนอข้อมูลเรดาร์สภาพอากาศแบบใหม่ที่ได้รับความนิยมในสหรัฐอเมริกาคือRadar Integrated Display with Geospatial Elements (RIDGE) ซึ่งข้อมูลเรดาร์จะถูกฉายลงบนแผนที่ที่มีองค์ประกอบภูมิสารสนเทศ เช่น แผนที่ภูมิประเทศ ทางหลวง เขตแดนของรัฐ/เทศมณฑล และคำเตือนเกี่ยวกับสภาพอากาศ การฉายภาพมักมีความยืดหยุ่น โดยให้ผู้ใช้เลือกองค์ประกอบทางภูมิศาสตร์ต่างๆ ได้ โดยมักใช้ร่วมกับแอนิเมชั่นของข้อมูลเรดาร์ในช่วงเวลาหนึ่ง^{[44] [45]}

การตีความข้อมูลเรดาร์ขึ้นอยู่กับสมมติฐานหลายประการเกี่ยวกับบรรยากาศและเป้าหมายสภาพอากาศ รวมถึง: ^[46]

• บรรยากาศมาตรฐานสากล .
• เป้าหมายมีขนาดเล็กพอที่จะเป็นไปตามการกระเจิงของเรย์ลีห์ ส่งผลให้ผลตอบแทนเป็นสัดส่วนกับอัตราการตกตะกอน
• ปริมาตรที่สแกนด้วยลำแสงเต็มไปด้วย เป้าหมาย อุตุนิยมวิทยา (ฝน หิมะ ฯลฯ) ทั้งหมดมีความหลากหลายเหมือนกันและมีความเข้มข้นที่สม่ำเสมอ
• ไม่มีการลดทอน
• ไม่มีการขยายเสียง
• การเคลื่อนที่กลับจากกลีบข้างของคานนั้นไม่สำคัญ
• ลำแสงนั้นใกล้เคียงกับ เส้นโค้ง ฟังก์ชันเกาส์เซียนโดยมีกำลังลดลงครึ่งหนึ่งเมื่อความกว้างลดลงครึ่งหนึ่ง
• คลื่นขาออกและคลื่นกลับมีโพลาไรซ์ในลักษณะเดียวกัน
• การสะท้อนกลับหลายครั้งไม่กลับมา

สมมติฐานเหล่านี้ไม่ได้รับการตอบสนองเสมอไป ดังนั้น เราต้องสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างข้อสันนิษฐานที่น่าเชื่อถือและข้อสันนิษฐานที่น่าสงสัยได้

ข้อสันนิษฐานแรกคือลำแสงเรดาร์กำลังเคลื่อนที่ผ่านอากาศที่เย็นลงด้วยอัตราหนึ่งตามความสูง ตำแหน่งของเสียงสะท้อนนั้นขึ้นอยู่กับสมมติฐานนี้เป็นอย่างมาก อย่างไรก็ตาม บรรยากาศจริงอาจแตกต่างจากปกติได้มาก

การกลับทิศของอุณหภูมิมักเกิดขึ้นใกล้พื้นดิน เช่น เมื่ออากาศเย็นลงในตอนกลางคืนในขณะที่อากาศยังคงอบอุ่นอยู่ เมื่อดัชนีการหักเหของอากาศลดลงเร็วกว่าปกติ ลำแสงเรดาร์จะโค้งไปทางพื้นดินแทนที่จะเคลื่อนที่ขึ้นด้านบน ในที่สุด ลำแสงจะกระทบพื้นและสะท้อนกลับไปที่เรดาร์ โปรแกรมประมวลผลจะวางเสียงสะท้อนกลับในระดับความสูงและระยะทางที่ควรจะอยู่ในสภาวะปกติอย่างไม่ถูกต้อง^[46]

การกลับตัวแบบเท็จประเภทนี้ค่อนข้างจะสังเกตได้ง่ายในวงจรเวลา หากเกิดจากการเย็นตัวในเวลากลางคืนหรือการกลับตัวของน้ำทะเล เนื่องจากจะเห็นเสียงสะท้อนที่รุนแรงมากเกิดขึ้นทั่วบริเวณ โดยแผ่ขยายขนาดไปด้านข้างแต่ไม่เคลื่อนที่ และมีความเข้มข้นที่แตกต่างกันมาก อย่างไรก็ตาม การกลับตัวของอุณหภูมิเกิดขึ้นก่อนแนวปะทะอากาศอุ่นและเสียงสะท้อนที่แพร่กระจายผิดปกติจะผสมกับฝนจริง

ปัญหาที่ร้ายแรงที่สุดก็คือ เมื่อการกลับทิศมีความรุนแรงและตื้นมาก ลำแสงเรดาร์จะสะท้อนลงสู่พื้นดินหลายครั้ง เนื่องจากต้องเคลื่อนที่ตาม เส้นทาง ของท่อนำคลื่นซึ่งจะทำให้มีคลื่นสะท้อนจำนวนมากบนภาพเรดาร์

สถานการณ์ดังกล่าวสามารถพบได้โดยอุณหภูมิที่เปลี่ยนแปลงหรือความชื้นที่ลดลงอย่างรวดเร็วเมื่ออยู่สูง^[47]ในกรณีแรก อาจสังเกตเห็นได้ยาก

ในทางกลับกัน หากอากาศไม่เสถียรและเย็นตัวเร็วกว่าบรรยากาศมาตรฐานตามความสูง ลำแสงจะสูงขึ้นกว่าที่คาดไว้^[47]ซึ่งบ่งชี้ว่าปริมาณน้ำฝนเกิดขึ้นสูงกว่าความสูงจริง ข้อผิดพลาดดังกล่าวตรวจพบได้ยากหากไม่มี ข้อมูล อัตราการลดลง อุณหภูมิเพิ่มเติม สำหรับพื้นที่นั้น

หากเราต้องการประมาณอัตราการตกตะกอนอย่างน่าเชื่อถือ เป้าหมายจะต้องมีขนาดเล็กกว่าคลื่นเรดาร์ 10 เท่าตามหลักการกระเจิงเรย์ลีห์^[15]ทั้งนี้เนื่องจากโมเลกุลของน้ำจะต้องถูกกระตุ้นโดยคลื่นเรดาร์เพื่อให้เกิดผลตอบแทน ซึ่งเรื่องนี้ค่อนข้างเป็นจริงสำหรับฝนหรือหิมะ เนื่องจากโดยปกติแล้วจะใช้เรดาร์ที่มีความยาวคลื่น 5 หรือ 10 ซม.

อย่างไรก็ตาม สำหรับไฮโดรมีเทียร์ขนาดใหญ่ เนื่องจากความยาวคลื่นอยู่ในระดับเดียวกับหิน คลื่นที่สะท้อนกลับจึงค่อย ๆ ลดลงตามทฤษฎีของมิเอะคลื่นที่สะท้อนกลับมากกว่า 55 dBZ มีแนวโน้มที่จะมาจากลูกเห็บ แต่จะไม่เปลี่ยนแปลงตามสัดส่วนของขนาด ในทางกลับกัน เป้าหมายที่มีขนาดเล็กมาก เช่น หยดเมฆนั้นมีขนาดเล็กเกินไปที่จะกระตุ้นได้ และไม่สามารถบันทึกคลื่นที่สะท้อนกลับได้บนเรดาร์ตรวจอากาศทั่วไป

ตามที่สาธิตไว้ในตอนต้นของบทความ ลำแสงเรดาร์มีมิติทางกายภาพและข้อมูลจะถูกสุ่มตัวอย่างในมุมที่แยกจากกัน ไม่ต่อเนื่อง ตลอดแต่ละมุมของความสูง^[46]ส่งผลให้ค่าเฉลี่ยของค่าผลตอบแทนสำหรับข้อมูลการสะท้อนแสง ความเร็ว และโพลาไรเซชันบนปริมาตรความละเอียดที่สแกน

ในภาพด้านซ้าย ด้านบนเป็นภาพพายุฝนฟ้าคะนองที่ถ่ายโดยเครื่องวัดความเร็วลมขณะที่เคลื่อนผ่านศีรษะ ภาพนี้เปรียบเสมือนภาพตัดขวางแนวตั้งผ่านเมฆ โดยมีความละเอียดแนวตั้ง 150 เมตร และแนวนอน 30 เมตร ค่าการสะท้อนแสงจะแปรผันอย่างมากในระยะใกล้ ลองเปรียบเทียบกับภาพจำลองที่เรดาร์ตรวจอากาศทั่วไปมองเห็นที่ระยะ 60 กิโลเมตร ที่ด้านล่างของภาพ ทุกอย่างได้รับการปรับให้เรียบขึ้น ไม่เพียงแต่ความละเอียดที่หยาบกว่าของเรดาร์จะทำให้ภาพเบลอเท่านั้น แต่เสียงที่วัดได้ยังรวมพื้นที่ที่ไม่มีเสียงสะท้อนด้วย จึงทำให้พายุฝนฟ้าคะนองขยายออกไปเกินขอบเขตจริง

ภาพนี้แสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์ของเรดาร์ตรวจอากาศเป็นเพียงการประมาณค่าของความเป็นจริงเท่านั้น ภาพทางด้านขวาเปรียบเทียบข้อมูลจริงจากเรดาร์สองตัวที่เกือบจะอยู่ร่วมกันTDWR มี ความกว้างของลำแสงประมาณครึ่งหนึ่งของอีกตัวหนึ่ง และสามารถมองเห็นรายละเอียดได้มากกว่า NEXRAD ถึงสองเท่า

อุปกรณ์ใหม่ๆ สามารถปรับปรุงความละเอียดได้ แต่บางอย่างไม่สามารถทำได้ ดังที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ปริมาตรที่สแกนจะเพิ่มขึ้นตามระยะทาง ดังนั้น ความเป็นไปได้ที่ลำแสงจะเต็มเพียงบางส่วนก็เพิ่มขึ้นด้วย ส่งผลให้ประเมินอัตราการตกตะกอนต่ำเกินไปในระยะทางที่ไกลขึ้น และทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิดคิดว่าฝนจะเบาลงเมื่อเคลื่อนตัวออกไป

ลำแสงเรดาร์มีการกระจายพลังงานคล้ายกับ รูปแบบ การเลี้ยวเบนของแสงที่ผ่านช่องแคบ^[15]ทั้งนี้เนื่องจากคลื่นถูกส่งไปยังเสาอากาศพาราโบลาผ่านช่องแคบในท่อนำคลื่นที่จุดโฟกัส พลังงานส่วนใหญ่จะอยู่ที่จุดศูนย์กลางของลำแสงและลดลงตามเส้นโค้งที่ใกล้กับฟังก์ชันเกาส์เซียนในแต่ละด้าน อย่างไรก็ตาม มีจุดพีครองของการแผ่รังสีที่จะสุ่มตัวอย่างเป้าหมายในมุมที่ต่างจากจุดศูนย์กลาง นักออกแบบพยายามลดพลังงานที่ส่งผ่านโดยกลีบเหล่านี้ให้เหลือน้อยที่สุด แต่ก็ไม่สามารถขจัดออกไปได้

เมื่อกลีบรองกระทบกับเป้าหมายที่สะท้อนแสง เช่น ภูเขาหรือพายุฝนฟ้าคะนองที่รุนแรง พลังงานบางส่วนจะสะท้อนไปที่เรดาร์ พลังงานนี้ค่อนข้างอ่อนแต่มาถึงในเวลาเดียวกับที่จุดสูงสุดตรงกลางกำลังส่องแสงไปยังทิศทางอื่น โปรแกรมประมวลผลจึงวางเสียงสะท้อนผิดที่ ส่งผลให้เสียงสะท้อนสภาพอากาศจริงขยายวงกว้างขึ้น ทำให้ค่าที่อ่อนกว่ากระจายไปทั่วทั้งสองด้าน ทำให้ผู้ใช้ประเมินขอบเขตของเสียงสะท้อนจริงเกินจริง^[46]

มีมากกว่าฝนและหิมะบนท้องฟ้า วัตถุอื่นๆ อาจตีความผิดว่าเป็นฝนหรือหิมะโดยเรดาร์ตรวจอากาศ แมลงและสัตว์ขาปล้องถูกพัดไปตามลมที่พัดปกติ ในขณะที่นกก็บินตามทางของมันเอง^[48]ดังนั้น รูปแบบเส้นละเอียดในภาพเรดาร์ตรวจอากาศที่เกี่ยวข้องกับลมที่พัดมาบรรจบกัน จะถูกครอบงำโดยแมลงที่บินกลับ^[49]การอพยพของนก ซึ่งมักเกิดขึ้นในชั่วข้ามคืนภายในชั้นบรรยากาศที่ต่ำที่สุด 2,000 เมตรของโลกจะทำให้โปรไฟล์ลมที่รวบรวมโดยเรดาร์ตรวจอากาศ โดยเฉพาะWSR-88D ป นเปื้อน โดยเพิ่มความเร็วลมที่พัดกลับมาจากสิ่งแวดล้อม 30–60 กม./ชม. ^[50]วัตถุอื่นๆ ในภาพเรดาร์ ได้แก่: ^[46]

• แถบโลหะบางๆ ( แกลบ ) ที่เครื่องบินทหารทิ้งลงมาเพื่อหลอกศัตรู
• สิ่งกีดขวางที่เป็นของแข็งเช่นภูเขาอาคารและเครื่องบิน
• เศษซากบนพื้นดินและทะเล
• แสงสะท้อนจากอาคารใกล้เคียง (“เสาแหลมในเมือง”)

วัตถุภายนอกดังกล่าวมีคุณลักษณะเฉพาะที่ช่วยให้ผู้ชำนาญสามารถแยกแยะวัตถุเหล่านั้นได้ นอกจากนี้ ยังสามารถกำจัดวัตถุบางส่วนได้ด้วยการประมวลผลข้อมูลภายหลังโดยใช้ข้อมูลการสะท้อนแสง ดอปเปลอร์ และโพลาไรเซชัน

ใบพัดหมุนของกังหันลมในฟาร์มกังหันลม สมัยใหม่ สามารถสะท้อนลำแสงเรดาร์กลับไปที่เรดาร์ได้หากใบพัดอยู่ในเส้นทาง เนื่องจากใบพัดกำลังเคลื่อนที่ เสียงสะท้อนจึงมีความเร็วและอาจถูกเข้าใจผิดว่าเป็นฝนจริง^[51]ยิ่งฟาร์มกังหันลมอยู่ใกล้มากเท่าไร เสียงสะท้อนก็จะยิ่งแรงขึ้นเท่านั้น และสัญญาณรวมจากเสาหลายต้นก็จะแรงขึ้นด้วย ในบางสภาวะ เรดาร์สามารถมองเห็นความเร็วเคลื่อนที่เข้าและออกได้ ซึ่งสร้างผลบวกปลอมสำหรับอัลก อริ ทึมลายเซ็นของกระแสลมหมุนวนบนเรดาร์ตรวจอากาศ เหตุการณ์ดังกล่าวเกิดขึ้นในปี 2009 ที่เมืองดอดจ์ซิตี รัฐแคนซัส [ ^52]

เช่นเดียวกับโครงสร้างอื่นๆ ที่ยืนอยู่ในลำแสงการลดทอนของสัญญาณเรดาร์ที่สะท้อนจากนอกกังหันลมอาจทำให้เกิดการประเมินต่ำเกินไปได้เช่นกัน

ฝนสามารถดูดซับคลื่นไมโครเวฟที่ใช้ในเรดาร์ตรวจอากาศได้ ขึ้นอยู่กับความยาวคลื่นที่ใช้ สำหรับเรดาร์ขนาด 10 ซม. การลดทอนนี้ถือว่าเล็กน้อย^[15]นั่นคือเหตุผลที่ประเทศที่มีพายุที่มีปริมาณน้ำสูงจึงใช้คลื่นความยาวคลื่น 10 ซม. เช่น NEXRAD ของสหรัฐอเมริกา ต้นทุนของเสาอากาศขนาดใหญ่ ไคลสตรอน และอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ถูกชดเชยด้วยข้อดีนี้

สำหรับเรดาร์ขนาด 5 ซม. การดูดซับมีความสำคัญในช่วงฝนตกหนัก และการลดทอนนี้ทำให้ประเมินเสียงสะท้อนต่ำเกินไปในและนอกช่วงพายุฝนฟ้าคะนองที่รุนแรง^[15]แคนาดาและประเทศทางตอนเหนืออื่นๆ ใช้เรดาร์ประเภทนี้ซึ่งมีราคาถูกกว่า เนื่องจากปริมาณน้ำฝนในพื้นที่ดังกล่าวโดยทั่วไปไม่รุนแรงมากนัก อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้จะต้องพิจารณาลักษณะนี้เมื่อตีความข้อมูล ภาพด้านบนแสดงให้เห็นว่าเส้นเสียงสะท้อนที่รุนแรงดูเหมือนจะหายไปเมื่อเคลื่อนผ่านเรดาร์ เพื่อชดเชยพฤติกรรมนี้ ไซต์เรดาร์มักถูกเลือกให้ครอบคลุมพื้นที่ทับซ้อนกันเล็กน้อยเพื่อให้มองเห็นพายุลูกเดียวกันในมุมมองที่แตกต่างกัน หากพายุลูกนั้นกำลังลดทอน

ความยาวคลื่นที่สั้นกว่าจะยิ่งลดทอนลงและมักจะมีประโยชน์เฉพาะในแอปพลิเคชั่นที่มีช่วงคลื่นสั้นกว่าเท่านั้น^[15]ดังนั้นสถานีโทรทัศน์หลายแห่งในสหรัฐอเมริกาจึงมีเรดาร์ขนาด 5 ซม. เพื่อครอบคลุมพื้นที่ของผู้ชม การทราบข้อจำกัดของเรดาร์เหล่านี้และใช้ร่วมกับ NEXRAD ในพื้นที่สามารถเสริมข้อมูลที่นักอุตุนิยมวิทยาสามารถใช้ได้

เนื่องจากระบบเรดาร์โพลาไรเซชันคู่แพร่หลายมากขึ้น วิธีการที่มั่นคงและมีประสิทธิภาพสำหรับการชดเชยการลดทอนฝนจึงถูกนำมาใช้โดยหน่วยงานด้านสภาพอากาศในปัจจุบัน^{[53] [54] [55]}การแก้ไขการลดทอนในเรดาร์ตรวจอากาศสำหรับอนุภาคหิมะเป็นหัวข้อการวิจัยที่ดำเนินการอยู่^[56]

การสะท้อนของลำแสงเรดาร์ขึ้นอยู่กับเส้นผ่านศูนย์กลางของเป้าหมายและความสามารถในการสะท้อน เกล็ดหิมะมีขนาดใหญ่แต่สะท้อนแสงได้น้อย ในขณะที่หยดน้ำฝนมีขนาดเล็กแต่สะท้อนแสงได้มาก^{[15] [57]}

เมื่อหิมะตกผ่านชั้นที่มีอุณหภูมิเหนือจุดเยือกแข็ง หิมะจะละลายกลายเป็นฝน โดยใช้สมการการสะท้อนแสง เราสามารถพิสูจน์ได้ว่าผลตอบแทนจากหิมะก่อนละลายและฝนที่ตกหลังจากนั้นไม่แตกต่างกันมากนัก เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงค่าคงที่ไดอิเล็กตริกจะชดเชยการเปลี่ยนแปลงขนาด อย่างไรก็ตาม ในระหว่างกระบวนการละลาย คลื่นเรดาร์จะ "มองเห็น" บางสิ่งที่คล้ายคลึงกับหยดน้ำขนาดใหญ่เมื่อเกล็ดหิมะถูกเคลือบด้วยน้ำ^{[15] [57]}

วิธีนี้ให้ผลตอบแทนที่เพิ่มขึ้นซึ่งอาจเข้าใจผิดว่าเป็นปริมาณน้ำฝนที่มากขึ้นได้ ใน PPI สิ่งนี้จะปรากฏเป็นวงแหวนปริมาณน้ำฝนที่เข้มข้นในระดับความสูงที่ลำแสงตัดผ่านระดับการหลอมละลาย ในขณะที่ในชุด CAPPIs เฉพาะกลุ่มที่อยู่ใกล้ระดับนั้นเท่านั้นที่จะมีเสียงสะท้อนที่แรงกว่า วิธีที่ดีในการยืนยันแถบสว่างคือการสร้างหน้าตัดแนวตั้งผ่านข้อมูล ดังที่แสดงในภาพด้านบน^[46]

ปัญหาในทางตรงกันข้ามก็คือละอองฝน (ฝนที่ตกโดยมีหยดน้ำขนาดเล็กเป็นเส้นผ่านศูนย์กลาง) มักจะไม่ปรากฏบนเรดาร์ เนื่องจากคลื่นเรดาร์ที่สะท้อนกลับมานั้นเป็นสัดส่วนกับเส้นผ่านศูนย์กลางของหยดน้ำกำลังหก

สันนิษฐานว่าลำแสงกระทบกับเป้าหมายสภาพอากาศและสะท้อนกลับโดยตรงไปยังเรดาร์ ในความเป็นจริง พลังงานสะท้อนไปในทุกทิศทาง พลังงานส่วนใหญ่จะอ่อน และการสะท้อนหลายครั้งจะทำให้พลังงานลดลงไปอีก ดังนั้น พลังงานที่อาจสะท้อนกลับไปยังเรดาร์จากเหตุการณ์ดังกล่าวจึงแทบไม่มีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม สถานการณ์บางอย่างทำให้เสาอากาศเรดาร์รับลำแสงเรดาร์ที่สะท้อนหลายครั้งได้^[15]ตัวอย่างเช่น เมื่อลำแสงกระทบกับลูกเห็บ พลังงานที่กระจายไปยังพื้นดินที่เปียกจะสะท้อนกลับไปที่ลูกเห็บแล้วจึงสะท้อนกลับไปยังเรดาร์ เสียงสะท้อนที่เกิดขึ้นจะอ่อนแต่สามารถสังเกตเห็นได้ เนื่องจากต้องผ่านระยะทางไกลกว่าที่กำหนด จึงไปถึงเสาอากาศในภายหลังและอยู่ไกลจากแหล่งกำเนิด^[58]ทำให้เกิดการสะท้อนเทียมแบบสามเหลี่ยมที่อ่อนกว่าซึ่งวางอยู่ด้านหลังลูกเห็บในแนวรัศมี^[46]

ภาพทั้งสองภาพนี้แสดงให้เห็นถึงสิ่งที่สามารถทำได้เพื่อทำความสะอาดข้อมูลเรดาร์ ในภาพแรกที่สร้างจากข้อมูลดิบนั้น ยากที่จะแยกแยะสภาพอากาศจริงได้ เนื่องจากเมฆฝนและหิมะมักจะเคลื่อนที่ ความเร็วดอปเปลอร์จึงสามารถใช้เพื่อขจัดความยุ่งเหยิงได้เป็นส่วนใหญ่ (เสียงสะท้อนจากพื้นดิน แสงสะท้อนจากอาคารที่มองเห็นเป็นสัญญาณแหลมในเมือง การแพร่กระจายที่ผิดปกติ) ภาพอื่นได้รับการกรองโดยใช้คุณสมบัตินี้

อย่างไรก็ตาม เป้าหมายที่ไม่ใช่อุตุนิยมวิทยาทั้งหมดไม่ได้อยู่นิ่ง (นก แมลง ฝุ่น) เป้าหมายอื่นๆ เช่น แถบสว่าง ขึ้นอยู่กับโครงสร้างของฝน โพลาไรเซชันให้การระบุประเภทของเสียงสะท้อนโดยตรง ซึ่งอาจใช้เพื่อกรองข้อมูลเท็จเพิ่มเติมหรือสร้างภาพแยกสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะ เช่น กลุ่มย่อยของสิ่งกีดขวาง นก เป็นต้น^{[59] [60]}

คำถามอีกประการหนึ่งคือความละเอียด ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว ข้อมูลเรดาร์เป็นค่าเฉลี่ยของปริมาตรที่สแกนโดยลำแสง ความละเอียดสามารถปรับปรุงได้ด้วยเสาอากาศขนาดใหญ่ขึ้นหรือเครือข่ายที่มีความหนาแน่นมากขึ้น โปรแกรมของศูนย์ความร่วมมือในการตรวจจับบรรยากาศแบบปรับตัว (CASA) มุ่งหวังที่จะเสริมNEXRAD ทั่วไป (เครือข่ายในสหรัฐอเมริกา) โดยใช้เรดาร์ตรวจอากาศแบนด์ X ราคาถูก (3 ซม.) จำนวนมากที่ติดตั้งบนเสาโทรศัพท์มือถือ^{[61] [62]}เรดาร์เหล่านี้จะแบ่งพื้นที่ขนาดใหญ่ของ NEXRAD ออกเป็นโดเมนย่อยเพื่อดูระดับความสูงที่ต่ำกว่ามุมต่ำสุด ซึ่งจะให้รายละเอียดที่ไม่สามารถหาได้ด้วยวิธีอื่น

การใช้เรดาร์ขนาด 3 ซม. ทำให้เสาอากาศของเรดาร์แต่ละตัวมีขนาดเล็ก (เส้นผ่านศูนย์กลางประมาณ 1 เมตร) แต่ความละเอียดจะใกล้เคียงกันในระยะใกล้กับ NEXRAD การลดทอนสัญญาณมีความสำคัญเนื่องจากความยาวคลื่นที่ใช้ แต่เรดาร์หลายตัวจะมองเห็นจุดต่างๆ ในพื้นที่ครอบคลุม โดยแต่ละจุดจะมองจากทิศทางที่แตกต่างกันและชดเชยข้อมูลที่สูญหายจากจุดอื่นๆ^[61]

จำนวนระดับความสูงที่สแกนและเวลาที่ใช้ในแต่ละรอบจะขึ้นอยู่กับสภาพอากาศ ตัวอย่างเช่น หากมีฝนตกน้อยหรือไม่มีเลย แผนงานอาจจำกัดอยู่ที่มุมที่ต่ำที่สุดและใช้แรงกระตุ้นที่ยาวขึ้นเพื่อตรวจจับการเคลื่อนตัวของลมใกล้พื้นผิว ในทางกลับกัน สำหรับพายุฝนฟ้าคะนองที่รุนแรง ควรสแกนในมุมที่กว้างขึ้นเพื่อให้มองเห็นฝนตกในมุมมองสามมิติได้บ่อยที่สุด เพื่อลดความต้องการที่แตกต่างกัน จึงมีการพัฒนากลยุทธ์การสแกนตามประเภทของเรดาร์ ความยาวคลื่นที่ใช้ และสภาพอากาศทั่วไปในพื้นที่ที่พิจารณา

ตัวอย่างหนึ่งของกลยุทธ์การสแกนคือ เครือข่ายเรดาร์ NEXRAD ของสหรัฐอเมริกา ซึ่งได้รับการพัฒนาตามกาลเวลา ในปี 2008 เครือข่ายเรดาร์ได้เพิ่มความละเอียดของข้อมูลพิเศษ^[63]และในปี 2014 เครือข่ายเรดาร์ได้เพิ่มการสแกนภายในวงจรของระดับความสูงที่ต่ำที่สุด ( MESO-SAILS ^[64] )

ในช่วงเวลา 5 ถึง 10 นาทีระหว่างการสแกนเรดาร์ตรวจอากาศจนเสร็จ ข้อมูลจำนวนมากจะสูญหายไปเมื่อเกิดพายุฝนฟ้าคะนองเรดาร์แบบแบ่งเฟสกำลังถูกทดสอบที่ห้องปฏิบัติการพายุรุนแรงแห่งชาติในเมืองนอร์แมน รัฐโอคลาโฮมาเพื่อเร่งความเร็วในการรวบรวมข้อมูล^[65]ทีมงานในญี่ปุ่นยังได้นำเรดาร์แบบแบ่งเฟสมาใช้งานสำหรับการแคสต์แบบ 3 มิติที่สถาบัน RIKEN Advanced Institute for Computational Science (AICS) ^[66]

การประยุกต์ใช้ระบบเรดาร์ในอากาศยาน ได้แก่ เรดาร์ตรวจอากาศ ระบบป้องกันการชน การติดตามเป้าหมาย การตรวจจับระยะใกล้พื้นดิน และระบบอื่นๆ สำหรับเรดาร์ตรวจอากาศเชิงพาณิชย์ARINC 708เป็นข้อกำหนดหลักสำหรับระบบเรดาร์ตรวจอากาศที่ใช้เรดาร์พัลส์ดอปเปลอร์บน อากาศ

เรดาร์ตรวจอากาศภาคพื้นดินนั้นแตกต่างจากเรดาร์ตรวจอากาศภาคพื้นดินซึ่งตั้งไว้ที่มุมคงที่ เรดาร์ตรวจอากาศภาคพื้นดินนั้นใช้จากจมูกหรือปีกของเครื่องบิน ไม่เพียงแต่เครื่องบินจะเคลื่อนที่ขึ้น ลง ซ้าย และขวาเท่านั้น แต่ยังจะหมุนด้วย เพื่อชดเชยสิ่งนี้ เสาอากาศจะเชื่อมต่อและปรับเทียบให้เข้ากับไจโรสโคป แนวตั้ง ที่อยู่บนเครื่องบิน การทำเช่นนี้จะทำให้ผู้บังคับเครื่องบินสามารถตั้งมุมหรือพิทช์ของเสาอากาศได้ ซึ่งจะทำให้ตัวปรับเสถียรภาพสามารถชี้เสาอากาศไปในทิศทางที่ถูกต้องภายใต้การเคลื่อนไหวปานกลาง มอเตอร์เซอร์โวขนาดเล็กจะไม่สามารถรับมือกับการเคลื่อนไหวกะทันหันได้ แต่ก็จะพยายาม ในการทำเช่นนี้ นักบินสามารถปรับเรดาร์เพื่อให้ชี้ไปยังระบบอากาศที่ต้องการได้ หากเครื่องบินอยู่ที่ระดับความสูงต่ำ นักบินจะต้องการตั้งเรดาร์ไว้เหนือเส้นขอบฟ้าเพื่อลดสิ่งรบกวนบนพื้นดินบนหน้าจอให้เหลือน้อยที่สุด หากเครื่องบินอยู่ที่ระดับความสูงมาก นักบินจะตั้งเรดาร์ไว้ที่มุมต่ำหรือมุมลบ เพื่อชี้เรดาร์ไปยังเมฆไม่ว่าเมฆนั้นจะอยู่ที่ใดก็ตามเมื่อเทียบกับเครื่องบิน หากเครื่องบินเปลี่ยนทัศนคติ ตัวควบคุมจะปรับตัวเองให้เหมาะสม ดังนั้น นักบินจึงไม่จำเป็นต้องบินด้วยมือข้างหนึ่งและปรับเรดาร์ด้วยมืออีกข้างหนึ่ง^[67]

เมื่อพูดถึงเครื่องรับ/เครื่องส่ง มีสองระบบหลัก ระบบแรกคือระบบที่มีกำลังส่งสูง และระบบที่สองคือระบบที่มีกำลังส่งต่ำ ซึ่งทั้งสองระบบทำงานใน ช่วงความถี่ แบนด์ X (8,000 – 12,500 MHz) ระบบที่มีกำลังส่งสูงทำงานที่ 10,000 – 60,000 วัตต์ ระบบเหล่านี้ประกอบด้วยแมกนีตรอนซึ่งมีราคาค่อนข้างแพง (ประมาณ 1,700 ดอลลาร์) และทำให้เกิดสัญญาณรบกวนได้มากเนื่องจากระบบทำงานไม่ปกติ ดังนั้น ระบบเหล่านี้จึงเป็นอันตรายอย่างยิ่งต่อการเกิดอาร์ก และไม่ปลอดภัยที่จะใช้กับเจ้าหน้าที่ภาคพื้นดิน อย่างไรก็ตาม ทางเลือกอื่นคือระบบที่มีกำลังส่งต่ำ ระบบเหล่านี้ทำงานที่ 100 – 200 วัตต์ และต้องใช้เครื่องรับที่มีอัตราขยายสูง ไมโครโปรเซสเซอร์สัญญาณ และทรานซิสเตอร์ร่วมกันเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพเท่ากับระบบที่มีกำลังส่งสูง ไมโครโปรเซสเซอร์ที่ซับซ้อนช่วยขจัดสัญญาณรบกวน ทำให้แสดงภาพท้องฟ้าได้แม่นยำและมีรายละเอียดมากขึ้น นอกจากนี้ เนื่องจากมีความผิดปกติน้อยกว่าทั่วทั้งระบบ จึงสามารถใช้เรดาร์กำลังต่ำเพื่อตรวจจับความปั่นป่วนผ่านเอฟเฟกต์ดอปเปลอร์ได้ เนื่องจากระบบกำลังต่ำทำงานด้วยวัตต์ที่น้อยกว่ามาก จึงปลอดภัยจากการเกิดอาร์กและสามารถใช้งานได้แทบตลอดเวลา^{[67] [68]}

ระบบเรดาร์ดิจิทัลมีความสามารถเหนือกว่าระบบรุ่นก่อนๆ มาก โดย สามารถติดตาม พายุฝนฟ้าคะนองได้ ซึ่งทำให้ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับเมฆฝนแต่ละก้อนที่ติดตามได้ ระบุพายุฝนฟ้าคะนองได้โดยการจับคู่ข้อมูลปริมาณน้ำฝนดิบที่ได้รับจากพัลส์เรดาร์กับเทมเพลตที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า เพื่อยืนยันการเกิดพายุฝนฟ้าคะนอง พายุจะต้องเป็นไปตามคำจำกัดความที่เข้มงวดของความเข้มข้นและรูปร่าง เพื่อแยกแยะจากเมฆที่ไม่เกิดการพาความร้อน โดยปกติแล้ว พายุจะต้องแสดงสัญญาณของการจัดเรียงในแนวนอนและความต่อเนื่องในแนวตั้ง และต้องมีแกนกลางหรือศูนย์กลางที่มีความเข้มข้นมากกว่าที่ระบุและติดตามโดยเครื่องติดตามเรดาร์ดิจิทัล^{[25] [69]}เมื่อระบุเซลล์พายุฝนฟ้าคะนองได้แล้ว ระบบจะติดตามและบันทึกความเร็ว ระยะทางที่เคลื่อนที่ ทิศทาง และเวลาที่มาถึงโดยประมาณ (ETA)

การใช้เรดาร์ตรวจอากาศแบบดอปเปลอร์ไม่จำกัดอยู่แค่การระบุตำแหน่งและความเร็วของฝน เท่านั้น เรดาร์ยัง สามารถติดตามการอพยพของนกได้อีกด้วย (ส่วนเป้าหมายที่ไม่ใช่สภาพอากาศ) คลื่นวิทยุจากเรดาร์จะสะท้อนจากฝนและนก (หรือแม้แต่แมลง เช่นผีเสื้อ ) ^{[70] [71] ตัวอย่างเช่น} กรมอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติของสหรัฐอเมริการายงานว่าฝูงนกปรากฏบนเรดาร์ในรูปของเมฆ จากนั้นก็หายไปเมื่อนกลงจอด^{[72] [73]}กรมอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติของสหรัฐอเมริกาที่เซนต์หลุยส์รายงานว่า มี ผีเสื้อราชาปรากฏบนเรดาร์ ด้วย ^[74]

โปรแกรมต่างๆ ในอเมริกาเหนือใช้เรดาร์ตรวจอากาศทั่วไปและข้อมูลเรดาร์เฉพาะทางเพื่อกำหนดเส้นทาง ความสูงของการบิน และเวลาของการอพยพ^{[75] [76]}ข้อมูลนี้มีประโยชน์ในการวางแผน ตำแหน่งและการดำเนิน การฟาร์มกังหันลมเพื่อลดการเสียชีวิตของนก ปรับปรุงความปลอดภัยในการบินและการจัดการสัตว์ป่าอื่นๆ ในยุโรป มีการพัฒนาที่คล้ายคลึงกันและแม้แต่โปรแกรมพยากรณ์ที่ครอบคลุมสำหรับความปลอดภัยในการบิน ซึ่งอิงจากการตรวจจับเรดาร์^[77]

ภาพนี้แสดงให้เห็นอุกกาบาตที่ตกลงมาที่ Park Forest รัฐอิลลินอยส์ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อวันที่ 26 มีนาคม 2003 ลักษณะสีแดงและเขียวที่มุมซ้ายบนคือการเคลื่อนที่ของเมฆใกล้เรดาร์ และภายในวงรีสีเหลืองที่บริเวณใจกลางภาพมีลายเซ็นของอุกกาบาตที่ตกลงมา พิกเซลสีแดงและเขียวที่ผสมกันบ่งบอกถึงความปั่นป่วน ซึ่งในกรณีนี้เกิดจากร่องรอยของอุกกาบาตความเร็วสูงที่ตกลงมา

ตามรายงานของAmerican Meteor Societyอุกกาบาตตกทุกวันในบางแห่งบนโลก^[78]อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลอุกกาบาตตก ทั่วโลก ที่ดูแลโดยMeteoritical Societyมักบันทึกการตกของอุกกาบาตใหม่เพียง 10-15 ครั้งต่อปีเท่านั้น^[79]

อุกกาบาตจะเกิดขึ้นเมื่ออุกกาบาตตกลงสู่ชั้นบรรยากาศของโลก ทำให้เกิดอุกกาบาตที่มีความสว่างทางแสงจากการแตกตัวเป็นไอออนและความร้อนจากแรงเสียดทาน หากอุกกาบาตมีขนาดใหญ่พอและความเร็วการตกต่ำพอ ก็จะตกลงสู่พื้นโลก เมื่ออุกกาบาตที่ตกลงมามีความเร็วลดลงต่ำกว่า 2–4 กม./วินาที ซึ่งโดยปกติจะอยู่ที่ระดับความสูงระหว่าง 15 ถึง 25 กม. อุกกาบาตเหล่านี้จะไม่ก่อให้เกิดอุกกาบาตที่มีความสว่างทางแสงและเข้าสู่ "เที่ยวบินมืด" อีกต่อไป^{[78] [80]}ด้วยเหตุนี้ การตกส่วนใหญ่ที่เกิดขึ้นในมหาสมุทร ในระหว่างวัน หรือในลักษณะอื่น ๆ จึงไม่ถูกสังเกตเห็น^[78]

ในเที่ยวบินที่มืด อุกกาบาตที่ตกลงมาจะตกผ่านปริมาตรการโต้ตอบของเรดาร์ประเภทต่างๆ มากที่สุด มีการพิสูจน์แล้วว่าสามารถระบุอุกกาบาตที่ตกลงมาในภาพเรดาร์ตรวจอากาศได้^{[81] [82] [83] [84] [85] [86]}ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการกู้คืนอุกกาบาต เนื่องจากเรดาร์ตรวจอากาศเป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายที่แพร่หลายและสแกนบรรยากาศอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ อุกกาบาตยังทำให้เกิดความปั่นป่วนของลมในพื้นที่ ซึ่งสังเกตได้จากเอาต์พุตดอปเปลอร์ และตกลงมาเกือบในแนวตั้ง ดังนั้นตำแหน่งที่ตกลงบนพื้นจึงอยู่ใกล้กับลายเซ็นเรดาร์ของอุกกาบาต

• Atlas, David , ed. (1990). Radar in meteorology . Battan Memorial and 40th Anniversary Radar Meteorology Conference. บอสตัน, แมสซาชูเซตส์: American Meteorological Society . doi :10.1007/978-1-935704-15-7. ISBN 978-0-933876-86-6-ISBN  978-1-935704-15-7 , 806 หน้า, รหัส AMS RADMET
• บลองชาร์ด, อีฟส์ (2004) Le Radar, 1904–2004: histoire d'un siècle d'innovations Techniques et opérationnelles (ภาษาฝรั่งเศส) ปารีส, ฝรั่งเศส: Ellipses ไอเอสบีเอ็น 2-7298-1802-2-
• Doviak, RJ; Zrnic, DS (1993). เรดาร์ดอปเปลอร์และการสังเกตการณ์สภาพอากาศ San Diego Cal.: Academic Press ฉบับที่ 2. หน้า 562
• Gunn, KLS; East, TWR (1954). "คุณสมบัติไมโครเวฟของอนุภาคฝน" Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society . 80 (346): 522–545. Bibcode :1954QJRMS..80..522G. doi :10.1002/qj.49708034603
• Yau, MK; Rogers, RR (1 มกราคม 1989). หลักสูตรระยะสั้นด้านฟิสิกส์เมฆ ฉบับที่ 3 Butterworth-Heinemann หน้า 304 หน้าISBN 9780750632157- เลขที่ ISBN  0-7506-3215-1
• Ripesi, P. (2023). "การระบุเมฆคิวมูโลนิมบัสและเมฆคิวมูลัสสูงอัตโนมัติโดยใช้ข้อมูลเครือข่ายเรดาร์ตรวจอากาศของอิตาลี" Weather . 79 (5): 163–169. doi :10.1002/wea.4482.
• Wakimoto, Roger M.; Srivastava, Ramesh (สิงหาคม 2003). Radar and Atmospheric Science: A Collection of Essays in Honor of David Atlas . Meteorological Monograph. Vol. 30. Boston: American Meteorological Society. p. 270. ISBN 1-878220-57-8-; รหัส AMS MM52.
• Bringi, VN; Chandrasekar, V. (2001). เรดาร์ตรวจอากาศแบบโพลาริเมตริกดอปเปลอร์ . นิวยอร์ก สหรัฐอเมริกา: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ISBN 0-521-01955-9-
• ประวัติการใช้งานเรดาร์ตรวจอากาศโดยกรมอุตุนิยมวิทยาสหรัฐอเมริกา:
  • Whiton, Roger C.; Smith, Paul L.; Bigler, Stuart G.; Wilk, Kenneth E.; Harbuck, Albert C. (กุมภาพันธ์ 1998). "ส่วนที่ I: ยุคก่อน NEXRAD". สภาพอากาศและการพยากรณ์อากาศ . 13 (2): 219–243. doi : 10.1175/1520-0434(1998)013<0219:HOOUOW>2.0.CO;2 .
  • Whiton, Roger C.; Smith, Paul L.; Bigler, Stuart G.; Wilk, Kenneth E.; Harbuck, Albert C. (กุมภาพันธ์ 1998). "ส่วนที่ II: การพัฒนาเรดาร์ตรวจอากาศแบบดอปเปลอร์ปฏิบัติการ" Weather and Forecasting . 13 (2): 244–252. doi : 10.1175/1520-0434(1998)013<0244:HOOUOW>2.0.CO;2 . S2CID  123719565
  • “ข้อมูลเรดาร์สภาพอากาศที่สำคัญในช่วง 40 ปีแรกของ NSSL” ไฮไล ท์40 ปีแรกของห้องปฏิบัติการพายุรุนแรงแห่งชาติสืบค้นเมื่อ15มีนาคม2021

• เรดาร์ตรวจอากาศของออสเตรเลีย
• การกระเจิงกลับ
• เสาตัดผม
• ล็อกฮีด WP-3D โอไรออน (P-3)
• ห้องปฏิบัติการวิจัยพายุเฮอริเคนแห่งชาติ

วิกิมีเดียคอมมอนส์มีสื่อเกี่ยวกับ เรดาร์ตรวจอากาศ

• “บรรยากาศ สภาพอากาศ และการบิน (เรดาร์สภาพอากาศ บทที่ 19)” (PDF) . Environment and Climate Change Canada . เก็บถาวร(PDF)จากแหล่งเดิมเมื่อ 7 สิงหาคม 2016 . สืบค้นเมื่อ 5 มกราคม 2021 .

• “ข้อผิดพลาดทั่วไปในการตีความเรดาร์” สิ่งแวดล้อมและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของแคนาดาสืบค้นเมื่อ5มกราคม2021

• “ทำความเข้าใจ เรดาร์ตรวจอากาศ” Weather Underground บนเรดาร์สืบค้นเมื่อ5 มกราคม 2021
• Jeff Duda. "วิธีใช้และตีความเรดาร์ตรวจอากาศแบบดอปเปลอร์" (PDF) . Iowa State University . สืบค้นเมื่อ5 มกราคม 2021

• ศูนย์วิจัยเรดาร์บรรยากาศของมหาวิทยาลัยโอเรกอน
• คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับเรดาร์ตรวจอากาศของแคนาดา
• หน้าแรกเรดาร์ McGill
• แกลอรี่ภาพเรดาร์ของฮ่องกง
• เรดาร์วิจัยโพลาริเมตริกแบบดูอัลแบนด์ C ของมหาวิทยาลัยอลาบามา ฮันต์สวิลล์
• ข้อมูลเครือข่ายเรดาร์ Doppler ของ NEXRAD: เครื่องมือวิจัย: เรดาร์โพลาไรซ์คู่
• การทดลองโพลาไรเซชันร่วม – การวิจัยและพัฒนาโพลาไรเซชันคู่ของมหาวิทยาลัยโอคลาโฮมา

แอฟริกา

• แอฟริกาใต้ - เรดาร์ตรวจอากาศแบบเรียลไทม์สำหรับแอฟริกาใต้จากบริการพยากรณ์อากาศของแอฟริกาใต้

อเมริกา

• อารูบา (ผ่านคาราคัส)
• เบลีซ
• บาร์เบโดส (แคริบเบียนผสม)
• สิ่งแวดล้อมแคนาดา
• หมู่เกาะเคย์แมน
• คิวบา
• คูราเซา (แคริบเบียนผสม)
• ที่ตั้งเรดาร์มาร์นในเอลซัลวาดอร์
• แผนกต่างประเทศของฝรั่งเศส (กัวเดอลูป มาร์ตินีก)
• เฟรนช์เกียนา
• จาเมกา
• เปอร์โตริโก
• ตรินิแดด
• กรมอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติในสหรัฐอเมริกา

เอเชีย

ออสเตรเลียและโอเชียเนีย

ยุโรป