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...     

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。     

相干多普勒测风激光雷达反演厦门市风场及边界层高度的可靠性分析

利用2019年11月5日至12月13日厦门国家高空气象观测站的无线电探空仪数据和同期布设的多普勒测风激光雷达资料,对比分析二者的风速风向和通过梯度法反演的边界层高度.结果表明:(1)风速和风向的决定系数R2分别达到0.91和0.98,一致性良好,450～1300 m高度范围内,对比效果最佳;(2)利用探空数据的温度廓线...     

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。     

基于三台测风激光雷达的大气湍流和三维风场研究

为了获取大气湍流和空间三维风场结构,利用3台同型号的测风激光雷达开展协同观测试验。(1)利用虚拟铁塔协同观测技术开展大气湍流探测,与香河102 m铁塔安装的三维超声风速仪观测结果做对比,32 m处高频(10 Hz)风速的相关系数高达0.92,平均误差为0.77 m/s,均方根误差为0.41 m/s;大气湍流强度(TKE)的相关系数高达0.99,平均误差为-0.02 m²/s²,均方根误差为0.08 m²/s²,并且协同观测的高频风速与三维超声风速仪的观测结果具有相同的频谱结构。(2)利用扫描协同观测技术开展三维风场探测,与铁塔上的常规测风设备相比,其90 m高度处的水平风速和风向的相关系数分别为0.92和0.93,平均误差为-0.41 m/s和0°,均方根误差为0.73 m/s和34°。相比于单台测风激光雷达,基于3台测风激光雷达协同观测技术具有一定的优势:不需要风场水平均匀的假设、探测精度更高等。但其对观测环境的要求较高:观测路径上不能有遮挡、观测必须协同等。在科研业务应用中,需要根据实际的观测需...     

辽宁绥中地区海陆风的多普勒测风激光雷达观测与特征提取

2019年3月,利用相干多普勒测风激光雷达首次在辽东湾西部绥中地区进行了风廓线测量试验。根据研究区域海岸线走向采用风向的十六分位法定义局地海风和陆风,分析和提取海陆风特征验证了多普勒测风激光雷达在春季季风间断期间观测海陆风的可行性,并计算和分析了大气边界层湍流能量的变化以及回流水平变化等特性。结果表明：1）绥中地区春季存在明显的海陆风环流特征,测风激光雷达观测海陆风出现的时间与地面自动气象站观测的数据较为一致,符合海陆风日的定义。2）海陆风日发生时,水平局地回流指数（RF）较小,1.2 km以下的RF值小于0.5,使得污染物循环累积,较易形成雾霾天气;但是海风时大气边界层的高度可达1 km以上,有利于低层大气污染物向高层扩散,减轻低层大气污染。研究结果为该地边界层参数化方案的设计和污染的防治提供了参考依据。     

青藏高原一次MCC转MCV过程研究北大核心CSCD

利用WRF(ARW)模式、WRF-3DVAR系统以及ATOVS卫星资料,对2013年7月22-23日高原上的一次MCC转化MCV的过程进行了直接同化试验和数值模拟。同化的模拟结果表明,同化不同传感器资料效果相差较大;同时同化多种传感器资料并未比单一资料效果好;连续循环同化有效改善了高原MCV的强度和位置模拟。选定循环同化AMSUB资料为最优同化方案,对此次高原MCC转化为MCV的过程进行分析:中尺度涡旋和强降水均发生在湿等熵面下陷区域。高空正的湿位涡异常叠加低层正温度异常,在此过程中经历对流不稳定度的减弱,诱生出气旋性环流并向下伸展,使得气旋性涡度发展,降水发生,而水汽的凝结潜热释放进一步加剧了湿等熵面的倾斜,从而使得垂直涡度进一步发展。同时,在此过程中受水汽加热的影响,水平相当位温梯度减弱,负的斜压项减弱,使得总的湿位涡正值增大。另外,比较了东部MCV与高原MCV的差异,发现后者由于高原的加热作用,低层的涡度值较大。     

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。     

中国南方地基雨量计观测与星载测雨雷达探测降水的比较分析

利用热带测雨卫星(TRMM)上搭载的测雨雷达(PR)探测结果和中国40°N以南地区约430个台站雨量计观测结果,分析研究了1998-2005年中国南方地区这两种降水资料气候分布的异同.研究结果表明两种降水资料在2.5°空间水平分辨率上,所描述的中国南方降水率气候分布在多年年平均和季平均上具有较好的一致性,但在降水率极值和极值区范围大小等细节上两者还存在一定的差异,主要是地面雨量计结果相对PR结果偏高,其中中同南方50%以上地区两者相差在1 mm/d以内、30%的地区两者相差在1-2 mm/d,夏季差异可超过2 mm/d.对两种降水资料差异的原因分析表明,地面雨量计空间分布密度是影响两者差异的决定性因素,当格子内雨量计超过6个时,两者的相关系数大于0.7;夏季两种降水资料的相关性都比其他季节差,不论格子内的雨量计数量多与少;对流降水多发地区,两种降水资料之间的差异大于层云降水多发地.利用PR探测结果对夏季青藏高原多年月平均降水率分布及高原东、西部的降水特点的分析表明,6月高原东部出现2 mm/d左右的降水区,而在7和8月1 mm/d的降水区域基本覆盖了除高原西部以外的整个高原,其中高原中部地区出现降水率近3mm/d的大值区.月降水距平的时间演变表明,高原降水偏少月份要多于偏多月份.     

基于不同资料的影响南海热带气旋环流背景对比北大核心CSCD

利用1981—2020年中国热带气旋最佳路径数据集、中国大气再分析资料(CMA-RA)、欧洲中期天气预报中心ERA5及美国NCEP/NCAR再分析资料(NCEP-Ⅰ),对比不同资料在表征影响南海热带气旋活动环流背景的能力,探讨CMA-RA的适用性。结果表明:不同资料基本刻画出与热带气旋活动密切相关的环流特征,包括南方涛动、菲律宾至南海低层纬向风、热带低层纬向风反向分布型、菲律宾至南海中东部低层涡度、热带西太平洋垂直风切变及南海至菲律宾以东海域中层湿度。它们对南方涛动、关键区纬向风和中层湿度的刻画较相似,CMA-RA和ERA5对南方涛动、低层纬向风及其与热带气旋关系的描述一致性高,较NCEP-Ⅰ密切,但低层经向风、关键物理量差异较大。对极端年环流具有相似的表现能力,但异常程度存在差异,海平面气压、低层纬向风高度一致,以CMA-RA与ERA5最接近;中层湿度CMA-RA与ERA5接近,较NCEP-Ⅰ偏小;关键物理量差异较大。CMA-RA对南海热带气旋环流的刻画具有与ERA5和NCEP-Ⅰ相当的性能,并与ERA5一致性较高,可为相关工作提供可替换的再分析资料集。     

基于漂浮式测风激光雷达观测数据的海上预报风速订正

本文阐述了海上漂浮式测风设备对数据的测量方式和校准方法后,利用三部漂浮式测风激光雷达 50、80和100m三个高度的风速数据,对同地点和高度的GFS全球天气预报模式的风速数据进行预报订正。结 果表明,直接采用滑动自适应权重的Kalman滤波方法产生累积的滞后平均偏差对风速进行订正的结果并不理 想,统计发现通过降低预报订正公式中的滞后平均偏差项的比值,可以获得更好的标准偏差结果。滞后平均偏 差比值减小至0.1~0.5后经Kalman滤波方法订正后的风速标准偏差整体要低于订正前的风速标准偏差,其中最 佳的比值为0.3。利用这一滞后偏差比值对三部雷达不同预报时刻和预报时效的风速样本组进行订正后发现, 除了个别数据样本组外,超过90%数据样本组的风速标准偏差较订正前是减小的。经改进的算法订正后各高 度层风速预报值的改善率大致在5~20%范围内。     

基于多普勒测风激光雷达的低空急流观测研究

基于相干多普勒测风激光雷达于2018年8月在山东德州获取的为期一个月的风廓线观测数据,进行了低空急流的判定、识别与统计分析。参考BONNER对低空急流的判定标准,对1 500 m高度以下的每10 min平均风廓线数据进行低空急流识别与统计,急流发生频率仅为3.6%。参考张世丰对低空急流的判定标准,统计了350 m高度以下10 min平均风廓线的低空急流风速、高度、风向及风切变等结构特征。急流发生频率为24.9%,急流速度主要介于6～10 m·s-1之间,急流高度出现3个峰值,分别位于110 m、160 m和220 m左右,急流风向主要为偏东风和偏南风。结果表明,多普勒激光雷达可以获取高时空分辨率的风廓线数据,进而可以有效检测低空急流结构的存在及其特征。     

基于多任务学习的地基云图识别与分割技术北大核心CSCD

云在天气预报中扮演着一个至关重要的角色,准确识别和分割地基云图可以有效指导天气预报。针对大部分现有数据集只适用于单任务学习,地基云图识别和分割技术多以单任务实现,识别检测效率低且算法鲁棒性差等问题,构建了带标签且适合多任务学习的地基云图数据集(GBCD)和GT数据集(GBCD-GT),在此基础上设计了一种基于多任务学习的地基云图识别与分割联合网络模型(GCRSegNet)。该模型首先通过卷积神经网络提取共享特征,再为每个任务设计特定网络,提取更具辨识度的特征,分割网络通过学习共享特征实现地基云图分割,识别网络通过结合共享特征和分割特征实现地基云图识别。经过多组对比试验表明,该网络能准确表征地基云图特征,使识别任务准确率达到94.28%,分割任务像素准确率达到93.85%,平均交并比达到71.58%,为实际应用提供了可能性。     

基于CloudSat-CALIPSO数据的大兴安岭地区云宏微观物理量的垂直结构特征分析北大核心CSCD

大兴安岭是我国重要生态资源保护区,深入分析该区域云物理特性参量分布特征,对了解复杂地形区域气候变化及人工影响天气等具有重要意义。基于CloudSat-CALIPSO(CloudSat-Cloud Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星观测资料,分析了大兴安岭地区云层的宏、微观物理特征,结果表明:大兴安岭地区年平均云出现频率为59.5%,主要以高层云、卷云和层积云为主,春夏季云发生频率高于秋冬季。云层主要以薄云为主,61.41%的云厚度不超过2 km,云顶高度、云底高度分别呈现双峰型和单峰型分布形式。云垂直结构特征为单层云的出现频率最高,占到总云量的69.19%,随着云层数的增加,云的发生频率逐渐降低。大兴安岭地区云中液态水含量丰富,年平均值达244.41 mg·m^(-3),约为冰水含量年平均值的4倍,有83.2%的云水含量集中在低空5 km以下的区域。水滴粒子有效粒径和数浓度的年平均值分别为15.86μm和34.47个·cm^(-3),均小于冰晶粒子平均值。云中含水量和有效粒径随高度呈现单峰型分布形式,而云滴粒子数浓度则在低空呈现为双峰型分布形式。     

多普勒雷达与L波段雷达垂直风廓线对比分析北大核心

利用2012-2017年阜阳多普勒雷达与L波段雷达测风数据进行对比分析,统计两者的相关性和测量误差,进一步了解多普勒雷达风廓线产品的准确性和可信度。结果表明:两者测风结果一致性较好,风向和风速相关系数分别为0.97和0.94,标准差分别为19.5°和2.65 m·s^(-1)。多普勒雷达风速总体上在同一高度比L波段雷达风速偏小,两者风速相对偏差平均为24.48%;风速标准差随高度增高呈增大趋势,在降水期间对比差值小于非降水;风向标准差在7 km以下呈递减趋势,8 km以上有小幅增加趋势;风速相关系数随高度增加呈增大趋势,除低空偏低以外,其他高度相关系数均较高。     

激光雷达和微波辐射计温湿度廓线与探空数据的对比分析

基于西安泾河国家气象站2021年微波辐射计、西安理工大学研制的大气温湿度廓线激光雷达等设备观测数据反演计算0～10 km 以下的温湿度，通过与探空资料的对比分别评估了微波辐射计和激光雷达的探测性能。结果表明，二者反演的温度均与探空数据具有较好的一致性，激光雷达反演的温度和探空温度的相关系数为0997，均方根误差在15～25 K之间，微波辐射计反演的温度和探空温度的相关系数为0973，均方根误差在15～50 K之间；在反演相对湿度方面激光雷达优于微波辐射计，激光雷达反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0964，均方根误差在5%～15%之间，微波辐射计反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0632，均方根误差在20%左右。     

基于生成对抗网络和卫星数据的云图临近预报北大核心CSCD

利用风云四号气象卫星A星(FY-4A)红外云图,基于生成对抗网络方法,提出了红外云图外推预报模型,实现了华东区域未来3 h的云图预报,预报的时空分辨率分别为1 h和4 km。结果表明:该外推模型预报的云图可较好描述云团移动、发展和减弱趋势,对研究区域内云团的强度、位置和形态得到较为理想的预报效果。为了验证提出的云图外推模型的有效性,将其与光流法和轨迹门控循环单元模型进行比较。对比试验结果表明:该云图外推模型具有最优的预报效果,说明使用生成对抗网络进行云图外推具有较好的可行性,能有效应用于气象业务中监测云团的生消和移动并提前预警灾害性天气的发生,为天气预报提供重要的参考依据。     

FY-2G云量产品与地面观测云量对比分析北大核心CSCD

为推动地面云观测自动化,利用2015 2016年全国范围内不同时段FY-2G卫星观测云覆盖率和总云量反演产品与同时段地面气象站人工观测总云量资料进行对比分析,评估卫星观测与地面人工观测的一致性和偏差。结果表明,FY-2G卫星观测云产品较地面观测偏低,总云量较云覆盖率偏低明显。定义晴天、少云、多云、阴天四种不同云量等级,进一步分析卫星数据,结果显示不同云量等级下云覆盖率与总云量与地面人工观测的一致性和偏差有所不同,晴天和少云状态下总云量产品一致性较好,阴天时云覆盖率一致性较好。从分布上分析发现西部和西南部观测偏差较大,且根据云量等级呈现不同的状态。因此在云观测自动化布局中,卫星观测不能完全替代地面云量观测。地面观测应在西部和西南部,以及天气状况较为复杂的区域加强观测。     

往返平飘式探空观测系统对CMA-MESO的影响研究北大核心CSCD

往返平飘式探空观测是我国研发的一种新型高空观测技术,除了具备与传统探空观测一致的上升段大气垂直廓线观测能力,同时还增加了平飘段和下降段的大气探测,自动实现了探测廓线的时空加密。利用ERA5再分析资料作为“真值”,利用往返平飘式探空模拟仿真系统构造了往返式探空模拟观测,基于CMA-MESO区域模式和3D-Var同化系统进行了观测系统模拟试验(Observing System Simulation Experiments,OSSEs)。数值试验结果表明:相比传统单次上升段探空观测,往返平飘式探空在全国组网的情况下,其增加的下降段模拟探空观测,能够有效提高CMA-MESO的降水预报技巧,不同降水量级的ETS评分提高约2%~5%,同时改进要素场(温、湿场和风场)的预报,改进率约为2%~5%。此外,典型天气个例分析结果表明,增加往返平飘式探空观测能够改善模式初值偏差,从而更准确地模拟降水分布。该文的研究结论为往返平飘式探空的未来科学布局和应用提供了理论支撑。     

两种再分析月平均气温资料在蒙古国的适用性评估北大核心CSCD

利用蒙古国18个气象站1987-2006年实测月平均气温资料与JRA-55和ERA-interim两种再分析资料月平均气温进行了比较和分析。首先对比了两种再分析气温资料在蒙古国校正前后的质量状况,并分析了资料的误差来源;然后将再分析气温资料与实测气温资料变化趋势进行对比,评估其对于温度变化趋势的反映能力。结果表明,利用气温直减率对再分析资料校正可以显著提升再分析资料春、夏、秋季数据质量,再分析资料偏差主要源于冬季气温偏差;JRA-55和ERA-interim气温数据在蒙古国地区可信度都比较高并各具优势,ERA-interim相对JRA-55偏差略小,而JRA-55则可以更为精准的拟合气温的变化趋势。