利用雷达资料对自动雨量计实时质量控制的方法研究

自动雨量计资料是对降水的直接测量,在流域面雨量计算、气候研究、气象服务等方面具有重要意义。但是,由于风力、蒸发、灌溉、校准、漏斗堵塞、机械故障、信号传输等原因往往造成其存在不同类型的系统误差和随机误差, 自动雨量计数据在定量使用前需要进行质量控制。目前,天气雷达以其高时空分辨率的优势已经成为监测降水的重要手段,本文首先采用两步校准法改善雷达估测降水,然后对雷达—雨量计对之间的差异进行统计学的分析,确定自动雨量计质量控制的一些标准,从而对雨量计进行质量控制。最后用两个降水过程对自动雨量计质量控制的结果进行了检验,结果表明:两步校准法改善了雷达估测降水的系统性偏差,并减小了雨量计站点上的相对误差;可以利用雷达估测降水实现对自动雨量计的实时质量控制,就整个数据集而言,约0.1%的数据被怀疑为误判,误判的自动雨量计主要位于雨带的边缘。但该质量控制算法同时也存在一定的局限性:在雨带的边缘或没有天气雷达覆盖的区域,以及雷达资料存在数据质量问题的情况下,往往会造成对雨量计的误判。     

三维变分同化机载雷达资料对飓风预报的影响研究——2012年Isaac试验

随着气旋内部资料(Inner core data)在热带气旋预报中的使用,其重要性逐渐受到人们越来越多的关注。为了研究该资料中尾部机载雷达(Tail Doppler Radar,TDR)资料在业务系统中的应用效果,本文利用2012年飓风等级热带气旋Isaac期间的TDR资料,采用业务HWRF(Weather Research and Forecasting model for Hurricane)数值模式与业务GSI(Grid-point Statistical Interpolation system)三维变分同化(Three-Dimensional Variational Data Assimilation, 3DVar)系统对TDR资料进行了同化,展开了一系列预报试验,并对其效果进行了分析和研究。结果表明与HWRF的业务预报相比,GSI系统同化TDR资料后对热带气旋的路径和强度预报有明显改进;但其同化效果同时也表明业务三维变分中的静态背景误差协方差在TDR资料的应用中仍需要进一步的改进。     

贵州威宁边界层风廓线雷达与L波段探空雷达的风向风速一致性初探

利用2019年6月至12月威宁县边界层风廓线雷达数据和威宁探空数据,预设二者风速偏差<=3m/s、风向偏差<=20°为有效数据样本,研究两者在不同风速、风向范围和不同高度、时次、降水条件下风向、风速数据对比及相关性分析。结果表明：（1）风廓线雷达和探空的风速、风向均具有较好的正向相关性;（2）在不同高度下,且无论有无降水或任意时次,风速有效样本比率大体上高于风向有效样本比率,500米左右高度以下有效样本比率总是最小（不足50%）,而中高层较大;（3）不同时次对风速、风向数据有效性影响不大;（4）有降水时风速、风向有效样本比率比无降水时偏小且变化剧烈;（5）除东北（20°-40°）和西南（200°-260°）风向外,其他方位风向数据一致性较差;（6）除大于24m/s的风速外其他大小风速均具有较好的一致性。     

浅层人工地震和地质雷达在城市活动断层探测中的联合应用?以鹤壁市汤东断裂为例

浅层人工地震勘探是探查城市隐伏活动断层最有效的手段之一,然而受近地表探测盲区和探测分辨率的限制,该方法难以获取活动断层超浅层上断点的准确埋深位置。地质雷达探测方法在一定程度上可弥补浅层人工地震勘探的不足。为探索浅层人工地震勘探和地质雷达探测的联合应用效果,分析其在城市隐伏活动断层探测中的应用潜力,选取河南省鹤壁市汤东断裂西支为研究对象,并在冯屯村和前交卸村分别开展联合探测,获取高信噪比的浅层人工地震反射剖面和地质雷达剖面。浅层人工地震勘探揭示的冯屯村处汤东断裂西支上断点埋深为60～70 m,地质雷达探测揭示的上断点埋深约为2.5 m,结合平均沉积速率推测汤东断裂西支在冯屯村的最新活动时代约为25 ka。浅层人工地震勘探揭示的前交卸村处汤东断裂西支上断点埋深为50～60 m,地质雷达探测揭示出汤东断裂西支在前交卸村处未造成近地表约10 m以内的地层断错。研究结果表明,在城市隐伏活动断层探测中,采用浅层人工地震勘探和地质雷达探测相结合的方法,不但可有效确定活动断层的位置,且可进一步约束活动断层上断点的准确埋深,有利于指导后期地震地质勘探中的探槽和钻孔布设。     

Prediction of topsoil properties at field-scale by using C-band SAR data

Designing and validating digital soil mapping (DSM) techniques can facilitate precision agriculture implementation. This study generates and validates a technique for the spatial prediction of soil properties based on C-band radar data. To this end, (i) we focused on working at farm-field scale and conditions, a fact scarcely reported; (ii) we validated the usefulness of Random Forest regression (RF) to predict soil properties based on C-band radar data; (iii) we validated the prediction accuracy of C-band radar data according to the coverage condition (for example: crop or fallow); and (iv) we aimed to find spatial relationship between soil apparent electrical conductivity and C-band radar. The experiment was conducted on two agricultural fields in the southern Argentine Pampas. Fifty one Sentinel 1 Level-1 GRD (Grid) products of C-band frequency (5.36 GHz) were processed. VH and VV polarizations and the dual polarization SAR vegetation index (DPSVI) were estimated. Soil information was obtained through regular-grid sample scheme and apparent soil electrical conductivity (ECa) measurements. Soil properties predicted were: texture, effective soil depth, ECa at 0-0.3m depth and ECa at 0-0.9m depth. The effect of water, vegetation and soil on the depolarization from SAR backscattering was analyzed. Complementary, spatial predictions of all soil properties from ordinary cokriging and Conditioned Latin hypercube sampling (cLHS) were evaluated using six different soil sample sizes: 20, 40, 60, 80, 100 and the total of the grid sampling scheme. The results demonstrate that the prediction accuracy of C-band SAR data for most of the soil properties evaluated varies considerably and is closely dependent on the coverage type and weather dynamics. The polarizations with high prediction accuracy of all soil properties showed low values of σ_VV^o and σ_VH^o, while those with low prediction accuracy showed high values of σ_VV^o and low values of σ_VH^o. The spatial patterns among maps of all soil properties using all samples and all sample sizes were similar. In conditions when summer crops demand large amount of water and there is soil water deficit backscattering showed higher prediction accuracy for most soil properties. During the fallow season, the prediction accuracy decreased and the spatial prediction accuracy was closely dependent on the number of validation samples. The findings of this study corroborates that DSM techniques at field scale can be achieved by using C-band SAR data. Extrapolation y applicability of this study to other areas remain to be tested.     

云模式预报雨量与雷达估测雨量及自动站实测雨量比较

利用2007--2008年1—12月国家气象中心GRAPES云模式预报雨量资料,及同期江西区域天气雷达估测雨量及自动气象站实测雨量资料,比较其基本统计与地理分布特征,并对其进行相关计算与结果分析,选取129个数据样本,计算分析它们之间的复相关性,并对其计算误差进行比较与分析。结果表明,三种雨量的复相关性较好。GRAPES云模式预测的时雨量值最大,比雷达估测的时雨量值及自动站实测的时雨量值偏大,自动站实测时雨量值次之雷达估测的时雨量值偏小。     

山东省S波段与C波段天气雷达回波强度的对比分析

山东省济南市的S波段天气雷达与泰山山顶处的C波段雷达相距67 km。为了定量分析两部雷达扫描观测的回波强度在不同个例中的差异程度,从2007—2010年两部雷达观测中选出10次有明显回波的个例,对3个高度的CAPPI及相同观测区域的格点化回波强度资料进行对比分析。结果表明:10次个例的整体对比中,两部雷达在3个高度(2、3、4 km)的CAPPI回波强度资料的概率密度有较好的相似性;两部雷达回波强度均值随着选取高度增加而增大,每个高度上S波段均值较C波段大2 dBz左右。其中,6次降雨个例3 km的CAPPI资料对比中,一次平均强度小于30 dBz的降水过程,且强回波所占比例较小,C波段雷达衰减小,两部雷达测量回波强度一致性最好;其余5次过程中,S波段雷达测量的平均回波强度值均在30 dBz以上,且强回波所占比例较多,C波段由于衰减等原因,两部雷达的测量存在不同程度的差异。     

层状云和对流云的雷达识别及在估测雨量中的应用

参考“峰值法”建立了利用新一代多普勒天气雷达回波强度识别混合型降水过程中层状云和对流云的方法,分析了反射率阈值和影响半径的变化对识别效果的影响,检验了识别效果,并分析该方法在雷达估测降水中的应用。表明本文所建立的暴雨中层状云和对流云识别方法基本合理,配合云的垂直结构分析大部分地区识别的效果较好,同时通过该识别方法对合肥2002年6月19日一次强降水天气过程的估测降水的应用,表明只按层状云的Z-I关系估测的雨强,相对于识别对流云和层状云后分别按各自的Z-I关系估测的单点雨强,其最大差别约达37%,相应的面雨量也有一定的差别;对流云的多少对发展的中尺度对流系统的雨强有很大影响,这次混合型降水过程以对流云降水为主。对流云和层状云是形成暴雨的重要因素,准确地识别两者,对估测降水的精度会有积极作用。     

2005年盛夏十堰市两次暴雨天气过程的对比分析

使用2005年7月6～10日各层(850、700、500hPa等)天气图资料、有关物理量场资料、FY2卫星云图、十堰714C天气雷达回波资料,采取天气诊断分析方法,对2005年7月6～10日发生在十堰市境内的一次单站暴雨和一次区域性暴雨作了对比分析。结果表明:单站暴雨是在副热带高压稳定少动的形势下发生的,单站暴雨发生时,切变线及低涡700hPa始终偏北于850hPa,低空没有急流配合;区域性暴雨是在副热带高压东退南压比较显著的形势下发生的,区域性暴雨发生时,中尺度低涡及切变线接近重合,低空有强劲的西南急流与高层的西风急流配合。     

使用L波段雷达放球软件和数据处理软件的几点技巧

通过对L波段雷达放球软件和处理软件在使用过程中易出现问题的环节进行深入细致的分析,并结合近两年的使用实践,对如何正确使用该软件和规避使用过程中出现的错误,提出了一些见解。