基于云团的分组Z-R关系拟合方案效果评估与误差分析

为了降低因Z-R关系不确定导致的雷达定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimation,简称QPE)误差,提出了基于云团的分组Z-R关系拟合方案,在风暴单体识别算法得到的不同降水云团或同一个云团内部的不同数据分组区域内,拟合并采用不同的Z-R关系反演地面降水信息。以2013年6月5—7日的梅雨锋过程为例,使用覆盖长江中下游地区的28部多普勒雷达和全国逐分钟雨量计的观测资料,对单一动态关系、简单分组Z-R关系以及基于云团的分组ZR关系反演的雷达1 h QPE进行效果对比和误差分析,结果表明:(1)基于云团的分组Z-R关系可以有效识别降水云系的局部特征,这是基于云团的分组Z-R关系优于其他两种Z-R关系方案的重要原因。(2)雷达波束部分遮挡导致的偏弱反射率因子,对雷达QPE数据场的不连续性和Z-R关系的不确定性均有影响。(3)雷达硬件或雷达标定引入的偏强(弱)的反射率因子,与简单分组Z-R关系得到的雷达QPE局部高(低)估相关,这降低了简单分组Z-R关系在大范围降水过程中的适用性,但对基于云团的分组Z-R关系的影响较小。     

雷达估测对流性降水的误差空间分布及Z-R关系的优化

新一代天气雷达联合雨量站数据进行定量降水估测中,雷达回波强度和雨量站观测值较好的匹配是准确拟合出Z-R关系的关键。对流性降水回波强度具有时空变化大的特点,严重影响了雷达和雨量站数据的匹配以及定量降水估测的精度。利用河南地区3次强对流天气过程的雷达和雨量站数据,通过分析雷达对流性降水与地面雨量站观测值的误差空间分布,找到如下规律:雷达回波强度严重高估点和低估点大部分位于强回波的边缘地区(单点回波强度随时间变化较大);部分位于强回波中心的雨量站观测值为零(部分时刻)。通过分析可知,突发的强降水和强回波中心容易造成雨量站观测值误差较大,因此对Z-R关系拟合造成了较大的影响。根据对流性降水回波强度变化特点和本文得到的回波强度与雨量站雨量匹配关系,在Z-R关系拟合中,提出了加入回波强度随时间变化的指标对误差较大雨量站进行剔除的方法,也提出了一种优化的回波强度平均方法和累积时间,得到了用于对流性降水估测的最佳方案。详细分析以上因素对降水估测的影响表明,通过根据回波强度随时间变化的指标对雨量站进行剔除和使用最佳降水估测方案,提高了对流性降水估测的精度。     

陕西新一代天气雷达与自动站联合估测降水质量评估

利用2016年和2017年共5次降水过程数据,对天气雷达-自动站联合估测降水和自动站降水、雷达OHP产品进行对比分析,并给出联合估测降水拟合的Z-R关系。结果表明:自动站1h降水量≤1mm时,联合估测降水的平均相对误差大,但均方根误差在可接受范围内,且联合估测降水量非常接近自动站降水量;自动站1h降水量1mm时,联合估测降水的效果较好,其中20mm时联合估测降水的精度最好,平均相对误差低于8%;自动站1h降水量1mm时,联合估测降水量优于雷达OHP(1h累积降水量)产品;同一次降水过程,不同时次的Z-R关系不同,无明显变化规律。     

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。     

雨滴谱仪资料在“温比亚”台风降水估测中的应用探究

利用台风温比亚(1808)登陆阶段受外围云系降水影响的上海、浙江、江苏、安徽四个省(直辖市)42个雨滴谱仪站点数据,对比分析雨滴谱仪数据计算获得的雷达反射率因子、降水强度分别与雷达实测、雨量计实测的差异;进行Z-R关系拟合,以探究台风降水回波与降水强度的关系;分别利用两种Z-R关系进行降水估测效果对比,以探究雨滴谱仪资料在台风雷达降水估测中的应用效果。结果表明:雨滴谱仪数据计算得到的雷达反射率因子与雷达观测一致性较好,两者相关系数为0.96,前者略小于后者。雨滴谱仪数据计算得到的降水强度与雨量计观测的降水强度相比,变化趋势一致,相关系数为0.94,但在量值上,部分区域仪器存在较大的差异,其可能原因:一是该区域内仪器本身系统误差,二是受台风大风影响,雨滴下落速度快,容易发生破碎、重叠等,使到达地面的雨滴直径、数目产生一定的误差。台风温比亚外围云系降水回波与强度的拟合公式:Z=188.85R~(1.42),利用此关系的估测效果优于默认关系Z=300R~(1.4),估测降水量提高近17%左右。     

基于雷达组网拼图的定量降水估测算法业务应用及效果评估

基于雷达组网实时的定量降水估测(QPE)及实时评估系统在浙江省杭州市气象局成功实现了业务应用,在评估雷达定量降水估测业务应用效果的同时,根据雷达反射率因子垂直廓线(VPR)特征,探讨分析了不同类型降水过程中雷达定量降水估测的误差源。系统联合杭州、宁波、舟山、温州、金华及衢州6部新一代天气雷达的基数据资料,以及覆盖浙江省且经反距离加权(Inverse Distance Weights,IDW)法实时质量控制的雨量计观测资料,采用先雷达组网拼图再降水估测的方案,集成Z-R关系法和最优插值法反演与校准雷达定量降水估测数据场。4次不同类型降水过程的评估结果表明:(1)在地物遮挡严重的浙江西北部和雷达覆盖较差的浙江南部,降水估测的雷达反射率因子如果源于0℃层亮带,会导致雷达定量降水估测严重高估;如果源于浅薄层云云系的云顶,会造成雷达定量降水估测严重低估。(2)多种降水类型云系并存,但使用相对单一的Z-R关系,会导致梅雨和台风期间雷达定量降水估测的局部高估或低估。(3)伴随飑线系统的强对流以及台风系统的非对称性也是导致雷达定量降水估测误差的重要原因。(4)联合Z-R关系和最优插值法,有效地降低了雷达定量降水估测的系统误差,但仍然存在大量的局部误差。     

雨滴谱仪网数据在雷达定量降水估测中的应用

为了探讨利用雨滴谱数据验证雷达观测的回波强度的偏差和实时拟合反射率因子(Z)与降水强度(R)的关系(即Z-R关系)进行定量降水估测的可能性,以发生在江苏南部的三次大范围降水过程为例,首先分析雨滴谱数据、雷达数据和雨量计数据的一致性,然后利用雨滴谱仪网法和传统方法分别进行降水估测,并对比两种方法的降水估测效果。结果表明:雷达和雨滴谱仪观测的回波强度具有较好的一致性;采用雨量计数据和雨滴谱计算的平均降水强度存在一定差异,但其变化趋势基本一致。相对于层状云降水,两种方法对对流云降水估测的误差更大,对层状云降水的估测,雨滴谱仪网法略优于传统方法,但对对流云降水的估测,雨滴谱仪网法更具优势。总体上,雨滴谱仪网法估测的降水,其偏差和相对误差更小,估测值总量与雨量计观测雨量更接近,估测降水的效果更好。     

双线偏振雷达的降水估测

提出使用新的途径──排序配对逼近法得出的双线偏振雷达降水估测Z-R关系参数因子比线性拟合法具有更好的代表性,且能体现提高区域降水估测精度,也能根据实际情形采用其它的误差类型作为获取及衡量参数的标准。对指数函数形式的Z-R关系来说,其参数因子A     

RBF神经网络在雷达定量估测降水中的应用研究

利用重庆气象局CINRAD/SA气象雷达降水回波资料和相应地区的地面雨量站资料,基于径向基函数神经网络,建立雷达定量估测降水模型,将其用于地面降水估测。作为比较,同时以变分法得到的Z-R关系式估测所得降水。经二者对比试验结果表明:建立的雷达定量估测降水模型的估测精度和稳定性要明显优于Z-R关系式,能较好地反映降雨的真实情况。     

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%。     

应用雷达拼图数据估测降水试验

利用2008年6月5～7日广东省新一代天气雷达网(广州、梅州、韶关、阳江、深圳及汕头6部雷达)的雷达原始体扫资料及自动雨量站资料,对广东省3 km高度上的雷达网系统观测值差异进行了分析,发现广州雷达的观测值比周围雷达偏高1～3 dBz,梅州雷达比其周围雷达的观测值偏低1～2 dBz。用Z-R关系和最优插值校准法分别进行6 min和1 h估测降水,并用面雨量偏差和均方根误差对该次降水估测试验做了简单评估。结果显示:6 min定量估测降水,两种方法都会低估,面雨量越大,估测效果越好;对于1 h定量估测降水,各种估测方法都有偏高或偏低情况,但普遍偏高,其中用先累加再用最优插值校准法校准的雷达-雨量计联合估测方法效果最好;短时降水估测可以很好地反映降水过程变化,而长时间降水估测可以较准确估测降水大小。     

雷达回波强度拼图的定量估测降水及其效果检验

为了得到精度更高的高时空分辨率格点定量估测降水量,需要将雷达资料和雨量计降水量资料进行有效的综合利用。利用广东6部多普勒雷达的回波强度拼图资料和稠密的自动雨量计降水强度观测资料,采用概率密度法建立Z-R关系进行雷达降水估计,并采用客观订正方法利用雨量计资料对雷达降水估计进行校准。交叉检验表明：利用雨量计对雷达降水估计进行客观方法订正可以取得比单纯用雨量计资料进行OI插值好的效果。OI雷达订正法较优。     

基于实测雨滴谱数据的微波链路和天气雷达降水估计关系研究

利用南京地区连续两年夏季的实测雨滴谱数据,分析了雨滴谱和降水特征,区分降水类型计算了微波链路衰减系数与雨强的关系(雨衰关系)和雷达反射率因子与雨强(Z-R)的关系,所得关系与ITU-R雨衰模型和常用Z-R关系均有差异,其中对流性降水中的Z-R关系为Z=161.63R~(1.55),层状云降水中为Z=227.23R~(1.53)。在两次不同类型降水过程中利用微波链路和天气雷达反演降水,结果表明:使用ITU-R雨衰关系反演降水存在高估层状云降水、低估对流性降水的问题,使用常用Z-R关系反演降水存在明显低估降水的问题,而使用雨滴谱计算的雨衰关系和Z-R关系反演的降水与雨量计实测降水更加一致,平均绝对误差降低,相关性明显提高。说明使用实测雨滴谱数据计算得到的本地化的雨衰关系和雷达Z-R关系,能够提升定量测量降水的准确性。     

雷达波束部分遮挡识别应用及效果评估

雷达波束部分遮挡是雷达定量降水估测(QPE)算法的重要误差源。利用4次大范围的天气过程,联合上饶、黄山、杭州、金华、宁波、衢州、温州和台州8部天气雷达和浙江省2047个雨量计观测资料,应用金华、衢州和上饶雷达的部分遮挡区域识别结果,从定性和定量分析两个角度,将雷达组网拼图数据划分为部分遮挡区域、无遮挡区域和总数据区域,验证分析了部分遮挡回波订正方案在提高雷达组网拼图质量和提高雷达QPE精度方面的作用。结果表明:剔除部分遮挡回波的回波订正方案,在不同天气过程中均可以(1)有效地增强部分遮挡区域内雷达组网拼图和雷达QPE数据场的连续性;(2)显著提高了部分遮挡区域内雷达QPE数据场的精度,降低了因部分遮挡导致的雷达QPE误差,并间接提高了无遮挡区域以及总的数据区域内的雷达QPE的精度;(3)改善了Z-R关系拟合方案和最优插值校准方案的有效性,这是剔除部分遮挡回波后,雷达QPE数据场精度提高的重要原因。     

乌鲁木齐地区两种类型降水的雨滴谱特征

利用乌鲁木齐2018年1-12月雨滴谱仪观测数据，分析了两种类型降水（雨、雨加雪）滴谱的微物理参量，以探究乌鲁木齐不同类型降水的雨滴谱特征，此外，对Nt-R、Z-R等关系也进行了研究。结果表明：（1）两类降水的雨滴谱均为单峰分布，粒子浓度峰值均在低谱段，雨夹雪的滴谱宽度约为0.31~7.50 mm，雨的谱宽为0.31~5.50 mm。（2）雨的平均粒子尺度参数（如质量加权平均直径Dm）和降水强度R均略大于雨夹雪，而雨夹雪的平均总粒子数浓度Nt比雨的大23.7%。（3）文中拟合得到的雨、雨加雪Z-R关系分别为Z=181.7R1.45、Z=205.4R1.27，与传统天气雷达降水估测关系Z=300R1.4对比分析后，发现利用Z=300R1.4进行降水估测时存在低估现象，而对降雨的估测误差更大。     

C波段双线偏振雷达反射率因子的衰减订正及对降雨估测精度的改进

C波段双线偏振雷达反射率因子易受衰减的影响,为了提高降雨的准确性,需要对雷达反射率因子进行衰减订正。K_(DP)是能够用于衰减订正的一个有效因子,本文采用小波分析法对Ф_(DP)数据进行预处理,再将处理后的数据拟合得到相对准确的K_(DP)。为了验证衰减订正的效果,利用S波段雷达反射率因子作为参考,对比分析了衰减订正前后C波段双线偏振雷达反射率因子的变化,结果表明:经过衰减订正后的Z_H更接近于S波段雷达的反射率因子。在进行降雨估测时,不同方案估测降雨的差异较大,当C波段双线偏振雷达与S波段雷达均采用Z-R关系估测降雨时,S波段雷达的效果更好。当C波段双线偏振雷达采用衰减订正后的R(Z_H,K_(DP))法估测降雨时,效果优于S波段雷达的R(Z)方案。当降雨强度10 mm·h~(-1)时,雷达估测的雨量普遍低于地面雨量计的雨量,经过雨量计校准后,可以进一步提高降雨估测精度。     

福建安溪雨滴谱特征

雨滴谱观测对理解云-降水物理过程和提高雷达降水估测等有重要意义,利用福建安溪2017-2020年雨滴谱资料,研究不同季节和不同类型的雨滴谱特征和差异,提出该地区降水的雷达反射率因子与降水强度(Z-R)关系和形状参数与斜率参数(μ-A)关系,并与国内其他典型地区进行对比.结果表明:福建安溪雨滴谱季节差异明显,整体上夏季雨...     

一次飑线过程的动力和微物理结构及滴谱变化对降水估测的影响研究

雨滴谱的变化和回波强度的垂直变化是影响雷达估测降水的重要原因。文章利用美国KOUN双线偏振雷达观测的一次飑线过程资料,用模糊逻辑的方法、β方法和约束条件下的Λ方法,分析了飑线过程降水粒子相态和雨区雨滴谱分布及其相态混合区冰雹融化过程,结合四维变分方法风场反演方法,研究了雨滴谱变化与飑线过程风场中尺度结构的关系,及其对双线偏振雷达不同估测降水方法的影响。结果表明:处在气旋中的飑线存在中低层辐合线,低层辐合带及强烈上升形成强回波,飑线后部的层状云中存在下沉气流,而飑线的前部存在下沉气流形成的边界层辐合线。飑线中对流单体组成的强回波带和后侧的层状云降水的雨滴谱分布有明显的变化,大雨滴区往往在飑线前部,在东南气流中新生的对流单体也常常有大雨滴区存在。ZH、ZDR随高度变化比较明显,而KDP基本不随高度变化,高度的选取对传统的Z-R关系方法、(ZH,ZDR)方法估测降水量影响很大,但KDP方法几乎不受高度变化的影响。本次过程雨滴谱变化非常明显,这对Z-R关系估测降水将产生重要影响,(ZH、ZDR)方法和KDP方法估测的降水比较接近,而Z-R关系方法在对流中心降水估测值偏大。小于30 dBz回波的KDP脉动很大,出现的不正常值对降水估测有一定影响,采用综合降水估测方法是必要的。     

C波段偏振雷达数据预处理及在降水估计中的应用

利用移动式C波段双线偏振雷达(PCDJ)观测资料,对安徽定远2013年6—7月3次降水过程进行数据处理方法和降水估计效果的分析,提出了优化的C波段双偏振雷达数据处理方案,在优化的R(Z_H)关系条件下,分析了降水估测的效果。对比分析中值滤波和小波分析方法对差传播相移Φ_(DP)数据处理的效果,发现小波分析方法对Φ_(DP)数据处理具有明显的改善作用;采用变距离法对小波分析处理后的Φ_(DP)数据进行拟合得到的K_(DP),数据的连续性和平滑度较好,且应用于降水估计的精度更高;利用较好的数据处理方法(小波分析)拟合得到的K_(DP)对水平反射率因子Z_H进行雨区衰减校正;以及利用SA雷达与PCDJ雷达衰减校正后的数据进行对比观测,表明PCDJ雷达回波强度比SA雷达偏弱。对两部雷达进行定量降水估计,并与地面雨量计小时降水量资料进行对比分析,结果表明:当降水强度5 mm·h~(-1)时,PCDJ雷达利用R(Z_H,K_(DP))关系估测降水的精度比R(Z_H)关系高,当降水强度5 mm·h~(-1)时,则相反;SA雷达与PCDJ雷达均基于反射率因子估测降水,SA雷达的效果更好;但在降水强度5 mm·h~(-1)时,PCDJ雷达基于R(Z_H,K_(DP))关系估测降水较SA雷达基于R(Z)关系方法具有更明显的优势。     

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。