综合识别法去除风廓线雷达地物杂波的可行性研究

以杂波谱极小值连线的思想为基础,针对强风天气条件下的风廓线雷达地物杂波信号,提出一种综合识别杂波的去除方法,并与常规的地物杂波抑制方法相比较。结果表明:利用该方法对强风天气下的地物杂波有更好的抑制效果,水平风速得到了明显增强,与地面观测数据相比,雷达产品更趋于真实风速。     

边界层风廓线雷达测风精度分析

利用CLC-11-D型边界层风廓线雷达的5波束观测数据,对比分析了晴空、稳定性降水和对流性降水等不同类型气象条件下边界层风廓线雷达测风的准确性,并对2016年3月1日—2017年2月28日共计7300时次的晴空观测资料进行了测风质量评估,得出结论如下:在晴空条件下大气均匀稳定,水平风速和风向测量精度要优于稳定性降水和对流性降水天气,降水出现前后环境大气扰动较大是导致稳定性降水和对流性降水天气下测风精度较差的原因;150 m以下近地层高度的测风质量较差,与地杂波干扰较强有关;夏季有效探测高度最高可达6300 m左右,春秋季有效探测高度比较接近,分别为2000 m和2500 m左右,冬季有效探测高度最低,仅为1100 m左右;4个季节测风质量评估达标高度分别为900、4000、2200 m和1100 m,大气环境的湿度条件和水平风速、风向标准差的波动是影响测风质量评估的重要因素。     

利用地物杂波进行天气雷达强度标定

地物杂波的回波强度相对稳定,对成都和新疆地区的寺物杂波强度的统计表明,地物杂波的雷达反射因子方差分别小于３ｂｄ和１．５ｂｄ,因此,地物回波可作为一个标准目标,用来对天气雷达进行强度的标定,本文给出了这种强度标定的流程图,标定方法和标定结果。使用这种标定方法将大大改善天气雷达的维护和使用质量。     

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。     

风廓线雷达回波参量估计算法验证及其地杂波抑制方法研究

估计天气状况的回波资料均由雷达厂家直接给出,其估计的准确性及精确度还有待验证。针对这一问题,改进了回波信号的模拟方法,给出了一套可行的检验目前估计各种雷达回波参数算法正确性的系统;同时为了减小地杂波对信号参数估计的影响,在静态小波变换的基础上,提出了一种抑制风廓线雷达地杂波的方法,这种方法通过计算各层小波系数上的二阶原...     

北京地区风廓线雷达水平风资料评价分析

做好风廓线雷达水平风探测数据与气球探空的对比分析,对于更进一步用好这种仪器十分必要。采用北京南郊2014—2018年5年探空资料,对该站同期风廓线雷达水平风资料从总体平均、早中晚、不同天空状况及平均年变化等方面进行对比分析。结果表明:①5年平均均方根误差U分量在2.2～5.0m/s之间,V分量在2.3～3.6m/s之间,均在850hPa高度最小。平均误差U分量均为负,表明近5年风廓线雷达所测U分量比气球探空的偏小;且随高度其绝对值是增大的。V分量仅在700hPa高度为负,也在该高度最小。U、V分量分别在500hPa和850hPa高度相似程度最好。5年综合来看,850和700hPa高度风与气球探空更接近。②中午误差低于早晚,这与中午大气湍流比较强盛有关。③云量较多时误差相对较小,云量少时(特别是晴空)误差较大,反映出这种仪器对湿度比较敏感。④夏季或夏半年U、V分量与气球探空的差异较小、相似程度好,尤以6或7月最突出;冬季或冬半年差异较大、相似程度较差,尤以12或1月明显。这在实际业务和科研使用时需注意。     

上海组网风廓线雷达数据质量评估

利用2014年6月美国国家环境预报中心(NCEP)的全球模式分析资料,对上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据进行了初步分析和比较。由于NCEP全球模式分析资料并未使用上海13:15加密观测探空秒间隔数据,首先用该数据对NCEP分析资料的准确性和代表性进行了检验。结果表明,两者平均偏差与均方根误差均较小,故认为NCEP分析资料可用于客观检验上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据。对比分析风廓线雷达与NCEP分析资料表明总体上,风廓线雷达与NCEP分析资料的平均风场风速偏差为-0.14 m·s~(-1),均方根误差为2.72 m·s~(-1),风向偏差为-4.28°。上海组网风廓线雷达测风资料质量与探空观测水平接近,有较高的可用性。     

新一代雷达风廓线与探空风廓线资料相关分析

利用南昌新一代多普勒天气雷达获取的2002～2005年37次（共计614组样本）完整风廓线资料,与同期探空风廓线进行相关分析。结果表明：探空风廓线与雷达风廓线之间具有比较好的相关性。风向相关系数R≥0．6次数占总数78％,其中R≥0．8次数占总数60％。风速相关系数R≥0．6次数占总数81％,其中R≥0．8次数占总数57％。随着高度增加,探空风向与雷达风向的相关度明显降低,风速的相关变化不大。     

华南暴雨试验期间香港风廓线雷达资料的评估

风廓线雷达资料无论对暴雨等中尺度现象还是对季风等大尺度现象的研究都很有科学价值。为有效地利用香港天文台提供的1998年华南暴雨和南海季风科学试验期间的风廓线资料，简要介绍了资料的性质和数据结构，并对资料的有效性进行了初步评估。给出了风廓线资料有效率随高度的分布及不同天气状况对资料有效率的影响。指出每10分钟一次的资料的有效率在相邻时次之间存在很大的差别，应使用多时次平均以增强其代表性。另外，通过了一致性检验的有效资料中仍可能存在少数代表性较差的资料。风廓线资料与探空资料对比发现两者所得的垂直风场精度相当。上述结果可作为应用风廓线雷达资料时的参考。     

科尔沁边界层风廓线雷达探测性能评估

利用2016—2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6 min的风场资料评估雷达探测性能,对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与气球探空探测风的相关性等进行了分析.结果表明:风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000 m以下平均数据获取率都在60％以上.雷达探测数据存在日出后数据缺测率高、午后缺测率低的变化趋...     

风廓线雷达和地基微波辐射计资料在台风天气分析中的应用

利用常规地面观测资料、风廓线雷达及微波辐射计资料,对2020年8月4—5日第4号台风“黑格比”在浦东机场的一次强降水天气过程统计分析。结果表明：(1)副热带高压的强势稳定与台风挤压,导致浦东机场维持长时间的强风;(2)4日中午12:00以后,平均风速稳定在10 m/s以上并伴有阵风,约离台风距离浦东机场同纬度前后9 h,风向在4日21:00以后由东南风转为偏南风,12 h(4日21:00至5日09:00)累计降水量达57.9 mm;(3)云系结构在未登录之前,基本维持“9”字形,“黑格比”的螺旋云带主体位于台风的东南象限,北侧云带边界清晰,先向西北方向移动,逐渐影响浙江东南部沿海,其后又向正北方向移动,影响上海、江苏,于4日晚上21:00到达上海同纬度正西侧,且台风主体结构开始减弱松散;(4)出现明显降水过程时,5 km以下高度层垂直速度出现相应的显著大值区,垂直速度最大值接近9 m/s且高度可以达5 km以上,其数值与降水强度成正相关的关系;(5)当1 km以下高度层出现大气折射率结构常数Cn2高值区,且在2～6 km高度层出现次高值区时,对应着强降水,当高值区逐渐减弱时,表示强降水...     

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。     

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。     

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%。     

风廓线雷达垂直径向速度应用初探

利用北京风廓线雷达五波束探测中的垂直波束资料,进行了垂直速度在预报中的应用研究。通过对垂直速度的分级显示,配合地面气象记录,对不同的天气个例进行分析,结果表明:平稳晴空的天气风廓线雷达所测量的垂直速度很小,基本上在±1m·s~(-1)范围内;而有降水时,风廓线雷达所测得边界层的垂直速度基本上都是朝向地面的,不同相态降水粒子的垂直下落速度有明显的差别。分析表明风廓线雷达垂直速度的探测对研究晴空大气的垂直运动、判断降水粒子相态和降水预报有应用价值。     

基于K means聚类分析的风廓线雷达降水数据判别方法

在降水环境下,风廓线雷达获得的多普勒信息主要是降水质点运动的结果,从而对大气风场的计算造成很大误差,因此,判断雷达回波信号是否受到降水干扰是很有必要的.采用一种基于K-means聚类算法思想的集合分析法对晴空和降水条件下的数据进行了聚类分析,得到随信噪比变化的垂直速度阈值,再根据该速度阈值对风廓线雷达数据是否受到降水干扰进行判别.采用此方法对南京边界层风廓线雷达2011年8-12月及2012年3-4月的部分观测数据进行了计算分析,结果表明,该方法可在不同的高度区分晴空和降水数据,能有效判别回波信号是否受到降水干扰.     

风廓线雷达探测降水过程的初步研究

为利用风廓线雷达 (WPR) 开展降水研究, 分析了2006年8月25-26日北京延庆WPR探测降水个例。降水前高空出现持续时间长达10h以上的水平风垂直切变; 在信噪比 (SNR) 时间序列资料中出现比较清晰的SNR极值层, SNR极值层所处高度与水平风垂直切变高度相吻合。降水期间及前后, 水平风探测高度明显增高2km以上。随地面降水的临近, 下降速度所处高度逐渐降低, 从高空一直延伸到低空, 持续时间长达10h。资料分析表明:国产WPR可以在降水天气工作, 其探测资料能及时反映大尺度流场的变化。通过WPR提供的功率谱密度、SNR、水平速度、垂直速度等多种资料, 可从多种角度了解降水过程; 特别是WPR可以同时探测垂直气流速度、粒子落速及其高度分布, 进而可以估计降水粒子尺度谱及其高度分布, 便于开展更深层次的降水物理过程研究。