风廓线雷达C^(2)_(n)资料和L探空资料确定济南夏季边界层高度的对比研究

基于济南站边界层风廓线雷达(WPR)观测的大气折射率结构常数(C^(2)_(n)),采用偏离度法确定夏季白天的对流边界层高度(HCBL),并与L探空虚位温梯度法、L探空湿度梯度法的结果进行对比。结果表明:(1)WPR偏离度法判别的HCBL成功率高,07、13、19时分别可达96.9%、100.0%、89.3%,尤其19时的判别成功率远高于L探空两方法的46.4%、57.1%。(2)WPR偏离度法与L探空两方法判别的同时刻HCBL结果一致性好,相关系数高。07时WPR判别的边界层高度平均值分别较后两者的差+14.3、+9.3 m,13时的差+36.4、+21.6 m,19时的差-27.3、-25.4 m;与后两者的标准偏差,07时的分别为84.555、77.412 m,13时的分别为125.978、126.783 m,19时的分别为52.743、68.755 m;与后两者的相关系数,07时的分别为0.894、0.911,13时的均为0.980,19时的分别为0.980、0.969。WPR能够将夏季HCBL确定结果的绝对误差降至近似其垂直分辨率水平。(3)济南6、7月逐小时HCBL最高可达3460.0、3220.0 m,小时平均最高分别为2205.0、2157.1 m;逐小时最高值在1316时均可出现,且以15时的最多;通常0715时的HCBL呈波浪起伏式缓慢增高态势,1519时的HCBL则是断崖式快速降低。

基于GNSS-RTK定位的无人机L波段探空系统标定方法

随着我国北斗卫星导航探空观测系统升级换代工作逐步推进,降低L波段探空系统测风数据差异的需求尤为迫切。利用无人机GNSS-RTK定位信息研究新的标定方法,相较传统标定手段,避免人为因素干扰、极大的降低测量误差,新的标定方法更加科学有效,对保证测风数据的有效性,提高高空气象观测数据质量具有重要应用意义。

L波段探空雷达天线故障问题及日常维护保障策略研究

L波段探空雷达是我国高空气象探测业务中不可或缺的重要设备。它的探测范围覆盖了地面至高空30km的区域,可以精准地获取温度、气压、相对湿度、风向和风速等气象要素的数据。这些数据在天气预报,尤其是灾害性天气的预警和防范中起着至关重要的作用。然而,在实际应用过程中,L波段探空雷达可能会出现天线故障等问题。天线故障会影响雷达的正常工作,导致气象数据的准确性下降。鉴于此,本文将在介绍L波段雷达基本组成和原理的基础上,重点分析L波段探空雷达天线故障问题,并提出针对性的保障策略。最后,探讨L波段探空雷达的日常维护问题,以期为同行提供参考和借鉴。

L波段探空雷达常见故障排查及日常维护保障对策

L波段探空雷达是气象观测的重要工具,用于监测高空大气层的状况。概述了L波段探空雷达技术,包括工作原理、功能及其数据的重要性,分析了L波段探空雷达常见故障类型及排查方法,并提出了一系列日常维护保障措施,包括预防性维护策略、定期检测与校准方法、环境因素对雷达性能的影响及应对措施、设备寿命管理和更新换代计划等,旨在推动气象观测技术的进步与发展。

基于探空数据的测风激光雷达在黄海西部海岸带的适用性分析

利用2021年4月至2022年12月期间位于黄海西部海岸带青岛国家基本气象站观测场内的多普勒测风激光雷达和L波段气球探空系统(以下简称L波段探空,Lradar),经过观测数据时间和空间相互匹配,以L波段探空测风数据为参照标准,对测风激光雷达探测高度、水平风速和水平风向的探测能力进行对比分析,结果表明:最大探测高度日变化特征与边界层高度日变化较为吻合,每日09:00探测高度最低约1 000 m,17:00则达到探测高度的峰值约1 300 m。在筛选出的共计1 768次二者共同观测时刻中,超过90%测风激光雷达最大观测高度低于2 000 m,不足500 m的时刻约占16%。二者水平风速和水平风向的线性拟合效果较好,相关系数分别高达0.97和0.98,其探测能力在海风和陆风时刻存在微小差异。测风激光雷达水平风速误差随高度和风速大小的变化存在差异,在500 m以下测风激光雷达平均风速明显大于L波段探空测得的平均风速,在500 m至1 500 m误差较小。在4级风及以下,风速误差分布较为集中;5到7级风,风速误差离散程度最大,离散值最多;8级风以上,离散误差明显减少。二者水平风向变化趋势具有较好的一致性,测风激光雷达风向误差以正值为主,即相较于L波段探空顺时针偏转。在低层以偏北和偏南风向为主,在西北(NW)、北西北(NNW)、正南(S)和南东南(SSE)方向上其频率小于L波段探空,在正北(N)、北东北(NNE)、南西南(SSW)和西南(SW)方向上大于L波段探空,高层开始转为偏西风向,在正西(W)方向频率明显大于L波段探空。以上结果表明,测风激光雷达可以较好地刻画出黄海西部海岸带边界层内的风场信息,为后续测风激光雷达在海岸带和海上观测的业务应用提供有效参考。

L波段探空雷达维护及常见故障分析和维修保障措施

文章根据波段探空雷达运行实际,总结了L波段雷达设备维护及常见故障维修保障措施,为确保L波段雷达的稳定运行,提升高空探测质量提供参考。

基于L波段探空秒数据识别河套地区云垂直结构

基于L波段探空秒数据反演云的垂直结构,统计分析2019年内蒙古河套地区的云垂直结构及其与不同强度降水的关系。得到结论如下:(1)河套地区有云日>256 d,以1~2层云为主,云层最多时有5层。1层云时,临河地区、乌拉特中旗的云较薄,东胜地区、呼和浩特地区的云较厚。2层云时,乌拉特中旗、东胜地区及呼和浩特地区的下层云厚,上层云薄;临河地区相反。3层云时,乌拉特中旗、东胜地区及呼和浩特地区的中间云层较厚,上、下层云较薄;临河地区则是最上层云较厚。(2)当降水云为1层云时,东胜地区的云最厚,乌拉特中旗的云最薄。当降水云为2层云时,呼和浩特及东胜地区的云呈现下层厚、上层薄的特征,临河及乌拉特中旗的云呈现上下两层云厚度相差不大的特征。(3)弱降水时,云为1~3层,云厚的变化对降水影响不大。一般降水时,6 h累积降水量与云层分布有较好的对应关系,总云厚大,降水偏多。(4)总云厚及6 h累积降水量有明显的季节变化。春冬季的云偏薄,降水较弱;夏秋季的云偏厚,降水较强。6—9月是主要的降水期,在水资源开发利用时要把握好此阶段。

衢州CFL-06型风廓线雷达与探空数据对比分析

对安装在浙江衢州国家基本气象站的CFL-06型低对流层风廓线雷达2022年的数据进行了初步分析,包括进行全年不同季节数据获取率的统计分析,以及选取6个时次的数据与同站址安装的L波段探空雷达的数据进行对比分析,进一步验证风廓线雷达数据的准确性和可信度。结果表明:风廓线雷达数据获取率在不同季节有所区别,一般夏季最高,冬季数据获取率在3km以上有较明显的下降趋势,风廓线雷达的探测高度以及数据获取率与天气、气候条件等息息相关;风廓线雷达与L波段探空雷达数据在晴空条件下一致性较高,在有降水天气过程的情况下,风廓线雷达的数据准确性可能会下降。

L波段探空判别云区方法的研究

利用2008年1月到2009年12月的L波段探空资料,和与之时空匹配的Cloudsat云观测资料,首先分析了云内和云外相对湿度的累积频率分布,发现以75%作为相对湿度阈值判断云准确率可达81%。随后利用BS(Bias Score)和TS(Threat Score)评分方法,对不同相对湿度阈值进行评分分析,发现以81%作为相对湿度阈值TS评分可达0.66,为最高。接着利用BS和TS评分方法分不同高度对相对湿度阈值进行评分分析,发现随高度的增加该高度上具有最好TS评分的相对湿度阈值在减小。利用这些阈值对云判断时,总的TS评分高于0.6,且其准确率达到84%以上,比利用单一相对湿度阈值判断云准确率要高。最后对这些阈值进行优化,得到一套适合于我国L波段探空秒数据的云垂直结构的判别方法。

L波段探空高分辨率廓线中近地层信息分析及相关模型

L波段高空气象探测系统的更新换代,提高了大气探测精度,L波段"秒级"数据为垂直高分辨率廓线探测信息的获取提供了气象要素再分析的基础平台。为了探讨L波段探空垂直高分辨数据应用的可行性,考虑到用于对比分析的其他观测系统获取"秒级""高时间密度"同步观测数据的设备条件,本文重点选用了JICA(中日气象灾害合作研究中心项目)PBL(行星边界层)通量铁塔梯度观测系统来进行对比分析,并构造L波段探空再分析与通量铁塔近地层气象信息相关模型。研究结果表明,L波段探空垂直高分辨率廓线近地层数据能够较好地描述大气边界层内近地层温、湿、压;所建立的温、湿、压模型具有推算PBL铁塔近地层的温、湿、压的可行性。研究结论可为L波段高分辨率垂直廓线再分析平台及其对大气结构描述可行性提供具有应用价值的技术基础。基于L波段高分辨率垂直廓线再分析信息平台的构造,将有助于开发全国L波段探空在数值模式应用方面的潜力,推进探空垂直高分辨信息在数值模式同化系统中新技术的发展。

L波段与59-701探空系统观测资料差异评估

利用四川在59-701探空系统向L波段雷达GTS1型电子探空仪系统转变时,就4个高空台站开展了两套系统对比观测的资料进行了差异评估。结果表明:太原厂59型探空仪所测的温度、位势高度比上海厂59型探空仪所测偏高。100 hPa高度以下温度、位势高度观测数据没有明显的跳变,但以上高度换型带来的变化较明显;两套系统所测湿度差异较大,近地面差值最小,差值随高度升高而增大;L波段系统所测湿度基本是低于59-701系统所测湿度。两套系统所测平均风向、平均风速差异较小。直接差异各要素差异的峰值均较大。各要素差值的离散情况随高度的变化各异,总体离散程度最大的是位势高度,其次依次是风向、湿度、露点、风速、温度。两套系统所测要素的差值变化趋势虽然普遍没有太大差异,但湿度、风向和风速的差值变化还是表现出与地理位置、季节和施放时间有关。两套系统在观测所使用设备、原理、精度、订正、观测方法、对比时的放球时间等的不同,都会引起测量值出现差异。

L波段探空仪湿度资料偏差订正及同化试验

L波段探空仪观测资料是基础资料之一,无论在天气预报还是在数值天气预报中都起着重要作用,其资料质量直接影响数值模式同化分析及降水预报准确性。通过对我国3种常用的L波段探空仪观测湿度的偏差特性比较,研发适合该仪器的偏差订正方案,并在GRAPES同化系统中加以试验应用。结果表明:L波段探空仪湿度观测资料与ECMWF再分析湿度场比较有偏干现象。多种偏差订正方案订正结果显示:湿度偏差值比订正前减小,特别是在500 hPa以上层次减小明显。在GRAPES分析同化系统中使用Vomel偏差订正方案,分析偏差减小5%;预报模式个例和连续试验中湿度观测订正后预报降水更接近实况,预报降水检验评分显著提高,故该订正方案在实际应用中表现出积极的正效果。

济南边界层风廓线雷达与L波段雷达探空测风资料对比研究

采用统计、相关分析等方法,对2014年济南站边界层风廓线雷达观测资料和L波段雷达探空资料进行了长期时空变化规律的对比,进而研究了地面无降雨、有降雨时段两者的风向、风速数据的相关关系及差值。结果得出全年有降雨、无降雨时段两者的风向、风速总体一致性较好,相关性较高,并具有较好可比性和互补性的结论,对了解固定式边界层风廓线雷达探测的准确性,改进观测资料质量控制方法等具有很好的参考价值。

风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料的对比

为了探讨风廓线雷达资料的可用性,对2013年9月—2015年10月青岛站和济南站的风廓线雷达与L波段探空雷达测风数据进行相关、误差及有效样本比率分析。结果表明:(1)济南站和青岛站绝大多数高度层00:00和12:00风廓线雷达与L波段探空雷达的水平风速显著正相关,通过α=0.05及以上信度检验;(2)济南站00:00和12:00,晴天1.5 km以上及雨天0.64 km以上大多高度层风廓线雷达的水平风速比L波段探空雷达偏小约2 m·s^(-1),且当风廓线雷达与L波段探空雷达水平风向差≤20°时,有效样本比率基本在70%以上,资料质量很高;(3)青岛站00:00和12:00,6.48 km以下大多高度层风廓线雷达探测的水平风速比L波段探空雷达偏小2~4 m·s^(-1),水平风速资料可用,但当2部雷达风向差≤20°时,有效样本比率仅为20%,海陆风及2种仪器的布设距离是水平风向差异的主要原因。

L波段探空观测偏差分析及订正算法研究

为了探讨探空观测的水汽可降水量资料的可靠性,本文以GNSS/MET遥感的大气可降水量为参照标准,对广东汕头站2013年以及西藏那曲站2016年6月至2017年5月的两种可降水量观测结果进行对比分析和偏差订正。经过研究分析表明:两个站探空可降水量相比地基GNSS可降水量偏干,偏差分别为7. 4%和9. 8%。探空可降水量的偏差显示具有季节变化和日变化的特征,其中夏季偏差较明显,00时比12时明显。太阳辐射加热引起的地面气温的日变化和季节变化是造成偏差的重要原因。本文根据太阳辐射偏差订正经验公式,对两个站的探空可降水量进行偏差订正,订正后偏差明显减少。

L波段与701-400M探空系统观测资料比较评估

利用四川达州站在701-400 M探空系统向L波段雷达GTS1-2型电子探空仪系统转变时的对比观测资料进行了评估分析.结果表明：温度平均差值为-0.28℃,200 hPa以下平均差值为-0.05℃,200 hPa以上平均差值为-0.52℃,换型带来的温度变化还是明显的;直接差异的80.1％在-1.0～1.0℃间.位势高度平均差值为-7.63 gpm,100 hPa以下高度平均偏低-1.13 gpm,100 hPa以上高度平均偏低-19.57 gpm,换型带来的位势高度变化还是明显的;直接差异的89.0％在-50～10 gpm间.湿度平均差值为-2％,直接差异的87.2％在-20％～～10％间.风向平均差值为1.0°,直接差异的80.1％在-10°～～10°间.风速平均差值为0.3 m/s,直接差异的95.0％在-5～5 m/s间.就平均差值来看,温度、位势高度、湿度是L波段系统所测值低于701-400 M系统所测值,而风向、风速则反之.换型造成各要素差异的峰值还是较大.由于两套系统所使用的设备、探空仪的制造、测量精度、施放、接收等方面的不同,都会引起测量值出现差异,但对各要素的影响确有所不同.

可业务化应用的L波段探空系统高空风改进算法

为进一步挖掘L波段高空气象探测业务系统原始资料潜力、优化改进现行测风业务算法,本文基于新疆博斯腾湖东岸L波段系统机动站累积的2 a探空原始资料,提出了可业务化运行的高空风改进算法。该算法首先对雷达原始秒点坐标进行严格的质量控制,采用低通滤波、加权最小二乘法、线性补缺等方法去除探空仪摆动、雷达测量误差等对秒点坐标造成的扰动;然后采用逐秒点坐标滑动计算矢量平均风,通过与同球施放的GPS探空做比对分析得出,在全程使用50~60 s计算时间窗口或前50 min使用30~40 s时间窗口、50 min以后使用50~60 s时间窗口条件下,雷达矢量平均风廓线与GPS矢量平均风廓线吻合较好;规定高度层风和固定垂直分辨率高度层风采用查找表方法确定,其结果不仅能在风场结构上与现行业务算法一致,同时能呈现出明显的风层中小尺度扰动信息。

L波段探空雷达常见故障分析和检修方法

总结了在实际工作中对L波段雷达常见故障的维修方法和技巧,以及在灾害性、恶劣性天气过程等条件下雷达的维护保养方法。

基于L波段探空的云区边界识别改进算法

利用气象业务中使用的L波段探空数据和毫米波云雷达观测资料,分析探空相对湿度在入云和出云时的变化规律,提出一种基于探空相对湿度阈值与梯度相结合的云区边界识别改进算法,并利用云雷达观测数据对算法识别结果进行验证。利用北京市南郊观象台2019年1—6月层状云样本验证分析,结果表明:改进算法相比相对湿度阈值法,对云区边界识别更加合理;改进算法识别结果与云雷达观测的云底高度相对误差为-1.1%,云顶高度相对误差为3.7%,较单纯利用相对湿度阈值法精度均有明显提高。

L波段探空系统实用中重放球的原因及应对措施

L波段雷达—电子探空仪高空气象探测系统是我国高空探测业务运行的主要设备,本文列举了系统操作过程中出现的各种重放球情形,分析了原因,并提出了要维护好探测环境、熟练操作技巧等应对措施。