两次降雪天气过程预报中边界层风廓线雷达资料的应用

通过分析2009年10月31日至11月1日和2009年11月9-10日北京两次不同类型降雪天气过程中海淀边界层风廓线仪数据发现:①降雪开始前2h内底层偏东气流建立,且该气流里均有风速突然加强的现象,这对短时临近预报中预报降雪的起始时间有一定参考价值;②700 hPa以上出现冷平流或者冷平流加强且高度降低,也是降雪即将开始的一个特征;③风廓线资料计算得到的温度平流廓线可以较好的反应大气稳定度情况,为判断降雪是否为对流性降雪提供可靠依据.在临近预报中加强风廓线和温度平流的监测,对临近转折性天气的预报有指示意义.     

基于风廓线雷达资料的暴雪天气过程分析

通过对2010年12月15日湖州市暴雪过程的风廓线雷达资料分析发现,可以清楚地展示暴雪过程风场变化特点,通过分析高低层冷暖平流的分布变化情况,进一步了解暴雪过程的大气层结结构;风廓线雷达探测到的垂直速度、折射率结构常数及探测高度等指标的变化能反映降雪的开始、结束以及降雪的强度,为精细化预报提供参考。     

高原地区风廓线雷达资料评估

在简述风廓线雷达原理的基础上,将风廓线雷达探测资料与探空资料进行对比分析,发现风速风向一致性较好,温度一致性较差。对风廓线资料总的数据获取率及不同天气条件下的数据获取率进行了统计,大理风廓线雷达边界层高度的数据获取率大于80%,在对流层低层以及边界层的探测能力要远远大于高层,高空雨季后的探测高度大于雨季前的探测高度。不同天气条件下低空的数据获取率差别不大,高空阴雨天的数据获取率大于晴天的数据获取率,阴雨天的探测高度大于晴天的探测高度。     

边界层风廓线雷达资料在北京夏季强降水天气分析中的应用

利用北京城区及周围3个站的Airda 3000边界层风廓线雷达提供的风廓线资料,详细分析了北京2005年8月3日的一次强降水天气过程.分析表明,降水前十几小时出现双层低空急流,急流层内结构复杂,呈现多中心结构.风廓线观测揭示,南高空槽和弱冷空气共同诱发产生的切变线低涡是产生此次暴雨天气的主要中尺度系统,暴雨系统有很复杂的垂直结构.强降水开始前数小时(夜间)城区地面风场辐合,在临近降水和降水开始时辐合(或切变)层向上发展,这一过程有利于降水的发展.     

风廓线雷达资料在暴雪天气过程中的应用

通过对2010年12月15日湖州市暴雪过程的风廓线雷达资料分析发现: 风廓线雷达风资料可以清楚地展示暴雪过程风场变化特点,通过分析高低层冷暖平流的分布变化情况,进一步了解暴雪过程的大气层结结构;风廓线雷达探测到的垂直速度、折射率结构常数及探测高度等指标的变化能反映降雪的开始、结束以及降雪的强度,为精细化预报提供参考。     

攀枝花风廓线雷达探测能力评估

利用2021年5月—2022年4月攀枝花风廓线雷达（Wind Profiling Radar,WPR）水平风数据、ERA5再分析数据和GPS探空（GPS-TK）科学试验数据,分析评估了WPR数据的获取率和可靠性。结果表明：（1）获取率具有明显季节变化和日变化特征,雨季（5—10月）整层获取率显著高于旱季（11月—次年4月）,全天午后和夜晚的获取率高于上午;（2）WPR与ERA5在全年和旱季的主次风向皆相同而雨季略有差异,旱季风向（雨季风速）一致性高于雨季（旱季）;（3）WPR的纬向风（U）、径向风（V）与ERA5均有较大的相关性,U的相关性更大且在雨季大于旱季,而V的相关性整体在旱季更大,二者均方根误差700 hPa和500 hPa较小,而600 hPa较大;（4）WPR与GPS-TK在天气条件稳定时整层风向和中高层风速一致性较好,低层风速一致性较差,在天气系统过境时高层风向风速一致性较好而中低层较差。     

风廓线雷达资料在暴雪天气过程中的应用

通过对2010年12月15日湖州市暴雪过程的风廓线雷达资料分析发现：风廓线雷达风资料可以清楚地展示暴雪过程风场变化特点,通过分析高低层冷暖平流的分布变化情况,进一步了解暴雪过程的大气层结结构;风廓线雷达探测到的垂直速度、折射率结构常数及探测高度等指标的变化能反映降雪的开始、结束以及降雪的强度,为精细化预报提供参考。     

乌鲁木齐风廓线雷达资料在暴雨天气过程中的应用

利用乌鲁木齐风廓线雷达提供的风场资料、自动站逐时降水量和NCEP/NCAR每6 h再分析资料（1°×1°）,详细分析了2012年5月19日15：00-20日04：00间乌鲁木齐暴雨天气过程。结果表明：高空急流与低空辐合区相配合产生的强垂直上升运动触发了此次暴雨天气;强降雨发生2 h前西北急流迅速下传,引发低层西北急流的加强,低层急流的加强与强降水有较好的对应关系,特别是1 500 m以下的西北急流;低层上升速度2 m/s可作为降水临界值,低层上升速度越大降水越强;强降水阶段整层大气折射率结构常数探测值在-128--120 dB之内,表明整层大气水汽充沛;风廓线雷达产品（垂直速度、折射率结构常数）清楚地反映降水的开始、结束以及降水的强度,可为精细化预报提供参考。     

华南暴雨试验期间香港风廓线雷达资料的评估

风廓线雷达资料无论对暴雨等中尺度现象还是对季风等大尺度现象的研究都很有科学价值。为有效地利用香港天文台提供的1998年华南暴雨和南海季风科学试验期间的风廓线资料，简要介绍了资料的性质和数据结构，并对资料的有效性进行了初步评估。给出了风廓线资料有效率随高度的分布及不同天气状况对资料有效率的影响。指出每10分钟一次的资料的有效率在相邻时次之间存在很大的差别，应使用多时次平均以增强其代表性。另外，通过了一致性检验的有效资料中仍可能存在少数代表性较差的资料。风廓线资料与探空资料对比发现两者所得的垂直风场精度相当。上述结果可作为应用风廓线雷达资料时的参考。     

北京地区风廓线雷达水平风资料评价分析

做好风廓线雷达水平风探测数据与气球探空的对比分析,对于更进一步用好这种仪器十分必要。采用北京南郊2014—2018年5年探空资料,对该站同期风廓线雷达水平风资料从总体平均、早中晚、不同天空状况及平均年变化等方面进行对比分析。结果表明:①5年平均均方根误差U分量在2.2～5.0m/s之间,V分量在2.3～3.6m/s之间,均在850hPa高度最小。平均误差U分量均为负,表明近5年风廓线雷达所测U分量比气球探空的偏小;且随高度其绝对值是增大的。V分量仅在700hPa高度为负,也在该高度最小。U、V分量分别在500hPa和850hPa高度相似程度最好。5年综合来看,850和700hPa高度风与气球探空更接近。②中午误差低于早晚,这与中午大气湍流比较强盛有关。③云量较多时误差相对较小,云量少时(特别是晴空)误差较大,反映出这种仪器对湿度比较敏感。④夏季或夏半年U、V分量与气球探空的差异较小、相似程度好,尤以6或7月最突出;冬季或冬半年差异较大、相似程度较差,尤以12或1月明显。这在实际业务和科研使用时需注意。     

名山站探空资料与风廓线雷达资料的对比分析

应用四川省名山站2015~2017年6月21日~7月31日每日四个时次的西南涡加密探空资料与风廓线雷达资料,对比分析了在对流层低层风探测上两种资料的差异。结果表明：名山站风廓线雷达资料有效探测高度约为4200m;风廓线雷达和探空测得的风场廓线形状总体接近,两者的风速偏差较小,仅在个别层次和时次偏差大,风速的偏差大小与风廓线风速大小存在正相关关系,除少数情况外风廓线雷达测得的风速均大于探空;两者风向差值随高度的变化规律与风速相反,在中高层较小,低层较大;除01:15时次的500m高度外,其余时次自低层到高层两者观测到的主风向均由偏东北风变为偏西南风,一致性较好;U风和V风散点分布主要沿对角线呈棒槌型,V风质量优于U风,19:15这一时次的风廓线雷达探测U风相对探空资料存在明显系统性正偏差;风廓线雷达探测高度受降水影响较大,在07:15和13:15时次有降水时其探测高度明显高于无降水时。     

边界层风廓线雷达测风精度分析

利用CLC-11-D型边界层风廓线雷达的5波束观测数据,对比分析了晴空、稳定性降水和对流性降水等不同类型气象条件下边界层风廓线雷达测风的准确性,并对2016年3月1日—2017年2月28日共计7300时次的晴空观测资料进行了测风质量评估,得出结论如下:在晴空条件下大气均匀稳定,水平风速和风向测量精度要优于稳定性降水和对流性降水天气,降水出现前后环境大气扰动较大是导致稳定性降水和对流性降水天气下测风精度较差的原因;150 m以下近地层高度的测风质量较差,与地杂波干扰较强有关;夏季有效探测高度最高可达6300 m左右,春秋季有效探测高度比较接近,分别为2000 m和2500 m左右,冬季有效探测高度最低,仅为1100 m左右;4个季节测风质量评估达标高度分别为900、4000、2200 m和1100 m,大气环境的湿度条件和水平风速、风向标准差的波动是影响测风质量评估的重要因素。     

风廓线雷达反演温度平流的应用

利用北京延庆站风廓线雷达水平风廓线资料进行大气温度平流的反演,详细分析2014年11月15日夜间冷空气入侵过程,并统计分析2015年9—11月6次冷空气入侵过程,同T639L60模式的预报风场及温度平流预报产品进行对比。结果表明:在一定预报时效内 (约6~12 h),风廓线雷达获取的水平风廓线与模式给出的预报风场有较好的一致性;由风廓线雷达反演的温度平流与模式给出的温度平流量级相同,温度平流属性一致;风廓线雷达6 min完成1次垂直高度分辨率为120 m的探测,高时空分辨率使风廓线雷达获取的温度平流较T639L60模式更能反映大气温度平流的细节。     

风廓线雷达水平风数据质量控制

基于九龙站风廓线雷达实时水平风数据制定了水平风数据的质量控制方法，首先求取中位数水平风场，其次构建实际观测风场和中位数风场的差值序列，然后求取差值序列的均方差，再根据差值均方差得到质控判别式，最后试验求取质控判别式中的质控阈值。通过对九龙站2017年风廓线雷达水平风数据质量控制发现，实测风向数据有2044185个，25721个没有通过质控，未通过质控的风向数据占总观测的比例是1.258%，风向数据在近地层通过质控的数据最多，随高度增加通过质控的数据量有所下降。实测风速数据有2044185个，18296个没有通过质控，未通过质控的风速数据占总观测的比例是0.895%，风速数据在2000～4000 m出错的最少，近地层次之，4500～7000 m出错的数据最多。质控后风廓线雷达和探空观测风数据的均方根误差减小，相关系数增加，风向数据质量在500～7000 m提升明显，风速数据在1500～8000 m之间提升明显。     

风廓线雷达大气风场观测误差分析

依据风廓线雷达工作原理和风的计算公式,分析影响大气风场观测误差的主要因素,重点分析了雷达回波SNR对风的观测精度影响和GPS探空对比试验。结果表明:①风速观测精度主要取决于波束倾角、雷达技术参数和大气折射率结构常数C2n的垂直分布;风速及风速观测精度越大,风向观测精度越大。②在同种观测模式下,波束倾角与C2n越大,风场观测精度越高。③同一观测模式的SNR越大,风速观测误差越小;不同模式间的大气风场观测精度相差较大。④对比试验的风速风向相关性较好,但相对偏差较大,尤其低空更为明显。     

风廓线仪与气球测风资料的对比分析

利用风廓线仪和气球同步探测风场资料对比,分析了风廓线仪探测风场资料的可靠性。结果表明：在稳定天气过程中,由于风廓线仪的探测盲区和地物杂波的影响,自地面至高空200m范围内,廓线仪探测的风向、风速与气球探测的风向风速值有一定偏差,200m高度以上风廓线仪和气球探空所测得的风场廓线具有很好的相关性;在复杂天气过程中风场廓线形状出现较大偏差,主要原因是由于气球探空资料在各高度层之间的整体连续性方面存在明显不足,而风廓线仪的观测资料无论在各高度层之间还是整体连续性方面都明显好于气球探空。这与在较高海拔地区,气球观测期间的大气局部不稳定有关。由于气球在经过某高度层时的取值明显受到当时大气层局部小湍流活动或者较强的下沉或上升气流影响,使气球经过该点时的位移与其相邻两点之间出现明显的飘逸,从而造成气球在某个高度范围内的风资料观测值出现较大偏离。但由于探空气球的资料不连续,无法准确判断气流扰动情况,而风廓线仪获取的不同高度上的风资料是10min内的平均观测值,一般不受小范围的空气扰动而出现较大偏离,另外,风廓线仪的观测是连续的,每组观测值之间只存在10min的时间差,通过对前后几组数据的对比分析,可以明显看出当时气流的扰动情况。因此,风廓线仪探测在资料的连续性和分析气流扰动情况,尤其是大尺度湍流活动方面更有探空气球不可替代的作用,风廓线仪观测资料的可靠性具有良好的应用价值。     

风廓线与测风塔资料在地面风场预报中的应用研究

运用四维同化方法将风廓线雷达和测风塔资料应用到WRF模式中,通过对比资料同化前后模式对地面风场的预报效果可知,加入风廓线雷达和测风塔资料后模式对风速的预报效果有明显提高,对风向的预报也有一定程度的改善;资料同化结束后,模式预报在49h内对地面风场预报效果仍有明显改善,但随着模式预报时间的增加,在模式积分49h以后,同化资料前后模式对地面风场的预报效果无明显变化。另外,通过对资料同化前后模式对风速预报误差的分析可知,在对模式风场预报的改进中风廓线雷达资料的贡献大于测风塔资料的贡献。     

风廓线雷达资料在人工增雪作业中的应用

引言 唐山风廓线雷达是为2008年北京奥运会服务批准的项目,是南京恩瑞特实业有限公司（南京14所）生产的GLC-24A型对流层风廓线雷达,可实时探测大气中的三维风场;于2007年年初建成并调试成功,经过半年多的运行已基本稳定。     

2013年华中区域中尺度业务数值预报的客观检验

利用经过质量控制的风廓线雷达组网资料（以下简称观测）对华中区域中尺度业务模式（WHMM）水平风场的预报能力进行检验评估,分别从总体、不同高度、不同风速以及单站等方面对全风速（wspd）、纬向风（u）、经向风（v）进行1个月（2013年5月）的统计分析。结果表明：（1）WHMM对风场具有较好的预报能力。其12 h和24 h的预报与观测的相关系数在0.6以上,通过α=0.01的显著性检验,12 h相关系数大于24 h的,预报风速整体存在负偏差,较观测偏小。随预报时效延长,风场的预报误差增大。u和wspd的预报能力好于v。（2）在垂直方向上,WHMM的wspd、u和v预报的均方根误差（RMSE）随高度先增加后减小,在1~2 km高度预报误差较大,4~5 km的预报误差较小。（3）按照风廓线雷达测风wspd间隔5 m·s^-1将模式预报分组,在30 m·s^-1以下不同速度分组中,WHMM 12 h预报的wspd、u和v与观测值的相关系数均大于24 h的,且通过α=0.01的显著性检验,12 h预报的RMSE大于24 h的,并随风速增加而增大。（4）从单站的风廓线来看,模式可以预报出站点上空风场随高度的变化趋势,广州站预报效果好于芜湖和秭归站。