Farneback光流法在雷达回波追踪中的应用

本文基于Farneback光流法实现了雷达回波追踪,并选取不同天气类型的雷达资料进行测试评估,结果表明:利用Farneback光流法估算的位移场空间分辨率和准确度均较高,空间分辨率为1 km,风向风速与实况吻合,能清晰刻画出风场中的辐合辐散结构。利用主观对比法和客观指标计算法与交叉相关法(TREC)作对比,表明利用Farneback光流法得到的回波位移场精度优于TREC法,应用前景良好。     

单多普勒雷达径向风同化的改进

基于现有的单多普勒雷达径向速度资料直接同化和间接同化方法,提出了一种改进同化方法,通过引入反演方程组作为观测算子,将分析单元内径向风的空间变化信息作为同化变量。同时,根据模式的分辨率和精度要求调整分析单元大小,从而能够有效地弥补数据稀释化所带来的高分辨率数据遗失问题。相对于直接同化只同化雷达观测径向风,改进方法不仅包含径向风信息,而且包含径向风的空间变化信息;相对于传统的间接同化,改进方法不直接使用强约束求解析风场,避免了将反演风场完全等同于"观测风场",能够较大程度地克服反演误差对同化效果的影响。通过理想实验和观测系统模拟试验表明:改进方法对于传统的直接同化和间接同化具有一定的兼容性,应用灵活,具有积极的改进意义。     

单多普勒天气雷达的中尺度风场探测技术研究

利用1998年6月海峡两岸暴雨试验中收集的香港天文台的多普勒雷达资料、GMS—5红外卫星云图等资料对1998年6月9日00～11UTC的暴雨过程进行综合对比分析。分析结果表明：UW方法反演的低空风场中的中尺度流场系统的位置、移动和生消变化与雷达回波的分布及时间演变完全配合，并且与红外卫星云图有良好的对应，因此可以认为，利用UW方法能够从多普勒速度场反演出风场中的中—β以上尺度的切变线系统，为强对流天气的临近预报提供高效、实用的预警产品。     

基于单多普勒天气雷达产品的强对流天气预报预警方法

本文对发生在常德新一代天气雷达探测区内的强对流天气(雷雨大风、冰雹、龙卷)在雷达回波强度场及速度场上的表现特征进行了归类分析,既用实例证实了美国强对流天气在多普勒天气雷达产品上的表现特征同样适用于中国,又对其表现特征进行了完善。在此基础上建立了适用于当地的基于单多普勒天气雷达产品的强对流天气预报方法,并根据雷达实时体扫资料对强对流天气进行语音、文字自动报警以及对风暴移向、移速进行预报作了实用性的探讨。在多普勒天气雷达产品应用还处在探索、起步阶段的我国,该方法为制作强对流天气预报提供了较系统的预报思路。     

用非线性近似方法反演单多普勒雷达风场

回顾了近年来由单多普勒雷达观测反演风场的各种方法。这些方法大部分基于线性假设，因此风场的非线性交化经常影响反演结果，使得反演的风场误差增大。我们提出一种以非线性近似理论为基础的反演方法，该方法主要考虑了风场分片光滑的特点并充分利用了雷达的径向风场数据。我们把该方法应用到1998年淮河能量与水循环实验的两个个例中。通过同双多普勒雷达观测的结果比较，发现该方法能反演较高分辨率和淮确性的水平风场，反演的垂直风场也比较合理。     

一次强烈雹暴的三维结构和形成机制的单、双多普勒雷达分析

利用单多普勒天气雷达的反射率因子、径向速度数据和双多普勒雷达反演的三维风场,分析了一次强烈雹暴的产生、发展和维持机制.主要结果为:该雹暴是产生于中等偏上垂直风切变和较大的对流有效位能条件下的右移风暴,它在旧无序多单体风暴的右侧产生.旧的多单体风暴和雹暴初始阶段主要雷达回波区域负的径向速度(向着雷达的速度)占主导地位,随...     

单多普勒雷达反演涡旋风场方法分析

由于单雷达在探测台风临近、登陆时仍具有双部或多部雷达难以具备的优势,目前利用单多普勒雷达反演涡旋风场的方法并不多见,本文对能够反演涡旋风场的3种方法NIVAP(自然坐标系的积分VAP方法)、EVAPTC(反演热带气旋的EVAP方法)、GBVTD(地基速度追踪法)进行了比较,分别从每种方法的假设条件和数学方法以及结果精度来比较3种方法对涡旋风场的适用性。利用中尺度气旋Rankine模式模拟了纯涡旋性气旋、只有环境风场时、环境风场和辐合(辐散)同时存在时的径向速度场及风场,比较了各种情况下的反演风场和模拟风场的相似系数。在对模拟风场比较之后,选取了2014年"威马逊"台风登陆前1h、登陆时及登陆后1h的3个实测雷达资料,对比分析了3种方法反演实测资料的风场特征,3种方法中EVAPTC方法最好,GBVTD方法在应用中有一定的限制,NIVAP方法较差。     

单多普勒雷达反演热带气旋近中心风场的VAP扩展应用方法

在尝试运用VAP方法和扩展VAP(EVAP)方法,对"韦帕"台风期间移动天气雷达(CINRAD/CCJ)观测基数据进行单雷达风场反演时,发现部分区域出现风向、风速不合理的情况.分析认为,在热带气旋近中心区域风向风速变化均较剧烈,而上述两种算法的假定条件难以准确代表风场的实际变化.根据热带气旋发展成熟阶段的气旋环流近似轴对称的特点,文中提出一种新的假定条件,即在与热带气旋中心等距离的圆周上局地风速不变、风向均匀变化,对VAP方法进行扩展应用,称为EVAPTC(EVAP for Tropical Cyclone)方法.对理想模型流场试验及对实际个例的反演结果表明,EVAPTC方法简便,反演误差相对较小,能够基本反映出台风近中心的环流特点,尤其是螺旋云带上的风场特征.例如"韦帕"台风螺旋云带内侧有明显的辐合气流进入螺旋云带,螺旋云带尾部的外围气流绕着云体移动,螺旋云带上的强回波区存在着风场扰动等.     

光流法及其在临近预报中的应用

介绍了一种全新的对流临近预报外推算法——光流法。主要是通过计算雷达回波的光流场得到回波的运动矢量场,并基于运动矢量场对雷达回波进行外推从而达到预报的目的。光流法立足于变化,在计算光流场时既考虑连续时次回波的变化,又考虑相邻位置回波的变化。因此,基于该算法的外推临近预报具有一定的物理意义。利用中值滤波等方法对雷达资料进行质量控制,有效地抑制了噪声等的影响。个例对比分析表明:经过中值滤波等质量控制后回波更平滑,边沿更清晰,回波质量明显改善,能够获得比较真实的雷达回波,也得到了方向更加一致、更加平滑的回波运动矢量场。光流法给出的30、60 min内雷达回波的位置、形状的外推预报和对应时次实况较接近,预报结果具有较好的业务指示意义。对光流法和交叉相关法预报结果进行的定量对比评价表明,对移动型局地生成及强度和形状随时间变化很快的回波,光流法预报效果优于交叉相关法。光流法可以弥补传统的交叉相关法的缺陷,能提升对流临近预报系统的性能。     

双线偏振多普勒天气雷达的双通道一致性

针对同时发射体制双线偏振多普勒天气雷达,介绍其对双通道及双通道一致性的含义,提出了双通道幅度一致性和相位一致性的基本要求,并对影响双通道一致性的因素和关键器件,以及双通道不一致对雷达测量性能(差分反射因子测量误差、差分传播相位测量误差、特定的差分传播相位测量误差)的影响,进行了研究和分析。     

两次台风衍生龙卷的环境背景和雷达特征对比分析

利用ECMWF高分辨率再分析资料及广州多普勒天气雷达资料,对1522号台风"彩虹"外围衍生的广州番禺龙卷和1806 号台风"艾云尼"外围衍生的广州南沙龙卷进行对比分析,同时还挑选了一个未发生龙卷的台风做外围环境参数对比.结果表明:两次强龙卷都发生在登陆台风的东北象限,中低空急流明显、低层辐合、高层辐散在珠江三角洲地区叠...     

双线偏振多普勒雷达资料质量分析

以中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的车载C波段双线偏振多普勒雷达（CPDRW）2011年完成升级改造后观测的一次大范围层状云降水过程资料为例,讨论了该设备改造后探测资料质量的改进情况及其对降水粒子的探测性能,同时利用模糊逻辑法结合地物的常规特性和偏振特性,建立了一种运用双线偏振雷达观测资料识别地物及地物与降水混合回波的方法,并利用该雷达的观测资料对识别结果进行了分析检验,最后统计分析了降水回波的差分反射率因子(Z_DR)、零滞后互相关系数(ρ_HV（0）)与信噪比的关系,以及系统初始相位的稳定性及降水资料的一致性。分析结果表明,在常规参量的基础上添加偏振参量并采用模糊逻辑法构建的综合识别模式和常规识别模式都能较好地识别地物,但综合识别模式明显改善了常规识别模式0速度区过度识别的问题,且在地物与降水回波混合的情况下叠加混合回波识别模式具有更加明显的优势。雷达改造前,Z_DR及ρ_HV（0）在信噪比小于25 dB时受噪声影响很大,测量值存在较大误差,资料变得不可信;通过这次的升级改造,其信噪比探测阈值由25 dB降低到15 dB。系统初始相位比改造前更加稳定,随仰角和时间的波动性更小。利用垂直扫描数据进行系统误差订正后的Z_DR资料能较好地反映降水粒子的实际情况,Z_DR随信噪比的变化较之改造前更加平稳,而对差传播相移Φ_DP进行分类处理后拟合的差传播相移率K_DP资料也与实际情况一致。     

An algorithm for generating stochastic cloud fields from radar profile statistics

An algorithm is described for generating stochastic three-dimensional (3D) cloud fields from time–height fields derived from vertically pointing radar. This model is designed to generate cloud fields that match the statistics of the input fields as closely as possible. The major assumptions of the algorithm are that the statistics of the fields are translationally invariant in the horizontal and independent of horizontal direction; however, the statistics do depend on height. The algorithm outputs 2D or 3D stochastic fields of liquid water content (LWC) and (optionally) effective radius. The algorithm is a generalization of the Fourier filtering methods often used for stochastic cloud models. The Fourier filtering procedure generates Gaussian stochastic fields from a “Gaussian” cross-correlation matrix, which is a function of a pair of heights and the horizontal distance (or “lag”). The Gaussian fields are nonlinearly transformed to give the correct LWC histogram for each height. The “Gaussian” cross-correlation matrix is specially chosen so that, after the nonlinear transformation, the cross-correlation matrix of the cloud mask fields approximately matches that derived from the input LWC fields. The cloud mask correlation function is chosen because the clear/cloud boundaries are thought to be important for 3D radiative transfer effects in cumulus.The stochastic cloud generation algorithm is tested with 3 months of boundary layer cumulus cloud data from an 8.6-mm wavelength radar on the island of Nauru. Winds from a 915-MHz wind profiler are used to convert the radar fields from time to horizontal distance. Tests are performed comparing the statistics of 744 radar-derived input fields to the statistics of 100 2D and 3D stochastic output fields. The single-point statistics as a function of height agree nearly perfectly. The input and stochastic cloud mask cross-correlation matrices agree fairly well. The cloud fractions agree to within 0.005 (the total cloud fraction is 18%). The cumulative distributions of optical depth, cloud thickness, cloud width, and intercloud gap length agree reasonably well. In the future, this stochastic cloud field generation algorithm will be used to study domain-averaged 3D radiative transfer effects in cumulus clouds.     

一次冬季冰雹的双偏振多普勒天气雷达回波分析

为研究双偏振雷达资料在冬季冰雹监测预警中的应用,利用厦门S波段双偏振雷达资料,分析了2016年12月21日福建漳州冰雹的回波特征。发现在降雹过程中,最强回波达69 dBZ,三体散射回波径向长度达16 km,旁瓣回波切向宽达20 km,低层的钩状回波与入流缺口明显;冰雹区的差分反射率因子Z dr和差分相位常数K dp数值小,冰水混合区的相关系数ρhv较低。分析表明:此冰雹个例并非典型的超级单体,但存在超级单体的部分偏振回波特征,回波前侧下沉气流存在Z dr弧,可延伸到中层,在入流缺口和后侧下沉气流处,Z dr柱和K dp柱成对出现,中层存在CC的低值环。     

改进气象雷达TITAN算法在灾害性天气预警中的应用研究

提出一种适用于我国不同季节、经纬度和下垫面的改进气象雷达TITAN算法。建立天气雷达数据格式转换系统,将我国不同型号新一代天气雷达基数据转换成MDV格式雷达数据;按我国不同气候类型、经纬度和海陆下垫面特征,统计获取不同区域强风暴天气雷达特征指标参数阈值。利用云贵高原和海南地区不同下垫面的两次典型超级单体强风暴天气雷达实况数据与改进的TITAN算法进行实验对比分析。分析结果指出,采用改进TITAN算法识别、跟踪和预测0.5~1 h后的强风暴天气误差较小,可信度较高,有助于识别预警灾害性天气和人影指挥作业。     

雷达数据外推与特征识别的下击暴流预警方法

现今利用普通气象资料对下击暴流进行识别预警的可行性很低,因此提出一种基于多普勒天气雷达资料的下击暴流识别追踪和预警方法。首先,采用光流法对反射率因子垂直剖面的光流场进行分析,得出风暴核心随时间演变的规律。然后,采用拉格朗日力学模型对风暴核心顶高的下降过程进行函数拟合。再采用直方图和巴氏系数统计分析法,对风暴核心中层径向速度场中的"正负速度对"图像进行匹配识别,综合一系列阈值的判定,最终实现下击暴流的智能预警。提出基于多层迭代的局部约束光流算法,有效改善了传统光流法对回波这类非刚体移动目标的不适用性。提出直方图和巴氏系数统计分析法,解决了因径向"正负速度对"图像的非对称结构而造成的图像匹配难题。个例检验结果表明,该方法可在风暴核心抬升和急速下沉的前期识别出潜在的下击暴流,并对风暴核心下沉速率和到达近地面的时间做出估测,从而实现下击暴流的智能识别、预警。     

我国流域水文气象业务进展回顾与展望

利用长江流域组网雷达、国家气象信息中心格点融合实况资料和自动气象站逐小时降水观测资料,建立了基于变分光流法的长江流域雷达外推降水预报产品,并检验分析了该产品对2020年17次长江洪水天气过程的0~3 h 39分区TS评分和全流域预报偏差。结果表明：（1）变分光流法的0~3 h临近预报效果与雷达分布呈正相关,分布越密集,预报结果越好;（2）变分光流法的0~3 h临近预报能够较好的追踪降水天气系统移动演变,降水的集中区同样也是临近预报TS评分的相对高分区;（3）变分光流法临近预报效果随着预报时效的变化以指数规律递减,0~1 h预报准确率最高;（4）变分光流法0~3 h临近降水预报结果较格点实况降水,10.0 mm以下量级降水,绝对误差率在5%以内;10.0 mm以上级别的,绝对误差率为6%~11%;（5）变分光流法0~3 h临近降水预报结果应用于长江流域定量降水预报,代替目前直接使用的数值模式输出结果,对提高洪水预报精度有较强的实用意义。

     

基于线性规划方法处理C波段双线偏振多普勒天气雷达差分相位φ_C数据

高质量的差分相位数据能够有效地提高雷达识别粒子、估测降水的能力。本研究针对南京信息工程大学C波段双线偏振多普勒天气雷达(NUIST-CDP),提出一套差分相位φ_C数据的质量控制算法。其中将雷达观测到的差分相位φ_C分为5个部分:差分传播相位φ_(DP)、后向散射差分相位δ、非降水回波的波动ε_(NP)、系统误差ε_S以及电磁波信号的随机扰动ε_R。在线性规划方法的基础上,采用模糊逻辑法、小波分析法与迭代滤波法分别将差分相位φ_C数据中的ε_(NP)、ε_R和δ剔除,然后依据滤波后的数据,将各径向中第一个降水回波的值作为该径向的系统误差ε_S。结果表明,该算法能够有效地平滑由非降水回波引起的大振幅波动以及因电磁波信号造成的小振幅扰动,且可以剔除差分相位φ_C数据中存在的δ。此外,处理后的数据满足随径向距离递增的条件。     

台风“碧利斯”的雷达反演及改进

利用两步变分反演方法,研究2006年第4号台风“碧利斯”,对照单部雷达资料和两部雷达资料的反演结果。结果表明：利用单部雷达资料不能很好的反演出台风的风场结构特征,而两部雷达资料在第一步反演背景场时,可以看出台风的涡旋特征。通过检验发现,此次台风过程的水平切向风在最大风速半径内部与Rankine模型相近,外部与Chen 3模型接近。为了更有效地利用单部雷达的观测信息准确定位台风的移动路径,故在单部雷达资料第一步反演背景场时加入模型弱约束。反演结果表明,加入模型弱约束后,反演的背景风场就能看出台风的涡旋特征,通过第二步反演后与两部雷达资料结果相近;加模型弱约束的单部雷达反演结果与两部雷达反演结果间u、v分量的相关系数均在0.8或以上,2-7 km高度层u、v分量的均方根误差明显减小。