多普勒天气雷达资料在暴雨数值模拟中的同化应用

基于中尺度数值模式WRF及其三维变分同化系统WRF-3DVAR对2008年6月广西地区的一次强降雨过程,进行了多普勒天气雷达的多普勒径向速度和反射率因子的三维变分同化对于暴雨过程模拟效果影响研究。结果表明：(1）同化柳州、桂林和永州多普勒天气雷达观测资料后,模式对广西东北部地区特大暴雨的模拟效果明显改进;(2）WRF-3DVAR能够有效地同化多普勒天气雷达径向速度和雷达反射率因子,同化后使得模式初始场包含有更详尽的中尺度特征信息;(3）在高分辨率中尺度数值模式中有效地利用多普勒天气雷达资料,改善了分析场中尺度结构的描述,从而减轻了spin-up现象,能较好的提高中尺度降雨预报。     

RBF神经网络在雷达定量估测降水中的应用研究

利用重庆气象局CINRAD/SA气象雷达降水回波资料和相应地区的地面雨量站资料,基于径向基函数神经网络,建立雷达定量估测降水模型,将其用于地面降水估测。作为比较,同时以变分法得到的Z-R关系式估测所得降水。经二者对比试验结果表明:建立的雷达定量估测降水模型的估测精度和稳定性要明显优于Z-R关系式,能较好地反映降雨的真实情况。     

Scaling of tropical rainfall as observed by TRMM precipitation radar

We used a three-year (1998–2000) dataset of TRMM Precipitation Radar observations to investigate the scaling properties of spatial rainfall fields. This dataset allows consideration of spatial scales ranging from about 4.3 km to 138 km and short temporal scales corresponding to the sensor overpasses. The focus is on the marginal spatial moment scaling, which allows estimation of the scaling parameters from a single scene of data. Here we present a global perspective of the scaling properties of tropical rainfall in terms of its spatial variability, atmospheric forcing, predictability, and applicability. Our results reveal the following: 1) the scaling parameters exhibit strong variability associated with land/ocean contrast and mean precipitation at the synoptic scale; 2) there exists a one-to-one relationship between the scaling parameters and the large-scale spatial average rain rate of a universal functional form; 3) the majority of the scenes are consistent with the hypothesis of scale invariance at the moment orders of 0 and 2; 4) relatively there are more scale-invariant rain scenes over land than over ocean; and 5) for the scenes that are non-scale-invariant, deviation from scale-invariance mainly arises from the increasingly intermittent behavior of rainfall as spatial scale decreases. These results have important implications for the development and calibration of downscaling procedures designed to reproduce rainfall properties at different spatial scales and lead to a better understanding of the nature of tropical rainfall at various spatial resolutions.     

海河流域不同地形站网密度对面雨量分析精度的影响

利用2011-2013年汛期逐时降水量资料,将国家常规站与区域加密站进行分拣合成,通过面雨量离差系数、面雨量比值系数、点面关系综合分析不同地形条件下站网密度对海河流域各水系面雨量计算精度的影响。结果表明：站网密度是影响面雨量计算精度的重要因素,对不同地形面雨量分析存在不同程度的影响。其中,混合地貌水系中地形分布、降水分布差异尤为明显的滦河水系影响最大,站网密度较低的常规站对面雨量估计比高站网密度的合成站平均偏高2.5 mm,12%误差超过5 mm;其次山区永定河水系低站网密度常规站对面雨量估计平均偏高1.5 mm,相对误差达80.3%,尤其局地性短时强降水时,面雨量分析误差高达10倍以上;此外,混合地貌水系北三河、南运河站网密度对面雨量影响程度略低于滦河水系,平原区徒骇马颊河以及混合地貌中地形差异较小的大清河、子牙河影响较低。     

Estimation of sub-hourly DDF curves using scaling properties of hourly and sub-hourly data at partially gauged site

In urban drainage systems, knowledge of short-duration rainfall events can be considered as one of the most critical elements when their hydrological behaviour wants to be investigated. The temporal resolution of rainfall data usually available for practical applications is often lower than the data requested for the design procedures or mathematical models application, greatly affecting their reliability. Moreover, when high resolution rain gauges are available in the catchment, the registration period cannot be sufficiently long for obtaining practically usable statistical analyses. The present study proposes a method for estimating the distribution of sub-hourly extreme rainfalls at sites where data for time interval of interest do not exist, but rainfall data for longer duration are available. The proposed method is based on the “scale-invariance” (or “scaling”) theory whose concepts imply that statistical properties of the extreme rainfall processes for different temporal scales are self-related by a scale-changing operator involving only the scale ratio. The methodology is applied to extreme rainfall data from a rain gauge network within the metropolitan area of Palermo (Italy). Following the application, it is shown that the statistical properties of the rainfall series have a simple scaling property over the range of duration 10 min–24 h. A simple parsimonious analytical formulation for the DDF curves, which embodies the scaling behaviour, is presented.     

Spatial variability of rainfall: Variations within a single radar pixel

As a part of a Local Area Weather Radar (LAWR) calibration exercise 15 km south of Århus, Denmark, the variability in accumulated rainfall within a single radar pixel (500 by 500 m) was measured using nine high-resolution rain gauges. The measured values indicate up to a 100% variation between neighbouring rain gauges within the pixel over a 4-day period.     

一次特大暴雨过程的多普勒天气雷达资料分析

利用卫星云图和多普勒天气雷达资料对2008年8月1—2日上午发生在安徽东南部及江苏西南部特大暴雨过程进行了分析。结果表明,这次区域性特大暴雨是由台风减弱演变为深厚低压系统所引发,暴雨区域辐合上升运动强烈,西南低空急流强盛,同时中层冷空气侵入触发不稳定能量释放;特大暴雨的发生与中β尺度强对流云团多次发展以及长时间维持密切相关,中尺度云团的最冷云区亮温和面积决定了暴雨强度;积层混合云降水回波内部有多个尺度不等的的对流回波相继经过暴雨发生地形成“列车效应”,从而造成持续性暴雨,暴雨回波的强回波核总是位于云体的中下部,这是暴雨回波的典型特征;特大暴雨发生阶段,对流层中低层辐合厚度增加,强度增强,同时低层（2 km以下）伴随下沉运动,2 km以上则为上升运动。     

Impact of 4DVAR assimilation of rainfall data on the simulation of mesoscale precipitation systems in a mei-yu heavy rainfall event

The multi-scale weather systems associated with a mei-yu front and the corresponding heavy precipitation during a particular heavy rainfall event that occurred on 4 5 July 2003 in east China were successfully simulated through rainfall assimilation using the PSU/NCAR non-hydrostatic, mesoscale, numerical model （MM5） and its four-dimensional, variational, data assimilation （4DVAR） system. For this case, the improvement of the process via the 4DVAR rainfall assimilation into the simulation of mesoscale precipitation systems is investigated. With the rainfall assimilation, the convection is triggered at the right location and time, and the evolution and spatial distribution of the mesoscale convective systems （MCSs） are also more correctly simulated. Through the interactions between MCSs and the weather systems at different scales, including the low-level jet and mei-yu front, the simulation of the entire mei-yu weather system is significantly improved, both during the data assimilation window and the subsequent 12-h period. The results suggest that the rainfall assimilation first provides positive impact at the convective scale and the influences are then propagated upscale to the meso- and sub-synoptic scales.
Through a set of sensitive experiments designed to evaluate the impact of different initial variables on the simulation of mei-yu heavy rainfall, it was found that the moisture field and meridional wind had the strongest effect during the convection initialization stage, however, after the convection was fully triggered, all of the variables at the initial condition seemed to have comparable importance.     

2010年7月31日吉林省东南部短时强降水过程分析

利用吉林省加密站实时观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料和吉林省白山观测站多普勒雷达等资料,对2010 年7月31日吉林省东南部的短时强降水天气过程进行初步分析。结果表明：500hPa平直锋区上短波扰动出现往往伴随强对流天气的发生;上冷下暖的热力垂直结构有利于低层辐合抬升;当风场引起的辐合抬升仅存在于底层时降水不会发生,故更需关注整层风场的结构变化;强降水水汽来自于暴雨区前期降水的积累,缺外来水汽的持续输送是此次强降水历时短的主要原因之一;小股冷空气入侵高温高湿气团是导致不稳定能量释放的主要原因,强降水落区对应于冷空气侵入高能区位置,强降水时段对应K指数由极大值减小的过程;多普勒雷达资料中雷达回波的强度和缺口、径向速度的强度和零线形状、以及逆风区对预报短时强降水具有很好的指示意义。     

华南前汛期暴雨C波段雷达特征应用研究

运用广州白云机场C波段雷达回波强度及径向风资料对华南前汛期强降水过程进行雨带降水估计及其移动特征预测.C波段雷达在雨量充沛地区的强降水背景下,尽管回波强度被衰减,但是近距离范围内其探测云雨精细化结构的能力较强.所采取的雷达数据质量控制系列处理,能够保留雷达数据原有特征,有效滤去杂波和噪声并缓解雷达低仰角数据杂波多、体扫面上沿径向远近高度差较大的问题,并对降水估测提供了技术保障.最优化雷达Z-I强降水估测方法基于单次过程体扫信息,具有计算简洁快速的特点,但是同一体扫面上云状差异对最优化方法参数值比较敏感,混用相同参数,影响降水估测效果.对同一体扫面上雷达云状回波进行区域划分,并选择对应测雨站点,做最优化参数分别确定,有效改善最优化雷达降水估测,提高了C波段雷达在机场近距离范围的应用效果.运用雷达体扫时间分辨率高的特点,识别雷达径向风辐合线以及强回波中心位置,并分别应用外推法预测雨带走向、移速等,验证效果良好.     

一次冰雹云天气过程不同波段雷达回波对比分析*

选取一次降雹天气过程,采用贵阳C波段雷达和移动X波段雷达数据,通过分析两部雷达回波强度空间分布、时间变化波动等特征参量,以验证在复杂山地环境下,移动X波段天气雷达对冰雹云天气过程的探测效果。     

EnKF协方差膨胀算法对雷达资料同化的影响研究

基于集合卡尔曼滤波(EnKF)方法同化模拟雷达径向风和回波,引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法,通过与常数膨胀算法的对比,分析了两种协方差膨胀算法对EnKF同化效果的影响。结果表明:在对流区域的北侧,由贝叶斯膨胀算法分析得到的回波在水平和垂直结构上均增强;在对流区域,由贝叶斯膨胀算法分析得到的各变量的集合离散度增大,均方根误差减小,水平和垂直速度增大,冷池强度减弱;模拟还发现贝叶斯膨胀算法提高了强对流系统的模拟效果,回波强度增强,阵风锋区内水平和垂直风速增大。这表明贝叶斯膨胀算法有效地改进了基于常数膨胀算法的EnKF同化雷达资料的效果。     

EnSRF雷达资料同化对一次强对流天气模拟的影响研究

利用ARPS(Advanced Regional Prediction System)模式和具有流依赖背景误差协方差的集合均方根滤波(Ensemble Square Root Filter,简称En SRF)方法,通过同化多部多普勒雷达资料,对2013年6月23日的强对流天气过程进行了研究。首先对比同化试验和观测的组合反射率因子,检验了同化效果。通过计算均方根误差和离散度,进一步定量评估了同化结果。再对比模式变量,综合分析了En SRF雷达资料同化对模式热力、动力、湿度和微物理量等变量的影响。最后对集合平均场进行1 km的高分辨率数值模拟。结果表明:En SRF能够同化出与观测类似的对流系统,且减弱了南北部的虚假回波。径向风和反射率因子的均方根误差明显减少。En SRF雷达同化能够明显优化模式的初始场,同化试验的回波在垂直方向上范围增加,强度偏弱。在强对流区域,低层的冷池温度最多降低6 K,相对湿度最多增加30%。对流区域的雨水、冰晶和雪的混合比均有明显增加。模拟发现同化试验能够较好地模拟出对流系统的结构和位置。     

Satellite estimates and subpixel variability of rainfall in a semi-arid grassland

卫星估雨精度的不确定性受到当地降雨类型和像元内降雨非均匀性影响,而结合这两个关键因素开展半干旱草原卫星估雨的研究有限.2009年夏,我们在中国锡林郭勒半干旱草原用多部微雨雷达和雨量计构建了9 km卫星像元降雨观测网,观测了像元内降雨非均匀性(空间变异系数CV),并评估了卫星估雨精度.结果表明:(1)CV值受像元内平均降雨量,降雨类型,降雨云面积及移向等影响,如高Cv值的降雨过程大多为平均降雨量小,对流性降雨过程,降雨云边缘像元CV值较高;(2)TRMM 3B42V7卫星估雨产品适用性较好,CMORPH和PERSIANN次之,但TRMM 3B42V7易在半干旱草原湖泊处高估降雨.     

我国地面降水的分级回归统计降尺度预报研究

利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)、日本气象厅(JMA,the Japan Meteorological Agency)、美国国家环境预报中心(NCEP,the National Centers for Environmental Prediction)以及英国气象局(UKMO,the UK Met Office)4个中心1~7 d预报的日降水量集合预报资料,并以中国降水融合产品作为"观测值",对我国地面降水量预报进行统计降尺度处理。采用空间滑动窗口增加中雨和大雨雨量样本,建立分级雨量的回归方程,并与未分级雨量的统计降尺度预报进行对比。结果表明,对于不同模式、不同预报时效以及不同降水量级,统计降尺度的预报技巧改进程度不尽相同。统计降尺度的预报技巧依赖于模式本身的预报效果。相比雨量未分级回归,雨量分级回归的统计降尺度预报与观测值的距平相关系数更高,均方根误差更小,不同量级降水的ETS评分明显提高。对雨量分级回归统计降尺度预报结果进行二次订正,可大大减少小雨的空报。     

基于不同海拔高度的雷达降水估测试验

在国内外雷达定量估测区域降水量一些方法基础上,将降水类型、地理位置和海拔高度同时纳入考虑范畴,在成都CINRAD/SC雷达站(海拔高度596.5 m)200 km范围内选择实验区,并按海拔高度将所选区域分为3区。然后利用2010年7—8月的雷达体扫资料以及同时段、同时次的雨量计数据,采用最优化算法分别在每个区域内修订传统Z-I关系中的"A,b"系数,以得到不同海拔地区的Z-I关系和每小时雨量估测值。研究表明,与直接采用传统的Z-I关系定量测量降水相比,各个区域内,经改善后的Z-I关系准确率提高了20%左右,算法相对简单,适合业务使用。     

短时强降雨对能见度的影响

利用安装在宁沪高速公路沿线26个AMW自动气象观测站监测的每小时雨量、每分钟雨强与每分钟能见度资料,分析了强降雨对能见度的影响,结果表明:短时强降雨大多数产生在暴雨天气过程中,随着每分钟雨强的增大,能见度急剧减小危及行车安全;结合交通运营管理部门的实际需求,确定了短时强降雨的定义和预警阈值,制定了短时强降雨的预警、临近预报流程。应用实例证明:该流程能够满足交通气象服务中短时强降雨的预警预报要求。     

北京地区两次极端特大暴雨过程中短时强降水环境条件对比分析

针对北京地区2012年7月21日(简称“7.21”过程)和2016年7月20日(简称“7.20”过程)极端特大暴雨中的短时强降水,对短时强降水实况、环流形势、地形影响及环境的动力、水汽和热力条件进行了分析,并结合较长时段的历史资料,从单点和区域角度对环境动力、水汽和潜在热力条件的极端性进行了对比分析。结果表明:(1)尽管两次过程中的短时强降水实况差异显著,但均出现在非常有利的天气形势下。(2)针对短时强降水环境的单点动力、水汽和热力条件对比显示,两次过程中的850 hPa动力抬升和整层可降水量(PWAT)均极端偏强,但抬升指数(LI)表征的热力条件差异差别巨大,2012年“7.21”过程中为偏强,2016年“7.20”过程中为偏弱。(3)针对长时间序列资料的标准化偏差异常(SD)显示,两次过程中850 hPa风场和PWAT的SD均超过了3σ,为极端偏强,LI表征的潜在热力条件方面,2012年“7.21”过程中低于-1σ,2016年“7.20”过程中与历史同期持平,表明热力条件的差异是导致两次极端暴雨过程中短时强降水强度巨大差异的重要原因。     

春季一次特殊的暴雨天气过程分析

对2000年春季一次高空槽快速移动影响的暴雨天气过程发生的特殊性进行分析,寻找这次暴雨过程发生的前期特征.     

不同微物理方案对一次梅雨锋暴雨过程模拟的影响

中尺度模式中描述湿物理过程的方案主要有对流参数化方案和云微物理方案,当网格距达到可以分辨积云对流尺度时,云微物理方案对描述云和降水物理过程的作用将变得更为重要.利用GRAPES高分辨率中尺度数值模式对2007年7月7-9日中国梅雨锋暴雨过程进行了数值模拟,从降水量、雷达回波、水成物分布方面结合观测资料,分析了NCFP简...