确定Z—I关系的几种方法及其在定量测雨中的精度

本文介绍用雨滴谱、Z_r～I_g(Z_雷～I_计)、A值平均、平均A值几种Z～I关系测定单点累计降水量的方法。以1981年三次降水过程资料为例求得各种Z～I关系,并对1980年6月24日和7月9日两次资料进行检验,结果表明几种方法的精度都较好.只要提高测定Z、I值精度.在Z～I关系中选取适当的b值,再分雨型统计Z～I关系,则后两种方法的精度还可再提高。     

利用雷达作台风0～3h雨量等级预报

通过对1989～1992年台风影响浙江期间,杭州数字化雷达回波及对应的地面58个气象站和156个水文站自记1h雨量资料,进行了统计分析,得到在浙江仅有台风单一系统引起降水时,杭州数字化雷达回波强度Z与雨强I.根据Z=A·I^b关系得出A、b系数在不同探测范围的值,以得到Z与I关系,并结合雷达回波的移动情况,制作了浙江省台风0～3h雨量等级预报。     

HⅢ(2n)中元素的一种标准化表示

给出HⅢ(2n)中元素的一种标准化表示,HⅢ(2n)={Z∈C^2n×2n|1/2(Z+Z'')>0,ZJ=JZ''},J=0 I_n-I_n 0,1/2(Z+Z)>0表示矩阵1/2(Z+z'')是正定的。     

暴雨发生前AIRS卫星资料适用性检验研究

利用AIRS卫星产品中的气温和水汽资料,计算出K指数(I_K)和沙氏指数(I_S)这两种大气不稳定指数。对暴雨发生前6 h左右这两种大气不稳定指数进行统计分析。统计结果表明:在暴雨发生前6 h左右,80%左右的暴雨发生在I_K >27.5℃或I_S <3℃的情况下。由于I_K的分布与暴雨发生的频率基本呈现出较为明显的递增变化,因此I_K与I_S相比能更好地反映暴雨天气的发生。为了更好地描述暴雨发生前的大气不稳定特征,将AIRS计算的I_K和I_S做了适当的结合,得到KS指数(I_KS)并将其运用到一次暴雨个例进行验证,从验证效果来看:暴雨发生的区域在6 h前基本都处在了I_KS较高的情况下,I_KS对暴雨具有一定的指示意义。通过对暴雨区域像元中AIRS反演的气温和水汽误差分析中可以得出:AIRS计算的I_K和I_S误差主要由AIRS在有效云量较高时850hPa高度上反演的气温以及700hPa和850hPa高度上反演的水汽的误差导致的。     

江淮地区龙卷超级单体风暴及其环境参数分析

利用多普勒雷达探测资料和NCEP再分析资料,对2003—2010年发生在江淮地区的6个龙卷超级单体风暴及其环境参数进行了分析。研究表明：（1）龙卷超级单体风暴H_BASE平均为1.7 km,H_TOP平均为9.1 km;H多在风暴的下部,近于下部的1/4处。H_BASE平均值比江淮地区各种超级单体的平均值低得多,H_TOP则略低。（2）龙卷超级单体I_VIL平均为25.6 kg/m²,Z_MX平均为54.8 dBz。和江淮地区超级单体相比,龙卷I_VIL要小得多,而龙卷Z_MX略低。（3）龙卷超级单体的中气旋M_BASE、M_TOP和M_SHR平均值分别为1.2 km、3.9 km和14.4×10^-3s^-1,和江淮地区超级单体相比,龙卷M_BASE、M_TOP明显低,而M_SHR略高。（4）TVS参数最强时的V_AD在12—45 m/s,V_LLD多大于30 m/s,V_MXD多超过30 m/s,V_MXD的高度不低于0.8 km,T_DPT在2.4—6.4 km,T_BASE在0.7—1.5 km,T_TOP在2.3—6.4 km,T_MXSHR超过22×10^-3s^-1。TVS参数最强时间与龙卷实际时间基本吻合,平均相差4.2 min;平均而言,TVS出现后6 min有龙卷发生。（5）雷达推算的龙卷超级单体的0—6 km风垂直切变比江淮地区超级单体的风垂直切变平均值高15.2%;龙卷发生前I_CAPE平均为1752 J/kg,I_K为38℃,850 hPa到地面风切变平均超过12 m/s,850—500 hPa温差平均为23.7℃。龙卷发生前能量处在中等到强的状态,大气不稳定性较强,风垂直切变大。     

2021年2月黄河中下游两次暴雪的相态转换特征及成因

利用常规高空资料、地面加密自动站、双偏振多普勒天气雷达、微波辐射计与ERA5再分析数据等多源资料,分析了2021年2月下旬黄河中下游两次暴雪过程的相态演变及形成机理。结果表明:两次过程的大尺度影响系统基本一致,只是影响系统的强度和位置不同导致两次过程存在些许差异。两次过程均存在相态转换,过程Ⅰ中存在相态逆转(由雨转雪再转雨),而过程Ⅱ中只存在雨转雪的转换。在太行山以西的山区,当地面2 m气温低于0.5 ℃时,降水相态以雪为主,在0.5~1 ℃之间时,多为雪或雨夹雪并存;在平原地区,当2 m气温为1~2 ℃时,降水相态为雨或雨夹雪,在0~1 ℃之间时,则为雪与雨夹雪并存,低于0 ℃时,降水相态为雪。在降雨阶段,双偏振雷达产品相关系数(CC)值约在0.98以下,差分反射率(Z_DR)在0.6 dB以上,差分传播相移率(K_DP)值约在0.2 (°)·km^-1以上;在降雪阶段,CC值在0.98~0.99之间,Z_DR值在0.2~0.8 dB之间,K_DP 值约在0.2 (°)·km^-1以下;但在降水相态由雨转雨夹雪时,Z_DR、CC与K_DP 值没有明显变化。     

京津冀地区GNSS ZTD时序分析及对厄尔尼诺事件的响应

京津冀地区夏季暴雨频发,水汽是影响暴雨形成的关键要素之一.本文利用中国大陆构造环境监测网络（CMONOC）京津冀地区GNSS（全球导航卫星系统）观测资料,开展GNSS天顶对流层总延迟（ZTD）时序分析及对厄尔尼诺事件的响应研究.利用快速傅里叶变换与小波变换方法从频域和时域开展GNSS ZTD时序分析,并对GNSS ZTD不同周期时序与东部型指数（I_EP）、中部型指数（I_CP）进行比较,分析I_EP、I_CP对GNSS ZTD周期变化的影响.研究发现：GNSS ZTD异常时段与厄尔尼诺事件存在对应关系.东部型指数（I_EP）与GNSS ZTD呈正相关;中部型指数（I_CP）与GNSS ZTD呈显著负相关.在东部型厄尔尼诺事件的影响下,GNSS ZTD的季节性周期增大,月周期和半月周期减小;在中部型厄尔尼诺事件的影响下,GNSS ZTD的季节性周期、月周期、半月周期都减小.研究结果可为掌握区域GNSS ZTD预测变化规律提供参考,并为利用水汽感知厄尔尼诺事件提供可行性基础.     

基于FastICA算法和MODIS数据的水稻面积提取

以苏、皖、赣三省为研究区域,采用FastICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的I_LSW和I_NDV时相变化曲线。依据I_LSW和I_NDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻I_NDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用FastICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的I_NDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对FastICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;FastICA算法能够分解不同地区水稻I_NDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。     

基于融合资料的天津短时强降水环境物理量可信度及特征分析

针对2009—2017年6～9月天津地区140次短时强降水天气过程,将NCEP FNL(1°×1°)全球分析资料与地面气象观测数据融合,计算天津地区短时强降水的融合物理量参数,通过偏差和偏差区间占有率等分析融合物理量的可信度,并在大量样本统计基础上给出不同月份的短时强降水环境参量特征和指标。结果表明：(1)基于NCEP FNL分析资料与地面气象观测数据的融合物理量在短时强降水潜势判断中具有较高的可信度,融合CAPE、LI、LCL平均绝对误差分别为260.7J.kg_^-1、0.9℃、14hPa,与融合前的NCEP FNL物理量相比绝对误差分别降低了58.1%、48.0%、49.0%。(2)不同月份短时强降水发生所必需的水汽、热力和能量等环境条件差异显著,TPW、K、LI、CAPE、LCL和Z₀均呈现明显的月变化特征。(3)若以75%短时强降水发生的环境条件作为预报指标,7～8月TPW、K、CAPE、Z₀、LCL物理量阈值极为相近,短时强降水多发生在TPW>45kg.m_^-2、K>32℃、CAPE>835J.kg_^-1、LCL>882 hPa、Z₀>4300m条件下,6月物理量指标要求明显降低,如TPW>34kg.m_^-2、K>30℃、CAPE>353J.kg_^-1、LCL>880 hPa、Z₀>3900m,9月预报指标要求则最低。     

河北省双线偏振雷达数据质量分析和衰减订正

选取河北邢台X波段双线偏振全固态多普勒雷达观测到的典型降水过程资料,分析了偏振参量的数据质量及系统稳定性,用Φ_DP对Z_H和Z_DR进行了初步的衰减订正,并对订正结果进行了评估。结果表明,724XSP双偏振雷达初始相位Φ_DP(0)随仰角、方位的变化都是较为稳定的,波动较小。分析垂直扫描数据,发现Z_DR和CC能较好地反映降水粒子的实际情况。信噪比是影响偏振数据质量的重要因素,当信躁比大于15 dB时,Z_DR、CC随信噪比变化比较平稳,数据质量可信度较高。双偏振雷达反射率因子衰减订正后与S波段雷达的拟合效果更好,相关系数为0.78,订正后Z_DR-Z_H散点分布更接近散射模式计算出的理论结果,说明订正效果好。     

不同校准方法检验雷达定量估测降水的效果对比

应用雷达低仰角基本反射率资料和地面加密自动站降水量资料,采用最优化方法,根据天津地区降水特点和不同降水类型,建立适用本地的雷达Z-I关系。经实际应用检验,积混降水类型Z-I关系具实用性。在天津本地化Z-I关系基础上,通过了对比分析6种不同校准方法在天津夏季降水估测中的检验效果。结果表明：Z-I关系校准法和最大集成法对降水的估测偏高,误差较大;最优插值法的估测精度最高,平均绝对误差和均方根误差最小;但计算不同校准方法与实况相关性表明,变分校准法的估测效果与雨量计降水量的相关性最好。同时,所有估测校准法对小雨量级的降水均出现了不同程度的偏高估测。     

雷达定量降水动态分级Z-I关系估算方法

利用高时空分辨率的雷达定量降水估测和预报(RQPE和RQPF)对洪水监测、发布洪水警报起重要指导作用,目前国内外对其研究的方法主要采用概率配对法、Z-I关系法和基于Z-I关系的数学算法校正法,这些方法均存在强调某一因素忽略其它因素的问题,并且对短时强降水,尤其是极强降水低估严重。从统计和个例两方面对比分析了四种雷达定量降水方法的误差,致力于寻找一种将雷达回波反射率预报场反演为降水场时误差较小的技术方法,能改进对短时强降水、特别是极强降水严重低估问题的方法,并且该方法也能在业务应用中方便、快速、精确实现。对比研究结果表明：动态分级Z-I关系法是一种对雷达QPE和回波反射率预报场反演降水场都较好的方法,并且改进了对短时强降水、尤其是大于55 mm/h的短时极强降水低估的问题;在业务计算中仅需15秒,能满足6分钟更新一次计算结果的需要,而且不依赖气候统计,便于移植。     

基于不同海拔高度的雷达降水估测试验

在国内外雷达定量估测区域降水量一些方法基础上,将降水类型、地理位置和海拔高度同时纳入考虑范畴,在成都CINRAD/SC雷达站(海拔高度596.5 m)200 km范围内选择实验区,并按海拔高度将所选区域分为3区。然后利用2010年7—8月的雷达体扫资料以及同时段、同时次的雨量计数据,采用最优化算法分别在每个区域内修订传统Z-I关系中的"A,b"系数,以得到不同海拔地区的Z-I关系和每小时雨量估测值。研究表明,与直接采用传统的Z-I关系定量测量降水相比,各个区域内,经改善后的Z-I关系准确率提高了20%左右,算法相对简单,适合业务使用。     

分类型最优法在江苏沿江地区降水估测中的应用与讨论

为提高现有天气雷达产品生成模块中处理系统算法精度、并为其他短时临近预报系统或数值预报模式提供合适的Z-I关系为目的,选择江苏沿江地区作为试验区域,采用分类型最优法建立相应的Z-I关系,并比较分类型最优法与单一Z-I关系对过程雨量和分段雨量的估测能力.结果表明:分类型最优法比单一Z-I关系法明显提高过程雨量估测的精度,梅汛期降水估测精度提高近2.5倍,夏季台风降水估测由低估72％降低至低估45％.对不同雨量段进行估测比较后发现,分类型最优法对强降水雨量段改善较为明显,对雨强＞ 10 mm/h的梅汛期对流云降水和台风降水所有雨量段的雨量估测改善明显.最后在气候统计的基础上,通过改进雷达估测降水产品色标数值等级,以达到优化雷达估测降水产品图像的显示能力.     

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。     

快速动态分级法进行雷达定量估测降水方法研究

在使用雷达资料进行降水估测(QPE)时,对动态分级Z-I关系算法进行大幅度优化后,发现当时间精度较高时,使用CTF2判别函数所得QPE结果误差较大。提出了用同时满足偏差为0且方差最小作为最优解判别式的快速动态分级法(FDC)。通过留出法进行交叉验证,结果表明,快速动态分级法得到的结果整体相关性好,能较好地表现出降水的时空分布特征,反演降水的平均误差为-0.13 mm/h,计算速度快,具有较高的业务应用价值。      

安徽滁州夏季一次飑线过程的雨滴谱特征

选取2014年7月31日安徽滁州一次飑线过程,使用地基雨滴谱仪资料分析此次过程的雨滴谱特征。根据雷达回波和地面降水强度将这次降水过程划分为对流降水、过渡性降水和层云降水,并以10 mm·h-1为临界值将对流降水进一步划分为对流前沿降水、对流中心降水、对流后沿降水。结果表明:对流中心降水、过渡性降水、层云降水的质量加权直径均比较稳定,平均值分别为1.8 mm, 1.0 mm, 1.7 mm。对流降水的标准化截距相比层云降水更大。对流中心降水各粒径段雨滴数浓度均较高;层云降水小雨滴浓度较低,且有少量大雨滴;过渡性降水由小雨滴组成。当雨水含量相同时,层云降水的质量加权直径相比对流降水更大。当雨强相同时,层云降水的反射率因子相比对流中心降水更大。更为精细的降水类型划分可有效改善Z-I关系。     

A STUDY ON VARIABLE QUANTITATIVE PRECIPITATION ESTIMATION USING DOPPLER RADAR DATA

With the pros and cons of the traditional optimization and probability pairing methods thoroughly considered, an improved optimal pairing window probability technique is developed using a dynamic relationship between the base reflectivity Z observed by radar and real time precipitation I by rain gauge. Then, the Doppler radar observations of base reflectivity for typhoons Haitang and Matsa in Wenzhou are employed to establish various Z-I relationships, which are subsequently used to estimate hourly precipitation of the two typhoons. Such estimations are calibrated by variational techniques. The results show that there exist significant differences in the Z-I relationships for the typhoons, leading to different typhoon precipitation efficiencies. The typhoon precipitation estimated by applying radar base reflectivity is capable of exhibiting clearly the spiral rain belts and mesoscale cells, and well matches the observed rainfall. Error statistical analyses indicate that the estimated typhoon precipitation is better with variational calibration than the one without. The variational calibration technique is able to maintain the characteristics of the distribution of radar-estimated typhoon precipitation, and to significantly reduce the error of the estimated precipitation in comparison with the observed rainfall.     

线性回归模型的最小二乘法基本假设在Z-I关系拟合中的应用

由于z-I关系的非线性,线性回归模型中常规最小二乘法的一些基本假设在拟合过程中无法满足.研究表明使用不同的计算方法,同样的数据可能得到差异明显的A、b值.本文从常规最小二乘法基本假设入手,通过2006年大连地区两次降水过程的回波和雨量资料,对不同Z-I回归模型中关于误差项的物理意义、期望和方差进行比较,提出在Z-1拟合中采用加权最小二乘法.     

同化雷达估算降水率对暴雨预报的影响

选取2009年3月28日广东省广州市大暴雨过程,考察了变分校准前后Z-I关系估算雷达降水率的区别。变分校准后的降水率资料具有较高的单点精度与合理的梯度分布。降水率资料能够反映大气动力特征和水汽分布等重要信息,是模拟中小尺度系统的关键因子。基于GRAPES (Global/Regional Analysis and Prediction System) 区域三维变分系统,将FSU (Florida State University) 对流参数化方案作为观测算子的同化试验指出,同化降水率资料后同时增强了低层大气的辐合和高层大气的辐散,从而使整层气柱的不稳定能量增加。沙氏指数和K指数诊断分析也表明,同化降水率资料后有利于触发强对流天气。此外,低空辐合有利于水汽垂直输送,维持对流发展,改进降水模拟。逐小时数值模拟结果表明:同化校准后的雷达估算降水率不仅可以改进降水分布,而且使中尺度对流系统的发展和消亡清晰地表现出来。