用雷达回波参数定量降水强度

利用对流云降水的雷达回波资料，根据雷达反射率因子Ｚｅ与雨强Ｉ关系式，定量测量了对流云的降雨强度，并利用我省５７个站点的地面自记雨量计实测资料进行了误差分析。对由于Ｚｅ－Ｉ关系不稳定性造成的测量误差，采用多点基准雨量计校准法作了订证，提高了雷达测量精度。     

基于星载测雨雷达2004-2014年观测的川渝地区降水垂直结构的气候特征

使用热带测雨卫星（TRMM）搭载的测雨雷达（PR）2004-2014年长达11 a的连续观测资料对青藏高原东南缘川渝地区不同季节不同降水类型的垂直结构特征进行了统计分析,并建立了相应的气候态反射率垂直廓线（Vertical Profiles of Reflectivity,简称VPR）。结果表明,由于不同的微物理及动力过程,降水类型对反射率垂直廓线的结构特征影响很大,90%的层云0℃层亮带峰值强度低于32 dBz,50%的对流云最大反射率强度超过35 dBz。降水类型及强度均对反射率垂直廓线的形状影响很大,层云系统发生中及大雨时其冰雪区的聚合反应效率明显较发生小雨时高。反射率垂直廓线特征参数具有一定的区域性和季节特征,且地表加热和地形高度的作用会加强上升气流对反射率垂直廓线形态的影响,上升气流的强度影响着冰雪及雨水区的碰并增长率以及低层的蒸发作用,从而进一步影响低层雨区的反射率垂直廓线斜率,边界层的相对湿度是另一个影响雨区反射率垂直廓线斜率及蒸发率的重要因素。星载测雨雷达的云分类算法在青藏高原东南缘地区受到一定的挑战,仍有改进的空间;未来可以将基于星载测雨雷达建立气候态层云典型反射率垂直廓线应用于联合地基天气雷达网观测以弥补后者在复杂地形条件下探测范围及能力受限的缺陷,从而改进雷达定量降水估测的误差。      

TRMM星载测雨雷达和地基雷达反射率因子数据的三维融合

TRMM卫星上的测雨雷达(TRMMPR)探测资料分布均匀且具有很高的垂直分辨率,但灵敏度较低;地基雷达(GR)水平分辨率较高且具有较高的灵敏度,但其垂直分辨率低。通过将TRMM PR与GR反射率因子数据的三维数据融合,得到了更优的反射率因子图像。测雨雷达与地基雷达三维数据融合主要分为以下几步:测雨雷达与地基雷达数据预处理——如去杂波、衰减校正;测雨雷达与地基雷达时空匹配;选取和应用合适的三维图像融合算法;对融合后的图像进行效果评估。试验结果表明:融合后的图像不仅增大了信息量,更好地检测弱降水,还提高了空间三维(3D)分辨率,能更好地反映降水区域细节,且使得数据总体上具有更高的完整性和可靠性。此外,还将基于雷达资料估测的降水数据与地面雨量计数据进行对比,估计反射率因子数据融合在降水测量上的有效性。      

用雷达回波参数定量测量降水强度

利用对流云降水的雷达回波资料，根据雷达反射率因子Ｚｅ与雨强Ｉ关系式，定量测量了对流云的降雨强度，并利用我省５７个站点的地面自记雨量计实测资料进行了误差分析。对由于Ｚｅ～Ｉ关系不稳定性造成的测量误差，采用多点基准雨量计校准法作了订正，提高了雷达测量精度。     

C波段双偏振多普勒天气雷达资料分析及在定量估计降水中的应用研究

基于南京信息工程大学C波段双线偏振多普勒天气雷达(NUIST-CDP)的观测资料,结合南京龙王山SA天气雷达数据、南京信息工程大学大气综合观测基地的OTT Parsivel雨滴谱仪数据、南京市地面雨量计数据,分析NUIST-CDP探测资料的质量及定量降水估计(QPE)精度情况。将NUIST-CDP与SA雷达的回波强度数据进行了对比,发现NUIST-CDP回波强度偏弱;将滴谱仪上方NUIST-CDP测量的反射率因子Z_H、差分反射率因子Z_DR与滴谱仪数据对比,雷达参量Z_H、Z_DR与滴谱仪数据变化趋势一致,但整体略偏小;比较差分传播相移率K_DP与Z_H的变化情况,由差分传播相移Φ_DP经最小二乘法计算得到的K_DP与Z_H数据一致性很好。利用南京地区2015年夏季(5—8月)收集的滴谱数据计算偏振雷达参数,拟合测雨方程,进行两次降水过程个例的QPE分析,并与南京地区雨量计数据进行了对比。结果表明:R(K_DP)测雨精度最高,R(K_DP,Z_DR)次之,使用偏振参量能明显提高降雨估算精度;R(Z_H)、R(Z_H,Z_DR)方法测雨反演结果低于地面雨量计雨量值,且低于SA雷达反演结果。      

X波段双偏振多普勒天气雷达降雨估算试验

用X波段双偏振多普勒天气雷达和RG3-M型自动采集翻斗式雨量计,经过严格科学设计,在平凉野外布置试验场,采用与天气系统移动方向一致的两次层积云资料,验证X波段双偏振多普勒天气雷达的测雨能力。试验表明:雷达原始数据滤波处理的好坏直接影响降雨估算精度的高低,特别是对R(Kdp)和R(Kdp,Zdr)影响明显,滤波后数据点的空间平滑是必要的;发展了用雨量计反演雷达测雨参数方法,此方法改进了不同地区、不同雨滴谱分布情况下雷达定量测雨能力;同时表明X波段雷达受降雨衰减的影响比较严重,这些试验结果可作为下一代测雨天气雷达的重要参考依据。     

差分反射率ZDR和反射率Ze测雨精度的对比分析

本文根据大量不同类型降雨的雨滴谱资料，分析了两种雷达测雨与滴尺度分布的关系，模拟计算了双线偏振雷达可测到的(R/ZH)-ZDR和常规天气雷达可测到的Z-R经验关系和它们在测量降雨率精度的对比分析。表明差分反射率ZDR对改进雷达测雨的精度有着明显的优势。     

立体雷达方法在星载测雨雷达上的应用

星载测雨雷达的应用,必须满足一些主要条件：高的空间分辨率、宽阔的覆盖范围、大的动态降雨测量范围以及精确的点测量等。由于技术条件的限制,满足这些条件的雷达工作在被雨衰减的频率段,因此必须修正由于衰减所导致的误差。立体雷达方法利用雷达从两个不同角度对雨团的观测来进行衰减效应的订正并实现整个观察区域的雷达反射率因子和比衰减因子场的反演。通过数值实验研究了星载特性的引入造成的不均匀性束内填充效应对立体雷达方法的影响     

基于Ka波段云雷达观测的中国西天山降雨云宏微观物理特征研究

利用Ka毫米波云雷达与自动气象站降雨资料,研究了西天山地区2019年和2020年5～8月的降雨云宏微观特性。结果表明：(1)降雨主要发生在夜间,累积降雨量集中在21:00(北京时间,下同)至次日07:00,降雨频次和累积降雨量相关系数为0.71。大雨强频次虽最少,但对总累积降雨量贡献较显著。(2)小雨强、中雨强、大雨强平均反射率因子最大值分别为30 dBZ、35.8 dBZ和39.5 dBZ,最大平均液态水含量分别为1.5 g m^-3、4.2 g m^-3和7.3 g m^-3。(3)不同降雨强度对应的反射率因子都有两个集中区域,2.0～4.4 km反射率因子集中在15～26 dBZ,地面附近的小雨强、中雨强、大雨强对应的反射率因子分别集中在24～32 dBZ、29～38 dBZ和31～42 dBZ。1.75 km以下中雨强和大雨强液态含水量小于1gm^-3的频率明显少于小雨强,降雨强度的越大降雨粒子径向速度越集中。     

热带测雨卫星的星载雷达和地基雷达探测云回波强度及结构误差的模拟分析

为了揭示热带测雨卫星上的测雨雷达热带测雨卫星的星载雷达与X波段多普勒雷达在探测云的反射率因子的大小和结构方面的差异 ,用散射模式和数值模拟的方法讨论了这两种雷达的波长、雷达波入射方向、波瓣宽度等参量对反射率因子的大小和结构的影响 ,并利用所得结果讨论了两种雷达实际观测的差异。结果表明 :雷达波长和入射方向的不同引起的两种雷达测量的反射率因子的差异在 2 .0dBz以内 ,TRMMPR可在强回波中心探测到更大的反射率因子 ,并在很大程度上平滑了回波的结构 ,在强回波和弱回波区分别低估和高估 3～ 5dBz,造成了观测的云的面积增大、平均回波强度减小、面积积分降水量增大。这些理论结果还不能完全揭示两种雷达实际观测结果的差异 ,看来星载雷达和地基雷达探测结果的对比问题很复杂 ,其中雷达波的衰减问题是必须考虑的。     

中低纬度系统相互作用过程的中尺度风场分析

以山东济南和滨州两部S波段多普勒雷达的观测数据为基础,采用直接合成的方法,反演台风“利奇马”和西风槽相遇引发极端降水过程的中尺度系统三维风场。（1）冷暖空气交汇产生的切变线长时间维持是西风槽与台风相互作用过程中产生极端降水的关键,暖空气先进后退,表现为东南气流和西北气流先后越过雷达站,垂直方向出现复合切变;（2）最强上升运动出现在对流单体回波梯度最大的区域,最大下沉运动出现在回波顶下风方,中低层回波中心均为弱风速区;（3）发展中的对流单体各层均有气旋式入流,成熟的对流单体高层出流有反气旋式出流;（4）风垂直切变是雨团降水增幅的主要影响因素,成熟期的雨团具有低质心对流单体风暴的结构形态,垂直运动达到最强。     

利用双多普勒雷达研究强飑线过程的三维风场结构

山东齐河CINRAD/SA和滨州CINRAD/SC雷达相距125.5km,组成了双多普勒雷达观测网,利用2004年6月21—22日的一次强飑线过程的多普勒天气雷达探测资料,分析了双雷达观测资料的质量控制结果,并根据双多普勒雷达反演的三维风场研究了飑线的三维结构。结果表明,两部雷达探测的回波在水平位置上有2.0km的差别,回波强度滨州雷达低5.2dBz,回波结构也有一定的差别,径向速度在可比较的区域一致性很好。飑线不同位置的水平风场结构有很大不同,在飑线北端,低层是气旋性辐合风场,飑线南端是反气旋性辐合风场,而中部沿强对流窄带的前部是偏西和东南风的风场辐合。中高层云中风逐渐转为西北风,强对流回波带上空对应辐散风场;垂直于强对流带方向的风场垂直结构表明:成熟阶段,强对流窄带前部的低层是入流气流,即东风气流,它与对流带后部的西风相遇后向上倾斜上升,在中高层向前流出形成飑前砧状云。减弱阶段,低层的西风分量增强并向前穿过强对流回波带,导致前面的入流气流风速减弱、下边界抬高,这一垂直风场结构和演变特征与美国中纬度飑线的结构基本一致。     

双多普勒雷达风场反演误差和资料的质量控制

提出了用双多普勒雷达观测资料进行回波强度、径向速度和方位定位的质量控制方法，以及利用概率分布法订正配对的双多普勒雷达回波强度的方法。以2001年973“中国暴雨”外场试验期间获取的双多普勒雷达观测资料为例，比较了合肥、马鞍山和宜昌、荆州的两对双多普勒雷达同步观测的回波强度、径向速度和方位的改变对观测数据对比的影响；分析了这两对双多普勒雷达径向速度测量误差引起的风场反演的误差。结果表明:两对双多普勒雷达观测的回波强度和径向速度的空间位置和变化趋势比较一致，合肥与马鞍山雷达的回波强度有一定差异，径向速度也有1～2 m/s的差异。风场反演的误差与风场的方向、大小、空间位置等有关。在两个径向速度夹角在40°～140°范围内，共面上的风场的反演误差在1～2倍的雷达探测径向速度的误差范围内。     

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。     

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。     

Analysis of the Microphysical Properties of a Stratiform Rain Event Using an L-Band Profiler Radar

This paper investigates spatial and temporal distributions of the microphysical properties of precipitating stratiform clouds based on Doppler spectra of rain particles observed by an L-band profiler radar.The retrieval of raindrop size distributions（RSDs） is accomplished through eliminating vertical air motion and isolating the terminal fall velocity of raindrops in the observed Doppler velocity spectrum.The microphysical properties of raindrops in a broad stratiform region with weak convective cells are studied using data collected from a 1320-MHz wind profiler radar in Huayin,Shaanxi Province on 14 May 2009.RSDs and gamma function parameters are retrieved at altitudes between 700 and 3000 m above the surface,below a melting layer.It is found that the altitude of the maximum number of raindrops was closely related to the surface rain rate.The maximum number of large drops was observed at lower altitudes earlier in the precipitation event but at higher altitudes in later periods,suggesting decreases in the numbers of large and medium size raindrops.These decreases may have been caused by the breakup of larger drops and evaporation of smaller drops as they fell.The number of medium size drops decreased with increasing altitude.The relationship between reflectivity and liquid water content during this precipitation event was Z = 1.69×10~4M~（1.5）,and the relationship between reflectivity and rain intensity was Z = 256I~（1.4）.     

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。     

Comparison of Precipitation Observations from a Prototype Space-based Cloud Radar and Ground-based Radars

A prototype space-based cloud radar has been developed and was installed on an airplane to observe a precipitation system over Tianjin,China in July 2010.Ground-based S-band and Ka-band radars were used to examine the observational capability of the prototype.A cross-comparison algorithm between different wavelengths,spatial resolutions and platform radars is presented.The reflectivity biases,correlation coefficients and standard deviations between the radars are analyzed.The equivalent reflectivity bias between the S-and Ka-band radars were simulated with a given raindrop size distribution.The results indicated that reflectivity bias between the S-and Ka-band radars due to scattering properties was less than 5 dB,and for weak precipitation the bias was negligible.The prototype space-based cloud radar was able to measure a reasonable vertical profile of reflectivity,but the reflectivity below an altitude of 1.5 km above ground level was obscured by ground clutter.The measured reflectivity by the prototype space-based cloud radar was approximately 10.9 dB stronger than that by the S-band Doppler radar(SA radar),and 13.7 dB stronger than that by the ground-based cloud radar.The reflectivity measured by the SA radar was 0.4 dB stronger than that by the ground-based cloud radar.This study could provide a method for the quantitative examination of the observation ability for space-based radars.     

Evaluating the Algorithm for Correction of the Bright Band Effects in QPEs with S-, C-and X-Band Dual-Polarized Radars

The bright band, a layer of enhanced radar reflectivity associated with melting ice particles, is a major source of significant overestimation in quantitative precipitation estimation(QPE) based on the Z–R(reflectivity factor–rain rate) relationship.The effects of the bright band on radar-based QPE can be eliminated by vertical profile of reflectivity(VPR) correction. In this study, we applied bright-band correction algorithms to evaluate three different bands(S-, C-and X-band) of dual-polarized radars and to reduce overestimation errors in Z–R relationship–based QPEs. After the reflectivity was corrected by the algorithms using average VPR(AVPR) alone and a combination of average VPR and the vertical profile of the copolar correlation coefficient(AVPR+CC), the QPEs were derived. The bright-band correction and resulting QPEs were evaluated in eight precipitation events by comparing to the uncorrected reflectivity and rain-gauge observations, separately. The overestimation of Z–R relationship–based QPEs associated with the bright band was reduced after correction by the two schemes for which hourly rainfall was less than 5 mm. For the verification metrics of RMSE(root-mean-square error), RMAE(relative mean absolute error) and RMB(relative mean bias) of QPEs, averaged over all eight cases, the AVPR method improved from 2.28,0.94 and 0.78 to 1.55, 0.60 and 0.40, respectively, while the AVPR+CC method improved to 1.44, 0.55 and 0.30, respectively.The QPEs after AVPR+CC correction had less overestimation than those after AVPR correction, and similar conclusions were drawn for all three different bands of dual-polarized radars.     

雨滴谱垂直演变特征的微雨雷达观测研究

雨滴谱的垂直变化特征对于认识降水过程、改进模式和雷达定量估计降水等具有重要意义。利用2016年6月1日-9月30日雨量筒、微雨雷达（micro rain radar,简称MRR）和PARSIVEL雨滴谱仪连续4个月的观测数据,在对比3种仪器观测结果的基础上,研究了层状云降水不同降水强度下微物理特征量和雨滴谱垂直演变特征。结果表明:MRR与PARSIVEL雨滴谱仪观测降水强度相关性较好,且两种仪器观测的雨滴谱在中等粒子段（0.5~2.5 mm）表现出较好的一致性,而对于小粒子段（雨滴直径小于0.5 mm）PARSIVEL雨滴谱仪观测的数浓度明显低于MRR。对于弱降水（降水强度R ≤ 0.2 mm·h-1）,液水含量和降水强度随高度降低减小,雨滴在下落过程中蒸发明显。对于较强降水（R>2 mm·h-1）,随高度降低,雷达反射率因子增大,小滴数浓度减小的同时大滴数浓度增加明显,雨滴下落过程碰并作用明显。所有高度直径不超过0.5 mm的小滴对数浓度贡献均为最大。高层雨滴直径不小于1 mm的小粒子对降水强度的贡献可达50%,小粒子对降水强度贡献随高度降低减小。