第七届青年地学论坛

       新一代多普勒天气雷达在灾害性天气监测、预警方面，发挥着不可替代的作用。传统雷达数据可视化引擎，一般采用二维方式展示雷达数据，无法清晰表现回波的空间结构。本文提出一种新的二三维一体化渲染引擎，实现雷达数据高质量、快速的二维渲染和三维体渲染。并以此渲染引擎为核心，研发一套气象雷达资料的显示分析平台，资料的渲染质量和速度接近国际先进说明。
       本文设计统一的体扫数据模型，兼容我国业务上的多种雷达基数据格式。基于此数据模型开发上层应用模块，这既保证上层业务逻辑的复用性，还兼顾了底层的扩展性，可以快速集成新的雷达基数据格式。同时为了加快数据的解析和渲染，本文提出使用并行提交渲染命令的方式，进行数据的解析和渲染，最大化CPU和GUP的并行执行能力。在渲染每一个仰角的资料时，首先对仰角中的径向进行分组，随后进行并行渲染，最终再将渲染结果合并输出，根据以上优化，一个仰角的回波（径向分辨率250m）渲染速度可以达到50ms左右。
       气象雷达观测的回波是一个球坐标的三维标量场，即在不同仰角、方位角和距离库上都有回波观测结果。本文提出使用光线投射法对雷达回波进行体渲染，以直观的方式表现雷达回波的空间结构，协助预报员对强对流单体进行分析。体素是体渲染中最小的绘制单元，类似二维空间中的像素，体素表示体数据中三维空间某部分的值，且不存在绝对空间位置，只有相对位置。在进行体渲染时，首先三维空间的每一个体素出发，沿视线方向发射一条光线，光线穿越整个格点场，得到所有穿过格点的回波值，同时依据光线吸收模型将回波值所对应的颜色值进行累加，最终得到体素的渲染结果。为了加快体渲染的速度，本文将体渲染的流程分为两部分，数据准备部分和数据计算部分。其中数据准备部分由CPU完成，它只进行少量的空间关系判断，将体渲染区域的数据从体扫数据模型中提取出来；数据计算部分则完全由GPU完成，包括插值、光线投射算法、吸收模型等计算，实时完成回波的体渲染。
       综上所述，本文提出二三维一体化渲染引擎，实现气象雷达回波的二维渲染和三维体渲染，渲染速度和渲染质量接近国际先进水平。
 

气象雷达；体渲染