双多普勒雷达风场反演资料的同化应用试验

利用合肥、马鞍山2部多普勒雷达联合观测资料及多部多普勒雷达合成和连续调整技术（MUSCAT）,在笛卡尔坐标下反演得到三维风场。将得到的风场通过由CAPS（center for analysis and prediction of storm）研发的ARPS（advancedregional prediction systemv5．2．4）模式及数据处理系统ADAS（ARPS data analysissystem）进行同化试验。结果表明,反演风场信息可以改善短时模拟场、特别是风场的状况;但由于对湿度场等的改进较小,致使预报的3h降水量与实况有出入。     

单多普勒雷达反演风场的质量控制

利用扩展VAP方法,通过极值订正,时间和空间连续性订正等方法,对反演后的风场进行质量控制,并与双多普勒雷达风场反演结果进行了对比.结果表明,经过订正的反演风场中大部分有明显误差的点得到了修正,而且订正后的风场更合理,与双多普勒雷达风场反演结果更一致,提高了反演风场的质量.     

多普勒天气雷达双PRF径向速度资料质量控制

双PRF技术可用于扩展多普勒天气雷达不模糊速度的间隔,但是它也会导致径向速度资料受到离散奇异值的污染,在使用径向速度资料之前,需要对其进行质量控制。通过计算每个库的径向速度与其局地中值速度的差值,定量分析了CINRAD-SA、SC、CD和CC型业务多普勒天气雷达在双PRF模式下的径向速度数据质量,在此基础上提出了一种三步式的双PRF径向速度资料质量控制算法,即首先基于回波尺度大小对径向速度资料中的孤立噪声进行过滤,其次基于局地连续性原则对落在扩展不模糊速度间隔之外的模糊速度进行速度退模糊,最后基于已知的双PRF径向速度数据错误特征进行奇异值修正,并利用CINRAD-SA、SC、CD和CC型多普勒天气雷达的双PRF径向速度资料对该算法进行了测试。数据分析结果表明绝大部分点的速度都遵循连续性原则,与其局地中值速度的偏差较小或几乎没有偏差,而那些奇异值点的速度与其局地中值速度的偏差和高、低PRF的最大不模糊速度对应。对算法进行测试的结果表明该算法能有效地处理模糊速度并合理地修正速度奇异值。使用本算法对双PRF径向速度资料进行质量控制后,在保持原有数据空间分辨率不变的情况,径向速度数据质量得到显著提高。     

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。     

登陆台风的多普勒雷达资料质量控制和水平风场反演

消除噪音和速度模糊、进行水平风场的反演并检验是正确使用和充分利用多普勒雷达探测资料的前提.对2005年8月山东烟台多普勒雷达探测到的0509号台风"麦莎"的存在速度模糊的径向速度资料首先进行噪音和速度模糊消除处理,检验结果表明对资料的退模糊处理是成功的;其次进行了水平风场的反演,并对反演的风场从雷达径向速度的特征、大尺度环境风场特征、与卫星云图云带的对比和以台风中心为圆心计算的径向风垂直剖面特征等方面进行检验.结果表明,利用单多普勒雷达探测资料得到的水平风场能够清晰地给出登陆热带气旋内部存在的中小尺度系统,及其水平和垂直结构,并表明与台风外围雨带强降水区域相对应的是明显的中尺度水平风场的切变与辐合区.反演风场也可以为进一步利用单多普勒雷达探测资料分析和研究登陆台风内部的中尺度结构提供高分辨率的可靠的分析资料.同时证明,使用的退速度模糊方法能够有效地应用于较完整资料的速度模糊的自动消除,以及VAP方法对于中小尺度风场分析的实用性.     

双多普勒天气雷达反演大气三维风场的个例研究

根据笛卡尔坐标系下双多普勒天气雷达反演大气三维风场的理论，以2003年7月5日发生在安徽省的一次强降水过程为例，反演大气三维风场。结果表明：利用双多普勒天气雷达反演大气风场能够更加详细地反映出大气风场的三维结构。     

双多普勒雷达反演强风暴三维风场的数值试验

两部雷达测得的径向速度再加上质量连续方程可以求解大气风场，利用这一原理，以1996年6月29日发生在北京东北部京冀交界处的一次强风暴过程为例，用模式反演出风暴体的三维风场结构，误差分析表明和实况基本一致。利用模式输出的三维风场，先模拟两部多普勒雷达扫描的数据，在此基础上，进行三维风场反演，结果表明，反演得到的流场和模拟的流场总体趋势完全一致，风暴的中心位置吻合较好，上升气流和下沉气流的分布也很接近，水平速度分量反演的误差很小，基本上可以反映三维风场的真实情况。垂直速度的平均离差在各个高度上都较小，反演结果较好。     

多普勒雷达风场反演VAP方法的资料预处理

在分析了三类单多普勒雷达反演风场方法的基础上, 认为VAP方法是近期内可望在业务中应用的方法, 并指出VAP方法的关键是能否将原始资料中的中-U及以上尺度的风场信息过滤出来, 以消除中-V尺度以下风场信息对反演结果的影响.为此提出了二维区域滑动低通滤波方法对资料进行预处理.此外还对VAP方法的风速计算公式进行了改进以减小计算误差.     

双多普勒雷达对淮河流域特大暴雨的风场反演

在 2 0 0 3年 6月下旬至 7月上旬梅雨期 ,淮河流域出现了持续强暴雨。 7月 4日0 8时～ 5日 0 8时 ,安徽省部分地区出现特大暴雨 ,其中滁州 2 73 7mm ;滁州 4日 2 0时～ 5日 2 0时日雨量为 351 7mm。使用MUSCAT技术对这次特大暴雨进行了双多普勒雷达三维风场反演 ,研究表明 ,中低层辐合线和中尺度气旋是造成此次暴雨的重要原因 ;辐合线造成低层水汽的大量集中也为其提供了有利的环境条件     

用双多普勒雷达反演降水系统三维风场试验研究

双多普勒雷达是探测云和降水三维风场比较有效的手段 ,双多普勒雷达同步观测可以获取到散射体两个方向的径向速度资料 ,这两个方向的风场资料与其他约束条件如质量连续方程结合就可以得到风场的三维结构[1～ 3] ,双多普勒雷达已经应用于龙卷、对流云等中尺度风场的探测和分析以及大型活动的气象保障中。为了研究我国长江流域梅雨锋暴雨的三维中尺度结构 ,2 0 0 1年 6～ 7月 973“中国暴雨试验研究”项目在长江中游和下游开展了梅雨锋暴雨的外场试验 ,在合肥、马鞍山和宜昌、荆州设置了两个双多普勒雷达观测系统 ,以获取暴雨系统的三维结构 ,…     

利用双多普勒雷达资料对一次台风流场结构的分析

应用Qiu等提出的两步变分反演法,由厦门、长乐两部雷达观测资料反演0604号台风"碧利斯"登陆福建霞浦前的风场,并利用反演的水平风场检验几种常用的台风涡旋模型对此次台风的合理性,以期对雷达资料应用于台风过程分析和模拟有更进一步的认识。结果表明,两步变分法可以较好地反演出台风的水平、垂直风场特征,水平风场呈现不对称性且有明显的偏心结构,流场随高度表现出漏斗形特征,垂直风速与水平流场对应较好,台风中心有下沉气流,外围有上升气流。通过对台风物理量的分析发现,此次台风过程存在以最大风速半径随高度向外倾斜的主环流圈和低层向中心流入,高层向外流出的次环流圈。利用反演的水平风场对常用的对称风场涡旋模型进行了验证,发现在最大风速圈内取Rankine模式,最大风速圈外取Chen3模式对此次台风过程拟合较好。     

风廓线雷达水平风数据质量控制

基于九龙站风廓线雷达实时水平风数据制定了水平风数据的质量控制方法，首先求取中位数水平风场，其次构建实际观测风场和中位数风场的差值序列，然后求取差值序列的均方差，再根据差值均方差得到质控判别式，最后试验求取质控判别式中的质控阈值。通过对九龙站2017年风廓线雷达水平风数据质量控制发现，实测风向数据有2044185个，25721个没有通过质控，未通过质控的风向数据占总观测的比例是1.258%，风向数据在近地层通过质控的数据最多，随高度增加通过质控的数据量有所下降。实测风速数据有2044185个，18296个没有通过质控，未通过质控的风速数据占总观测的比例是0.895%，风速数据在2000～4000 m出错的最少，近地层次之，4500～7000 m出错的数据最多。质控后风廓线雷达和探空观测风数据的均方根误差减小，相关系数增加，风向数据质量在500～7000 m提升明显，风速数据在1500～8000 m之间提升明显。     

多普勒天气雷达风场退模糊方法的研究

文章提出了对多普勒天气雷达的风场信息进行预处理的“K-邻域频数法”,该方法物理统计意义比较明确,能够有效地处理风场信息中的“噪声”问题。在此基础上,设计了单径向的速度扩展算法,并提出了“双径向-双切向”的方法, 其效果与美国WSR-88D。NSSL和FSL的算法相当。该文还设计了一个界面十分友好的人机交互方法,可以达到约90%以上的速度扩展正确率,是对传统的人机交互方法的极大改进。     

基于模糊逻辑的风廓线雷达功率谱数据质量控制研究

随着风廓线雷达组网观测系统建设的推进,质量控制是提高风廓线雷达观测资料应用效益的重要环节。通过介绍风廓线雷达回波信号的产生机理、信号与数据处理流程,研究了风廓线雷达多普勒功率谱的湍流回波与干扰回波的特征,给出了功率谱的特征量,提出了基于模糊逻辑提取大气湍流回波信息的质量控制方法,改进了多普勒速度估算的准确性。为检验质量控制方法的可靠性,以合肥2008年6月4日10:42:16(北京时,下同)东波束和8日10:36:20西波束的多普勒功率谱数据处理为例开展了风廓线观测资料质量控制的个例试验分析,结果表明处理后观测资料的可用性较好。     

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。     

雷达VAD风廓线资料质量控制研究

多普勒天气雷达VAD（Velocity Azimuth Display）风廓线资料可以提供高时间分辨率的高空风场信息。本文针对中国雷达VAD风廓线资料,设计发展了面向资料同化应用的NMIC（国家气象信息中心）质量控制方案,该方案改进了NCEP（国家环境预报中心）方案中存在的问题。利用2020年2—8月的L波段秒级探空风场资料,分别对比质量控制前、经过NCEP质量控制方案、以及经过NMIC质量控制方案的VAD风廓线资料,统计分析结果表明经过NMIC质量控制方案的VAD风廓线资料最接近观测,准确度最高,并且在各个高度上其偏差和均方根误差最小,充分说明了NMIC质量控制方案的有效性。相对背景场偏差分析表明,经过NMIC质量控制方案的VAD资料偏差和均方根误差最小,与背景场的偏差更接近高斯分布,更能满足资料同化的要求。本文的研究有助于推进VAD风廓线资料在数值预报科研和业务中的应用。     

Study on the Variational Assimilation Technique for the Retrieval of Wind Fields from Doppler Radar Data

This paper introduces a variational assimilation technique for the retrieval of wind fields from Doppler radar data. The assimilated information included both the radial velocity (RV) and the movement of radar echo. In this assimilation technique, the key is transforming the movement of radar echo to a new radar measuring variable- "apparent velocity" (AV). Thus, the information of wind is added, and the indeterminacy of recovering two-dimensional wind only by AV was overcome effectively by combining RV with AV. By means of CMA GRAPES-3Dvar and CINRAD data, some experiments were performed. The results show that the method of retrieval of wind fields is useful in obtaining the construction of the weather system.     

移动X波段双线偏振多普勒天气雷达差分相位数据质量控制

针对移动X波段双线偏振多普勒天气雷达,提出了一套差分相位数据质量控制算法,包括地物杂波抑制、退折叠、初始差分相位调整和滤波等,然后利用2个个例分析了这种差分相位数据质量控制算法的效果。结果表明,该算法能有效地识别和消除差分相位数据中的地物杂波、退掉折叠的相位和滤除正常的随机差分相位波动。     

雷达体扫反射率场的自动质量控制

研究探讨了从雷达反射率三维结构(回波的垂直伸展、水平纹理、垂直梯度等)特征识别降水和非降水回波以及对非降水回波自动剔除和降水损失补偿的实时质量控制方法;同时利用武汉CINRAD/SA雷达364次体扫资料研究分析了降水和非降水的水平纹理(T)和垂直梯度(V)的分布特征及其判据指标。统计分析表明,99%的降水和3%的杂波落入8 dBz/km之内的区域,在150 km范围可以仅用V判据参数;另外,降水和杂波虽然分别倾向于T的低值和高值区,但没有V值表现明显,在150 km外采用T参数结合平均强度计算的方法来识别降水与非降水。     

面向资料同化的风廓线雷达风场特征分析及其质控方法

With the 0.5°×0.5° analysis fields of the National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System (NCEP/GFS) as the numerical forecast background and using surface precipitation data aimed at data assimilation, in this study, we first analyzed the quality of wind products from 12 L-band wind-profiler radars in Fujian Province, including three CFL-03 radars and nine CFL-06 radars obtained at 0000 UTC, 0600 UTC, 1200 UTC, and 1800 UTC from January to December 2017. Then, we considered different quality control (QC) schemes and their effects. The results indicate that: (1) Winds detected by CFL-06 radars are obviously better than those by CFL-03 radars with respect to the maximum detection height, effective data availability, and horizontal wind quality at low levels. (2) Great differences exist in the horizontal winds detected by different wind-profiler radars in same series, including data availability, effective detection height, and the vertical distributions of the standard deviation, correlation coefficients, and bias. These differences have no direct relationship with the geographical locations of the wind-profiler radars, i.e., coastal area or inland, or their heights above sea level. (3) Wind-profiler radar products have obvious systematic negative biases relative to the GFS u-wind field, that is, the u winds detected by wind-profiler radars are lower than the GFS background field. This does not meet the no-bias requirement for data assimilation, so bias corrections are necessary in the data assimilation process. In contrast, the v-wind data are relatively better than u-wind data. (4) Precipitation has a great impact on the detection capability of wind-profiler radars. On precipitation days, the data availability is decreased in the middle-low levels but greatly enhanced in the middle-high levels. The standard deviations of u and v winds both increase in the middle-low levels, whereas the standard deviation of the v winds increase and those of u winds greatly decrease in the middle-high levels. (5) Two QC schemes, i.e., a scheme using different high-confidence ranges and a scheme using different effective detection heights are introduced to different wind-profiler radars to compare their results with those of the fixed effective detection height scheme. The results show that the two QC schemes both have obvious advantages. The QC effect of the different high-confidence range scheme is much more obvious, with the horizontal wind data of different radars more fully and effectively identified. This scheme reduces unnecessary loss of radar data, eliminates poor quality data, and achieves good results regarding the precipitation conditions. © 2021, Science Press. All right reserved.