珠海X波段双偏振相控阵雷达定量降水估测产品质量评估

以地面雨量站观测资料为基准,选取2021年6—8月的6个强降水过程,利用珠海4部X波段双偏振相控阵雷达QPE组网产品和对应区域雨量站逐小时降水资料,使用相关系数(CC,Correlation Coefficient)、相对偏差(RB,Relative Bias)、相对平均绝对误差(RMAE,Mean Relative Absolute Error)、均方根误差(RMSE,Root Mean Squared Error)、探测率(POD,Probability of Detection)、误报率(FAR,False Alarm Ratio)、临界成功指数(CSI,Critical Success Index),对相控阵雷达QPE产品质量进行评估。结果表明:QPE产品总体CC、RB、RMAE、RMSE分别为0.83、1.62%、47.59%、6.68 mm。有无降水探测率为88.66%,FAR为12.03%,CSI为83.99%;能够准确捕捉强降水落区、把握小时雨强变化趋势,雨强峰值谷值出现的时间匹配的较好。小时降水分级检验结果显示,QPE产品对于大雨强的评估效果相对较好,小时雨量≥16.1 mm时CC、POD、CSI均最大;雨强较小时,QPE产品明显高估降水强度,当小时雨强超过16.0 mm时,低估降水强度;RMAE随着雨强的增大逐渐减小,当雨强≥8.1 mm时,RMAE趋于稳定,为34%左右。

基于S波段双极化雷达的变分法的定量降水估计算法

基于比差分传播相移(K_(DP))的降水估计算法 R( K_(DP)) 相较于传统基于水平反射率因子 ( Z_(H)) 的算法R( Z_(H))的表现更优。在雷达实际运行中,由于随机误差和后向散射相位(backscattering phase)的影响,可能出现负的 K_(DP)。运用一种基于变分的雷达定量降水估计混合算法(V-RQPE)。该算法用变分拟合方法重构差分相位(Φ_(DP)),用一种新的稳健的边界条件求解方法,在消除随机误差的同时获得非负的 K_(DP),进而进行降水估计。随后我们使用 2017年 5月 7日广州 S波段雷达的回波数据和地面雨量站观测数据进行验证,同时使用了六种不同的算法进行对比,结果显示,在 1 小时累计降水估计中,V-RQPE 表现最好,在 24 小时累计降水估计中,V-RQPE 和基于变分拟合的 K_(DP)的降水估计算法(R-VKDP)表现最好,实验结果表明变分拟合方法对雷达降水估计能力有显著提升。