基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型

基于谱分析原理提出了雷达回波强度面积谱的概念及算法,利用宁夏银川多普勒天气雷达回波资料,分析了不同性质降水云的雷达回波强度面积谱,并根据不同性质降水云雷达回波强度面积谱特征,提出了基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型的方法,利用强回波面积（回波强度不小于40 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比和基本降水回波面积（回波强度不小于20 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比作为降水云类型判别的主要因子,提炼出基于雷达回波强度面积谱特征参数的层状云、积层混合云、对流云等不同类型降水云的判别指标,建立了基于雷达回波的降水云类型自动判识模型。利用该模型对2016-2017年6次强降水过程进行了降水云类型判别试验,模型准确判别出6次强降水过程中2次为对流云降水、4次为混合云降水,判别结果较好地反映了降水云类型,验证了判识方法的可行性。     

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。     

星载雷达与地基雷达数据的个例对比分析

采用几何匹配法将TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星搭载的测雨雷达(Precipitation Radar,PR)和上海地基雷达(Ground-based Radar,GR)有效照射体积的观测数据进行时空匹配,得到了2007年下半年3个时次上海地区的降水个例。考虑到PR与GR工作频率的不同,本文将S波段GR探测到的回波强度值调整为Ku波段PR探测到的回波强度值(称为Ku调整),进而比较PR和GR测量的反射率因子数值差异,并分析了不同降水类型和不同高度层的PR-GR偏差。结果表明:(1)PR和GR探测到的降水回波分布型大体一致,但PR探测到的降水回波强度普遍比GR探测到的大;(2)在零度层亮带以内及以下的PR与GR反射率因子资料具有较好的相关性;(3)由于GR的波束充塞效应及回波衰减,高层PR-GR平均偏差比低层大;(4)GR和PR的回波强度变化特征一致性在层云降水情况下优于对流降水情况;(5)整体而言,Ku调整使GR和PR数据更接近。     

基于风廓线雷达资料的亮带识别订正算法研究

在降水过程中,固态降水粒子下落穿越0℃等温线的融化效应会引起雷达反射率因子增大,产生亮带。文章基于北京房山地区的边界层风廓线雷达的探测资料,对2014年8—10月四次典型的层状云降水和以层状云为主的混合性降水过程进行特征统计,提出了适用于该季节、该地区的0℃层亮带自动识别订正算法,并使用这种算法对一次层状云为主的混合性降水天气过程进行了识别研究,通过与探空资料、多普勒天气雷达资料的对比检验,结果表明该算法可以有效识别该季节、该地区的0℃层亮带,通过亮带订正,融化区的回波强度高值区得到了有效抑制,原亮带高度附近回波强度廓线的显著弯曲消失,融化区之外的回波强度基本没有变化。     

X波段移动天气雷达产品在人工增雨中的应用

2020年5月19日四川省绵阳地区实施了一次人工增雨作业,利用X波段移动天气雷达产品,对作业前后雷达回波和地面降水资料进行了对比分析。结果表明：反射率因子大于20dBz、垂直累计液态水含量（VIL）达到 0.3kg/m² 以上时,云层具备较好的降水条件,有利于实施人工增雨作业;增雨作业后,反射率因子最大强度、平均强度和降水回波面积都明显增大,回波中心 VIL 显著上升;利用对比区和影响区降水资料分析得到相对增雨率为 18.9%,绝对增雨量达 6.2mm,作业催化取得较好效果。     

短时临近预报系统在广东一次强对流天气过程中的检验分析

利用综合临近预报系统“雨燕”SWIFT和雷暴自动识别和追踪系统TRACER两个短时临近系统在广东一次强降水过程的实际应用情况进行检验,分析了雷达回波强度、范围、移动方向和QPF预报及弓形回波的预报效果。就TRACER和SWIFT两个短时临近预报系统对这次过程的回波和降水预报进行了逐时对比检验,研究发现在大部分时间内TRACER预报强度偏弱、范围偏小;SWIFT强度偏强、范围偏大。降水预报TRACER略偏小,而SWIFT明显偏大。通过QQ图检验,降水较小时,TRACER实用性强于SWIFT;降水较大时,SWIFT强于TRACER。     

C波段雷达资料在强降水过程中的应用

利用甘肃省天水市C波段多普勒雷达资料,选取2013年7月8日和8月1日2次强降水过程,在考虑雷达系统标定偏差的基础上用雷达定量估计降水,对比2次降水过程的雷达反演风场、回波与降水之间的关系,并利用雨水含量守恒方程对回波进行外推,利用反演结果检验发生冰雹和大风等强对流天气过程的预警条件。结果表明:不同降水类型采用不同Z-I关系估计的降水效果明显优于雷达默认的Z-I关系,并且由于C波段雷达回波信号的衰减,在使用前需对观测回波进行衰减订正;2013年7月8日的降水过程为低质心回波降水过程,2013年8月1日的降水过程为高质心回波降水过程,2次降水过程的回波强度与降水范围有很好的对应;对于低质心回波降水过程,外推回波与观测回波位置较为吻合,但强度偏强。对于高质心回波降水过程,外推回波较观测回波位置偏后,且强度偏强;考虑雷达系统标定偏差后,冰雹和短时强降水对应的一些特征量关系符合相关预警条件。     

X波段相控阵偏振雷达观测墨脱地区云降水宏观特征的统计研究

第二次青藏高原综合科学考察研究项目在墨脱布设了一部X波段相控阵偏振雷达（X-PAR）,实现了首次对河谷地区云降水的雷达连续观测。为了揭示高原东南河谷地区云降水的宏观特征,本文利用墨脱X-PAR2019年11月至2020年10月的观测数据定量分析了墨脱地区云降水回波强度、回波顶高等参数的月变化、日变化和高度变化,并与那曲地区夏季季风时期多普勒雷达观测数据进行了比较。研究发现：（1）墨脱地区回波顶高、面积、强回波所占比例以及回波分布范围在4～10月大于11～3月,4～10月降水频次高、对流性降水多,其中以6月最为显著。而进入4月后弱回波数量的大幅度增加导致了4～10月回波强度小于11～3月。降水回波月变化特征结合高原季风指数,将一年分为旱季（11～3月）与雨季（4～10月）。（2）雨季降水回波频次、顶高、面积均大于旱季,说明雨季降水频次更高、对流性活动更旺盛。降水回波频次、顶高、面积的日变化表明,旱季日降水主要发生在下午与上半夜,雨季主要发生在下半夜。（3）墨脱降水回波强度大部分小于30 dBZ,旱季在海拔高度3 km以上回波发生频次高,雨季在3 km以下高。（4）夏季季风期间墨脱回波顶高...     

液态CO2人工引晶后云微物理和降水变化的观测分析

根据飞机探测仪器观测到的云中粒子微观结构，结合卫星、雷达和常规天气资料，分析了人工增雨作业前后云的宏、微观物理结构和降水变化。结果表明，作业后影响区云中的冰晶浓度、雨滴直径比对比区有明显增加，云中过冷水减少；对比区降水回波强度和强回波区面积变化不大，而影响区最大回波强度增大,强回波区的面积扩大，降水增加。这与影响区云中降水粒子增多、直径增大是一致的，这些结果说明了液态CO2催化层状云的物理响应。     

跟踪和预报雷达强回波运动初探

利用数字化天气雷达资料，针对强对流天气下的回波块，提取面积Ｓ、形状描绘子Ｒ和矩不变量Ｍ３个特征量，作为判别因子，对强回波块进行跟踪，然后作出回波移动预报。对７次降水过程的实测雷达资料试验结果表明：该方法的跟踪和预报准确率是令人满意的。     

雷达回波强度与雨滴谱参数的相关性研究

在雷达定量探测降水方面,目前大都采用雷达回波强度与降水强度的相关性来定量估算,但雷达回波强度与降水强度并非一一对应。本文利用从庐山和南京收集到的雷达观测资料和同步Parsivel观测到的雨滴谱数据,建立雷达回波强度与不同雨滴谱参数的函数关系,将由确定的函数关系式拟合后的雷达回波强度与雷达实测的回波强度作对比,以检验假定函数关系式的合理性,同时通过对比两地两类云降水拟合值的相对误差,给出了函数关系式中的最优y选项,为雷达定量估算降水量寻找新的途径。研究结果表明:庐山和南京两地两类云降水的雨滴谱参数对雷达回波强度的拟合普遍较好,其中对流云降水的拟合都明显好于层状云降水。两地层状云降水中各个雨滴谱参数对雷达回波强度的拟合曲线都大体相近,而对流云降水中,不同雨滴谱参数对雷达回波强度的拟合曲线差异较大。南京两类云降水拟合的相对误差要小于庐山两类云降水拟合的相对误差。除庐山对流云降水外,DV是两地两类云降水拟合公式中最优的y选项。而庐山对流云降水拟合式中,以N和DP的拟合最佳。     

昆仑山北坡短时强降水天气分型及雷达回波特征分析

应用昆仑山北坡小时、分钟降水资料以及和田C波段多普勒天气雷达资料,分析近8年该区域短时强降水天气分型,对比分析对流云与混合云2型5类短时强降水的回波强度、顶高、垂直液态含水量等回波特征量值以及持续时间的差异.得出昆仑山北坡短时强降水中,中亚低涡(槽)型环流形势和块状多单体回波最多,昆仑山北坡无超级单体回波.需高度关注3...     

淮河下游初夏小时内降水分级与雷达信息特征

利用淮河下游盐城市多普勒天气雷达和雷达扫描范围内建湖县降水量资料,对2008年6月的6次小时内三等级降水过程进行环流背景和局地雷达信息特征分析,其中对不同等级降水又给出夜雨及午后雨降水日变化分类。在环流背景基础上,通过综合分析对应各级各类降水的多普勒天气雷达降水回波的滤波强度分布特征,以及相应时空的雷达径向风场沿体扫倾斜面的分布结构,归纳出小时内降水量级的动力信息特征。在两类主导性天气尺度环流背景下,局地雷达要素空间分布特征为：同等量级降水,夜间的平均回波强度明显弱于白天;上游补充回波范围指示降水连续性质;上游长而强的回波带支持下一小时短时强降水;沿经建湖的局地雷达倾斜体扫半径剖面, 径向风的风向风速辐合中心的高度越低,辐合层次越宽厚,对应的降水级别越大;在同等降雨量级中,沿倾斜的体扫半径的局地风速强切变,通过上下动量传递和水汽混合,维持着更强的降水。     

四川盆地与周边地区的降水垂直结构和宏微观差异研究

为进一步认识地形对降水的影响,利用2014年3月—2020年12月全球降水测量卫星(GPM)星载双频雷达(DPR)探测资料研究了四川盆地(C1)及邻近山地(C2)和高原东坡(C3)降水的垂直结构及宏微观特征和差异.结果表明:(1)GPM/DPR与地面雨滴谱仪的测量结果有较好的一致性.(2)降水样本总数为C1>C3>C2...     

福建省古田试验区云系回波特征与人工增雨作业条件分析

利用2008—2012年4—6月古田试验区的新一代天气雷达、探空及地面雨量观测等资料,结合天气形势分析,研究古田试验区云系的回波特征与人工增雨作业条件,结果表明:影响古田试验区的主要天气系统分别为低涡切变、暖区辐合、高空槽和大陆高压。降水云系以积层混合云为主,其次为积状云。天气系统所对应的云系回波类型及降水情况有明显差异,积层混合云的结构有利降水;积层混合云大于25 d Bz的回波面积明显比积状云大,且平均回波顶高和最大回波顶高均比积状云低;积状云的垂直积分液态水含量明显比积层混合云大;积状云和积层混合云的负温层厚度超2 km;积层混合云的最大回波强度、大于25 d Bz的回波面积和负温层厚度与区域平均日雨量有着明显的对应关系。古田试验区积层混合云的作业指标为回波强度大于25 d Bz,大于25d Bz的回波面积S25 d Bz要大于400 km~2,回波顶高大于5.5 km,负温层厚度大于1.5km,垂直积分液态水含量大于1 kg/m~2。     

2010年8月19日阜新暴雨过程的多普勒雷达回波特征

利用营口多普勒雷达资料,对2010年8月19日出现在阜新南部的暴雨过程进行分析。结果表明：义县生成的强回波单体在东北上的过程中不断发展加强,最终形成从义县到彰武哈尔套的强回波带东移是造成此次暴雨到大暴雨过程的主要原因。同时通过对其回波强度、影响时间以及实况雨量的跟踪、对比和分析,得出小时降水量与回波强度关系：回波强度在35—45 dBz之间,小时降水量为25 mm;回波强度在45—50 dBz之间,小时降水量为40 mm;回波强度超过50 dBz,虽回波影响时间较短,不超过3个体扫,但小时降水量仍可达50 mm。低空急流的出现和加强为强降水的发展维持,提供了充足的水汽及不稳定能量,并促使雨带中的中尺度系统的生成和发展,是造成短时暴雨出现的关键因子。     

2017年江西汛期设区市城区暴雨回波特征分析

使用江西WebGIS雷达拼图和自动站雨量、雷电监测、强天气监测等数据,以及MICAPS常规天气图资料,对2017年3—7月江西汛期11个设区市26次城区暴雨过程的雷达回波特征进行分析。结果表明:2017年江西汛期共出现52日暴雨过程,其中江西11个设区市所在地城区出现26次暴雨。在这26次城区暴雨个例中,有23次伴随出现短时强降水,有3次降水比较均匀。暴雨维持时间长短不一,最长的有15 h,最短只有3 h,平均是10 h。有5次出现大风天气,21次没有大风出现。雷达回波特征主要有3种:块状(强单体、超级单体)、带状(飑线、回波带)、絮状(絮带、絮团)。这3种回波形态特征,出现率最高的是絮状回波,即比较宽、嵌有中等强度的对流单体絮带状回波带,强度40～55 dBz,出现16次,概率62%;其次是窄而长、紧密排列由强单体组成的飑线回波带,强度50～60 dBz,出现8次,概率30%;块状(强单体、超级单体)回波强度最强,中心强度达到60～70 dBz,出现2次,概率8%。     

一次西南低涡降水雷达回波结构和演变特征分析

基于新一代天气雷达三维组网等多源气象数据分析了2009年7月30～31日的一次西南低涡触发的强降水天气过程以及主要降水时段雷达回波三维结构及演变特征,研究发现:(1)西南低涡降水与低涡强度发展存在不一致性,强降水出现在低涡强度达到最强之前;(2)中尺度对流系统的发生、发展是此次低涡降水的重要影响因素,西南低涡与中尺度对流系统既相互独立又相互影响,降水是两者共同作用的结果;(3)最强组合反射率因子同样出现在西南低涡发展到最强盛之前,西南低涡能显著影响盆地内降水雷达回波的强度与类型。      

变分回波跟踪算法及其在对流临近预报中的应用试验

目前业务上0—1 h对流天气临近预报仍旧以客观外推为主,采用不同外推算法,得到雷达回波以及降水的外推临近预报。以业务应用为目标,开展了变分回波跟踪算法在强对流天气临近预报中的应用研究。利用京津冀地区的8部新一代多普勒天气雷达逐6 min雷达组网拼图资料,选取2016—2018年夏季发生在京津冀地区的18个典型对流个例,开展变分回波跟踪算法和交叉相关法的0—1 h临近预报对比试验及检验评估。与传统的交叉相关法相比,变分回波跟踪算法采用变分技术求解雷达回波运动矢量场,在计算中使用两个严格的约束条件,运用迭代法进行求解,其得到的运动矢量场更为准确。结果表明,变分回波跟踪算法优于传统的交叉相关法,得到的30、60 min内雷达回波的形状、位置及强度的外推预报和实况更接近,定量检验评分更高:（1）京津冀地区4次典型对流天气过程临近预报对比试验表明,和交叉相关法相比,变分回波跟踪算法可以更好地预报出未来1 h内雷达回波的位置、形态和强度。（2）通过对18个典型对流个例定量检验,发现当雷达回波强度阈值为35和45 dBz时,无论是30或是60 min外推预报,变分回波跟踪算法的命中率（POD）和临界成功指数（CSI）都明显高于交叉相关法,且虚警率（FAR）更低;分天气类型定量检验发现,绝大多数天气类型,变分回波跟踪算法外推预报效果优于交叉相关法。