雷达估计南宁区域降水技术研究

应用变分校准法,用南宁714SD雷达资料对2005年汛期南宁大雨降水过程来估算区域降雨量,并用逐时雨量对雷达测量降水进行了校准。相对误差从未订正前的63%降到23%。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

变分校准法估测洞庭湖区域降水技术研究

应用变分校准法的原理．对湖南洞庭湖区域降水进行了分析。用长沙多普勒雷达站资料分别对混合性降水和对流性降水过程来估算，结果显示：变分法对雷达定量估测降水的精度有较大提高，尤其是对对流性降水过程更为明显；同时仍保留雷达探测降水的精细结构。     

基于微波链路的天气雷达降水场校准方法

为减小天气雷达反演降水场与地面实际降水的偏差,提出了利用贴近地面的微波链路对天气雷达降水场实施校准的方法,包括变分校准法、卡尔曼滤波校准法、平均校准法和克里金校准法。为验证校准效果,在两次不同类型的实际降水过程中,利用两条微波链路,对S波段天气雷达反演的降水场进行了校准,校准结果与地面雨量计实测值进行了比较,结果表明:四种校准方法均取得了一定的校准效果,改善了降水过程Ⅰ中强降水的低估问题和过程Ⅱ中弱降水的高估问题。校准后的雨强分布与雨量计测值的一致性得到提升,统计误差明显降低,改善程度由高至低依次为平均误差、均方根误差、平均绝对误差。综合各种校准方法在两次降水过程中的表现,克里金校准法的效果相对较好,变分校准法和平均校准法的效果优于卡尔曼滤波校准法。对平均误差和均方根误差改善幅度最大的是克里金校准法,对平均绝对误差改善幅度最大的为变分校准法。平均校准法和卡尔曼滤波校准法得到的校准因子为某一时次的区域平均校准因子,而克里金校准法和变分校准法能够得到随时间和空间位置变化的校准因子场。研究结果表明微波链路是校准雷达降水场的有效手段。     

卫星雷达联合重构大尺度流域降水场

给出了一种用GMS-5卫星估计3h降水的方法,并利用地面测雨雷达和卡尔曼滤波器提取误差因子,用于在雷达探测范围以外校准卫星估计的降水,从而获得大尺度流域的(淮河流域)降水分布。在史灌河子流域的比较试验表明：卫星雷达联合重构的降水场具有比卫星估计降水更高的精度,3h降水估计的相对误差从31％下降到13％,和地面降水场的相关系数也有明显提高。     

利用卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量

该文根据卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量的原理，利用“973”项目野外观测资料对2002年6月22日的一次降水过程进行了试验研究。结果表明:卡尔曼滤波校准方法能提高雷达定量估算区域降水量的精度，并能较好地反映雷达探测到的精细降水场结构；验证了随着观测次数的增加，卡尔曼滤波校准方法估算降水量的精度越来越高。     

变分校准法在山东半岛雷达估测降水中的一次应用

利用山东半岛地区2006年8月26日的强降水数据、青岛雷达基数据和自动站数据资料,采用变分技术校准方法进行雷达定量估测降水,结果表明:校准后的雷达测量降水在保留原降水内部结构形式的基础上,1小时估测降水误差明显减少。分析的降水优化场还可用于降水预报中,提高降水预报准确率。     

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。     

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。     

利用云中液态含水量做大雨以上降水短时预报的探索

利用南宁７１３雷达数字化处理系统的云中液态含水量功能做大雨以上的降水预报，通过对１９９２～１９９４年间几次较强降水过程的分析，表明这是一种可行的预报手段。     

利用云中液态含水量做大雨以上降水短时预报的探索

利用南宁７１３雷达数字化处理系统的云中液态含水量功能做大雨以上的降水预报，通过对１９９２－１９９４年间几次较强降水过程的分析，表明这是一种的预报手段。     

雷达回波强度拼图的定量估测降水及其效果检验

为了得到精度更高的高时空分辨率格点定量估测降水量，需要将雷达资料和雨量计降水量资料进行有效的综合利用。利用广东6部多普勒雷达的回波强度拼图资料和稠密的自动雨量计降水强度观测资料，采用概率密度法建立Z-R关系进行雷达降水估计，并采用客观订正方法利用雨量计资料对雷达降水估计进行校准。交叉检验表明：利用雨量计对雷达降水估计进行客观方法订正可以取得比单纯用雨量计资料进行OI插值好的效果。OI雷达订正法较优。     

应用雷达拼图数据估测降水试验

利用2008年6月5～7日广东省新一代天气雷达网(广州、梅州、韶关、阳江、深圳及汕头6部雷达)的雷达原始体扫资料及自动雨量站资料,对广东省3 km高度上的雷达网系统观测值差异进行了分析,发现广州雷达的观测值比周围雷达偏高1～3 dBz,梅州雷达比其周围雷达的观测值偏低1～2 dBz。用Z-R关系和最优插值校准法分别进行6 min和1 h估测降水,并用面雨量偏差和均方根误差对该次降水估测试验做了简单评估。结果显示:6 min定量估测降水,两种方法都会低估,面雨量越大,估测效果越好;对于1 h定量估测降水,各种估测方法都有偏高或偏低情况,但普遍偏高,其中用先累加再用最优插值校准法校准的雷达-雨量计联合估测方法效果最好;短时降水估测可以很好地反映降水过程变化,而长时间降水估测可以较准确估测降水大小。     

基于CloudSat卫星对地基云雷达反射率因子的校准

地基云雷达是云的重要探测手段，但随着运行时间的增加，雷达发射机、接收器等参数的变化，会使观测数据产生漂移偏差，从而对云物理特性的反演产生显著影响，因此云雷达数据的校准是一个重要的基础问题。针对KAZR（Ka Band Zenith Radar，K波段云雷达）云雷达特征，本文在Pavlos等提出的雷达数据校准方法基础上进行改进，优化了对弱云和降水的信号识别，利用CloudSat星载雷达观测的反射率因子，气体衰减校正等数据，对兰州大学半干旱气候环境监测站（Semi Arid Climate and Environment Observatory of Lanzhou University，SACOL）KAZR云雷达2013年8月至2017年5月反射率因子数据进行了校准，建立了KAZR雷达反射率因子46个月的历史资料校准数据库，并对校准周期的变化进行了对比分析。校准数据库的建立对SACOL站云的长期观测研究具有重要意义，同时为不同波段地基雷达的对比增加了可行性。     

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。      

变分校准法估测洞庭湖区域降水技术研究

应用变分校准法的原理,对湖南洞庭湖区域降水进行了分析,用长沙多普勒雷达站资料分别对混合性降水和对流性降水过程来估算,结果显示变分法对雷达定量估测降水的精度有较大提高,尤其是对对流性降水过程更为明显;同时仍保留雷达探测降水的精细结构.