风廓线雷达测风精度评估

采用风廓线雷达5波束探测模式的数据对测风精度进行评估分析,用垂直波束和其中两个相邻倾斜波束的探测数据构成一对计算因子,通过对同一距离高度上的4对计算因子进行误差分析,评估风廓线雷达的测风精度,得到水平风在垂直指向连续高度上的精度。对北京延庆CFL-08风廓线雷达2010年3,6,9,12月4个典型代表月份逐日连续探测资料进行了处理分析,结果表明:该雷达满足风速误差不大于1.5 m·s-1、风向误差不大于10°探测精度要求的最大探测高度6月、9月为8 km,3月、12月为6 km,基本符合该雷达探测高度的设计要求。信噪比、大气风场的不均匀性是影响雷达测风精度的主要因素:信噪比影响了高空的测风精度,-15 dB可以作为判断雷达测风可信数据最大探测高度的阈值;晴空大气出现的风场不均匀性对风廓线雷达的测风精度影响不大,降水出现时环境风场不均匀性造成水平风向、风速的测量误差较大,不能满足测风精度要求,特别是对流性降水发生前的1~2 h,水平风向、风速的方差增长迅速,可以作为强降水出现的预警指标。     

夏季不同天气条件下风廓线雷达探测精度分析

利用2016年6—8月沈阳地区TWP8-L型风廓线雷达观测资料,判断大气的均匀性,计算风廓线雷达的探测精度,并与探空气球的观测资料进行对比分析,得到晴空和不同降水条件下的风廓线雷达探测精度随高度的变化情况。研究结果表明,1000m高度以下风廓线雷达的探测精度较高。在无降水和均匀降水条件下,风廓线雷达的水平探测范围内大气均匀稳定,东西波束和南北波束测得的径向风对称性较好,(U_W-U_E)和(V_S-V_N)的平均差和标准差值较小;与GTS1型探空仪风速精度相差小于2.9m/s,两者相关性较好,风廓线雷达探测水平风的准确性较高。在探测范围不均匀的降水条件下,大气在风廓线雷达的水平探测范围内不均匀,东西波束和南北波束测得的径向风的对称性较差,垂直速度变化差异较大;U_W-U_E和V_S-V_N平均差和标准差值较大;与GTS1型探空仪风速精度相差大于2.0m/s,两者相关性较差,风廓线雷达探测水平风的准确性较低,需要进一步改进算法,改善数据质量,提高探测性能。     

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求合理制定观测方案。      

北京城市复杂下垫面条件下三种边界层测风资料对比

利用2016年8月28日至9月2日北京市朝阳区气象观测站激光测风雷达、风廓线雷达和GPS探空仪同步观测数据,对比分析三种测风仪在城市复杂下垫面条件下边界层不同高度处的测风性能。结果表明:(1)激光测风雷达与GPS探空仪测风结果具有较好一致性,风速、风向的相关系数分别为0. 66～0. 96、0. 71～0. 98,其中风速平均绝对误差小于2 m·s-1,风向误差在20°之内。(2)风廓线雷达资料的精度相对较差,与GPS探空仪的风速、风向相关系数分别为0. 66～0. 91、0. 55～0. 86,误差随高度呈现先减后增的垂直分布特征。其中,400～1000 m高度范围两种资料的吻合度最高,相关系数在0. 80以上,为仪器最佳测量范围;此外,风廓线雷达的风速整体高于GPS探空仪,两者最大偏差可达4 m·s-1左右,风向平均误差最大可达30°。(3) GPS探空仪的工作方式及测量结果也存在不足,一是观测频次较低,难以详细、精准地描述边界层风场结构的变化过程;二是当存在垂直风切变时,探测初期具有明显滞后性,由当前状态转变为真实的风场示踪物需要一定时间。     

利用中位数方法对风廓线雷达数据质量控制的研究

风廓线雷达的测风原理是假定风场是均匀的,而在实际探测中往往会出现不满足均匀风场的假定情况(特别是在有降水系统影响情况下),进而影响雷达测风精度。采用求取中位数法对风廓线雷达观测资料进行质量控制,并结合气球探空资料,对比分析质量控制效果。结果显示:(1) 受风廓线雷达的探测原理以及系统灵敏度的影响,当大气较干时,雷达的探测高度较低,当相对湿度增加时,探测高度随之增大;(2) 在晴空条件下,求取中位数法得到的结果以及雷达原始探测结果相对于气球探空观测到的结果随高度变化的趋势一致,误差较小,利用求取中位数法得到的结果对原始结果有一定的改善效果;(3) 当有降水发生时,求取中位数法得到的结果以及雷达原始探测结果相对于探空资料误差增大,但利用中位数法得到的结果相对于原始探测资料有明显的改善;(4) 相比于低层和高层的误差分布,1～2 km高度上利用中位数方法所得到的风向、风速误差最小,对数据质量的改善效果最好。      

ASCAT近岸风场产品与近岸浮标观测风场对比

利用美国西海岸7个近岸浮标2012年全年和中国近岸8个气象浮标2012年1—6月的风场观测数据,检验了卫星散射计ASCAT近岸风场产品中的风速和风向在近岸海域的精度。检验结果表明:在美国西海岸近岸海域,ASCAT近岸风场产品中的风速与浮标的风速一致性高,但ASCAT近岸风场产品中风向的精度受离岸距离、风速和风向等因素的影响,在离岸近的海域ASCAT近岸风场产品与浮标观测风场的一致性较差。统计发现,将低风速 (不超过3 m·s-1) 剔除可明显提高ASCAT近岸风场产品在近岸海域的精度。另外,ASCAT近岸风场产品的风向精度在不同风向上存在差异,表现为从陆地吹向海洋风向精度较小,而从海洋吹向陆地风向精度较高。在中国近岸海域,受地形影响,渤海海域ASCAT近岸风场产品与气象浮标观测的风向差异大,在其他近岸海域的ASCAT近岸风场产品和气象浮标的观测风场的对比结果与美国西海岸风场的对比结果特征相似。     

星载双频风场雷达热带气旋降雨区测风模拟

基于大气辐射传输理论分别建立Ku波段和C波段的降雨模型,模拟热带气旋降雨区洋面的雷达回波并反演了洋面10 m风场,用于研究降雨对测风的影响以及风云三号双频风场雷达 (WFR) 的测风能力。分析表明:回波的衰减或增强取决于降雨衰减项和后向散射项的相对大小;热带气旋的降雨使反演风速偏小,风向精度降低,Ku波段相对于C波段更易受影响,在高风速 (超过30 m·s-1) 条件下,可达5~20 m·s-1的负风速偏差。反演结果表明:双频反演的新方法能够结合Ku波段与C波段的优势,双频最大似然估计 (MLE) 方法在分辨率上优于C波段单频反演,相对Ku单频反演能降低降雨对测风的衰减作用,结合双频MLE方法和C波段单频反演优势的分区反演方法可以显著减小降雨偏差,提高风速反演精度,在有风云三号湿度计同步观测的条件下,是提高热带气旋降雨区测风精度的有效手段。     

基于渤海石油平台海面风观测的FNL资料评估

对2018年全年渤海石油平台海上观测的15个站点的风速风向进行了分析,并利用4个代表站1、4、7和10月的资料对分辨率为0.25°×0.25°NCEP/NCAR的FNL资料分析风场的误差进行了对比评估。结果表明:(1)观测风速风向存在较大区域性差异;(2)FNL风场资料在渤海地区近海风速整体偏大;(3)夏季当风速小于15 m/s时,FNL的风速可信度最高;冬季当风速大于15 m/s时,FNL的风向可信度最高;(4)秋季风向误差最高,春季次之。当风速小于5 m/s时,风向误差较大。     

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。     

多源观测资料在LAPS中尺度分析场中的作用分析

利用LAPS系统,分别针对华中、华南两个区域,将2008—2010年5—7月采集的观测资料进行融合同化分析,设计几种敏感性试验方案,以探空资料为客观标准,对比分析各种观测资料对LAPS分析场各要素误差的作用。将LAPS分析资料和FNL再分析资料做比较,给出融合多种观测资料后LAPS分析场的误差精度。结果表明,LAPS融合同化雷达资料、探空资料、地面观测资料后所得到的分析场误差最小;雷达资料和探空资料的融合对于改善风场及温度场的分析具有正效果,并可减小低层相对湿度误差;融合地面资料后能改善低层的温度场和湿度场分析,但对中高层无影响。对比试验期间各要素总均方根误差可发现,LAPS分析的温度、风向和风速较FNL再分析资料有明显改善,各要素误差在观测误差范围内;高度误差在中低层小于10 m,高层小于20 m;温度误差在1℃左右;相对湿度误差在中低层小于20%,高层误差较大;850hPa以上风向误差较小,不超过20°,风速误差小于2m·s-1。     

宜春地区三类典型天气的风廓线雷达产品特征分析

选取江西省宜春市晴空、弱降水、强降水三类天气过程个例,结合天气形势、雷达回波、气象要素等资料,对比分析了风廓线雷达产品特征。结果表明：（1）在晴空天气背景下,风廓线雷达探测高度低,水平风速小,垂直风速正负值交替出现,大气折射率结构常数（Cn2）值最小。（2）在稳定性弱降水天气背景下,大气呈稳定状态,风廓线雷达探测高度随降水的产生而逐渐抬升,高低层有明显的风速切变,850 hPa赣南至赣东北有西南急流穿过,赣北有切变线存在,利于降水产生,垂直风速因降水影响出现朝向雷达正速度,Cn2值比晴空时大。（3）在具有产生强对流天气背景下,大气中对流强烈,风廓线雷达的水平风速增大,西南急流深厚且不断下沉,850-700 hPa有强烈的垂直切变,动力条件和水汽条件利于强降水产生,垂直风速表现为更大的朝向雷达正速度,Cn2值比弱降水时的大。     

三杯风速传感器非水平风场测量性能

为解决三杯风速传感器在计量检定条件下与观测场景中环境差异所导致的测量数据误差,致力于研究空气流速计量标准在量值传递过程中的真实性、准确性和一致性,为新一代三杯风速传感器作为计量器具的新产品型式评价提供思路和参考指标,依据杯式测风仪测量方法与自动气象站风速风向传感器检定规程,并在实验中加入了主体由角度编码器构成的自动化转盘系统,设计了三杯风速传感器在非水平风场内测量性能水平实验。通过调整三杯风速传感器在风洞试验段内的倾斜角度,模拟其在自然界非水平风场中的测量状态,同步采集风洞的标准指示风速、三杯风速传感器的实测风速以及其相应的倾斜角度,计算示值误差,利用方差分析、趋势分析、相关性分析和线性回归分析等统计方法,对不同倾斜角度下三杯风速传感器示值误差进行研究,得出了三杯风速传感器在风洞试验段内的示值误差与实测风速和倾斜角度之间的相关关系,提出了三杯风速传感器在非水平风场下的测量性能指标。研究了三杯风速传感器在非水平风场中实测风速与标准风速和倾斜角度的回归关系,提出了三杯风速传感器在计量环境下非水平风场中数据的量值传递修正算法。     

风廓线雷达回波信号强度定标方法

风廓线雷达返回信号功率定标通常通过返回信号信噪比和系统噪声功率的估算得到。该方法存在着噪声电平的确定、外部噪声等不确定性因素,影响了定标的精度。采用信号源分别对接收机和信号处理器进行定量测试,进而对雷达系统进行定标,是另一种可行的办法,该文利用这种方法对CFL-03风廓线雷达进行了定标,并利用该雷达在东莞2009年7月和8月探测资料与广州S波段天气雷达和地面雨量计资料进行比较。结果表明:用该定标方法得到的回波强度与天气雷达回波强度和地面雨量计资料估算的回波强度基本一致,平均标准差在1 dB左右,表明这种定标方法是可行的。     

新疆百里风区风廓线观测分析

利用2009年3月25日至4月8日在新疆百里风区十三间房气象站观测取得的风廓线资料,分析了该地区低空风场的平均日变化、逐日变化以及强风天气条件下大气风场特征。研究表明:①十三间房地区观测期间纬向风主要盛行西风气流,经向风以北风为主,在大风天气条件下经向北风气流明显大于同时间纬向西风气流。②受七角井山口狭管效应的影响,该地区1500m高度以下水平风速总体大于其上风速。③日、夜平均廓线分析表明,夜间风速大于白天,但二者随高度的变化趋势基本相同,1500m以下,水平风速随高度的升高呈减小趋势,1500m以上,随高度升高呈增大趋势。④Airda3000Q型边界层风廓线雷达可获得时间和空间分辨率较高的风场资料,通过分析其探测到的水平风廓线资料,可清晰地监测大风天气的发生和变化过程。     

Comparison of Beijing MST Radar and Radiosonde Horizontal Wind Measurements

To determine the performance and data accuracy of the 50 MHz Beijing Mesosphere–Stratosphere–Troposphere(MST)radar,comparisons of radar measured horizontal winds in the height range 3–25 km with radiosonde observations were made during 2012.A total of 427 profiles and 15 210 data pairs were compared.There was very good agreement between the two types of measurement.Standard deviations of difference(mean difference)for wind direction,wind speed,zonal wind and meridional wind were 24.86?(0.77?),3.37(-0.44),3.33(-0.32)and 3.58(-0.25)m s~(~(-1)),respectively.The annual standard deviations of differences for wind speed were within 2.5–3 m s~(-1)at all heights apart from 10–15 km,the area of strong winds,where the values were 3–4 m s~(-1).The relatively larger differences were mainly due to wind field variations in height regions with larger wind speeds,stronger wind shear and the quasi-zero wind layer.A lower MST radar SNR and a lower percentage of data pairs compared will also result in larger inconsistencies.Importantly,this study found that differences between the MST radar and radiosonde observations did not simply increase when balloon drift resulted in an increase in the real-time distance between the two instruments,but also depended on spatiotemporal structures and their respective positions in the contemporary synoptic systems.In this sense,the MST radar was shown to be a unique observation facility for atmospheric dynamics studies,as well as an operational meteorological observation system with a high temporal and vertical resolution.     

风廓线与测风塔资料在地面风场预报中的应用研究

运用四维同化方法将风廓线雷达和测风塔资料应用到WRF模式中,通过对比资料同化前后模式对地面风场的预报效果可知,加入风廓线雷达和测风塔资料后模式对风速的预报效果有明显提高,对风向的预报也有一定程度的改善;资料同化结束后,模式预报在49h内对地面风场预报效果仍有明显改善,但随着模式预报时间的增加,在模式积分49h以后,同化资料前后模式对地面风场的预报效果无明显变化。另外,通过对资料同化前后模式对风速预报误差的分析可知,在对模式风场预报的改进中风廓线雷达资料的贡献大于测风塔资料的贡献。     

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。     

风廓线雷达与多普勒天气雷达风矢产品对比及相关分析

利用成都地区2010年8月和北京沙河地区2011年7—8月风廓线雷达以及多普勒天气雷达的风廓线探测资料,结合对应时段的天气现象相关记录,通过对比分析得到以下结论:①弱降水条件下,在300~2100m高度内,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测具有很好的相关性,风向相关系数平均值为0.596,风速相关系数平均值为0.736,在做预报时两者可以同时应用,互为补充;②强降水天气条件下,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测的风向、风速变化趋势基本一致,特别是在300~2100m之间各个高度上风向、风速相关性较好,风向相关系数平均值为0.573,风速相关系数为0.508,且风廓线雷达比多普勒天气雷达探测到的各层风向、风速变化更为详细、直观;③阴天条件下风廓线雷达与多普勒天气雷达的风向、风速相关性低层比高层好;④晴天条件下,风廓线雷达更适合用于预报和监测天气。     

两种模式在风电场风速预测应用中的对比

利用2011年12月至2012年11月贺兰山风电场测风塔实测资料和同期WRF、BJ-RUC模式预测结果,对2种模式在风速预测中的应用进行对比分析。结果发现,月尺度上,2种模式预测的风速月均值普遍较实测值高,且WRF较BJ-RUC更接近实测值;WRF预测的月平均风速标准差普遍较实测低,而BJ-RUC普遍比实测大;春季WRF预测效果整体上较BJ-RUC好,其它季节WRF预测的月平均风速均方根误差较BJ-RUC的小,但与实测风速的相关性较BJ-RUC与实测风速相关性差。日尺度上,凌晨至中午前后和傍晚至前半夜2个时段,2种模式预测风速普遍比实测值大,而中午至傍晚时分正相反,预测值普遍较实测小。2种模式对〉12 m·s^-1风速预测的均方根误差最小,其次是3~12 m·s^-1,〈3 m·s^-1风速预测的均方根误差最大,但BJ-RUC对3~12 m·s^-1范围风速的变化趋势把握能力较好。WRF和BJ-RUC都普遍低估了1~4 m·s^-1风速段的频次,对5~10 m·s^-1范围频次普遍明显高估,对10 m·s^-1以上风速,WRF预测频次较实测低,而BJ-RUC预测频次则较实测高。BJ-RUC对该区风向的预测能力较WRF好。