南京雷达数据的一致性分析和订正

运用几何匹配法处理了南京雷达和热带测雨卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)上搭载的测雨雷达(Precipitation Radar,PR)的反射率因子探测资料,统计分析了2008—2013年共245个时次的匹配数据。 以TRMM PR工作多年持续稳定特征为参照,揭示了南京雷达6 a的探测资料情况。结果表明,南京雷达和TRMM PR探测降水具有较强的一致性,6 a时间里南京雷达存在一定的运行不稳定情况,南京雷达0℃层以下数据存在“3段特征”:时段Ⅰ2008年1月—2010年3月,时段Ⅱ2010年3月—2013年5月,时段Ⅲ2013年5—10月。3个时段之间整体回波强度有差异,时段Ⅱ整体回波强度比时段Ⅰ、Ⅲ偏小2—3 dB;而3个时段内的回波整体保持相对的稳定,南京雷达与TRMM PR的回波强度差值随回波强度的变化呈线性关系;在中低回波值时TRMM PR比南京雷达大,在中高回波值时南京雷达比TRMM PR大。基于两种雷达回波强度值的拟合关系,对南京雷达的反射率因子进行分段线性订正,有效地改善了南京雷达的一致性:3个时段回波强度的整体差异减小到0.75 dB以内;在245个匹配时次和105894个匹配点上南京雷达和TRMM PR的反射率因子的相关系数增大,南京雷达-TRMM PR值的标准差减小。     

星载雷达在订正地基天气雷达标定误差中的应用

在雷达反射率数据定量应用中,标定误差是导致结果产生偏差的重要原因之一。星载雷达（TRMM PR）长期工作的稳定性和连续性已被验证,本文将星载雷达数据转换到S波段,通过对比星载雷达和南京雷达同时段不同高度（相对于融化层的位置）不同降水类型（层云降水或对流降水）的数据,得到两部雷达对融化层以下层云降水的观测相关性高,差异稳定。通过对比分析星载雷达和南京雷达同时段零度层以下层状云降水的观测数据,得出两部雷达反射率因子值的回归关系式。以星载雷达观测数据为基准,使用该关系式对南京雷达反射率数据进行订正,并通过雨量计数据对订正结果进行验证,结果显示使用本文订正关系式订正后雷达估计的降雨量更接近雨量计的观测值。     

地基雷达与TRMM/PR的一致性分析

天气雷达对中小尺度灾害性天气具有较强的监测预警能力,对研究中小尺度对流系统的云雨结构、理解降水内部的热力学和动力学过程有很大的帮助。单站点地基雷达受到诸如电磁波衰减、地物干扰等影响,在探测上存在一些限制。为了扩大天气雷达探测区域,需要采用多部天气雷达组网联合探测。然而雷达组网的各雷达之间没有进行统一标定,影响雷达网资料一致性、组网拼图,以及使雷达资料在数值模式同化的应用中受到限制。本文以TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星搭载的经过精确标定的测雨雷达PR(Precipitation Radar)数据产品作为标准参照源,订正地基雷达GR(Ground-based Radar)的反射率因子偏差。为了减小PR与GR之间观测值对比的不一致性,利用最佳配对数据对比法(ABCD, Available Best Comparable Dataset法),对2008年1月至2014年9月间,江苏省六部地基雷达(南京、常州、连云港、南通、徐州、盐城)的反射率因子值进行订正。最后对方法的应用范围、存在的问题及未来展望进行了讨论。     

GPM/DPR雷达与CINRAD雷达降水探测对比

通过对比星载DPR雷达与地基CINRAD雷达的降雨测量值,评估星地雷达联合应用的潜力。为了提高对比的准确性,在尽可能高的时空分辨率下,以几何匹配与格点匹配相结合的方式,提取星地雷达降水样本数据。2015年6月30日降水过程的对比分析结果表明:泰州、常州CINRAD雷达反射率因子在两站中分剖面的平均值偏差0.94 dB,地基雷达之间有很好的一致性;在DPR雷达与常州、泰州CINRAD雷达同时覆盖的降雨区域,星地之间雷达反射率因子的平均值偏差分别为-1.2 dB和-1.6 dB,显示星地雷达也有较好的一致性;现有DPR雷达陆上衰减订正算法在缩小星地雷达偏差方面起到一定作用,平均订正量0.4 dB,只要回波覆盖充分,匹配样本的高度以及其到地基雷达的距离对对比结果没有明显影响,而衰减订正和匹配样本区回波覆盖率是影响星地雷达对比结果的重要因素。     

苏南三部地基雷达反射率因子一致性和偏差订正个例研究

中国新一代天气雷达可以进行较大范围降水的定量估测,但相邻站雷达之间的资料可能存在不一致性而影响组网应用效果。将热带降雨测量卫星TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)上携带的降水雷达PR(Precipitation Radar)作为统一的参照,针对2010年5-8月份长江中下游降水天气期间PR与苏南三部(南京、常州、南通)雷达的7次匹配事件的资料进行一致性分析,并利用经质量控制后得到的比较适宜于对比分析的数据集建立订正关系,进行偏差订正,分析订正效果,并详细比较其中两次事件订正前后地基雷达数据之间的差异。结果表明:(1)南京雷达反射率因子强度比常州雷达低3.5 d B左右,常州比南通低0.9 d B左右,3 km高度的回波强度拼图存在明显不连续;(2)将TRM M PR作为参照,利用预处理后的雷达观测数据样本,计算得出南京、常州、南通各地基雷达与PR的差值,并进行偏差订正后,南京与常州、常州与南通之间的反射率因子差值减小成为0.3和0.2,拼图效果也明显改善。     

天气雷达反射率资料订正前后在ARPS模式中的同化试验对比

以TRMM/PR反射率资料作参照,对常州、南京天气雷达反射率资料进行一致性订正,再利用中尺度模式ARPS及其数据同化系统ADAS对订正前、后的天气雷达反射率因子进行同化,模拟2013年6月25日和2010年8月24日江苏地区两次暴雨过程。两次暴雨过程均包括3组试验:控制试验和雷达资料订正前、后的同化试验。结果表明:(1)雷达反射率因子的同化很好地改进了模式初始湿度场,使降水预报在分布和强度上更接近实况;(2)雷达资料的订正进一步改进了反射率因子同化试验,并且通过调整初始湿度场和上升运动场(调整作用主要体现在前2~3 h内)改善了对降水的模拟预报,其结果证明雷达反射率因子的订正改善了雷达资料的质量。     

贵州威宁X波段双偏振雷达反射率因子的衰减订正分析

针对贵州威宁X波段双偏振雷达的衰减订正问题,在利用综合小波去噪方法对差分传播相移ФDP进行质量控制基础上,基于自适应衰减订正算法对雷达反射率因子ZH进行衰减订正分析,订正结果与昭通C波段新一代天气雷达进行对比,结果表明：（1）综合小波去噪能够有效去除ФDP存在的脉动和毛刺,保证ФDP的连续性和平滑度;（2）订正前后雷达反射率因子在距离雷达较近处（20-35 km）强度廓线基本重合,订正前后差别不大,随着对流区（雨区）距离的增加,电磁信号出现衰减,订正后反射率值加强,总体上订正后的反射率值比订正前高1-12 dB,其中在35～75 km距离范围内,订正后的反射率值达到50 dBz以上,雷达反射率因子更加接近真实情况;（3）使用综合小波去噪配合自适应衰减订正算法可以提高雷达反射率因子衰减订正的准确率,方法具有普适性,在今后科研业务中可以采用该订正方法以进一步提高对粒子相态识别、降水估测精度。     

双偏振雷达和双频测雨雷达反射率因子对比

为了研究星载测雨雷达和地基雷达探测数据存在差异的本质原因,将GPM（Global Precipitation Measurement Mission）星载双频测雨雷达（dual-frequency precipitation radar,DPR）和南京信息工程大学C波段双偏振雷达（CDP）的反射率因子进行时空匹配,并基于水凝物分类定量分析两者探测的相似性和差异性。结果表明:GPM DPR与CDP探测的反射率因子整体一致性较好,经过衰减订正和波段修正,两者的相关系数约为0.86,达到0.001显著性水平,均方根误差约为3.33 dB。基于T-矩阵法拟合C和Ku波段探测不同水凝物等效反射率因子的波段修正公式,在衰减订正基础上针对不同水凝物类型的回波进行波段修正,二者探测湿雪、霰、大滴和中雨回波的相关性较好;受干雪几何形状影响,探测干雪回波的相关性较低;探测大雨和冰晶回波的相关性较差。DPR中NS和HS模式探测存在差异,DPR NS模式对强回波敏感,而DPR HS模式对弱回波敏感。     

星载雷达与地基雷达数据的个例对比分析

采用几何匹配法将TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星搭载的测雨雷达(Precipitation Radar,PR)和上海地基雷达(Ground-based Radar,GR)有效照射体积的观测数据进行时空匹配,得到了2007年下半年3个时次上海地区的降水个例。考虑到PR与GR工作频率的不同,本文将S波段GR探测到的回波强度值调整为Ku波段PR探测到的回波强度值(称为Ku调整),进而比较PR和GR测量的反射率因子数值差异,并分析了不同降水类型和不同高度层的PR-GR偏差。结果表明:(1)PR和GR探测到的降水回波分布型大体一致,但PR探测到的降水回波强度普遍比GR探测到的大;(2)在零度层亮带以内及以下的PR与GR反射率因子资料具有较好的相关性;(3)由于GR的波束充塞效应及回波衰减,高层PR-GR平均偏差比低层大;(4)GR和PR的回波强度变化特征一致性在层云降水情况下优于对流降水情况;(5)整体而言,Ku调整使GR和PR数据更接近。     

网络化多普勒天气雷达反射率因子的衰减订正

利用国内第一个网络化雷达试验平台的观测资料,基于网络化雷达反射率因子衰减订正算法,对观测数据进行衰减订正。并与单部雷达自适应约束算法和常州S波段雷达观测资料进行比较分析,结果显示订正方案合理。个例分析表明,经过雨区后单部雷达探测的回波强度较弱甚至探测不到,而网络化雷达可以利用多部雷达的共同观测,弥补单部雷达探测上的不足,体现出网络化雷达衰减订正的优势。     

Ground-Based Radar Reflectivity Mosaic of Mei-yu Precipitation Systems over the Yangtze River–Huaihe River Basins

The 3D radar reflectivity produced by a mosaic software system, with measurements from 29 operational weather radars in the Yangtze River–Huaihe River Basins(YRHRB) during the mei-yu season of 2007, is compared to coincident TRMM PR observations in order to evaluate the value of the ground-based radar reflectivity mosaic in characterizing the 3D structures of mei-yu precipitation. Results show reasonable agreement in the composite radar reflectivity between the two datasets,with a correlation coefficient of 0.8 and a mean bias of -1 dB. The radar mosaic data at constant altitudes are reasonably consistent with the TRMM PR observations in the height range of 2–5 km, revealing essentially the same spatial distribution of radar echo and nearly identical histograms of reflectivity. However, at altitudes above 5 km, the mosaic data overestimate reflectivity and have slower decreasing rates with height compared to the TRMM PR observations. The areas of convective and stratiform precipitation, based on the mosaic reflectivity distribution at 3-km altitude, are highly correlated with the corresponding regions in the TRMM products, with correlation coefficients of 0.92 and 0.97 and mean relative differences of -7.9% and -2.5%, respectively. Finally, the usefulness of the mosaic reflectivity at 3-km altitude at 6-min intervals is illustrated using a mesoscale convective system that occurred over the YRHRB.     

SIMULATION AND ANALYSIS ON OBSERVATIONAL ERRORS OF CLOUD INTENSITY AND STRUCTURE WITH TRMM PR AND GROUND-BASED RADAR*

In order to explain theoretically the observational biases of reflectivity and structure of precipitation systems by TRMM Precipitation Radar (TRMM PR) and ground-based radar,the effects of wavelengths,incident direction of radar waves and radar beam width on the reflectivity observation are simulated.The results show that the error due to the different wavelength and incident direction of radar wave is within 2.0 dB,TRMM PR can observe a larger reflectivity than ground-based radar in echo center.TRMM PR smoothes the cloud structure,overestimates and underestimates reflectivity by 3-5 dB in strong and week echo areas,respectively.Beam width and long distance from TRMM PR to target cause it to overestimate the large echo area and area integrated rainfall amount,and to underestimate the averaged refleetivity.The theoretical results above can only explain part of observational facts,meaning that the comparison of observation results between TRMM PR and ground-based radar is complicated,the attenuation of radar wave within precipitation area is the main factor to affect the observed result.     

Three-dimensional Fusion of Spaceborne and Ground Radar Reflectivity Data Using a Neural Network–Based Approach

The spaceborne precipitation radar onboard the Tropical Rainfall Measuring Mission satellite(TRMM PR) can provide good measurement of the vertical structure of reflectivity, while ground radar(GR) has a relatively high horizontal resolution and greater sensitivity. Fusion of TRMM PR and GR reflectivity data may maximize the advantages from both instruments.In this paper, TRMM PR and GR reflectivity data are fused using a neural network(NN)–based approach. The main steps included are: quality control of TRMM PR and GR reflectivity data; spatiotemporal matchup; GR calibration bias correction;conversion of TRMM PR data from Ku to S band; fusion of TRMM PR and GR reflectivity data with an NN method;interpolation of reflectivity data that are below PR's sensitivity; blind areas compensation with a distance weighting–based merging approach; combination of three types of data: data with the NN method, data below PR's sensitivity and data within compensated blind areas. During the NN fusion step, the TRMM PR data are taken as targets of the training NNs, and gridded GR data after horizontal downsampling at different heights are used as the input. The trained NNs are then used to obtain 3D high-resolution reflectivity from the original GR gridded data. After 3 D fusion of the TRMM PR and GR reflectivity data, a more complete and finer-scale 3D radar reflectivity dataset incorporating characteristics from both the TRMM PR and GR observations can be obtained. The fused reflectivity data are evaluated based on a convective precipitation event through comparison with the high resolution TRMM PR and GR data with an interpolation algorithm.     

热带测雨卫星的星载雷达和地基雷达探测云回波强度及结构误差的模拟分析

为了揭示热带测雨卫星上的测雨雷达热带测雨卫星的星载雷达与X波段多普勒雷达在探测云的反射率因子的大小和结构方面的差异 ,用散射模式和数值模拟的方法讨论了这两种雷达的波长、雷达波入射方向、波瓣宽度等参量对反射率因子的大小和结构的影响 ,并利用所得结果讨论了两种雷达实际观测的差异。结果表明 :雷达波长和入射方向的不同引起的两种雷达测量的反射率因子的差异在 2 .0dBz以内 ,TRMMPR可在强回波中心探测到更大的反射率因子 ,并在很大程度上平滑了回波的结构 ,在强回波和弱回波区分别低估和高估 3～ 5dBz,造成了观测的云的面积增大、平均回波强度减小、面积积分降水量增大。这些理论结果还不能完全揭示两种雷达实际观测结果的差异 ,看来星载雷达和地基雷达探测结果的对比问题很复杂 ,其中雷达波的衰减问题是必须考虑的。     

Comparison of Precipitation Observations from a Prototype Space-based Cloud Radar and Ground-based Radars

A prototype space-based cloud radar has been developed and was installed on an airplane to observe a precipitation system over Tianjin,China in July 2010.Ground-based S-band and Ka-band radars were used to examine the observational capability of the prototype.A cross-comparison algorithm between different wavelengths,spatial resolutions and platform radars is presented.The reflectivity biases,correlation coefficients and standard deviations between the radars are analyzed.The equivalent reflectivity bias between the S-and Ka-band radars were simulated with a given raindrop size distribution.The results indicated that reflectivity bias between the S-and Ka-band radars due to scattering properties was less than 5 dB,and for weak precipitation the bias was negligible.The prototype space-based cloud radar was able to measure a reasonable vertical profile of reflectivity,but the reflectivity below an altitude of 1.5 km above ground level was obscured by ground clutter.The measured reflectivity by the prototype space-based cloud radar was approximately 10.9 dB stronger than that by the S-band Doppler radar(SA radar),and 13.7 dB stronger than that by the ground-based cloud radar.The reflectivity measured by the SA radar was 0.4 dB stronger than that by the ground-based cloud radar.This study could provide a method for the quantitative examination of the observation ability for space-based radars.     

C波段双偏振天气雷达降雨和部分地形遮挡衰减订正研究

天气雷达可为中尺度对流系统研究提供高时空分辨率资料, 但降雨衰减和地形遮挡等因子会对雷达信号产生严重影响。针对广东省韶关市新丰县C波段双偏振天气雷达, 选取了2018年6月8日台风“艾云尼”、8月30日华南季风降水和9月16日台风“山竹”三次降雨过程, 采用基于差分相位(Φ_DP)数据的扩展自适应降雨廓线算法对雷达反射率因子(Z_H)数据进行了降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正研究, 并将订正结果与广州S波段双偏振天气雷达探测结果进行了直接对比检验, 与中国气象局龙门云物理野外科学试验基地的4台二维视频雨滴谱仪(2D Video Distrometer, 2DVD)实测雨滴谱数据反演的雷达仿真探测量及国内外Z_H-K_DP经验统计公式进行了间接对比检验, 获得较好结果。最后选择具体降雨个例, 订正结果清晰展现了台风螺旋雨带中对流单体雷达回波强度从地面到高空的垂直结构特征, 提高了复杂地形区域雷达对极端天气的近地面探测能力。