C波段双线偏振天气雷达零度层亮带识别和订正

利用2013年8月北京C波段双偏振多普勒天气雷达体扫数据、探空资料和地面雨量站资料,获得反射率因子垂直廓线（vertical profile of reflectivity,VPR）识别零度层亮带,比较平均反射率因子垂直廓线（mean VPR,MVPR）、显著反射率因子垂直廓线（apparent VPR,AVPR）和显著相关系数垂直廓线（apparent vertical profile of correlation coefficient,AVPCC）3种零度层亮带订正方法的效果,并利用地面雨量站资料进行定量降水估计（quantity precipitation estimation,QPE）验证订正效果。结果表明:采用MVPR和0℃层高度能有效识别零度层亮带,零度层亮带厚度为0.8~1.5 km;经3种方法订正后,零度层亮带影响区得到了不同程度的抑制,其中MVPR法订正效果最差,基本未能减弱零度层亮带的影响,AVPR法和AVPCC法的订正效果较好,明显减弱了零度层亮带影响区的回波强度,订正后回波更均匀。利用地面雨量站数据进行QPE验证表明:经零度层亮带订正后雷达估测的降水与地面雨量站实测降水更接近,也表明AVPR法和AVPCC法效果更好。     

利用雷达垂直廓线对广州地区降水估测订正的初步分析

利用雷达反射率因子垂直廓线技术,对2010年4月29日广州地区一次较大范围内混合型降水过程进行了平均垂直廓线特征分析,并在此基础上对雷达定量降水估测进行了订正.结果表明,选定区域内雷达回波稳定少动,不同时段的垂直廓线的高低空变化均不大;在反射率因子垂直廓线中有一个极大值区为零度层亮带;在零度层亮带以上,反射率因子随高度增加迅速减小.进一步结合降水站点评估表明,直接利用雷达最低仰角估测的降水量偏低,而利用反射率因子垂直廓线技术订正后的降水估测的准确度提高,绝对误差率由订正前的28.9％下降到13.7％.     

利用雷达反射率因子垂直廓线改进复杂地形下的台风降水估测精度

文章发展了一种利用雷达垂直反射率因子廓线改进复杂地形下台风降雨的雷达定量估测方法。该方法通过全局与区域最优拟合的垂直反射率因子廓线(VPR)获取近地面的最优反射率,并获取最优的动态Z-R关系。该方法充分考虑了复杂地形下的垂直降雨结构特征以及地形增雨增幅影响,因此有效弥补了雷达在复杂地形下VPR监测不完整问题。利用浙江地区三个典型登陆台风对方法进行检验,结果表明,反演的VPR能够较好地反映洋面、平原与山区的低层反射率因子结构差异,符合实际降水系统低层结构特征。相比传统的定量降水估计方法.改进算法较好地解决了复杂地形区域的强降水低估问题,其估测的小时降水与地面检验的雨量站观测相关系数达到0.85~0.94,降水累积估测误差减少约50%。     

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。     

雷达定量估测降水的亮带自动消除改进方法

层状云降水中,0 ℃层融化效应会引起雷达反射率因子局部增大,若不进行订正,则会高估雷达估测的降水.本文提出一种基于新一代天气雷达反射率因子垂直廓线的0 ℃层亮带自动识别与订正算法,以减小因亮带造成的降水高估.本研究首先对降水类型进行分类,在SHY95的基础上增加了垂直方向的反射率因子三维特征,避免亮带的反射率因子高值区被误识别为对流云区;其次,在层状云区识别出一个可能的亮带影响区,在其中查找亮带,采用旋转坐标系法精确的识别亮带的顶、底高度;最后,利用最小二乘法拟合亮带上、下层的斜率,平滑垂直廓线(VPR,Vertical Profile of Reflectivity)的显著突出部分.将该方法应用于北京地区2010—2011年10次包含亮带的降水过程,得到的亮带订正后的均方根误差E_RMS、平均绝对误差E_RMA、平均相对误差B_RM值较初值均有显著减小(分别减小1.538 mm,0.417和0.468).结果表明,该方法能够有效地识别与订正亮带,使得定量测量降水精度有所提高.     

石家庄地区反射率因子垂直廓线特征分析

利用自动雨量计数据整理成的10 min一次的雨量资料和s波段多普勒天气雷达体积扫描强度数据,对石家庄地区2004～2007年4次天气过程的实时雷达反射率因子垂直廓线的特征进行了分析.结果表明:层状云和混合性降水反射率因子垂直廓线有明显的零度层亮带;短时强降水过程的反射率因子垂直廓线不存在零度层亮带.冰雹过程中反射率凼子垂直廓线变化较大,降雹前反射率因子的极大值在中上层,降雹发生时反射率因子的极大值高度下降,降雹后反射率因子的极大值减弱.降雪过程的反射率因子垂直廓线零度层亮带不明显.在石家庄西部山区,由于零度层亮带的影响.对层状云和混合性降水回波强度和降水量估计偏高.对短时强降水过程的地面降水估计用反射率因子垂直廓线的方法比最低仰角法更加准确,在均匀性降水中可较好地改善地面雨量估算结果,有利于在山区和无雨量计的地区判断强对流天气的发生、发展和估算降水量的大小.     

青藏高原零度层亮带的识别订正方法及在雷达估测降水中的应用

零度层亮带是指雪花或冰晶降落到零度层附近,表面发生融化而使雷达反射率突然增大的现象.它是影响雷达资料质量的重要因素,常会导致雷达估测降水的高估.青藏高原海拔高、零度层低,零度层以下的降水范围非常有限,亮带对青藏高原地区的雷达估测降水的影响更加显著.因此,对亮带进行自动识别订正,对提高青藏高原雷达降水估测的精度有重要意义.本文在考虑青藏高原遮挡严重的情况下,通过计算反射率垂直廓线来识别零度层亮带,对亮带区域进行订正,并将亮带订正前后的混合扫描反射率分别估测降水,分析亮带订正对降水估测误差的影响.结果表明:雷达识别的亮带高度在探空资料零度层以下几百米内;亮带订正前,反射率垂直廓线在零度层附近有显著弯曲,雷达对降水的估测明显偏高;亮带订正后,反射率垂直廓线在零度层附近的显著弯曲消失,雷达估测的降水量与雨量计的观测值较一致,降水估测误差比订正前明显减小.     

垂直探测雷达的降水云分类方法在北京地区的应用

风廓线雷达采用相干累积技术提高雷达探测灵敏度,用于对降水云体进行垂直探测,能获取高分辨率的云体返回信号的全谱信息。利用多年降水天气统计资料,针对北京延庆地区降水特征,提出了基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)的降水云分类方案。该方案将降水资料分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云、混合—排除和混合—包含等六种降水类型。根据该方案,利用风廓线雷达结合双偏振雷达和自动雨量站观测资料,对2012年9月1日和2013年6月27日发生在延庆地区的两次降水天气过程进行了分析。结果表明,风廓线雷达谱参数垂直廓线可以较好的描述降水云体的垂直结构,回波强度廓线发展趋势与地面降水量趋势吻合较好。当降水存在对流时,地面降水量出现明显增大,同时伴随着大速度值区和高空大谱宽值区。利用基于风廓线雷达的分类方案识别降水云,可以降低降水类型误判的几率。     

风廓线雷达估测降水云中大气垂直速度的一种方法

利用UHF频段风廓线雷达垂直波束探测降水云时返回信号功率谱中可能同时出现的大气垂直运动谱和降水粒子谱的双峰谱现象,对北京延庆445 MHz风廓线雷达(CFL-08)在2009 2011年降水期间的垂直波束探测数据进行了双峰谱识别,获取的双峰谱数据经过处理,可得到降水返回信号回波强度ZR和静止大气降水下降的平均速度WT数据。采用最小二乘法拟合ZR和WT,发现两者函数关系与返回信号所在高度有关:WT=3.75H-0.085Z0.006H+0.066R,为降水时垂直指向的多普勒雷达获取降水中大气垂直平均运动速度VA提供了有效的方法。     

基于星载测雨雷达2004-2014年观测的川渝地区降水垂直结构的气候特征

使用热带测雨卫星（TRMM）搭载的测雨雷达（PR）2004-2014年长达11 a的连续观测资料对青藏高原东南缘川渝地区不同季节不同降水类型的垂直结构特征进行了统计分析,并建立了相应的气候态反射率垂直廓线（Vertical Profiles of Reflectivity,简称VPR）。结果表明,由于不同的微物理及动力过程,降水类型对反射率垂直廓线的结构特征影响很大,90%的层云0℃层亮带峰值强度低于32 dBz,50%的对流云最大反射率强度超过35 dBz。降水类型及强度均对反射率垂直廓线的形状影响很大,层云系统发生中及大雨时其冰雪区的聚合反应效率明显较发生小雨时高。反射率垂直廓线特征参数具有一定的区域性和季节特征,且地表加热和地形高度的作用会加强上升气流对反射率垂直廓线形态的影响,上升气流的强度影响着冰雪及雨水区的碰并增长率以及低层的蒸发作用,从而进一步影响低层雨区的反射率垂直廓线斜率,边界层的相对湿度是另一个影响雨区反射率垂直廓线斜率及蒸发率的重要因素。星载测雨雷达的云分类算法在青藏高原东南缘地区受到一定的挑战,仍有改进的空间;未来可以将基于星载测雨雷达建立气候态层云典型反射率垂直廓线应用于联合地基天气雷达网观测以弥补后者在复杂地形条件下探测范围及能力受限的缺陷,从而改进雷达定量降水估测的误差。      

回波强度垂直廓线与雷达定量估测降水的关系

为了分析不同高度回波强度与地面降水的关系,提高雷达定量估测降水的能力,本文对石家庄2006~2008年5~9月共77次降水过程的反射率因子垂直廓线(VPR)进行了统计分析。对比降水实况和VPR发现,各个高度层的反射率因子波峰(谷)同降水波峰(谷)相一致,而且降水强度越大,反射率因子核心高度越低。同时,还比较了距离雷达站不同的水平距离和不同海拔高度的反射率因子特征,发现海拔高度对5 mm/h以下降水率和垂直高度在4 km以下各层的反射率因子会造成一定的影响,而对强降水和高层反射率因子影响较小。另外,零度层亮带在VPR上表现出反射率因子增大的特征,影响降水估测效果。为了消除零度层亮带的影响,选取1.5~3.5 km为估测降水的最佳高度范围,各站具体选取高度则取决于其距雷达站的水平距离和海拔高度。     

Evaluating the Algorithm for Correction of the Bright Band Effects in QPEs with S-, C-and X-Band Dual-Polarized Radars

The bright band, a layer of enhanced radar reflectivity associated with melting ice particles, is a major source of significant overestimation in quantitative precipitation estimation(QPE) based on the Z–R(reflectivity factor–rain rate) relationship.The effects of the bright band on radar-based QPE can be eliminated by vertical profile of reflectivity(VPR) correction. In this study, we applied bright-band correction algorithms to evaluate three different bands(S-, C-and X-band) of dual-polarized radars and to reduce overestimation errors in Z–R relationship–based QPEs. After the reflectivity was corrected by the algorithms using average VPR(AVPR) alone and a combination of average VPR and the vertical profile of the copolar correlation coefficient(AVPR+CC), the QPEs were derived. The bright-band correction and resulting QPEs were evaluated in eight precipitation events by comparing to the uncorrected reflectivity and rain-gauge observations, separately. The overestimation of Z–R relationship–based QPEs associated with the bright band was reduced after correction by the two schemes for which hourly rainfall was less than 5 mm. For the verification metrics of RMSE(root-mean-square error), RMAE(relative mean absolute error) and RMB(relative mean bias) of QPEs, averaged over all eight cases, the AVPR method improved from 2.28,0.94 and 0.78 to 1.55, 0.60 and 0.40, respectively, while the AVPR+CC method improved to 1.44, 0.55 and 0.30, respectively.The QPEs after AVPR+CC correction had less overestimation than those after AVPR correction, and similar conclusions were drawn for all three different bands of dual-polarized radars.     

CINRAD-SA/SB零度层亮带识别方法

该文提出一种使用S波段多普勒天气雷达回波三维特征和反射率因子垂直廓线(vertical profile of reflectivity,VPR)来自动识别零度层亮带的方法(简称3DVPR-BBID),并利用2003年6月22日—7月11日和2007年7月合肥雷达资料、2008年6月广州雷达资料以及相应的探空资料,同仅使用VPR识别零度层亮带的方法(简称VPR-BBID)进行比较。结果表明:VPR-BBID和3DVPR-BBID在大部分情况下能够有效识别零度层亮带的存在,而且3DVPR-BBID能够减少VPR-BBID产生的误识别。在同探空资料观测的零度层高度的比较中,两种方法确定的零度层高度同实况比较接近,进一步分析表明:3DVPR-BBID确定的零度层高度比VPR-BBID确定的更接近观测值。     

多普勒雷达实时反射率因子垂直廓线观测研究

使用2002年6～7月长江中游地区宜昌S波段多普勒雷达在两次大范围混合性强降水过程中部分时段体积扫描强度数据以及周边100km范围内的7个雨量计整理成10min记录一次的雨量资料,分析了实时雷达反射率因子垂直廓线的特征。研究表明：反射率因子垂直廓线可反映出所选区域上空零度层亮带高度位置、回波的垂直变化规律等信息,以此分析降水的类型、云中粒子的发展变化;从雷达连续体扫得到的中、低仰角对应高度上的实时反射率因子垂直廓线的变化规律、PPI图像上对应雨量站点上空的回波变化情况及10min记录一次的地面雨量的变化趋势对比来看,发现三者能很好地统一起来,可用来较细致地分析降水云体的变化,有利于在无地面雨量计的地区分析降水量的大小、确定降水类型、估测降水的发展;对无亮带、反射率因子值较大而且越低仰角值越大的反射率因子垂直廓线的区域,对应地面上常有对流性强降水出现。     

使用雷达回波三维信息自动识别降水类型的方法

提出了一种使用雷达回波三维信息（反射率因子的水平梯度、垂直递减率、垂直廓线变化特征以及回波顶高等）自动识别降水类型的方法,该方法可将雷达回波划分为热带降水类型、大陆强对流云降水类型和层状云降水类型。基于广州雷达于2008年5—8月观测到的7次强降水过程,在使用本方法识别降水类型的基础上,对不同降水类型使用不同的Z-R关系来测量降水量,即对热带降水类型使用Z=230R^1.25,对大陆强对流云降水使用Z=300R^1.4。以及对层状云降水使用Z=230R^1.6,并以雨量计观测的降水量为真值,与仅区分对流云降水和层状云降水类型并使用双Z-R关系测量降水量的方法进行了比较。结果表明,本方法可以有效地自动识别降水类型的分布区域,并且可以提高雷达定量测量降水的精度。     

雷达反射率因子数据中的亮带自动识别和抑制

为了减轻雷达反射率因子数据中的亮带污染对雷达降水估计的影响,一种基于新一代天气雷达体扫资料自动识别零度层亮带平均高度、厚度和区域以及对亮带进行抑制的算法被提出。该算法首先利用近距离分层平均方法建立视反射率因子垂直廓线,然后基于亮带VPR曲线在融化层高度的显著弯曲特征来识别和抑制亮带。比较该方法识别的零度层亮带的平均高度和实测0℃等温层高度表明,前者比后者平均低0.5km。亮带的厚度大多在1～1.25km。亮带区域识别算法能合理地识别亮带反射率因子高值区,用经过亮带抑制后的体扫资料得到的组合反射率因子和反射率因子垂直剖面上的高值区被抑制掉,用经过抑制后的亮带区的所有反射率因子库建立的平均VPR在融化层高度的显著弯曲消失。通过亮带抑制后的雷达体扫资料将用于雷达降水估计。     

C-FMCW雷达对江淮降水云零度层亮带探测研究

不同于体扫雷达探测降水系统,垂直指向雷达可探测降水云中粒子垂直演变的微物理过程。C波段调频连续波垂直指向雷达 (C-FMCW) 采用收发分置天线,数据垂直分辨率达15~30 m,时间分辨率达2~3 s,利用其2013年6—8月在安徽定远探测数据对降水云垂直结构特征及亮带中融化微物理过程进行研究。6次降水过程共计46 h中的39.1%数据具有清晰的亮带结构特征,期间降水占地面总降水量的15%;江淮雨季层状云、对流云和混合性降水系统中均出现零度层亮带,层状云中亮带长时间维持,对流降水系统移出后减弱阶段的亮带结构稳定,混合降水系统中的对流扰动加强冲破了亮带结构。以融化层中最大回波强度Z_p所在高度进行融化层的粒子碰并增长和破碎减弱分层分析,上半层融化过程主要表现为碰并增长,下半层则是粒子破碎减弱。剔除了介电常数、下降速度引起的粒子浓度改变影响后,层状云和对流降水后期的回波强度加强表明融化增长程度接近,后者略强,混合降水云的融化增长最强。     

利用一种自动识别算法移除天气雷达反射率因子中的亮带

该文介绍了一种自动识别和移除雷达反射率因子资料中亮带的算法, 并对该算法进行了初步测试。该算法利用的是插值到直角坐标系中的雷达反射率因子资料, 其配置和运行也相对简单, 但却对移除亮带比较有效。首先, 设定一套雷达反射率因子垂直廓线的理想模板, 这些理想的模板能够在最大程度上反映不同亮带存在区域的雷达实际反射率因子的垂直廓线特征。然后, 在水平方向每个点上, 进行理想模板和实际反射率因子垂直廓线在垂直和水平两个方向上的拟合和差异计算, 来自动识别雷达反射率因子中存在的连续亮带区域。最后, 利用亮带之上和亮带之下的反射率因子值对亮带中的反射率因子值进行插值纠正, 就可以移除亮带。利用位于天津塘沽的我国新一代天气雷达 (CINRAD/SA) 的反射率因子资料, 通过个例分析和准业务运行试验, 均表明这个简单算法可以识别和移除绝大多数影响雷达定量降水估计的反射率因子亮带区域, 但是实际雷暴区域的反射率因子特征受到该算法的影响比较小。计算分析还表明, 在京津地区的初夏, 上述亮带区域一般容易出现在2.5 km左右的高度处。