基于激光云高仪反演全天边界层高度的两步曲线拟合法

大气边界层高度是天气、气候、大气环境研究中的一个重要参数,目前尚缺少基于激光雷达探测系统反演全天边界层高度的有效方法。文中利用北京朝阳站、大兴站的激光云高仪数据,首先评估了梯度法、标准偏差法、曲线拟合法和小波协方差法反演边界层高度的适用性和局限性,发现梯度法容易受环境噪声的影响,曲线拟合法稳定性较好,但在夜间弱湍流条件下会将残留层高度误判为夜间边界层高度。提出两步曲线拟合法,将一天中边界层结构划分为白天的对流边界层、夜间的残留层和稳定边界层,通过用不同的理想曲线对其进行两步拟合,获取全天边界层高度的变化。将两步曲线拟合法的反演结果与基于L波段探空雷达的位温梯度法的探测结果进行比较发现:两者相关系数为0.91,证明了两步曲线拟合法的可行性以及激光云高仪探测边界层高度的应用潜力。采用该方法反演2017年5—6月朝阳站与大兴站边界层高度,对比发现:城区特殊的下垫面性质使朝阳站日间对流边界层发展更早,边界层高度更高,全天朝阳站边界层高度的变化在308—1391 m,大兴站在197—1302 m。      

多普勒激光雷达探测台风“利奇马”边界层风场精度分析

多普勒激光雷达在台风等强天气背景下的探测能力亟待研究,为此将多普勒激光雷达与70 m测风塔超声风温仪在同址同高度探测台风“利奇马”影响期间的边界层风场数据进行对比,并分析多普勒激光雷达的误差分布以及变化情况。结果显示:在高度70 m上,两者的水平风速、风向相关系数分别为0.97和0.99,垂直风速的相关系数为0.36。以超声风温仪为参考值,激光雷达水平风速、垂直风速和风向均方根误差分别为1.06 m/s、0.46 m/s和17.10 °。深入研究表明:降水对多普勒激光雷达测量水平风速和垂直风速误差均有一定影响。当激光雷达信噪比大于2 000时,各参量的误差与信噪比呈负相关关系。研究表明多普勒激光雷达至少可以较好地刻画台风环流内的水平风场结构及演变,可应用于台风外围环流影响下(即较弱降雨条件下)边界层风场的高分辨率探测和研究。      

基于激光雷达和微波辐射计观测确定混合层高度方法的比较

利用苏州地区2010年1月4,7,16日和2月4日4天的激光雷达及微波辐射计观测资料,比较了不同遥感手段探测晴天大气混合层高度的差异,发现试验期间该地区的混合层高度在300~1500 m之间。利用梯度法、标准偏差法、小波法从激光雷达数据中提取混合层高度并进行了对比,结果表明三种方法都能较好地反演混合层高度并且一致性较好,三者差异主要存在于大气边界层的发展和消亡阶段;梯度法和小波法结果无明显差异,而标准偏差法结果稍高于其他方法。在此基础上,利用微波辐射计探测的大气温度,使用温度梯度法估算大气混合层高度,并与激光雷达探测结果进行了比较,结果表明,大多数情况下激光雷达探测结果高于微波辐射计观测结果;两种遥感手段有较好的相关性,相关系数为0.76。激光雷达同微波辐射计结果存在差异,尤其是在边界层的发展和消散阶段,这是由两种遥感手段探测原理不同造成的。     

基于激光雷达资料的小波变换法反演边界层高度的方法

利用小波变换法反演边界层高度时,不同小波母函数的选取可能得到不同的边界层高度。因此,对构造的白天及夜间激光雷达后向散射信号理想廓线进行Haar小波协方差变换,并对后向散射信号梯度廓线进行Morlet与Mexican Hat小波变换反演边界层高度。结果表明,宜采用Haar函数与Mexican Hat函数作为小波母函数,其中Haar函数准确性优于Mexican Hat函数,而Mexican Hat函数更易稳定。同时为了进一步检验3种小波变换法的反演结果对小波振幅的敏感性,通过改变小波母函数的小波振幅,发现无论是理想廓线还是叠加扰动的廓线,较大的小波振幅易得到比较稳定准确的白天边界层高度与夜间混合层高度。     

利用激光雷达结合数值模式估算兰州远郊榆中地区夏季边界层高度

用激光雷达资料,采用小波变化法反演兰州远郊榆中地区兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)的边界层高度,并利用WRF中尺度数值模式,选取两种不同边界层参数化方案(YSU、MYJ)模拟了该地区边界层及其高度.分析表明激光雷达反演边界层高度与WRF模拟边界层高度结果基本一致;WRF选用YSU方案能较好反映热对流边界层,而MYJ方案对于动力作用边界层模拟较好.日出后08:00(北京时间,下同)SACOL不稳定边界层开始发展,17:00达到最大高度.热对流边界层可以达到2 km;动力作用边界层可达到1.5 km,之后热对流边界层下降速度明显高于动力作用边界层.     

2007年冬季大连市区气溶胶垂直剖面特征

选用2007年1月8—30日期间8个无云天的激光雷达资料进行分析。基于Fernald方法反演得到气溶胶消光系数廓线,结合无线电探空资料分析了边界层内气溶胶时空分布,并将反演的激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面PM10、能见度资料进行对比分析。结果表明：冬季大连市区气溶胶主要分布在2 km以下区域,早晨和夜间在0.5 km以下区域经常存在一个气溶胶层;气溶胶消光系数廓线与探空资料较吻合;反演激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面的PM10浓度呈正相关,与能见度呈负相关,相关性较好。     

气溶胶激光雷达和无线电探空观测边界层高度的对比分析

利用北京地区2017年11月至2018年1月连续3个月的激光雷达资料和无线电探空数据,按照清洁天、污染天和多云天3种天气条件,对大气边界层高度的计算方法和结果进行对比分析。结果表明,基于激光雷达消光系数的梯度法、标准差法和小波法都能够较好地提取边界层高度。清洁天标准差法计算的边界层高度高于梯度法和小波法,08:00（当地时间,下同）和20:00由无线电探空得到的清洁天边界层高度平均值分别为1176 m和1224 m。污染天标准差法的计算结果要低于梯度法和小波法,污染天无线电探空得到的边界层高度平均值约为956 m,和清洁天相比降低了两百多米,重污染时最低降低至562 m,逆温层高度和PM2.5浓度具有明显的反相关关系。有云时,梯度法和小波法确定的边界层高度和云高非常接近,标准差法计算的结果略低。总体而言,气溶胶激光雷达计算的边界层高度随着污染等级的提高没有明显的降低趋势,相反在重度污染情况下反而有所增加,这可能是由于污染物的不断堆积导致的。梯度法确定的边界层高度易受到污染物传输过程的影响,略高于逆温层高度。另外,激光雷达确定的边界层高度受到残留层影响时,也会高于逆温层。     

地基微波辐射计探测大气边界层高度方法

采用2013年中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测试验站的地基微波辐射计和激光雷达观测数据,以激光雷达探测的大气边界层高度为参考,分别利用非线性神经网络和多元线性回归方法建立微波亮温直接反演大气边界层高度的算法,并对比两种方法的反演能力, 同时分析非线性神经网络算法在不同时段及不同天气状况下反演结果的差异。结果表明:非线性神经网络算法的反演能力优于多元线性回归算法,其反演结果与激光雷达探测的大气边界层高度有较好一致性,冬、春季的相关系数达到0.83,反演精度比线性回归算法约高26%;对于不同时段和不同天气条件,春季的反演结果最好,晴空的反演结果好于云天; 四季和不同天气状况的划分也有利于提高反演精度。     

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。     

基于机载观测资料订正雷达比及其垂直分布特征

雷达比是激光雷达反演气溶胶光学特性的重要参数和影响因素。利用北京地区2016年一次清洁过程（12月10日）和两次污染过程（11月15～18日和12月16～19日）的微脉冲激光雷达、机载浊度计和黑碳仪以及多种地基观测设备,综合研究基于飞机观测订正雷达比的方法及其分布特征。清洁过程地面PM_2.5浓度低于40 μg m?3;污染严重时期的PM_2.5均高于150 μg m?3且能见度低于5 km,污染过程1存在高空传输的特征。研究结果表明相较于采用单一的柱平均雷达比,利用本文方法获得的雷达比垂直廓线反演得到的气溶胶消光系数和光学厚度更接近原位跟踪观测,精度均有提升。基于此方法获得的雷达比在污染发展不同时期垂直分布差异较大,主要分布在19～76 sr之间,清洁时期雷达比较小且垂直分布差异不大。污染过程1雷达比随高度波动增加至边界层顶（19～45 sr）;污染过程2严重期边界层内雷达比随高度由70 sr降低到20 sr;边界层以上均呈现小幅波动变化。边界层内雷达比垂直分布与气溶胶来源特别是高空气溶胶传输有密切联系,混有沙尘的区域传输显著提升了所在高度的雷达比值。边界层以上雷达比受少量大粒子或者强吸收性的气溶胶粒子的影响波动变化。边界层内消光系数增大时雷达比呈增加趋势;当相对湿度高于40%,边界层内雷达比随相对湿度增加而增大。     

BJ-RUC系统对北京夏季边界层的预报性能评估

以北京市观象台2010年8月、2011年8月每日3次 (08:00, 14:00, 20:00,北京时,下同) L波段探空秒间隔数据为实况,对BJ-RUC系统 (rapid updated cycle system for the Beijing area) 分析和预报边界层性能进行了初步评估。结果表明:BJ-RUC系统对北京地区夏季白天边界层的细致特征具有较好的预报能力,但也存在明显的系统性误差。08:00边界层偏冷; 14:00和20:00 1 km以下的边界层则显著偏暖, 边界层内明显偏湿。整体上模式对边界层内温度、湿度的预报误差均高于自由大气。该系统对北京地区边界层内早晨 (08:00) 从夜间山风向白天谷风环流过渡、午后 (14:00) 到日落后 (20:00)1500 m以下盛行西南偏南气流的日变化特征具有较强的预报能力。系统预报的14:00边界层顶高度与评估时段内实际对流边界层高度的变化趋势一致。但预报的对流边界层顶偏高,这与BJ-RUC系统采用YSU边界层参数化方案的垂直混合更强有关。     

Comparison of Beijing MST Radar and Radiosonde Horizontal Wind Measurements

To determine the performance and data accuracy of the 50 MHz Beijing Mesosphere–Stratosphere–Troposphere(MST)radar,comparisons of radar measured horizontal winds in the height range 3–25 km with radiosonde observations were made during 2012.A total of 427 profiles and 15 210 data pairs were compared.There was very good agreement between the two types of measurement.Standard deviations of difference(mean difference)for wind direction,wind speed,zonal wind and meridional wind were 24.86?(0.77?),3.37(-0.44),3.33(-0.32)and 3.58(-0.25)m s~(~(-1)),respectively.The annual standard deviations of differences for wind speed were within 2.5–3 m s~(-1)at all heights apart from 10–15 km,the area of strong winds,where the values were 3–4 m s~(-1).The relatively larger differences were mainly due to wind field variations in height regions with larger wind speeds,stronger wind shear and the quasi-zero wind layer.A lower MST radar SNR and a lower percentage of data pairs compared will also result in larger inconsistencies.Importantly,this study found that differences between the MST radar and radiosonde observations did not simply increase when balloon drift resulted in an increase in the real-time distance between the two instruments,but also depended on spatiotemporal structures and their respective positions in the contemporary synoptic systems.In this sense,the MST radar was shown to be a unique observation facility for atmospheric dynamics studies,as well as an operational meteorological observation system with a high temporal and vertical resolution.     

西藏改则地区雨季上对流层/下平流层大气垂直结构观测研究

利用中国第3次青藏高原大气科学试验2014年7-8月改则探空试验期间获取的每天3次观测的探空数据,对该地区对流层大气垂直结构进行了研究。结果表明：改则地区海拔高度17-19 km存在逆温现象;第一对流层顶平均高度16082 m,第二对流层顶平均高度16466 m,前者出现概率远高于后者,两类对流层顶的高度均与其对流层顶的温度、气压成反比。08、14和20时（北京时）的最大风速分别出现在11.8、12.6和12.1 km高度,风速分别为16.2、16.3和15.9 m/s,风向随高度顺时针变化,对应为暖平流,由下层西南风转为上层的东南风,17 km以上高度稳定成东北风,下层主导风为西南风。在约8 km的高度上存在一个最大相对湿度聚集区,从地面开始相对湿度随高度升高而增大（逆湿现象）,达到该聚集区后,随高度升高而减小。青藏高原西部雨季对流层顶折叠现象出现概率较低,可能与该季节高空急流或高空锋天气较少有关。     

激光雷达和探空反演的混合层高度对比分析

本文利用2016年12月至2017年11月期间晴朗少云天气下的成都微脉冲激光雷达观测数据反演的混合层高度,与温江探空资料确定的混合层高度进行了对比和误差分析,结果表明:基于探空资料和激光雷达数据反演的混合层高度具有较好的一致性,两者相关系数达0.75,激光雷达反演的混合层高度略低于基于探空资料确定的值,在混合层高度为1000～2000m时,两种方法计算所得的值偏差幅度最小,约为20%;在1000m以内和2000m以上,偏差幅度略有增大,为26%;两种方法反演的混合层高度变化趋势较为一致,均呈现出12月、1月较低,4月、5月较高的特点;混合层高度具有明显的日变化特征:上午混合层高度迅速增高,午后增长速度减慢并发展到最大高度,日落后迅速降低;混合层内相对湿度的增加、残留层的存在是导致激光雷达反演混合层高度时产生较大误差的原因之一。     

基于一维变分算法的地基微波辐射计遥感大气温湿廓线研究

为研究地基微波辐射计遥感温、湿度廓线的一维变分算法的反演能力,用北京地区2010—2011年00和12时(世界时)的多通道地基微波辐射计亮温资料进行试验。首先,利用同时次的地面观测资料、红外亮温(由地基微波辐射计自带红外传感器测得)及探空观测数据,给出提取无云样本的方案,得到432个无云样本;再以辐射传输模式计算得到的模拟亮温为参考,对无云条件下的观测亮温进行质量控制;然后利用探空数据进行模拟试验,结果发现,一维变分算法对3 km以下的温度廓线有较大调整。使反演结果更加接近探空,而对湿度廓线在0—10 km都有不同程度的优化;最后利用一维变分算法对地基微波辐射计观测亮温进行大气温湿廓线反演,将结果与探空对比可以看出,温度廓线的均方根误差小于2.9 K,绝对湿度的均方根误差小于0.47 g/m~3;进一步与地基微波辐射计自带神经网络的反演结果比较表明,一维变分的反演结果更接近实际大气。     

对流降水云中大气垂直运动反演及个例试验

为深入认识对流降水云结构及动力特征,基于降水频段调频连续波5520 MHz垂直指向雷达(VPR-CFMCW),使用地面至15 km高度的反射率因子及径向速度,建立对流降水云中大气垂直运动的反演方法,分析对流垂直结构及大气垂直运动随高度分布的演变特征.对在广东龙门测站探测的2019年4月20-22日前汛期4次对流降水进行...     

Determination of the Atmospheric Boundary Layer Height from Radiosonde and Lidar Backscatter

The height of the atmospheric boundary layer is derived with the help of two different measuring systems and methods. From radiosoundings the boundary layer height is determined by the parcel method and by temperature and humidity gradients. From lidar backscatter measurements a combination of the averaging variance method and the high-resolution gradient method is used to determine boundary layer heights. In this paper lidar-derived boundary layer heights on a 10 min basis are presented. Datasets from four experiments – two over land and two over the sea – are used to compare boundary layer heights from both methods. Only the daytime boundary layer is investigated because the height of the nighttime stable boundary layer is below the range of the lidar. In many situations the boundary layer heights from both systems coincide within ±200 m. This corresponds to the standard deviation of lidar-derived 10-min values within a 1-h interval and is due to the time and space variability of the boundary layer height. Deviations appear for certain situations and depend on which radiosonde method is applied. The parcel method fails over land surfaces in the afternoon when the boundary layer stabilizes and over the ocean when the boundary layer is slightly stable. An automatic radiosonde gradient method sometimes fails when multiple layers are present, e.g. a residual layer above the growing convective boundary layer. The lidar method has the advantage of continuous tracing and thus avoids confusion with elevated layers. On the other hand, it mostly fails in situations with boundary layer clouds     

用探空资料检验中尺度数值模式对强对流天气的诊断分析能力

提高对流天气临近预报准确率的关键问题之一是了解大气的垂直稳定度和垂直风切变。中尺度数值模式产品提供了高时空分辨率的大气稳定度和垂直风切变信息，需要首先检验其精度才能进一步考虑其在对流天气预报中的应用。利用北京加密探空资料检验北京市气象局3km分辨率的MM5模式结果，对强对流天气的背景参数包括温湿风垂直廓线、对流有效位能CAPE和垂直风切变进行模式分析和预报与探空对比检验。结果表明：模式模拟的各种大气廓线中，风廓线和温度廓线都具有一定的参考价值，与实况有较好的一致性，但在廓线出现转折的地方，如：逆温层和风向转折时，模式预报较差。露点（湿度）廓线的预报误差较大，不能反映出真实水汽场的分布。因此，模式预报的深层（地面至500hPa）垂直风切变与探空具有较好的一致性，而模式给出的对流有效位能CAPE由于露点预报结果不理想，其值与实际偏差较大。因此模式输出的对流有效位能CAPE必须经过适当订正才能用于诊断强对流天气发生的可能性。