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。     

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。     

风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料的对比

为了探讨风廓线雷达资料的可用性,对2013年9月—2015年10月青岛站和济南站的风廓线雷达与L波段探空雷达测风数据进行相关、误差及有效样本比率分析。结果表明:(1)济南站和青岛站绝大多数高度层00:00和12:00风廓线雷达与L波段探空雷达的水平风速显著正相关,通过α=0.05及以上信度检验;(2)济南站00:00和12:00,晴天1.5 km以上及雨天0.64 km以上大多高度层风廓线雷达的水平风速比L波段探空雷达偏小约2 m·s~(-1),且当风廓线雷达与L波段探空雷达水平风向差≤20°时,有效样本比率基本在70%以上,资料质量很高;(3)青岛站00:00和12:00,6.48 km以下大多高度层风廓线雷达探测的水平风速比L波段探空雷达偏小2~4 m·s~(-1),水平风速资料可用,但当2部雷达风向差≤20°时,有效样本比率仅为20%,海陆风及2种仪器的布设距离是水平风向差异的主要原因。     

北京城市复杂下垫面条件下三种边界层测风资料对比

利用2016年8月28日至9月2日北京市朝阳区气象观测站激光测风雷达、风廓线雷达和GPS探空仪同步观测数据,对比分析三种测风仪在城市复杂下垫面条件下边界层不同高度处的测风性能。结果表明:(1)激光测风雷达与GPS探空仪测风结果具有较好一致性,风速、风向的相关系数分别为0. 66～0. 96、0. 71～0. 98,其中风速平均绝对误差小于2 m·s-1,风向误差在20°之内。(2)风廓线雷达资料的精度相对较差,与GPS探空仪的风速、风向相关系数分别为0. 66～0. 91、0. 55～0. 86,误差随高度呈现先减后增的垂直分布特征。其中,400～1000 m高度范围两种资料的吻合度最高,相关系数在0. 80以上,为仪器最佳测量范围;此外,风廓线雷达的风速整体高于GPS探空仪,两者最大偏差可达4 m·s-1左右,风向平均误差最大可达30°。(3) GPS探空仪的工作方式及测量结果也存在不足,一是观测频次较低,难以详细、精准地描述边界层风场结构的变化过程;二是当存在垂直风切变时,探测初期具有明显滞后性,由当前状态转变为真实的风场示踪物需要一定时间。     

不同季节天气条件下风廓线雷达测风精度分析

采用建瓯风廓线雷达(CFL-06)观测资料,分析不同季节天气条件下风廓线雷达的测风精度,同时还选取了永安风廓线雷达(CFL-03)数据进行了对比分析。结果表明,四个季节在探测高度低于4 km时,获得的对称波束水平风分量差值的平均值很小,且小于0.5m·s~(-1),标准差值也比较一致,且小于10 m·s~(-1),探测精度均较好。当探测高度超过4 km后,春、冬两季对称波束水平风分量差值的平均值和标准差值开始增大,在7.1 km高度平均值和标准差值达到最大,分别为9 m·s~(-1)和28 m·s~(-1),夏、秋两季探测精度高于春、冬两季的。在探测高度低于4 km时,不同季节4种方法计算的垂直速度基本一致,以春季大气最为均匀,其次是冬季的,夏、秋两季的最差。在探测高度超过5 km后,春、冬两季4种方法计算的垂直速度偏差增加较快,最大分别为0.9 m·s~(-1)和1.0 m·s~(-1),夏季4种方法计算的垂直速度偏差较小。夏、冬季水平风向和风速测量精度优于春、秋两季的,秋季测量精度最低,水平风速标准差值在0.0～1.5 m·s~(-1)和水平风向标准差值在0～15°范围内所占比例分别只有51.6%和54.0%。总的来说,风向和风速测量精度普遍不高,需要进一步改进算法,减少计算误差,提高探测性能。     

利用AMDAR数据分析厦门、泉州双雷达三维风场反演误差

利用2016年全年进出厦门机场和晋江机场航班的AMDAR(Aircraft Meteorological DAta Relay)数据对双雷达反演风场进行检验,分析了厦门、泉州双雷达风场反演的总体误差,研究结果表明:1)验证了双雷达连线附近区域反演风场的平均绝对误差较大,发现了与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域的反演结果的平均绝对误差明显大于误差的年平均值。2)对于反演风向而言,误差随着高度增加而减小。对于反演风速而言,高度在9 km以下的反演误差在5 m/s左右,而9 km以上的反演误差较小。3)剔除了双雷达连线附近区域(与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域)和反射率因子小于5 dBZ以及等于100 dBZ(剔除非气象回波)的反演结果后,双雷达反演风场误差较小,相对于AMDAR数据的风向年平均绝对误差为29.4°,风速年平均绝对误差为3.28 m/s,总体误差在可接受范围之内,反演结果接近"真值",该反演方法稳定可靠。     

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。     

CFL-06型风廓线雷达与L波段探空雷达测风对比分析

为探讨风廓线雷达资料的准确性和可用性,将2016年5月2017年4月张家口的风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料进行对比分析。结果表明:1)张家口站大多高度层二者风速呈显著正相关,00:00的相关性优于12:00的,8km以上未通过显著性检验。2)4.11km以下风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏大,平均误差为0.00~1.50m/s;4.11km以上风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏小,平均误差为0.00~22.13m/s,并随高度的增加而增大。3)水平风速有效样本率(风速差≤3m/s)整体随高度增加呈先增大后减小的趋势,中低层(1.23~3.63km)的有效样本率较高,为60.0%~70.0%。4)2.196.03km各高度层水平风向的有效样本率(风向差≤20°)较大,稳定在70%~80%,有降水时风向有效样本率随高度的增高而增大,且各高度层波动较大。两个时次风向有效样本多集中在风向差为10°的范围内,28km各高度层有效样本率(风向差≤10°)可达到40%~60%。     

多普勒声雷达测风与直接测量仪器的观测比较

文中对多普勒声雷达测风和325 m铁塔上风速、风向仪及超声风速仪的测量值进行了观测比较。结果表明,当信噪比大于1时,两种方法测量的平均风速、风向的相关较好,风速、风向廓线较为接近;声雷达测量的垂直风速平均值和均方根差比超声风速仪的测量值略偏大。这与国外进行的观测比较结果一致。 需要指出,声雷达和直接测量仪器的观测比较中存在一定差异,特别是对比每一次的观测值就可以看出,在某些情况下还存在明显差异。进一步分析声雷达测风产生偏差的原因,对误差做出合理的订正是十分必要的。     

风观测对障碍物距离要求的定量评估

为定量评估气象站风观测对障碍物的距离要求,通过流体力学模式(Computational Fluid Dynamics,CFD)对单体建筑物进行了敏感性试验分析,并用河北沽源构筑物观测试验对模拟结果进行了验证。结果表明:(1)按照来流风速90%进行风速影响范围评估,障碍物对风速的影响距离为迎风面上3倍建筑物高度,背风面为28.5倍建筑物高度;按风向偏差10°进行风向影响范围评估时,障碍物对风向的影响距离为迎风面1.4倍建筑物高度,背风面为6.8倍建筑物高度,侧风向为2.8倍建筑物高度,垂直方向上为4倍建筑物高度。(2)对来流风速、建筑物厚度、建筑物高度、建筑物视宽角、来流风向的敏感性分析表明,10 m风速、风向测量对障碍物距高比的要求随背景风速的增大而增大;随着建筑物厚度的增大,10 m风速、风向观测对距高比的要求减小;当障碍物高度6 m时,对10 m风速、风向观测影响不明显,当障碍物高度6 m时,对距高比的要求随障碍物高度的增加而减小;随着建筑物视宽角的增大,10 m风速、风向观测对距高比的要求增大;来流风向与建筑物呈45°时,风速影响区域增大,风向影响区域水平方向增大、侧方向减小。     

风廓线雷达测量性能分析

从雷达探测理论出发,结合工作实践,从理论上计算了对流层风廓线雷达的探测高度范围、时空分辨率和测量误差,对数据获取率等方面的测量性能进行了分析.结果表明:通过对风廓线雷达的工作波形和工作模式进行恰当设计,对流层风廓线雷达的测量性能可以达到:最大探测高度12 km以上,最小探测高度150 m,高度分辨率75 m,时间分辨率...     

双多普勒雷达风场反演误差和资料的质量控制

提出了用双多普勒雷达观测资料进行回波强度、径向速度和方位定位的质量控制方法，以及利用概率分布法订正配对的双多普勒雷达回波强度的方法。以2001年973“中国暴雨”外场试验期间获取的双多普勒雷达观测资料为例，比较了合肥、马鞍山和宜昌、荆州的两对双多普勒雷达同步观测的回波强度、径向速度和方位的改变对观测数据对比的影响；分析了这两对双多普勒雷达径向速度测量误差引起的风场反演的误差。结果表明:两对双多普勒雷达观测的回波强度和径向速度的空间位置和变化趋势比较一致，合肥与马鞍山雷达的回波强度有一定差异，径向速度也有1～2 m/s的差异。风场反演的误差与风场的方向、大小、空间位置等有关。在两个径向速度夹角在40°～140°范围内，共面上的风场的反演误差在1～2倍的雷达探测径向速度的误差范围内。     

国产GPS探空系统探测能力分析

实验室测试和外场比对试验表明,我国研制的GPS探空系统采用卫星导航测风体制进行测风,GPS高度反算气压取代气压传感器,较之雷达探空体制要更为准确和精确。其在电气性能和稳定性、可靠性方面满足CIMO的探空要求。实验室测试表明,在采用新型温、湿、压传感器和测试条件情况下,准确性误差分别在±0.1℃、±2%、±1hPa之内,满足WMO对常规高空探测要求。与RS92型探空系统相比,国产GPS探空仪的动态测量性能除相对湿度准确性方面由于技术和工艺水平仍有一定差距外,其余要素已接近RS92的水平,尤其与GPS定位相关的气压、位势高度、风向和风速,其一致性标准差已与RS92相当,达到了较高的水平。与我国现有高空探测业务使用的L波段探空系统相比,测量准确性方面已优于L波段探空系统。     

风廓线雷达数据质量影响因子及处理算法

风廓线雷达系统误差和探测数据时空代表性影响风的数据质量。针对五波束探测风廓线雷达,提出雷达系统误差检测方法并分析风的空间不均匀分布和时间代表性对风数据质量的影响。在此基础上,通过比较4组三波束计算的两组水平风u,v分量离差进行风的空间均匀性判别,并比较了一致性平均和数学平均两种时间代表性处理算法间的测风精度差异。利用广东风廓线雷达站网2014年3—5月10部雷达数据进行方法应用和评估。结果表明:稳定大气条件下,3种型号雷达 (LC,PB,PA) 的有效数据高度分别达到3,6 km和10 km的雷达系统功能设计需求。经空间均匀性检验与时间一致性平均处理的风数据在降水期间质量优于业务雷达数据,3—5月10部雷达获取的两组u,v分量离差标准差约为1 m·s-1,表明经过空间一致性检验和时间一致性平均处理后的数据质量较好。     

风廓线雷达回波信号强度定标方法

风廓线雷达返回信号功率定标通常通过返回信号信噪比和系统噪声功率的估算得到。该方法存在着噪声电平的确定、外部噪声等不确定性因素,影响了定标的精度。采用信号源分别对接收机和信号处理器进行定量测试,进而对雷达系统进行定标,是另一种可行的办法,该文利用这种方法对CFL-03风廓线雷达进行了定标,并利用该雷达在东莞2009年7月和8月探测资料与广州S波段天气雷达和地面雨量计资料进行比较。结果表明:用该定标方法得到的回波强度与天气雷达回波强度和地面雨量计资料估算的回波强度基本一致,平均标准差在1 dB左右,表明这种定标方法是可行的。     

气球携带探空仪上升和降落伞携带探空仪下降的全程探空对比分析

开展气球携带探空仪上升和降落伞携带探空仪下降的探空仪观测试验,建立针对下投式的温度、湿度和气压试验评估方法。试验结果表明上升段的北斗温度、气压测量准确度与RS92基本相当,湿度差于RS92双加热湿度传感器;下降段的北斗温度测量准确度与下降段的RS92基本相当,气压由于快速下降对定位有一定影响从而导致气压误差较大,相对湿度误差基本上在5%以内,符合WMO的测量要求;与风廓线雷达进行时空匹配,上升段北斗风向测量准确度差于RS92,风速测量准确度明显优于RS92。试验同时还验证了气球携带探空仪上升和降落伞携带探空仪下降全程2次探空观测模式具有很好的应用前景,可以实现高空站网的时空加密。     

乌鲁木齐风廓线雷达的探测能力评估

利用2011年12月~2013年3月CFL－03型风廓线雷达在乌鲁木齐市的风探测数据与同期的常规探空数据开展了比对分析,从而对风廓线雷达探测数据的可靠性和探测能力给予了评估。结果表明,受乌鲁木齐四季不同的气候背景影响,CFL－03型风廓线雷达的数据获取率在夏季最高,在冬季最低,80%的数据获取率等值线夏季、冬季各自达到的高度分别为4500m和1980m;受低空地物回波、探测盲区等因素影响,240m以下风廓线雷达探测的风速误差较大,240m以上风廓线雷达四季探测的风速普遍小于实况,误差在-1~0m/s之间的出现频率最高,介于28.8%~31.8%,且在四季最大频率出现的高度有所差异,总体来看夏季风速误差相对较小;风向误差总体在-22.5°~0°之间的出现频率最高,且随着高度增加频率增加;风廓线雷达风速的探测能力优于风向,二者与实况的相关系数各自为0.9左右和0.6~0.8;通过长时间序列的风速、风向资料的比较,说明CFL－03型风廓线雷达能够较为准确地反映冬季天气过程的演变,且能够较为精细地刻画夏季短时强降水天气过程中高低空气流的变化特点。在综合考虑低空地物回波、探测盲区因素以及高空气球探空飘移等多种因素影响的情况下,可见CFL－03型风廓线雷达对乌鲁木齐大气环境和天气过程拥有较可靠的监测能力。     

闽北地区边界层移动风廓线雷达对比试验评估

为了更好地把握风廓线雷达的探测性能和数据精度,对移动风廓线雷达与L波段探空雷达资料进行对比统计分析,结果表明：移动风廓线雷达的有效数据获取率达到80％的高度为3500m,符合边界层风廓线雷达的有效探测高度。移动风廓线的径向速度平均差和标准差随着高度的增加而增加,东西方向的径向速度误差比南北方向的高约0．5—1．0m／s。风廓线雷达自身数据的准确性良好,但是降雨对数据的准确性影响比较大。这次对比试验结果表明,对比试验应该选择比较平稳的天气过程。由于秋冬季节大气环流比较稳定,降雨类型多为层状云降雨,因而风廓线雷达数据可靠性高;对流性降雨过程往往造成风廓线雷达资料可靠性降低。