相控阵技术能够让雷达获得灵活的波束控制能力，这有助于雷达在短时间内获得高分辨率的探测资料(张光义，2009)。在强对流天气过程中，其尺度通常较小、结构变化较快，相控阵技术的运用能够让观测资料的时空一致性大为提高。为了验证该技术在气象领域的可用性，国际上已在军用雷达的技术积累上开展了相控阵天气雷达的研制工作。2003年，NOAA的强风暴实验室将美国海军“宙斯盾”舰退役的一部S波段二维阵列雷达进行气象通道改造并加装机械转动系统，建成了美国相控阵天气雷达试验站(National Weather Radar Testbed-Phased Array Radar，NWRT-PAR)，安放于俄克拉荷马州的Norman市进行测试(Forsyth，et al，2005; Yu，et al，2007)。通过与附近WSR-88D多普勒天气雷达的大量对比实验，NWRT-PAR明显缩短了扫描时间，在切向风探测、风暴预警及资料同化方面较常规多普勒雷达有明显的优势(Zhang，et al，2007; Zrnic，et al，2007; Heinselman，et al，2008; Emersic，et al，2011; Newman，et al，2012)。2009年，美国新研制的一维X波段车载相控阵天气雷达MWR-05XP参与了VORTEX2风暴观测实验，在相同的位置与移动X波段、W波段天气雷达联合观测，得到了龙卷、超级单体等强对流天气的精细结构(Bluestein，et al，2010; Wurman，et al，2012)。此外，美国还讨论了在相控阵天线上实现双极化技术的可行性及性能指标(Zhang，et al，2009)。2007年，中国气象科学研究院通过气象行业专项“相控阵天气雷达系统关键技术研究”项目，将一部由军用警戒搜索雷达改造为S波段一维相控阵天气雷达原理样机，实现了单波束发射4波束同时接收的快速扫描技术，为军用雷达气象通道改造及新型相控阵天气雷达的研制积累了技术方案与设计经验。2012年，国家863项目“机载气象雷达云雨探测系统”的X波段二维相控阵天气雷达与一部X波段多普勒天气雷达在相同位置进行了地面试验，并于2003年6月进行了首次飞行实验，填补了相控阵技术在中国空基平台的空白。2013年4—6月，中国气象科学研究院一部用于强对流过程精细探测的X波段全数字一维相控阵天气雷达参加了广东鹤山的外场试验，与相同位置的C波段双线偏振雷达作了对比观测。

随着外场测试的开展，发现相控阵天气雷达受阵列天线的结构限制，其波束宽度、收发增益等参数将随扫描角度而变化，这对于不同仰角的资料一致性产生了不利的影响，须通过对应的气象雷达方程对反射率因子进行订正(张志强等，2011a)。另外，相控阵天气雷达大多由军用雷达改造而成，设计时并未考虑其对气象目标的精细探测需求，雷达较宽的波束将影响雷达的探测精度(杨金红等，2008；黄兴友等，2010)。Zhang等(2011)在分析美国NWRT-PAR观测资料时发现，相控阵天线副瓣引入的杂波也会对资料质量产生不利的影响。为了定量分析上述因素对相控阵天气雷达资料的影响，较好的解决方案是将一部多普勒天气雷达安放于相同位置作对比观测，若在外场试验的条件无法满足时，如何处理不同位置不同分辨率的两部雷达数据，进而定量分析相控阵天气雷达的探测能力已成为十分重要的问题。

张志强等(2011b)利用双线性插值的方法得到高分辨率的降水云团，并模拟出S波段相控阵天气雷达及新一代天气雷达的波束特性对降水进行扫描，分析了两部雷达回波分布与结构的异同，结果表明：中国S波段一维相控阵天气雷达观测的回波位置、结构及回波强度等均比较合理，但宽波束的平滑作用使得强、弱回波的面积均减少，而中等强度回波的面积得以增大，造成分辨率偏低。虽然模拟扫描的方法避免了不同站点位置的差异，但其所得结论均由雷达天线的理论参数导出，其结论的可靠性仍不及实际观测资料的分析结果。张志强(2011)初步提出了通过经纬度将观测资料匹配的方法，并对S波段相控阵天气雷达与新一代天气雷达的反射率因子做了简单统计，但该方法的匹配精度较低，也并未针对与相控阵探测能力密切相关的径向速度、垂直结构、灵敏度、4个通道的工作状态及测量偏差做定量的分析。

为了利用实测数据检验和评估军用相控阵雷达改造为天气雷达的技术方案可行性，验证相控阵天气雷达单波束发射多波束接收体制的可靠性及探测能力，本研究在张志强(2011)的基础上使用新的公式提高了经纬度和垂直方向的匹配精度，提出了一种基于不同地理位置、不同分辨率的雷达反射率因子匹配方法和观测资料的定量对比方法。初步使用该方法对S波段一维相控阵天气雷达及54 km外的新一代天气雷达的观测资料做了结构及数值的对比，定量分析了各个仰角下反射率因子、径向速度的探测差异，较全面地检验和评估了该雷达的探测能力，也为今后新型相控阵天气雷达的测试提供了理论和方法支撑。

为了用实测数据验证改造后S波段相控阵天气雷达数据的可靠性，由中国气象科学研究院灾害天气实验室与中国电子科技集团南京第14研究所于南京句容试验场联合开展了相控阵天气雷达与业务雷达的外场对比试验。2010年5月21日，测试场附近出现了大范围混合云降水过程，15时04—05分(北京时)，S波段相控阵天气雷达进行了一次测试观测，记录了站点附近及其西北方向200 km内的降水回波。本次观测中雷达采用一维相扫模式下单波束发射4波束接收的扫描方式。在水平方向上，雷达通过机械伺服完成360°方位的扫描；在垂直方向上，阵列天线发射一个宽度为12°的宽波束，同时以4个3.12°的窄波束接收，得到0°、3°、6°、9°四个仰角的观测数据。受全固态器件的限制，该S波段相控阵天气雷达的峰值功率远不及采用速调管的新一代多普勒天气雷达。因此，使用了脉冲压缩技术，并在阵面上方增加补盲雷达弥补宽脉冲发射造成的探测盲区。

为了检验该雷达资料的可用性，选取同一时刻南京站的新一代多普勒天气雷达资料进行对比。该时刻南京站雷达采用VCP21的扫描模式，6 min内完成0.5°—19.5°的9层仰角扫描，两部雷达的主要工作参数见表 1。由于S波段相控阵天气雷达位于南京站的东南方向54 km，且扫描模式差异明显，无法将两部雷达的PPI直接对应，需通过一定方式的匹配后再作分析。

由于该S波段相控阵天气雷达计算反射率因子时未考虑雷达的天线参数随扫描波束的变化，须根据其雷达方程对数据中的反射率因子进行修正。同时，两部雷达的扫描模式及地理位置存在明显差异，无法直接建立对应关系，需通过经纬度将S-PAR资料由极坐标转换为大地坐标，再与南京站CINRAD/SA的站点位置匹配，计算出南京站雷达在此处对应的极坐标，从而将南京站的数据处理到S-PAR的格点上，形成虚拟的相同位置观测资料。为了定量分析S-PAR的探测能力，分别对匹配后反射率因子、径向速度数据的结构及其测量偏差进行对比，以新一代天气雷达的数据为基准分析该相控阵天气雷达数据的差异及产生的原因。

Probert-Jones(1962)提出了满足瑞利散射条件下的经典气象雷达方程

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对于常规天气雷达，其天线的收发增益、波束宽度等参数是固定的，但对于相控阵天气雷达则不然。根据Knorr(2007)研究，二维相控阵天气雷达的增益及波束宽度主要随扫描波束的方位角和仰角变化，而一维相控阵天气雷达则只与仰角变化有关。已知一维相控阵天气雷达在阵面法向的发射增益为G_t0，接收增益为G_r0，垂直波束宽度分别为θ₀，雷达的收发波束与天线阵面的夹角分别为θ_t和θ_r，则其雷达的收发增益G_t和G_r，垂直波束宽度θ分别为

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由于S-PAR采用12°波束发射、4个3.12°波束同时接收的观测模式，因此，在雷达方程中的θ和φ参数应由较窄的接收波束宽度决定，其波束充塞情况见图 1。同时S-PAR的发射波束宽度高达12°，在其内部增益变化是很大的，在不同接收波束处的发射增益可使用G′_t=G_t·G_b计算，G_b采用了Donaldson(1964)给出的表达式

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图 1 S波段相控阵天气雷达收发波束充塞情况 Fig. 1 Schematic transmitting and receiving beams of S-PAR(θr st and s for the transmitting angle)

图选项

对于本次观测，θ_t为5.5°，θ_r和a均为1°、4°、7°、10°，a₀为12°，将上述参数代入经典气象雷达方程，得到相控阵天气雷达气象方程

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由于雷达资料以极坐标形式分布于以天线为中心的圆锥面上，若将地球视为半径为R_e的圆球体(等效地球半径为Rm=43R_e)，可使用球面三角公式进行坐标的转换。根据万玉发等(2000)及肖艳姣(2007)的相关研究，新一代多普勒天气雷达三维组网技术及站址视程客观分析技术均使用到了极坐标与大地坐标的相互转换公式，可先将雷达的极坐标数据转换为经纬度及高度的大地坐标，再通过大地坐标间的匹配得到需要的极坐标，从而将不同位置的雷达资料建立对应关系。

设S波段相控阵天气雷达站点所在经度、纬度、高度分别为λ_p、φ_p、H_p，每个体扫数据在以雷达站为原点的极坐标下其方位角、仰角、斜距分别为a_p、e_p、L_p，则该点在空间的经纬度及海拔高度记为λ、φ、H。

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这样，在S-PAR极坐标上每个位置(a_p，e_p，Lp)的数据都可以找到相应CINRAD/SA在该位置的极坐标(a_d，e_d，Ld)。由于新一代天气雷达的方位角步进为1°，距离分辨率为1 km，通过a_d、Ld可以很容易找到数据中的对应位置。但在垂直方向该雷达采用VCP21的扫描模式，资料的俯仰分布不均匀，同时S-PAR的垂直采样体积远超CINRAD/SA，本研究使用两种插值方法(肖艳姣等，2006)及一种基于垂直方向采样体积的平均方法将仰角e_d与CINRAD/SA匹配，从而将南京站的观测数据处理到S波段相控阵天气雷达的格点上，插值示意图见图 2。

图 2 插值方法示意图 Fig. 2 Diagram of the interpolation algorithm

图选项

方法1： 最近邻居法

若e_d在新一代天气雷达的观测范围内，则使用最接近e_d的e_d1或e_d2数据直接作填充处理。

方法2： 径向和方位上的最近邻居和垂直线性内插法

若e_d在新一代天气雷达的观测范围内，则使用e_d上下相邻仰角e_d1及e_d2数据作插值处理。(a_d，e_d2，L_d)和(a_d，e_d1，L_d)分别是经过e_d点的垂线(仰角低于20°时，垂直方向可用仰角方向近似)与SA雷达上下仰角波束轴线的交点，那么该网格点的分析值f^a(a_d，e_d，L_d)可以用这两点的分析值f^a(a_d，e_d2，L_d)和f^a(a_d，e_d1，L_d)作垂直线性内插得到

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方法3： 采样体积内增益权重的平均法

通过上述两种插值方法可以将e_d附近的新一代天气雷达资料与S波段相控阵天气雷达匹配起来，但S-PAR的垂直波束宽度高达3°，垂直方向采样体积内的CINRAD/SA数据并非仅含e_d1或e_d2。根据刘黎平(2002)的研究，雷达探测的反射率因子实际为一定体积内散射体的不同位置反射率因子以天线增益为权重的加权平均结果。因此，若e_d在新一代天气雷达的观测范围内，可使用S-PAR垂直方向的采样体积内的SA雷达数据e_d1、e_d2、e_d3、e_d4等数据按其在宽波束内的增益权重作平均处理，增益权重的计算仍采用式(6)。

这样，对于任意一个S波段相控阵天气雷达观测数据，就可以找到一个与之位置匹配的南京新一代天气雷达数据，进而通过一一对应的反射率因子数据对进行定量分析。需要指出，两部雷达径向速度数据无法通过经纬度匹配的方法进行比较，为了定量分析径向速度的差异，选取两雷达站点连线方向上低仰角的数据匹配，以减小方位差异对径向速度对比的影响。

经纬度匹配后可以虚拟出南京新一代天气雷达在S波段相控阵天气雷达位置下的观测资料，进而通过水平及垂直结构的对比，分析回波位置和结构的异同，通过细微结构的对比分析垂直方向不同插值和平均方式的差异。同时，采用沿距离或方位的均值廓线图的方法，定量分析沿一定方向回波结构的变化规律。通过统计雷达在不同距离的最低反射率因子数据，可得到最小可测反射率因子随距离的廓线图，从而反映出不同雷达灵敏度的高低。

利用点聚图及概率分布图两种方式对测量偏差进行分析。点聚图的方法即利用两部雷达通过经纬度匹配得出的数据对，做出点聚图分析数据对的整体相关性，同时利用配对数据计算得出均值差、方差以及相关系数等统计信息。概率分布图的方法即分别统计两种雷达所有方位内数值的概率分布情况，根据概率分布曲线的变化判断两部雷达的最佳分布及测量偏差。均值差(D)、标准差(σ)、相关系数(ρ)采用表达式如下

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使用式(7)—(13)的匹配方法对两部雷达2010年5月21日15时04分的数据进行处理，得到经纬度匹配后的相同位置观测数据，其各仰角的PPI对比见图 3。可以看到，两部雷达超过15 dBz的回波位置基本一致，均能对方位100°距离80 km、方位280°距离150 km、方位320°距离100 km处的降水做有效探测，但随着距离的增大，S波段相控阵天气雷达的回波强度出现偏弱，这与宽波束的平滑作用及充塞系数的降低有关。同时，新一代天气雷达能够探测到距离100 km以外的低于15 dBz的弱回波，但S-PAR的灵敏度明显偏低，难以探测到远处的弱回波，造成回波面积偏小。比较3种处理方法，得到的回波结构没有明显差异，受静锥区的影响，插值数据出现了环状无数据区域。从细微结构的对比中发现，垂直方向使用最近邻居法得到的回波结构略为粗糙，在较高仰角下出现了结构不连续的区域，线性内插法则连续性较好，体积平均法得到结构较为平滑，与S-PAR更为接近。

图 3 S-PAR和新一代天气雷达反射率因子水平结构对比(a.CINRAD/SA(方法1)，b.CINRAD/SA(方法2)，c.CINRAD/SA(方法3)，d.S-PAR;下标 1： 0°仰角，2： 3°仰角，3： 6°仰角，4： 9°仰角； 距离圈100 km，下同) Fig. 3 PPI contrast of reflectivity factor between S-PAR(d) and CINRAD/SA(a(algorithm-1)，b(algorithm-2)，c(algorithm-3); the circles are in the interval of 100 km; the same below)

图选项

对匹配后的数据沿两个方位(115°、280°)作垂直剖面分析(图 4)。在方位角115°距离40 km的位置，S波段相控阵天气雷达与新一代天气雷达均探测到了一块高度5 km左右的降水回波，但S-PAR的结构明显受到平滑。对于方位角280°距离100 km 外的降水回波，CINRAD/SA能够较好地探测，S-PAR的结构则明显粗糙且偏弱。3种处理方法中，由于最近邻居法所选取的数据可能出现无效值，其得到的数据连续性不及线性内插法及体积平均法。

图 4 S-PAR和新一代天气雷达反射率因子水平结构对比(a.b.c.d同图 3：下标1.方位角115°； 2.方位角280°)) Fig. 4 Vertical sections contrast of reflectivity factor between S-PAR(d) and CINRAD/SA(a-c，corresponding to the different algorithms as in Fig. 3)

图选项

从数据的时间一致性分析，S波段相控阵天气雷达在机械转动过程中进行多波束扫描，完成一周的扫描用时为61 s，而新一代天气雷达方位和俯仰的控制均通过机械伺服转动，使用单波束完成VCP21模式用时为6 min。若本次观测过程为变化较快的强对流天气，CINRAD/SA过长的扫描时间将使得各仰角数据间的时间一致性变差，并对回波结构产生不利影响。S-PAR不仅扫描用时短，且多波束扫描方式能够在同一时刻完成各仰角的探测，从而获取高时间一致性的观测数据，有助于强对流过程的分析与监测。

为了分析S波段相控阵天气雷达探测能力沿距离的变化，取出两部雷达0°、3°、6°、9°仰角的反射率因子数据做出径向廓线图(图 5)，为了降低水平波束宽度不同造成的探测差异，取值区间选择在方位角290°—300°。从各仰角的廓线起伏可以看出，虽然匹配后得到了相同极坐标下的观测资料，但近处采样体积的差异难以改变，两部雷达5 km内的廓线存在较大的差异，S波段相控阵天气雷达的数值明显偏小。随着距离的增大，两部雷达的廓线起伏基本一致，当距离超过50 km后，S-PAR受其宽波束的影响，廓线受到一定的平滑。垂直方向CINRAD/SA资料的3种处理方法得到的廓线趋势非常一致，但具体结果仍存在细微的差异，其中体积平均法的廓线与S-PAR最为接近。另外，新一代天气雷达能够探测到100 km外10 dBz以下的回波，而S-PAR则难以做到，造成其廓线范围出现一定缩短，这与S-PAR的灵敏度相关。

图 5 反射率因子均值随距离变化(方位角290°—300°) Fig. 5 Averaged reflectivity factor as a function of range(over the azimuths 290°—300°)

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S-PAR较宽的波束宽度不仅对沿径向的探测能力造成了不利的影响，同时各方位的数据也存在一定的平滑作用。为了分析S波段相控阵天气雷达的定位的准确性及其沿方位角的探测能力，对两部雷达3°仰角数据沿90°—270°方位角做反射率均值廓线(图 6)。在图中，两部雷达的廓线趋势非常一致，可见S-PAR的定位较为准确，但平滑作用造成S-PAR的廓线更加圆滑，方位角143°附近的最小值明显偏强。

图 6 反射率因子均值随方位角变化(距离30—40 km) Fig. 6 Averaged reflectivity factor as a function of azimuth(over the range 30-40 km)

图选项

灵敏度是衡量一定条件下雷达对弱回波的探测能力，其在数据中反映为最小可测反射率因子的变化，取出两部雷达各仰角未经插值处理的反射率因子数据按10 km分段统计最小值，做出最小可测反射率因子沿距离变化的廓线(图 7)。可以看到，S波段相控阵天气雷达单波束发射后4个接收通道的一致性很高，不同仰角下的廓线几乎重合。在100 km处，CINRAD/SA的最小可测反射率因子为-2 dBz，S-PAR则高达13.91 dBz，两部雷达最小可测反射率因子相差约16 dBz，这将对S-PAR的回波结构产生较大影响。

图 7 最小可测反射率因子随距离变化 Fig. 7 Minimum reflectivity factor as a function of range

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将根据图 7得到的S-PAR最小可测反射率因子廓线用于南京站新一代天气雷达的匹配过程中。根据CINRAD/SA数据与S-PAR站点的距离，滤除低于S-PAR廓线的反射率因子，模拟出相同灵敏度条件下两部雷达的回波结构(图 8)。与图 3对比，灵敏度模拟后CINRAD/SA与S-PAR的回波结构非常一致。将被滤除区域与图 3中S-PAR探测缺失的区域进行对比，发现各个仰角下超过96%的缺失回波均低于S-PAR灵敏度廓线，可见较差的灵敏度是造成S-PAR探测能力较弱的主要原因。同时，受宽波束的影响，S-PAR在方位角270°—290°处的回波强度仍然较弱，因此，宽波束的平滑作用也是影响S-PAR探测能力的原因之一。

图 8 灵敏度处理后S-PAR和SA雷达反射率因子水平结构对比 Fig. 8 PPI contrast of filtered reflectivity factor between S-PAR(d) and SA(a-c)

图选项

S波段相控阵天气雷达各仰角径向速度的水平结构见图 9，S-PAR的最大不模糊速度仅为11.7 m/s，图中可以发现多处速度模糊现象。由于两部雷达相距54 km，无法将径向速度的PPI直接对比，但可近似认为两雷达站点连线方向的低层径向速度数据是相关的。选取以S-PAR为原点、方位角300°，SA雷达120°/300°，距离200 km内的0°仰角数据进行比较，做出径向速度沿该方向的廓线(图 10)。

图 9 S波段相控阵天气雷达径向速度水平结构 Fig. 9 Radial velocity PPI of S-PAR at the different elevations(a. 0°，b. 3°，c. 6°，d. 9°)

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图 10 径向速度随距离变化 Fig. 10 Radial velocity as a function of range

图选项

在0—54 km两部雷达相向观测，已对CINRAD/SA的速度做取反处理，由于新一代多普勒天气雷达的波束宽度较窄，不模糊速度较大，其径向速度数据较为准确。从廓线图中可以看到，新一代天气雷达测得的径向速度数据为远离S-PAR的方向，分布在 3—8 m/s。而S波段相控阵天气雷达在36 km 范围内的速度数据接近为0 m/s，考虑其较宽的波束宽度，应为探测到地物所致。在距离36—200 km，两部雷达径向速度的方向一致，但受S-PAR宽波束的影响，具体数值仍存在一定差异。对该范围内的两部雷达的径向速度进行统计，S-PAR径向速度偏小0.02 m/s，但标准差高达3.4 m/s。

选择S波段相控阵天气雷达与新一代多普勒天气雷达经体积平均法处理得到的0°仰角反射率因子数据和两雷达站点连线方向的径向速度数据，通过点聚图、概率分布图等方法分析测量偏差(图 11、12)。

图 11 点聚图分析(仰角0°，a. 反射率因子，b. 径向速度) Fig. 11 Scatter plot(Elevation 0°; a. reflectivity factor，b. radial velocity)

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图 12 反射率因子测量偏差分析(仰角0°，a. 概率分布，b. 误差分布) Fig. 12 Measurement deviation contrast of reflectivity factor(Elevation 0°; a. possibility distribution，b. bias distribution)

图选项

在图 11a中，反射率因子点聚图呈较明显的线性关系，散点均匀地分布于直线y=x两侧，可见S-PAR能够探测的回波数值与新一代多普勒天气雷达差别不大，而径向速度的点聚图则较为松散。对散点统计发现，S-PAR的反射率因子较CINRAD/SA强0.92 dB，标准差和相关系数分别为5.83 dBz和0.59。在图 12a中，概率分布廓线的起伏基本一致，但S-PAR的分布窄而集中，10 dBz以下的数据量严重不足，较CINRAD/SA偏低9.28%。同时，以新一代多普勒天气雷达数据为基准，分析相控阵反射率因子的误差分布(图 12b)。两部雷达在24 dBz处的回波强度基本一致，受平滑作用影响，S-PAR对弱回波的探测偏强、而强回波偏弱，在±5 dBz的误差范围内反射率因子的分布为12.5—32.5 dBz，占本层回波总数的87.27%，可见绝大多数S-PAR的探测数据是基本准确的。

采用同样方法分析CINRAD/SA经最近邻居法、线性内插法处理后得到的数据及其余仰角的情况，所得结果见表 2。随着仰角升高，插值得到资料的可靠性下降，造成标准差及相关系数恶化。对比垂直方向的3种处理方法，体积平均法能够模拟出S-PAR类似的采样条件，所得的相关系数更好、方差更低，较明显的改善了最近邻居法及线性内插法的匹配结果。

为了分析相控阵天气雷达与不同位置的常规天气雷达观测资料，验证单波束发射多波束接收体制的可靠性与探测能力，为今后军用相控阵天气雷达的气象通道改造提供技术支撑，提出了针对不同地理位置不同分辨率的雷达反射率因子匹配方法和观测资料的定量对比方法。初步使用该方法对S波段一维相控阵天气雷达及54 km外的新一代多普勒天气雷达的观测资料做了结构及数值的对比，较全面地检验和评估了S-PAR的探测能力，得到如下几点结论：

(1)S-PAR使用了单波束发射，4波束同时接收的扫描体制，有效地提高了观测效率。同时，其回波结构与位置也较为合理，与CINRAD/SA相比反射率因子测量偏差很小、未受地物影响的径向速度较为接近。

(2)受到过宽波束的影响，S-PAR在100 km外的回波结构出现了明显的平滑，难以探测到细微结构，该区域的数值也出现了偏低的情况。

(3)S-PAR的灵敏度比新一代多普勒天气雷达差，100 km处的CINRAD/SA和S-PAR的最小可测反射率因子分别为-2和13.91 dBz，通过对CINRAD/SA数据作相同灵敏度的模拟后发现，S-PAR较差的灵敏度是影响其探测能力的主要原因。

(4)本研究提出的经纬度匹配方法能够较好地将不同位置下的雷达资料对应起来，通过对垂直方向3种处理方法的对比，基于采样体积的平均方法较好地模拟出了S-PAR的宽波束扫描结果，得到的CINRAD/SA资料与S-PAR相关性最佳。

通过本研究的对比分析，验证了该S波段相控阵天气雷达工作原理的合理性，其硬件系统的设计、多波束形成技术以及VRHI的扫描方式已运用于多部军用雷达的气象通道改造及新型相控阵天气雷达的设计之中。同时，该雷达也暴露出平滑作用过强、灵敏度偏低等问题，这是由于军用相控阵雷达的设计目的是用于飞行目标的搜索与跟踪，而非用于精细气象目标的定量测量，保留前端硬件条件下的气象改造工作固然降低了技术风险，但也限制了雷达的性能，难以发挥相控阵技术波束灵活、时空分辨率高的优势。根据阵列天线理论，若想得到类似中国新一代多普勒天气雷达的分辨率，需增加阵面的T/R组件个数，这将带来成本和天线体积的增加。根据目前的技术水平，高精度的S波段相控阵天气雷达不仅成本较高，过于庞大的体积也难以适用于车载平台，而C波段和X波段相控阵天气雷达成本适中、天线尺寸相对较小，安装于车载平台后能够灵活的部署观测，适合强对流天气过程的科学研究。随着更多拥有先进技术、更高测量精度及灵敏度的相控阵天气雷达将投入测试，本研究提出的定量对比方法也可用于新型雷达探测能力的验证分析。