毫米波雷达测云个例研究

云参数是影响降水和大气辐射过程的重要因子,但对云参数的遥感探测存在许多困难。利用35GHz的毫米波雷达进行云探测,并进行云参数反演研究,反演了云水含量、冰水含量和云滴有效直径的垂直廓线,得到了6类云况的垂直分布。结果表明：1）不同类型的云具有不同的云参数分布;2）在低于-15dBz的非降水云情况下,反演的云水含量及云滴有效直径较可靠;3）雷达探测的线性退偏振比因子,可以用于判别云中的过冷却水和冰晶,有助于更好了解云的宏微观特征。     

国内外W波段毫米波云雷达定标技术的研究进展

为了利用毫米波雷达的回波数据精确地反演得到云的宏微观物理特性,必须对研制的毫米波雷达进行定标.本文重点介绍了国外几种定标方法：单个系统各参数贡献的定标;大雨滴对毫米波雷达的定标;三角反射器以及金属球对毫米波雷达的定标;利用海洋表面后向散射技术的定标以及Cloudsat 作为雷达校准器的定标.这些定标方法对于国内毫米波雷达更好地应用于实际探测具有重要的研究价值.     

基于毫米波测云雷达的云粒子相态识别研究

毫米波测云雷达作为一种新型的气象探测装备,在云粒子的探测上具有一定的优势。基于毫米波测云雷达的探测数据和探空仪获取的温度数据,设计云粒子相态识别算法。采用该算法,对2017年1月19日、2月7日、3月20日的毫米波测云雷达探测数据进行了云粒子相态识别和过冷水等数据产品反演。分析结果表明,逆温层与过冷水层高度正相关,过冷水和冰晶交汇区附近会出现湿冰相和混合相,过冷水含量与融化层亮带呈一定的负相关关系,整体相态识别结果与实际相吻合,验证了粒子相态识别算法的有效性。     

毫米波测云雷达融化层自动识别技术

为了充分利用雷达数据中的融化层信息,通过分析融化层在反射率因子和线性退极化比(LDR)参量中的特性,结合国内某型毫米波测云雷达的特点,提出了一种融化层边界自动识别的技术。利用2010年5-10月国内某型毫米波测云雷达在杭州的探测资料及相应的探空资料,对识别结果以及算法中参数的敏感性进行了对比和分析。对比结果表明,该方法能有效识别亮带的存在,得到的融化层上边界平均高度与实测零度层高度的误差小于100 m。参数的敏感性分析表明,融化层在反射率和LDR中的特性存在差异,其厚度在600～1500 m。毫米波测云雷达距离分辨率高、LDR对融化层敏感以及使用反射率和LDR双重约束是识别出的融化层边界误差较小的原因。     

毫米波云雷达杂波质控方法研究

基于广州市气象局观测场的HMB-KPS型Ka波段毫米波云雷达、C12小型激光云高仪和地面气象自动站2019年11月至2020年10月的观测数据,对毫米波云雷达数据进行质量控制,结果表明:云雷达的杂波主要分布在3 km以下尤其是1 km以下近地层,大部分杂波的回波强度Z＜-10dBz、退偏振比LDR＞-20dB,且杂波的...     

毫米波雷达与无线电探空对云垂直结构探测的一致性分析

在众多种针对云垂直结构的探测中,毫米波雷达可获取云底、云顶、云厚等完整的云垂直结构信息,并可以连续监测云的垂直剖面变化,是有力的探测手段之一。而无线电探空因其直接的测量优势,能直观、确切地描述大气湿度垂直结构,可将其进一步处理生成云垂直结构信息,并作为一种数据源用于与毫米波雷达云垂直结构探测结果进行比对,以评估毫米波雷达针对云宏观垂直结构的探测性能,为毫米波雷达更好地应用于云探测提供参考。通过获取位于北京南郊观象台的毫米波雷达2014年10月28日至2015年2月17日长达113天连续观测的反射率因子以及探空温、压、湿数据,设计或选取合适的方法对二者进行云边界的计算,并进行云高（包括云底高和云顶高）以及云层数的一致性比对分析。结果认为,除对于高层云的云顶高度毫米波雷达由于探测限制不能探测到10 km以上的云顶,某些时刻与探空产生较大差异外,在云底高度以及中低云的云顶高度上可以与探空观测取得很好的匹配效果,对于云的垂直分层上二者也有较强的一致性。该毫米波雷达具有较为准确并连续刻画10 km以下云垂直结构的能力。     

毫米波测云雷达在降雪观测中的应用初步分析

本文利用毫米波云雷达联合称重式雨量计、气球探空和S波段天气雷达在北京对2015年11月三次降雪进行了观测,以2015年11月22~23日降雪过程为例,主要从降雪系统的宏观结构特征、微物理变化以及毫米波雷达在降雪探测中电磁波衰减情况、雪粒子含水量和地面降雪量估测几方面进行初步分析。结果表明:（1）毫米波云雷达具有高时空分辨率,能对降雪系统进行精细化探测,在降雪系统发展最旺盛的阶段能够通过反射率（Z）、退极化比（LDR）和径向速度（V）初步判断出云中是否含有过冷液滴;（2）降雪回波强度最大值能反映整层云系中含水量最大的区域,当最大值Z大于20 dBZ时,最大值的大小、最大值持续时间、最大值出现的高度与地面降水量成正相关,速度最大值表示云中粒子上升最大速度（速度为正时）或者粒子下落的最小速度（速度为负时）,主要分布在－0.5~2 m s?1,速度最小值表示粒子下落的最大速度,主要在－3~－1 m s?1;（3）随着高度增加反射率的垂直廓线会出现多个峰值,这是由于不同高度层风速分布不均造成的,降雪回波这种特点比降雨回波更明显;（4）对比Ka与S波段雷达反射率可知,两雷达反射率平均差值小于2.5 dBZ,Ka波段反射率略大S波段雷达反射率;（5）降雪量反演与地面降雪量仪数据对比,逐小时降雪量反演精度为20.38%,累计降雪量反演误差为6.58%,24小时累计降雪量绝对误差为1.9 mm,说明云雷达估算累计降雪量具有较高的可行性,能够很准确的反映地面实际降雪情况,当降雪系统发展旺盛时,雪粒子含水量分布在0.05~0.15 g m?3,在降雪初期或者降雪系统消散期,雪粒子含水量一般小于0.04 g m?3,能够很好地反映出整层降雪回波的雪粒子含水量。这些云雷达在降雪观测中的应用和初步分析结果可以更好的地了解降雪系统宏微观结构,为云模式的发展和人工影响天气中增雪潜力评估提供一些参考。     

毫米波云雷达与探空测云数据对比分析

应用中国气象局大气探测综合试验基地2015年8—12月数据,对Ka波段毫米波云雷达与L波段探空云底高、云顶高及云垂直结构的探测进行对比分析,从分析结果可以看出,毫米波云雷达发射的电磁波能够穿透厚度较大的云层,探测出云垂直结构,所探测的云底高和云顶高与L波段探空结果保持良好的一致性。进一步分析一些云底、云顶高度差异较大的个例,得知与探空气球的漂移造成地域偏差和L波段探空相对湿度探测的误差相关。研究结果表明,Ka波段毫米波云雷达不仅探测能力强,探测精度也较高,是地基云探测的一种有效手段。     

探空和毫米波云雷达探测云高一致性的时空匹配原则研究

利用探空检验毫米波云雷达的测云能力时,探空气球的漂移偏差造成二者观测的误差不可忽视。因此,在二者探测云结构对比时,提出筛选二者样本的时间匹配和空间匹配原则,可有效减小探空气球漂移偏差引起的误差。通过分析西安泾河气象站2017年8月17日至2018年12月31日长达508天的探空和毫米波云雷达观测的共406组云底和云顶高度样本,结果表明,同时使用时间和空间匹配原则筛选探空和云雷达的云高样本时,二者观测的相关系数显著提高,有效减小探空漂移引起的误差。二者观测的云底和云顶高度的相关系数分别从未使用时空匹配原则筛选样本的0.70和0.66提高到0.98和0.97,均方根误差分别从未使用的2009 m和2148 m减小到602 m和708 m,平均绝对百分误差分别从未使用的47%和47%降低到14%和9%。筛选样本时仅使用时间匹配原则就可以大幅提高二者观测云底高度的相关系数,平均相关系数从未使用的0.35提高至0.86,时间匹配原则筛选样本对于提高二者观测云底高度的一致性非常有效。在筛选二者观测云顶高度时,必须同时使用时间和空间匹配原则才能有效提高二者观测一致性。无论有没有使用时空匹配原则筛选样...     

船载毫米波云雷达观测西太平洋云宏观特征对比分析

2017年10月15日至11月15日,利用\"科学\"号海洋科学综合考察船安装的两种型号云雷达(HT101、HMBKPS)开展西太平洋云观测试验研究。试验期间定时释放探空仪,利用探空仪的出云及入云高度,开展云雷达云高准确性分析;同船安装一台可见光热红外双波段天空成像仪获取天顶图像,分析云雷达数据获取率。试验结果表明:两部云雷达云高数据一致性较好,探测云底高度相关系数为0.997,云顶高度相关系数为0.988;云雷达探测云高准确性高,与基于探空识别的云底高度平均偏差分别为130 m(HT101)、72 m(HMBKPS),云顶高度平均偏差分别为310 m(HT101)、190 m(HMBKPS);受海洋性气候及船体摇摆影响,两部云雷达云数据获取率分别为57.8%(HT101)、68.7%(HMBKPS),漏测主要为卷云和淡积云。     

数字化天气雷达和双线偏振雷达的标定方法初探

数字化天气雷达定量探测的精度误差与雷达标定的误差有直接关系。特别是对于双线偏振其差反射率因子ＺＤＲ的典型值又为－３－＋５ｄＢ,而不同类型降水物的ＺＤＲ值可能仅相差十分之几分贝,因此,雷达标定的精度是至关重要的。     

2014年青藏高原云和降水多种雷达综合观测试验及云特征初步分析结果

加密外场试验可提供云降水物理过程新的数据。2014年7月1日—8月31日,第3次青藏高原大气科学试验项目组在那曲开展了水汽、云和降水的综合观测,使用了中国最先进的Ka波段毫米波云雷达、Ku波段微降水雷达、C波段连续波雷达和激光雷达,并配以微波辐射计、雨滴谱仪等设备,获取了高时空分辨率的云和降水宏微观垂直结构特征数据;利用C波段双线偏振雷达与新一代天气雷达配对,进行双多普勒雷达观测,获取青藏高原对流云三维风场和降水粒子相态的结构和演变数据。文中简单介绍了本次试验的情况,并利用这次观测的云雷达数据对那曲地区夏季云的云顶和云底高度、云厚、云量、云层数等特征的日变化进行了初步统计分析,对不同类型云的宏观特征进行了讨论。结果表明:本次外场试验首次成功获取到了多种雷达的云观测数据。那曲地区夏季云主要集中在6 km(距地面高度,下同)以上和4 km以下;总云量、高云的云顶、云量和云厚等云的统计参数有明显的日变化,10时(北京时)为云发展最弱的时段,20时云发展最为旺盛;初生的积云和层云常常出现在3 km高度上,这一高度上常常存在明显的上升气流;深对流系统高度可达16.5 km,同时存在上升气流和下沉气流,对流中可能存在过冷水。这些数据和初步结果为进一步开展高原云和降水机理、云和降水物理过程参数化方案研究及卫星反演结果的订正提供了基础。     

基于2014～2017年Ka毫米波雷达数据分析北京地区云宏观分布特征

本文利用2014年1月至2017年12月Ka毫米波雷达数据对北京地区云宏观特征进行统计分析。云出现率方面,4年平均值约36.3%;冬季最低,夏季最大;月出现率值9月最大,12月最小;出现率日变化有季节差异,春夏两季呈现中午（11:00,北京时间,下同）开始逐步升高至下午17:00后逐步下降的特点,增高幅度大于15%;冬、秋两季日变化特征不显著。高度方面,4年平均云底高约4.9 km,平均云顶高约7.2 km;云顶高和云底高的月变化特征明显,从年初1月开始逐步上升,在6月达到峰值,而后下降到12月达到低值;3～10月,高云（云底高>5 km)占约一半左右比例;厚度小于1 km的云在各月中所占比例最高;厚度1～4 km的云,厚度越大所占比例越低;特别地,厚度大于4 km的云所占比例在4～9月中仅次于厚度小于1 km云的比例。4年期间,北京地区单层云居多约占66.7%,两层云占比约25.2%,两层以上云占8.1%;冬季约80%的云为单层云,而6～9月云层分布变化最多,其中9月单层云比例最低约为40%。本文基于4年高时空分辨率雷达数据对北京地区云分布特征,特别是云垂直分布特征在数值上准确刻画,该项工作在已有云气候研究中尚未见开展,所获得的知识将对了解地区气候特征、区域模式云参数化选择提供参考。     

星载雷达在订正地基天气雷达标定误差中的应用

在雷达反射率数据定量应用中,标定误差是导致结果产生偏差的重要原因之一。星载雷达（TRMM PR）长期工作的稳定性和连续性已被验证,本文将星载雷达数据转换到S波段,通过对比星载雷达和南京雷达同时段不同高度（相对于融化层的位置）不同降水类型（层云降水或对流降水）的数据,得到两部雷达对融化层以下层云降水的观测相关性高,差异稳定。通过对比分析星载雷达和南京雷达同时段零度层以下层状云降水的观测数据,得出两部雷达反射率因子值的回归关系式。以星载雷达观测数据为基准,使用该关系式对南京雷达反射率数据进行订正,并通过雨量计数据对订正结果进行验证,结果显示使用本文订正关系式订正后雷达估计的降雨量更接近雨量计的观测值。     

35GHz云雷达反射率因子数据的质量控制

大气非云粒子(气溶胶、昆虫、悬浮物)以及雷达元器件固有噪声,是影响云雷达定量探测大气云层宏观以及微观产品的重要因素。为了剔除云雷达基数据中的散点噪声对数据质量的影响,本文利用新一代多普勒偏振8.6 mm云雷达资料,基于模糊逻辑识别地物的方法分析雷达散点噪声、气溶胶以及大气云粒子的反射率因子回波的统计特征,通过统计的特征值对反射率因子进行分类,保留正常回波数据。结果表明:该方法能较好区分云粒子回波和非云粒子回波,提高云雷达反射率因子的数据质量。     

毫米波雷达云回波的自动分类技术研究

毫米波雷达在云探测方面比厘米波天气雷达和激光雷达具有显著优势,可获得更多的云粒子信息,是研究云特性的主要遥感探测设备。为了开展对毫米波雷达探测的云回波进行自动分类的研究,利用161次云回波的个例数据,统计得到了卷云、高层云、高积云、层云、层积云和积云6类云型的特征量和其他参量的数值范围,利用分级的多参数阈值判别方法,达到了自动分类的目标,通过与人工分类的初步验证,两种分类结果的一致性达到84%,其中,层云和积云的识别一致较低的原因在于样本数据有限,仅有6次层云和8次积云的个例样本数据。通过更多样本的处理,提取的特征参量更可靠,自动分类的准确率会得到提高,以便将基于毫米波雷达的云分类技术应用于将来的云观测自动化业务。      

用多普勒雷达反射率调整模式大气的云微物理变量

一种简单云分析方案, 用于由多普勒天气雷达反射率反演中尺度大气模式初值分析中的云微物理变量（云水混合比和雨水混合比）和空气湿度变量（比湿）,使模式积分初始场反映出观测空间的云微物理特征以及哪些空间位置上的大气处于饱和状态。应用于2002年6月梅雨期安徽省马鞍山市一次降水过程的临近数值预报试验结果表明,模式预报的大气综合反射率与雷达观测的回波图像相近,由云微物理变量变化表示的模式云系演变与雷达观测的回波图像一致, 伴随模拟的中小尺度云系, 模式大气能很快调整出合理的中小尺度流场辐散、辐合结构;它们明显好于模式初始场不引入雷达反射率时的结果,即这种方法对改进临近数值天气预报准确率是有效的。     

95GHz云雷达对一次冷锋云系结构的观测分析

利用安徽寿县W-Band云雷达(95GHz,波长3.16mm)、地面微波辐射计、探空和地面观测等资料,对2008年11月5-7日一次冷锋云系的云结构进行了分析。结果表明,云雷达的多普勒速度可以初步确定粒子相态和大小以及是否存在雪晶或雨滴;在0℃层附近有回波暗带产生,这主要是由于波长为3mm的雷达对雪晶的衰减较强以及粒子的非Rayleigh散射引起的;云雷达观测可以清楚地识别混合云中的融化层。冷锋云系发展、演变过程及结构非常不均匀:锋面前部,在5～7km之间有一水凝物含量大值区,不断有长大的冰雪晶下落,使云底逐渐下伸,触地后产生间歇性阵性降水;降水过后,5km左右有一相对干层,上部为高层云,下部为散乱的多层云结构;冷锋临近,云层冷区没有水凝物含量大值区,回波强度较弱,暖区2km以下是干冷的东北气流,限制了雨滴通过暖雨过程增长,导致锋面降水强度较小,持续时间短。锋面后部4～7km高度,由于冰雪晶沉降,相对湿度较小,云层分裂成两层云;冷锋过后,出现了较强的降水,这主要是由暖雨过程产生的。