雷达估测降水与风暴尺度模式预报降水检验及分析

本文将局地分级平均校准法从单站雷达移用到组网雷达,选取SWAN组网雷达组合反射率因子产品与雨量站降水数据,计算了6次区域性暴雨天气过程的定量估测降水(Classified Quantitative Precipitation Estimation,CQPE),在对CQPE和SWAN小时定量降水估测产品(SWAN-QPE)进行站点检验的基础上,利用雨量站实测降水、CQPE对风暴尺度模式(CQSSRAFS)的降水预报产品进行检验评估。结果表明:(1)CQPE总体略偏弱,SWAN-QPE总体偏强,且从比率偏差(BIAS)、平均绝对误差(MAE)、相对误差(RAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(CC)等评估检验参量看,CQPE均优于SWAN-QPE。(2)雨量站实测降水、CQPE对CQSSRAFS预报降水的检验结果是一致的。在时效上,该模式预报能力随预报时效的延长而减弱,尤其是第9个小时之后减弱更明显。在降水量级上,该模式预报能力随着降水量级的增大而减弱。相比于雨量站实测降水对CQSSRAFS预报降水的“点对面”检验,CQPE对其“面对面”的总体样本检验更具有代表性。

距离加权校准法在雷达估测降水中的应用

利用新疆地区的雷达基数据和自动站数据资料,对两种数据进行数据质量控制,再通过最优ZI法拟合出该地的最优ZI公式,利用美国三种经典降水公式与最优ZI公式反演的降水量与地面雨量计真实测量值进行对比,验证ZI公式对该地区的适用性。最后根据最优ZI公式反演雨量得到雷达估测的雨量初估场,在此基础上利用距离加权法对雷达估测的雨量进行校准,结果表明:校准后的雷达估测降水比起校准后估测降水误差明显减少,说明距离加权校准可以有效的提高降水估算精度,同时能够较为准确的捕捉降水中心,反映整体的降水趋势。

雄安新区X波段相控阵阵列天气雷达估测降水技术研究

暴雨与强对流天气是汛期影响雄安新区最主要的灾害性天气,常常给社会经济和人民生命财产造成很大损失。当前X波段天气雷达因更高的时空分辨率受到越来越多的关注和应用,但对其定量估测降水研究还较少。为此,利用2021年7—10月雄安新区X波段相控阵阵列天气雷达的组合反射率资料和33个自动雨量站实况资料,分不同系数、不同高度、不同降水类型对雷达定量估测降水结果进行检验。结果表明,Z=200I^(1.6)公式的整体估测效果最好。其中,Z=200I^(1.6)公式采用3.0 km以下高度的组合反射率平均值的估测方案对1 h估测降水效果最好,尤其对对流云降水的小时雨量估测效果最好,选取1.5 km以下高度组合反射率最大值的估测方案总体上对层状云降水估测效果最好。利用最优化法得到雄安新区两种本地化优化Z-I关系方案:Z=93I^(1.4)时选取3.0 km以下高度组合反射率平均值方案和Z=100I^(1.5)时选取1.5 km以下高度组合反射率最大值方案,将其与当前业务运行的估测方案(Z=275I^(1.55))、优化前效果最佳估测方案(Z=200I^(1.6))进行对比检验分析发现,优化方案(Z=93I^(1.4))对于1 h降水估测效果略差于优化前效果最佳的估测方案(Z=200I^(1.6)),优于另一种优化方案(Z=100I^(1.5))和业务运行估测方案(Z=275I^(1.55)),但优化公式Z=100I^(1.5)选取3.0 km以下高度的组合反射率平均值估测方案的降水估测平均相对误差却比优化前最佳估测方案的降低2%,优化表现最佳,说明还需要累积更多天气个例样本进行参数的进一步优化。

浙江省2021年梅雨及台风期间雷达估测降水产品效果评估

利用2021年6一9月浙江省3667个包括区域站在内的站点观测资料,对同期雷达定量降水估测(QPE)产品进行统计分析,并主要针对期间的梅雨及台风“烟花”“灿都”天气过程进行产品的诊断评估。结果表明:(1)雷达估测降水产品对台风的降水估计整体效果较梅雨好;(2)从整体估计结果上看,1~3h相关系数较低,偏差较大,但随着累计时效的增长,QPE与地面观测结果的一致性提高,相对偏差的随机性减小;(3)QPE产品在不同累计降水时效内均会高估小雨时地面雨量计的降水量。

大气垂直运动对雷达估测降水的影响

运用雷达反射率因子(Z)与降水强度(R)之间的关系定量估测降水,降水云体中的大气垂直运动(w_a)不可忽视。PARSIVEL激光雨滴谱仪(简称PARSIVEL)在获取雨滴粒径分布的同时可以从测量的雨滴下降速度分布中提取w_a,用于分析PARSIVEL高度上的大气垂直运动对雷达Z估测降水强度影响。使用2014年5-6月华南季风降水观测试验期间广东阳江5次层状云、6次对流性降水过程中PARSIVEL数据分析大气垂直运动对定量估测降水影响,w_a对层状云和对流云降水强度影响范围分别为-0.18~1.05 mm·h^(-1)和-5.44~24.81 mm·h^(-1),相对影响值分别为-13.61%~13.99%~38.59%~25.92%。静止大气条件下,雷达估算降水Z-R关系式中系数A,b引起的层状云和对流云降水估测偏差平均分别为10.9%和25.5%。真实大气中雷达估测降水的偏差平均情况是层状云降水由于w_a的对消作用降低为9.2%,对流云降水则增加到51.2%。对流性降水中大气垂直运动对雷达估测降水的影响较大。

应用雷达拼图数据估测降水试验

利用2008年6月5～7日广东省新一代天气雷达网(广州、梅州、韶关、阳江、深圳及汕头6部雷达)的雷达原始体扫资料及自动雨量站资料,对广东省3 km高度上的雷达网系统观测值差异进行了分析,发现广州雷达的观测值比周围雷达偏高1～3 dBz,梅州雷达比其周围雷达的观测值偏低1～2 dBz。用Z-R关系和最优插值校准法分别进行6 min和1 h估测降水,并用面雨量偏差和均方根误差对该次降水估测试验做了简单评估。结果显示:6 min定量估测降水,两种方法都会低估,面雨量越大,估测效果越好;对于1 h定量估测降水,各种估测方法都有偏高或偏低情况,但普遍偏高,其中用先累加再用最优插值校准法校准的雷达-雨量计联合估测方法效果最好;短时降水估测可以很好地反映降水过程变化,而长时间降水估测可以较准确估测降水大小。

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。

重庆强降水过程QPE/FY-4A估测降水精度研究

为检验风云四号A星气象卫星(FY-4A)定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimation,QPE)产品在重庆地区的精度,针对重庆发生的两次区域暴雨过程,利用区域自动气象站实测降水资料,分析了QPE产品对强降水过程估测的时空偏差特征,并对其进行优化处理。结果表明:FY-4A卫星QPE产品能反映强降水的空间分布和强度,对其强度和落区变化趋势有一定的指示性;整体看,估测降水强度、范围均较实况偏大,估测强降水位置与实况有一定偏差,估测降水持续时间偏长。优化后的QPE产品与实测降水在强度和范围上基本保持一致,均方根误差均小于10,其估测准确率进一步提高。

利用垂直积分含水量估测降水

讨论了垂直积分含水量 ( QVIL)在估测降水中的实际应用 ,并首次针对其他常规方法做了较为详实的对比实验将 QVIL与 PPI、CAPPI资料在估测降水中的应用进行了对比分析。最后 ,将 QVIL的估测降水结果与雨量站实测资料进行了比较。

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%。

回波强度垂直廓线与雷达定量估测降水的关系

为了分析不同高度回波强度与地面降水的关系,提高雷达定量估测降水的能力,本文对石家庄2006~2008年5~9月共77次降水过程的反射率因子垂直廓线（VPR）进行了统计分析。对比降水实况和VPR发现,各个高度层的反射率因子波峰（谷）同降水波峰（谷）相一致,而且降水强度越大,反射率因子核心高度越低。同时,还比较了距离雷达站不同的水平距离和不同海拔高度的反射率因子特征,发现海拔高度对5 mm/h以下降水率和垂直高度在4 km以下各层的反射率因子会造成一定的影响,而对强降水和高层反射率因子影响较小。另外,零度层亮带在VPR上表现出反射率因子增大的特征,影响降水估测效果。为了消除零度层亮带的影响,选取1.5~3.5 km为估测降水的最佳高度范围,各站具体选取高度则取决于其距雷达站的水平距离和海拔高度。

基于误差分析的雷达估测降水集成方法

以淮河流域为对象,在假设Z-I关系法、平均校准法、最优插值法、卡尔曼滤波和最优插值联合校准法以及卡尔曼滤波校准法等五种降水定量估测模式对于不同的降水类型而言能力有所差异的基础上,通过对前期降水定量估测结果误差变化的分析,以统计方差为判别标准来选取最佳的估算方法,进行多种估测结果的集成。对2007年7月上旬降水过程的应用结果分析表明:在降水强度较小的情况下,该方法是一种有效的集成方法,能够提高降水定量估测的能力;但是在降水强度较大的情况下,集成效果不佳。

天气雷达定量估测降水研究进展

天气雷达探测资料具有时空分辨率高的特点,对于中小尺度天气监测、气候分析以及高时空分辨率的气象服务具有重要意义。自20世纪末起,随着IT技术发展和多普勒天气雷达网布设,多个国家相继研制了各自的雷达定量估测降水产品。从业务上应用的雷达定量估测降水关键技术与产品两方面对国内外相关研究进展进行归纳,着重解析了美国最新业务化的MRMS(Multi-Radar Multi-Sensor System)系统及关键技术。从雷达QPE(Quantitative Precipitation Estimation)技术发展来看,双偏振量质量控制、反射率垂直廓线订正、波束阻挡补偿、降水类型分类、双偏振量降水估计、雨量计偏差订正等新方法已在业务产品中应用。从雷达QPE业务产品发展来看,产品空间分辨率已达到1 km以下(甚至百米),时间分辨率达到小时尺度以下(甚至分钟级)。美国还在持续推进雷达QPE产品重处理,以期形成长序列高时空分辨率产品。我国雷达QPE业务产品研制普遍采用Z-R关系估测降水率,并由地面降水进行偏差订正的方法,产品时空分辨也已达到1 km/分钟—小时。但由于我国天气雷达型号多、标定不均一、存储计算能力限制等问题,还未形成长序列的雷达QPE产品。因此,"气象资料质量控制及多源数据融合与再分析"攻关任务提出了我国雷达QPE产品重处理计划,拟利用长序列多源降水资料,通过局部偏差订正技术、波束补偿技术等降低不同雷达空间不均一性,最终生成全国组网的雷达QPE历史产品数据集。

基于地理地形因子动态调整的复杂地形区雷达定量估测降水技术

雷达定量降水估测可以提供时间连续、水平分辨率高和覆盖范围广阔的降水产品,目前已成为气象监测的重要手段之一。尽管当前针对不同地区雷达估测降水的方法有了长足的发展,但是复杂地形区的雷达降水估测效果仍需改进。本文针对青藏高原东北边坡复杂地形区雷达降水估测,在固定经验Z-I关系、云分类经验Z-I关系、回波分级统计Z-I关系3种已有算法的基础上,建立了基于准稳定移动窗口的地理地形因子实时动态调整降水估测订正算法,并利用2017-2018年汛期临夏地区降水天气个例开展估测效果评估。结果表明:未经订正算法估测降水值往往较实况观测值偏小,而经过订正后的估测降水平均值与观测实况较为一致;不同算法对于小量级降水估测的累计概率分布(CDF)与观测实况偏差较大,而随着降水量级逐渐增加,估测降水的CDF与实况观测逐渐接近,基于回波分级统计Z-I关系的订正算法估测性能更为稳定;不同算法估测降水量的误差差异较大,未订正算法对所有降水以低估为主,基于回波分级统计Z-I关系订正算法和基于固定经验Z-I关系订正算法的整体估测偏差较小;未经订正算法对对流性降水天气主要降水落区估测较好,但对降水强度估测较差,而订正后估测效果明显提升,基于云分类经验Z-I关系的订正算法对于对流性降水天气估测能力更佳,特别是对短时强降水的估测能力效果较其他算法明显更优;未订正算法对于稳定性降水量级估测较弱,而经过订正后估测结果与观测实况更为接近。

最小二乘法与A值平均法估测降水对比

利用贵州省兴义多普勒天气雷达复合体扫基数据资料及自动站雨量资料,在充分考虑了本地地理环境、气候背景的前提下,对贵州省黔西南地区2008～2009年产生的强天气过程进行了降水估测分析。分别采用最小二乘法及A值平均法得到该区域的Ze-I关系,然后对这2种方法的统计结果所做的Ze-I方程进行了对比。选取2010年2次强降水天气过程,用这Ze-I方程分别对其进行降水估测并与实际降水量和误差进行了对比分析。结果表明,Ze-I方程适用性较好,最小二乘法所建立起来的方程比A值平均法实用性好。

多普勒天气雷达估测降水及雨洪应用研究进展

多普勒天气雷达具有测量范围广、时空分辨率高等优点,可获得大面积定量降水数据,具有较好的时空代表性。基于国内外多普勒天气雷达数据资料的应用研究成果,从雷达数据质量控制、联合雨量计校正、耦合天气雷达的应用等方面,对应用研究进展与最新动态进行综述。结果表明,虽然当前雷达探测降雨的精度仍较低,应用深度也不够,但是随着应用研究的深入,雷达将不断实现其具有的强大优势。

应用雷达拼图数据估测降水试验

利用2008年6月5～7日广东省新一代天气雷达网(广州、梅州、韶关、阳江、深圳及汕头6部雷达)的雷达原始体扫资料及自动雨量站资料,对广东省3 km高度上的雷达网系统观测值差异进行了分析,发现广州雷达的观测值比周围雷达偏高1～3 dBz,梅州雷达比其周围雷达的观测值偏低1～2 dBz。用Z-R关系和最优插值校准法分别进行6 min和1 h估测降水,并用面雨量偏差和均方根误差对该次降水估测试验做了简单评估。结果显示:6 min定量估测降水,两种方法都会低估,面雨量越大,估测效果越好;对于1 h定量估测降水,各种估测方法都有偏高或偏低情况,但普遍偏高,其中用先累加再用最优插值校准法校准的雷达-雨量计联合估测方法效果最好;短时降水估测可以很好地反映降水过程变化,而长时间降水估测可以较准确估测降水大小。

基于Z-I关系和变分校正法改进雷达估测降水

将新回归系数估计法和新误差订正法应用于3km的雷达CAPPI估测降水,首先用新的回归方法得出更合理的Z-I关系;再用基于变分技术的新的误差订正方法对估算出的降水进行订正,获得较好的估算结果,并且用2005年6月17～25日广东自动站降水和每6分钟一次的雷达基数据对新回归系数估计法和新误差订正法进行验证,结果表明:将新回归系数估计法和新误差订正法用于雷达估测降水,能更好地对雷达回波强度估算降水的一些常见误差进行校订。

雷达定量估测降水的亮带自动消除改进方法

层状云降水中,0℃层融化效应会引起雷达反射率因子局部增大,若不进行订正,则会高估雷达估测的降水。本文提出一种基于新一代天气雷达反射率因子垂直廓线的0℃层亮带自动识别与订正算法,以减小因亮带造成的降水高估。本研究首先对降水类型进行分类,在SHY95的基础上增加了垂直方向的反射率因子三维特征,避免亮带的反射率因子高值区被误识别为对流云区;其次,在层状云区识别出一个可能的亮带影响区,在其中查找亮带,采用旋转坐标系法精确的识别亮带的顶、底高度;最后,利用最小二乘法拟合亮带上、下层的斜率,平滑垂直廓线(VPR,Vertical Profile of Reflectivity)的显著突出部分。将该方法应用于北京地区2010—2011年10次包含亮带的降水过程,得到的亮带订正后的均方根误差ERMS、平均绝对误差ERMA、平均相对误差BRM值较初值均有显著减小(分别减小1.538 mm,0.417和0.468)。结果表明,该方法能够有效地识别与订正亮带,使得定量测量降水精度有所提高。

水平距离和海拔高度对雷达估测降水影响及订正

以石家庄2006—2008年77次降水过程为例,分析了海拔高度和距雷达站水平距离对定量估测降水的影响,给出了估测降水时反射率因子取值的最佳高度以及距离高度订正值。对比了经验公式法和最优化法分别在有无距离高度订正4种情况下的估测效果,依据估测效果,设计了雷达定量估测降水最佳方案:若反射率因子小于30 dBz,则不进行距离高度订正,仅采用最优化法估测降水;若反射率因子大于30 dBz,则首先对反射率因子进行距离高度订正,然后采用最优化法估测降水。实例检验表明,该方案对单站10 mm·h^(-1)以上的强降水、过程降水量和区域降水量估测效果较好。