云的雷达探测

人们肉眼所看到的云形,是可见光经过云滴散射后被人眼感觉到的形态。而雷达则是通过它发射的电磁波,遇到云滴散射后,一部分又返回雷达接收机,从而测出云体的位置。再经水平和垂直扫描,则可得到云体的空间分布和强度结构。若对云体进行连续探测,还可以进一步测得云体的变化过程。雷达探测比目测云体可以获得范围更大和更确切的情报,以便对未来天气作出较准确的判断。下面就雷达对云的探测     

多部X波段天气雷达测量偏差分布及组网拼图结果分析北大核心CSCD

在与附近新一代天气雷达对比的基础上,利用自2013年6月起中国科学院大气物理研究所的三部X波段天气雷达在江苏开展了组网观测试验的观测资料,初步对雷达的探测能力和雨区衰减做了分析和订正,同时使用了中国气象科学研究院三维组网系统,将X波段天气雷达与业务雷达资料组网,探索了X波段天气雷达的对业务雷达的补充效果。结果表明:(1)X波段天气雷达的观测数据分别受到了地物回波、遮挡及雨区衰减的影响,已对基数据做了初步的质量控制;(2)通过回波结构和廓线图的对比,经地物抑制、衰减汀正等方法质控后的数据存一定范围内具有较高的可靠性,同时三部X波段天气雷达能够有效探测到60 km内的降水结构,其回波分布较为合理,准确的反映了降水区域的特征;(3)将三部X波段天气雷达观测资料与业务中的新一代天气雷达组网后,得到了结构连续、分布更广、平滑作用更低的资料,补充了新一代天气雷达的低空盲区。     

多普勒天气雷达产品在人工增雨中的作用探讨

多普勒天气雷达对捕捉可降水云体具有很好的探测作用,在指导人工增雨作业的时间、地点上有着自己特有的优势.对多普勒雷达资料在人工增雨作业中的深层次应用有待进一步地探讨.     

多部X波段天气雷达测量偏差分布及组网拼图结果分析

在与附近新一代天气雷达对比的基础上,利用自2013年6月起中国科学院大气物理研究所的三部X波段天气雷达在江苏开展了组网观测试验的观测资料,初步对雷达的探测能力和雨区衰减做了分析和订正,同时使用了中国气象科学研究院三维组网系统,将X波段天气雷达与业务雷达资料组网,探索了X波段天气雷达的对业务雷达的补充效果。结果表明:(1)X波段天气雷达的观测数据分别受到了地物回波、遮挡及雨区衰减的影响,已对基数据做了初步的质量控制;(2)通过回波结构和廓线图的对比,经地物抑制、衰减汀正等方法质控后的数据存一定范围内具有较高的可靠性,同时三部X波段天气雷达能够有效探测到60 km内的降水结构,其回波分布较为合理,准确的反映了降水区域的特征;(3)将三部X波段天气雷达观测资料与业务中的新一代天气雷达组网后,得到了结构连续、分布更广、平滑作用更低的资料,补充了新一代天气雷达的低空盲区。     

多普勒天气雷达产品在人工增雨中的作用探讨

多普勒天气雷达对捕捉可降水云体具有很好的探测作用，在指导人工增雨作业的时间、地点上有着自己特有的优势。对多普勒雷达资料在人工增雨作业中的深层次应用有待进一步地探讨。     

中国气象科学研究院雷达气象研究50年

该文回顾了自20世纪50年代以来, 中国气象科学研究院在模拟信号的天气雷达、数字化天气雷达、多普勒雷达和雷达新技术如双线偏振雷达、双基地多普勒雷达等雷达技术研究及其在冰雹、暴雨、台风等中尺度天气过程的监测和临近预报等方面的应用工作, 特别介绍了近年来开展的针对暴雨、台风的中尺度外场试验、双多普勒雷达和双多基地多普勒雷达技术在风场中尺度结构中的应用、双线偏振雷达在云和降水微物理结构探测中的应用、新一代天气雷达三维数字组网及临近预报方法研究等工作; 对中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室在雷达气象领域研究的未来进行了分析和展望。     

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。     

新一代天气雷达及其遥感新技术应用研究

围绕气象业务需求和雷达气象的国际前沿,新一代天气雷达建设及雷达新技术以在灾害性天气监测和预测中的应用为主要目标,开展了新一代天气雷达资料质量控制、风场反演、三维数字组网等工作.双多普勒雷达和双多基地多普勒雷达在暴雨和对流系统三维探测、反演、中尺度动力和热力结构分析中发挥了重要作用.与业务单位和雷达生产厂家开展了广泛的合作,在暴雨和新疆对流过程风场中尺度结构分析等方面形成了有创新性的科研成果.在新一代天气雷达应用方面形成了有业务应用前景的成果.     

新书架

正《多种雷达集成技术在中国南方暴雨监测中的应用》刘黎平等著该书从雷达探测暴雨、台风中尺度结构及其临近预报的需求出发,从新一代天气雷达在灾害天气监测和预警中的应用和雷达新技术的发展,特别是新一代天气雷达质量控制和三维基数据拼图、毫米波雷达及其在云探测中的应用、双线偏振雷达资料分析方法和应用研究等方面介绍了国内的最新研究成果。该书对雷达遥感研究、雷达技术发展、雷达在暴雨监测中的业务应用等方面均有重要参考价值,是雷达气象方面的研究生、预报员和雷达技术人员的重要参考书。     

新一代天气雷达及其遥感新技术应用研究

围绕气象业务需求和雷达气象的国际前沿，新一代天气雷达建设及雷达新技术以在灾害性天气监测和预测中的应用为主要目标，开展了新一代天气雷达资料质量控制、风场反演、三维数字组网等工作。双多普勒雷达和双多基地多普勒雷达在暴雨和对流系统三维探测、反演、中尺度动力和热力结构分析中发挥了重要作用。与业务单位和雷达生产厂家开展了广泛的合作，在暴雨和新疆对流过程风场中尺度结构分析等方面形成了有创新性的科研成果。在新一代天气雷达应用方面形成了有业务应用前景的成果。     

Ka波段固态发射机体制云雷达和激光云高仪探测青藏高原夏季云底能力和效果对比分析

激光云高仪和云雷达是探测云底的两种设备,但其探测能力和探测结果有一定的差异,对比分析两种设备的测云效果有助于正确认识它们的探测优势,推进我国云雷达在云探测中的应用。本文提出了基于云雷达数据的云底和云顶高度分析方法,利用2014年夏季第三次青藏高原大气科学试验云雷达、激光雷达和激光云高仪数据,统计了三种设备探测青藏高原低云、中云和高云的云底高度偏差、探测率,分析了激光云高仪探测云底偏高的原因,根据探测结果提出了固态发射机体制雷达探测青藏高原低云的优化观测模式,模拟分析了探测效果。结果表明:（1）云雷达对高云的探测能力要明显优于激光云高仪,但其对低云的探测能力有待改进,激光云高仪探测云底下部的边界层内的云雷达回波信号可能是非云降水回波;低层云的遮挡作用明显降低了激光云高仪对多层云的观测能力;与激光云高仪相比,云雷达仍然会漏掉一些高云和中云。（2）激光云高仪探测的中云和高云的云底很多在云雷达回波内部,云雷达和激光云高仪观测的云底的时空对应关系比较差。（3）增大激光发射功率和优化固态发射机体制云雷达观测模式可提高云的观测能力,微波和激光雷达数据融合可全面了解不同类型云的宏观特征。这一工作为云雷达和激光雷达数据的应用,评估激光云高仪和云雷达探测青藏高原云的能力,讨论设计优化的云观测方案,为推进我国云观测技术的发展提供了重要参考依据。     

利用数字化雷达回波参数分析人工增雨播云条件

利用数字化测雨雷达观测的层状云雷达立体扫描资料和探空资料，分析得出层状云降水部分特征，并利用多元逐步回归获得催化作业效果指标y=2.0mm.h^-1，在使用雷达立体扫描资料进行人工增雨作业时指导方面做了探讨。     

毫米波雷达与无线电探空对云垂直结构探测的一致性分析

在众多种针对云垂直结构的探测中,毫米波雷达可获取云底、云顶、云厚等完整的云垂直结构信息,并可以连续监测云的垂直剖面变化,是有力的探测手段之一。而无线电探空因其直接的测量优势,能直观、确切地描述大气湿度垂直结构,可将其进一步处理生成云垂直结构信息,并作为一种数据源用于与毫米波雷达云垂直结构探测结果进行比对,以评估毫米波雷达针对云宏观垂直结构的探测性能,为毫米波雷达更好地应用于云探测提供参考。通过获取位于北京南郊观象台的毫米波雷达2014年10月28日至2015年2月17日长达113天连续观测的反射率因子以及探空温、压、湿数据,设计或选取合适的方法对二者进行云边界的计算,并进行云高（包括云底高和云顶高）以及云层数的一致性比对分析。结果认为,除对于高层云的云顶高度毫米波雷达由于探测限制不能探测到10 km以上的云顶,某些时刻与探空产生较大差异外,在云底高度以及中低云的云顶高度上可以与探空观测取得很好的匹配效果,对于云的垂直分层上二者也有较强的一致性。该毫米波雷达具有较为准确并连续刻画10 km以下云垂直结构的能力。     

云分析系统在台风莫拉菲数值模拟中的应用

借鉴美国CAPS开发的中尺度ARPS模式的资料分析系统ADAS,设计了基于GRAPES_Meso的云分析系统,实现了地面云观测资料、卫星云图、多普勒雷达反射率资料在GRAPRS模式中的综合融合应用。通过对登陆台风莫拉菲 (0906) 数值模拟检验云分析系统的性能。结果表明:云分析系统通过地面云观测资料、卫星红外云图、可见光云图、多普勒雷达反射率的同化,能够反演出合理的三维云覆盖状况;在三维云覆盖的基础上结合云底云顶高度,进而反演出云水、云冰、雨水、雪、霰等云微物理量,并显著改善模式初始湿度场;在台风登陆过程的模拟中,虽然对台风路径的预报有所偏差,但对比控制试验,在台风登陆地点、台风强度、路径的预报中云分析发挥了正作用;通过对云分析后初始场反演的雷达回波进行检验,验证了云分析的可行性与正确性,对整体的降水预报效果也有明显改善。     

毫米波云雷达与激光云高仪观测数据对比分析

2013年5月1日至6月8日,中国气象局气象探测中心在中国气象局大气探测综合试验基地进行了云高观测试验,试验仪器包括:(1)毫米波云雷达(35 GHz),观测数据为回波功率值,时间分辨率1 min;(2)激光云高仪,观测数据为后向散射光强度,时间分辨率为1 min;本工作对39天试验数据进行对比分析,结果表明:毫米波云雷达数据获取率要比激光云高仪的数据获取率高26%;在雾霾天气时激光云高仪的数据获取率比毫米波云雷达低51%;降水天气对激光云高仪测量云底高度的结果影响较大,对云雷达的测量的结果影响较小;毫米波云雷达和激光云高仪测得云底高度平均相差不超过300 m,比较接近。     

多普勒天气雷达三维可视化分析平台设计与实现

为方便气象业务人员多角度观察雷达回波细节和空间分布情况,本文提出并实现了一个跨平台访问的可交互操作的多普勒天气雷达三维可视化分析平台。首先根据雷达基数据特点提出相邻梯形柱体间隔划分四面体的三维可视化算法,基于B/S模式进行三维可视化分析平台整体架构与设计,最终采用HTML的Canvas技术和WebGL技术实现基于Web的雷达回波的二维、三维可视化显示。试验结果表明,多普勒天气雷达三维可视化分析平台具有良好的三维可视化效果和较好交互式可视化体验,为气象工作者提供了一种有效的雷达回波分析工具。     

利用多普勒雷达速度资料检验三维中小尺度模式流场

数值模式调试时,需要合理快速地将观测资料用于模式的流场检验,为此建立一种新方法:将模式输出的三维风场通过正演给出模拟雷达显示,使模拟风场可以有效地和多普勒雷达的速度产品进行比较.在强降水、冰雹和大风等的个例实验中,应用上述方法对双参三维冰雹云模式风场处理,模式给出的模拟雷达结果在主要对流特征上与雷达卖测一致.试验表明,该方法能直观对比多普勒雷达风场资料,有效检验模式中间过程流场,在模式研究调试中起到辅助作用.     

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.     

2014年青藏高原云和降水多种雷达综合观测试验及云特征初步分析结果

加密外场试验可提供云降水物理过程新的数据。2014年7月1日—8月31日,第3次青藏高原大气科学试验项目组在那曲开展了水汽、云和降水的综合观测,使用了中国最先进的Ka波段毫米波云雷达、Ku波段微降水雷达、C波段连续波雷达和激光雷达,并配以微波辐射计、雨滴谱仪等设备,获取了高时空分辨率的云和降水宏微观垂直结构特征数据;利用C波段双线偏振雷达与新一代天气雷达配对,进行双多普勒雷达观测,获取青藏高原对流云三维风场和降水粒子相态的结构和演变数据。文中简单介绍了本次试验的情况,并利用这次观测的云雷达数据对那曲地区夏季云的云顶和云底高度、云厚、云量、云层数等特征的日变化进行了初步统计分析,对不同类型云的宏观特征进行了讨论。结果表明:本次外场试验首次成功获取到了多种雷达的云观测数据。那曲地区夏季云主要集中在6 km(距地面高度,下同)以上和4 km以下;总云量、高云的云顶、云量和云厚等云的统计参数有明显的日变化,10时(北京时)为云发展最弱的时段,20时云发展最为旺盛;初生的积云和层云常常出现在3 km高度上,这一高度上常常存在明显的上升气流;深对流系统高度可达16.5 km,同时存在上升气流和下沉气流,对流中可能存在过冷水。这些数据和初步结果为进一步开展高原云和降水机理、云和降水物理过程参数化方案研究及卫星反演结果的订正提供了基础。     

An algorithm for generating stochastic cloud fields from radar profile statistics

An algorithm is described for generating stochastic three-dimensional (3D) cloud fields from time–height fields derived from vertically pointing radar. This model is designed to generate cloud fields that match the statistics of the input fields as closely as possible. The major assumptions of the algorithm are that the statistics of the fields are translationally invariant in the horizontal and independent of horizontal direction; however, the statistics do depend on height. The algorithm outputs 2D or 3D stochastic fields of liquid water content (LWC) and (optionally) effective radius. The algorithm is a generalization of the Fourier filtering methods often used for stochastic cloud models. The Fourier filtering procedure generates Gaussian stochastic fields from a “Gaussian” cross-correlation matrix, which is a function of a pair of heights and the horizontal distance (or “lag”). The Gaussian fields are nonlinearly transformed to give the correct LWC histogram for each height. The “Gaussian” cross-correlation matrix is specially chosen so that, after the nonlinear transformation, the cross-correlation matrix of the cloud mask fields approximately matches that derived from the input LWC fields. The cloud mask correlation function is chosen because the clear/cloud boundaries are thought to be important for 3D radiative transfer effects in cumulus.The stochastic cloud generation algorithm is tested with 3 months of boundary layer cumulus cloud data from an 8.6-mm wavelength radar on the island of Nauru. Winds from a 915-MHz wind profiler are used to convert the radar fields from time to horizontal distance. Tests are performed comparing the statistics of 744 radar-derived input fields to the statistics of 100 2D and 3D stochastic output fields. The single-point statistics as a function of height agree nearly perfectly. The input and stochastic cloud mask cross-correlation matrices agree fairly well. The cloud fractions agree to within 0.005 (the total cloud fraction is 18%). The cumulative distributions of optical depth, cloud thickness, cloud width, and intercloud gap length agree reasonably well. In the future, this stochastic cloud field generation algorithm will be used to study domain-averaged 3D radiative transfer effects in cumulus clouds.