一种抑制降水对风廓线雷达水平风干扰的方法

降水条件下,风廓线雷达 (wind profiler radar,WPR) 能够同时接收到大气湍流回波和降水粒子的散射回波,降水信号谱与湍流信号谱叠加在一起。风廓线雷达计算水平风时,若采用叠加在一起的功率谱处理降水条件下的探测数据,必将导致后期水平风的合成严重失真。该文首先对原始功率谱数据进行插值和平滑处理,通过功率谱曲线极大值点的个数判断其是否受到降水影响。对于受到降水影响的功率谱,依据湍流谱和降水谱均趋于对称型的特点,用两种方法分别对不同特征的功率谱曲线进行湍流谱和降水谱的分离处理,继而利用分离出的湍流谱信号反演水平风场。研究选取广东省湛江站风廓线雷达2013年6月及7月两次实测降水过程,分析结果表明:用湍流谱代替原始功率谱反演的风场,一致性较处理前有明显提高,从而证明了该分离方法的可行性。     

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。     

基于双高斯拟合的风廓线雷达反演雨滴谱

在降水条件下,风廓线雷达返回信号是湍流信号和降水信号的叠加,其功率谱数据中通常会出现双峰结构。该文通过双高斯拟合方法区分大气湍流信号功率谱和降水信号功率谱,去除大气湍流对降水信号谱的影响,反演得到较为精确的雨滴谱分布。研究表明:在风廓线雷达估算雨滴谱的过程中,双高斯拟合可将两峰有效分离,利用处理后的降水谱反演得到的雨滴谱均呈指数分布。选取北京延庆地区2006年和2012年具有代表性的降水资料,对比反演得到的不同强度和不同类型降雨的雨滴谱资料显示,这种估算雨滴谱的方法可行且可靠,利用双高斯拟合将双峰分离,可以达到风廓线雷达数据质量控制的目的,对于风廓线雷达在更为复杂的天气条件下应用具有借鉴意义。     

结合毫米波雷达提取降水条件下风廓线雷达大气垂直速度的研究

风廓线雷达主要是利用大气湍流对电磁波的散射作用,在晴空条件下对大气风场等进行探测。在降水天气下,风廓线雷达能同时接收到大气湍流回波和雨滴的散射回波信号,其探测到的回波功率谱中降水信号谱和大气湍流信号谱叠加在一起,使得大气的运动被雨滴的运动信息所掩盖,给后续的大气风场反演带来误差。而毫米波云雷达在降水天气下仅能探测到云雨粒子的回波而无法探测到大气湍流回波,基于这一差异结合毫米波云雷达资料对风廓线雷达功率谱数据进行订正,剔除其中的降水回波信息,进而获取正确的大气运动垂直速度。通过一次典型弱降水天气过程的雷达资料对该方法进行了可行性验证,并将计算得出的大气垂直速度与传统双峰法提取的大气运动垂直速度及原始风廓线雷达垂直速度进行了对比分析,显示在弱降水天气下该方法能有效消除降水对风廓线雷达垂直速度测量的影响,提高弱降水天气下测速准确率,并且在湍流谱极其微弱的情况下该方法也能准确地获取到大气运动垂直速度信息。但是云雷达回波在降水时会有衰减,虽然是弱降水也会导致在高层距离库上的订正效果变差,故目前只适用于弱降水时低距库处的降水订正。      

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。     

确定风廓线雷达功率谱噪声功率方法

风廓线雷达以测风为主要目的设计,没有充分考虑强度的定量测量。如果能够实现强度定量测量将大大扩展风廓线雷达的应用范围。首要的扩展应用就是可以获取雨滴谱分布、解决降水定量测量准确性问题。若实现强度定量测量,需要解决的一个关键技术问题是如何由其功率谱数据准确计算噪声功率。该文根据风廓线雷达功率谱估计方法、依据噪声频域统计特性,提出了一种计算风廓线雷达功率谱噪声功率的方法,并利用风廓线雷达实测功率谱数据进行检验。检验结果表明:即便在有降水或存在地物时,该方法仍可以准确、快速分辨出噪声功率谱, 且客观有效。     

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。     

风廓线雷达产品数据置信度研究

随着风廓线雷达技术的发展,高空风探测参量越来越多,数据精度不断提高,探测能力得到了极大提升。评估风廓线雷达数据置信度是风廓线雷达应用中需要解决的重要问题。本文基于径向数据和风场合成两个阶段,在风廓线雷达数据反演过程中形成数据置信度算法,并引入噪声电平。同时,利用南京同站址风廓线雷达和探空1 a的资料进行匹配比对,对置信度算法性能进行评估,结果表明该置信度算法可行。将置信度算法植入风廓线雷达数据处理软件中,能实时输出含置信度的风廓线雷达产品数据,有利于预报人员合理使用置信度较高的风廓线雷达产品数据。对于置信度较差的产品数据进行分析,可有助于及时发现雷达的潜在故障。     

风廓线雷达探测降水云体中雨滴谱的试验研究

对风廓线雷达探测降水时出现的双峰型功率谱密度分布的回波,进行大气返回信号和降水返回信号的剥离,由大气返回信号求出环境大气的垂直运动,导出降水质点下降末速度的功率谱密度分布,进而求出云体中的雨滴谱分布。对两次降水进行了雨滴谱反演试验,提取了不同高度上30多份雨滴谱分布,雨滴谱分布基本上呈现出指数分布形式。指数拟合后求出雨滴谱的浓度参数N0由几百到几千m-3mm-1,尺度参数λ为3.8～4.5 mm-1。试验中,还由反演的雨滴谱估算出云中含水量,得出降水云体中含水量随高度的分布,与附近多普勒天气雷达观测进行了比较。风廓线雷达与多普勒天气雷达探测到的回波强度随高度分布基本一致,云中含水量估算的均值基本相同,而风廓线雷达由雨滴谱估算出的含水量随高度分布可以反映出雨滴谱变化的影响,随高度分布更为精细。     

基于功率谱的风廓线雷达回波强度定标方法

风廓线雷达已在我国得到大范围的业务布网应用,现有业务产品主要为风场信息。为了充分发挥风廓线雷达的作用,获取更多的天气过程信息,该文提出仅使用风廓线雷达返回信号功率谱进行数据定标（DCNP）的方法。使用雷达系统噪声功率对返回信号功率谱单位幅度进行标校计算,基于标校后的雷达探测功率谱分布数据计算回波强度功率谱密度分布、回波强度、大气折射率结构常数。利用2017年北京风廓线雷达、2016年南京风廓线雷达和2018年梅州风廓线雷达观测数据,对我国业务运行的3种主要型号风廓线雷达进行算法评估试验。定标方法的计算结果稳定,风廓线雷达不同探测模式之间的一致性较好。使用每个测站定标结果与相邻天气雷达数据进行比较,风廓线雷达回波强度定标结果与天气雷达也有较好的一致性。DCNP方法与基于信噪比（SNR）的强度计算方法进行比较,与SNR方法相比,DCNP方法定标结果更加稳定可靠。     

风廓线雷达探测零度层亮带的试验研究

L波段风廓线雷达采用相干累积技术提高雷达探测灵敏度,用于对降水云体垂直探测,能获取高分辨率的云体返回信号的全谱信息。应用它对2009年5月14日层状云降水过程中出现的零度层亮带进行了连续探测研究,得到零度层亮带附近区域中返回信号的谱参数（功率、平均多普勒速度、速度谱宽）和回波功率谱密度分布随高度的变化和演变特征。在零度...     

风廓线雷达自身对比精度分析

利用GLC-24型风廓线雷达的5波束观测数据,分析了在晴空和降水条件下风廓线雷达探测的准确性,得出结论如下:在晴空条件下大气均匀稳定、垂直速度很小,风廓线雷达测量水平风的准确性高;在均匀性降水条件下,虽然垂直速度很大,但大气在风廓线雷达5波束探测的水平范围内均匀,风廓线雷达测量水平风的准确性也较好;在非均匀性降水条件下,大气在风廓线雷达探测的水平范围内不均匀,不符合风廓线雷达计算水平风的假设条件,需要进一步改进算法,减少计算误差。     

宜春地区三类典型天气的风廓线雷达产品特征分析

选取江西省宜春市晴空、弱降水、强降水三类天气过程个例,结合天气形势、雷达回波、气象要素等资料,对比分析了风廓线雷达产品特征。结果表明：（1）在晴空天气背景下,风廓线雷达探测高度低,水平风速小,垂直风速正负值交替出现,大气折射率结构常数（Cn2）值最小。（2）在稳定性弱降水天气背景下,大气呈稳定状态,风廓线雷达探测高度随降水的产生而逐渐抬升,高低层有明显的风速切变,850 hPa赣南至赣东北有西南急流穿过,赣北有切变线存在,利于降水产生,垂直风速因降水影响出现朝向雷达正速度,Cn2值比晴空时大。（3）在具有产生强对流天气背景下,大气中对流强烈,风廓线雷达的水平风速增大,西南急流深厚且不断下沉,850-700 hPa有强烈的垂直切变,动力条件和水汽条件利于强降水产生,垂直风速表现为更大的朝向雷达正速度,Cn2值比弱降水时的大。     

结合风廓线雷达的毫米波衰减特性初步研究

使用中国气象局大气探测综合试验基地35 GHz毫米波云雷达和L波段风廓线雷达2016年5月1日-7月31日在降水条件下的观测数据,根据不同观测模式下两部雷达得到的数据,计算在一定高度区间内不同下落速度的降水粒子反射率因子变化量,初步分析不同下落速度的降水粒子对毫米波衰减的影响。结果表明:在持续时间较长的层状云降水且降水粒子在雷达观测范围内均匀分布条件下,毫米波衰减与降水粒子下落速度呈近似线性关系,且毫米波经过的路径长度越长,衰减越大;毫米波在经过1110~2430 m,1110~3510 m的高度区间时,下落速度处于3.5~7.5 m·s-1之间的降水粒子对毫米波的衰减作用导致毫米波云雷达所测的等效反射率因子分别减小约1~7 dB和2~11 dB。     

闽北地区边界层移动风廓线雷达对比试验评估

为了更好地把握风廓线雷达的探测性能和数据精度,对移动风廓线雷达与L波段探空雷达资料进行对比统计分析,结果表明：移动风廓线雷达的有效数据获取率达到80％的高度为3500m,符合边界层风廓线雷达的有效探测高度。移动风廓线的径向速度平均差和标准差随着高度的增加而增加,东西方向的径向速度误差比南北方向的高约0．5—1．0m／s。风廓线雷达自身数据的准确性良好,但是降雨对数据的准确性影响比较大。这次对比试验结果表明,对比试验应该选择比较平稳的天气过程。由于秋冬季节大气环流比较稳定,降雨类型多为层状云降雨,因而风廓线雷达数据可靠性高;对流性降雨过程往往造成风廓线雷达资料可靠性降低。     

基于K means聚类分析的风廓线雷达降水数据判别方法

在降水环境下,风廓线雷达获得的多普勒信息主要是降水质点运动的结果,从而对大气风场的计算造成很大误差,因此,判断雷达回波信号是否受到降水干扰是很有必要的.采用一种基于K-means聚类算法思想的集合分析法对晴空和降水条件下的数据进行了聚类分析,得到随信噪比变化的垂直速度阈值,再根据该速度阈值对风廓线雷达数据是否受到降水干扰进行判别.采用此方法对南京边界层风廓线雷达2011年8-12月及2012年3-4月的部分观测数据进行了计算分析,结果表明,该方法可在不同的高度区分晴空和降水数据,能有效判别回波信号是否受到降水干扰.     

夏季东亚副热带西风急流的季节内变化及其与我国东部降水的关系

利用ERA-interim再分析资料和中国降水观测数据,分析了夏季东亚副热带西风急流的季节内变化以及对我国降水的可能影响,结果表明:亚洲地区夏季200 hPa纬向风在空间上主要表现为南北振荡和东西振荡特征,在时间上具有10～40 d的周期;在低频尺度(10～40 d)上,纬向风异常由西北先向东传播,到达东亚地区后再向南传播;伴随低频纬向风季节内演变,高原以北的急流中心向东和东南移动,急流轴也呈现南北振荡的特征;降水异常对200 hPa风场低频振荡有显著响应,在东亚地区,低频纬向风与低频降水南移,降水在黄淮地区出现,并逐渐移至长江及其以南地区;急流附近的低频西(东)风异常在其南侧形成负(正)切变涡度,对应我国东部地区位势高度的升高(降低),使得南亚高压东伸(西退),从而使我国东部雨带的位置发生显著变化。