雷达回波强度拼图的定量估测降水及其效果检验

为了得到精度更高的高时空分辨率格点定量估测降水量，需要将雷达资料和雨量计降水量资料进行有效的综合利用。利用广东6部多普勒雷达的回波强度拼图资料和稠密的自动雨量计降水强度观测资料，采用概率密度法建立Z-R关系进行雷达降水估计，并采用客观订正方法利用雨量计资料对雷达降水估计进行校准。交叉检验表明：利用雨量计对雷达降水估计进行客观方法订正可以取得比单纯用雨量计资料进行OI插值好的效果。OI雷达订正法较优。     

沂沭河流域不同多普勒雷达降水量估算方法的效果评估

利用2005年和2006年九次大型降雨过程的多普勒雷达体扫复合仰角的回波强度资料及相应的雨量计观测资料, 通过改进的最佳窗概率配对法、 遗传算法和最优化法分别得到沂沭河流域多普勒雷达降水Z－R关系, 对不同算法的优化结果和降水误差进行比较分析及验证, 并将最优的Z－R关系用于估算区域降水量。同时利用雨量计资料采用卡尔曼滤波、 变分等6种估测方法进行面雨量估算的校正, 并对上述几种方法的估测精度进行比较分析。结果表明: 将地面雨量计观测值作为真值, 在站点降水的估测上, 卡尔曼最优插值法和卡尔曼变分法估测的降水量计算精度最高, 最优插值法和变分法次之, 卡尔曼滤波法和平均校准法的计算精度要低于最优插值和变分法, Z－R关系法的精度最低。在区域面降水量的估测上, 雷达探测到的降水量的分布形势与雨量计得到的降水场比较一致, 但中心的降水强度上有较大的偏差。Z－R关系法的平均相对误差为70.51%。经过雷达雨量计联合校正后, 使估算精度明显提高, 其中卡尔曼最优法计算精度最高。平均校准法、卡尔曼滤波法、最优插值法、变分法、卡尔曼最优法和卡尔曼变分法的平均相对误差分别为: 16.55%、16.27%、13.44%、13.86%、13.16%、13.51%。     

雷达与雨量计联合估测降水的相关性分析

在对比分析质量控制前后雷达估测降水量与自动雨量计降水量之间相关性的基础上,采用雷达-雨量计联合校准方法,对14种不同密度雨量计校准雷达估测降水的效果进行分析。结果表明:在使用雷达资料和雨量计资料前有必要对资料的质量进行分析与控制。联合雨量计校准雷达能明显提高雷达对降水的估测能力;采用不同密度雨量计校准雷达,随着校准雨量计密度的加大,雷达估测降水的精度不断提高并趋于稳定。校准雷达的效果及所需雨量计密度与降水类型有关,当校准效果相同时,积云强降水过程需要的雨量计密度最大,积混对流性降水过程次之,层云稳定性降水过程需要的雨量计密度最小。不同方法的校准效果不同,卡尔曼滤波方法适合于对稳定性降水的校准,或在雨量计密度低的地区对雷达进行校准;变分校准法和最优插值法的校准效果相当,适合对积混对流性降水的校准,或在雨量计密度高的地区对雷达进行校准。     

雷达-雨量计联合估测降水初值场形成方法探讨

在雷达-雨量计联合估测区域降水量中,参加校准的雷达初值场代表性好坏在很大程度上影响了最终的估测精度和雨量分布.作者从参加校准的雷达初值场的基本要求出发,分析了先前几种预处理方法的优缺点,提出一种新的资料预处理方法--时间权重平均法,并用1996～1997年的雷达和地面雨量站实测资料进行了分析.结果表明:该方法充分考虑了雷达和雨量计观测的时间一致性,能够在一定程度上改善雷达估测降水的初值场,提高了估测区域降水量的精度.     

新一代天气雷达定量降水估测集成系统

降水的定量测量是天气雷达的重要应用之一,新一代天气雷达定量降水估测集成系统(QPEGS)是一套基于新一代天气雷达的雷达雨量计联合估测降水软件,利用多种雨量计校准雷达降水的方法,生成1小时降水分布。其产品的时间分辨率达10分钟,空间分辨率1 km×1 km,适合省市级业务台站使用。过去3年的数据评估表明:校准雨量计数量和估测精度有明显正相关,校准雨量计数越多,降水估测精度越高,2003年的小时降水估测误差约40%,过程降水量的估测误差小于20%;雨量计密度保持不变的情况下,降水时段越长,降水区域越大,降水估测的精度也越高。     

雨量计密度对校准雷达估测降水的影响及单点对校准的贡献

利用新一代天气雷达基数据资料和天津三次不同类型降水天气过程的降水量资料,采用变分校准方法,以校准区域内所有雨量计校准雷达得到的估测降水场作为"真值场",对比分析14种不同密度雨量计网校准雷达估测降水的效果,并对雨量计网中单个雨量计站点对校准雷达的贡献进行试验分析。结果表明:（1）参加校准的雨量计密度较小时,雷达估测降水的误差较大,估测效果不好;随校准雨量计密度的不断加大,雷达估测降水的偏差明显减小、估测精度不断提高并逐渐趋于稳定。（2）校准不同类型降水需要的雨量计密度不同,这与降水的性质有关;当校准雷达估测降水的效果与"真值场"的相当时,所需的雨量计密度为121 km²·部^-1。（3）在雨量计校准网中任意增加降水量不为零的站点,会在增加的站点周围出现估测偏差（高估或低估）,偏差的大小与站点降水量相对于其周围雨量计平均值的大小有关、偏差的影响范围则与站点周围雨量计的分布密度有关。（4）任意增大（减小）雨量计校准网中单个站点的降水量会使雷达对站点周围降水的估计偏高（偏低）,高（低）估的程度及影响范围与站点降水量增大（减小）的多少及站点周围雨量计分布密度有关,而与降水类型及降水随时间的演变无关。     

利用卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量

该文根据卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量的原理，利用“973”项目野外观测资料对2002年6月22日的一次降水过程进行了试验研究。结果表明:卡尔曼滤波校准方法能提高雷达定量估算区域降水量的精度，并能较好地反映雷达探测到的精细降水场结构；验证了随着观测次数的增加，卡尔曼滤波校准方法估算降水量的精度越来越高。     

对流性降水雨滴谱特征及其与雷达反射率因子的对比分析

利用OTT Parsivel激光降水粒子谱仪观测的南京地区梅雨季节对流性降水过程的雨滴谱资料和江苏省气象台龙王山雷达观测资料,结合天气形势,对梅雨季节对流性降水过程的微物理参量、平均雨滴谱和速度谱分布特征进行分析;在对平均谱拟合时发现,Gamma分布对小滴数目的估计和大滴端形状的符合程度效果好于M-P分布和对数正态分布,并且拟合了Gamma分布参数μ和λ的二次项关系;建立了雷达反射率因子与雨强的相关关系,并将Parsive激光降水粒子谱仪观测计算的回波强度与雷达观测的回波强度作以比较,结果表明:对于此次暴雨过程,雷达观测到的回波强度有低估的现象,并且Parsivel粒子激光探测仪观测计算的回波强度越大,雷达低估的现象越为明显。回波修正后,用统计的Z-I关系式估算的降水量与Parsivel测得的降水量更为接近。     

基于雷达—雨量计降水融合方法提高极端降水监测能力

高时空分辨率、高精度的降水产品对于极端降水的监测以及防灾减灾具有重要意义。地面雨量计提供点尺度降水精确观测,但无法精细化捕捉对流性强降水的空间分布。雷达观测可以精细地刻画降水的空间分布特征,但雷达定量估计降水（QPE,quantitative precipitation estimation）产品估测精度易受雷达观测偏差和Z–R（雷达反射率—降水率）关系等因素影响。因此,本文开展高时空分辨率的雷达—雨量计降水融合算法研究,集成雨量计观测和雷达定量估计降水产品各自的优点。该算法主要步骤包括:雨量站观测数据格点化、局地雨量计订正雷达QPE和雷达—雨量计降水融合三个部分。首先利用克里金插值方法,对雨量站观测的降水进行插值,得到格点降水信息;再通过局地雨量计订正方法系统性地订正雷达QPE产品,以提高雷达QPE产品精度;最后,结合降水类型,通过雷达—雨量计降水融合算法,产生高时空分辨率、高精度的雷达—雨量计降水融合产品。通过郑州“21·7”暴雨、台风“烟花”和2021年8月随州暴雨三个典型的极端降水个例,对雷达—雨量计降水融合算法产生的雷达—雨量计降水融合产品进行了系统地评估和分析。结果表明,在不同的极端降水个例和不同的降水时段,雷达—雨量计降水融合产品精度上优于雷达QPE产品,且在降水的空间分布上较雨量站观测格点插值产品更能精细地刻画降水的结构特征。表明算法得到的雷达—雨量计降水融合产品的准确性较高,对极端降水有较好地捕捉和监测能力。     

天气雷达定量估测降水量不同方法效果评估

将黄河淮河洪水暴雨监测预报系统降水估测模式得出的规则网格点上的降水与雨量计实测值进行比较，结果表明：将地面雨量计值作为真值，则联合校准法和最优插值校准法得出的降水量计算精度最高，变分法得到的结果不是很理想，卡尔曼滤波校准法和平均校准法的计算精度低于联合校准法和最优插值校准法，Z-I关系法的精度最低。     

分组Z—I关系及其在淮河流域雷达测雨中应用

本文使用713雷达及其数字化终端,对淮河正阳关以上流域进行了定量测量降雨的试验。用最优化处理方法,按DBZ值大小分组统计,得到了这一地区Z-I关系的序列。然后,用这组关系得到降雨的雷达估算值。试验结果表明,距雷达50－100km之间的区域雷达定量测雨的精度较好。和雨量计测值比较,雷达估算的单站一小时雨量的平均相对误差为46％,单站过程雨量的平均相对误差为30％。雷达定量测雨可以作为常规雨量站网的补充,准实时地提供多种雨情信息。     

Real-Time Synchronous Integration of Radar and Raingauge Measurements Based on the Quasi Same-Rain-Volume Sampling

A technique for real-time synchronous integration of radar and raingauge measurements based on the concept of the quasi same-rain-volume sampling(QSVS)is presented.Because of the temporal and spatial discrepancies and resolution differences,the integration of radar measurements with raingauge observations has long been a difficult task.Observations indicate that there exists a correlation that conforms to the power law between hourly accumulated raingauge measurement(QG)and detected radar echo(ZOH)over the raingauge.On the basis of this,a concept of the QSVS and five direct correspondent formulas of radar and raingauge samples are built up,aiming to eliminate the temporal and spatial discrepancies.A convenient and practical sampling method-the time integral vertical synchronous sampling(TIVS)is proposed and the ZOH-QG relationship is studied.It is significant that under the fixed exponent,the coefficient AB or AM varies flexibly in accordance with the temporal and spatial variability of natural precipitation,having the function of synchronously integrating the Z-R conversion and the gauge adjustment into a single equation,and thus the precipitation estimation errors caused by detecting resolution differences between radar and raingauge can be obviously mitigated.The real-time synchronous integration technique using the ZOH-QG relationship to estimate the ground hourly rainfall accumulation is called the radar-gauge synchronous integration method(RASIM).The experiments of two cases show that the accuracy of estimated surface hourly rainfall accumulation within 230 km is about 90%,and the average relative error for the point estimation over the whole process is about 20%.Through the detailed analysis of the applicability of TIVS in three environmental fields with various wind drifts,the physical essence of TIVS is explored: it is an approximate QSVS.By analyzing the data pairs of radar and raingauge,an effective quality-control procedure is established,which can greatly improve the stability and rationarity of the ZOH-QG relationship.The forecasting product of hourly rainfall accumulation derived from the RASIM has been put into operation.It is demonstrated that the RASIM plays an important role in the quantitative monitoring and forecasting of short-term torrential rainfall.     

梅雨锋云系内对流回波与层状回波的研究

本文利用1998年“淮河流域能量与水分循环试验（HUBEX）”所获得的大量雷达资料及遥测雨量计计资料，细致分析了淮河流域梅雨锋云系的结构，根据层状云和对流云在雷达回波图中的不同特征，本文提出用松散系数D（反映云系结构疏松程度）来区分大范围云带中的降水云类型，同529张PPI资料统计表明，若D＞0．17则说明该区结构松散，降水属于层状云降水，D≤0．17时，云区是对流性降水，由于梅雨锋水具有明显的不均匀结构特征，其中锋面对流云带和强下挂回波带是造成强降水的主要原因，在用地面雨量资料和雷达资料对地面降水进行短时（3小时以内）校正时，针对不同的降水类型采用不同的Z－R关系比用同一种Z－R关系的校正精度大约提高4％。     

在雷达—雨量计联合探测系统中距离加权和时间外推校准技术的研究

本文用距离加权方法校准天气雷达估算降水强度和区域降水量。     

稳定性层状云降雨量的估算研究

利用2000-2004年711雷达观测的稳定性层状云降雨回波资料，结合雨滴谱和地面雨量自记资料，使用统计方法，分析了引起稳定性层状云降雨量大小改变的因子，得出稳定性层状云降雨量大小除与雷达回波强度关系最为密切外，还和云顶高度、暖云厚度等因素有关，分析了产生误差的原因，建立了多元回归方程，为使用雷达回波对降雨量的估算提供了一种方法。     

稳定性层状云降雨量的估算研究

利用5 a 711雷达观测的稳定性层状云降雨回波,结合雨滴谱和地面雨量自计资料,使用统计方法,分析了引起稳定性层状云降雨量大小改变的因子,得出稳定性层状云降雨量大小除与雷达回波强度关系最为密切外,还和云顶高度、暖云厚度等因素有关。分析了产生误差的原因,建立了多元回归方程,为利用雷达回波对降雨量的估算提供了一种方法。     

春秋季层状云降水过程Z-I关系计算与讨论

运用最优化方法,按天气系统、降水过程计算层状云降水过程Ｚ－Ｉ关系序列。然后用每 关系得到降雨的雷达估计值,与雨量计实测降雨量比较,对雷达测量降水精度问题进行探讨。     

使用遗传算法优化雷达测量降水Z-R关系

将遗传算法应用到雷达测量降水的Z-R关系参数优化问题中,通过引入改进的误差函数加入总降水量误差控制,对1998年6月28日~7月2日阜阳地区的两次降水过程进行了参数优化试验,并和常规的最小二乘法、最优化方法及M-P参数法进行了对比,试验结果表明:新方法在总降水量估测方面具有更高的准确性和更好的动态适应性。