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。      

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。     

风廓线仪与气球测风资料的对比分析

利用风廓线仪和气球同步探测风场资料对比,分析了风廓线仪探测风场资料的可靠性。结果表明：在稳定天气过程中,由于风廓线仪的探测盲区和地物杂波的影响,自地面至高空200m范围内,廓线仪探测的风向、风速与气球探测的风向风速值有一定偏差,200m高度以上风廓线仪和气球探空所测得的风场廓线具有很好的相关性;在复杂天气过程中风场廓线形状出现较大偏差,主要原因是由于气球探空资料在各高度层之间的整体连续性方面存在明显不足,而风廓线仪的观测资料无论在各高度层之间还是整体连续性方面都明显好于气球探空。这与在较高海拔地区,气球观测期间的大气局部不稳定有关。由于气球在经过某高度层时的取值明显受到当时大气层局部小湍流活动或者较强的下沉或上升气流影响,使气球经过该点时的位移与其相邻两点之间出现明显的飘逸,从而造成气球在某个高度范围内的风资料观测值出现较大偏离。但由于探空气球的资料不连续,无法准确判断气流扰动情况,而风廓线仪获取的不同高度上的风资料是10min内的平均观测值,一般不受小范围的空气扰动而出现较大偏离,另外,风廓线仪的观测是连续的,每组观测值之间只存在10min的时间差,通过对前后几组数据的对比分析,可以明显看出当时气流的扰动情况。因此,风廓线仪探测在资料的连续性和分析气流扰动情况,尤其是大尺度湍流活动方面更有探空气球不可替代的作用,风廓线仪观测资料的可靠性具有良好的应用价值。     

面向CRA的中国风廓线雷达小时产品质量控制算法与评估

面向中国第一代全球大气/陆面再分析产品(CRA)的应用需求,针对中国风廓线雷达小时产品资料特点,在美国NCEP风廓线综合质量控制方法的基础上,提出一套适用于中国风廓线雷达逐小时水平风产品的质量控制方法。通过对比质量控制前后风廓线雷达资料与探空资料的相关系数、平均偏差及均方根误差,证明了质量控制方案的有效性。以ERA-Interim资料作为间接参考场,通过比较探空资料与不同型号、不同探测高度范围、不同观测时段、不同垂直层次风廓线雷达资料相对ERA-Interim再分析资料的偏差,分析了质量控制前后中国风廓线雷达资料的整体质量。结果表明,经该算法质量控制后,风廓线雷达与探空风场表现出了更好的一致性。不同雷达型号、不同探测高度资料的相关系数从0.17～0.82上升至0.79～0.98。在相对ERA-Interim与探空资料的偏差方面,质量控制后,除边界层风廓线雷达的u风分量在300 hPa以上仍有5 m·s~(-1)左右的偏差外,其他型号雷达的u、v风分量在各垂直层的平均偏差均在3m·s~(-1)以内,证明质量控制算法具有识别高层粗大误差数据的能力,能够使最大探测高度以上的数据得到有效利用。     

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。     

风廓线雷达组网资料初步对比分析

以L波段探空雷达探测到的水平风为标准对全国风廓线雷达探测到的水平风的可信度进行评估,得到:风廓线雷达探测到的水平风在700 hPa高度以下与L波段探空雷达测风有较好的一致性;并且将风廓线雷达探测到的垂直速度与同址地面自动气象站观测到的1 h雨量进行相关性分析,得出垂直速度大小能很清楚地反映降水的开始、结束以及降水的强度;最后将全国风廓线雷达探测到的水平风进行组网对比分析,得出全国风廓线雷达探测得到的水平风在700 hPa高度下是可信的,风向可信度随探测高度的增加而增大。风速可信度随探测高度的增加而降低。     

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。     

不同降水条件下风廓线仪水平风评价

利用北京市观象台2014—2018年风廓线仪资料和同期探空及MICAPS地面资料,对不同降水条件下风廓线仪水平风与探空资料的误差和相关性进行分析,为风廓线仪资料在降水预报中的深入应用提供参考。结果表明:(1)总体上,各高度层风廓线仪的U分量风均比探空资料偏小;有降水时U分量风误差小且相关性好,其在850 hPa的均方根误差和相关系数均有较大变化,说明云底对风廓线仪探测U分量风有一定影响。500 hPa以上U、V分量风误差较大。(2)风廓线仪探测的U分量风在降雨和雷阵雨时均比探空资料偏小,且在降雨时误差相对较小,相关性较好;阵雨(雪)时不同高度误差变幅大;雷阵雨时700 hPa平均误差绝对值最大,850 hPa次之,其他降水情况基本是高层误差大于低层。降雪时V分量风比探空资料偏大,且700 hPa高度以下均方根误差比降雨、阵雨(雪)和雷阵雨时小,700 hPa以上则相反;雷阵雨时700 hPa误差大,相关性较差;降雨时均方根误差、相关系数在各高度层变化幅度较小。     

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。     

风廓线雷达与天气雷达风廓线数据的融合及应用

风廓线雷达与多普勒天气雷达风廓线产品均可以获取高时间分辨率的高空风信息,但两种遥感测风的探测原理及时空代表性不同。在对风廓线雷达进行质量控制处理、剔除降水粒子空间不均匀分布对数据可信度影响之后,根据风廓线雷达与天气雷达风廓线数据探测原理差异,进行不同时间代表性的风廓线数据的空间匹配试验,确定与天气雷达风廓线数据进行融合的风廓线雷达数据最优时间分辨率,结果为1 h。利用2015年7月北京南郊观象台的探空、风廓线雷达、天气雷达测风数据进行三种高空风的一致性比对,结果表明三种测风数据具有较好的一致性,均方根误差分别为2.3和2.5 m·s~(-1);60、30以及6 min不同时间代表性风廓线雷达数据与天气雷达风廓线数据之间的均方根误差分别为2.6、2.8及3.1 m·s~(-1),60 min数据的融合效果最佳,低空尤其明显。利用广东省2014年5月的风廓线雷达观测网以及天气雷达网风廓线数据进行了高空风场的融合分析试验,融合分析场提供了更为丰富的高空中尺度水平风场信息,低空的涡旋更加明显。     

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。     

华南沿海地区车载风廓线雷达资料的分析与应用

对系统风较小时车载风廓线雷达探测资料与气球探空资料进行了对比, 发现二者一致性较好, 并应用车载风廓线雷达探测资料分析了探测期间惠来海陆风的空间结构和时间演替规律。同时分析了车载风廓线雷达探 测到的“灿都”台风资料, 结果表明车载风廓线雷达对台风外围下沉气流区高空风的三维结构有较强的探测能 力, 能有效地探测到台风登陆过程中地面到高空的水平风切变和垂直气流切变过程, 有助于提高沿海地区防台风抗台风能力。     

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。     

风廓线雷达资料对GRAPES_MESO数值预报系统影响的初步研究

针对一个南方切变线系统降水个例,通过观测系统模拟试验(OSSEs)对我国拟建风廓线雷达观测网内的不同类型风廓线雷达观测资料在GRAPES_MESO系统中的影响、对风廓线雷达观测和探空观测及两者混合使用时在GRAPES_MESO系统中的影响差异进行了初步分析和讨论。试验结果表明,在GRAPES_MESO系统中,风廓线雷达资料对500 hPa高度以下水平风速分析场的修正作用明显优于探空资料;风廓线雷达资料对水平风速分析场的影响高度极限大约在300 hPa附近,经过6h的传播,其影响可以向上继续传播至250 hPa以上高度;在300 hPa高度以下,同化对流层Ⅱ型风廓线雷达资料对水平风速分析场的影响比边界层型风廓线雷达资料略大;单独同化风廓线雷达资料对降水预报的贡献较弱,与探空观测混合使用时有助改进降水预报。     

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。     

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。     

风廓线雷达资料对华南区域模式预报的影响

设计基于GRAPES_Meso的不同试验模拟2014年3月28日-4月8日的广东前汛期降水过程,评估风廓线资料对同化和预报的影响。对资料同化后分析增量的分析表明:相比同化时仅使用自动气象站资料,风廓线雷达资料对1000 hPa到850 hPa纬向风增量均有贡献,在850 hPa,700 hPa高度以上贡献迅速减小。应用3个试验的预报结果计算探空站、风廓线雷达站预报值与观测值的11 d均方根误差发现,同化加入风廓线雷达资料对各预报要素的改善在850 hPa高度最明显,其中风速预报误差显著降低,为0.7 m·s-1。此外,风廓线雷达资料对700 hPa风速预报有一定改善,而在925 hPa高度模拟效果反而降低。通过对2014年3月30日12:00（世界时）的个例分析发现,同化加入风廓线雷达资料的风速预报均方根误差在大雨级别以上的降水落区更大,其原因还有待于进一步研究。     

长沙机场阵列天气雷达风场验证

利用2019年4—9月高时空分辨率的长沙机场阵列天气雷达资料开展三维变分（three-dimensional variational data assimilation,3DVAR）风场反演研究。为验证该算法的反演效果,选取外场试验中10次降水过程,在阵列天气雷达的三维精细探测区内,采用阵列天气雷达合成风场和1部L波段边界层风廓线雷达产品作为参考值对阵列反演风场进行验证评估。结果表明:在稳定性降水条件下,阵列反演风场与阵列合成风场、风廓线雷达产品的结果较为一致;在对流性降水条件下,由于不均匀性会造成风廓线测风精度下降,风廓线雷达产品与阵列反演风场和阵列合成风场差异较大。阵列反演风场与阵列合成风场在稳定性、对流性降水条件下水平风速相对偏差分别低于19%,29%,水平风向差分别低于14.92°,26.35°,稳定性降水条件下阵列反演风场更优,误差在可接受范围内。两种算法得到的风场结构符合各类天气系统的基本特征,水平风场空间分布和风速、风向非常接近。     

风廓线仪探测降水云体结构方法的研究

风廓线仪用于探测大气三维风的分布，当有降水出现时，受雨滴下降末速度的影响，不能直接得到大气的真实风在垂直方向上随时间的演变。风廓线仪与多普勒天气雷达都是采用脉冲多普勒体制，因此对于有降水时的风廓线仪资料，通过雷达气象方程能够获取探测空间附近的降水回波强度垂直剖面结构、云中降水含水量以及测站上空雨滴下降的平均多普勒速度；同时利用雨滴下降的平均多普勒速度对风廓线仪垂直观测资料进行修正，可以得到降水云体中三维风随高度分布的演变。     

乌鲁木齐风廓线雷达的探测能力评估

利用2011年12月~2013年3月CFL－03型风廓线雷达在乌鲁木齐市的风探测数据与同期的常规探空数据开展了比对分析,从而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,CFL－03型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夏季、冬季各自达到的高度分别为4500m和1980m;受低空地物回波、探测盲区等因素影响,240m以下风廓线雷达探测的风速误差较大,240m以上风廓线雷达四季探测的风速普遍小于实况,误差在-1~0m/s之间的出现频率最高,介于28.8%~31.8%,且在四季最大频率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;通过长时间序列的风速、风向资料的比较,说明CFL－03型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CFL－03型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。