双偏振雷达水凝物分类算法优化及在雹暴云的应用分析

为提升我国多普勒双偏振雷达水凝物分类的应用水平,在美国强风暴实验室(NSSL)研发的水凝物分类算法(HCA)基础上,通过增加冰雹区与三体散射区水凝物类型的订正识别、选用数值模式温度分析场识别融化层、引入水凝物类型垂直分布限制条件等,建立了优化方法(HCA-Opt)。利用HCA-Opt分析了2021年7月9日济南市章丘区一次雹暴云的水凝物分布特征,对冰雹落区与水凝物分类结果进行比对检验,得到如下主要结论:HCA-Opt可以正确识别冰雹与三体散射区的水凝物类型,修正了HCA将其识别为地物的问题;HCA-Opt利用模式温度分析场可准确识别融化层高度,解决了强对流天气下HCA使用的融化层自动识别算法(MLDA)无法有效识别融化层的缺陷;与HCA相比,HCA-Opt识别的水凝物在垂直分布上更加合理。HCA-Opt给出的水凝物分类结果较好描述了雹暴初生、降雹不同阶段的水凝物空间分布,初步揭示了不同高度水凝物粒子相态转化特征。HCA-Opt识别的水凝物分类中,中(小)雨与霰的可信度最高,冰晶与湿雪的可信度较低,且容易与干雪混淆;总体而言,HCA-Opt提高了水凝物分类识别技巧,对冰雹预警和落区判别具有较好的指示作用和业务应用前景。