摘要：為有效地識別和提取多普勒天氣雷達(dá)風(fēng)場信息,對Gao和Droegemeier提出的基于變分技術(shù)的多普勒雷達(dá)徑向速度數(shù)據(jù)退模糊方法進(jìn)行了改進(jìn)。原方法中將背景風(fēng)場、方位和徑向速度距離梯度信息同時作為約束條件,對Nyquist數(shù)進(jìn)行校正。但是該方法在迭代過程中使用了大量的數(shù)值分析和偏微分方程計算,造成徑向速度場過度平滑和數(shù)據(jù)失真。針對這個問題,改進(jìn)算法在得到徑向速度分析場后,結(jié)合原始徑向速度觀測場,通過圖像變化檢測法,自動識別存在速度模糊的區(qū)域及計算需要校正的Nyquist數(shù),對觀測場的模糊區(qū)域進(jìn)行校正。利用強對流天氣和臺風(fēng)過程的雷達(dá)體掃數(shù)據(jù)驗證了改進(jìn)算法的可行性,并與原始算法及業(yè)務(wù)應(yīng)用的WSR-88D算法對比。結(jié)果表明:改進(jìn)算法有效地解決了原始算法中的不足,恢復(fù)真實的風(fēng)場結(jié)構(gòu)和分布特征,改善了退速度模糊的質(zhì)量,從而得到更為合理的徑向速度觀測場;并且該算法退模糊效果優(yōu)于WSR-88D算法,有助于為科研和業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)。