利用毫米波测云雷达反演层状云中过冷水

毫米波测云雷达已成为研究云内微物理参数的有效工具,利用其从混合相云中识别出过冷水,对人工影响天气及预防飞机积冰具有重要意义,对我国毫米波雷达的数据处理也具有借鉴作用。本文利用英国的35 GHz、94 GHz测云雷达,结合激光雷达和探空资料,采用阈值法,反演分析了层状云中的过冷水。结果表明:(1)毫米波雷达联合激光雷达可以识别层状云中的过冷水,其结果与微波辐射计测量的液态水路径或毫米波雷达的双峰谱相符合;(2)利用多普勒速度的双峰谱可以反演混合相云中的过冷水含量、冰晶含水量。混合相云的雷达反射率因子主要取决于冰晶,根据雷达反射率因子反演会低估云内液态水含量;(3)本次层状云降水的亮带以上含有较多过冷水,此处35 GHz的雷达回波强度随冰晶的增大而减弱,且冰晶的含水量主导了总液态水含量。     

W波段和Ka波段云雷达探测回波对比分析

通过分析W波段和Ka波段云雷达同时探测回波的差异,验证了W波段云雷达初样机的探测性能。结果表明：1）W波段云雷达初样机工作稳定,两个波段雷达都可以探测云层、云的边界、云厚等宏观参数,也可以反映出云的精细结构及云内微物理参数的变化,回波强、速度小、谱宽大的冰晶云含有上升气流及较多过冷水。2）增强模式的W波段云雷达在近地面探测雾、霾的能力比Ka波段云雷达强;两部云雷达对云层较薄的云探测能力基本相当,对多层云、云层较厚、含水量较多的云及降水的探测,由于强衰减的作用,W波段雷达所测云厚度小、云顶低、回波强度小,并且非瑞利散射也会造成W波段雷达的回波强度降低。     

双偏振雷达对一次水凝物相态演变过程的分析

联合利用3 GHz双偏振雷达RHI探测数据和温度廓线数据, 建立了云粒子相态反演的模糊逻辑算法, 算法采用Beta型成员函数, 成员变量包括:水平反射率因子、线性退偏比、差分反射率及温度0℃,-40℃对应高度, 反演出的相态包括毛毛雨、雨、低密度干冰晶、高密度干冰晶、湿冰晶、干霰、湿霰、小冰雹、大冰雹、雨夹雪和液态云滴等11种, 并利用雷达的连续探测数据对一次层状云降水过程中水凝物相态的演变情况进行了分析, 得到如下结果:初始阶段层状云相态呈现分层结构, 从上至下依次为高密度干冰晶、湿冰晶和液态云滴; 初始阶段云体中的回波大值区核心区域为大的冰相粒子, 其余部分为液态粒子; 在初始到成熟阶段演变中, 回波大值区上部液态粒子逐步向冰相转化; 消散阶段云中零度层亮带逐步消失, 零度层以上云粒子结构呈现高密度干冰晶包裹湿冰晶的情况。关键词:双偏振雷达; 模糊逻辑; 水凝物相态反演; 层状云降水过程; 水凝物相态演变     

基于多源资料的积层混合云降水微物理特征

基于地基云雷达、微雨雷达和天气雷达等遥测设备观测资料,结合挂载KPR云雷达和DMT粒子测量系统的飞机平台,详细分析了山东积层混合云降水过程的云降水微物理结构特征。结果表明,积层混合云降水过程呈现层状云和对流云降水特征。零度层以上,5～6 km高度层内,对流云降水多普勒速度和谱宽均大于层状云,说明对流云降水环境垂直气流、粒子尺度等均大于层状云。对流云降水,云雷达和微雨雷达时空剖面上出现由衰减造成的“V”字形缺口,云雷达衰减程度大于微雨雷达,且随高度增加,衰减越大。层状云降水,零度层亮带附近,雷达反射率因子跃增高度比多普勒速度高80 m,多普勒速度跃增高度又比谱宽高20 m。降水云系零度层附近降水机制复杂,粒子形态有辐枝冰晶聚合物、针状冰晶聚合物和云滴;0°C层以上,5～6 km处,对流云降水的多普勒速度和谱宽均大于层状云降水,即对流云降水环境垂直气流、粒子尺度范围等均大于层状云降水。     

基于云雷达的大气0℃层亮带识别

为了研究8.6 mm云雷达探测大气0℃层亮带的能力,利用中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的车载8.6 mm多普勒偏振云雷达(HMBQ)2008—2012年共计2 063次观测个例,分析云雷达在不同天气形势下的反射率因子、径向速度、线性退偏振因子在0℃层附近的变化特征,改进了一种通过云雷达探测产品反演大气0℃层高度的方法。研究表明:8.6 mm云雷达能够在无降水云、弱降水云、小雨、中雨甚至大雨的天气形势下,对大气0℃层进行观测,而且探测的0℃层亮带变化特征显著,能弥补常规天气雷达在夏季短时强对流、对流单体等小尺度天气预警业务中相关资料的不足。     

西安地区积层混合云的Z-R关系研究

根据2013—2014年5—10月西安地区观测得到的雨滴谱数据,结合C波段新一代多普勒天气雷达的观测资料,对西安地区43次积层混合云降水的平均雨滴谱分布、微物理特征量及雷达反射率因子Z和雨强R的关系进行统计分析。结果表明:积层混合云降水的平均雨滴谱呈单峰型,Gamma分布对降水大粒子的拟合明显优于M-P分布;积层混合云中雨滴数浓度最大值及对雨强贡献最大值均出现在雨滴直径小于1 mm的范围内;利用最小二乘法建立了西安地区积层混合云的Z-R关系Z=168R1.43;当雨滴谱数据计算的回波强度小于(大于)30 dBz,雷达对回波强度有明显高估(低估)现象,针对此现象提出了积层混合云雷达回波的5档修正方案;利用Z=168R1.43估算西安积层混合云降水个例的降雨量更接近实测降雨量,估算降雨量的相对误差从51.3%减小到25.4%。     

基于风廓线雷达资料的亮带识别订正算法研究

在降水过程中,固态降水粒子下落穿越0℃等温线的融化效应会引起雷达反射率因子增大,产生亮带。文章基于北京房山地区的边界层风廓线雷达的探测资料,对2014年8—10月四次典型的层状云降水和以层状云为主的混合性降水过程进行特征统计,提出了适用于该季节、该地区的0℃层亮带自动识别订正算法,并使用这种算法对一次层状云为主的混合性降水天气过程进行了识别研究,通过与探空资料、多普勒天气雷达资料的对比检验,结果表明该算法可以有效识别该季节、该地区的0℃层亮带,通过亮带订正,融化区的回波强度高值区得到了有效抑制,原亮带高度附近回波强度廓线的显著弯曲消失,融化区之外的回波强度基本没有变化。     

Ka波段毫米波云雷达对青藏高原东南缘降水回波的分析

利用丽江站新建的Ka波段毫米波云雷达获得的高时间分辨率的垂直观测资料,结合同址的地面自动气象站和雨滴谱的分钟数据、常规探空数据和附近C波段天气雷达的强度回波,分析了两次降水过程前后云雷达反射率因子Z、径向速度V_r、速度谱宽S_w的垂直变化规律。分析表明:在发生弱降水时,云雷达Z在垂直方向的变化不明显;但V_r、S_w值在0℃层稍低位置有一个明显的分界层(融化层),粒子通过融化层后V_r、S_w都是快速变大,这个变化主要是粒子的相态由固态变成液态引发的,可以通过V_r、S_w突变值的位置来识别0℃层亮带的高度。从C波段天气雷达回波强度、剖面图及云雷达位置的时间-高度图看,对毛毛雨和小雨的回波,强度和高度差异比较明显,毛毛雨比小雨回波高度低、强度弱,与云雷达相比C波段雷达对高一些的云观测不到,对距离较远的弱降水回波无法观测到;由于相同粒子对不同波长电磁波的散射不一样,造成两种雷达垂直方向观测到的Z变化不同。对比弱降水回波,云雷达在...     

94/220 GHz星载雷达双波长比对非球形冰晶云参数敏感性分析

利用不同形状冰晶的散射特性,获得了非球形冰晶云的94/220 GHz测云雷达双波长比,探讨了非球形冰晶云的双波长比与云内微物理参数的关系,分析了衰减前后的星载雷达反射率因子及双波长比的垂直廓线。结果表明:（1）双波长比可以反映小到0.1 mm中值尺度的冰粒子,对粒子总数、谱的形状参数不敏感,对粒子大小、形状、云衰减较敏感。（2）雷达灵敏度一定时,星载雷达可测云厚与雷达波长、冰含水量（IWC）的垂直分布、云厚及衰减有关;没有进行衰减订正时,双波长比和衰减有关,冰含水量越大,波长越短,衰减越大,双波长比最大值与可探测云厚有关。两部雷达可探测冰含水量为0.001—0.1 g/m3、厚2 km的冰云;当云厚5 km、冰含水量垂直分布在0.001—0.2 g/m3时,云厚的94%基本可以被220 GHz云雷达探测到。（3）如果两部雷达气象方程中用水的介电因子,测量回波强度应进行介电因子的订正后再计算双波长比。      

基于雷达资料的一次高原涡天气云降水宏微观特征研究

利用常规天气资料,并结合第三次青藏高原大气科学试验(TIPEX-Ⅲ)的毫米波云雷达资料和激光雨滴谱仪雨滴谱资料,对影响那曲地区的一次高原涡天气进行了综合分析,包括天气背景和云-降水水平、垂直结构和演变特征。结果表明:此次高原涡天气形成了涡旋状的云系,从垂直结构看本次过程由对流云演变为积层混合云。对流云阶段,回波多呈小面积的零星稀疏分布,持续时间较短,与此同时还伴有强烈的上升运动,云中正速度区多呈条状或细带状,云顶较高,呈"蘑菇状",此时对应降水强度小,雨滴粒子浓度较低。混合云阶段,回波多呈整齐的片状,回波持续时间较长,云中的正速度区常呈柱状或方块状,近地面1km位置处亮带明显,是由于粒子相态变化造成的,亮带以下降水粒子碰撞破碎,反射率因子明显降低,对应雨滴粒子直径多处于1～3mm,且浓度较大。高原涡过程中不同阶段云所对应的雷达回波结构和降水特征存在明显的差别,本研究可为高原天气预报和物理过程等研究提供一定参考。     

石家庄地区反射率因子垂直廓线特征分析

利用自动雨量计数据整理成的10 min一次的雨量资料和s波段多普勒天气雷达体积扫描强度数据,对石家庄地区2004～2007年4次天气过程的实时雷达反射率因子垂直廓线的特征进行了分析.结果表明:层状云和混合性降水反射率因子垂直廓线有明显的零度层亮带;短时强降水过程的反射率因子垂直廓线不存在零度层亮带.冰雹过程中反射率凼子垂直廓线变化较大,降雹前反射率因子的极大值在中上层,降雹发生时反射率因子的极大值高度下降,降雹后反射率因子的极大值减弱.降雪过程的反射率因子垂直廓线零度层亮带不明显.在石家庄西部山区,由于零度层亮带的影响.对层状云和混合性降水回波强度和降水量估计偏高.对短时强降水过程的地面降水估计用反射率因子垂直廓线的方法比最低仰角法更加准确,在均匀性降水中可较好地改善地面雨量估算结果,有利于在山区和无雨量计的地区判断强对流天气的发生、发展和估算降水量的大小.     

一次雹灾天气过程的三体散射研究

利用自动气象站资料、CINRAD/CD多普勒雷达资料、实地冰雹调查资料及NCEP/NCAR再分析资料，分析2020年一次呼和浩特市托克托县地区强冰雹事件发生时出现的三体散射与风暴云团三维结构、发展特征，结果表明：（1）C波段雷达较S波段雷达容易出现三体散射。（2）三体散射现象和55 dBZ或60 dBZ等强回波密切相关，尤其是60 dBZ强回波出现时，三体散射现象也随之出现。（3）从三体散射与冰雹云体积变化情况来看，60 dBZ冰雹云体积即使在50 km3以下也会出现三体散射。（4）在本个例中发现多重三体散射，其特征是在雷达径向上三体散射长度较长，为强回波距地高度的3~5倍，随着多重散射次数的增加，散射越来越弱，故多重三体散射强度沿着强回波径向上逐渐减弱。（5）三体散射现象首次出现后，开始出现冰雹,下沉气流使冰雹云回波顶高迅速下落，其中60 dBZ回波顶高下落最为明显，垂直厚度减少最为严重。大冰雹降落后60 dBZ回波底高迅速抬升,体积急剧减小,之后风暴云团回波顶高、体积进入平稳阶段。     

一次东北冷涡云降水垂直结构特征分析

利用辽宁阜新国家站(121.7458°E,42.0672°N)的毫米波云雷达(8 mm)和微雨雷达(12.5 mm)对2020年8月12-13日东北冷涡影响下的一次降水过程进行了观测,分析了云降水的垂直结构特征并探讨了降水机制。结果表明：本次过程中,云水平方向发展不均匀,以层状云和层积混合云为主,云内有时还嵌有对流泡。云降水阶段性变化明显,先后出现了层状云降水、层积混合云降水和对流云降水。层状云降水和层积混合云降水均表现出明显的亮带特征,但层积混合云降水的雷达回波强度、回波顶高和降水强度明显大于层状云降水。对流云降水的雷达回波会因强降水而产生明显衰减,因此回波顶高不能表示出实际的云顶情况。层状云降水阶段,云雷达反射率随高度降低增长缓慢,雨滴在下落过程中受蒸发和碰并的共同作用,反射率降低。与层状云降水相比,层积混合云降水的碰并效应强,且由于前期降水对近地面的增湿作用,使云下蒸发弱。对流云降水阶段,反射率的增长主要发生在冰水混合层,有利于大滴的产生,拓宽了云滴谱,提高了碰并效率。     

多普勒天气雷达产品在人工增雨效果检验中的应用

利用湖南省境内的多普勒天气雷达探测资料,结合湖南省中小尺度地面降雨量资料,对催化作业前后日标云与对比云的多普勒天气雷达参数(回波顶高、最大反射率因子、垂直积分液态水含量、回波面积等)的变化特征进行对比分析.结果表明,催化后,目标云体雷达回波参数值均增大,约20～30 min后都能达到最强,而对比云增大率比目标云要小;作...     

Recent radar measurements of turbulence and microphysical parameters in marine boundary layer clouds

We present a collection of research related to radar measurements of turbulence and microphysical properties in clouds. The radars used in these studies operate at frequencies ranging from 404 MHz to 34.6 GHz. We discuss the relative contributions made by the two primary radar scattering mechanisms to the measured values of radar reflectivity at the different frequencies. The desired turbulence and microphysical information is obtained from the radar reflectivity and other elements of the Doppler velocity spectra. Methods and examples are given with emphasis on liquid water clouds associated with the marine boundary layer.     

Identification of Convective and Stratiform Clouds Based on the Improved DBSCAN Clustering Algorithm

A convective and stratiform cloud classification method for weather radar is proposed based on the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. To identify convective and stratiform clouds in different developmental phases, two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) models are proposed by applying reflectivity factors at 0.5° and at 0.5°, 1.5°, and 2.4° elevation angles, respectively. According to the thresholds of the algorithm, which include echo intensity, the echo top height of 35 dBZ (ET), density threshold, and ε neighborhood, cloud clusters can be marked into four types: deep-convective cloud (DCC), shallow-convective cloud (SCC), hybrid convective-stratiform cloud (HCS), and stratiform cloud (SFC) types. Each cloud cluster type is further identified as a core area and boundary area, which can provide more abundant cloud structure information. The algorithm is verified using the volume scan data observed with new-generation S-band weather radars in Nanjing, Xuzhou, and Qingdao. The results show that cloud clusters can be intuitively identified as core and boundary points, which change in area continuously during the process of convective evolution, by the improved DBSCAN algorithm. Therefore, the occurrence and disappearance of convective weather can be estimated in advance by observing the changes of the classification. Because density thresholds are different and multiple elevations are utilized in the 3D model, the identified echo types and areas are dissimilar between the 2D and 3D models. The 3D model identifies larger convective and stratiform clouds than the 2D model. However, the developing convective clouds of small areas at lower heights cannot be identified with the 3D model because they are covered by thick stratiform clouds. In addition, the 3D model can avoid the influence of the melting layer and better suggest convective clouds in the developmental stage.     

三维雷达反射率资料用于层状云和对流云的识别研究

基于层状云和对流云的雷达反射率分布的三维形态特征,提出了识别层状云和对流云的6个候选识别参数,它们分别是:组合反射率及其水平梯度,反射率因子等于35 dBZ的回波顶高及其水平梯度、垂直累积液态水含量及其密度。通过分析候选识别参数分布图和选取的反射率垂直剖面图,用人机交互方式挑选“真实的”层状云和对流云区,统计这6个候选识别参数分布的概率密度特征;最后确定把分布概率密度更集中的组合反射率水平梯度、35 dBZ的回波顶高的水平梯度和垂直累积液态水含量密度作为识别参数,利用模糊逻辑法进行层状云和对流云的识别。用三个个例进行了识别试验,并把用模糊逻辑法识别的结果与用改进的巅峰值法识别的结果进行了比较,结果表明:用模糊逻辑法和改进的巅峰值法都能合理地识别大部分层状云和对流云;由于改进的巅峰值法只考虑了反射率分布的二维形态特征,它容易把对流核的外围识别成层状云,把厚实的层状云识别成对流云,而考虑了反射率分布的三维形态特征的模糊逻辑法在这两个方面有很大改善。     

新疆C波段多普勒雷达地物回波识别方法应用研究

地物回波直接影响雷达定量探测降水物质以及雷达资料同化的应用，基于回波纹理变化以及径向速度参数开展新疆C波段多普勒雷达地物回波识别方法应用研究。通过雷达探测范围内第一层至第三层仰角地形遮挡与FY-2H总云量信息，对不同天气条件下新疆伊宁、喀什两部雷达低层仰角的地物回波识别方法效果进行定性分析，结果表明：晴空天气条件下，该方法不仅能够有效识别雷达站附近的地物回波，同时对因地形遮挡引起的地物回波也能进行有效识别；在降水天气条件下，能够有效识别地物回波且未对降水回波造成误判；高分辨率的地形数据以及卫星产品对雷达地物回波的识别有一定指导意义，可作为判定因子进一步改进雷达质控方法。