石家庄地区反射率因子垂直廓线特征分析

利用自动雨量计数据整理成的10 min一次的雨量资料和s波段多普勒天气雷达体积扫描强度数据,对石家庄地区2004～2007年4次天气过程的实时雷达反射率因子垂直廓线的特征进行了分析.结果表明:层状云和混合性降水反射率因子垂直廓线有明显的零度层亮带;短时强降水过程的反射率因子垂直廓线不存在零度层亮带.冰雹过程中反射率凼子垂直廓线变化较大,降雹前反射率因子的极大值在中上层,降雹发生时反射率因子的极大值高度下降,降雹后反射率因子的极大值减弱.降雪过程的反射率因子垂直廓线零度层亮带不明显.在石家庄西部山区,由于零度层亮带的影响.对层状云和混合性降水回波强度和降水量估计偏高.对短时强降水过程的地面降水估计用反射率因子垂直廓线的方法比最低仰角法更加准确,在均匀性降水中可较好地改善地面雨量估算结果,有利于在山区和无雨量计的地区判断强对流天气的发生、发展和估算降水量的大小.     

初冬一次层状云较弱云区垂直结构的飞机观测

为分析层状云垂直微物理结构,了解雷达参数特征,揭示降水机制,利用机载Ka波段云雷达和DMT（Droplet Measurement Technologies）粒子测量系统,针对2019年11月17日山东冷锋层状云系开展从云顶至云底的垂直探测。结果表明:观测云层由高层云（3100~4500 m高度）和雨层云（800 ~2600 m高度）两部分组成。高层云过冷水含量较低,平均值为0.0026 g·m-3,最大值为0.008 g·m-3,云内冰晶通过水汽凝华增长,平均浓度为8.2 L-1,最大直径为900 μm,平衡谱状态下冰晶浓度与雷达反射率因子具有较好相关性,相关系数最大为0.84。雨层云过冷水含量丰富,最大含水量为0.354 g·m-3,过冷水区平均雷达反射率因子为7.48 dBZ,多普勒速度为-2.3 m·s-1,速度谱宽为0.7 m·s-1;雨层云中上部以冰晶为主,下部为暖区融化粒子,冰晶通过凇附过程增长,平均浓度为208 L-1,最大直径为450 μm;雷达反射率因子随高度降低至1500 m不断增大,在1200~1500 m高度保持不变,1200 m高度以下减小,未出现明显0℃亮带,速度谱宽随高度降低增大。     

利用反射率因子垂直廓线填补雷达波束遮挡区的方法研究

新一代天气雷达很多位于地形复杂的山区,地形遮挡形成观测盲区,严重影响了新一代天气雷达数据的应用效果。利用基于高分辨率地形数据计算的波束遮挡信息,依据反射率因子垂直廓线,由高仰角无遮挡的反射率因子观测数据得到低仰角完全遮挡区的数据。以杭州雷达为例,通过直接对比反射率因子值和对比填补前后雷达估算降水效果两种途径检验了填补效果,结果表明：填补与观测“真值”有很好的一致性,填补后降水估算效果优于填补前。本文提出一种填补低仰角完全遮挡区的方法,适用于均匀性降水系统。     

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。     

利用雷达回波垂直廓线估测地物阻挡区域层状云降水的技术研究

将雷达50 km探测半径的可视范围分为4个区域,分别获取平均反射率因子垂直廓线,确定与对应区域的雨量计匹配最佳的平均反射率因子廓线上的Z值;同时获取雷达波束被阻挡地区各雨量计高空平均反射率因子垂直廓线,并寻找该廓线与可视区域内的平均反射率因子垂直廓线相关性最好的廓线,以及被阻挡区域的Z值对应的最佳匹配高度上的Z值,对其进行降水估计。采用安徽合肥雷达站和雨量计站点资料进行试验,并进行误差分析,结果表明：利用最佳匹配方法得出的平均反射率因子垂直廓线上的Z值对雷达波束被阻挡区域的降水估计效果有一定改进。     

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%。     

Observational Characteristics of Cloud Vertical Profiles over the Continent of East Asia from the CloudSat Data

The CloudSat satellite data from June 2006 to April 2011 are used to investigate the characteristics of cloud vertical profiles over East Asia(20°-50°N,80°-120°E),with particular emphasis on the profiles of precipitative clouds in comparison with those of nonprecipitative clouds,as well as the seasonal variations of these profiles.There are some obvious differences between the precipitative and nonprecipitative cloud profiles.Generally,precipitative clouds mainly locate below 8 km with radar reflectivity in the range of-20 to 15 dBZ and maximum values appearing within 2-4-km height,and the clouds usually reach the ground;while nonprecipitative clouds locate in the layers of 4-12 km with radar reflectivity between-28 and 0 dBZ and maximum values within 8-10-km height.There are also some differences among the liquid precipitative,solid precipitative,and possible drizzle precipitative cloud profiles.In precipitative clouds,radar reflectivity increases rapidly from 11 to 7 km in vertical,implying that condensation and collision-coalescence processes play a crucial role in the formation of large-size drops.The frequency distribution of temperature at-15℃ is consistent with the highest frequency of radar reflectivity in solid precipitative clouds,which suggests that the temperatures near-15℃ are conductive to deposition and accretion processes.The vertical profiles of liquid precipitative clouds show almost the same distributions in spring,summer,and autumn but with differences in winter at mainly lower levels.In contrast,the vertical profiles of solid precipitative clouds change from spring to winter with an alternate double and single high-frequency core,which is consistent with variations of the frequency distribution of temperature at-15℃.The vertical profiles of nonprecipitative clouds show a little change with season.The observations also show that the precipitation events over East Asia are mostly related to deep convective clouds and nimbostratus clouds.These results are expected to be useful for evaluation of weather and climate models and for improvement of microphysical parameterizations in numerical models.     

基于多源资料的积层混合云降水微物理特征

基于地基云雷达、微雨雷达和天气雷达等遥测设备观测资料,结合挂载KPR云雷达和DMT粒子测量系统的飞机平台,详细分析了山东积层混合云降水过程的云降水微物理结构特征。结果表明,积层混合云降水过程呈现层状云和对流云降水特征。零度层以上,5～6 km高度层内,对流云降水多普勒速度和谱宽均大于层状云,说明对流云降水环境垂直气流、粒子尺度等均大于层状云。对流云降水,云雷达和微雨雷达时空剖面上出现由衰减造成的“V”字形缺口,云雷达衰减程度大于微雨雷达,且随高度增加,衰减越大。层状云降水,零度层亮带附近,雷达反射率因子跃增高度比多普勒速度高80 m,多普勒速度跃增高度又比谱宽高20 m。降水云系零度层附近降水机制复杂,粒子形态有辐枝冰晶聚合物、针状冰晶聚合物和云滴;0°C层以上,5～6 km处,对流云降水的多普勒速度和谱宽均大于层状云降水,即对流云降水环境垂直气流、粒子尺度范围等均大于层状云降水。     

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。     

对流降水云中大气垂直运动反演及个例试验

为深入认识对流降水云结构及动力特征,基于降水频段调频连续波5520 MHz垂直指向雷达(VPR-CFMCW),使用地面至15 km高度的反射率因子及径向速度,建立对流降水云中大气垂直运动的反演方法,分析对流垂直结构及大气垂直运动随高度分布的演变特征.对在广东龙门测站探测的2019年4月20-22日前汛期4次对流降水进行...     

QVP方法在双偏振雷达冬季降水观测中的应用

双偏振雷达是研究降水微物理过程的重要探测设备,为研究我国东部沿海地区冬季降水的微物理特性,选取2019-2020年不同天气背景下(包含相态转换)影响上海的冬季降水过程,基于上海南汇WSR-88D双偏振雷达资料,采用准垂直廓线(QVP)方法反演3次降水过程的反射率因子ZH、差分反射率ZDR和相关系数ρhv的高度-时间廓线...     

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。      

雨滴谱仪与风廓线雷达反射率对比试验

针对风廓线雷达估算的反射率数据需要进行验证。开展雨滴谱仪与风廓线雷达反射率对比试验,通过两种不同探测设备观测数据的对比,以验证风廓线反射率数据的可靠性和可用性。结果表明:确定了以风廓线低模360~1440 m采样体积内的反射率与3 min雨滴谱反射率数据对比方法能最大程度的减少时空差异;在雨滴谱仪反射率小于40 dBz时,对应的风廓线雷达反射率数据是可靠和可用的;同时由于风廓线雷达有限的动态范围造成反射率低估的现象,使得风廓线雷达反射率在大气垂直结构以及微物理特性等方面应用受到一定的局限性。     

C-FMCW雷达对江淮降水云零度层亮带探测研究

不同于体扫雷达探测降水系统,垂直指向雷达可探测降水云中粒子垂直演变的微物理过程。C波段调频连续波垂直指向雷达 (C-FMCW) 采用收发分置天线,数据垂直分辨率达15~30 m,时间分辨率达2~3 s,利用其2013年6—8月在安徽定远探测数据对降水云垂直结构特征及亮带中融化微物理过程进行研究。6次降水过程共计46 h中的39.1%数据具有清晰的亮带结构特征,期间降水占地面总降水量的15%;江淮雨季层状云、对流云和混合性降水系统中均出现零度层亮带,层状云中亮带长时间维持,对流降水系统移出后减弱阶段的亮带结构稳定,混合降水系统中的对流扰动加强冲破了亮带结构。以融化层中最大回波强度Z_p所在高度进行融化层的粒子碰并增长和破碎减弱分层分析,上半层融化过程主要表现为碰并增长,下半层则是粒子破碎减弱。剔除了介电常数、下降速度引起的粒子浓度改变影响后,层状云和对流降水后期的回波强度加强表明融化增长程度接近,后者略强,混合降水云的融化增长最强。     

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。     

毫米波云雷达功率谱密度数据的检验和 在弱降水滴谱反演中的应用研究

本文首先利用数值模拟的方法,分析了利用毫米波云雷达功率谱密度反演雨滴谱时,降水粒子米散射效应、空气湍流、空气上升速度等对雨滴谱和液态水含量等参数反演的影响;建立了功率谱密度处理及其直接反演雨滴谱、液态水含量、降水强度和空气上升速度的方法;并利用2012年7月在云南腾冲观测的二次弱降水数据,采用毫米波雷达和Ku波段微降水雷达观测的回波强度、径向速度垂直廓线以及780 m高度上的功率谱密度对比的方法,以及毫米波云雷达观测的780 m高度上功率谱密度、回波强度与地面雨滴谱计算得到的这些量的对比方法,分析了毫米波雷达数据的可靠性;并将780 m高度上毫米波雷达反演的雨滴谱与地面雨滴谱数据进行了对比,分析了毫米波雷达反演的雨滴谱的准确性;分析了毫米波雷达回波强度偏弱的原因,讨论了该高度以下降水对毫米波雷达衰减的影响。结果表明:空气湍流对弱降水微物理参数反演影响不大,而空气上升速度和米散射效应均对反演结果有一定影响;毫米波雷达观测到的径向速度和功率谱密度与微降水雷达比较一致,回波强度的垂直廓线的形状与微降水雷达也比较一致,但毫米波雷达观测的回波强度偏弱;与雨滴谱计算值相比,毫米波雷达观测的低层的回波强度也偏弱,天线上的积水是造成毫米波雷达回波强度变弱的主要原因。毫米波雷达观测的低层的功率谱密度与地面雨滴谱观测的数据形状比较一致,但有一定的位移。毫米波雷达反演的雨滴谱与地面观测的谱型和粒子大小也比较一致。这些结果初步验证了毫米波雷达观测的功率谱密度及其反演方法的可靠性。     

基于TRMM卫星资料的江西一次大暴雨过程降水结构特征

利用热带测雨卫星(TRMM)的降水雷达(PR)和微波成像仪(TMI)连续2个轨道的探测结果,分析了2013年6月26—29日发生在江西省北部地区的中尺度降水过程不同降水阶段的降水水平结构、雨顶高度、降水廓线的变化特征。结果表明,此次降水过程由强对流云降水逐渐演变为对流性较弱的层状云降水。对流云降水阶段降水系统由成片层状降水云团中分布的多个零散强对流降水云团组成,降水分布不均匀,强对流云降水对总降水量的贡献大。层状云降水阶段,层状云中强对流单体消失,对流云降水像素及对流云降水率对总降水量的贡献减少,降水雨强谱变小,降水高度逐渐降低,云体高层降水量减少。对流云降水和层状云降水廓线存在差异,最大降水率出现的高度越高且中高层降水量越大,降水的对流性则越强。     

使用雷达回波三维信息自动识别降水类型的方法

提出了一种使用雷达回波三维信息（反射率因子的水平梯度、垂直递减率、垂直廓线变化特征以及回波顶高等）自动识别降水类型的方法,该方法可将雷达回波划分为热带降水类型、大陆强对流云降水类型和层状云降水类型。基于广州雷达于2008年5—8月观测到的7次强降水过程,在使用本方法识别降水类型的基础上,对不同降水类型使用不同的Z-R关系来测量降水量,即对热带降水类型使用Z=230R^1.25,对大陆强对流云降水使用Z=300R^1.4。以及对层状云降水使用Z=230R^1.6,并以雨量计观测的降水量为真值,与仅区分对流云降水和层状云降水类型并使用双Z-R关系测量降水量的方法进行了比较。结果表明,本方法可以有效地自动识别降水类型的分布区域,并且可以提高雷达定量测量降水的精度。     

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.     

广东大冰雹风暴单体的多普勒天气雷达特征

选取2004—2012年广东省12个大冰雹风暴单体为样本,利用多普勒天气雷达资料,计算了最大反射率因子及其高度等多个雷达参数,分析了三体散射、旁瓣回波和环境温度层上回波特征以及大冰雹与非冰雹风暴单体间的反射率因子垂直廓线差异。结果表明:大冰雹风暴单体发展均非常旺盛,最大反射因子多超过65 dBZ,对应高度几乎都达到5 km。除受周围大范围雷达回波影响外,大冰雹风暴单体均观测到了三体散射或旁瓣回波特征,并具有一定的预报提前量;在0℃和-20℃层高度上的最大反射率因子均超过54 dBZ。大冰雹风暴单体与非冰雹风暴单体相比,低层回波迅速增加,强核心区垂直伸展更深厚,回波垂直递减率更小。