Gematronik Radar

1

AGENDA

Rainbow® 5 Overview

POLRAD Radar Network Example

>> Rainbow® 5 Products

Radar Basics

Discussion

2Standard Group

Plan Position Indicator

Range Height Indicator

Constant Altitude PPI

Maximum Product

Vertical Cross Section

Echo Height

Shear Group

SHEAR (3D, 2D)

Horizontal SHEAR

Vertical SHEAR

Layer Turbulence

Jenis Produk -Rainbow® 5

Warning Group

Feature Detect. & Warning

Nowcasting Group

Rain Tracking

Centroid Tracking

Phenomena Group

Storm Structure Analysis

Mesocyclone Detection

Con-/Divergence Detection

Severe Weather Indicator

Hail Detection

Gust Front Detection

Dust Storm Detection

Hydro Group

Surface Rainfall Intensity

Rainfall Intensity Histogram

Precipitation Accumulation

River Subcatchment

Vertical Integrated Liquid

Point Rainfall Total

Extended Group

Velocity Azimuth Display

Volume Velocity Processing

Uniform Wind

Horizontal Wind

Storm Relative Velocity

Spectrum at Max. Velocity

Layer Mean Reflectivity

Flight Level CAPPI

Flight Level MAX

Severe Weather Analysis Display

Combined Moment Display

Vertical Profile of Reflectivity

BASE Reflectivity

3

Rainbow® 5Standard Products

Standard Group

Plan Position Indicator

Range Height Indicator

Constant Altitude PPI

Maximum Product

Vertical Cross Section

Echo Height

Rainbow® 5 – Standard Products

4

PPI – Plan Position Indicator (1)

Algoritma PPI dimulai dengan satu set data volume paling tidak satu elevasi.Suatu permukaan elevasi tetap diolah dan dikonversi menjadi suatu keluaran image.

reflektivitas

5

Kecepatan radial Lebar spectral


6

Ringkasan

Produk PPI merupakan salah satu produk tercepat sebab hanya dibangun dari data satu elevasi.

Oleh karena kurva kelengkungan bumi dan perlunya sudut elevasi , biasanya > 0 derajat, ketinggian beam di atas permukaan bumi bertambah dengan pertambahan jarak. Sehingga data yang ditampilkan berbeda ketinggiannya tergantung pada jarak. Untuk itu interpretasi data kecepatan menjadi sulit.

S Pada jarak dekat dan elevasi rendah, Image selalu bergabung dengan echo clutter yang kuat, Sehingga, produk PPI klasik paling baik untuk mendapatkan gambaran situasi (reflektivitas) pada jarak yang lebih jauh


7

RHI – Range Height Indicator (1)

Algoritma RHI mengambil satu scan elevasi pada azimuth tetap sebagai masukan. Ditampilkan suatu tampilan tegak (jarak vs. tinggi).

8

Ringkasan

Produk RHI adalah merupakan data resolusi tinggi, tergantung pada Setting Step Jarak dan Step Sudut tetap pada defenisi scan.

Potongan RHI hanya mungkin dalam arah radial.

“Over-head” Bagian-bagian yang memungkinkan bila hardware radar dilengkapi Elevation Stop untuk sudut lebih besar dari 90 derajat.

Saat ini, RHI kurang lebih merupakan sebuah produk kuno “old-fashioned” . Adalah lebih menyenangkan menggunakan VCUT daripada RHI. VCUT memungkinkan bebas berorientasi memotong secara vertikal secara interaktif dalam DART, tanpa tambahan scan elevasi. Tapi untuk (scientific) pemotongan selalu pada posisi azimuth tetap,RHI merupakan pilihan terbaik sebab memiliki resolusi data yang lebih tinggi.

RHI – Range Height Indicator (2)

9

CAPPI – Constant Altitude PPI (1)

Algoritma CAPPI menghasilkan sebuah image dari suatu user-defined pada lapisan atmosfir di atas Mean Sea Level (MSL).Dalam mode Pseudo-CAPPI, bagian-bagian dari image yang tidak ada dalam lapisan diisi oleh data dari elevasi tertinggi/terendah.

10

CAPPI

PPI

reflectivitas kecepatan


11

Ringkasan

Semua data memiliki ketinggian yang tetap (CAPPI mode only)

Mengurangi ground clutter di sekitar lokasi radar, bandingkan dengan PPI.

Jarak terbatas (CAPPI mode only)

Produk sangat berguna.


12

MAX – Maximum Display (1)

Produk MAX menggunakan sebuah polar volume set, dirubah ke sebuah koordinat Kartesian volume, menghasilkan tiga sub-images (N-S, W-E, TOP) dan dan kombinsi ketiganya untuk ditampilkan sebagai image.

Rzeszow

13

Garis Shower dekat Gdansk

Gdansk


14

Ringkasan

Tampilan puncak dan pandangan samping dalam window yang sama memberikan sebuah kesan tiga dimensi (3D) dari situasi cuaca.

Ground clutter akan dikurangi bila memilih Bottom ketinggian yang lebih dari tinggi instalasi radar.

Kurang bermanfaat untuk data kecepatan. Hanya kecepatan absolut yang ditampilkan.

Produk sangat berguna khusus untuk analisa data reflektivitas hingga jarak menengah.


15

VCUT / MLVCUT – Vertical Cut (1)

VCUT menampilkan sebuah irisan tegaklurus dari suatu polar volume set. Titik Start dan Stop dapat dipilih dengan menggunakan mouse secara interaktif. Dalam kasus MLVCUT irisan tegak lurus dihasilkan sepanjang garis berganda.

16

VCUT

RHI

versus

Rzeszow

100 km West


17

Ringkasan

Titik potong Start dan stop dapat ditentukan secara berpindah-pindah.pada kertas kerja PDF dan juga interaktif dengan menggunakan mouse.

Secara khusus pada jarak yang panjang, resolusi vertikalnya lebih buruk dibanding produk RHI.

Produk sangat berguna , khususnya untuk menganalisa struktur tegaklurus dari fenomena meteorologi, mis. Sel Badai.


18

EHT – Echo Height (1)

Produk EHT menunjukkan misalnya tinggi paling atas dimana pengukuran nilai lebih besar dari suatu ambangbatas user-defined. Yang dapat dipilih adalah ...• Echo Top• Echo Base• Height of Zmax

• Layer Thickness

19

Ringkasan

Identifikasi Otomatis dari struktur echo dalam lajur tegak.

Pada hujan stratiform (rata), “Struktur cicin yang memusat” mis. dalam tampilan puncak echo dimungkinkan, sebab data terlambat datang dari siasat scan (elevasi yang berlainan dalam scan volume). Hal ini akan membingungkan pemakai.

Produk ini berguna secara khusus untuk mengidentifikasi, struktur vertikal fenomena meteorologi seperti sel-sel thunderstorm, “bright band” dsb.

EHT – Echo Height (2)

20

Rainbow® 5Extended Products

Rainbow® 5 – Extended Products

Extended Group

Velocity Azimuth Display

Volume Velocity Processing

Uniform Wind

Horizontal Wind

Storm Relative Velocity

Spectrum at Max. Velocity

Layer Mean Reflectivity

Flight Level CAPPI

Flight Level MAX

Severe Weather Analysis Display

Combined Moment Display

Vertical Profile of Reflectivity

BASE Reflectivity

21

BASEZ – Base Reflectivity (1)

Produk BASEZ menggunakan sebuah volume data set dari data reflektivitas sebagai masukan. Sebuah image dari data reflektivitas yang dihasilkan dari bagian data elevasi paling rendah yang tersedia, lebih tinggi dari threshold user-defined.

22

Ringkasan

Mengurus data tinggi (mis. Hujan diatmosfir), kecuali–dibandingkan dengan produk MAX – hindari efek “bright band”.

Umumnya, data berasal dari ketinggian berbeda.

Elevasi paling rendah pada umumnya terkontaminasi dengan clutter. Oleh karena itu, penggunaan tehnik filter clutter dalam signal processor sangat disarankan.

Produk BASEZ menunjukkan data reflektivitas paling rendah yang ada di atas permukaan tanah. Hal ini mendekati sebenarnya, tetapi suatu hal yang perlu diperhatikan echo clutter.

BASEZ – Base Reflectivity (2)

23

VAD – Velocity Azimuth Display (1)

VAD menampilkan kecepatan radial terhadap sudut azimuth untuk ketinggian tetap dan jarak kemiringan tetap.

24

Ringkasan

Waktu perhitungan yang cepat.

Cek kualitas data kecepatan radial yang cepat.

Interpretasi medan angin yang tidak seragam membutuhkan banyak pengalaman.

Ketinggalan zaman namun masih sangat berguna bagi ahli.

VAD – Velocity Azimuth Display (2)

25

VVP – Volume Velocity Processing (1)

Simbol arah angin menampilkan kecepatan dan arah angin mendatar dari kolom vertikal di atas lokasi radar pada sumbu waktu.

BMG

26

Presentasi profile menampilkan variasi komponen medan angin kolom vertikal di atas lokasi radar.

Disini, kecepatan mendatar (horisontal) di atas ketinggian diperlihatkan.


27

Ringkasan

Profile vertikal (yang terpusat pada lokasi radar) variasi data keluaran dihitung.

Meskipun tidak ada hydrometeors (contoh: tidak ada hujan) algoritma dapat menentukan profile vertikal di atas ketinggian beberapa kilometer. Hal ini dikarenakan tingkat sensitifitas yang tinggi dari channel kecepatan sebuah radar, dan polusi udara (contoh: debu, partikel garam) di seluruh dunia.

Karena teori yang melatarbelakangi dan dengan demikian cek kualitas menjadi sangat penting, Algoritma membutuhkan data kecepatan dengan kualitas yang baik sebagai masukan. Secara umum, pembacaan volume yang terpisat, yang dioptimalkan untuk data mentah kecepatan sangat diperlukan.

Produk yang sangat berguna, tidak hanya untuk instalasi bandara. Profile vertikal dapat diturunkan meskipun pada situasi “cuaca baik”.


28

UWT – Uniform Wind Technique (1)

Produk ini menunjukkan arah angin horisontal pada setiap proyeksi image bagian atas sebagai overley yang dinamis. Standar algoritma untuk teknik angin yang seragam SMI telah diaplikasikan.

29

vr

Top View

w

VH

vt

x

yN

R

VH adalah arah angin horisontal. Pada lokasi analisa, VH diindikasikan dengan komponen vr dan vt nya.

22 vuSpeed

)/arctan( vuDirection

radrt vv

)cos()sin( tr vvu

)sin()cos( tr vvv

velocityradialv r


30

Ringkasan

Arah angin horisontal diturunkan, hanya dengan bantuan radar Doppler single.

Karena teori yang melatarbelakangi dan dengan demikian cek kualitas menjadi sangat penting, Algoritma membutuhkan data kecepatan dengan kualitas yang baik sebagai masukan. Secara umum, pembacaan volume yang terpisat, yang dioptimalkan untuk data mentah kecepatan sangat diperlukan.

Produk berguna untuk menampilkan medan kecepatan horisontal dan medan refleksi secara bersamaan (angin terkait sebagai perlapisan dengan produk proyeksi bagian atas yang lain).


31

HWIND – Horizontal Wind (1)

Produk ini menunjukkan arah angin horisontal pada proyeksi image bagian atas yang lain sebagai perlapisan dinamis. Berbeda dengan UWT, komponen angin horisontal dihitung dengan regresi seperti VAD.

32

Ringkasan

Arah angin horizontal diturunkan, hanya dengan bantuan sebuah radar Doppler single.

Karena teori yang melatarbelakangi dan oleh karena itu diperlukan pemeriksaan kualitas, Algoritma memerlukan kualitas data kecepatan sebagai masukan. Pada umumnya scan volume terpisah dibutuhkan untuk optimalisasi data mentah kecepatan.

Produk berguna untuk menampilkan medan kecepatan horisontal dan medan reflektivitas simultan. (angin bekait sebagai overlay dengan produk top-projection yang lain).

HWIND – Horizontal Wind (2)

33

SRV – Storm Relative Velocity (1)

Produk ini digunakan untuk menunjukkan nilai kecepatan radial lokal relatip terhadap pergerakan badai. Tidak sama dengan sebuah PPI(V) sederhana ...• Pusat image tidak harus berada pada radar site, dan• angin permukaan dapat dibuang.

34

Angin dasra dihilangkan.

Angin dasar tidak dihilangkan

(sama dengan PPI sederhana)


35

Ringkasan

Detail Lokal dari medan angin (mis. putaran, divergensi, konvergensi) semua lebih bagus terlihat setelah membuang angin dasar.

Adalah mungkin untuk memusatkan dalam satu area yang diinginkan dengan pemusatan image..

Sebagaimana untuk setiap produk kecepatan, data mentah dengan kualitas yang bagus diperlukan. Secara umum sebuah scan volume tersendiri diperlukan untuk optimalisasi data kecepatan.

Produk ini baik untuk analisa rinci dari medan angin dasar dari data kecepatan radial.


36

SMV – Spectrum at Maximum Velocity (1)

For each pixel, a vertical column of W and V data is derived. The W of that height is displayed where the maximum absolute value of V of the column was measured.

37

SMV – Spectrum at Maximum Velocity (2)

Ringkasan

High velocity correlated with high spectrum width (= turbulence) is a potential risk for air traffic. The SMV visualizes such areas.

To reduce false alarm, velocity as well as spectrum width data of good quality are required. In general, a separate volume scan, optimized for velocity and spectrum width raw data, is required.

Visualization of horizontal areas of a potential risk for air traffic. Because there is no height information available, Top and Bottom value should be set around the level of interest, e.g. flight level.

38

LMR – Layer Mean Reflectivity (1)

Tidak seperti produk MAX , LMR memberikan suatu perkiraan dari reflektivitas rata-rata dalam lapiran atmosfir sesuai ketetapan pengguna.

39

Ringkasan

Ground clutter akan dihilangkan ketika memilih sebuah Bottom dengan ketinggian lebih tinggi dari ketinggian instalasi radar.

Pengaruh dari variasi-variasi kuat dari profil reflektivitas vertical (mis “bright band”) dikurangi.

Produk ini berguna untuk analisa data reflektivitas hingga jarak menengah.

LMR – Layer Mean Reflectivity (2)

40

VPR – Vertical Profile of Reflectivity (1)

VPR menampilkan profil dari reflektivitas dalam sebuah kolom vertikal di atas radar site.

Di sini, ditunjukkan reflektivitas menurut ketinggian. Gradient dari reflektivitas dapat ditampilkan juga.

41

Ringkasan

Profil vertikal dari reflektivitas dapat dianalisa. Ketinggian dari lapisan melting (0°C isotherm) dapat dihasilkan dengan menganalisa yang disebut profil “bright band”.

Clutter mungkin mempengaruhi profil reflektivitas vertikal secara dramatis. Oleh karena itu, mahalnya produk VPR product sangat tergantung pada scan parameters, secara khusus filtering clutter.

Produk ini sangat bermanfaat untuk mempelajari profil vertikal dari reflektivitas, mis. Untuk menganalisa “bright band”.

VPR – Vertical Profile of Reflectivity (2)

42

Produk FLCAPPI memberikan beberapa lapisan CAPPI pada ketinggian terbang berbeda flight levels (FL) dalam satu produkt. Hal ini memudahkan untuk mengakses sebaran intensitas cuaca pada altitude berbeda yang sering dilewati pesawat terbang.FL 100 = 100 hFt = 3.05 km

FLCAPPI – Flight Level CAPPI (1)

43

FLCAPPI – Flight Level CAPPI (2)

Ringkasan

Dalam satu produk terdapat beberapa set data dengan altitude tertentu.

Mudah mengakses ke data darin flight levels yang berbeda.

Mengurangi ground clutter di sekitas radar site, disamakan dengan PPI.

Jaraknya terbatas untuk flight level lapisan sangat rendah dan sangat tinggi.

Produk ini sangat bermanfaat untuk penerbangan.

44

Produk FLMAX memberikan beberapa lapisan dari flight levels (FL) yang berbeda dalam satu produk. Perbedaannya dengan FLCAPPI, untuk tiap lapisan dBZ maximum dihasilakan lebar lapisan (layer width) dalam suatu user-defined.

FLMAX – Flight Level MAX (1)

FL 100 = 100 hFt = 3.05 km ± 2

widthlayer

45

Ringkasan

Dalam satu produk terdapat beberapa set data dengan altitude tertentu.

Sangat mudah mengakses data pada ketinggian penerbangan yang berbeda-beda.

Mengurangi ground clutter di sekitar radar site, disamakan dengan PPI.

Jaraknya terbatas untuk flight levels yang sangat rendah dan sangat tinggi.

Produk ini sangat bermanfaat untuk penerbangan.

FLMAX – Flight Level MAX (2)

46

Tujuan SWAD adalah untuk menunjukkan tipe data radar yang berbeda-beda (Z, V, W, Shear) pada wilayah yang kecil di sekitar lokasi cuaca ekstrim. Pusat dari empat image akan dapat diturunkan secara otomatis kapanpun batasan yang diinginkan pengguna telah di dapatkan.

SWAD – Severe Weather Analysis Display (1)

47

Z V

W Shear


48

Ringkasan

4 data berbeda yang disajikan dipusatkan secara otomatis pada lokasi cuaca yang sangat ekstrim.

Jika titik referensi tetap pada lokasi radar, SWAD menjadi seperti 4 PPI dari tipe data yang berbeda-beda pada satu produk.

Data Z, V, W harus dalam pembacaan (scan) yang sama. Pembacaan ini hanya dapat dioptimalkan baik untuk data Z maupun data V dan W.

Produk yang sangat berguna untuk analisa lokasi cuaca ekstrim hingga jangkauan menengah.


49

CM – Penyajian Combined Moment (1)

Ketiga prinsip momentum Radar Doppler:• reflektifitas dBZ,• kecepatan radial V, • lebar spektrum W are dapat dianalisa secara berkelanjutan.

towards/away fromthe Radar

W

|V|

dBZ

50

Ringkasan

Penyajian informasi Z, V dan W dalam satu image. image ini disusun sebagai tumpukan (overly) dinamis, yang dapat disajikan bersama dengan setiap produk tampilan atas yang lain.

Data Z, V, W harus dalam pembacaan (scan) yang sama. Pembacaan ini hanya dapat dioptimalkan baik untuk data Z maupun data V dan W.

Interpretasi Z-V-W pada vektor grid yang terkode membutuhkan pengalaman yang banyak.

Produk yang sangat berguna hanya untuk ahli.

CM – Combined Moment Display (2)

51

Rainbow® 5Wind Shear Products

Rainbow® 5 – Wind Shear Products

Shear Group

SHEAR (3D, 2D)

Horizontal SHEAR

Vertical SHEAR

Layer Turbulence

52

SHEAR – Perhitungan Shear (1) (radial shear)

Radial shear (RDS) mengevaluasi penurunan kecepatan angin radial pada arah azimuth. RDS Positif → rotasi berlawanan arah jarum jam (cyclonic).RDS Negatif → rotasi searah jarum jam (anti-cyclonic).

BMG Produk SHEAR dapat disesuaikan untuk tipe shear angin yang berbeda-beda:• radial shear• azimuth shear• elevation shear• kombinasi ketiganya (2D, 3D shear)

53

SHEAR – Perhitungan Shear (2) (azimuth shear)

Azimuth shear (AZS) mengevaluasi penurunan kecepatan angin radial pada arah azimuth. AZS Positif → rotasi berlawanan arah jarum jam (cyclonic).AZS Negatif → rotasi searah jarum jam (anti-cyclonic).

Produk SHEAR dapat disesuaikan untuk tipe shear angin yang berbeda-beda:• radial shear• azimuth shear• elevation shear• kombinasi ketiganya (2D, 3D shear)

BMG

54

SHEAR – Perhitungan Shear (3) (elevation shear)

Elevation shear (ELS) mengevaluasi turunan kecepatan angin radial pada arah ketinggian. Dua bidang ketinggian tetap digunakan sebagai masukan (input). ELS serupa dengan produk shear vertikal VSHEAR.

Produk SHEAR dapat disesuaikan dengan tipe angin shear yang berbeda-beda:• radial shear• azimuth shear• elevation shear• kombinasi ketiganya (2D, 3D shear)

BMG

55

SHEAR – Perhitungan Shear (4)

Ringkasan

Shear Radial sangat bagus untuk mendeteksi divergensi atau convergensi.

Azimuth shear adalah indicator untuk medan angin yang berputar.

Data kecepatan radial semestinya harus yang sebaik mungkin. “Kesalahan” pada data kecepatan menghasilkan gradien kecepatan yang kuat, dan, kemudian menghasilkan, nilai shear lokal yang sangat tinggi (→ bahaya dari kesalahan peringatan!).

Produk yang sangat berguna untuk mendeteksi con/divergensi (contoh: downburst) dan putaran skala kecil (contoh: meso-cyclone). Akan tetapi, harus diingat bahwa telah tersedia produk khusus (MESO, SWI) yang mendeteksi fenomena tersebut secara otomatis, dan kemudian menyajikan fenomena tersebut menggunakan simbol.

56

HSHEAR – Horizontal Shear (1)

Perubahan kecepatan angin pada arah Utara-Selatan dan Timur-Barat pada satu lapisan pada ketinggian tetap di atas rata-rata tinggi muka laut dapat dihitung, dan dikombinasikan untuk menemukan nilai shear horizontal.

57

Ringkasan

HSHEAR merupakan kombinasi dari radial shear dan azimuth shear, tapi analysis ini dilakukan pada suatu lapisan dengan ketinggian tetap di atas permukaan laut (CAPPI layer). Therefore, it can be used to observe horizontal shear on e.g. flight levels.


Produk yang sangat berguna utnuk mendeteksi shear pada lapisan yang tetap terhadap ketinggian.

HSHEAR – Horizontal Shear (2)

58

Nilai kecepatan dihitung untuk dua lapisan Cartesian. Nilai shear ditetapkan sebagai perbedaan kecepatan absolut diantara bin Cartesian berdampingan dari dua lapisan.

VSHEAR – Vertical Shear (1)

59

Ringkasan

VSHEAR dihitung menggunakan data kecepatan dari dua lapisan (lapisan CAPPI). Oleh karena itu, VSHEAR digunakan untuk mengamati shear vertikal pada contohnya ketinggian penerbangan.


Produk yang sangat berguna untuk mendeteksi shear di antara dua lapisan (diutamakan contohnya untuk menentukan ketinggian penerbangan).

VSHEAR – Vertical Shear (2)

60

LTB – Layer Turbulence (1)

Produk LTB menyajikan panjang garis spektrum maksimum pada kolom vertikal diantara dua lapisan yang dikehendaki oleh pengguna. Lapisan ini secara normal disesuaikan dengan ketinggian penerbangan.(Karena data panjang garis spektrum berhubungan dengan turbulensi produk LTB ditempatkan pada kelompok shear)

61

Ringkasan

LTB menganalisa data W diantara dua lapisan ketinggian konstan di atas muka laut (lapisan CAPPI). Bagaimanapun, hal tersebut dapat digunakan untuk mengobservasi turbulence pada, sebagai contoh, ketinggian penerbangan.

Pembacaan radar sebaiknya dioptimalkan untuk data W dengan kualitas tinggi (misalkan kecepatan rotasi antena rendah). Atau kalau tidak, data W tidak merefleksikan turbulensi udara secara baik (→ bahaya dari kesalahan peringatan!).

Produk yang sangat berguna untuk mendeteksi turbulensi diantara dua lapisan.

LTB – Layer Turbulence (2)

62

Rainbow® 5 Produk-produk

Pendeteksi Fenomena

Phenomena Group

Storm Structure Analysis

Mesocyclone Detection

Con-/Divergence Detection

Severe Weather Indicator

Hail Detection

Gust Front Detection

Dust Storm Detection

Rainbow® 5 – Produk-produk Pendeteksi Fenomena

63

SSA – Storm Structure Analysis (1)

Produk SSA menganalisa data Z, V, W pada pembacaan yang sama. Struktur pada masing-masing badai yang signifikan telah ditentukan. Bentuk dari badai tersaji, dan karakteristik dari badai terdaftar pada jendela alat bantu.

Tallinn (Estonia)

64

Ringkasan

Deteksi dan analisa badai (storm) secara otomatis. Produk SSA dapat disajikan di DART bersama dengan setiap tampilan image bagian atas yang lain sebagai sebuah overly yang dinamis.

Data Z, V, W harus dalam pembacaan yang sama. Pengamatan ini dapat dioptimalkan untuk data Z ataupun data V, W. Bagi produk SSA data Z adalah paling penting. Akan tetapi secara normal, pembacaan ZVW menjadi optimal untuk data kecepatan.

Produk yang sangat berguna untuk deteksi dan analisa badai secara otomatis.

SSA – Storm Structure Analysis (2)

65

MESO – Deteksi Mesocyclone (1)

Kegunaan teknik gaya NEXRAD untuk mendeteksi siklonik atau antisiklonik MCs. Produk algoritma MESO mencari kecepatan radial polar 3D dalam rangka menemukan bentukan mesocyclone.Banyak karakteristik MC yang telah dapat diturunkan. Kesemuanya terdaftar pada jendela alat bantu.

Tallinn (Estonia)

66

Ringkasan

Deteksi dan analisa mesocyclone secara otomatis. Produk MESO dapat disajikan di DART bersama dengan setiap tampilan image bagian atas yang lain sebagai sebuah overly yang dinamis.


Produk yang sangat berguna untuk deteksi dan analisa mesocyclone secara otomatis.

MESO – Deteksi Mesocyclone (2)

67

VERG – Deteksi Convergence/Divergence (1)

VERG menganalisa medan kecepatan radial polar 3D untuk mencari bentukan divergent dan convergent.Bentukan yang teridentifikasi disajikan dalam simbol. Karakter lebih lanjut terdaftar pada jendela alat bantu.

Tallinn (Estonia)

68

Ringkasan

Deteksi dan analisa convergence/divergence secara otomatis. Produk VERG dapat disajikan di DART bersama dengan setiap tampilan image bagian atas yang lain sebagai sebuah overly yang dinamis.


Produk yang sangat berguna untuk deteksi dan analisa convergence/divergence secara otomatis.

VERG – Deteksi Convergence/Divergence (2)

69

GF – Deteksi Gust Front (1)

Sebuah gust front adalah garis angin gust kuat yang sangat tipis, dengan konvergensi V horisontal pada kepala front.Data Z pun dianalisa dengan baik.

Bentukan GF yang teridentifikasi disajikan dalam garis polygon. Karakteristik lebih lanjut terdaftar dalam jendela alat bantu.

Tallinn (Estonia)

70

Ringkasan

Deteksi dan analisa gust front secara otomatis. Produk GF dapat disajikan di DART bersama dengan setiap tampilan image bagian atas yang lain sebagai sebuah overly yang dinamis.


Produk yang sangat berguna untuk deteksi dan analisa gust front secara otomatis.

GF – deteksi Gust Front (2)

71

SWI – Severe Weather Indicator (1)

SWI menganalisa data volume radar untuk mendeteksi ... • wilayah badai/pusat• mesocyclones• di/con-vergence• microburst

Bentukan yang teridentifikasi akan disajikan dengan simbol. Karakteristik bentukan-bentukan tersebut terdaftar di jendela alat bantu.

Tallinn (Estonia)

72

Skenario MicroburstSkenario Microburst Apakah sebuah microburst itu?

“Sebuah downburst yang meliputi wilayah kurang dari 4 km sepanjang sebuah sisi dengan puncak angin yang berlangsung selama 2-5 menit.”

(Glossary of Meteorology, AMS)


73

Ketinggian[km]

Penangkapan Radar

Divergent

Top

1

5

10

7

50 dBZ

Core

30 dBZ

Storm

Convergence

Rotation

DIVReflectivitas Pos. Radial

ShearNeg. Radial

ShearAzimuthal

Shear

Deteksi Microburst (Stategi TDWR) Deteksi Microburst (Stategi TDWR)


74

Ringkasan

Deteksi dan analisa cuaca ekstrim secara otomatis. Produk SWI dapat disajikan di DART bersama dengan setiap tampilan image bagian atas yang lain sebagai sebuah overly yang dinamis.

Data kecepatan radial semestinya harus yang sebaik mungkin. “kesalahan” pada data kecepatan menghasilkan gradien kecepatan yang kuat, dan, kemudian menghasilkan, nilai shear lokal yang sangat tinggi (→ bahaya dari kesalahan peringatan!).

Produk yang sangat berguna untuk deteksi dan analisa cuaca ekstrim secara otomatis.


75

ZHAIL – Deteksi Hail (1)

ZHAIL menganalisa stuktur reflektifitas vertikal di atas lapisan leleh (00C isotherm). Ketinggian lapisan ini akan dimasukkan secara manual, atau akan dibaca dari sebuah file data.Bentuk yang teridentifikasi akan tersaji berdasarkan nilai kemungkinan hail tersebut.

76

Ringkasan

Algoritma standar deteksi hail menganalisa secara umum hanya reflektifitas naksimum pada penampang vertikal, yang memberikan peringatan tingkat kesalahan yang tinggi. Di sini, ketinggian lapisan beku terhitung sebagai ketebalan lapisan, yang mempengaruhi algoritma.

ZHAIL memprakirakan kemungkinan hail.

Ketinggian lapisan beku harus diketahui. Akan tetapi bila nilai ini telah diketahui (melalui pengukuran radio sonde atau model numerik) akan sangat mudah diambil secara online melalui sebuah file data.

Produk yang sangat berguna untuk deteksi hail secara otomatis, terutama apabila hanya data reflectifitas yang tersedia. Produk tersebut bekerja paling baik terutama apabila ketinggian lapisan beku telah diketahui dengan baik.

ZHAIL – Deteksi Hail (2)

77

DSD – Dust Storm Detection (1)

Badai debu mengandung partikel debu dan pasir kecil, yang ukurannya dalam mikron. Partikel-partikel tersebut tertarik oleh angin. Jadi, data ZVW dapat dicari untuk karakteristik yang sejenis.

Bentuk DSD yang teridentifikasi ditampilkan dalam garis pligon. Karakteristik lain di sajikan pada jendela alat bantu.Bandara Internasional Kuwait

78

Ringkasan

Deteksi dan analisa badai debu secara otomatis. Produk DSD dapat ditampilkan di DART bersama dengan setiap tampilan image bagian atas yang lain sebagai sebuah overly yang dinamis.

Data Z, V, W harus dalam pembacaan yang sama. Pengamatan ini dapat dioptimalkan untuk data Z ataupun data V, W. Secara normal, pembacaan ZVW menjadi optimal untuk data kecepatan (sebagai contoh PRF yang tinggi). Sehingga, resiko pantulan gelombang yang kedua menjadi tinggi.

Produk yang berguna untuk mendeteksi dan menganalisa badai debu.

DSD – Dust Storm Detection (2)

79

Rainbow® 5Hydrological Products

Hydro Group

Surface Rainfall Intensity

Rainfall Intensity Histogram

Precipitation Accumulation

River Subcatchment

Vertical Integrated Liquid

Point Rainfall Total

Rainbow® 5 – Hydrological Products

80

SRI – Surface Rainfall Intensity (1)

SRI menghasilkan image intensitas curah hujan pada lapisan permukaan yang dipilih oleh pengguna dengan ketinggian tetap di ats permukaan tanah. Lapisan ini mengikuti rentangan tanah yang ada.

SRI digunakan sebagai input bagi hampir semua produk hidrologi yang lain.

81

Dua mode perhitungan SRI:• Standard SRI• Pseudo SRI

Peta Bendera SRI mengindikasikan data yang di pengaruhi oleh pembacaan geometri sehubungan dengan topografi.Bendera dengan label blank menyatakan bahwa “tidak ada data”.


82

Ringkasan

Data curah hujan memiliki ketinggian yang tetap di atas orografi.

Produk yang sangat berguna untuk mempresentasikan data tingkat curah hujan. Produk ini dapat digunakan sebagai masukan untuk produk curah hujan yang lain, sebagai contoh perhitungan jumlah (akumulasi) curah hujan dan pelacakan (tracking) hujan.


83

PAC – Precipitation Accumulation (1)

Produk PAC mengakumulasi tingkat curah hujan pada produk SRI yang berurutan. Akumulasi dengan waktu dilakukan untuk interval waktu yang dapat dikonfigurasikan. Jumlah curah hujan untuk interval waktu itu diberikan dalam unit ...mm = liter/m2.

84

Disini, PAC diturunkan dari produk RTR, sebagai contoh PAC diinterpolasi dalam waktu stamps yang diskrit.

SRI→RTR→PAC


85

Ringkasan

Total curah hujan dihasilkan dari data radar. Jumlah total tersebut kemudian dapat dibandingkan total penakar hujan.

Dikarenakan data masukan yang diskrit (jadwal pengulangan interval waktu), dimungkinkan dibutuhkan untuk melakukan interpolasi waktu (→ produk RTR product sebagai data masukan).

Produk yang berguna untuk aplikasi hidrologi.


86

VIL – Vertical Integrated Liquid kandungan air (1)

Tujuan dari produk VIL adalah untuk memberikan prakiraan kandungan air yang cepat pada tempat / lapisan atmosfer yang diinginkan pengguna untuk mengindikasikan potensi curah hujan pada contohnya badai yang hebat.

87

Ringkasan

Alat indikasi aktivitas badai: Apabila bagian bawah dan dan permukaan badai berada di atas tingkat beku, nilai VIL yang tinggi mengindikasikan badai yang hebat dan hail. Apabila bagian bawah dan dan permukaan badai berada di bawah tingkat beku (misalkan 1dan 3 km), VIL dapat memprakirakan jumlah hujan beberapa menit kedepan.

Nilai VIL di sekitar posisi radar hingga jangkauan Ru ditaksir terlalu renda karena pembacaan geometri.

Produk yang berguna untuk mendeteksi badai hebat, dan prakiraan potensi hujan dalam jangka pendek.

VIL – Vertical Integrated Liquid Water Content (2)

88

RSA – River Subcatchment Accumulation (1)

Produk RSA menyediakan informasi mengenai jumlah hujan pada cekungan yang diinginkan pengguna (subcatchments). Seperti PAC, hal tersebut berdasarkan data SRI data yang tersedia pada interval waktu yang terkonfigurasi.

Subcatchment overlay with tool tip information

89

Rata-rata wilayah waktu aliran subcatchment “Dekat Gdansk 2”


90

Ringkasan

Subcatchment dapat diketahui dengan cara yang mudah. Mereka mungkin akan bertumpuk.

Karena data masukan bersifat diskrit (pengulangan interval waktu terjadwal), maka dibutuhkan interpolasi waktu.(→ Produk RTR sebagai masukan)

Produk RSA dapat digunakan sebagai masukan untuk model hidrologi.


91

RIH – Rainfall Intensity Histogram (1)

Produk RIH menyediakan data time series intensitas hujan untuk lokasi yang diinginkan oleh pengguna (disini: “GDA_2”). Sebagai tambahan, Jumlah total curah hujan untuk lokasi tersebut ditampilkan pada jendela alat bantu informasi.Hal tersebut berdasarkan jumlah data SRI yang terkumpul pada interval waktu yang terkonfigurasi (disini: 1 hour).

92

Ringkasan

Produk RIH dapat menghasilkan time series data intensitas hujan yang terkonfigurasi panjangnya rentang waktu dan lokasi yang diinginkan oleh pengguna.

Produk data RIH dapat digunakan untuk membandingkan dengan data penakar hujan.

RIH – Rainfall Intensity Histogram (2)

93

PRT – Point Rainfall Total (1)Produk PRT dapat mengimport data curah hujan external dari data penakar hujan. Apabila data tersebut cocok pada lokasi dan waktu dengan data radar yang dipilih, total rainfall untuk kedua sumber akan dapat dibandingkan. Untuk lokasi yang berbeda...• total penakar hujan• total radar • perbedaan radar-penakar hujan akan dapat dihitung.PRT yang di overlay dengan informasi alat bantu

94

Ringkasan

Produk PRT berfungsi untuk mengekstrak data curah hujan pada lokasi yang diinginkan pengguna dari produk PAC. Apabila data ground observasi curah hujan (rain gauge) tersedia, total rain gauge yang berhubungan dengan lokasi yang bersangkutan dan interval waktu bisa diperoleh (dihitung).

Produk data PRT dapat digunakan untuk membandingkan data radar dan rain gauge.

PRT – Point Rainfall Total (2)

95

Rainbow® 5 Produk Prakiraan Jangka Pendek

Kelompok Prakiraan Jangka Pendek

Track Hujan

Track Centroid

Rainbow® 5 – Produk Prakiraan Jangka Pendek

96

CTR – Cell Centroid Tracking (1)Data analisa refleksi CTR untuk mengidentifikasi dan men-track cel badai (storm). Dengan seluruh antena baru, scan image yang teridentifikasi oleh antenna selalu up to date. Tampilan yang ada terdiri dari:• cell yang sedang terbentuk pada saat ini• trace image berdasarkan scan image sebelumnya• Prakiraan image

97

Image CTR yang di zoom dengan informasi mengenai cel yang diprakirakan.

CTR – Cell Centroid Tracking (2)

98

Ringkasan

Deteksi dan tracking cell centroid secara otomatis. produk CTR dapat di tampilkan bersama dengan setiap image bagian atas.

Hasil prakiraan CTR sangat baik untuk cel awan konvektif yang terisolasi. Akan tetapi parameter algoritma harus disesuaikan dengan hati-hati dikarenakan adanya kondisi lokal. Harus diingat bahwa cel awan konvektif tidak hanya “bergerak”. Perpindahan cel merupakan interkaksi dan modifikasi oleh proses di dalam awan itu sendiri, diantaranya peningkatan atau penurunan bentuk sesuai dengan waktu hidupnya yang terbatas.

Produk yang berguna untuk mendeteksi dan men-track cell centroid secara otomatis. CTR dapat bekerja paling baik untuk mendeteksi dan men-track untuk curah hujan secara konveksi.

CTR - Cell Centroid Tracking (3)

99

Curah hujan rata-rata: tingkat curah hujan rata-rata dalam perhitungan waktu kebelakang

RTR dilakukan menggunakan PPI, CAPPI or SRI. RTR memantau pergerakan dan memprakirakan medan curah hujan. Perpindahan arah diturunkan berdasarkan teknik pemilihan pengguna.

Lapisan keluaran berbeda-beda yang tersedia:• hujan rata-rata• PAC+...• input pada waktu terkini• prakiraan hujan

RTR - Rain Tracking (1)

100

PAC+<waktu prakiraan>: prakiraan perhitungan jumlah CH




101

Waktu kini: data input waktu terkini (PPI, CAPPI atau SRI)




102



Prakiraan hujan: tingkat curah hujan pada jangka waktu prakiraan (T+30 min.)


103

Ringkasan

Penentuan arah pergerakan dan Prakiraan Curah hujan secara otomatis. RTR terdiri dari lapisan data yang berbeda, sebagai berikut:- perkiraan tingkat curah hujan dalam jangka waktu dekat akan datang- perkiraan jumlah curah hujan dalam jangka waktu dekat akan datang

Adalah mungkin untuk menggunakan RTR sebagai hasil masukan untuk PAC. Hal ini akan menghasilkan perhitungan jumlah curah hujan yang lebih tepat karena pergerakan curah hujan dalam jadual jangka waktu pengulangan yang diskrit.

Hasil perkiraan RTR bergantung pada kualitas analisa perpindahan arah:- Jika VVP digunakan, hati-hati dengan kenyataan bahwa perpindahan arah echo curah hujan tidak selalu sama dengan arah angin yang diturunkan dari data Doppler. - Jika CTR digunakan, maka hasil perkiraan RTR akan sangat baik untuk cel awan konvektif yang terisolasi. Akan tetapi, parameter algoritma harus disesuaikan dengan baik.

Produk yang berguna untuk pemantauan pergerakan dan prakiraan curah hujan secara otomatis.

RTR - Pemantauan pergerakan Hujan (5)

Gematronik Radar

Documents

Transcript of Gematronik Radar