多普勒雷达降水产品优化

通过对雷达1h、3h降水产品进行应用检验,找出降水产品的局限性及其测量误差;利用反射率因子及自动站雨量资料,通过调整雷达混合扫描面弥补了降水产品因山脉等地物挡角大而缺测面大的缺陷;结合雨量站资料运用最优插值、卡尔曼滤波等方法对本地Z-I关系及降水产品进行调整优化;调整后的降水产品估测降水的误差明显减小,产品质量大为提高。     

区域天气雷达拼图的应用

通过对1998年7月开始实行的全国天气雷达拼图产品的生成、使用方法及存在问题进行分析，得出了天气雷达拼图应用的优点；大范围天气雷达组网拼图资料比天气图的时空分辨率高，能及时掌握天气系统的演变及生消过程，有利于预报员分析和制作降水预报。     

利用多普勒雷达资料作站点雨量及面雨量临近预报

通过对近两年收集的降水过程的雷达回波资料进行统计分析,得到本地区主要降水过程类型及其回波演变特征;利用反射率因子的基数据和风廓线产品数据等资料,运用交叉相关法计算区域速度、读取风廓线得到环境风速度,自动判别降水回波类型、识别回波整体及单体移动速度;应用本地实时的dBz-I关系及线性外推法计算未来1～2 h站点降水量及面雨量,实现降水临近预报自动化;应用自动站雨量资料及雷达联合自动站资料所作的雨强实时分析场对1 h站点雨量预报及区域雨量预报进行初步检验,1～24.9 mm和≥25 mm以上站点预报的平均相对误差分别为58%、33%;区域雨量预报的雨区范围及中心分布与实况具有较好的一致性;2 h降水预报在回波较稳定时,仍有较好的预报效果.     

基于CINRAD SA双偏振雷达新型定量降水估测方法研究

杭州下沙S波段天气雷达在双偏振升级的基础上增加了精细化探测技术，为了进一步提高雷达定量降水估测精度，本文参考小时雨量计订正雷达估测降水算法模型，建立了一种基于分钟级雨量计数据的实时定量降雨估测雨强订正方法（简称QPE ADJUST法），利用雨量计资料对雷达的QPE数据逐体扫实时订正，累计完成1 h、3 h降水估测产品，提高了雷达降水估测精度。通过对雷达产品及自动站数据资料的评估，分别从降水估测算法、雷达分辨率影响及体扫周期速度影响3方面对QPE ADJUST法的估测降水效果进行了统计分析。结果表明：QPE ADJUST法在雷达高分辨率、快体扫周期的情况下均比其他算法更好地表现出降水时空分布特征，并将雷达小时定量降水估测的误差从50%降低至20%左右，有很高的估测精度和稳定性，具有业务应用价值。     

双线偏振雷达气象产品生成软件系统研制

“双线偏振雷达气象产品生成软件系统研制”是科技部科研院所技术开发研究专项资金项目，已经顺利通过验收。该项目利用多种双线偏振雷达资料，针对双线偏振雷达资料预处理和质量控制、降水估测方法、降水粒子系统识别、雨滴谱反演、含水量计算等方面的科学问题开展了一系列研究，并对研究成果进行了综合集成，建立了“双线偏振雷达气象产品生成软件系统”。该系统能够对多种双线偏振雷达数据进行处理，实时生成降水估测、冰雹识别、降水粒子系统识别、雨滴谱反演等产品。     

雷达降水资料一维变分同化研究——湿度廓线调整

采用η坐标中尺度有限区域模式进行了数字化天气雷达探测降水资料的一维变分(1DVAR)同化试验,结果表明充分利用高时空分辨率的雷达降水资料所包含的丰富的中尺度信息,调整湿度廓线,从而改善模式初始湿度场,能有效提高模式暴雨预报能力。“98·7”鄂东沿江特大暴雨的数值试验结果表明,应用1DVAR方法同化1h雷达降水资料调整模式湿度廓线后,极大地缩小了分析降水与观测降水间的差距,而且24h预报能模拟出与实际降水发生区域相对应的位于鄂东的大暴雨区,而变分前模式预报效果不佳。进一步的分析表明,应用雷达降水资料对短时预报(0～12h)的改进更为显著,而对12h之后降水预报的改善则不明显。     

多普勒天气雷达资料对中尺度模式短时预报的影响

利用中尺度模式ARPS(The Advanced Regional Prediction System)及其资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),将国内新一代多普勒雷达(CINRAD)反射率及径向风资料直接用于中尺度数值模拟,通过一次华北地区暴雨过程的模拟对比试验,分析了雷达资料对初始场的改进效果及其对模拟结果的影响,结果表明:(1)利用雷达径向风资料对初始风场进行调整后,自近地面到对流层顶的u,v,w都发生了变化,调整后的初始风场在对流层中层变化最大.(2)利用雷达反射率进行微物理调整和云分析能调整初始场中的云水信息,使得雷达回波附近3 km以下的水汽混合比(qv)增加,4 km以下的雨水混合比(qr)增加,对流层(约10 km以下)的云水混合比(qc)增加,4～9 km的对流层上部云冰混合比(qi)和雪混合比(qs)增加.ADAS通过非绝热初始化调整温度场,从而得到了一个动力和热力上平衡的初始场.(3)模拟的1 h雨量与实况的对比表明,同时利用雷达反射率和径向风改进过的初始场能明显增强3 h内的降水强度和落区预报,改善中尺度数值模式短时定量降水预报.模拟的1 h流场对比分析表明,经雷达径向风调整后,能够在初始场中增加气旋性涡旋等中小尺度风信息,明显减少模式的spin-up时间.(4)通过对雷达径向风和反射率对模式初始场和模拟结果影响的对比分析发现,雷达径向风主要是改进初始风场,而雷达反射率主要是改进初始场中的湿度参数,增加初始场中云水等的含量,调整温度场.通过模拟的6 h降水对比发现,利用雷达径向风调整初始场后,对降水模拟有一定的改进,但效果不甚明显,而雷达反射率资料对定量降水预报改进效果明显,同时使用雷达径向风和反射率资料改进初始场后对降水的模拟效果最明显.     

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。     

多普勒天气雷达资料在数值模式ARPS中的试验

利用中尺度预报模式ARPS及其资料分析系统ADAS和三维变分同化系统ARPS3DVAR,直接加入多普勒天气雷达基数据反射率因子和径向速度资料进行数值预报试验。试验包括：控制试验、反射率因子同化试验、径向速度同化试验,两种资料同时同化,多时次连续同化等试验。通过模拟2009年7月7日发生在江苏省附近一次暴雨过程,分析了多普勒天气雷达反射率因子和径向速度资料不同组合的加入对改进模式初始湿度场、风场及预报结果的影响。结果表明：同化雷达反射率因子和径向速度资料,分别对湿度场和风场有显著调整;同时同化两种资料比单独同化在2 h内更显优势;多时次连续同时同化两种资料的试验比起其他试验预报的风速更接近探空风速,预报的降水位置与雷达3 h累积降水产品较为对应,但降水量的预报仍有偏差。     

基于卫星和雷达资料估测滇中地区降水量方法研究

选用2008、2009和2010年5-10月的云顶亮温、云顶亮温梯度、水汽云图、总云量和云分类等云图资料,雷达基本反射率资料及自动站1h降水量资料,采用BP神经网络建立预报模型、传统Z-I关系及云分类Z-I关系,对距昆明雷达站大于20 km、小于150 km区域里且2008年已建有自动站的18个测站进行3h降水估测研究.通过研究,得到使用BP神经网络建立预报模型估测降水,在与实测降水的误差方面,比使用传统Z-I关系及云分类Z-I关系估测降水略有减小.本研究也是对综合利用卫星和雷达资料估测降水进行尝试.     

四川区域融合降水产品的质量评估

本文利用四川省156个国家地面气象观测自动站2018年逐小时降水资料,从降水产品与观测值的对比、降水产品误差空间特征、降水产品误差月变化、不同降水量级的误差特征等方面,对国家气象信息中心研制的中国区域1h、0.05° × 0.05°分辨率的地面-卫星-雷达三源融合实时降水产品和地面-卫星二源融合快速降水产品在四川区域的适用性进行对比评估。研究结果表明,两套融合降水产品能较好的反映四川区域年内小时降水的时空变化特征,与站点观测降水相比,两套融合降水产品均存在一定程度的低估,且随着降水量级的增大,均方根误差值也相应增大。两套融合降水产品相比,融合了雷达资料的三源融合降水产品各项指标均优于二源融合降水产品,数据质量更高。      

天气雷达与地面自动站降水观测一致性校验分析

将地面观测的降水划分为10～25、25～50、50～100mm/h3个量级区间,利用2010年5-10月天气雷达组网小时降水量产品和综合气象观测系统运行监控平台(ASOM)中国家级台站自动气象站小时降水量资料,采用3倍标准差法,按上述3个等级逐月分别确立了两类设备降水观测差值的阈值参数,进而建立了天气雷达与地面自动气象站降水观测结果的一致性实时校验技术.采用该技术进一步对2011年5-10月国家级台站自动气象站观测的降水结果进行了检验,结果表明:自动站降水数据正确率可达85％以上,可以有效进行自动站观测降水实时检验.     

The water phase of precipitation—a comparison between observed, estimated and predicted values

The results from two projects aimed at improving precipitation products for the Norwegian Road Authorities are presented and compared in this paper: A precipitation forecast with water phase type (rain, sleet, snow) from the HIRLAM weather prediction model, and a precipitation type estimate based on synoptic observations and weather radar data. Operational forecasts of water phase type from HIRLAM are biased towards predicting too many cases with snow. This is caused by the mainly positive difference between model terrain and real topography. It is shown that additional calculations of snow melting based on temperature and humidity in the lowest model level reduce this error. The second product presented here is a precipitation type estimate based on synoptic observations and weather radar data. Synoptic observations of 2 m-temperature and dew point temperature at 3 h temporal resolution are used to estimate the water phase of precipitation at ground level. The dew point temperature is converted to relative humidity. Temperature and relative humidity are interpolated in space using a digital elevation model after deriving local vertical gradients of the two variables. The water phase is estimated and merged with the actual radar precipitation estimate every 15 min. The result is a high resolution image showing the intensity and the water phase of precipitation. A comparison to observed water phase types at the synoptic stations for the winter season 2002/2003 shows that the percentage correct is 86%. The Probability of Detection is 0.84 for rain and 0.97 for snow. For January 2002, the observed, estimated, and forecasted water phase types are compared at an independent set of precipitation stations in Southern Norway. The results confirm the good quality of the precipitation type estimate and show that the adjustment of HIRLAM water phase type to real topography improves the forecast in cases with observed rain.     

Short-Term Dynamic Radar Quantitative Precipitation Estimation Based on Wavelet Transform and Support Vector Machine

Currently, Doppler weather radar in China is generally used for quantitative precipitation estimation (QPE) based on the Z-R relationship. However, the estimation error for mixed precipitation is very large. In order to improve the accuracy of radar QPE, we propose a dynamic radar QPE algorithm with a 6-min interval that uses the reflectivity data of Doppler radar Z9002 in the Shanghai Qingpu District and the precipitation data at automatic weather stations (AWSs) in East China. Considering the time dependence and abrupt changes of precipitation, the data during the previous 30-min period were selected as the training data. To reduce the complexity of radar QPE, we transformed the weather data into the wavelet domain by means of the stationary wavelet transform (SWT) in order to extract high and low-frequency reflectivity and precipitation information. Using the wavelet coefficients, we constructed a support vector machine (SVM) at all scales to estimate the wavelet coefficient of precipitation. Ultimately, via inverse wavelet transformation, we obtained the estimated rainfall. By comparing the results of the proposed method (SWT-SVM) with those of Z = 300 × R1.4, linear regression (LR), and SVM, we determined that the root mean square error (RMSE) of the SWT-SVM method was 0.54 mm per 6 min and the average Threat Score (TS) could exceed 40% with the exception of the downpour category, thus remaining at a high level. Generally speaking, the SWT-SVM method can effectively improve the accuracy of radar QPE and provide an auxiliary reference for actual meteorological operational forecasting.     

盐城一次龙卷、短时强降水的地面中尺度分析和雷达回波特征

利用地面加密自动站和多普勒天气雷达资料,对2006年7月3日发生在盐城的龙卷和短时强降水等强对流天气过程进行了详细分析。结果表明：此次强对流天气发生的天气背景是江淮梅雨期暴雨形势,即高空东移的西风槽、中低空西南急流以及强烈的对流不稳定。地面中尺度涡旋的发展、维持为强对流天气的产生提供了持续强劲的上升运动;龙卷发生在非超级单体风暴中低层反射率因子梯度区上,在平均径向速度图上出现了明显的小尺度涡旋特征。另外,西太平洋副热带高压和赤道辐合带上活动的3个热带系统为短时强降水提供了超常的充沛水汽,短时特大暴雨发生在中低空急流增强到最强并开始减弱的时段内,与大于50dBZ的强回波面积的变化关系密切。     

复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法

C波段雷达定量降水估计（QPE）精度受到很多因素的影响,主要包括:（1）雷达标定,（2）非气象回波的干扰,（3）降水物垂直空间变化,（4）地形或地物的严重遮挡,（5）Z-R关系的代表性,（6）雷达拼图的质量,（7）雷达观测回波衰减等。文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡、Z-R关系和雷达拼图等方面提高C波段天气雷达定量降水估计的精度,产生降水类型产品和1 h定量降水估计产品,产品空间分辨率为0.01°×0.01°,时间分辨率为6 min。通过对7次降水过程进行评估,结果表明:基于混合仰角反射率因子处理模块和降水类型分类模块进行雷达定量降水估计,得到的结果与地面雨量站观测降水接近,1 h累计降水量的统计评分指标均方根误差稳定在3 mm以下,相对误差稳定在50%左右,相对偏差保持在?30%以内,雷达定量降水估计产品的离散度和绝对偏差都较低,表明该算法得到的雷达定量降水估计稳定可靠。      

自动观测与人工观测差异的初步分析

利用2001—2005年我国700个地面自动气象站与人工平行观测期间的数据, 对自动与人工观测的气温、气压、相对湿度、地表温度、风速风向、降水量进行了差异分析, 统计了两种观测之间的对比差值、百分误差和风向相符率。 对各要素观测差异在全国的分布特点进行了分析, 并检验了气温自动观测对气温资料连续性的可能影响。 结果表明:自动观测与人工观测各气象要素均存在一定的差异, 但大部分地区各要素的差异都在自动站误差允许范围之内; 造成差异的原因是多方面的, 包括仪器本身存在缺陷及观测方法不一致等。各要素自动观测与人工观测差异在全国的分布特点各不相同, 同一要素在不同的气候背景条件下差异大小不一致; 如果要将人工观测数据与自动观测数据连续使用, 还要检验自动观测与人工观测序列是否有显著性差异, 并进行均一性订正。 自动站的使用对年气温序列有一定影响, 总体差异不显著, 但当自动观测与人工观测气温合并使用时, 应进行均一性检验。     

包头市昆都仑水库增雨燃烧炉首次作业的效果分析

通过2009年5月27日包头市昆都仑水库地面增雨燃烧炉作业实况和多普勒天气雷达速度、713天气雷达回波及区域地面自动雨量站资料的对比分析,发现在深厚的层状云系中,适时进行地面燃烧炉增雨作业,可增强区域降水量,提高增雨作业能力。分析结果为指导包头地区地面燃烧炉布点和增雨作业提供了科学依据。     

中国区域高分辨率多源降水观测产品的融合方法试验

高质量、高分辨率降水产品研制对于数值天气模式检验、水文陆面模拟、山洪地质灾害监测有着重要意义。利用中国近4万自动气象站逐时降水资料、中国雷达定量降水估计和CMORPH卫星反演降水产品,开展0.05°×0.05°和0.01°×0.01°两种高分辨率下的三源降水融合方法研究试验,探讨如何有效引入雷达高分辨率信息来提高降水产品质量。一方面,在0.05°分辨率上,先以自动气象站观测降水数据为基准,采用概率密度函数（PDF）匹配法订正雷达和卫星估测降水产品的系统偏差,将雷达降水产品的偏差从-0.05 mm/h降至-0.008 mm/h;再采用贝叶斯模型平均（BMA）方法融合雷达和卫星降水产品,形成0.05°分辨率的中国区域覆盖完整且最优的联合降水背景场。此外,在0.01°分辨率上,以0.05°分辨率的卫星-雷达贝叶斯模型平均联合降水产品为背景,采用1 km雷达估测降水的空间结构信息进行降尺度,亦能有效提高0.01°分辨率背景场的质量。然后,分别以不同分辨率的卫星-雷达联合降水产品为背景,采用统计方法量化误差估计,再采用最优插值方法融入地面观测。通过2419个中国国家级气象台站的独立样本检验,评估了多种类型的降水资料及融合试验产品在中国地区的质量。结果表明,两种分辨率的三源融合试验产品的精度均优于任何单一来源的降水产品,特别是在站点稀疏地区,降水精度均较融合前有显著提高,达到了较好的融合效果,其中在0.05°分辨率上采用“概率密度函数+贝叶斯模型平均+最优插值”方法的三源融合降水产品整体质量最好,而0.01°分辨率上基于“概率密度函数+贝叶斯模型平均+降尺度+最优插值”方法的三源融合降水产品在强降水监测上更有优势。