深圳S波段与X波段双偏振雷达在定量降水估计中的应用

双偏振多普勒天气雷达的一个重要应用是进行定量降水估计（QPE）,它可以获得反射率（Z_H）、差分反射率（Z_DR）和差传播相移率（K_dp）这些与降水粒子有关的信息,常用的双偏振雷达降水估计方法有基于Z_H的R（Z_H）、基于Z_H和Z_DR的R（Z_H,Z_DR）、基于K_dp的R（K_dp）和基于K_dp与Z_DR的R（K_dp,Z_DR）这4种。文中利用深圳市S波段和X波段双偏振多普勒雷达探测资料,结合高精度地形数据和雨滴谱仪观测数据,设计了基于双偏振量的定量降水估计方法:首先利用地形数据和雷达地理信息,分析了雷达的遮挡状况,形成了这两部雷达的复合平面扫描仰角信息;随后利用雨滴谱仪观测资料,使用T矩阵方法统计得到了深圳地区的上述4种降水反演方法的参数;最后设计了混合降水反演方法,基于双偏振信号（即K_dp和Z_DR）的强弱,使用不同的降水反演方法进行定量降水估计。基于12个降水个例,利用各反演方法产生的定量降水估计结果与雨量计观测资料比较。结果表明,混合降水反演方法在降水反演的准确度和稳定性上均优于任何一种单一定量降水估计反演方法。基于文中介绍的定量降水估计方法,使用深圳S波段和X波段雷达产生了定量降水估计产品,并与深圳目前业务定量降水估计产品进行对比评估。结果表明,使用本方法产生的定量降水估计产品在准确度和稳定性上要优于目前的业务产品。此外,X波段雷达的定量降水估计产品性能要略高于S波段雷达的定量降水估计产品,这说明高时、空分辨率的X波段雷达可以提高定量降水估计精度。但由于雷达扫描平面内双偏振雷达对融化层和冰区的偏振量观测与降水的关系尚未明确,因此,本方法仅适用于雷达扫描平面内液态降水区。      

基于雷达—雨量计降水融合方法提高极端降水监测能力

高时空分辨率、高精度的降水产品对于极端降水的监测以及防灾减灾具有重要意义。地面雨量计提供点尺度降水精确观测,但无法精细化捕捉对流性强降水的空间分布。雷达观测可以精细地刻画降水的空间分布特征,但雷达定量估计降水（QPE,quantitative precipitation estimation）产品估测精度易受雷达观测偏差和Z–R（雷达反射率—降水率）关系等因素影响。因此,本文开展高时空分辨率的雷达—雨量计降水融合算法研究,集成雨量计观测和雷达定量估计降水产品各自的优点。该算法主要步骤包括:雨量站观测数据格点化、局地雨量计订正雷达QPE和雷达—雨量计降水融合三个部分。首先利用克里金插值方法,对雨量站观测的降水进行插值,得到格点降水信息;再通过局地雨量计订正方法系统性地订正雷达QPE产品,以提高雷达QPE产品精度;最后,结合降水类型,通过雷达—雨量计降水融合算法,产生高时空分辨率、高精度的雷达—雨量计降水融合产品。通过郑州“21·7”暴雨、台风“烟花”和2021年8月随州暴雨三个典型的极端降水个例,对雷达—雨量计降水融合算法产生的雷达—雨量计降水融合产品进行了系统地评估和分析。结果表明,在不同的极端降水个例和不同的降水时段,雷达—雨量计降水融合产品精度上优于雷达QPE产品,且在降水的空间分布上较雨量站观测格点插值产品更能精细地刻画降水的结构特征。表明算法得到的雷达—雨量计降水融合产品的准确性较高,对极端降水有较好地捕捉和监测能力。     

用雷达反射率作对流性降水和层状云降水自动分类

为提高雷达定量测量降水的精度,利用武汉CINRAD/SA雷达反射率数据,研究提出了对流性降水和层状云降水自动分类算法(ACSS)。该算法在二维反射率结构场初步分类降水的基础上,识别亮带并从体扫描数据中提取降水的三维结构特征,然后对初步分类结果进行订正。试验表明,ACSS能较准确地实现对流性降水和层状云降水的自动分类,相对于只根据二维结构分类降水性能上有较大提高,主要表现在能正确识别出亮带特征明显的强层状云和对流核外沿的对流弱回波区。     

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.     

复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法

C波段雷达定量降水估计（QPE）精度受到很多因素的影响,主要包括:（1）雷达标定,（2）非气象回波的干扰,（3）降水物垂直空间变化,（4）地形或地物的严重遮挡,（5）Z-R关系的代表性,（6）雷达拼图的质量,（7）雷达观测回波衰减等。文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡、Z-R关系和雷达拼图等方面提高C波段天气雷达定量降水估计的精度,产生降水类型产品和1 h定量降水估计产品,产品空间分辨率为0.01°×0.01°,时间分辨率为6 min。通过对7次降水过程进行评估,结果表明:基于混合仰角反射率因子处理模块和降水类型分类模块进行雷达定量降水估计,得到的结果与地面雨量站观测降水接近,1 h累计降水量的统计评分指标均方根误差稳定在3 mm以下,相对误差稳定在50%左右,相对偏差保持在?30%以内,雷达定量降水估计产品的离散度和绝对偏差都较低,表明该算法得到的雷达定量降水估计稳定可靠。      

基于动态Z-I关系雷达回波定量估测降水方法研究

选取石家庄市新一代天气雷达2009-2012年29个降水过程雷达二次产品数据（低层5个仰角及组合反射率因子）和加密自动站逐分钟降水资料,依据与雷达回波强度最相近及与自动站位置距离最近的原则,建立随时空变化的动态Z-I关系,来定量估测无自动站观测格点的降水量,从而实时获取高分辨率雷达估测降水资料;对雷达定量估测降水与自动站观测降水的空间分布进行了对比,利用交叉检验方法分析了雷达定量估测降水的误差,结果表明:该方法反演降水的平均误差较小,为—0.6mm·h^-1,能较好地表现出降水的时空分布特征,显示出不同等级降水的面积和演变,具有反演40 mm·h^-1以上的强降水中心的能力,表明该方法具有业务应用价值,对强降雨灾害的评估具有指导作用。     

双线偏振雷达气象产品生成软件系统研制

“双线偏振雷达气象产品生成软件系统研制”是科技部科研院所技术开发研究专项资金项目，已经顺利通过验收。该项目利用多种双线偏振雷达资料，针对双线偏振雷达资料预处理和质量控制、降水估测方法、降水粒子系统识别、雨滴谱反演、含水量计算等方面的科学问题开展了一系列研究，并对研究成果进行了综合集成，建立了“双线偏振雷达气象产品生成软件系统”。该系统能够对多种双线偏振雷达数据进行处理，实时生成降水估测、冰雹识别、降水粒子系统识别、雨滴谱反演等产品。     

我国Ka频段降水测量雷达机载校飞试验结果

2010年6—10月在天津与江苏地区开展了国内首次Ku/Ka频段星载降水测量雷达机载校飞试验。此次校飞试验获得了宝贵的机载雷达观测数据和地面、海面同步观测数据,目前已开展了外定标、数据对比与衰减订正等工作。该文给出了天津校飞试验中Ka频段降水测量雷达实测结果,对Ka频段降水测量雷达资料与天津地区S波段地基多普勒雷达资料进行了详细的对比分析,有利于更好地了解Ka频段降水测量雷达仪器本身的性能及其探测降水的能力;利用由GPS探空资料、地基多通道微波辐射计观测亮温结合微波辐射传输模式得到的雷达路径积分衰减量,对Ka频段降水测量雷达进行了衰减订正,为继续开展降水反演工作奠定了基础。     

基于CINRAD SA双偏振雷达新型定量降水估测方法研究

杭州下沙S波段天气雷达在双偏振升级的基础上增加了精细化探测技术，为了进一步提高雷达定量降水估测精度，本文参考小时雨量计订正雷达估测降水算法模型，建立了一种基于分钟级雨量计数据的实时定量降雨估测雨强订正方法（简称QPE ADJUST法），利用雨量计资料对雷达的QPE数据逐体扫实时订正，累计完成1 h、3 h降水估测产品，提高了雷达降水估测精度。通过对雷达产品及自动站数据资料的评估，分别从降水估测算法、雷达分辨率影响及体扫周期速度影响3方面对QPE ADJUST法的估测降水效果进行了统计分析。结果表明：QPE ADJUST法在雷达高分辨率、快体扫周期的情况下均比其他算法更好地表现出降水时空分布特征，并将雷达小时定量降水估测的误差从50%降低至20%左右，有很高的估测精度和稳定性，具有业务应用价值。     

上海TWP3型边界层风廓线雷达探测性能评估

在简述上海TWP3型风廓线雷达系统的基础上,从雷达运行情况、风数据获取率和产品资料分析3方面对该型号雷达探测性能进行评估。通过统计分析不同高度层上平均测风数据全年和逐月的数据获取率,发现TWP3风廓线雷达在3km以下具有较高的数据获取率,对于边界层的探测能力要远高于高层,且夏季的数据获取率明显高于冬季。利用风廓线雷达提供的信号噪声比SNR、垂直速度和折射率结构常数C2N等资料分析了一次弱降水探测过程,二次产品可以清晰地反映降水的始末时间,且降水期间探测高度增高2km左右。评估结果表明TWP3型边界层风廓线雷达具有较低的故障率和较好的探测性能,产品资料具有可靠性和应用价值。     

CINRAD／SA雷达超折射回波抑制技术分析与应用

结合WSR-88D雷达地物杂波抑制原理和济南CINRAD/SA雷达的探测应用,分析了济南CINRAD/SA雷达超折射回波的时空分布特征及对基数据和导出产品的影响,介绍了如何根据雷达站的具体情况和气象条件的变化,进行CINRAD/SA雷达超折射回波抑制控制参数的设置。恰当的杂波抑制可显著改善基数据和下游产品质量,晴空模式可采用强等级杂波抑制,层状云降水区域受到超折射污染时,多普勒通道和监测通道可采用中等级抑制。对流单体受到超折射污染时,零速度线所在区域多普勒通道可采用中等级抑制,监测通道可采用强等级杂波抑制。     

基于模糊逻辑的分步式超折射地物回波识别方法的建立和效果分析

超折射地物是影响雷达定量探测降水和其他产品的重要因素,文中使用合肥、广州、温州、天津的SA多普勒雷达和上海的WSR-88D资料分析了混合性暴雨降水、对流性降水、地物回波的回波强度、径向速度、速度谱宽的取值范围、水平垂直变化及其地物回波与地形海拔高度的关系等特征,并确定了模糊逻辑识别超折射地物的隶属函数。在Kessinger方法基础上,考虑到雷达径向速度的距离模糊问题和地物回波与方位的关系,提出了基于模糊逻辑的分步式地物回波识别方法,通过调整已被严格标准识别为地物和非地物的邻近区域回波点的判据,来减小地物的漏判和降水回波的误判。利用降水回波、地物回波的个例资料分析了回波强度、径向速度和速度谱宽资料在识别地物回波中的贡献,分析了分步方法对地物回波识别效果的改善。结果表明:该方法能较好识别地物回波和降水回波,径向速度和速度谱宽资料在地物识别中作用明显,利用分步方法明显改善了在速度模糊区暴雨过程对流云团被误判为地物的概率。     

CINRAD/SAD双偏振雷达非降水回波识别技术

双偏振雷达观测特征参量（如相关系数、差分反射率等）能有效抑制地物、超折射、电磁干扰、海浪和晴空等非降水回波。在上海南汇WSR-88D双偏振雷达非降水回波识别算法基础上,对我国升级布网且纳入业务运行的CINRAD/SAD双偏振雷达数据进行算法测试、算法模块适应性改进,利用江苏、广东的双偏振雷达观测冰雹、融化层、台风降水及各种杂波个例进行算法检验评估,并在组网拼图中展示质量控制效果。结果表明:总体上算法对非降水回波的识别准确率达到95.2%,降水回波的误判率为2.6%。但对夏秋季节夜晚的大面积晴空回波算法识别准确率低于90%,有待尝试利用深度学习方法改进。     

多普勒天气雷达地物回波特征及其识别方法改进

非气象因子会在雷达探测时对雷达资料造成污染,并导致雷达数据的质量问题,在雷达数据应用之前必须对被污染的距离库进行识别和处理。该文在现有基于模糊逻辑识别地物回波工作的基础上,发展适合于我国CINRAD/SA的地物回波识别方法,采用北京和天津雷达2005,2006年夏季部分时段体扫资料,同时对反射率因子和径向速度以及速度谱宽进行处理,得到不同回波的各种特征, 并对各种回波特征进行分析; 考虑到隶属函数的确定是地物识别准确率的关键, 运用CSI (critical success index)评判标准确定了模糊逻辑超折射地物回波识别的最佳线性梯形隶属函数;通过识别效果分析说明该方法在识别超折射地物回波中的作用。结果表明:运用改进后的模糊逻辑法可以更好地识别地物回波, 特别是那些超折射地物回波; 与原方法相比, 改进后的方法有效减少了对降水回波的误判。     

新一代天气雷达产品在增雨作业时机判别中的应用

利用天津新一代天气雷达(CINRAD)的基本反射率、基本径向速度、回波顶高、累积含水量等产品和地面降水实况资料,分析了2003年5月28日飑线天气过程。结果表明:在同一环流背景条件下,局地作业时机的选择正确与否,将直接影响到作业效果。CINRAD可以监测到对流云的移动及生消演变过程,在进行人工增雨作业期间,要密切注意雷达回波的发展、演变趋势,选择最佳作业时机,特别是选择发展中的对流云作业效果更好一些;并给出了雷达判别指标。     

移动双偏振雷达野外观测模式探讨

文章分析了WSR-88D或CINRAD/SA中常用的降水模式VCP21的扫描特点与扫描参数,结合移动雷达的参数设置要求与预报服务的需求,探讨了移动雷达体扫描的设定。主要有三个方面:(1)由于起始角度选择不当,使地物杂波对反射率产品与双偏振产品质量产生影响;(2)探讨径向扫描参数,如脉宽、距离库、探测距离、脉冲重复频率等之间相互制约的关系,考虑以62.5km为代表的近距离、125km为代表的远距离与两者之间各参数的预设值;(3)基于移动雷达补充现有两部S波段多普勒天气雷达扫描探测盲区的服务需求,初步研究体扫描中仰角值的设置。     

新一代多普勒天气雷达远程诊断控制管理方案研究

随着中国新一代多普勒天气雷达网大规模快速建设和发展,传统的维护和技术支持方式已经不能满足需要,探索经济、实用、高效的远程维护手段和方法日趋必要。鉴于雷达系统硬件设备的维护只能在现场进行,文章探讨雷达软件系统的远程维护诊断的可行性,分析雷达软件系统远程实时诊断监控管理方案。雷达软件系统远程实时诊断监控可为雷达系统维护人员,特别是为雷达软件系统技术人员直接提供远程诊断和控制支持。     

ANALYSIS OF THE EFFECT OF 3DVAR AND ENSRF DIRECT ASSIMILATION OF RADAR DATA ON THE FORECAST OF A HEAVY RAINFALL EVENT

The present study designs experiments on the direct assimilation of radial velocity and reflectivity data collected by an S-band Doppler weather radar (CINRAD WSR-98D) at the Hefei Station and the reanalysis data produced by the United States National Centers for Environmental Prediction using the Weather Research and Forecasting (WRF) model, the WRF model with a three-dimensional variational (3DVAR) data assimilation system and the WRF model with an ensemble square root filter (EnSRF) data assimilation system. In addition, the present study analyzes a Meiyu front heavy rainfall process that occurred in the Yangtze -Huaihe River Basin from July 4 to July 5, 2003, through numerical simulation. The results show the following. (1) The assimilation of the radar radial velocity data can increase the perturbations in the low-altitude atmosphere over the heavy rainfall region, enhance the convective activities and reduce excessive simulated precipitation. (2) The 3DVAR assimilation method significantly adjusts the horizontal wind field. The assimilation of the reflectivity data improves the microphysical quantities and dynamic fields in the model. In addition, the assimilation of the radial velocity and reflectivity data can better adjust the wind fields and improve the intensity and location of the simulated radar echo bands. (3) The EnSRF assimilation method can assimilate more small-scale wind field information into the model. The assimilation of the reflectivity data alone can relatively accurately forecast the rainfall centers. In addition, the assimilation of the radial velocity and reflectivity data can improve the location of the simulated radar echo bands. (4) The use of the 3DVAR and EnSRF assimilation methods to assimilate the radar radial velocity and reflectivity data can improve the forecast of precipitation, rain-band areal coverage and the center location and intensity of precipitation.     

舟山地区台风降水Z-R关系研究及其应用

利用2004—2005年舟山多普勒天气雷达台风基数据资料和浙江省自动雨量站网资料, 拟合适合于舟山地区台风降水的Z-R关系:Z=70R1.38, 并对其进行有效性确认。应用此关系对台风“南玛都”和“卡努”的降水进行雨量估测并与美国WSR-88D默认Z-R关系及实时雨量资料进行对比。结果表明:对于小雨量地区, 应用美国WSR-88D默认Z-R关系估测台风降水比较接近于实际。但是, 对于大雨量地区来说, 应用此关系估测台风降水更接近实际雨量, 而应用默认Z-R关系估测台风降水, 大雨雨量被严重低估。文中并进一步分析了产生误差的主要原因。     

C波段多普勒天气雷达地物识别方法

地物回波对雷达数据应用会造成负面影响,是影响定量降水估测等产品精度的重要因素,识别并剔除地物回波是雷达基数据质量控制的一个重要内容。该文在现有S波段雷达地物识别方法的基础上,使用长治、哈尔滨两部CINRAD/CC雷达2011年观测数据,对C波段雷达地物回波特征进行分析,改进识别参量的隶属函数,建立适合C波段多普勒天气雷达的地物识别方法 (MCC方法),并对该方法进行效果检验。结果表明:S波段及C波段雷达地物回波与回波强度有关的参量分布较为相近,与降水回波的参量分布有明显区别;S波段雷达地物识别方法中与回波强度有关的参量可用于C波段雷达地物的识别,与速度有关的参量中仅中值速度可用于C波段雷达。通过统计分析与个例分析,相对于现有S波段雷达识别方法,MCC方法可显著提高C波段雷达地物回波的识别正确率,并可减少层状云降水回波的误判。