不同台风降水强度下风廓线雷达适用性

以2019年8月在浙江舟山对1909号超强台风“利奇马”的移动观测试验为基础,利用同一地点释放的9次GPS探空气球,对比了风廓线雷达和多普勒激光测风雷达与GPS探空的吻合程度,并利用车载雨滴谱仪对风廓线雷达在不同台风降水强度下的适用性进行了研究。结果表明,在100~300 m高度范围内激光测风雷达观测风速比风廓线雷达更准确。由水平风速对比结果可知,风廓线雷达在3~4 km高度范围内偏差最小(3.59 m/s),相关性最高(0.86),而在1 km高度下偏差最大(6.39 m/s),相关性最低(0.54);在中雨及大雨条件下适用性最差,最大风速偏差约为18 m/s。由水平风向对比结果可知,风廓线雷达与GPS探空总体上吻合较好,相关系数均大于0.85,均方根偏差均小于11 °。另外,降水强度对风廓线雷达的风向观测影响较小,风向偏差随降水强度的变化总体趋于平稳,基本分布在-20 °~20 °之间。      

3000Q型车载式边界层风廓线雷达测风资料的验证

利用L波段无线电探空仪、GPS探空仪及Vaisala边界层风廓线雷达,与3000Q型车载式边界层风廓线雷达进行对比观测,验证其测量值的准确性。多次对比试验结果表明,3000Q型风廓线雷达与其他测风手段的观测结果具有较好的一致性,所测得风速、风向值之间的差异不明显。     

风廓线雷达测风精度评估

采用风廓线雷达5波束探测模式的数据对测风精度进行评估分析,用垂直波束和其中两个相邻倾斜波束的探测数据构成一对计算因子,通过对同一距离高度上的4对计算因子进行误差分析,评估风廓线雷达的测风精度,得到水平风在垂直指向连续高度上的精度。对北京延庆CFL-08风廓线雷达2010年3,6,9,12月4个典型代表月份逐日连续探测资料进行了处理分析,结果表明:该雷达满足风速误差不大于1.5 m·s-1、风向误差不大于10°探测精度要求的最大探测高度6月、9月为8 km,3月、12月为6 km,基本符合该雷达探测高度的设计要求。信噪比、大气风场的不均匀性是影响雷达测风精度的主要因素:信噪比影响了高空的测风精度,-15 dB可以作为判断雷达测风可信数据最大探测高度的阈值;晴空大气出现的风场不均匀性对风廓线雷达的测风精度影响不大,降水出现时环境风场不均匀性造成水平风向、风速的测量误差较大,不能满足测风精度要求,特别是对流性降水发生前的1~2 h,水平风向、风速的方差增长迅速,可以作为强降水出现的预警指标。     

风廓线雷达水平风数据质量控制

基于九龙站风廓线雷达实时水平风数据制定了水平风数据的质量控制方法，首先求取中位数水平风场，其次构建实际观测风场和中位数风场的差值序列，然后求取差值序列的均方差，再根据差值均方差得到质控判别式，最后试验求取质控判别式中的质控阈值。通过对九龙站2017年风廓线雷达水平风数据质量控制发现，实测风向数据有2044185个，25721个没有通过质控，未通过质控的风向数据占总观测的比例是1.258%，风向数据在近地层通过质控的数据最多，随高度增加通过质控的数据量有所下降。实测风速数据有2044185个，18296个没有通过质控，未通过质控的风速数据占总观测的比例是0.895%，风速数据在2000～4000 m出错的最少，近地层次之，4500～7000 m出错的数据最多。质控后风廓线雷达和探空观测风数据的均方根误差减小，相关系数增加，风向数据质量在500～7000 m提升明显，风速数据在1500～8000 m之间提升明显。     

丘陵地区大气边界层风廓线雷达适用性分析

本文利用2010年夏季福建省三明市开展的大气扩散实验资料,研究了大气边界层风廓线雷达在福建丘陵地区的适用性,并探讨了风廓线雷达探测的误差特征和修正方法。结果表明：大气边界层风廓线雷达水平风场的探测结果在300~2 000 m高度范围的偏差与高度和风速具有一定统计关系;通过与100 m气象铁塔水平风场资料对比,说明风廓线雷达对丘陵地区低层大气风场的探测具有一定局限性。经过修正的风廓线雷达探测结果可以较好地反映实验区域大气边界层水平风场的垂直结构。     

延吉市边界层风场特征分析

利用风廓线雷达在延吉市开展了边界层风场的探测研究,根据2012年4个月逐日的边界层风场探测资料,分析了延吉市大气边界层风场的时空分布特征,得到了逐月的高空风廓线图。结果表明：1000m以下,水平风速和垂直风速随高度均呈现出增加的趋势,地面风速最小,750-1000m高度处存在明显的风切变层;2月和7月高空水平风速随高度的增加而增加,4月和10月高空水平风速变化呈单峰型的变化趋势;2月垂直风速随高度的增加逐渐增加,7月随高度的增加逐渐减少,4月和10月随高度呈双峰型的变化趋势;各月在1000～2000m高度垂直风速较小;各月水平风除个别高度外均以西风或偏西风为主导风向,垂直方向以下沉气流为主。     

青藏高原东南缘低层风场垂直结构与变化特征北大核心CSCD

为进一步认识青藏高原山地低层风场特征、长期变化规律,利用2008-2012年青藏高原东南缘云南大理站边界层铁塔和风廓线雷达的长期观测资料,初步分析了该地区低层风场垂直结构及其变化特征。结果表明：（1）从地面到高空,风速、风向频率分布随高度的增加而变化,2~400m高度风速基本为2级,盛行风向为偏东风,这说明边界层铁塔和风廓线雷达的风速、风向具有连续性。（2）从垂直高度上看,风速存在明显季节变化特征,冬季风速较大,夏季风速较小;日变化结构随高度的升高表现形式明显不同,20m以下为单峰型,100~1500m为双峰型,2000m以上日变化不明显;平均风速逐月变化,20m以下为单峰型,100~1000m为双峰型,1500m以上为单峰型。（3）纬向风600m以下出现东西风交替的日变化,经向风在2~20m高度全天为南风,100m高度以上午后至日落为南风、其余时段为北风,南风由高空向低层传递。     

上海组网风廓线雷达数据质量评估

利用2014年6月美国国家环境预报中心(NCEP)的全球模式分析资料,对上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据进行了初步分析和比较。由于NCEP全球模式分析资料并未使用上海13:15加密观测探空秒间隔数据,首先用该数据对NCEP分析资料的准确性和代表性进行了检验。结果表明,两者平均偏差与均方根误差均较小,故认为NCEP分析资料可用于客观检验上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据。对比分析风廓线雷达与NCEP分析资料表明总体上,风廓线雷达与NCEP分析资料的平均风场风速偏差为-0.14 m·s~(-1),均方根误差为2.72 m·s~(-1),风向偏差为-4.28°。上海组网风廓线雷达测风资料质量与探空观测水平接近,有较高的可用性。     

相干多普勒测风激光雷达反演厦门市风场及边界层高度的可靠性分析

利用2019年11月5日至12月13日厦门国家高空气象观测站的无线电探空仪数据和同期布设的多普勒测风激光雷达资料,对比分析二者的风速风向和通过梯度法反演的边界层高度。结果表明:(1)风速和风向的决定系数R~2分别达到0.91和0.98,一致性良好,450～1300 m高度范围内,对比效果最佳;(2)利用探空数据的温度廓线和测风激光雷达的雷达回波强度信号通过梯度法分别反演边界层高度,二者一致性很高,只是在边界层出现急流、云层和明显的污染等复杂情况时,探空数据反演的结果会明显大于测风激光雷达;(3)在出现降雨时,雷达探测高度明显降低,无法有效反演边界层高度。测风激光雷达不仅可以满足边界层内风场的精细化连续探测,也可以反演边界层高度。     

西昌发射场L波段雷达、风廓线雷达与GPS测风对比分析

对西昌发射场L波段雷达、风廓线雷达和GPS测风数据进行对比分析,对不同季节、不同风速条件、不同高度下的风向和风速数据进行相关性分析,结果表明:发射场干季风速数据相关性较高,风向数据相关性较低,雨季风速数据相关性较低,风向数据相关性较高;随风速变大,L波段雷达和GPS测风的数据相关性越来越高,二者与风廓线雷达测风数据的相关性明显变低;在各高度层风向相关性均较高,在低层风速相关性较低,在中高层风速相关性较高。      

青藏高原东南缘低层风场垂直结构与变化特征

为进一步认识青藏高原山地低层风场特征、长期变化规律,利用2008-2012年青藏高原东南缘云南大理站边界层铁塔和风廓线雷达的长期观测资料,初步分析了该地区低层风场垂直结构及其变化特征。结果表明:(1)从地面到高空,风速、风向频率分布随高度的增加而变化,2~400m高度风速基本为2级,盛行风向为偏东风,这说明边界层铁塔和风廓线雷达的风速、风向具有连续性。(2)从垂直高度上看,风速存在明显季节变化特征,冬季风速较大,夏季风速较小;日变化结构随高度的升高表现形式明显不同,20m以下为单峰型,100~1500m为双峰型,2000m以上日变化不明显;平均风速逐月变化,20m以下为单峰型,100~1000m为双峰型,1500m以上为单峰型。(3)纬向风600m以下出现东西风交替的日变化,经向风在2~20m高度全天为南风,100m高度以上午后至日落为南风、其余时段为北风,南风由高空向低层传递。     

风廓线雷达大气风场观测误差分析

依据风廓线雷达工作原理和风的计算公式,分析影响大气风场观测误差的主要因素,重点分析了雷达回波SNR对风的观测精度影响和GPS探空对比试验。结果表明:①风速观测精度主要取决于波束倾角、雷达技术参数和大气折射率结构常数C2n的垂直分布;风速及风速观测精度越大,风向观测精度越大。②在同种观测模式下,波束倾角与C2n越大,风场观测精度越高。③同一观测模式的SNR越大,风速观测误差越小;不同模式间的大气风场观测精度相差较大。④对比试验的风速风向相关性较好,但相对偏差较大,尤其低空更为明显。     

上海组网边界层风廓线雷达与宝山二次雷达测风数据比较分析

文章利用上海边界层风廓线雷达网中3台分别布设在松江泖港和嘉定F1赛车场的TWP3型风廓线雷达以及嘉定外岗的LAP3000型风廓线雷达,在2010年初冬和2011年盛夏各一个月时段的连续原始测风数据,逐个与上海宝山GFE(L)-1型二次探空雷达在相同时段中的原始测风数据进行了对比分析研究.并且还将同布设在嘉定地区的两台不同型号的风廓线雷达进行了测风数据的互比分析.在基本稳定的天气条件下,嘉定F1赛车场、松江泖港以及嘉定外岗风廓线雷达各自与宝山GFE(L)-1型二次雷达探空测风数据进行对比分析的匹配样本数依次是6733、7350和7013对,其在盛夏时段对比统计的各层风速的平均标准差分别是3.34、3.37和4.03m·s-1,在初冬时段则为3.22、3.22和3.42m·s-1.参与互比分析的F1赛车场TWP3型风廓线雷达和外岗LAP3000型风廓线雷达之间的匹配样本数是71981对,其在盛夏时段互比统计的风速平均标准差是3.63 m·s-1,在初冬时段为4.12 m·s-1.有统计曲线表明,本研究中两台TWP3型风廓线雷达与宝山GFE(L)-1型二次雷达探空测风的误差均为2～4 m·s-1,其比对精度明显优于嘉定外岗的LAP3000型风廓线雷达.文章还提出了风廓线雷达的“有效探测高度”新概念.     

多普勒雷达与L波段雷达垂直风廓线对比分析北大核心

利用2012-2017年阜阳多普勒雷达与L波段雷达测风数据进行对比分析,统计两者的相关性和测量误差,进一步了解多普勒雷达风廓线产品的准确性和可信度。结果表明:两者测风结果一致性较好,风向和风速相关系数分别为0.97和0.94,标准差分别为19.5°和2.65 m·s^(-1)。多普勒雷达风速总体上在同一高度比L波段雷达风速偏小,两者风速相对偏差平均为24.48%;风速标准差随高度增高呈增大趋势,在降水期间对比差值小于非降水;风向标准差在7 km以下呈递减趋势,8 km以上有小幅增加趋势;风速相关系数随高度增加呈增大趋势,除低空偏低以外,其他高度相关系数均较高。     

科尔沁边界层风廓线雷达探测性能评估

利用2016～2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6min的风场资料评估雷达探测性能,主要针对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与常规探空探测风的相关性等进行了分析。结果表明：风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000米以下平均数据获取率都在60%以上。雷达探测数据存在日出后数据缺测率高,午后缺测率低的变化趋势。各层数据获取率与气温和比湿的相关系数分别在0.45和0.35左右。对比风廓线与常规高空探测数据发现：二者v分量的相关系数大于u分量；各高度层中400米到1900米的u分量的相关系数在0.4以上,500米到3400米的v分量的相关系数都在0.6以上；风廓线雷达与常规探空数据u分量相关系数随风速的增大时而减小,从春季到冬季u、v分量相关系数都呈减小趋势。各个季节中风廓线雷达与常规探空数据风速平均偏差春季最小、冬季最大。     

乌鲁木齐风廓线雷达探测能力评估

利用乌鲁木齐市2011年12月—2013年3月CFL-03风廓线雷达的风探测数据与同期的常规探空数据,对风廓线雷达探测数据的可靠性和探测能力给予了评估。结果表明,受乌鲁木齐四季不同的气候背景影响,风廓线雷达的数据获取率在夏季最高,在冬季最低,80%的数据获取率等值线在夏季、冬季各自达到的高度分别为4500 m和1980 m;240 m以下风廓线雷达探测的风速误差较大,240 m以上风廓线雷达四季探测的风速普遍小于实况,误差在-1~0 m/s之间的出现频率最高,介于28.8%~31.8%,且最大频率在四季出现的高度有所差异,总体来看夏季风速误差相对较小;风向误差总体在-22.5°~0°之间的出现频率最高,且随着高度增加频率增加;风廓线雷达对风速的探测能力优于风向,二者与实况的相关系数各自为0.9左右和0.6~0.8;通过对长时间序列的风速、风向资料的比较,说明风廓线雷达能够较为准确地反映冬季天气过程的演变,且能够较为精细地刻画夏季短时强降水天气过程中高低空气流的变化特点。在综合考虑低空地物回波、探测盲区因素以及高空气球探空飘移等多种因素影响的情况下,可见风廓线雷达对乌鲁木齐大气环境和天气过程拥有较可靠的监测能力。     

风廓线雷达对塔克拉玛干沙漠晴天边界层的探测分析

利用塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站2010年8和10月边界层风廓线雷达资料,分析了沙漠晴天边界层湍流、大气温度、水平风速风向以及垂直速度的发展演变特征和日变化规律。研究表明：（1）大气折射率结构常数（C_n~2）能较好地反映晴空湍流对电磁波的后向散射能力,可以详细刻画湍流发展旺盛区域的高度、强度及其演变特征;沙漠夏季白天湍流发展剧烈,旺盛区域顶部可达4000 m高度左右。（2）RASS系统对沙漠边界层大气温度的探测具有较好的可信度,其近地边界层温度符合一般的日变化规律,昼夜温差显著,白天高温维持时间长,升温过程相对滞后于近地表气温。（3）风廓线雷达对大气风场的探测结果与地面风速风向一致,沙漠晴天主要受东风和东北风控制,风速较小,平均在2.0～6.0 m·s~（-1）范围变化。（4）沙漠腹地大气垂直速度变化符合静力平衡理论,铅直方向运动很弱,一般在-1.0～1.0 m·s~（-1）范围波动。     

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。      

风廓线雷达与多普勒天气雷达风矢产品对比及相关分析

利用成都地区2010年8月和北京沙河地区2011年7—8月风廓线雷达以及多普勒天气雷达的风廓线探测资料,结合对应时段的天气现象相关记录,通过对比分析得到以下结论:①弱降水条件下,在300~2100m高度内,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测具有很好的相关性,风向相关系数平均值为0.596,风速相关系数平均值为0.736,在做预报时两者可以同时应用,互为补充;②强降水天气条件下,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测的风向、风速变化趋势基本一致,特别是在300~2100m之间各个高度上风向、风速相关性较好,风向相关系数平均值为0.573,风速相关系数为0.508,且风廓线雷达比多普勒天气雷达探测到的各层风向、风速变化更为详细、直观;③阴天条件下风廓线雷达与多普勒天气雷达的风向、风速相关性低层比高层好;④晴天条件下,风廓线雷达更适合用于预报和监测天气。     

夏季不同天气条件下风廓线雷达探测精度分析

利用2016年6—8月沈阳地区TWP8-L型风廓线雷达观测资料,判断大气的均匀性,计算风廓线雷达的探测精度,并与探空气球的观测资料进行对比分析,得到晴空和不同降水条件下的风廓线雷达探测精度随高度的变化情况。研究结果表明,1000m高度以下风廓线雷达的探测精度较高。在无降水和均匀降水条件下,风廓线雷达的水平探测范围内大气均匀稳定,东西波束和南北波束测得的径向风对称性较好,(U_W-U_E)和(V_S-V_N)的平均差和标准差值较小;与GTS1型探空仪风速精度相差小于2.9m/s,两者相关性较好,风廓线雷达探测水平风的准确性较高。在探测范围不均匀的降水条件下,大气在风廓线雷达的水平探测范围内不均匀,东西波束和南北波束测得的径向风的对称性较差,垂直速度变化差异较大;U_W-U_E和V_S-V_N平均差和标准差值较大;与GTS1型探空仪风速精度相差大于2.0m/s,两者相关性较差,风廓线雷达探测水平风的准确性较低,需要进一步改进算法,改善数据质量,提高探测性能。