科尔沁边界层风廓线雷达探测性能评估

利用2016～2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6min的风场资料评估雷达探测性能,主要针对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与常规探空探测风的相关性等进行了分析。结果表明：风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000米以下平均数据获取率都在60%以上。雷达探测数据存在日出后数据缺测率高,午后缺测率低的变化趋势。各层数据获取率与气温和比湿的相关系数分别在0.45和0.35左右。对比风廓线与常规高空探测数据发现：二者v分量的相关系数大于u分量；各高度层中400米到1900米的u分量的相关系数在0.4以上,500米到3400米的v分量的相关系数都在0.6以上；风廓线雷达与常规探空数据u分量相关系数随风速的增大时而减小,从春季到冬季u、v分量相关系数都呈减小趋势。各个季节中风廓线雷达与常规探空数据风速平均偏差春季最小、冬季最大。     

长安风廓线雷达测风资料的可靠性验证

利用2014—2015年陕西西安泾河站L波段探空数据和ERA-Interim再分析资料,与同期长安站风廓线雷达数据进行对比分析,确定风廓线雷达数据的可靠性。结果显示风廓线雷达资料与L波段探空资料、ERA-interim再分析资料整体上相关性较好,相关系数随高度的增高而增大,在1 500~2 500 m之间达到显著相关。不同时刻数据对比结果显示风廓线雷达白天观测结果整体上优于夜间。从平均状态来看,风廓线雷达在描述平均态过程中与探空和再分析资料基本一致,即风廓线雷达数据可用于实际应用和研究。     

名山站探空资料与风廓线雷达资料的对比分析

应用四川省名山站2015~2017年6月21日~7月31日每日四个时次的西南涡加密探空资料与风廓线雷达资料,对比分析了在对流层低层风探测上两种资料的差异。结果表明:名山站风廓线雷达资料有效探测高度约为4200m;风廓线雷达和探空测得的风场廓线形状总体接近,两者的风速偏差较小,仅在个别层次和时次偏差大,风速的偏差大小与风廓线风速大小存在正相关关系,除少数情况外风廓线雷达测得的风速均大于探空;两者风向差值随高度的变化规律与风速相反,在中高层较小,低层较大;除01:15时次的500m高度外,其余时次自低层到高层两者观测到的主风向均由偏东北风变为偏西南风,一致性较好;U风和V风散点分布主要沿对角线呈棒槌型,V风质量优于U风,19:15这一时次的风廓线雷达探测U风相对探空资料存在明显系统性正偏差;风廓线雷达探测高度受降水影响较大,在07:15和13:15时次有降水时其探测高度明显高于无降水时。      

上海组网风廓线雷达数据质量评估

利用2014年6月美国国家环境预报中心(NCEP)的全球模式分析资料,对上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据进行了初步分析和比较。由于NCEP全球模式分析资料并未使用上海13:15加密观测探空秒间隔数据,首先用该数据对NCEP分析资料的准确性和代表性进行了检验。结果表明,两者平均偏差与均方根误差均较小,故认为NCEP分析资料可用于客观检验上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据。对比分析风廓线雷达与NCEP分析资料表明总体上,风廓线雷达与NCEP分析资料的平均风场风速偏差为-0.14 m·s~(-1),均方根误差为2.72 m·s~(-1),风向偏差为-4.28°。上海组网风廓线雷达测风资料质量与探空观测水平接近,有较高的可用性。     

面向资料同化风廓线雷达水平风产品质量初步分析

为了实现我国风廓线雷达资料能尽快应用到业务数值预报同化系统,以改善数值预报模式初始场,文章对风廓线雷达水平风产品质量特点进行分析,为质量控制和同化应用提供依据。通过该类资料与数值预报背景场的对比并结合探空和降水等资料,分析了风廓线雷达水平风产品数值预报应用的质量特点并明确了质量控制需要关注的问题。分析的风廓线雷达水平风产品的数据来源是国家气象信息中心国家级气象资料存储检索系统(MDSS),分析资料时间时段为2012年5月1—31日。结果显示：针对资料同化应用,小时平均采样风优于实时采样风;现有风廓线雷达水平风产品包含大量超过有效探测高度的数据,这些数据相对数值预报背景场偏差异常偏大;在各自设定有效探测高度范围内的资料,PA型号雷达水平风产品相对数值预报背景场偏差最小,PB型号次之,LC型号最大;在设定有效探测高度范围内的资料相对数值预报背景场基本无偏,偏差在一倍标准差范围内的数据量达到89%以上,二倍标准差范围内的数据达到97%以上,三倍标准差数据达到98%以上;降水是影响资料质量的重要原因,应用时需针对降水进行细致分析与质控。     

面向资料同化的风廓线雷达风场特征分析及其质控方法

以美国国家环境预报中心全球预报系统（National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System,NCEP/GFS）0.5°×0.5°分析场作为数值预报背景场,结合地面降水资料,面向资料同化分析了2017年1～12月逐日00时、06时、12时、18时（协调世界时）福建12部L波段风廓线雷达（其中CFL-03系列3部、CFL-06系列9部）水平风产品质量特征,并初步探讨了不同质量控制方案的影响差异。结果表明:（1）CFL-06系列雷达在水平风的最大探测高度、有效数据获取率和低层水平风质量等方面明显优于CFL-03系列;（2）相同系列的不同风廓线雷达探测水平风的数据获取率、有效探测高度、标准差、相关系数及偏差的垂直分布特征等存在极大差异,该差异与风廓线雷达所处的地理位置（沿海或内陆）、海拔高度等并无直接关系;（3）各雷达站探测u风速相对背景场存在明显系统性负偏差,小于背景场,不满足资料同化对背景场的无偏需求,资料同化时需进行偏差订正;v风则相对较好;（4）降水对风廓线雷达探测影响较大,有降水时数据获取率在中低层有所减小,但在中高层则大幅提高;u、v风标准差在中低层有所增加,而在中高层v风标准差有所增加,u风标准差则大幅降低;（5）针对不同风廓线雷达,提出了不同高可信度区间和不同有效探测高度两种质量控制方案,并与固定有效探测高度方案进行了对比,结果表明,这两种质量控制方案皆具有明显优势。不同高可信度区间方案的质量控制效果更为显著,不同雷达站水平测风数据得到更加充分和有效识别,既减少了雷达资料不必要损失,又可将质量差的数据进一步剔除;该方案在有降水情形下也有较好效果。     

测风激光雷达与风廓线雷达的探测性能评估及数据融合

测风激光雷达和风廓线雷达作为L波段探空测风的有效补充,均可以提供高时空分辨率的大气风场信息,然而由于工作原理和适用条件存在明显差异,在探测性能上各有优缺点,单一设备的探测数据已不能满足精细化预报的要求。本研究使用2020年1—5月北京南郊观象台的L波段探空资料对同址观测的测风激光雷达和风廓线雷达进行了数据质量评估,结果表明测风激光雷达与探空的一致性较高,U、V分量的相关系数分别为0.97和0.98,均方根误差分别为1.1和0.95 m·s-1,然而在2 km以上数据获取率较低且偏差较大;风廓线雷达与探空相比,U、V分量的相关系数分别为0.94和0.93,均方根误差分别为2.94和2.91 m·s-1,风廓线雷达的探测距离虽然更远,但在0.5 km以下和6 km以上的测量偏差较大。考虑到两种测风雷达在不同探测高度上的性能优缺点,提出分段曲面拟合法对两者的水平风资料进行融合处理,并选取个例对融合效果进行验证,结果表明,融合后的风廓线与融合前相比,风向和风速的一致性均得到明显提升。     

风廓线雷达与L波段雷达探空测风对比分析

为了解风廓线雷达探测的准确性,对北京南郊大气探测试验基地2006-2008年3年的观测资料与常规高空探测资料即L波段雷达探空测风数据进行了对比,计算并分析了不同高度、不同时次、不同风速条件下的对比结果,进行了相关性分析,计算了平均差和标准差。结果表明,二者测风结果有较好的一致性,半小时平均水平风u、v分量的标准差在2.3m/s左右,为风廓线雷达和L波段雷达探空共同的测量误差及不同采样空间和时间的水平风的差异。     

风廓线雷达与天气雷达风廓线数据的融合及应用

风廓线雷达与多普勒天气雷达风廓线产品均可以获取高时间分辨率的高空风信息,但两种遥感测风的探测原理及时空代表性不同。在对风廓线雷达进行质量控制处理、剔除降水粒子空间不均匀分布对数据可信度影响之后,根据风廓线雷达与天气雷达风廓线数据探测原理差异,进行不同时间代表性的风廓线数据的空间匹配试验,确定与天气雷达风廓线数据进行融合的风廓线雷达数据最优时间分辨率,结果为1 h。利用2015年7月北京南郊观象台的探空、风廓线雷达、天气雷达测风数据进行三种高空风的一致性比对,结果表明三种测风数据具有较好的一致性,均方根误差分别为2.3和2.5 m·s~(-1);60、30以及6 min不同时间代表性风廓线雷达数据与天气雷达风廓线数据之间的均方根误差分别为2.6、2.8及3.1 m·s~(-1),60 min数据的融合效果最佳,低空尤其明显。利用广东省2014年5月的风廓线雷达观测网以及天气雷达网风廓线数据进行了高空风场的融合分析试验,融合分析场提供了更为丰富的高空中尺度水平风场信息,低空的涡旋更加明显。     

不同降水条件下风廓线仪水平风评价

利用北京市观象台2014—2018年风廓线仪资料和同期探空及MICAPS地面资料,对不同降水条件下风廓线仪水平风与探空资料的误差和相关性进行分析,为风廓线仪资料在降水预报中的深入应用提供参考。结果表明:(1)总体上,各高度层风廓线仪的U分量风均比探空资料偏小;有降水时U分量风误差小且相关性好,其在850 hPa的均方根误差和相关系数均有较大变化,说明云底对风廓线仪探测U分量风有一定影响。500 hPa以上U、V分量风误差较大。(2)风廓线仪探测的U分量风在降雨和雷阵雨时均比探空资料偏小,且在降雨时误差相对较小,相关性较好;阵雨(雪)时不同高度误差变幅大;雷阵雨时700 hPa平均误差绝对值最大,850 hPa次之,其他降水情况基本是高层误差大于低层。降雪时V分量风比探空资料偏大,且700 hPa高度以下均方根误差比降雨、阵雨(雪)和雷阵雨时小,700 hPa以上则相反;雷阵雨时700 hPa误差大,相关性较差;降雨时均方根误差、相关系数在各高度层变化幅度较小。     

不同天气条件下微波辐射计和风廓线雷达探测数据误差特征分析

为探讨微波辐射计和风廓线雷达探测数据的准确性和可用性,利用天津全运会期间获取的GPS探空资料,分析不同天气条件下微波辐射计探测温湿度、风廓线雷达测风的误差特征。结果表明：晴天、云天和雨天条件下,微波辐射计反演低空温度廓线效果均较好,反演高空温度廓线误差较大,云天条件下,反演的整层温度廓线与探空实测值相关性最优;3种天气条件下,微波辐射计反演相对湿度廓线的误差均较大,与探空实测值的相关性也较差;晴天和云天条件下,风廓线雷达探测风向、风速的误差均较小,雨天风廓线雷达测风效果较差;晴天和云天条件下1750 m以上,雨天3000 m以上,风廓线雷达探测风速数据与探空实测值相关性较好,低空探测风速与探空相关性较差;3500 m以下,3种天气条件下风廓线雷达探测风向与探空实测值相关性较差,3500 m以上相关性较好,数值在0.6—1.0之间波动变化。     

丘陵地区大气边界层风廓线雷达适用性分析

本文利用2010年夏季福建省三明市开展的大气扩散实验资料,研究了大气边界层风廓线雷达在福建丘陵地区的适用性,并探讨了风廓线雷达探测的误差特征和修正方法。结果表明：大气边界层风廓线雷达水平风场的探测结果在300~2 000 m高度范围的偏差与高度和风速具有一定统计关系;通过与100 m气象铁塔水平风场资料对比,说明风廓线雷达对丘陵地区低层大气风场的探测具有一定局限性。经过修正的风廓线雷达探测结果可以较好地反映实验区域大气边界层水平风场的垂直结构。     

不同季节天气条件下风廓线雷达测风精度分析

采用建瓯风廓线雷达(CFL-06)观测资料,分析不同季节天气条件下风廓线雷达的测风精度,同时还选取了永安风廓线雷达(CFL-03)数据进行了对比分析。结果表明,四个季节在探测高度低于4 km时,获得的对称波束水平风分量差值的平均值很小,且小于0.5m·s~(-1),标准差值也比较一致,且小于10 m·s~(-1),探测精度均较好。当探测高度超过4 km后,春、冬两季对称波束水平风分量差值的平均值和标准差值开始增大,在7.1 km高度平均值和标准差值达到最大,分别为9 m·s~(-1)和28 m·s~(-1),夏、秋两季探测精度高于春、冬两季的。在探测高度低于4 km时,不同季节4种方法计算的垂直速度基本一致,以春季大气最为均匀,其次是冬季的,夏、秋两季的最差。在探测高度超过5 km后,春、冬两季4种方法计算的垂直速度偏差增加较快,最大分别为0.9 m·s~(-1)和1.0 m·s~(-1),夏季4种方法计算的垂直速度偏差较小。夏、冬季水平风向和风速测量精度优于春、秋两季的,秋季测量精度最低,水平风速标准差值在0.0～1.5 m·s~(-1)和水平风向标准差值在0～15°范围内所占比例分别只有51.6%和54.0%。总的来说,风向和风速测量精度普遍不高,需要进一步改进算法,减少计算误差,提高探测性能。     

高原地区风廓线雷达资料评估

在简述风廓线雷达原理的基础上,将风廓线雷达探测资料与探空资料进行对比分析,发现风速风向一致性较好,温度一致性较差。对风廓线资料总的数据获取率及不同天气条件下的数据获取率进行了统计,大理风廓线雷达边界层高度的数据获取率大于80%,在对流层低层以及边界层的探测能力要远远大于高层,高空雨季后的探测高度大于雨季前的探测高度。不同天气条件下低空的数据获取率差别不大,高空阴雨天的数据获取率大于晴天的数据获取率,阴雨天的探测高度大于晴天的探测高度。     

风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料的对比

为了探讨风廓线雷达资料的可用性,对2013年9月—2015年10月青岛站和济南站的风廓线雷达与L波段探空雷达测风数据进行相关、误差及有效样本比率分析。结果表明:(1)济南站和青岛站绝大多数高度层00:00和12:00风廓线雷达与L波段探空雷达的水平风速显著正相关,通过α=0.05及以上信度检验;(2)济南站00:00和12:00,晴天1.5 km以上及雨天0.64 km以上大多高度层风廓线雷达的水平风速比L波段探空雷达偏小约2 m·s~(-1),且当风廓线雷达与L波段探空雷达水平风向差≤20°时,有效样本比率基本在70%以上,资料质量很高;(3)青岛站00:00和12:00,6.48 km以下大多高度层风廓线雷达探测的水平风速比L波段探空雷达偏小2~4 m·s~(-1),水平风速资料可用,但当2部雷达风向差≤20°时,有效样本比率仅为20%,海陆风及2种仪器的布设距离是水平风向差异的主要原因。     

风廓线雷达垂直径向速度应用初探

利用北京风廓线雷达五波束探测中的垂直波束资料,进行了垂直速度在预报中的应用研究。通过对垂直速度的分级显示,配合地面气象记录,对不同的天气个例进行分析,结果表明:平稳晴空的天气风廓线雷达所测量的垂直速度很小,基本上在±1m·s~(-1)范围内;而有降水时,风廓线雷达所测得边界层的垂直速度基本上都是朝向地面的,不同相态降水粒子的垂直下落速度有明显的差别。分析表明风廓线雷达垂直速度的探测对研究晴空大气的垂直运动、判断降水粒子相态和降水预报有应用价值。     

夏季不同天气条件下风廓线雷达探测精度分析

利用2016年6—8月沈阳地区TWP8-L型风廓线雷达观测资料,判断大气的均匀性,计算风廓线雷达的探测精度,并与探空气球的观测资料进行对比分析,得到晴空和不同降水条件下的风廓线雷达探测精度随高度的变化情况。研究结果表明,1000m高度以下风廓线雷达的探测精度较高。在无降水和均匀降水条件下,风廓线雷达的水平探测范围内大气均匀稳定,东西波束和南北波束测得的径向风对称性较好,(U_W-U_E)和(V_S-V_N)的平均差和标准差值较小;与GTS1型探空仪风速精度相差小于2.9m/s,两者相关性较好,风廓线雷达探测水平风的准确性较高。在探测范围不均匀的降水条件下,大气在风廓线雷达的水平探测范围内不均匀,东西波束和南北波束测得的径向风的对称性较差,垂直速度变化差异较大;U_W-U_E和V_S-V_N平均差和标准差值较大;与GTS1型探空仪风速精度相差大于2.0m/s,两者相关性较差,风廓线雷达探测水平风的准确性较低,需要进一步改进算法,改善数据质量,提高探测性能。     

风廓线雷达产品数据置信度研究

随着风廓线雷达技术的发展,高空风探测参量越来越多,数据精度不断提高,探测能力得到了极大提升。评估风廓线雷达数据置信度是风廓线雷达应用中需要解决的重要问题。本文基于径向数据和风场合成两个阶段,在风廓线雷达数据反演过程中形成数据置信度算法,并引入噪声电平。同时,利用南京同站址风廓线雷达和探空1 a的资料进行匹配比对,对置信度算法性能进行评估,结果表明该置信度算法可行。将置信度算法植入风廓线雷达数据处理软件中,能实时输出含置信度的风廓线雷达产品数据,有利于预报人员合理使用置信度较高的风廓线雷达产品数据。对于置信度较差的产品数据进行分析,可有助于及时发现雷达的潜在故障。     

风廓线雷达简介

风廓线雷达包括边界层风廓线雷达、对流层风廓线雷达、可移动风廓线雷达等系列产品 ,在气象、军事、航空、航天及全球变化研究等方面具有广泛的用途。其中边界层风廓线雷达在大气边界层空气质量、中尺度天气预报、垂直风切变、湍流、尾涡流研究等方面发挥着很好的作用 ,特别是在对飞行有严重影响的低空风切变、下击暴流的研究方面 ,目前还没有其它可替代的探测产品。边界层风廓线雷达是多普勒雷达的一个分支 ,它能可靠地提供从近地面到高空约 3公里高度处连续的实时水平风分量、垂直风分量、水平风分量垂直剖面图以及从近地面到高空约 1 5公…     

上海TWP3型边界层风廓线雷达探测性能评估

在简述上海TWP3型风廓线雷达系统的基础上,从雷达运行情况、风数据获取率和产品资料分析3方面对该型号雷达探测性能进行评估。通过统计分析不同高度层上平均测风数据全年和逐月的数据获取率,发现TWP3风廓线雷达在3km以下具有较高的数据获取率,对于边界层的探测能力要远高于高层,且夏季的数据获取率明显高于冬季。利用风廓线雷达提供的信号噪声比SNR、垂直速度和折射率结构常数C2N等资料分析了一次弱降水探测过程,二次产品可以清晰地反映降水的始末时间,且降水期间探测高度增高2km左右。评估结果表明TWP3型边界层风廓线雷达具有较低的故障率和较好的探测性能,产品资料具有可靠性和应用价值。