1522号台风外围佛山强龙卷X波段双偏振多普勒雷达反射率因子特征

广东是我国一个龙卷多发地区,近年来该地区发生的龙卷造成了重大人员伤亡和巨大的经济损失。为了开展对龙卷的监测和预警,2015年佛山市建设了X波段双偏振多普勒天气雷达。2015年10月4日下午广东省佛山市发生了一次龙卷天气过程,当龙卷涡旋移近佛山市X波段双偏振雷达时,该雷达探测到了超级单体风暴钩状回波内的龙卷涡旋。龙卷涡旋位于钩状回波的末端,龙卷涡旋的反射率因子呈现为一强反射率因子区,该强反射率因子区的中间反射率强度相对较弱;与该强反射率因子对应的位置,平均径向速度有明显的涡旋特征;在龙卷涡旋的位置,双偏振雷达的差分反射率ZDR有一明显的低值区,零滞后相关系数CC也有一明显的低值区。分析认为,这是龙卷卷起的杂物碎片形成的龙卷碎片特征。     

X波段双线性偏振雷达电磁波衰减对冰雹识别的影响

利用X波段双线性偏振雷达2009年4-10月降雨的ZH-ZDR统计分布,得到基于ZH-ZDR分布的冰雹识别参量(HDR)表达式。雷达发射的电磁波经过雨区导致的衰减会使HDR识别冰雹不准确,需要进行衰减订正。文中利用差分相移(DP)订正了HDR表达式中经过雨区衰减的反射率(ZH)和差分反射率(ZDR)。个例分析表明,经雨区衰减订正后X波段双线性偏振雷达回波与北京南郊观象台CIN-RAD/SA多普勒天气雷达回波具有较高的一致性,在零度层之下,HDR>0的区域能有效地反映出地面降雹情况;在零度层之上,HDR>0的区域可能是冰雹或湿霰,订正后HDR判别冰雹的虚警率有可能提高。     

高空气象探测系统换型记录对比分析

利用青海省西宁市气象站L波段雷达探空系统和701雷达探空系统定时探测资料,应用统计学方法,分别对各标准等压面层的高度、温度、湿度、风进行差值对比分析,同时对500hPa高度、温度及其差值的分布特征进行研究。结果表明:L波段雷达探测系统感应灵敏,滞后误差小,所获资料离散性小,更加稳定可靠;L波段雷达系统高度、温度的测值比701雷达系统的测值偏高,湿度测值却偏低,07时偏高或偏低比19时明显,500hPa及其以下两者测值接近,差值较小,温度差值分布较高度差值分布集中;两种探空仪灵敏度的高低在对流层顶附近表现得更为突出,其差异更加明显;各层之间比较:高度平均绝对差值随着探测高度的升高而增大;温度平均绝对差值随高度的变化不尽相同,在温度突变的对流层顶附近差值幅度较大,同样当湿度变化剧烈时,其差值幅度也相应增大;风的变化随机性较大,总体上风向在对流层底部尤其在摩擦层内偏差相对较大,但随高度变化呈减小趋势,相反,风速平均绝对差值表现出随高度变化逐渐增大的趋势。     

X波段双线偏振雷达数据质量分析及控制方法

利用双偏振参量在弱降水过程中性质均一、随时空变化缓慢的特征,选取北京、佛山地区弱降水过程的观测资料,通过将较长时间观测结果沿径向或方位累积的方法,分析双偏振参量测量精确度受地物、避雷针、旋转及俯仰关节的影响,并提出相应的质控方法,得出以下结论:(1)差分反射率(ZDR)、相关系数(ρhv)及差分传播相位(ΦDP)比水平反射率(Z)对地物更敏感,其中在地物处ρhv小于0.85,ZDR低于-1 dB。根据降雨与地物之间偏振参量特征的不同,将ρhv长时间累积能有效的识别地物回波。(2)每根避雷针对双偏振参量影响的方位和幅值是近似一致的。在以避雷针为中心的±15°的方位范围内,ZDR增大0.4~1.5 dB,ρhv降低0.01以下、Z降低1~2 dBZ,且均在避雷针中心处影响达到极值。通过基于上述方位的统计订正可以较好的去除避雷针对双偏振参量的影响。(3)雷达旋转关节的异常会导致ZDR在水平方向上不平稳变化,而俯仰关节异常会使ZDR在高、低仰角差距较大,通过ZDR沿方位一段时间的累积得到各层仰角ZDR变化曲线,用此曲线来实现ZDR的误差标定。通过检验,本文提出的质量控制方法有效的提升了X波段双偏振雷达的数据质量,为其在业务中的进一步推广提供了支持。     

试论L波段雷达旁瓣抓球的原因及应对措施

1引言 新一代GFE(L)1型高空气象探测雷达采用了假单脉冲二次雷达工作体制,实现了角度自动跟踪、自动测距、自动数据处理、近距离抓球与近距离测距,具有较高的精度和自动化程度[1].     

对L波段测风雷达单片机的探讨

在L波段二次测风雷达中,部分系统采用以8031微处理芯片构成的单片机电路。充分理解8031微处理芯片的原理,对判断各系统的功能及故障有极大的帮助。下面就8031单片机的最小应用系统作一简单的分析。18031单片机的最小应用系统单片机分为有内置ROM/EPROM和无内置ROM/EPROM的单片机,8031是无内置EPROM的芯片,其最小应用系统必须在片外扩展EPROM。图1为8031外接程序存储器(E-PROM)构成的最小应用系统。在这个系统中,EPROM的4KB单元地址要求12根地址线(A11～A0),由P0和P2.3～P2.0组成。地址锁存器的锁存信号为ALE,程序存储器…     

不同初始场条件对GRAPES模式数值预报的影响

利用中国新一代数值预报模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),分别使用T213 L31及NCEP FNL 6 h间隔的资料作为初始和边界条件,对2005年7月9—10日淮河流域一次致洪暴雨过程进行了个例试验,初步探讨了GRAPES模式的数值预报产品对不同初始场的敏感程度,以及三维变分同化对数值预报结果的可能影响。结果表明,T213和NCEP初始场中存在着差异较大的次天气尺度特征,并由此造成了此后GRAPES模式预报场的差异,且此差异不会随时间消失;同化对GRAPES模式积分结果的影响主要表现在最初的24 h内;模式对此次致洪暴雨过程的暴雨区分布、强度均有一定的模拟能力,但模拟的强暴雨区与实况仍存在着较大差异。由此可知,GRAPES模式的数值预报能力对不同的初始场和侧边界条件存在不同程度的依赖性,初始场的差异决定了模拟结果的差异。     

L波段高空气象观测系统软件升级技巧

正1软件升级前要充分准备L波段(1型)高空气象观测系统软件[1]升级前,要认真阅读上级下发文件要求和升级软件说明,了解软件最新功能和升级前后的异同,并应在备份业务用机上模拟升级,对数据文件和台站参数文件做好备份。重点备份安装目录lradar下的control、dat、datap、datbak、help、tfs文件夹下的文件。再建一个文件夹,将要升级的软件升级包解压存放其中,一旦升级失败可还原恢复。     

基于机器学习的冰雹天气识别研究

利用2017—2019年贵州省威宁彝族回族苗族自治县的C波段天气雷达数据,提取了多种与冰雹相关的雷达特征参量,并结合地面降雹记录建立了客观的冰雹样本标记方法。通过支持向量机、决策树和朴素贝叶斯三种机器学习方法,对冰雹高发区贵州省威宁的冰雹天气过程进行建模与评估。评估结果表明,采用机器学习方法可以有效地识别冰雹天气过程。支持向量机和决策树方法的命中率(Probability of Detection, POD)均较高,分别为88.9%和90.5%;临界成功指数(Critical Success Index, CSI)分别为73.1%和70.3%;误报率(False Alarm Rate, FAR)分别为19.6%和24.1%。朴素贝叶斯方法的POD和CSI相对偏低,分别为67.8%、62.8%,但FAR最低,为10.6%。     

用初估场对比中芬探空仪温度和位势高度记录

对部分高空台站2007—2009年近3年探空记录的统计分析表明:邻近测站同一型号探空仪的温度和位势高度记录与6 h数值预报初估场的平均偏差一致,但不同型号探空仪记录与初估场的平均偏差存在明显差异,因此可以利用初估场进行邻近测站不同型号探空仪之间的间接对比。该文利用初估场与台站探空记录的差值,分析了使用芬兰Vaisala公司RS92型探空仪的中国香港站与邻近的使用L波段探空仪的梧州、汕头、东源、阳江4站2年的温度和位势高度记录的系统差,结果表明:19:00(北京时,下同),L波段探空仪的温度和位势高度记录在平流层分别偏低达1℃和30 gpm;07:00,L波段探空仪的温度记录在对流层偏高0.4℃,导致其位势高度记录也在对流层偏高;两套设备的系统差不仅有显著的日夜差异和季节性差异,也存在一定的年际差异。