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。     

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。     

毫米波雷达资料融化层亮带特征的分析及识别

云的融化层亮带位置、厚度及其回波强度的垂直结构变化信息对于云和降水物理研究、人工影响天气指挥和效果评估,数值模拟云参数化均有非常重要的意义。为了了解云层融化层高度的精确位置,根据云雷达在广东、河北、吉林等不同云过程总计456个例分析(其中确认融化层明显个例34次),系统分析云雷达探测到融化层亮带宏观参量的统计情况,包括融化层厚度、反射率因子在融化层强度变化、退偏振因子在融化层的强度变化,并提出了一种结合垂直探测的云雷达探测到的雷达反射率因子(R)和退偏振因子(Ldr)垂直廓线数据,根据参量在融化层附近显著变化特性,识别零度层亮带高度和厚度的算法。同时选取个例对应观测时刻探空资料观测的0°层高度进行对比,反演的融化层高度等参数同实际情况比较接近,位于探空资料观测的0°层下方,而且退偏振因子对融化层的敏感程度大于反射率因子。     

杭州“12·05”降雪天气过程的偏振雷达观测分析

国内利用新一代多普勒天气雷达已经开展了较多冬季天气过程的分析研究,但随着国内雷达网逐渐升级到双线偏振雷达,如何将偏振参量应用于冬季业务预报成为了目前需要解决的问题。利用杭州临安C波段双线偏振雷达观测的2015年12月5日一次降雪过程资料及地面和探空资料,通过提出的基于零度层亮带识别的降雪相态识别方法和降雪累计时间统计方法,分析了雷达参量、零度层亮带的时空演变及统计的降雪累计时间分布特征,并与地面和探空资料对比,探索了双线偏振雷达在冬季降雪预报中的优势。结果表明:(1)冬季降水相比夏季连续性降水回波强度偏弱;雨、雪的差分反射率因子、相关系数差别不大。(2)零度层亮带在某些方位并不是水平的,大多数情况下为偏离雷达站的不规则环状或者线状,且某些时刻还有垂直零度层亮带存在。(3)降雪累计时间分布与实际降雪厚度分布基本一致,统计方法为地区降雪厚度的估测提供了可能。(4)零度层亮带的演变与地面和探空温度的空间、时间变化一致,相比单极化雷达使用双线偏振雷达观测零度层亮带更加可靠。     

3836C波段双线偏振多普勒雷达及其在一次降水过程中的应用研究

该文介绍了2004年完成的在北京市气象局升级改造后的3836C波段双线偏振多普勒雷达的技术状况, 并通过对2004年11月9日北京地区一次大范围层状云降水观测资料的分析, 讨论了其探测资料的质量情况和对降水粒子的探测性能, 同时还根据零度层亮带内不同相态降水粒子的散射和空间取向等特征建立了一种利用双线偏振雷达观测资料识别零度层亮带的方法, 并利用该雷达的观测资料对识别结果做分析检验, 最后讨论了零度层亮带内各种降水粒子相态的变化规律。研究结果表明:除线性退极化比L_DR未作分析外, 3836雷达探测到的这次降雨过程的分析结果与国外双线偏振雷达的研究结果相似, 其对降水粒子相态结构的反映比较有效合理。建立的零度层亮带识别模式合理, 识别得到的结果能反映零度层亮带的特征。通过对零度层亮带内各偏振参数的变化特点分析, 从双偏振雷达测量参数的角度解释了“零度层亮带”现象的形成是由于在零度层以下的冰相粒子融化成大雨滴然后再裂碎为小雨滴, 从而造成在该层内水平偏振反射率因子Z_H、差分反射率因子Z_DR先增大后减小、水平/垂直偏振波零延迟相关系数ρ_hv (0) 先减小后增大的规律。     

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.     

基于SimRAD平台的零度层亮带特征模拟试验

在作者先前开发的SimRAD软件平台上添加了融化层中融化粒子散射特性的计算,从而在给定雷达发射频率,大气状态参数（高度、气压、气温、相对湿度）以及水成物相态、滴谱分布、含水量等信息的条件下,定量模拟出含有融化层的层状云的雷达反射率因子。模拟结果与大量雷达观测资料得出的层状云零度层亮带的回波特征相符合。并在此模拟的基础之上进行了零度层亮带对粒子融化速度和粒子群谱分布的敏感性试验,发现零度层亮带的雷达反射率因子廓线对二者均有一定的敏感性。      

毫米波测云雷达融化层自动识别技术

为了充分利用雷达数据中的融化层信息,通过分析融化层在反射率因子和线性退极化比(LDR)参量中的特性,结合国内某型毫米波测云雷达的特点,提出了一种融化层边界自动识别的技术。利用2010年5-10月国内某型毫米波测云雷达在杭州的探测资料及相应的探空资料,对识别结果以及算法中参数的敏感性进行了对比和分析。对比结果表明,该方法能有效识别亮带的存在,得到的融化层上边界平均高度与实测零度层高度的误差小于100 m。参数的敏感性分析表明,融化层在反射率和LDR中的特性存在差异,其厚度在600～1500 m。毫米波测云雷达距离分辨率高、LDR对融化层敏感以及使用反射率和LDR双重约束是识别出的融化层边界误差较小的原因。     

基于微雨雷达的降水参数反演和粒子相态识别

本文基于微雨雷达原始的后向散射信号,采用一种新的功率谱处理算法（RaProM算法）,在功率谱计算、噪声去除、退模糊等处理的基础上计算了雷达基本参量,并反演了液态降水参数,例如雷达反射率因子、雨强等,并对粒子相态进行识别。RaProM算法综合考虑粒子下落速度、等效雷达反射率因子、不同相态粒子的尺度特征以及是零度层亮带位置等信息,可识别的粒子相态包括雪、毛毛雨、雨、冰雹以及混合相态。选取了三个山东地区较为典型的个例对RaProM反演算法进行验证,即2021年7月2日典型层状云降水个例、2019年12月25日雨雪转换个例以及2018年3月4日零度层高度逐渐降低的降水个例。结果显示：粒子识别方法应用于典型层状云降水,垂直方向上不同相态粒子的分层较为明显,过冷层里的固态降水雪花、零度层附近冰水转换区的混合相态降水以及零度层以下的液态降水符合现有认识,验证了反演算法以及粒子识别算法的有效性。将结果进一步在雨雪转换降水相态识别中和零度层高度的检测,该反演算法均能得到较好应用,与同址同步观测的微波辐射计、云雷达、二维视频雨滴谱仪等观测结论一致。另外,与微雨雷达标准反演算法对比,RaProM算法的优势是...     

高山雷达站选址对估测降水的影响分析

高山雷达站天线高度对雷达的垂直探测范围影响较大,加之中小尺度灾害性天气演生、发展的关键区域在高度1500~4500 m左右,所以高山雷达站在选址时应考虑当地零度层平均高度和雷达的垂直探测范围。通过定量估测层状云降水的个例实践,发现探测高度会限制定量估测降水,探测高度对近距离降水估测影响较小,但对远距离降水估测影响较大,原因主要是雷达的垂直探测范围及当地零度层亮带高度的影响。故在高山雷达站选址中应考虑雷达的垂直探测范围及当地零度层亮带高度的影响,同时对已建设完成的高山天气雷达应考虑对高山雷达做0°仰角的观测可行性研究。     

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。     

雷达回波垂直廓线及其生成方法

研究雷达回波Z (R) 垂直廓线VPR有两个重要内容: 一是VPR的生成方法, 二是用VPR订正雷达估算降水的技术。在简要比较现有生成方法———参数法、平均法和识别法的主要特点后, 认为平均垂直廓线MVPR具有简便、实用的优点。文章着重对MVPR的生成方法作了细致的探讨, 形成了4种生成算法, 并作了比较; 展示了各种生成参数对MVPR的不同作用, 并简要介绍了一个应用程序框图。对两个降水实例实施订正后初步评估表明, 用MVPR订正雷达估算降水可使评估因子R/G从0.84 (0.86) 提高到0.93 (0.97), 而绝对误差率则下降4%。     

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.     

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。     

北京2004年“7.10”突发性对流强降水的雷达回波特征分析

利用新一代天气雷达回波资料和一个雷暴单体识别、追踪和分析算法, 对2004年7月10日下午造成北京局地短时强降水的雷暴特征进行了初步分析。在偏南暖湿气流中生成的对流云团, 在北京上空迅速发展, 逐渐形成了一个覆盖城区的β-中尺度对流超级复合体, 导致了这次强降水过程。详细分析表明, 强对流主要是来自城区西南和东南两个方向生成和发展起来的雷暴。在北京西南部的雷暴逐渐向东北的城近郊区移动和发展, 并与新生成的雷暴合并加强, 造成了石景山、门头沟和海淀部分地区的大雨。在北京东南部逐渐形成的两个小雷暴单体迅速增长并向西北方的城区移动, 在到达城区时合并且迅速加强, 但移速缓慢, 在北京城区维持了两个多小时, 造成了城区的大暴雨过程, 降水量大但空间分布不均匀。雷暴顶高度和最大反射率因子的关系呈反位相变化, 雷暴最大反射率因子出现的高度均位于0 ℃等温线之下 (≥0 ℃) 或其附近, 雷暴的中心和反射率因子权重质心也基本位于0 ℃等温线之下, 均证实了这是一个典型的液态强降水对流系统。分析还表明, 20:00 (北京时) 左右的超强雷达回波是由大气异常传播造成的虚假超折射回波。     

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。     

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.     

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。