新一代天气雷达定量降水估测集成系统

降水的定量测量是天气雷达的重要应用之一,新一代天气雷达定量降水估测集成系统(QPEGS)是一套基于新一代天气雷达的雷达雨量计联合估测降水软件,利用多种雨量计校准雷达降水的方法,生成1小时降水分布。其产品的时间分辨率达10分钟,空间分辨率1 km×1 km,适合省市级业务台站使用。过去3年的数据评估表明:校准雨量计数量和估测精度有明显正相关,校准雨量计数越多,降水估测精度越高,2003年的小时降水估测误差约40%,过程降水量的估测误差小于20%;雨量计密度保持不变的情况下,降水时段越长,降水区域越大,降水估测的精度也越高。     

雷达回波强度拼图的定量估测降水及其效果检验

为了得到精度更高的高时空分辨率格点定量估测降水量，需要将雷达资料和雨量计降水量资料进行有效的综合利用。利用广东6部多普勒雷达的回波强度拼图资料和稠密的自动雨量计降水强度观测资料，采用概率密度法建立Z-R关系进行雷达降水估计，并采用客观订正方法利用雨量计资料对雷达降水估计进行校准。交叉检验表明：利用雨量计对雷达降水估计进行客观方法订正可以取得比单纯用雨量计资料进行OI插值好的效果。OI雷达订正法较优。     

基于最优插值的雷达定量降水估测订正及应用——以广元市为例

采用基于自适应相关函数的最优插值法对四川广元的雷达定量降水估测进行实时订正并评估其效果。结果表明,该方法有效改善了雷达定量降水估测对弱降雨高估、对强降雨低估的问题,提高了降水估测精度,同时可以更好地模拟降水空间分布特征和时空变化;研究建立的自适应相关函数模型可以根据测站分布情况动态计算最优权重因子,降低了雷达-雨量计联合校准法对测站分布的要求,便于在不同地区开展实际业务应用。      

基于雷达—雨量计降水融合方法提高极端降水监测能力

高时空分辨率、高精度的降水产品对于极端降水的监测以及防灾减灾具有重要意义。地面雨量计提供点尺度降水精确观测,但无法精细化捕捉对流性强降水的空间分布。雷达观测可以精细地刻画降水的空间分布特征,但雷达定量估计降水（QPE,quantitative precipitation estimation）产品估测精度易受雷达观测偏差和Z–R（雷达反射率—降水率）关系等因素影响。因此,本文开展高时空分辨率的雷达—雨量计降水融合算法研究,集成雨量计观测和雷达定量估计降水产品各自的优点。该算法主要步骤包括:雨量站观测数据格点化、局地雨量计订正雷达QPE和雷达—雨量计降水融合三个部分。首先利用克里金插值方法,对雨量站观测的降水进行插值,得到格点降水信息;再通过局地雨量计订正方法系统性地订正雷达QPE产品,以提高雷达QPE产品精度;最后,结合降水类型,通过雷达—雨量计降水融合算法,产生高时空分辨率、高精度的雷达—雨量计降水融合产品。通过郑州“21·7”暴雨、台风“烟花”和2021年8月随州暴雨三个典型的极端降水个例,对雷达—雨量计降水融合算法产生的雷达—雨量计降水融合产品进行了系统地评估和分析。结果表明,在不同的极端降水个例和不同的降水时段,雷达—雨量计降水融合产品精度上优于雷达QPE产品,且在降水的空间分布上较雨量站观测格点插值产品更能精细地刻画降水的结构特征。表明算法得到的雷达—雨量计降水融合产品的准确性较高,对极端降水有较好地捕捉和监测能力。     

变分法在校准雷达定量估测降水中的应用

雨量计可以直接测量单点雨强随时间的连续变化 ,测量精度较高 ,但雨量计站网的密度不够 ,往往漏掉强降水、暴雨中心 .雷达能实时探测云和降水结构及系统发生、发展演变情况 ,能迅速提供一定区域的实时降水情况 ,但雷达测量误差较大 ,测定局地降水量精度不高 ,因此雨量计和雷达进行点面结合 ,采用一定的数学方法将雨量计单点测量精度较高和雷达能测量降水时空分布的优点结合起来 ,利用雨量计测量校准雷达定量测量降水 ,可获得比单纯用雷达方法在精度上有很大提高的降水测量结果 .1　变分法校准雷达定量估测降水的原理将雷达探测区网格化 ,在…     

CINRAD-SA偏振雷达定量降水估测算法改进及应用评估

为了提高雷达定量降水估测的精度,建立一套高精度的双偏振雷达定量降水估测方法,并对其在业务应用中的表现进行评估。本文利用雨滴谱仪数据使用非球形粒子的散射模型（T-Matrix模型）进行不同偏振量的模拟计算,根据计算结果对实测雨滴谱数据（DSD）进行分类拟合,实现对CSU-HIDRO（Colorado State University-Hydrometeor Identification Rainfall Optimization）优化降水估测算法的改进。为了评估改进后CSU-HIDRO优化算法（简称CSU-HIDRO_I）的应用效果,本文选取2016～2017年两年汛期发生于中国华南地区的6次大范围强降水过程为评估对象,分别采用单偏振雷达定量降水估测的R(Z_H)关系法（WSR-88D Precipitation Processing System,简称PPS法）和CSU-HIDRO_I法进行小时降水量估测。按照不同降水率大小以及距离雷达20～60 km和60~100 km范围分别对两种降水估测方法进行评估,并将雷达估测的小时降水量同地面雨量计小时降水量资料进行对比,结果表明:（1）CSU-HIDRO_I法在应用评估过程中取得了较好的评估效果,其估测精度及稳定性均较好。（2）PPS法对小雨（降水率R<2.5 mm/h）存在一定的高估,对大雨及暴雨（R>8 mm/h）存在明显低估,而CSU-HIDRO_I法能够有效的降低强降水的低估情况,同时提高了小雨的估测精度。与PPS法相比,CSU-HIDRO_I法对小雨、中雨、大雨及暴雨的估测偏差分别降低了38%、24%、17%、15%。（3）PPS法在降水估测中对离雷达的距离更为敏感,相同降水率下不同距离处的相对误差波动较大,CSU-HIDRO_I法对距离敏感性较弱,相同降水率强度下,相对误差随距离的变化波动较小。     

自记雨量资料订正雷达估测降水方法简介

本文阐述了利用自记雨量计测量降水以及雷达定量估测降水的优缺点,说明了联合自记雨量计和雷达进行降水估测的优越性,并且简单介绍目前国内外利用自记雨量计资料订正雷达估测降水的几种主要方法。１　自记雨量计测雨情况　　气象和水文部门广泛应用自记雨量计测量区域降水量,气象部门收集存档的日降水量、每小时降水量资料都是指各个气象站自记雨量计的记录。目前,雨量计的分布比较稀疏,我国雨量计的密度普遍是几十到上百公里。从经济和维修角度,布设稠密的雨量站是不可能的,尤其在高山地区和人烟稀少的地方,以及广阔的海洋区域,则…     

双偏振雷达在地面自动雨量观测资料质量控制中的应用研究

采用雨量计联合双偏振天气雷达对雨量计数据进行综合质量控制,使用反距离权重法(inverse distance weighting,IDW)从空间一致性上对自动雨量计进行质量控制,并用质量控制后的数据对双偏振雷达定量降水估测值(quantitative precipitation estimation,QPE)进行订正。利用订正后的QPE与雨量计观测值进行统计分析以确定质量控制规则,从空间及观测一致性上对自动雨量计进行综合质量控制。使用一次台风降水过程对质量控制算法的效果进行了验证,结果表明:单纯使用IDW法对雨量计进行空间一致性质量控制存在较多误判,主要是由于降水的局地突发性、结构不均匀性以及雨量计分布的稀疏性造成。结合偏振雷达,能够有效降低单纯使用空间一致性质量控制所引起的误判。经过雨量计校准订正后的QPE有了较大改善,从而提高了偏振雷达对雨量计质量控制的有效性。在台风降雨过程中,平均每小时约有5%的雨量计被认为是错误站点。综合质量控制法在雨量计分布稀疏或者处于降水边缘地带时存在一定的误判。     

基于相态识别的S波段双线偏振雷达最优化定量降水估测方法研究

为了提高雷达定量降水估测的精度,本文利用雨滴谱数据、实际雨量以及不同偏振参量建立起的降水估测公式,参考CSU-ICE算法降水估测模型,建立了一种基于相态识别的S波段双线偏振雷达最优化定量降水估测算法(简称HCALIQ)。利用广东珠海S波段双线偏振雷达数据和华南密集的地面自动站网的雨量,以两次华南夏季典型的降水过程为例,对该最优化算法的估测效果进行了统计分析,并进一步与CSU-ICE方法、传统的R(Z_H)方法进行了比较。结果表明:以地面雨量计为标准,HCA-LIQ最优化算法表现出与雨量计较强的相关性且有着较好的稳定性。雷达相对地面雨量计小时雨量估测的偏差分布与离雷达的距离关系不大。按过程分类的结果显示,强对流云降水时,两种最优化算法要明显优于传统的R(Z_H)方法;混合云降水时,最优化算法的效果并不比R(Z_H)方法好;HCA-LIQ最优化算法比CSU-ICE算法效果更佳。按雨强分类统计时发现,与传统的R(Z_H)方法相比,HCA-LIQ最优化算法对小雨的估测偏差降低了23%,对中雨的估测偏差相当,对大雨、暴雨的估测偏差分别降低了71%、68%。     

基于云团分型动态Z-R算法的浙赣铁路沿线面雨量估算

利用雷达组网数据和自动站逐分钟雨量数据,选取浙赣铁路灾害降水个例,运用云团分型的动态Z-R关系拟合算法进行定量降水估测。结果表明:(1)基于铁路沿线的雷达-雨量计降水估测方案可以有效识别降水类型和降水区域的差异性特征,其估测精度优于简单分组Z-R关系拟合算法;(2)对降水估测结果进行效果检验,评估结果可以有效改善雷达QPE的系统误差和局部误差。     

风云四号A星闪电成像仪程序自动上注系统设计与实现

风云四号A星闪电成像仪是中国首个采用在轨接收大量遥控指令,进而实现程序上注的高轨气象卫星。FY-4-(01)批地面应用系统在建设中通过设计程序上注策略和部署程序自动上注系统,实现了任务时间表生成、指令发送、上注结果辨识、错误指令重发等全自动化功能。仿真结果表明该系统能满足卫星在稳定性和时效性上的需求,并有效缩短了上注时间。程序自动上注系统的研发与应用对未来风云系列卫星多星统一指挥测控任务的开展具有重要的意义。     

广州短历时降水极值概率分布模型研究

利用1959～2000年广州9个降雨历时(5、10、15、20、30、45、60、90、120分钟)暴雨资料，分别用皮尔逊Ⅲ型分布、对数正态分布、指数分布和耿贝尔-Ⅰ分布函数进行拟合，并按柯尔莫哥洛夫方法进行拟合优度检验。结果表明，广州短历时暴雨概率分布遵循皮尔逊Ⅲ型分布。     

闽中北前汛期多普勒雷达定量估测降水分析

使用2002、2003年福建中北部27个气象站5—6月自记雨量资料及相应的雷达体扫资料，通过用最优化法统计得出不同区域的Z-I关系，并将统计结果用于2005年5—6月的降水估测。同时利用实时雨量资料采用卡尔曼最优（卡尔曼滤波＋最优插值）、变分等估测方法对2005年几次混合型降水过程进行实时雨量校正，用福建北部武夷山九曲溪流域雨量计检验校正后的雨量值，并对上述几种方法的测量精度进行比较、分析。结果表明：卡尔曼最优、变分法及100km距离范围内的最优化法的过程平均相对误差小于25％，100km距离范围以外最优化法的过程平均相对误差明显增大，Z=300I^1,4估测的误差最大。     

人工增雨影响区自然降水量的一种估计方法

在分析各种效果评价方法基础上,提出一种估算人工增雨影响区（或作业区）自然降水的方法。该方法不对自然降水的时空分布作平稳性的假设,而是通过分析作业期自然降水特征,事先确定一些判据,从长序列历史样本中获取供比较的样本。该方法可用于人工增雨效果评价。     

基于多套卫星资料的ERA5全球小时降水频率评估

最近发布的新一代全球再分析资料集ERA5,提供了全球小时降水再分析值,为全球小时降水研究提供又一个数据参考。然而,目前针对ERA5小时降水频率的评估工作还较为有限。本研究采用多套全球卫星观测小时降水对ERA5小时降水的频率进行了评估。对比分析发现:尽管ERA5总降水量与卫星资料出现较好的一致性,但ERA5的小时降水频率约为卫星资料的2～3倍,呈现系统性偏高。进一步分析表明,这主要是由于ERA5大大高估了中、低强度降水事件的数量。其中,ERA5对弱降水频率的高估尤为明显,平均可达卫星降水频率的6倍;此外,ERA5对海洋降水频率的高估程度也大于陆地。ERA5小时降水频率的系统性高估问题对相关研究的潜在影响,尚在进一步评估中。     

近55年广西融水县降水气候特征分析

利用融水县气象站1959-2013年的降水资料,采用数理统计和线性倾向估计分析方法,分析了融水县降水分布特征及其变化规律。结果表明：融水县降水分配不均,主要集中在4-8月,6月最多,5月次之;年暴雨日数6.9d,暴雨持续时间多为1d,最长4d;近55年来融水县年降水量和汛期（4-9月）降水量均呈减少趋势,每10年分别减少16mm和6mm,而主汛期（5-8月）的降水量却呈增多趋势,每10年增加13mm,这预示着融水县未来降水可能更趋于集中在主汛期（5-8月）,发生洪涝灾害的几率可能增多。此外,一日最大降水量呈增多趋势,预示未来降雨强度可能增大;春、秋季的降水量呈减少趋势,提示未来发生春旱、秋旱的几率可能增多。     

利用多普勒雷达定量估测降水试验

利用南昌多普勒雷达体扫资料和抚州市气象台站自记雨量资料,建立了定量估测降水方程,在抚河流域的不同区域进行了定量估测降水对比试验,据此给出了有利人工增雨作业的多普勒雷达产品判据。结果表明,综合利用多仰角基本反射率、回波顶高和垂直积分含水量进行定量估测降水,效果明显好于单独利用单仰角基本反射率估测定量降水。在降水量≤3 mm时,综合定量估测降水值、常规定量估测降水值与实测降水值比较吻合;在降水量>3 mm、特别是出现较大降水(>5 mm)时,与常规定量估测降水值相比,综合定量估测降水值更接近实测降水值。     

上海地区几类强降水雨滴谱特征分析

用Parsivel激光降水粒子谱仪资料对2013年上海地区4—10月份期间4种类型 (层状云、对流暖云主导型、对流冷云主导型和强台风影响下的混合暖云型) 降水过程的雨滴谱特征进行了分析。通过平均雨滴谱及其拟合特征、雨滴数密度与含水量分布、雨滴尺度与速度二维谱分布等对比分析发现:各类降水中, 雨滴谱的峰值结构与雨强大小有关, 其中直径介于0.187~1.312 mm的小雨滴均出现峰值且总数最多。各尺度雨滴数密度及其比例决定了其降水量贡献比, 在冷云强降水中的雨强贡献最大的雨滴尺度要显著大于其他3种类型。雨滴谱宽按大小排列依次为对流冷云主导型、混合暖云型、对流暖云主导型和层状云。最后综合运用雨滴谱、雷达、雨量站、闪电等观测资料对9月13日对流冷云主导型降水过程进行分析后发现:在雷暴的演变过程中, 雨滴谱特征与雷达反射率因子、垂直液态水含量、自动站雨强、闪电频次等要素均有较好的相关性。冷云产生的冰晶和冰雹融化后的大雨滴进入中低层的广谱小雨滴群, 并通过破碎分裂增加了大雨滴的形成概率, 尤其是捕捉碰并过程更加快了大雨滴的增长速度, 使雨强在短时间内迅速加强。雨滴谱中各档粒子数的演变, 揭示了降水强度的变化, 用雨滴谱资料可有效弥补现有雷达定量估测降水的偏差, 且在冷云中改善明显。     

基于云团的分组Z-R关系拟合方案效果评估与误差分析

为了降低因Z-R关系不确定导致的雷达定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimation,简称QPE)误差,提出了基于云团的分组Z-R关系拟合方案,在风暴单体识别算法得到的不同降水云团或同一个云团内部的不同数据分组区域内,拟合并采用不同的Z-R关系反演地面降水信息。以2013年6月5—7日的梅雨锋过程为例,使用覆盖长江中下游地区的28部多普勒雷达和全国逐分钟雨量计的观测资料,对单一动态关系、简单分组Z-R关系以及基于云团的分组ZR关系反演的雷达1 h QPE进行效果对比和误差分析,结果表明:(1)基于云团的分组Z-R关系可以有效识别降水云系的局部特征,这是基于云团的分组Z-R关系优于其他两种Z-R关系方案的重要原因。(2)雷达波束部分遮挡导致的偏弱反射率因子,对雷达QPE数据场的不连续性和Z-R关系的不确定性均有影响。(3)雷达硬件或雷达标定引入的偏强(弱)的反射率因子,与简单分组Z-R关系得到的雷达QPE局部高(低)估相关,这降低了简单分组Z-R关系在大范围降水过程中的适用性,但对基于云团的分组Z-R关系的影响较小。