雷达强降水数据小波域统计特征及其与环境参数的关系研究

为了得到最优的强降水估计,基于雷达强降水数据多尺度统计特性建立的先验模型显得非常重要。本文基于南京市S波段多普勒天气雷达2013～2016年共180次独立降水事件数据进行小波分解,研究强降水雷达回波数据小波域小波系数尺度内非高斯边缘分布特征以及尺度间分形特征,并基于强降水的先验统计特征建立相应的数学模型。研究结果表明:对于不同降水结构呈现不同形态的雷达回波来说,它们的分形参数差别并不大,方向性不明显,可对强降水小波系数统一建模,其尺度内的非高斯特征可用广义高斯分布表示,尺度间的分形特征可用指数形式表示。为进一步说明强降水小波域统计特征与降水物理参数的关系,讨论了强降水小波域小波系数分形参数与环境参数的关系,发现环境参数中的对流有效位能与分形参数（一阶水平向）相关系数为0.5535、每小时降水量与分形参数（二阶各方向小波系数分形参数的平均）相关系数为0.3848,而其它环境参数与分形参数相关系数低于0.28。强降水小波域统计特征及其与环境参数的先验信息可用于强降水数据的参数化建模,并对后续的强降水最优估计、数据同化、数据降尺度、多源数据融合等应用具有重要的参考价值。