京津冀夏季雷达定量降水估测的误差统计及定量气候校准

雷达定量降水估测（QPE）是短时临近预报的关键部分,在定量降水预报（QPF）、强降水预警、城市积水内涝、地质山洪灾害、精细化天气服务等方面具有重要作用。利用京津冀地区雷达定量降水估测资料和逐时自动气象站降水观测数据,分析了2011—2016年夏季京津冀地区雷达定量降水估测的误差空间分布特征,并重点提出了一种新的雷达本地化定量气候校准算法。结果表明,京津冀地区雷达定量降水估测较好地反映了总降水量东北—西南带状分布特征,但西北部山区、东北部山区及西南部山区估计偏弱,东北部山前地带估计偏强,西北部存在虚假降水估计,而北京市城区估计最为准确。利用雷达本地化定量气候校准算法对1 h雷达定量降水估测进行气候尺度上的约束订正,检验结果表明,经过校准后的雷达定量降水估测偏差（BIAS）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和均方根相对误差（RRMSE）均减小。绝大部分站点偏差减小幅度超过50%,京津冀东部及南部平原地带平均绝对误差、均方根误差和均方根相对误差减小幅度在20%左右,而北部及西南部山区误差减小幅度相对较小。降水个例检验结果表明,经过雷达定量气候校准后的雷达定量降水估测强度更接近自动气象站观测的降水量级,且降水结构细致,偏差、平均绝对误差和均方根误差均减小,与自动气象站观测降水的相关系数增大,因此该算法有助于改进雷达定量降水估测的准确度。      

雷达定量估测不同类型降水

利用2002、2003年自记雨量资料及相应的雷达体扫资料,用最优化法统计得出福建中北部不同区域不同降水类型的z-I关系,并将统计结果用于2005年、2006年的降水估测.同时利用实时雨量资料采用卡尔曼最优(卡尔曼滤波 最优插值)、变分等估测方法进行实时雨量校正,用福建北部武夷山九曲溪流域雨量计检验校正后的雨量值,并对上述几种方法的点及面的估测结果进行比较.结果表明:卡尔曼最优法及100 km距离范围内的最优化法对站点及面平均降雨量估测误差最小,Z=300I1.4估测的误差最大.     

变分校准法估测洞庭湖区域降水技术研究

应用变分校准法的原理．对湖南洞庭湖区域降水进行了分析。用长沙多普勒雷达站资料分别对混合性降水和对流性降水过程来估算，结果显示：变分法对雷达定量估测降水的精度有较大提高，尤其是对对流性降水过程更为明显；同时仍保留雷达探测降水的精细结构。     

不同校准方法检验雷达定量估测降水的效果对比

应用雷达低仰角基本反射率资料和地面加密自动站降水量资料,采用最优化方法,根据天津地区降水特点和不同降水类型,建立适用本地的雷达Z-I关系。经实际应用检验,积混降水类型Z-I关系具实用性。在天津本地化Z-I关系基础上,通过了对比分析6种不同校准方法在天津夏季降水估测中的检验效果。结果表明：Z-I关系校准法和最大集成法对降水的估测偏高,误差较大;最优插值法的估测精度最高,平均绝对误差和均方根误差最小;但计算不同校准方法与实况相关性表明,变分校准法的估测效果与雨量计降水量的相关性最好。同时,所有估测校准法对小雨量级的降水均出现了不同程度的偏高估测。     

概率配对法在雷达定量估测降水中的应用

目前,CINRAD WSR-98D雷达所有降水估测产品都是基于现成的Z-I关系得到的,与实际雨量有较大差异,这和Z-I关系随季节和地区变化较大有关.因此,利用概率配对法对华北南部的Z-I关系进行了本地化,并应用计算得到的系数,对2006年5月25日、2005年9月20日、2006年7月14日3次降水过程进行了检验,与标准法估测得到的降水进行比较,结果表明:对于单站降水评定,＞2.5 mm-h-1的较强降水,概率配对法估测效果优于标准法估测降水;对于强度大或持续时间长的降水过程的区域总雨量估测,概率配对法明显优于标准法,对两次降水量大的过程,相对误差仅为-2.3%和1.3%,远远优于标准法的,38.5%和-19.0%.     

天气雷达定量降水估测不同校准方法的比较与应用

利用天气雷达联合地面雨量计定量降水估测的局地平均校准法和局地分级平均校准法,分布估计2012年7月21日20:00至22日01:00 BT重庆市荣昌县及附近的降水。结果表明,局地分级平均校准法较局地平均校准法对强降水的估测效果好,同时两种方法的降水估测效果均与所取的局地校准半径大小有关。对降水分布及洪水灾情的分析表明,降水分布与河网的结合是进行中小河流洪水气象风险预报的重要着眼点。     

闽中北前汛期多普勒雷达定量估测降水分析

使用2002、2003年福建中北部27个气象站5—6月自记雨量资料及相应的雷达体扫资料,通过用最优化法统计得出不同区域的Z-I关系,并将统计结果用于2005年5—6月的降水估测。同时利用实时雨量资料采用卡尔曼最优（卡尔曼滤波＋最优插值）、变分等估测方法对2005年几次混合型降水过程进行实时雨量校正,用福建北部武夷山九曲溪流域雨量计检验校正后的雨量值,并对上述几种方法的测量精度进行比较、分析。结果表明：卡尔曼最优、变分法及100km距离范围内的最优化法的过程平均相对误差小于25％,100km距离范围以外最优化法的过程平均相对误差明显增大,Z=300I^1,4估测的误差最大。     

宜昌市天气雷达定量降水估测Z-I关系研究

选取2012年宜昌市8次主要降水过程的自动站降水资料和雷达基数据资料,采用分类型最优化法对不同类型降水的Z-I关系进行研究。结果表明,与厂家提供的通用Z-I关系对比,分类型最优化Z-I关系的定量降水估测能力有一定程度提高,对流性、稳定性和混合型降水的估测值与雨量计实测值的平均相对误差分别从40.81%、31.65%、42.35%降低到30.60%、23.35%和27.08%,同时相关系数也依次分别从0.803、0.759、0.762提高到0.815、0.776、0.786。     

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。     

卡尔曼滤波法在西峰雷达估测降水中的应用

应用卡尔曼滤波校准法,利用地面自动雨量计的降水量值,对庆阳市2007年7月和9月2次降水过程中的2个雨量较明显时段的雷达估测值进行了校准分析,并与雨量计测量的雨量值进行了误差比较分析。结果显示：混合降水过程的校准效果要优于均匀降水过程。校准后,混合降水过程的相对误差从166.4%下降到了7.6%,均匀降水过程的相对误差从284.3%下降到了56.9%。由此可以看出卡尔曼滤波校准法能有效消除雷达估测降水过程中的各种随机噪声,并能提高雷达定量估算区域降水量的精度,同时还较好地保留了雷达探测降水的精细结构。     

变分校准法在山东半岛雷达估测降水中的一次应用

利用山东半岛地区2006年8月26日的强降水数据、青岛雷达基数据和自动站数据资料,采用变分技术校准方法进行雷达定量估测降水,结果表明:校准后的雷达测量降水在保留原降水内部结构形式的基础上,1小时估测降水误差明显减少。分析的降水优化场还可用于降水预报中,提高降水预报准确率。     

MLP在雷达定量降水估测中的应用

通过临近时次、临近空间降水回波性质相似假设,以人工智能技术结合快速动态分级法(Fast Dynamic Categorical method,FDC)为核心,设计广西区域分钟级雷达定量降水估测产品模型。在单部雷达估测降水时,分两层三次使用感知器寻求合理的降水类型分类Z-I关系,首先将FDC看为一种多分类算法,根据单站雷达各级回波的降水估测结果误差将回波区内的站点分为强站点和弱站点两类,然后分别对这两类站点再次使用FDC建立新的强、弱两类Z-I关系。在多部雷达组网联合估测定量降水时,将各雷达估测值等权重看待,将单部雷达估测作为一个分支,通过连结方式构建一个多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)。无站点回波区采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)选择合适的MLP求得的Z-I关系估算降水量。对2019年3—10月试验产品进行检验分析,结果表明以区域站组成的训练组小时降水相关系数达0.973 7,以国家级气象台站组成的测试组相关系数达0.825 6。     

利用多普勒雷达定量估测降水试验

利用南昌多普勒雷达体扫资料和抚州市气象台站自记雨量资料,建立了定量估测降水方程,在抚河流域的不同区域进行了定量估测降水对比试验,据此给出了有利人工增雨作业的多普勒雷达产品判据。结果表明,综合利用多仰角基本反射率、回波顶高和垂直积分含水量进行定量估测降水,效果明显好于单独利用单仰角基本反射率估测定量降水。在降水量≤3 mm时,综合定量估测降水值、常规定量估测降水值与实测降水值比较吻合;在降水量>3 mm、特别是出现较大降水(>5 mm)时,与常规定量估测降水值相比,综合定量估测降水值更接近实测降水值。     

变分技术在校准数字化天气雷达定量估测降水中的应用

利用1998年7月20－22日鄂东地区持续性特大暴雨的数字化天气雷达反演资料和雨量计网测量资料，采用变分技术校准雷达定量估测降水，结果表明：经变分法校准后的雷达估测降水不仅保留了雷达探测到的降水形势，并且与雨量计网测定的降水量之间的误差有明显的改进。     

变分法在校准雷达定量估测降水中的应用

雨量计可以直接测量单点雨强随时间的连续变化,测量精度较高,但雨量计站网的密度不够,往往漏掉强降水、暴雨中心.雷达能实时探测云和降水结构及系统发生、发展演变情况,能迅速提供一定区域的实时降水情况,但雷达测量误差较大,测定局地降水量精度不高,因此雨量计和雷达进行点面结合,采用一定的数学方法将雨量计单点测量精度较高和雷达能测量降水时空分布的优点结合起来,利用雨量计测量校准雷达定量测量降水,可获得比单纯用雷达方法在精度上有很大提高的降水测量结果.     

多普勒雷达资料动态定量估测台风小时降水量的研究

在充分考虑传统的最优化方法和概率配对法优缺点的基础上,使用一种改进的最佳窗概率配对法计算Z-I关系中的系数A和b,得到了雷达测得的基本反射率因子Z和雨量计实时测到的小时降水量I的动态关系.利用温州多普勒雷达体扫资料和浙江省自动雨量站资料,使用该方法对"海棠"(Haitang)和"麦莎"(Matsa)两个台风分别进行了动态计算,得到了不同系数的Z-I关系,进而对两个台风的小时降水量进行了定量估测.使用变分技术对估测的小时降水量进行了校准.结果表明,不同台风Z-I关系的系数差别较大,因而造成台风小时降水量的很大不同.使用雷达基本反射率来估测台风小时降水量,能够清楚表现出台风的螺旋雨带和其中的中小尺度雨团,估测的台风小时降水量与实况基本接近.经过变分校准的估测降水量可以较好地表现出台风雨带与地面中尺度流场动力结构的对应关系.误差统计分析表明,变分校准后的估测台风小时降水量要明显好于变分校准前的估测台风小时降水量.变分校准法既保留了雷达估测台风小时降水量的分布特征,又使估测的台风小时降水雨量与实况的误差明显减小.     

基于最优插值的雷达定量降水估测订正及应用——以广元市为例

采用基于自适应相关函数的最优插值法对四川广元的雷达定量降水估测进行实时订正并评估其效果。结果表明,该方法有效改善了雷达定量降水估测对弱降雨高估、对强降雨低估的问题,提高了降水估测精度,同时可以更好地模拟降水空间分布特征和时空变化;研究建立的自适应相关函数模型可以根据测站分布情况动态计算最优权重因子,降低了雷达-雨量计联合校准法对测站分布的要求,便于在不同地区开展实际业务应用。      

新一代天气雷达定量降水估测集成系统

降水的定量测量是天气雷达的重要应用之一,新一代天气雷达定量降水估测集成系统(QPEGS)是一套基于新一代天气雷达的雷达雨量计联合估测降水软件,利用多种雨量计校准雷达降水的方法,生成1小时降水分布。其产品的时间分辨率达10分钟,空间分辨率1 km×1 km,适合省市级业务台站使用。过去3年的数据评估表明:校准雨量计数量和估测精度有明显正相关,校准雨量计数越多,降水估测精度越高,2003年的小时降水估测误差约40%,过程降水量的估测误差小于20%;雨量计密度保持不变的情况下,降水时段越长,降水区域越大,降水估测的精度也越高。     

雷达估测降水在区域站降水质控中的应用

利用高分辨率雷达定量估测降水的格点数据,与自动站实际观测到的降水量进行分析对比,发现雷达估测降水映射得到的自动站估测小时降水量与自动站实际观测的小时降水量的比值服从正态分布,以此来反推区域自动站实际观测的小时降水量的可信程度,并通过建立回归方程来对那些降水失真自动站作估计。以“菲特”台风期间的区域站降水量为例作了分析计算,结果表明雷达定量估测降水对自动站实际观测降水有良好的质控效果,值得进一步分析研究。