雷达VAD风廓线资料质量控制研究

多普勒天气雷达VAD（Velocity Azimuth Display）风廓线资料可以提供高时间分辨率的高空风场信息。本文针对中国雷达VAD风廓线资料，设计发展了面向资料同化应用的NMIC（国家气象信息中心）质量控制方案，该方案改进了NCEP（国家环境预报中心）方案中存在的问题。利用2020年2—8月的L波段秒级探空风场资料，分别对比质量控制前、经过NCEP质量控制方案、以及经过NMIC质量控制方案的VAD风廓线资料，统计分析结果表明经过NMIC质量控制方案的VAD风廓线资料最接近观测，准确度最高，并且在各个高度上其偏差和均方根误差最小，充分说明了NMIC质量控制方案的有效性。相对背景场偏差分析表明，经过NMIC质量控制方案的VAD资料偏差和均方根误差最小，与背景场的偏差更接近高斯分布，更能满足资料同化的要求。本文的研究有助于推进VAD风廓线资料在数值预报科研和业务中的应用。     

多普勒雷达VAD风廓线资料的质量评估

将2004—2007年浙江省温州多普勒雷达VAD风廓线和相邻洪家探空站同期经修正的探空风廓线资料进行对比统计,分析了两者之间的差异和相关性;对不同高度层以及三种不同降水系统中(大面积连续性降水、阵性降水、热带气旋降水)VAD反演方法的精度进行了研究,并分析误差来源。结果表明,VAD方法反演的风廓线与探空廓线之间具有较高的相关性。VAD方法对大面积连续性降水的风向和风速的反演质量最好,其次是热带气旋降水。风向、风速偏差最大的均为阵性降水。      

不同天气条件下微波辐射计和风廓线雷达探测数据误差特征分析

为探讨微波辐射计和风廓线雷达探测数据的准确性和可用性,利用天津全运会期间获取的GPS探空资料,分析不同天气条件下微波辐射计探测温湿度、风廓线雷达测风的误差特征。结果表明：晴天、云天和雨天条件下,微波辐射计反演低空温度廓线效果均较好,反演高空温度廓线误差较大,云天条件下,反演的整层温度廓线与探空实测值相关性最优;3种天气条件下,微波辐射计反演相对湿度廓线的误差均较大,与探空实测值的相关性也较差;晴天和云天条件下,风廓线雷达探测风向、风速的误差均较小,雨天风廓线雷达测风效果较差;晴天和云天条件下1750 m以上,雨天3000 m以上,风廓线雷达探测风速数据与探空实测值相关性较好,低空探测风速与探空相关性较差;3500 m以下,3种天气条件下风廓线雷达探测风向与探空实测值相关性较差,3500 m以上相关性较好,数值在0.6—1.0之间波动变化。     

风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料的对比

为了探讨风廓线雷达资料的可用性,对2013年9月—2015年10月青岛站和济南站的风廓线雷达与L波段探空雷达测风数据进行相关、误差及有效样本比率分析。结果表明:(1)济南站和青岛站绝大多数高度层00:00和12:00风廓线雷达与L波段探空雷达的水平风速显著正相关,通过α=0.05及以上信度检验;(2)济南站00:00和12:00,晴天1.5 km以上及雨天0.64 km以上大多高度层风廓线雷达的水平风速比L波段探空雷达偏小约2 m·s~(-1),且当风廓线雷达与L波段探空雷达水平风向差≤20°时,有效样本比率基本在70%以上,资料质量很高;(3)青岛站00:00和12:00,6.48 km以下大多高度层风廓线雷达探测的水平风速比L波段探空雷达偏小2~4 m·s~(-1),水平风速资料可用,但当2部雷达风向差≤20°时,有效样本比率仅为20%,海陆风及2种仪器的布设距离是水平风向差异的主要原因。     

雷达风廓线反演在云南强降水预报中的应用

利用VAD(Velocity Azimuth Display)方法反演多普勒雷达垂直风廓线,并将反演风场应用于云南强降水过程的诊断预报。通过反演风廓线资料与探空实况、NCEP再分析资料的对比分析,发现VAD方法反演的风廓线与实况资料具有较好的一致性,表明该方法在云南是可行的;通过反演风廓线资料可以较为精细地监测和分析大气垂直方向上水平风场的不连续性,由此得到低空切变、温度平流和低空急流等系统的厚度和强度演变特征。相对于时、空分辨率不足的常规探空资料,雷达反演风廓线具有较高的时间和垂直分辨率,能够更为详细地揭示强降水天气过程中起重要作用的天气系统的主要特征和演变过程。因此,VAD风廓线产品对云南强降水天气过程的预报具有较好的参考价值和应用前景。     

非线性VAD反演低层风廓线拟合阶数优化方法

结合理论和SoWMEX试验 (西南气流试验,Southwest Monsoon Experiment) 的连续多普勒天气雷达观测资料和广东省阳江雷达资料, 对非线性速度方位显示 (非线性VAD) 方法反演低层低于2 km垂直风廓线精度和能力进行定量分析。结果表明:非线性VAD基本能反演出低层风廓线在空间和时间上的演变。但当雷达径向速度数据在方位存在较大的连续性缺测、体积扫描仰角较少时,因传统非线性VAD采用的速度方位显示 (VAD) 方法拟合阶数和垂直拟合阶数过高,反演的低层风廓线会存在较大误差,造成不合理高风速区和风廓线不连续。通过实际观测资料统计分析反演参数对非线性VAD的影响,提出基于连续性数据缺测间隔和不同仰角的多少的VAD和垂直拟合阶数动态调整方法。同锋面降水和台风降水两典型个例的实际探空比对显示,调整后的非线性VAD显著改进低层风廓线反演精度,反演的风廓线结构和变化与实况相符,反演平均误差小于2 m·s-1。     

济南边界层风廓线雷达与L波段雷达探空测风资料对比研究

采用统计、相关分析等方法,对2014年济南站边界层风廓线雷达观测资料和L波段雷达探空资料进行了长期时空变化规律的对比,进而研究了地面无降雨、有降雨时段两者的风向、风速数据的相关关系及差值。结果得出全年有降雨、无降雨时段两者的风向、风速总体一致性较好,相关性较高,并具有较好可比性和互补性的结论,对了解固定式边界层风廓线雷达探测的准确性,改进观测资料质量控制方法等具有很好的参考价值。     

风廓线雷达与L波段雷达探空测风对比分析

为了解风廓线雷达探测的准确性,对北京南郊大气探测试验基地2006-2008年3年的观测资料与常规高空探测资料即L波段雷达探空测风数据进行了对比,计算并分析了不同高度、不同时次、不同风速条件下的对比结果,进行了相关性分析,计算了平均差和标准差。结果表明,二者测风结果有较好的一致性,半小时平均水平风u、v分量的标准差在2.3m/s左右,为风廓线雷达和L波段雷达探空共同的测量误差及不同采样空间和时间的水平风的差异。     

衢州CFL-06型风廓线雷达与探空数据对比分析

对安装在浙江衢州国家基本气象站的CFL-06型低对流层风廓线雷达2022年的数据进行了初步分析,包括进行全年不同季节数据获取率的统计分析,以及选取6个时次的数据与同站址安装的L波段探空雷达的数据进行对比分析,进一步验证风廓线雷达数据的准确性和可信度。结果表明:风廓线雷达数据获取率在不同季节有所区别,一般夏季最高,冬季数据获取率在3km以上有较明显的下降趋势,风廓线雷达的探测高度以及数据获取率与天气、气候条件等息息相关;风廓线雷达与L波段探空雷达数据在晴空条件下一致性较高,在有降水天气过程的情况下,风廓线雷达的数据准确性可能会下降。     

长安风廓线雷达测风资料的可靠性验证

利用2014—2015年陕西西安泾河站L波段探空数据和ERA-Interim再分析资料,与同期长安站风廓线雷达数据进行对比分析,确定风廓线雷达数据的可靠性。结果显示风廓线雷达资料与L波段探空资料、ERA-interim再分析资料整体上相关性较好,相关系数随高度的增高而增大,在1 500~2 500 m之间达到显著相关。不同时刻数据对比结果显示风廓线雷达白天观测结果整体上优于夜间。从平均状态来看,风廓线雷达在描述平均态过程中与探空和再分析资料基本一致,即风廓线雷达数据可用于实际应用和研究。     

闽北地区边界层移动风廓线雷达对比试验评估

为了更好地把握风廓线雷达的探测性能和数据精度,对移动风廓线雷达与L波段探空雷达资料进行对比统计分析,结果表明：移动风廓线雷达的有效数据获取率达到80％的高度为3500m,符合边界层风廓线雷达的有效探测高度。移动风廓线的径向速度平均差和标准差随着高度的增加而增加,东西方向的径向速度误差比南北方向的高约0．5—1．0m／s。风廓线雷达自身数据的准确性良好,但是降雨对数据的准确性影响比较大。这次对比试验结果表明,对比试验应该选择比较平稳的天气过程。由于秋冬季节大气环流比较稳定,降雨类型多为层状云降雨,因而风廓线雷达数据可靠性高;对流性降雨过程往往造成风廓线雷达资料可靠性降低。     

名山站探空资料与风廓线雷达资料的对比分析

应用四川省名山站2015~2017年6月21日~7月31日每日四个时次的西南涡加密探空资料与风廓线雷达资料,对比分析了在对流层低层风探测上两种资料的差异。结果表明:名山站风廓线雷达资料有效探测高度约为4200m;风廓线雷达和探空测得的风场廓线形状总体接近,两者的风速偏差较小,仅在个别层次和时次偏差大,风速的偏差大小与风廓线风速大小存在正相关关系,除少数情况外风廓线雷达测得的风速均大于探空;两者风向差值随高度的变化规律与风速相反,在中高层较小,低层较大;除01:15时次的500m高度外,其余时次自低层到高层两者观测到的主风向均由偏东北风变为偏西南风,一致性较好;U风和V风散点分布主要沿对角线呈棒槌型,V风质量优于U风,19:15这一时次的风廓线雷达探测U风相对探空资料存在明显系统性正偏差;风廓线雷达探测高度受降水影响较大,在07:15和13:15时次有降水时其探测高度明显高于无降水时。      

多普勒雷达风廓线的反演及变分同化试验

为了将雷达风场资料更好地应用到数值预报模式中, 使用VAD方法反演多普勒雷达风廓线并处理成标准的探空资料进行变分同化试验。结果表明: VAD方法反演的风廓线与探空实况对应较好, 验证了用VAD技术反演风廓线的可行性。用GRAPES-Meso模式的三维变分同化系统对雷达风廓线资料进行同化后, 风场的初始场明显改善, 降水强度和落区预报也有不同程度的改善。其中, 对6 h降水预报的改善明显优于对24 h的预报改善。另外, 在短时强降水预报中, 雷达风场资料的同化频率和同化窗口的不同, 对降水预报的改善情况也有所差异。在个例研究中, 同化间隔为1 h的方案6 h降水预报要优于同化间隔为3 h和6 h的方案, 同化窗口为3 h的试验方案6 h降水预报要好于同化窗口为6 h的试验方案。     

UHF多普勒风廓线雷达资料的初步分析和应用

本文通过1989年7月下旬和8月前半个月京津冀UHF多普勒风廓线雷达探测结果,介绍UHF雷达风廓线资料,并通过几个实例对资料进行初步的分析。     

高原地区风廓线雷达资料评估

在简述风廓线雷达原理的基础上,将风廓线雷达探测资料与探空资料进行对比分析,发现风速风向一致性较好,温度一致性较差。对风廓线资料总的数据获取率及不同天气条件下的数据获取率进行了统计,大理风廓线雷达边界层高度的数据获取率大于80%,在对流层低层以及边界层的探测能力要远远大于高层,高空雨季后的探测高度大于雨季前的探测高度。不同天气条件下低空的数据获取率差别不大,高空阴雨天的数据获取率大于晴天的数据获取率,阴雨天的探测高度大于晴天的探测高度。     

测风激光雷达与风廓线雷达的探测性能评估及数据融合

测风激光雷达和风廓线雷达作为L波段探空测风的有效补充,均可以提供高时空分辨率的大气风场信息,然而由于工作原理和适用条件存在明显差异,在探测性能上各有优缺点,单一设备的探测数据已不能满足精细化预报的要求。本研究使用2020年1—5月北京南郊观象台的L波段探空资料对同址观测的测风激光雷达和风廓线雷达进行了数据质量评估,结果表明测风激光雷达与探空的一致性较高,U、V分量的相关系数分别为0.97和0.98,均方根误差分别为1.1和0.95 m·s-1,然而在2 km以上数据获取率较低且偏差较大;风廓线雷达与探空相比,U、V分量的相关系数分别为0.94和0.93,均方根误差分别为2.94和2.91 m·s-1,风廓线雷达的探测距离虽然更远,但在0.5 km以下和6 km以上的测量偏差较大。考虑到两种测风雷达在不同探测高度上的性能优缺点,提出分段曲面拟合法对两者的水平风资料进行融合处理,并选取个例对融合效果进行验证,结果表明,融合后的风廓线与融合前相比,风向和风速的一致性均得到明显提升。     

风廓线雷达产品数据置信度研究

随着风廓线雷达技术的发展,高空风探测参量越来越多,数据精度不断提高,探测能力得到了极大提升。评估风廓线雷达数据置信度是风廓线雷达应用中需要解决的重要问题。本文基于径向数据和风场合成两个阶段,在风廓线雷达数据反演过程中形成数据置信度算法,并引入噪声电平。同时,利用南京同站址风廓线雷达和探空1 a的资料进行匹配比对,对置信度算法性能进行评估,结果表明该置信度算法可行。将置信度算法植入风廓线雷达数据处理软件中,能实时输出含置信度的风廓线雷达产品数据,有利于预报人员合理使用置信度较高的风廓线雷达产品数据。对于置信度较差的产品数据进行分析,可有助于及时发现雷达的潜在故障。     

CFL-06型风廓线雷达与L波段探空雷达测风对比分析

为探讨风廓线雷达资料的准确性和可用性,将2016年5月2017年4月张家口的风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料进行对比分析。结果表明:1)张家口站大多高度层二者风速呈显著正相关,00:00的相关性优于12:00的,8km以上未通过显著性检验。2)4.11km以下风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏大,平均误差为0.00~1.50m/s;4.11km以上风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏小,平均误差为0.00~22.13m/s,并随高度的增加而增大。3)水平风速有效样本率(风速差≤3m/s)整体随高度增加呈先增大后减小的趋势,中低层(1.23~3.63km)的有效样本率较高,为60.0%~70.0%。4)2.196.03km各高度层水平风向的有效样本率(风向差≤20°)较大,稳定在70%~80%,有降水时风向有效样本率随高度的增高而增大,且各高度层波动较大。两个时次风向有效样本多集中在风向差为10°的范围内,28km各高度层有效样本率(风向差≤10°)可达到40%~60%。     

新一代雷达风廓线与探空风廓线资料相关分析

利用南昌新一代多普勒天气雷达获取的2002～2005年37次（共计614组样本）完整风廓线资料，与同期探空风廓线进行相关分析。结果表明：探空风廓线与雷达风廓线之间具有比较好的相关性。风向相关系数R≥0．6次数占总数78％，其中R≥0．8次数占总数60％。风速相关系数R≥0．6次数占总数81％，其中R≥0．8次数占总数57％。随着高度增加，探空风向与雷达风向的相关度明显降低，风速的相关变化不大。     

TK-2GPS人影火箭探空数据与L波段探空数据对比分析

利用TK-2GPS人影探测火箭探空数据,与L波段探空数据进行对比分析,结果表明TK-2GPS火箭探测仪能够比较好的描述温度、湿度、露点、风向、风速等气象要素的变化特征;TK-2GPS火箭探测仪温度廓线与L波段探测数据非常一致,且可以清楚的描述大气中存在的逆温特征;湿度露点等廓线存在一定的偏差,这也与两种探空资料的时间不同有关;TK-2GPS火箭探空仪数据在风速风向垂直廓线中存在突变,这可能与探测仪器稳定性及灵敏度有关。