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。     

顺序卡尔曼滤波校准法雷达定量估测降水检验

利用青岛市气象局多普勒天气雷达基数据和自动雨量计资料,对顺序卡尔曼滤波校准法进行定量估测降水的结果进行了大量样本和一个典型个例检验。5.0mm.h-1以下的弱降水没有参与校准因子的计算,在弱降水、稳定性降水、对流性降水和混合性降水过程中的均方根误差分别为1.15mm、1.13mm、3.0mm和2.18mm,校准方案对克服弱回波情况下雷达资料的不确定性和自动雨量计数据的不确定性带来降水估测误差有良好的效果。青岛的降水过程中,5.0～20.0mm.h-1降水的样本占有最高的比例,在校准因子计算时拥有较高的权重,该雨量档的误差也较小。稳定性天气过程中,降水回波性质差异不大,校准效果最好。滑动平均法是一个简单适用的雷达资料网格化方案。     

变分技术在校准数字化天气雷达定量估测降水中的应用

利用1998年7月20－22日鄂东地区持续性特大暴雨的数字化天气雷达反演资料和雨量计网测量资料，采用变分技术校准雷达定量估测降水，结果表明：经变分法校准后的雷达估测降水不仅保留了雷达探测到的降水形势，并且与雨量计网测定的降水量之间的误差有明显的改进。     

Z-I关系最优化在海口雷达估测热带气旋降水中的应用

利用海口新一代天气雷达2008—2013年观测数据和地面观测的逐时雨量资料,得到分区域最优化Z-I关系,在海南岛全省范围内进行降水估测。结果表明:优化Z-I关系后得到的雷达与雨量计平均比值基本接近1,同时平均绝对误差和均方根误差也明显偏小,说明雷达测量值接近于雨量计,明显优于雷达默认的Z-I关系值,可见,优化Z—I关系后雷达反演值更接近于雨量观测值,同时雷达定量估测各区域雨量的精度得到很大提高。     

雨量计密度对校准雷达估测降水的影响及单点对校准的贡献

利用新一代天气雷达基数据资料和天津三次不同类型降水天气过程的降水量资料,采用变分校准方法,以校准区域内所有雨量计校准雷达得到的估测降水场作为"真值场",对比分析14种不同密度雨量计网校准雷达估测降水的效果,并对雨量计网中单个雨量计站点对校准雷达的贡献进行试验分析。结果表明:（1）参加校准的雨量计密度较小时,雷达估测降水的误差较大,估测效果不好;随校准雨量计密度的不断加大,雷达估测降水的偏差明显减小、估测精度不断提高并逐渐趋于稳定。（2）校准不同类型降水需要的雨量计密度不同,这与降水的性质有关;当校准雷达估测降水的效果与"真值场"的相当时,所需的雨量计密度为121 km²·部^-1。（3）在雨量计校准网中任意增加降水量不为零的站点,会在增加的站点周围出现估测偏差（高估或低估）,偏差的大小与站点降水量相对于其周围雨量计平均值的大小有关、偏差的影响范围则与站点周围雨量计的分布密度有关。（4）任意增大（减小）雨量计校准网中单个站点的降水量会使雷达对站点周围降水的估计偏高（偏低）,高（低）估的程度及影响范围与站点降水量增大（减小）的多少及站点周围雨量计分布密度有关,而与降水类型及降水随时间的演变无关。     

雷达与雨量计联合估测降水的相关性分析

在对比分析质量控制前后雷达估测降水量与自动雨量计降水量之间相关性的基础上,采用雷达-雨量计联合校准方法,对14种不同密度雨量计校准雷达估测降水的效果进行分析。结果表明:在使用雷达资料和雨量计资料前有必要对资料的质量进行分析与控制。联合雨量计校准雷达能明显提高雷达对降水的估测能力;采用不同密度雨量计校准雷达,随着校准雨量计密度的加大,雷达估测降水的精度不断提高并趋于稳定。校准雷达的效果及所需雨量计密度与降水类型有关,当校准效果相同时,积云强降水过程需要的雨量计密度最大,积混对流性降水过程次之,层云稳定性降水过程需要的雨量计密度最小。不同方法的校准效果不同,卡尔曼滤波方法适合于对稳定性降水的校准,或在雨量计密度低的地区对雷达进行校准;变分校准法和最优插值法的校准效果相当,适合对积混对流性降水的校准,或在雨量计密度高的地区对雷达进行校准。     

卡尔曼滤波法在西峰雷达估测降水中的应用

应用卡尔曼滤波校准法,利用地面自动雨量计的降水量值,对庆阳市2007年7月和9月2次降水过程中的2个雨量较明显时段的雷达估测值进行了校准分析,并与雨量计测量的雨量值进行了误差比较分析。结果显示：混合降水过程的校准效果要优于均匀降水过程。校准后,混合降水过程的相对误差从166.4%下降到了7.6%,均匀降水过程的相对误差从284.3%下降到了56.9%。由此可以看出卡尔曼滤波校准法能有效消除雷达估测降水过程中的各种随机噪声,并能提高雷达定量估算区域降水量的精度,同时还较好地保留了雷达探测降水的精细结构。     

沂沭河流域不同多普勒雷达降水量估算方法的效果评估

利用2005年和2006年九次大型降雨过程的多普勒雷达体扫复合仰角的回波强度资料及相应的雨量计观测资料, 通过改进的最佳窗概率配对法、 遗传算法和最优化法分别得到沂沭河流域多普勒雷达降水Z－R关系, 对不同算法的优化结果和降水误差进行比较分析及验证, 并将最优的Z－R关系用于估算区域降水量。同时利用雨量计资料采用卡尔曼滤波、 变分等6种估测方法进行面雨量估算的校正, 并对上述几种方法的估测精度进行比较分析。结果表明: 将地面雨量计观测值作为真值, 在站点降水的估测上, 卡尔曼最优插值法和卡尔曼变分法估测的降水量计算精度最高, 最优插值法和变分法次之, 卡尔曼滤波法和平均校准法的计算精度要低于最优插值和变分法, Z－R关系法的精度最低。在区域面降水量的估测上, 雷达探测到的降水量的分布形势与雨量计得到的降水场比较一致, 但中心的降水强度上有较大的偏差。Z－R关系法的平均相对误差为70.51%。经过雷达雨量计联合校正后, 使估算精度明显提高, 其中卡尔曼最优法计算精度最高。平均校准法、卡尔曼滤波法、最优插值法、变分法、卡尔曼最优法和卡尔曼变分法的平均相对误差分别为: 16.55%、16.27%、13.44%、13.86%、13.16%、13.51%。     

基于实测雨滴谱数据的微波链路和天气雷达降水估计关系研究

利用南京地区连续两年夏季的实测雨滴谱数据,分析了雨滴谱和降水特征,区分降水类型计算了微波链路衰减系数与雨强的关系(雨衰关系)和雷达反射率因子与雨强(Z-R)的关系,所得关系与ITU-R雨衰模型和常用Z-R关系均有差异,其中对流性降水中的Z-R关系为Z=161.63R~(1.55),层状云降水中为Z=227.23R~(1.53)。在两次不同类型降水过程中利用微波链路和天气雷达反演降水,结果表明:使用ITU-R雨衰关系反演降水存在高估层状云降水、低估对流性降水的问题,使用常用Z-R关系反演降水存在明显低估降水的问题,而使用雨滴谱计算的雨衰关系和Z-R关系反演的降水与雨量计实测降水更加一致,平均绝对误差降低,相关性明显提高。说明使用实测雨滴谱数据计算得到的本地化的雨衰关系和雷达Z-R关系,能够提升定量测量降水的准确性。     

平均订正因子法校准天气雷达测定区域降水量的试验

本文在平均校准法的基础上,提出了校准天气雷达测定区域降水量的另一种方法——平均订正因子法,并用该方法校准雷达测定了四次局地雷暴雨天气的区域降水量。经与同时次雨量计网测得的雨量相比较,其相对误差由未校准时的50％～165％下降到30％～44％,比平均校准法减小了2％～15％。这表明,用平均订正因子法校准天气雷达测定降水是有效的,对于上述类型降水,其校准精度高于平均校准法。     

用反射率因子垂直廓线联合雨量计校准估测夏季区域强降水

提出了一种使用平均雷达反射率因子垂直廓线(VPR)联合雨量计校准估测地面降水的方法。选用2002年、2003年夏季长江中下游地区的宜昌和合肥新一代S波段多普勒雷达在几次大范围强降水过程中的部分时段体积扫描强度数据和周边100km范围内整理成10min一次的雨量资料，计算了区域上空短时平均VPR在地面的可能反射率因子值，并用此值反演降水，计算相对误差。同时，还分析了超短时强降水地区实时VPR的特征。结果表明:用最小二乘曲线拟合VPR数值，并联合雨量计平均校准因子估测降水，在大部分区域比较合理。与实测的降水比较可以看到，这种方法对提高估测区域性降水的精度都有效果；对于强对流性降水区域，只须用拟合法得到的地面反射率因子值估测地面降水。通过分析超短时强降水对应区域的实时VPR特征，有利于在无地面雨量计的地区通过分析VPR的特征来估测降水量的大小，结合其他要素分析降水的发展变化。     

天气雷达定量降水估测不同校准方法的比较与应用

利用天气雷达联合地面雨量计定量降水估测的局地平均校准法和局地分级平均校准法,分布估计2012年7月21日20:00至22日01:00 BT重庆市荣昌县及附近的降水。结果表明,局地分级平均校准法较局地平均校准法对强降水的估测效果好,同时两种方法的降水估测效果均与所取的局地校准半径大小有关。对降水分布及洪水灾情的分析表明,降水分布与河网的结合是进行中小河流洪水气象风险预报的重要着眼点。     

漂移克里金方法在雷达和雨量计联合估测降水中的应用

文中介绍了一种新的融合雷达和雨量计数据开展定量估测降水研究的空间信息统计学方法-Kriging with externaldrift(KED)方法.该方法能很好地融合高精度、低时空分辨率的雨量计数据和低精度、高时空分辨率的雷达数据进行插值.通过变异函数描述降水场的空间结构信息,能够充分利用数据间的空间相关性,来改进估测精度和提高处理速度.利用其优良的数学特性,以期在定量估测降水业务研究上进行新的探索和尝试.选用湖南省有代表意义的3次降水过程资料,通过雷达直接估测降水(RAD)、变分校准(VAR)以及KED3种方法,分别与雨量计测量值进行对比分析,选用代表站进行交叉验证结果均表明:RAD的均方差、绝对误差、相对误差最大,VAR次之,而KED最小.KED估测的结果与雨量计测量降水最为接近,估测效果最好;3种方法与雨量计实测值计算一定范围的误差频率,KED估测值具有最小的均方差和最小的标准差,且误差分布相对集中在0值附近,斜度和峰度最佳,试验证明该方法不仅能提高降水估测精度,且优于其他方法,VAR均方差次之,RAD均方差效果相对较差.联合雷达、雨量计估测降水的实质是把雷达估测值与雨量计测量的结果相融合,以雨量计来校准雷达估测值,保留了雷达探测剑降水的中、小尺度精细特征.校准后的雨量场数值接近雨量计测值,而且能够准确反映雷达测得的降水分布形式.     

基于漂移克里金融合雷达、雨量计定量估测降水研究

文中介绍了一种新的融合雷达和雨量计数据开展定量估测降水研究的空间信息统计学方法—Kriging with external drift(KED)方法。该方法能很好地融合高精度、低时空分辨率的雨量计数据和低精度、高时空分辨率的雷达数据进行插值。通过变异函数描述降水场的空间结构信息,能够充分利用数据间的空间相关性,来改进估测精度和提高处理速度。利用其优良的数学特性,以期在定量估测降水业务研究上进行新的探索和尝试。选用湖南省有代表意义的3次降水过程资料,通过雷达直接估测降水（RAD）、变分校准（VAR）以及KED 3种方法,分别与雨量计测量值进行对比分析,选用代表站进行交叉验证结果均表明：RAD的均方差、绝对误差、相对误差最大,VAR次之,而KED最小。KED估测的结果与雨量计测量降水最为接近,估测效果最好;3种方法与雨量计实测值计算一定范围的误差频率,KED估测值具有最小的均方差和最小的标准差,且误差分布相对集中在0值附近,斜度和峰度最佳,试验证明该方法不仅能提高降水估测精度,且优于其他方法,VAR均方差次之,RAD均方差效果相对较差。联合雷达、雨量计估测降水的实质是把雷达估测值与雨量计测量的结果相融合,以雨量计来校准雷达估测值,保留了雷达探测到降水的中、小尺度精细特征。校准后的雨量场数值接近雨量计测值,而且能够准确反映雷达测得的降水分布形式。     

雷达-雨量计-粒子激光探测仪联合估算降水量

为了提高区域降水量观测的空间分辨率, 提出了雷达-雨量计-粒子激光探测仪联合校准法。首先, 利用粒子激光探测仪观测到的滴谱资料建立实时的Z-I关系, 然后, 利用变分法对同时有雷达回波和雨量计资料的点的实测校准因子进行校准, 获得最优校准因子分析场, 最后, 对有雨量计的点取雨量计实际观测值, 没有雨量计的点利用最优校准因子分析场估算降水。利用此方法对辽宁省2007年5月15日一次天气过程进行降水量估算, 结果表明: 雷达-雨量计-粒子激光探测仪联合校准法结合了雨量站观测资料单点精度高和雷达资料时空分辨率高的优点, 提高了降水量的估算精度, 更好地反映了降水的空间分布。     

三维变分方法反演风场的效果检验

为研究三维变分方法反演风场的能力、在不同天气系统中的适用性以及在实际业务工作中的应用潜力,利用广州、深圳、海口、湛江、龙岩和厦门六部多普勒天气雷达构成三个双多普勒雷达系统,选取热带风暴、飑线和层状云降水三种不同类型的天气过程。以双多普勒雷达反演的风场为"真值",对风场三维结构进行了对比分析,并根据绝对误差、均方根误差和相关系数进行了定量的效果检验。结果表明,使用双雷达资料进行三维变分方法反演获得的风场结构与各类型天气的基本特征一致,能够较好地反演出飑线系统低层强对流区前缘阵风锋处的风场辐合以及热带风暴的气旋式环流。基于单部雷达资料和双雷达资料得到三维变分风场对比表明,使用单部雷达资料不能很好地表现强天气过程中的风场结构,对热带风暴的涡旋结构和飑线系统内部的辐合线结构的反演效果都较差,只有在风向沿雷达径向时才能得到较准确的风场结构;同时使用两部雷达资料进行风场反演,不仅降低了水平风向的反演误差,而且解决了单雷达反演风场时,雷达径向风分量反演结果较好、切向风分量反演结果较差的问题。误差分析结果表明水平风速和水平风向的反演结果都比较可靠,层状云降水的风场反演效果优于热带风暴和飑线系统的风场反演效果。     

天气雷达测定区域降水量方法的改进与比较

讨论变分校准法用于雷达－雨量计系统联合探测降水。由雷达反射率因子Ｚ和地面降水强度Ｉ实时地获得最优Ｚ－Ｉ关系，在求解欧拉方程时采用多重网格法，不仅可提高计算结果的精度，还可大大提高计算速度。     

新一代天气雷达定量降水估测集成系统

降水的定量测量是天气雷达的重要应用之一,新一代天气雷达定量降水估测集成系统(QPEGS)是一套基于新一代天气雷达的雷达雨量计联合估测降水软件,利用多种雨量计校准雷达降水的方法,生成1小时降水分布。其产品的时间分辨率达10分钟,空间分辨率1 km×1 km,适合省市级业务台站使用。过去3年的数据评估表明:校准雨量计数量和估测精度有明显正相关,校准雨量计数越多,降水估测精度越高,2003年的小时降水估测误差约40%,过程降水量的估测误差小于20%;雨量计密度保持不变的情况下,降水时段越长,降水区域越大,降水估测的精度也越高。     

RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计反演产品评估

RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计采用“多通道并行测量技术”,性能稳定,反演精度高。应用该微波辐射计和常规L波段探空数据,比较了微波辐射计反演数据与探空测值的差异。结果表明：温度、水汽密度与常规探空资料比较有很好的线性相关性,对仪器维护后可以提高数据质量;相对湿度数据离散度较高。比较无降水时不同高度下微波辐射计反演数据的精度,温度在1 000 m以下低层平均误差和均方根误差较小;水汽密度的平均误差和均方根误差均为近地面较大,随高度而减小;相对湿度的平均误差和均方根误差都明显较大,温度和水汽密度的准确性高于相对湿度。降水时不同高度的温度、水汽密度和相对湿度的平均误差和均方根误差变化趋势均与无降水时相似,但是误差值明显偏大;降水时反演温度在2 000 m以下误差较小,水汽密度在3 000 m以下反演值较探空测值大,相对湿度在降水时的误差较大。     

京津冀夏季雷达定量降水估测的误差统计及定量气候校准

雷达定量降水估测（QPE）是短时临近预报的关键部分,在定量降水预报（QPF）、强降水预警、城市积水内涝、地质山洪灾害、精细化天气服务等方面具有重要作用。利用京津冀地区雷达定量降水估测资料和逐时自动气象站降水观测数据,分析了2011—2016年夏季京津冀地区雷达定量降水估测的误差空间分布特征,并重点提出了一种新的雷达本地化定量气候校准算法。结果表明,京津冀地区雷达定量降水估测较好地反映了总降水量东北—西南带状分布特征,但西北部山区、东北部山区及西南部山区估计偏弱,东北部山前地带估计偏强,西北部存在虚假降水估计,而北京市城区估计最为准确。利用雷达本地化定量气候校准算法对1 h雷达定量降水估测进行气候尺度上的约束订正,检验结果表明,经过校准后的雷达定量降水估测偏差（BIAS）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和均方根相对误差（RRMSE）均减小。绝大部分站点偏差减小幅度超过50%,京津冀东部及南部平原地带平均绝对误差、均方根误差和均方根相对误差减小幅度在20%左右,而北部及西南部山区误差减小幅度相对较小。降水个例检验结果表明,经过雷达定量气候校准后的雷达定量降水估测强度更接近自动气象站观测的降水量级,且降水结构细致,偏差、平均绝对误差和均方根误差均减小,与自动气象站观测降水的相关系数增大,因此该算法有助于改进雷达定量降水估测的准确度。