深圳气象梯度塔与测风激光雷达观测对比分析

为了更好的了解WindView 10多普勒风廓线激光雷达的准确性,2017年7月在深圳石岩气象综合观测基地进行了一次成功的风速风向观测对比试验(时间为2017年7月20—30日),利用356 m气象梯度塔与测风激光雷达测得的风数据进行了不同时次和不同高度(40、80、100和150 m)的对比,结果表明:梯度塔和雷达在300 m以下高度范围内风速风向的观测结果比较一致,各层风速风向结果的标准差、最小最大值、均值、中位数都非常接近。风速的均值偏差最小为-0.000 09 m/s,标准差偏差最小为0.002 63 m/s,风向均值偏差最小为0.169 83°,标准差偏差最小为-1.304 83°。4层高度风速风向的相关系数都很高,风速的相关系数普遍在0.95以上,风向由于360°的过零问题导致相关系数较低,但也普遍大于0.75。同时,激光雷达测得的风速均值普遍小于梯度塔,风向均值在低层小于梯度塔,在高层则偏大。验证结果表明,该型多普勒测风激光雷达是一款观测结果可靠的低层大气风廓线测量仪器。     

Galion激光测风雷达探测性能分析

Galion激光雷达是应用第二代技术的激光雷达设备,具备对全天空、全角度的扫描能力,目前是市场上唯一的三维扫描设备。本文利用深圳356 m梯度塔与锡林浩特100 m梯度塔的观测数据分析了Galion激光雷达的探测性能,并得出以下结论：PPI模式下,深圳激光雷达与测风塔测得风速相关系数为0.85,风向相关系数为0.9;锡林浩特激光雷达与测风塔测得风速相关系数为0.9,风向相关系数为0.95;此外,雷达在各个角度探测的结果相关性都较好,说明激光雷达在PPI模式下具有很好的探测性能。     

深圳356米气象塔观测数据的质量控制方法和空气动力学参数研究

气象高塔数据资料弥足珍贵, 对其进行质量控制将为后续科学研究和业务工作的开展提供便利; 此外, 利用塔基观测资料计算空气动力学参数有助于校正模式空气动力学参数理论值。对2017-2018年深圳356 m气象梯度观测塔共13层的每10 s风速、风向、相对湿度、温度探测资料进行数据质量控制, 基于莫宁-奥布霍夫相似理论和数据质量控制后的气象梯度观测塔近地层(10 m、20 m、40 m、50 m和80 m) 1分钟平均的风温资料, 利用最小二乘法拟合迭代计算了近中性条件下深圳气象梯度观测塔下垫面空气动力学粗糙度(z₀)和零平面位移(d)。结果表明:深圳气象梯度观测塔的气象探测资料数据质量很高, 连续两年平均数据缺失率为1.28%, 数据错误率为0.01%。近中性边界层条件下, 深圳气象梯度观测塔下垫面空气动力学粗糙度均值为0.35 m, 零平面位移均值为5.33 m, 结果合理可信。研究表明空气动力学参数受下垫面非均匀性、植株柔软性、气流来向、风速等的共同影响。      

测风激光雷达与风廓线雷达的探测性能评估及数据融合

测风激光雷达和风廓线雷达作为L波段探空测风的有效补充,均可以提供高时空分辨率的大气风场信息,然而由于工作原理和适用条件存在明显差异,在探测性能上各有优缺点,单一设备的探测数据已不能满足精细化预报的要求。本研究使用2020年1—5月北京南郊观象台的L波段探空资料对同址观测的测风激光雷达和风廓线雷达进行了数据质量评估,结果表明测风激光雷达与探空的一致性较高,U、V分量的相关系数分别为0.97和0.98,均方根误差分别为1.1和0.95 m·s-1,然而在2 km以上数据获取率较低且偏差较大;风廓线雷达与探空相比,U、V分量的相关系数分别为0.94和0.93,均方根误差分别为2.94和2.91 m·s-1,风廓线雷达的探测距离虽然更远,但在0.5 km以下和6 km以上的测量偏差较大。考虑到两种测风雷达在不同探测高度上的性能优缺点,提出分段曲面拟合法对两者的水平风资料进行融合处理,并选取个例对融合效果进行验证,结果表明,融合后的风廓线与融合前相比,风向和风速的一致性均得到明显提升。     

基于切比雪夫方法的多普勒激光雷达高空风场垂直探测精度的评估分析

多普勒测风激光雷达是目前探测晴空风场精细结构的重要遥感手段之一。中国第一部车载多普勒激光雷达已经在中国气象局气象探测中心进行准业务化运行。综述了国内外非相干多普勒激光雷达技术发展概况,介绍了多普勒激光雷达风廓线探测方法,分析了测风数据误差。并以2008年9月24—28日,神舟七号飞船回收气象保障试验期间测风数据为例,对多普勒激光雷达风廓线探测进行评估分析。多普勒激光雷达测风数据与神七飞船主着陆场附近的探空资料和北京数值预报同化资料进行对比的结果表明,多普勒激光雷达的测风数据时空分辨率高,是一种可信的高精度大气风场探测手段。为了消除多普勒激光雷达的测风数据较大的高频随机误差,采用切比雪夫多项式正交展开滤波方法得到的低通分量,更好地揭示了在垂直方向上较大空间尺度波动的大气风场信息。利用这一方法对多普勒测风激光雷达测风数据进行质量控制,用于较大尺度的数值预报模式,可以提高初值场同化的效果。而滤波分析分离出的高通分量,尽管主要是高频随机误差,但其中振幅较大的高频分量也许揭示了大气风场更小尺度的波动,这需要有更多的观测事实和更进一步的分析来判定。      

测风雷达在超大城市综合观测中的探测效能评估

针对广州超大城市综合观测建设中,为了获取典型天气过程特征风数据,需使用最优观测设备连续观测城市上空边界层内风分布状况的问题,选取3部不同类型的测风雷达与清远探空站数据进行对比分析.通过计算测风雷达数据的可用率、风向风速准确率及误差情况,对3部测风雷达的探测效能做出评估,得出在边界层内不同垂直高度上探测效能最优的设备,为...     

宁波风廓线雷达数据获取率和降雨预报应用分析

利用2018—2021年宁波市奉化区和余姚市两部6～8 km对流层风廓线雷达实时观测资料,对两部风廓线雷达的数据传输稳定性、探测性能和降雨辅助预报能力进行了统计与对比分析。结果表明,通常情况下宁波两部对流层风廓线雷达运行稳定,故障率低,数据获取率则会因月份、季节、天气条件和降水等级的变化而有所不同。从月份来看,1月、12月数据获取率最差,6月、7月最好;从季节来看,数据获取率按照夏季、秋季、春季和冬季从高到低排序;按晴天、雨天来分,雨天有降水的数据获取率普遍好于晴天无降水;从降水等级(中雨、大雨、暴雨)来看,12 h内,大雨情况下的数据获取率和有效探测高度最好,中雨情况下的数据获取率最差、有效探测高度最低。风廓线雷达对垂直速度的观测资料对降雨预报具有一定的指导意义。     

基于高塔观测的登陆台风边界层风切变指数拟合

利用深圳气象梯度观测塔观测数据,以2017年以来进入深圳150 km范围的7个台风个例为研究对象,基于幂指数律拟合讨论台风边界层风切变指数的变化规律。结果表明:幂指数能较好地拟合台风影响下350 m高度以下风廓线,随着拟合高度范围增加,风切变指数增大,拟合精度基本维持;用深圳气象梯度观测塔等差层数据拟合台风风速效果好于全层次数据和等比层数据拟合;7个台风影响期间拟合风切变指数平均值为0.268,明显高于以往研究(0.1～0.177),主要原因是拟合的高度范围较以往研究明显增大,此外还与强风样本较少以及下垫面更粗糙有关。利用幂函数拟合台风不同风速段最大风切变指数,可在台风过程中预估不同高度极端大风风险。研究还表明:台风眼经过铁塔前后风切变指数明显升高,在抗风设计以及台风防御过程中应充分考虑这一变化。     

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。     

上海TWP3型边界层风廓线雷达探测性能评估

在简述上海TWP3型风廓线雷达系统的基础上,从雷达运行情况、风数据获取率和产品资料分析3方面对该型号雷达探测性能进行评估。通过统计分析不同高度层上平均测风数据全年和逐月的数据获取率,发现TWP3风廓线雷达在3km以下具有较高的数据获取率,对于边界层的探测能力要远高于高层,且夏季的数据获取率明显高于冬季。利用风廓线雷达提供的信号噪声比SNR、垂直速度和折射率结构常数C2N等资料分析了一次弱降水探测过程,二次产品可以清晰地反映降水的始末时间,且降水期间探测高度增高2km左右。评估结果表明TWP3型边界层风廓线雷达具有较低的故障率和较好的探测性能,产品资料具有可靠性和应用价值。     

降雨强度对激光雷达测风精度的影响研究

多普勒激光雷达在大气、环境以及风能等领域得到越来越广泛的应用,但对于复杂天气下多普勒激光雷达的适用性仍然有待深入研究。为此本研究采用2020年8—10月期间位于福建三沙的地基多普勒激光雷达与边界层高塔所搭载的超声风温仪观测的风场数据进行对比,发现多普勒激光雷达在水平风速、风向方面具有稳定的高精度探测性能,与超声风温仪之间相关系数达到了0.948和0.984。相比之下,激光雷达垂直风速的探测误差较大,与超声风温仪之间相关系数仅有0.353。研究发现,降雨强度与激光雷达垂直风速误差呈正相关关系,强降雨下垂直风速偏差最大可达到9 m/s。     

广东沿海地区大气稳定度的分类方法探讨

利用广东大亚湾沿海1个80 m气象铁塔2003年1月—2004年12月离地面10 m和80 m的逐时风向、风速、温度梯度资料和1.5 m 的相对湿度资料,用温度梯度、Ri数、风速比、温度梯度与风速4种不同判据把大气状态分成强不稳定、不稳定、弱不稳定、中性、较稳定和稳定6种不同稳定度,分析研究不同大气稳定度分类方法在沿海地区的适用性。研究表明,沿海地区以理查逊数(Ri)法对6类大气稳定度的区分能力最好,温度梯度和风速比法最差。     

风廓线雷达测风精度评估

采用风廓线雷达5波束探测模式的数据对测风精度进行评估分析,用垂直波束和其中两个相邻倾斜波束的探测数据构成一对计算因子,通过对同一距离高度上的4对计算因子进行误差分析,评估风廓线雷达的测风精度,得到水平风在垂直指向连续高度上的精度。对北京延庆CFL-08风廓线雷达2010年3,6,9,12月4个典型代表月份逐日连续探测资料进行了处理分析,结果表明:该雷达满足风速误差不大于1.5 m·s-1、风向误差不大于10°探测精度要求的最大探测高度6月、9月为8 km,3月、12月为6 km,基本符合该雷达探测高度的设计要求。信噪比、大气风场的不均匀性是影响雷达测风精度的主要因素:信噪比影响了高空的测风精度,-15 dB可以作为判断雷达测风可信数据最大探测高度的阈值;晴空大气出现的风场不均匀性对风廓线雷达的测风精度影响不大,降水出现时环境风场不均匀性造成水平风向、风速的测量误差较大,不能满足测风精度要求,特别是对流性降水发生前的1~2 h,水平风向、风速的方差增长迅速,可以作为强降水出现的预警指标。     

新型多普勒测风激光雷达Windcube的风参数观测与验证

2007年12月11～14日,中国科学院大气物理研究所与法国Leosphere公司在该研究所位于北京市北三环和北四环之间的325 m气象塔试验场内联合开展了一次测风激光雷达Windcube的外场演示试验.Windcube观测数据随后与325 m气象塔上的风杯风速仪测得的风速资料进行了对比,结果是:由两种手段获得的所有6...     

山东即墨风电场风力资源分析

以即墨气象站风速风向为参考,利用其30年风速资料确定风电场代表年,根据铁塔气象观测资料分析即墨风电场的风力资源状况;依据“风能资源评价技术规定”对即墨风电场的风速风向进行了检验修正。分析了测风塔各高度风速日、年变化,风向频率年月变化。计算分析了测风塔不同高度平均风速、风功率密度、有效小时数等风能参数。计算了不同风电机型60~70 m轮毂高度年发电量及其随高度变化规律;估算了风电场年发电量。得出即墨风电场达到3级风场标准,具有开发价值。     

广东博贺近海海面的一次冷空气过程强风特征分析

利用广东博贺离海岸6 km的一个海上100 m铁塔观测到的梯度资料,采用特征量分析方法,研究强冷空气过程海洋近地层强风的微观特征。结果表明：冷锋过境时,近地层的气象要素有明显的响应：温度骤降、风速加大、气压上升,风向有明显的转变;风向标准差和风速标准差在冷锋前、冷锋过境和冷锋后都有明显不同;冷锋过境大风湍流度为0.08,阵风系数为1.19;此次冷锋过境强风在时间上表现为周期0.5～1 h的低频阵性;在空间上,60 m附近存在近地层的最大风层。     

塔克拉玛干沙漠腹地沙尘暴过境时近地层风速、温度和湿度廓线特征

利用塔中80m梯度观测塔探测系统采集的资料,详细的分析了2006年4月10日沙尘暴过境时,塔克拉玛干沙漠腹地近地层风速、温度和湿度廓线的演变特征。结果表明:风速廓线满足风速值随高度增高而增大,风速梯度随高度增高而减小的对数律关系;沙尘暴由爆发前到过境时,温度廓线的温度值由随高度增高而增大转变为温度值随高度增高而减小,同时在贴地层2m处存在一微弱拐点;沙尘暴过境时,近地层大气出现微弱逆湿现象,并在不同高度上存在多处拐点,比湿增减在时间上与风速的增减呈负相关性,且整个沙尘暴天气是一个降温增湿的过程。