SWAN系统QPE产品的误差统计及订正方法研究

利用SWAN系统QPE产品资料和自动站降水量,对甘肃省2010~2012年汛期QPE产品的应用效果进行检验。结果表明：QPE产品在0.1~0.9 mm降水量级上存在较小的高估,而在其它降水量级上均表现为低估,且随着降水量级的增加低估的越为明显;对于5.0 mm以下降水,QPE产品估测误差较小,平均误差〈2.0 mm,但对于〉5.0 mm降水会出现估测误差跃增现象,且随着降水强度的增加误差增大,估测产品的效果明显减弱;降水估测值命中率POD1在降水量〈2.5 mm区间效果较好,但随着降水量的增加其命中率迅速减小,而降水估测绝对误差命中率POD2对于〈10.0 mm降水的响应较好,同样地随着降水量的增加其命中率快速减小;海拔高度、经度和纬度是影响甘肃地区QPE产品误差的主要因子,利用影响降水分布较大的3个因子分别建立一元、多元加权回归方程,在此基础上对QPE产品进行订正,通过2012年的应用检验表明该方法对QPE产品的订正效果明显。

QPE产品的误差评估和订正检验——以伊宁县为例

以新疆伊宁县为研究区,运用2013-2017年定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimetion,QPE)小时产品以及区域自动站小时降水数据,通过相关分析法和多元线性回归模型对QPE数据进行误差订正,并从不同降水量级、高程以及空间分布对订正前后的QPE小时产品进行误差评估.经误差分析得出,订正前QPE小时产品大多存在低估现象,随着降水量级的增加,误差依次增大,空间误差分布四周低,且东北方向的误差要大于西南方向;利用海拔、经度、距雷达距离3个对研究区降水影响较大的要素,建立多元线性回归订正模型,订正后的QPE小时产品在不同降水量级、不同高程以及空间分布上的估测能力较订正前均有不同程度的提升.

SWAN中定量降水估测和预报产品的检验与误差分析

采用2010—2011年5—9月河南省区域加密自动站雨量和全省6部新一代天气雷达资料,用点对点统计检验评分方法,分析SWAN系统中定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)产品在河南省短时强降水过程中的误差分布,并分别讨论二者在河南省区域与局地强降水过程中的差别及产生误差的直观原因。结果表明:1)SWAN中QPE和QPF均对小时雨量低于10 mm的降水有较好的估测和预报能力;QPE以豫西南和豫北效果最好,QPF在豫中地区预报能力更强。QPE估测较实况偏大;QPF对小时雨量低于20 mm的短时强降水预报略偏大,而对更强降水预报偏小,尤以豫西和豫南最明显。2)QPE和QPF均对区域性降水有更好的估测或预报能力。3)区域降水过程中,QPE对降水中心范围和位置估测较准确,估测值较实况偏大;QPF对强降水中心位置预报略有偏差,其中心强度较实况偏弱。

一种基于短时傅里叶变换的机载SAR自聚焦算法

短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)是研究非平稳信号最为广泛使用的重要方法。该文在讨论了利用STFT对线性调频信号(LFM)进行滤波以及调频率估计后,提出一种基于STFT的机载SAR自聚焦算法。该算法首先利用STFT对影响SAR图像质量的主要相位误差二次相位误差(QPE)进行估计和补偿,然后在残余相位误差估计时利用STFT对时变信号进行滤波以提高信杂比(SCR)。仿真和实测数据的处理结果验证了该文算法的有效性。

弹载调频连续波合成孔径雷达大斜视成像方法研究

弹载调频连续波合成孔径雷达(Frequency Modulated Continuous Wave Synthetic Aperture Radar,FMCW SAR)在大斜视工作模式下,导弹的连续运动会在距离向产生多普勒频移,导致距离向频谱偏移及方位像散焦,高速运动及大斜视角还会引入一个二次相位误差,影响距离像的聚焦.通过推导分析弹载FMCW SAR大斜视回波信号的波数域表达式,提出一种弹载FMCW SAR大斜视成像方法,在二维波数域完成了多普勒频移校正、二次相位误差补偿和距离徙动校正,很好地改善了成像质量.仿真实验验证了理论分析结果及所提成像方法的有效性.

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。

两种雷达定量降水估测产品在广西区域的误差对比分析

利用2018-2019年广西多普勒天气雷达组网观测资料和广西区域地面自动站降水资料,运用SWAN系统中固定系数法和分级系数法,对比分析两种定量降水估测(QPE)产品的估测技巧、偏差趋势和误差分布。结果表明,在春季、夏季和秋季固定系数QPE晴雨TS高于分级系数QPE,在冬季反之。固定系数QPE对不同量级降水估测均偏小,一般偏小50%以上,对强降水偏小70%。分级系数QPE在春季和秋季偏大,在夏季偏小,偏离程度小于固定系数QPE。采用分级系数可以显著减少强降水漏报。