Current Status and Future Challenges of Weather Radar Polarimetry: Bridging the Gap between Radar Meteorology/Hydrology/Engineering and Numerical Weather Prediction

After decades of research and development, the WSR-88 D(NEXRAD) network in the United States was upgraded with dual-polarization capability, providing polarimetric radar data(PRD) that have the potential to improve weather observations,quantification, forecasting, and warnings. The weather radar networks in China and other countries are also being upgraded with dual-polarization capability. Now, with radar polarimetry technology having matured, and PRD available both nationally and globally, it is important to understand the current status and future challenges and opportunities. The potential impact of PRD has been limited by their oftentimes subjective and empirical use. More importantly, the community has not begun to regularly derive from PRD the state parameters, such as water mixing ratios and number concentrations, used in numerical weather prediction(NWP) models.In this review, we summarize the current status of weather radar polarimetry, discuss the issues and limitations of PRD usage, and explore potential approaches to more efficiently use PRD for quantitative precipitation estimation and forecasting based on statistical retrieval with physical constraints where prior information is used and observation error is included. This approach aligns the observation-based retrievals favored by the radar meteorology community with the model-based analysis of the NWP community. We also examine the challenges and opportunities of polarimetric phased array radar research and development for future weather observation.     

模糊逻辑法在双线偏振雷达识别降水粒子相态中的研究

根据不同相态降水粒子的散射和空间取向等特征建立了基本形式为不对称的T型函数的模糊逻辑识别的隶属函数, 完善了该识别方法的流程, 并利用美国KOUN雷达的观测资料, 详细讨论了利用双线偏振雷达观测资料识别降水粒子相态的方法, 并对其在实际业务运用中的合理性和可行性进行分析探讨.通过分析, 作者认为: (1)利用模糊逻辑方法处理双线偏振雷达测量到的偏振参数, 可以识别降水区域的降水粒子相态, 反映降水区域的相态结构, 识别的结果基本合理, 但还需要资料作进一步的研究.(2)从实际资料的分析结果来看, 虽然利用模糊逻辑法识别降水粒子相态得到的结果比较粗, 没有明确的数据特征值, 但是它基本上能反映各种降水粒子的相态结构, 其识别的结果对目前日常的天气预报参考和人工影响天气的作业指挥和效果评估来说还是符合可用的.为中国国内未来的双线偏振雷达业务运行提供参考和帮助.(3)根据有限的观测资料分析表明, 降水区域中出现60 dBZ以上的回波强度, 并不一定就会出现冰雹, 还有可能是大粒子的液态降水.综合考虑双线偏振雷达的测量参数, 可以得到更合理的结果.     

X 波段双极化雷达对云中水凝物粒子的相态识别

人工影响天气研究需对云中降水粒子的相态和分布结构进行准确识别,以便提高人工影响天气作业效率.中国科学院大气物理研究所的车载X波段双极化雷达可提供与云中降水粒子大小、形状、相态等特征密切相关的4个极化参数:反射率因子、差分反射率、差分相移率、水平和垂直极化相关系数.利用这4个极化参数加上环境温度作为5个输入参量,建立了降水粒子相态模糊逻辑识别算法,识别的降水粒子有10种:毛毛雨、雨、湿霰、干霰、小雹、大雹、雨加雹、湿雪、干雪、冰晶.利用此雷达的实际观测资料,并与地面和飞机空中实测资料对照,对我国南、北方地区观测的降水天气过程进行分析,结果表明:建立的模糊逻辑算法对云内水凝物粒子的相态识别分类合理.     

X波段双偏振雷达相态识别与拼图的关键技术

X波段双偏振雷达具有时空分辨率高、易于布网的特点,但散射特性差异和衰减影响使现有S波段雷达的相态识别和拼图算法不适用于X波段双偏振雷达。该文针对X波段相态识别及拼图产品的关键技术开展研究,提出基于准垂直剖面的融化层识别方法、基于数据质量的置信度阈值调整方法、基于统计的隶属函数参数改进方法和基于衰减程度的拼图融合方法。通过对比改进后可有效提升水凝物相态识别结果的可靠性和多雷达拼图结果的合理性。在2016年汛期北京典型个例中,融合后的X波段雷达网与当地S波段业务雷达相比能够提供更精细的回波结构和水凝物相态分布,有效缓解S波段雷达在近处探测能力降低的问题,识别的降雹区与地面观测相符。     

双偏振雷达对一次水凝物相态演变过程的分析

联合利用3 GHz双偏振雷达RHI探测数据和温度廓线数据, 建立了云粒子相态反演的模糊逻辑算法, 算法采用Beta型成员函数, 成员变量包括:水平反射率因子、线性退偏比、差分反射率及温度0℃,-40℃对应高度, 反演出的相态包括毛毛雨、雨、低密度干冰晶、高密度干冰晶、湿冰晶、干霰、湿霰、小冰雹、大冰雹、雨夹雪和液态云滴等11种, 并利用雷达的连续探测数据对一次层状云降水过程中水凝物相态的演变情况进行了分析, 得到如下结果:初始阶段层状云相态呈现分层结构, 从上至下依次为高密度干冰晶、湿冰晶和液态云滴; 初始阶段云体中的回波大值区核心区域为大的冰相粒子, 其余部分为液态粒子; 在初始到成熟阶段演变中, 回波大值区上部液态粒子逐步向冰相转化; 消散阶段云中零度层亮带逐步消失, 零度层以上云粒子结构呈现高密度干冰晶包裹湿冰晶的情况。关键词:双偏振雷达; 模糊逻辑; 水凝物相态反演; 层状云降水过程; 水凝物相态演变     

3836C波段双线偏振多普勒雷达及其在一次降水过程中的应用研究

该文介绍了2004年完成的在北京市气象局升级改造后的3836C波段双线偏振多普勒雷达的技术状况, 并通过对2004年11月9日北京地区一次大范围层状云降水观测资料的分析, 讨论了其探测资料的质量情况和对降水粒子的探测性能, 同时还根据零度层亮带内不同相态降水粒子的散射和空间取向等特征建立了一种利用双线偏振雷达观测资料识别零度层亮带的方法, 并利用该雷达的观测资料对识别结果做分析检验, 最后讨论了零度层亮带内各种降水粒子相态的变化规律。研究结果表明:除线性退极化比L_DR未作分析外, 3836雷达探测到的这次降雨过程的分析结果与国外双线偏振雷达的研究结果相似, 其对降水粒子相态结构的反映比较有效合理。建立的零度层亮带识别模式合理, 识别得到的结果能反映零度层亮带的特征。通过对零度层亮带内各偏振参数的变化特点分析, 从双偏振雷达测量参数的角度解释了“零度层亮带”现象的形成是由于在零度层以下的冰相粒子融化成大雨滴然后再裂碎为小雨滴, 从而造成在该层内水平偏振反射率因子Z_H、差分反射率因子Z_DR先增大后减小、水平/垂直偏振波零延迟相关系数ρ_hv (0) 先减小后增大的规律。     

Background Error Covariance Statistics of Hydrometeor Control Variables Based on Gaussian Transform

Use of data assimilation to initialize hydrometeors plays a vital role in numerical weather prediction(NWP).To directly analyze hydrometeors in data assimilation systems from cloud-sensitive observations,hydrometeor control variables are necessary.Common data assimilation systems theoretically require that the probability density functions(PDFs)of analysis,background,and observation errors should satisfy the Gaussian unbiased assumptions.In this study,a Gaussian transform method is proposed to transform hydrometeors to more Gaussian variables,which is modified from the Softmax function and renamed as Quasi-Softmax transform.The Quasi-Softmax transform method then is compared to the original hydrometeor mixing ratios and their logarithmic transform and Softmax transform.The spatial distribution,the non-Gaussian nature of the background errors,and the characteristics of the background errors of hydrometeors in each method are studied.Compared to the logarithmic and Softmax transform,the Quasi-Softmax method keeps the vertical distribution of the original hydrometeor mixing ratios to the greatest extent.The results of the D′Agostino test show that the hydrometeors transformed by the Quasi-Softmax method are more Gaussian when compared to the other methods.The Gaussian transform has been added to the control variable transform to estimate the background error covariances.Results show that the characteristics of the hydrometeor background errors are reasonable for the Quasi-Softmax method.The transformed hydrometeors using the Quasi-Softmax transform meet the Gaussian unbiased assumptions of the data assimilation system,and are promising control variables for data assimilation systems.     

扩展水凝物控制变量的雷达资料同化对台风“天鸽”数值模拟的影响

利用WRF(Weather Research and Forecast)模式及WRFDA(WRF model data assimilation system)系统,针对2017年台风“天鸽”个例通过同化雷达径向速度(Vr)和反射率因子(RF),研究水凝物控制变量的雷达资料同化对台风分析预报的影响。研究表明：雷达径向速度的直接同化有效地改进了模式初始场中台风涡旋区的中小尺度信息,分析场中产生了气旋性的风场增量,对模式背景场中的台风有显著增强作用。通过在传统控制变量中扩展针对水凝物的控制变量可有效地同化雷达反射率因子资料,对初始场的水物质进行调整,并对随后确定性预报的台风路径和强度都有一定的正效果。此外,相比没有水凝物控制变量的雷达同化试验,加入了水凝物控制变量的雷达资料同化试验降水预报效果更好。这为将我国近海的地基多普勒天气雷达用于台风初始化分析和预报提供了一定的技术支撑和保障。     

面向资料同化的S波段双偏振雷达质量控制

双偏振雷达是强对流天气分析和云微物理研究的重要探测设备,将多普勒天气雷达升级为双偏振雷达是我国未来几年强对流天气监测发展建设的重点计划,而双偏振雷达资料质量控制是其中的关键技术问题。针对国内首批业务布建的广东省S波段双偏振雷达网研发建立了一套完整的质量控制技术方案,除了重点解决非气象回波外,还考虑了非标准波束遮挡和径向高频脉动问题。在飑线、暴雨和台风3类华南季风区强天气个例的应用表明,基于模糊逻辑的水凝物分类、偏振量（零滞后互相关系数、信噪比和比差分相位）阈值检查和杂波剔除能有效剔除非气象回波,抑制异常传播波束导致的虚假回波;线性内插较好地弥补了非标准波束遮挡带来的观测缝隙;中值滤波和滑动平均既过滤了偏振观测量在雷达径向的高频脉动,又保留了主要的偏振雷达观测特征。质量控制后的气象回波约占有效观测（反射率因子大于-30 dBZ）的40%,其偏振量取值分别为反射率因子大于5 dBZ、零滞后互相关系数大于0.8和差分反射率为-0.2~4 dB。     

AN ERROR ANALYSIS ON THE SIMULATED DATA OF TOVS HIRS BY RTTOV5 MODEL*

The sounding data of meteorological satellites provide not only the real time weather information about the distribution of both cloud and rainfall,but also some others about the movement and state of atmosphere.They are important variables and parameters for NWP model used to simulate and predict atmospheric state.In order to introduce remote sensing information from satellites into NWP model,there is an efficient way of establishing an RT model by use of the atmosphere radiation sounding data of meteorological satellites to get the variables and parameters valuable to NWP model.In this paper,we set up profiles of air temperature and water vapor from the surface to upper (0.1 hPa) using the radiosounding data and the surface data from May to August 1998 atmosphere East Asia.A TOVS RT model (RTTOV5) is provided to compute the value of radiation value of HIRS channels in NOAA14.Then the radiation values of 19 HIRS channels are gotten.After matching these data computed by the RT model and the corresponding values coming from satellite sounding in time,the statistic distribution of bias between tile model output and the satellite sounding at each sounding channel can be gotten.At the same time.the distribution of RMS to every TOVS HIRS channel,the standard biases to different scanning angle to each channel are also obtained.     

GNSS反演资料在GRAPES_Meso三维变分中的应用

为了进一步提高GRAPES_Meso的分析和预报效果,该文在GRAPES_Meso三维变分同化系统中建立了同化GNSS/RO反演的大气资料的观测算子,实现了对GNSS/RO反演的大气资料的同化应用,并通过2013年7月1个月的同化和预报试验分析了GNSS/RO反演大气资料对GRAPES_Meso模式系统分析和预报的影响。结果表明:增加了GNSS/RO反演大气资料的同化后,GRAPES_Meso位势高度场的分析误差明显减小,平均分析误差减小约8%,预报误差略有减小,平均预报误差减小约1%;湿度场的分析误差和预报误差变化不明显,常规观测资料稀少的青藏高原地区的降水预报技巧有所提高,小雨到大雨的ETS (equitable threat score) 评分提高约0.01,对全国及其他分区的降水预报技巧总体上有正效果。     

双偏振雷达水凝物分类算法优化及在雹暴云的应用分析

为提升我国多普勒双偏振雷达水凝物分类的应用水平,在美国强风暴实验室(NSSL)研发的水凝物分类算法(HCA)基础上,通过增加冰雹区与三体散射区水凝物类型的订正识别、选用数值模式温度分析场识别融化层、引入水凝物类型垂直分布限制条件等,建立了优化方法(HCA-Opt)。利用HCA-Opt分析了2021年7月9日济南市章丘区一次雹暴云的水凝物分布特征,对冰雹落区与水凝物分类结果进行比对检验,得到如下主要结论:HCA-Opt可以正确识别冰雹与三体散射区的水凝物类型,修正了HCA将其识别为地物的问题;HCA-Opt利用模式温度分析场可准确识别融化层高度,解决了强对流天气下HCA使用的融化层自动识别算法(MLDA)无法有效识别融化层的缺陷;与HCA相比,HCA-Opt识别的水凝物在垂直分布上更加合理。HCA-Opt给出的水凝物分类结果较好描述了雹暴初生、降雹不同阶段的水凝物空间分布,初步揭示了不同高度水凝物粒子相态转化特征。HCA-Opt识别的水凝物分类中,中(小)雨与霰的可信度最高,冰晶与湿雪的可信度较低,且容易与干雪混淆;总体而言,HCA-Opt提高了水凝物分类识别技巧,对冰雹预警和落区判别具...     

AN ERROR ANALYSIS ON THE SIMULATED DATA OF TOVS HIRS BY RTTOV5 MODEL

The sounding data of meteorological satellites provide not only the real time weatherinformation about the distribution of both cloud and rainfall,but also some others about themovement and state of atmosphere.They are important variables and parameters for NWP modelused to simulate and predict atmospheric state.In order to introduce remote sensing informationfrom satellites into NWP model,there is an efficient way of establishing an RT model by use of theatmosphere radiation sounding data of meteorological satellites to get the variables and parametersvaluable to NWP model.In this paper,we set up profiles of air temperature and water vapor fromthe surface to upper (0.1 hPa) using the radiosounding data and the surface data from May toAugust 1998 atmosphere East Asia.A TOVS RT model (RTTOV5) is provided to compute thevalue of radiation value of HIRS channels in NOAA14.Then the radiation values of 19 HIRSchannels are gotten.After matching these data computed by the RT model and the correspondingvalues coming from satellite sounding in time,the statistic distribution of bias between tile modeloutput and the satellite sounding at each sounding channel can be gotten.At the same time.thedistribution of RMS to every TOVS HIRS channel,the standard biases to different scanning angleto each channel are also obtained.     

双偏振雷达基本产品和回波分析

双线偏振技术扩展了常规多普勒雷达功能,可以直接探测到与降水粒子微物理特征有关的物理量,本文介绍了差分反射率因子Z_DR、传播常数差K_DP、相关系数ρ_hv(0)等双偏振雷达的主要基本产品生成原理,并利用空军最新721型双偏振天气雷达2008年7~8月探测资料进行了降水粒子相态识别和估测降水量分析,试图为双偏振雷达在飞行气象保障业务运行提供参考依据和帮助。      

论过去资料在数值天气预报中使用的理论和方法

对中国气象学家在数值天气预报中使用过去实况演变资料的理论和方法作卫概要性总结,其中不仅讨论了近期实况演变资料的应用,还了积累数十年的历史资料的应用问题。文中强调要改变对数值预报问题的提法,回顾了由初值问题改为演变问题,再改为反问题的历史。     

多普勒雷达风廓线的反演及变分同化试验

为了将雷达风场资料更好地应用到数值预报模式中, 使用VAD方法反演多普勒雷达风廓线并处理成标准的探空资料进行变分同化试验。结果表明: VAD方法反演的风廓线与探空实况对应较好, 验证了用VAD技术反演风廓线的可行性。用GRAPES-Meso模式的三维变分同化系统对雷达风廓线资料进行同化后, 风场的初始场明显改善, 降水强度和落区预报也有不同程度的改善。其中, 对6 h降水预报的改善明显优于对24 h的预报改善。另外, 在短时强降水预报中, 雷达风场资料的同化频率和同化窗口的不同, 对降水预报的改善情况也有所差异。在个例研究中, 同化间隔为1 h的方案6 h降水预报要优于同化间隔为3 h和6 h的方案, 同化窗口为3 h的试验方案6 h降水预报要好于同化窗口为6 h的试验方案。     

基于S波段双偏振雷达资料的降水粒子类型识别算法及应用

基于质量控制的S波段双偏振雷达格点化观测数据,利用模糊逻辑算法,结合降雨粒子散射和空间取向等特征建立了降水粒子类型识别算法,用于分析降水过程中降水粒子的空间分布情况及粒子类型的演变过程。该算法可以将降水粒子分为液态、冰态、混合态等不同种类,有助于发现影响降水多寡的云微物理关键结构。首先根据不同降水粒子的雷达回波特性得到隶属函数,其次根据不同雷达观测变量在判别粒子类型时的贡献不同,确定每个观测值对应的隶属函数值的权重,对各个函数值进行加权平均后,得到不同粒子类型对应的逻辑值。最后进行集成和退模糊化处理,选出每个格点中逻辑值的最大值,认为该值所代表的粒子类型即为该格点所代表的粒子类型。在确定观测值对应的隶属函数值的权重时,水平反射率因子和环境温度作为计算粒子类型的直接影响因子,不再进行加权平均计算,提出了基于S波段双偏振雷达参量和环境温度的降水粒子类型识别算法。通过华南前汛期一次降水过程,利用雷达观测降水资料,验证了该算法的合理性。验证结果表明,反演所得的"雨"类型的分布特征与实际观测降水的分布特征基本一致,证明该算法可以反映降水区域的粒子类型,识别结果基本合理。进一步研究发现在降水发生之前,空中存在大量"毛毛雨"类型的粒子,在降水发生时毛毛雨和雨粒子的变化呈负相关性,表明此次降水主要由毛毛雨碰并产生雨粒子并降落地面产生。     

基于S波段双线偏振天气雷达的降水粒子相态识别

为提高S波段双线偏振天气雷达的降水粒子识别能力,在常规模糊逻辑法相态识别算法的基础上,引入环境温度参量作为识别因子对算法进行了改进。选取雷达水平反射率因子Z_H、差分反射率因子Z_dr、差分传播相位常数K_dp、零阶相关系数ρ_hv（0）、以及利用经验公式,将与粒子相态密切相关的温度转化而来的高度作为算法的5个输入参量,确立β函数作为隶属函数,并给出了各个参量的隶属函数阈值。在此基础上,利用国内首部S波段双偏振天气雷达资料和探空温度资料,对云中粒子相态进行了识别研究。结果表明：引入环境温度参量可使粒子识别算法的识别结果更加合理;选取的模糊函数参数阈值较为合理,降水粒子识别结果符合云微物理演变的基本规律,可以作为进一步研究的参考;提高粒子相态识别结果的准确性,还依赖于雷达和粒子实测数据的积累,从而验证识别结果、选取合适的雷达参量、修正隶属函数参数。     

QVP方法在双偏振雷达冬季降水观测中的应用

双偏振雷达是研究降水微物理过程的重要探测设备,为研究我国东部沿海地区冬季降水的微物理特性,选取2019—2020年不同天气背景下（包含相态转换）影响上海的冬季降水过程,基于上海南汇WSR-88D双偏振雷达资料,采用准垂直廓线（QVP）方法反演3次降水过程的反射率因子Z_H、差分反射率Z_DR和相关系数ρ_hv的高度-时间廓线。基于QVP,结合探空、再分析资料、地面自动气象站和雨滴谱数据,分析过程时段内融化层高度变化、云中粒子微物理特征,同时借助云雷达观测比对QVP方法的实际效果。结果表明:QVP方法反演的廓线可以体现贝吉龙过程的发生以及融化层高度的变化,并能够有效区分过程时段内的凇附和聚合过程。与此同时,对于非连续性或非均匀性质的降水系统,有针对性地选择方位利用QVP方法进行处理可准确获取重点关注区域降水云系中的微物理过程变化。综上所述,QVP方法反演的高度-时间廓线能够用于降水相态的快速诊断及降水粒子从空中到地面演变的微物理过程分析,为冬季降水相态短时临近预报提供依据。     

A Comparison of the Radar Ray Path Equations and Approximations for Use in Radar Data Assimilation

The radar ray path equations are used to determine the physical location of each radar measurement. These equations are necessary for mapping radar data to computational grids for diagnosis, display and numerical weather prediction (NWP). They are also used to determine the forward operators for assimilation of radar data into forecast models. In this paper, a stepwise ray tracing method is developed. The influence of the atmospheric refractive index on the ray path equations at different locations related to an intense cold front is examined against the ray path derived from the new tracing method. It is shown that the radar ray path is not very sensitive to sharp vertical gradients of refractive index caused by the strong temperature inversion and large moisture gradient in this case. In the paper, the errors caused by using the simplified straight ray path equations are also examined. It is found that there will be significant errors in the physical location of radar measurements if the earth’s curvature is not considered, especially at lower elevation angles. A reduced form of the equation for beam height calculation is derived using Taylor series expansion. It is computationally more efficient and also avoids the need to use double precision variables to mitigate the small difference between two large terms in the original form. The accuracy of this reduced form is found to be sufficient for modeling use.