基于OPENGL的组网雷达三维显示系统的开发与应用

利用OPENGL工具,并结合计算机图形学三维成像相关算法,实现了组网气象雷达数据的三维可视化显示。文中给出两个台风实例,将2014年经过海南的台风“威马逊”和“海鸥”以及相应风廓线雷达风场资料导入该三维显示系统,结果表明：该平台可以全面直观地构建台风的三维结构,并可根据需求显示其内部强回波结构;多普勒天气雷达数据与风廓线雷达风场资料相结合,提高了大气风场的监控能力。此项工作对SWAN起到了一定补充作用,并可进一步推进三维雷达组网产品的业务应用。     

华南一次强飑线过程的三维变分风场反演效果分析

利用三维变分方法对2014年3月30—31日华南一次强飑线过程进行风场反演,经与风廓线雷达探测结果、双多普勒天气雷达反演结果、原始径向速度数据等对比分析,得到如下结论：三维变分方法反演的中低层水平风场与风廓线雷达探测到的结果较为一致,且能很好地表现飑线过境时的风向切变;通过与双多普勒雷达风场反演结果对比发现,两种方法得到的风场空间分布十分相似,均能很好地表现2 km高度上系统内部强带状回波前缘的辐合线以及5 km高度上较弱的辐散;三维变分方法反演的水平风场与径向速度场有较好的一致性,2 km高度强回波带前缘阵风锋处的辐合线位置以及5 km和8 km高度上辐散区的位置均与径向速度场十分吻合;三维变分方法反演的垂直速度能较好地反映该飑线过程中气流的上升和下沉运动,平行于飑线方向的气流变化较小,而系统气流变化主要沿垂直于飑线的方向。三维变分方法反演的飑线系统的三维风场结构合理,反演结果可靠。     

多普勒天气雷达三维可视化分析平台设计与实现

为方便气象业务人员多角度观察雷达回波细节和空间分布情况,本文提出并实现了一个跨平台访问的可交互操作的多普勒天气雷达三维可视化分析平台。首先根据雷达基数据特点提出相邻梯形柱体间隔划分四面体的三维可视化算法,基于B/S模式进行三维可视化分析平台整体架构与设计,最终采用HTML的Canvas技术和WebGL技术实现基于Web的雷达回波的二维、三维可视化显示。试验结果表明,多普勒天气雷达三维可视化分析平台具有良好的三维可视化效果和较好交互式可视化体验,为气象工作者提供了一种有效的雷达回波分析工具。     

深圳LAP-3000型风廓线雷达系统及应用

介绍风廓线雷达的历史、LAP-3000型风廓线雷达的基本原理以及深圳市LAP-3000型风廓线雷达的数据存贮格式、风廓线雷达产品的显示等内容;并给出了几种典型风场在风廓线上的反映及对一次冷空气过程的分析。     

深圳LAP-3000型风廓线雷达系统及应用

介绍风廓线雷达的历史、LAP-3000型风廓线雷达的基本原理以及深圳市LAP-3000型风廓线雷达的数据存贮格式、风廓线雷达产品的显示等内容;并给出了几种典型风场在风廓线上的反映及对一次冷空气过程的分析。     

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。     

2015年肇庆开汛暴雨环境条件和雷达风廓线产品特征分析

利用常规观测资料、Micaps资料、NCEP 1°×1°再分析资料和雷达风廓线资料,对2015年肇庆市开汛暴雨过程的环境条件及雷达风廓线产品特征进行分析。结果表明:暴雨发生在200 h Pa高空气流分流区、700 h Pa显著西南气流前方、850 h Pa切变线以南风速辐合区、925 h Pa风场辐合区和地面锋面低槽的重叠区域。暴雨发生前伴随着CAPE值激增,在大气层结极不稳定条件下,西南暖湿气流北上在广东中部地区辐合汇聚,为暴雨提供大量水汽和不稳定能量。暴雨过程低层气旋式涡度和高层反气旋式涡度使得低层辐合和高层辐散更加深厚,进一步增强上升运动。暴雨期间雷达风廓线资料直观地显示了中小尺度系统引起的风场变化,中层波动对应过程中的几个强降水时段。当上空处于中层西风波动槽前时,西南暖湿气流层次深厚,降水加强;当6 km以上高度西北气流向下发展时,降水处于减弱阶段。     

一种新的单部多普勒雷达反演技术

基于一些发展较强的中小尺度天气系统往往与风场的旋转或辐合、辐散有关的事实，文章提出了一种单部多普勒天气雷达径向风场反演二维水平风场的新方法，即涡度-散度方法。文中对1994年7月12日的个例进行了反演处理，处理结果与天气实况进行了对比分析，认为该方法不失为一种具有实用价值的单部多普勒雷达反演水平二维风场的方法。     

长沙机场阵列天气雷达风场验证

利用2019年4—9月高时空分辨率的长沙机场阵列天气雷达资料开展三维变分（three-dimensional variational data assimilation,3DVAR）风场反演研究。为验证该算法的反演效果,选取外场试验中10次降水过程,在阵列天气雷达的三维精细探测区内,采用阵列天气雷达合成风场和1部L波段边界层风廓线雷达产品作为参考值对阵列反演风场进行验证评估。结果表明:在稳定性降水条件下,阵列反演风场与阵列合成风场、风廓线雷达产品的结果较为一致;在对流性降水条件下,由于不均匀性会造成风廓线测风精度下降,风廓线雷达产品与阵列反演风场和阵列合成风场差异较大。阵列反演风场与阵列合成风场在稳定性、对流性降水条件下水平风速相对偏差分别低于19%,29%,水平风向差分别低于14.92°,26.35°,稳定性降水条件下阵列反演风场更优,误差在可接受范围内。两种算法得到的风场结构符合各类天气系统的基本特征,水平风场空间分布和风速、风向非常接近。     

“6.12”华南局地暴雨中β和γ结构的双多普勒雷达反演试验

使用双多普勒雷达三维风场反演技术对2005年6月12～13日广东省梅州和汕头多普勒天气雷达探测到的华南局地暴雨资料进行了三维风场反演,对暴雨系统的中尺度三维动力结构进行了分析。此次暴雨主要是由中低层的中β和中γ尺度辐合线造成的,强回波带与速度辐合带有较好的对应关系。辐合线对暴雨的触发、维持、持续具有重要作用,随着辐合线的减弱消散,强回波带也逐渐减弱,地面降水也随之减弱。最后,给出了此次暴雨的三维动力结构模型。     

丘陵地区大气边界层风廓线雷达适用性分析

本文利用2010年夏季福建省三明市开展的大气扩散实验资料,研究了大气边界层风廓线雷达在福建丘陵地区的适用性,并探讨了风廓线雷达探测的误差特征和修正方法。结果表明：大气边界层风廓线雷达水平风场的探测结果在300~2 000 m高度范围的偏差与高度和风速具有一定统计关系;通过与100 m气象铁塔水平风场资料对比,说明风廓线雷达对丘陵地区低层大气风场的探测具有一定局限性。经过修正的风廓线雷达探测结果可以较好地反映实验区域大气边界层水平风场的垂直结构。     

降水条件下风廓线雷达数据质量分析及处理

风廓线雷达是当前获取大气三维风场信息的有效途径,但受其本身探测原理的约束,降水时的观测数据(尤其是边界层风廓线雷达的观测数据)将受到较大影响。为提高降水时边界层风廓线雷达数据的可信度,依据五波束探测和三波束探测原理,结合风廓线雷达功率谱再分析,建立了风廓线雷达数据筛选、填补的重处理方法,通过选取不同降水强度下的从化、潮州、阳江三个边界层风廓线雷达站的观测数据,开展了基于该方法的数据质量评估。研究结果指出:降水时虽能提高风廓线雷达的数据获取率,但风场数据质量并不一定较好(尤其是在特大暴雨时数据质量较差);经过数据重处理后,风廓线雷达的有效数据获取率得到提高,且内陆站点提升的幅度超过沿海站点;降水对2 km以下的观测数据影响较小,对于2 km以上的数据,若降水只是对部分高度造成数据缺失,则经过重处理后数据质量仍可以保持较好,但若连续多个高度数据缺失,则经过数据重处理后也不能较好地提高数据质量。     

基于风廓线雷达资料的暴雨天气过程分析

2008年6月1～2日大理市暴雨过程的风廓线雷达资料和每小时的雨量资料分析发现：暴雨过程具有明显的中小尺度系统影响特征,雷达水平风廓线资料可以很直观地显示随时间变化风场的垂直结构;高空气流的向下脉动与降水强度的增强有着紧密的联系;风廓线雷达产品（垂直速度、折射率结构常数和信号噪声比）清楚地反映降水的开始、结束以及降水的强度。     

CFL 03型风廓线雷达自动标校方法研究

风廓线雷达已经广泛应用于国民经济的许多领域,现在对于其应用已不仅仅局限于风场资料,对回波强度、信噪比、速度谱宽等信息的使用也越来越多。因此,对其开展标校工作就显得非常重要。以CFL-03型风廓线雷达为例,介绍了一种风廓线雷达的自动标校技术,从技术方案设计到信号流程、系统硬件组成,以及对其实现方法进行了研究,并用机外仪器对设备进行了测试,将测试结果和自动标校结果进行了对比,对比结果证明该自动标校系统的精度达到了设计目的,能够满足雷达业务运行要求。     

天气雷达数据三维可视化技术及应用

本文结合天气雷达数据三维空间定位公式与任意基线雷达反射率因子垂直剖面算法,提出三维可视化Marching Cubes改进算法,在该算法基础上研发天气雷达数据三维显示系统,并使用此系统对雷达观测实例进行了三维分析应用。结果表明:相对于二维平面的分析显示,三维可视化技术可以提高气象工作者对天气雷达回波数据的直观理解,更有效地分析出整个回波的轮廓和云内部回波分布情况,对于把握强回波的演变状况很有意义。     

基于径向功率谱的风廓线雷达错误风数据处理

选取上海市世博园区站、金山站和嘉定F1赛车场站3个风廓线雷达站2012年3月7日凌晨一次降水过程生成的错误水平风场数据,通过对比该时段高、低模式扫描实时径向功率谱数据,指出在降水初期风廓线雷达软件质量控制出现错误的原因,并重新识别错误时段的功率谱,反演水平风场数据。分析表明:在降水初期由于风廓线雷达各波束探测的数据在空间上不一致,易导致雷达软件采用的质量控制算法并不能全部识别和消除降水对数据的干扰,从而出现偏差。基于风廓线雷达高时空分辨率径向功率谱数据的分析处理方法可有效验证雷达软件质量控制算法,且经过该方法反演后的水平风场更为合理。     

用双多普勒天气雷达资料研究暴雨三维风场结构

使用双多普勒天气雷达三维风场反演技术对2005年6月11-12日梅州和汕头多普勒天气雷达探测到的华南暴雨资料进行了三维风场反演,对暴雨系统的中尺度三维动力结构进行了详细分析.结果表明:此次暴雨主要是由中低层的中β尺度辐合线、中β尺度切变线和嵌于其中的中γ尺度涡旋共同作用引发的.低层辐合、高层辐散的动力结构,有利于暴雨系统的触发、维持和发展.最后,综合分析结果给出了此次暴雨的三维动力结构模型.     

风廓线雷达资料在GRAPES-Meso模式中的同化应用研究

以未来业务化应用为目标,本文进行了业务数值预报模式GRAPES_Meso（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中的风廓线雷达资料同化应用研究。基于2015年7月的全国风廓线雷达观测数据,首先建立了面向同化应用的风廓线雷达资料两步质量控制方案。通过对比分析质量控制前后风廓线雷达观测资料集与欧洲中心再分析资料ERA-Interim的差值场特征,论证了质量控制方案的合理性,两步质控后风场误差显著减小,同时观测背景差更接近高斯分布,符合数值同化应用假设。将质量控制后的风廓线雷达资料应用于GRAPES-3DVAR系统,开展有、无风廓线雷达资料同化的对比试验,通过批量试验和台风“莲花”个例分析来探讨风廓线雷达资料同化对数值预报的影响。研究表明:在循环同化过程中加入风廓线雷达资料对数值模式初始场有一定改善,风场、温度场、湿度场的分析误差均有减小,从而使短期降水（0～12 h）的预报技巧得以提高。针对台风暴雨个例分析结果表明,风廓线雷达资料同化能有效地调整台风降水区的动力结构和水汽分布,在模式中形成更有利于对流发展的环境条件,从而更好地预报降水的位置与强度。     

边界层风廓线雷达资料在北京夏季强降水天气分析中的应用

利用北京城区及周围3个站的Airda 3000边界层风廓线雷达提供的风廓线资料,详细分析了北京2005年8月3日的一次强降水天气过程.分析表明,降水前十几小时出现双层低空急流,急流层内结构复杂,呈现多中心结构.风廓线观测揭示,南高空槽和弱冷空气共同诱发产生的切变线低涡是产生此次暴雨天气的主要中尺度系统,暴雨系统有很复杂的垂直结构.强降水开始前数小时(夜间)城区地面风场辐合,在临近降水和降水开始时辐合(或切变)层向上发展,这一过程有利于降水的发展.     

降水时风廓线雷达风场反演效果评估

风廓线雷达（wind profile radar,WPR）因具有高时空分辨率特点,成为当前短时临近预报的重要参考工具。降水时WPR同时接收大气湍流回波和降水粒子散射回波,现有技术不能有效分离叠加在一起的湍流信号和降水信号,导致降水期间风廓线雷达反演的风场数据严重缺失或失真。根据风廓线雷达探测技术原理及降水天气的功率谱特点,提出了降水天气时风廓线雷达湍流信号提取方法（WPR-HW）,并选取2015—2018年天津10次降水过程对WPR-HW方法进行模式检验及个例效果评估。结果表明:WPR-HW方法对改善降水期间风廓线雷达风场数据缺失问题效果明显,在选取的10次降水过程中,目前通用的风廓线雷达风场反演方法（WIND）风场数据平均缺失率为25.4%,WPR-HW方法未出现风场数据缺失现象;WPR-HW方法较WIND方法反演风场数据可信度有显著提高,反演数据与再分析数据的风速均方根误差由WIND方法的2.3 m·s-1降至WPR-HW方法的1.6 m·s-1,风向均方根误差由WIND方法的45°降至WPR-HW方法的22°,从而验证WPR-HW方法在降水期间适用。