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1.
利用2013年8月北京C波段双偏振多普勒天气雷达体扫数据、探空资料和地面雨量站资料,获得反射率因子垂直廓线（vertical profile of reflectivity,VPR）识别零度层亮带,比较平均反射率因子垂直廓线（mean VPR,MVPR）、显著反射率因子垂直廓线（apparent VPR,AVPR）和显著相关系数垂直廓线（apparent vertical profile of correlation coefficient,AVPCC）3种零度层亮带订正方法的效果,并利用地面雨量站资料进行定量降水估计（quantity precipitation estimation,QPE）验证订正效果。结果表明:采用MVPR和0℃层高度能有效识别零度层亮带,零度层亮带厚度为0.8~1.5 km;经3种方法订正后,零度层亮带影响区得到了不同程度的抑制,其中MVPR法订正效果最差,基本未能减弱零度层亮带的影响,AVPR法和AVPCC法的订正效果较好,明显减弱了零度层亮带影响区的回波强度,订正后回波更均匀。利用地面雨量站数据进行QPE验证表明:经零度层亮带订正后雷达估测的降水与地面雨量站实测降水更接近,也表明AVPR法和AVPCC法效果更好。 相似文献
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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. 相似文献
3.
回波强度垂直廓线与雷达定量估测降水的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
4.
研究雷达回波Z (R) 垂直廓线VPR有两个重要内容: 一是VPR的生成方法, 二是用VPR订正雷达估算降水的技术。在简要比较现有生成方法———参数法、平均法和识别法的主要特点后, 认为平均垂直廓线MVPR具有简便、实用的优点。文章着重对MVPR的生成方法作了细致的探讨, 形成了4种生成算法, 并作了比较; 展示了各种生成参数对MVPR的不同作用, 并简要介绍了一个应用程序框图。对两个降水实例实施订正后初步评估表明, 用MVPR订正雷达估算降水可使评估因子R/G从0.84 (0.86) 提高到0.93 (0.97), 而绝对误差率则下降4%。 相似文献
5.
基于雷达组网拼图的定量降水估测算法业务应用及效果评估 总被引：6，自引：0，他引：6
基于雷达组网实时的定量降水估测(QPE)及实时评估系统在浙江省杭州市气象局成功实现了业务应用,在评估雷达定量降水估测业务应用效果的同时,根据雷达反射率因子垂直廓线(VPR)特征,探讨分析了不同类型降水过程中雷达定量降水估测的误差源。系统联合杭州、宁波、舟山、温州、金华及衢州6部新一代天气雷达的基数据资料,以及覆盖浙江省且经反距离加权(Inverse Distance Weights,IDW)法实时质量控制的雨量计观测资料,采用先雷达组网拼图再降水估测的方案,集成Z-R关系法和最优插值法反演与校准雷达定量降水估测数据场。4次不同类型降水过程的评估结果表明:(1)在地物遮挡严重的浙江西北部和雷达覆盖较差的浙江南部,降水估测的雷达反射率因子如果源于0℃层亮带,会导致雷达定量降水估测严重高估;如果源于浅薄层云云系的云顶,会造成雷达定量降水估测严重低估。(2)多种降水类型云系并存,但使用相对单一的Z-R关系,会导致梅雨和台风期间雷达定量降水估测的局部高估或低估。(3)伴随飑线系统的强对流以及台风系统的非对称性也是导致雷达定量降水估测误差的重要原因。(4)联合Z-R关系和最优插值法,有效地降低了雷达定量降水估测的系统误差,但仍然存在大量的局部误差。 相似文献
6.
使用热带测雨卫星（TRMM）搭载的测雨雷达（PR）2004-2014年长达11 a的连续观测资料对青藏高原东南缘川渝地区不同季节不同降水类型的垂直结构特征进行了统计分析,并建立了相应的气候态反射率垂直廓线（Vertical Profiles of Reflectivity,简称VPR）。结果表明,由于不同的微物理及动力过程,降水类型对反射率垂直廓线的结构特征影响很大,90%的层云0℃层亮带峰值强度低于32 dBz,50%的对流云最大反射率强度超过35 dBz。降水类型及强度均对反射率垂直廓线的形状影响很大,层云系统发生中及大雨时其冰雪区的聚合反应效率明显较发生小雨时高。反射率垂直廓线特征参数具有一定的区域性和季节特征,且地表加热和地形高度的作用会加强上升气流对反射率垂直廓线形态的影响,上升气流的强度影响着冰雪及雨水区的碰并增长率以及低层的蒸发作用,从而进一步影响低层雨区的反射率垂直廓线斜率,边界层的相对湿度是另一个影响雨区反射率垂直廓线斜率及蒸发率的重要因素。星载测雨雷达的云分类算法在青藏高原东南缘地区受到一定的挑战,仍有改进的空间;未来可以将基于星载测雨雷达建立气候态层云典型反射率垂直廓线应用于联合地基天气雷达网观测以弥补后者在复杂地形条件下探测范围及能力受限的缺陷,从而改进雷达定量降水估测的误差。 相似文献
7.
地形的起伏使雷达波束受到严重的遮挡,使回波数据质量受到很大干扰。本文使用SRTM任务的DEM数据和谷歌公司的DEM数据分别计算了位于北京南郊的S波段雷达低仰角的波束遮挡率,建立了部分遮挡区域的回波反射率订正关系,并在2018年5月19日北京一次大范围层状云降水过程中,对波束遮挡订正前后的雷达定量估测雨量与地面3个雨量计观测结果进行了定性与定量化对比分析。结果表明:①波束遮挡订正有助于改善反射率因子的空间连续性。波束遮挡订正后的仰角0.5°的反射率与1.5°的反射率之间的差值整体呈现缩小特征,符合层状云降水垂直廓线特点。②09:00—11:00,相比波束遮挡订正前的雷达定量估测雨量(QPE),波束订正后的QPE准确性得到改善,使用分级标准误差与归一化平均偏差评价波束遮挡订正前后QPE与雨量计实测值之间的误差,波束订正后的反射率估测雨量与雨量计实测雨量一致性更好。 相似文献
8.
该文提出一种使用S波段多普勒天气雷达回波三维特征和反射率因子垂直廓线(vertical profile of reflectivity,VPR)来自动识别零度层亮带的方法(简称3DVPR-BBID),并利用2003年6月22日—7月11日和2007年7月合肥雷达资料、2008年6月广州雷达资料以及相应的探空资料,同仅使用VPR识别零度层亮带的方法(简称VPR-BBID)进行比较。结果表明:VPR-BBID和3DVPR-BBID在大部分情况下能够有效识别零度层亮带的存在,而且3DVPR-BBID能够减少VPR-BBID产生的误识别。在同探空资料观测的零度层高度的比较中,两种方法确定的零度层高度同实况比较接近,进一步分析表明:3DVPR-BBID确定的零度层高度比VPR-BBID确定的更接近观测值。 相似文献
9.
In this paper, the quantitative precipitation estimation based on hydrometeor classification (HCA-QPE) algorithm was proposed for the first operational S band dual-polarization radar promoted by the CINRAD/SA radar of China. The HCA-QPE algorithm, the localized Colorado State University-Hydrometeor Identification of Rainfall (CSU-HIDRO) and Joint Polarization Experiment (JPOLE) algorithms, and the dynamic Z-R relationships based on variational correction QPE (DRVC-QPE) algorithm were evaluated with the rainfall events from March 1 to October 30, 2017 in the Guangdong Province. The results indicated that even though the HCA-QPE algorithm did not use the observed rainfall data for correction, its estimation accuracy was better than that of the DRVC-QPE algorithm when the rainfall rate was greater than 5mm h^(-1); and the stronger the rainfall intensity, the greater the QPE improvement. And the HCA-QPE algorithm worked better than the localized CSU-HIDRO and JPOLE algorithms. This study preliminarily verified the improved accuracy of QPE by a dual-polarization radar system modified from CINRAD-SA radar. 相似文献
10.
Changjiang Zhang Huiyuan Wang Jing Zeng Leiming Ma Li Guan 《Acta Meteorologica Sinica》2020,34(2):413-426
Currently, Doppler weather radar in China is generally used for quantitative precipitation estimation (QPE) based on the Z-R relationship. However, the estimation error for mixed precipitation is very large. In order to improve the accuracy of radar QPE, we propose a dynamic radar QPE algorithm with a 6-min interval that uses the reflectivity data of Doppler radar Z9002 in the Shanghai Qingpu District and the precipitation data at automatic weather stations (AWSs) in East China. Considering the time dependence and abrupt changes of precipitation, the data during the previous 30-min period were selected as the training data. To reduce the complexity of radar QPE, we transformed the weather data into the wavelet domain by means of the stationary wavelet transform (SWT) in order to extract high and low-frequency reflectivity and precipitation information. Using the wavelet coefficients, we constructed a support vector machine (SVM) at all scales to estimate the wavelet coefficient of precipitation. Ultimately, via inverse wavelet transformation, we obtained the estimated rainfall. By comparing the results of the proposed method (SWT-SVM) with those of Z = 300 × R1.4, linear regression (LR), and SVM, we determined that the root mean square error (RMSE) of the SWT-SVM method was 0.54 mm per 6 min and the average Threat Score (TS) could exceed 40% with the exception of the downpour category, thus remaining at a high level. Generally speaking, the SWT-SVM method can effectively improve the accuracy of radar QPE and provide an auxiliary reference for actual meteorological operational forecasting. 相似文献
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雷达定量降水估计技术及效果评估 总被引：13，自引：2，他引：11
为提高雷达定量估测降水的精度,利用广东省6部新一代多普勒天气雷达(CINRAD/SA)回波资料和雨量计降水量观测资料,采用概率配对法(PFT,Probability-fitting technique)建立Z-I关系进行单部雷达降水估测,并采用最优插值法(OI,Optimum Interpolation)对降水估计进行订正;为扩大降水估测的范围,对多部雷达的降水估计进行拼接,采取重叠区域以各部雷达的均方根误差平方的倒数作为权重系数(iω==1/RMSE(K)2/n∑i-1/RMSE(i)2)进行加权平均,并分别分析比较上述方法得到的降水估计与单纯OI雨量计及与雷达拼图回波强度得到的降水估计的优劣。以上各环节误差分析表明,对于单部雷达,雨量计降水强度与其上空9点平均的雷达回波强度关系最为密切;6部相同型号的雷达估测降水精度各异。交叉检验表明,OI雷达法对单部和多部雷达估测降水均可取得较好的校准效果;对于多部雷达的降水估测,单部雷达先分别进行OI订正后拼接,然后对重叠区再次OI订正的结果比直接对未订正的单部雷达降水估计拼接后统一做一次OI订正的效果好。多部雷达降水估计拼接时,前期对于单部雷达降水估计的订正尤为重要;多部雷达降水估计的拼接值精度要明显高于OI雨量计,而相比由雷达拼图回波强度得到的降水估计而言,前者也优于后者。因此,多部雷达降水估计的拼接方法,对雷达资料的应用有较好的参考价值,在业务上也有一定的应用前景。 相似文献
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为了减轻雷达反射率因子数据中的亮带污染对雷达降水估计的影响,一种基于新一代天气雷达体扫资料自动识别零度层亮带平均高度、厚度和区域以及对亮带进行抑制的算法被提出。该算法首先利用近距离分层平均方法建立视反射率因子垂直廓线,然后基于亮带VPR曲线在融化层高度的显著弯曲特征来识别和抑制亮带。比较该方法识别的零度层亮带的平均高度和实测0℃等温层高度表明,前者比后者平均低0.5km。亮带的厚度大多在1～1.25km。亮带区域识别算法能合理地识别亮带反射率因子高值区,用经过亮带抑制后的体扫资料得到的组合反射率因子和反射率因子垂直剖面上的高值区被抑制掉,用经过抑制后的亮带区的所有反射率因子库建立的平均VPR在融化层高度的显著弯曲消失。通过亮带抑制后的雷达体扫资料将用于雷达降水估计。 相似文献
13.
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（wa）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wa,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,wa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wa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。 相似文献
14.
多普勒雷达实时反射率因子垂直廓线观测研究 总被引：5，自引：2，他引：3
使用2002年6～7月长江中游地区宜昌S波段多普勒雷达在两次大范围混合性强降水过程中部分时段体积扫描强度数据以及周边100km范围内的7个雨量计整理成10min记录一次的雨量资料,分析了实时雷达反射率因子垂直廓线的特征。研究表明：反射率因子垂直廓线可反映出所选区域上空零度层亮带高度位置、回波的垂直变化规律等信息,以此分析降水的类型、云中粒子的发展变化;从雷达连续体扫得到的中、低仰角对应高度上的实时反射率因子垂直廓线的变化规律、PPI图像上对应雨量站点上空的回波变化情况及10min记录一次的地面雨量的变化趋势对比来看,发现三者能很好地统一起来,可用来较细致地分析降水云体的变化,有利于在无地面雨量计的地区分析降水量的大小、确定降水类型、估测降水的发展;对无亮带、反射率因子值较大而且越低仰角值越大的反射率因子垂直廓线的区域,对应地面上常有对流性强降水出现。 相似文献
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用雷达反射率作对流性降水和层状云降水自动分类 总被引：3，自引：3，他引：3
为提高雷达定量测量降水的精度,利用武汉CINRAD/SA雷达反射率数据,研究提出了对流性降水和层状云降水自动分类算法(ACSS)。该算法在二维反射率结构场初步分类降水的基础上,识别亮带并从体扫描数据中提取降水的三维结构特征,然后对初步分类结果进行订正。试验表明,ACSS能较准确地实现对流性降水和层状云降水的自动分类,相对于只根据二维结构分类降水性能上有较大提高,主要表现在能正确识别出亮带特征明显的强层状云和对流核外沿的对流弱回波区。 相似文献
16.
石家庄地区反射率因子垂直廓线特征分析 总被引：2，自引：1，他引：1
利用自动雨量计数据整理成的10 min一次的雨量资料和s波段多普勒天气雷达体积扫描强度数据,对石家庄地区2004～2007年4次天气过程的实时雷达反射率因子垂直廓线的特征进行了分析.结果表明:层状云和混合性降水反射率因子垂直廓线有明显的零度层亮带;短时强降水过程的反射率因子垂直廓线不存在零度层亮带.冰雹过程中反射率凼子垂直廓线变化较大,降雹前反射率因子的极大值在中上层,降雹发生时反射率因子的极大值高度下降,降雹后反射率因子的极大值减弱.降雪过程的反射率因子垂直廓线零度层亮带不明显.在石家庄西部山区,由于零度层亮带的影响.对层状云和混合性降水回波强度和降水量估计偏高.对短时强降水过程的地面降水估计用反射率因子垂直廓线的方法比最低仰角法更加准确,在均匀性降水中可较好地改善地面雨量估算结果,有利于在山区和无雨量计的地区判断强对流天气的发生、发展和估算降水量的大小. 相似文献
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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 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
18.
基于高分辨率高程数据统计分析新一代天气雷达组网的地形遮挡影响 总被引：1，自引：0，他引：1
新一代天气雷达由于受到地形限制产生波束遮挡导致波束能量衰减,从而造成雷达探测回波强度偏弱、雷达定量估测降水结果失真,因此对于雷达波束遮挡情况的统计和分析是一项重要的基础研究工作。利用SRTM （Shuttle Radar Topography Mission）数字高程数据对中国目前业务运行的212部新一代天气雷达波束遮挡情况进行模拟计算分析。计算结果包括雷达单站遮蔽角、VCP21模式0.5°、1.5°、2.4°、3.4°、4.3°仰角波束遮挡率、混合扫描及分区混合扫描波束遮挡率、雷达单站探测范围覆盖情况;计算并绘制全国天气雷达组网遮挡率拼图,统计全国天气雷达组网遮挡情况;利用2019年8月广东省11部天气雷达基数据对比验证单站及组网遮挡计算结果。结果表明雷达组网探测面积覆盖率超过70%,整体覆盖效果较好,遮挡计算结果与实际数据对比验证结果高度一致,对雷达数据订正、降水估测等产品具有正贡献。 相似文献
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复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法 总被引：1，自引：0，他引：1
C波段雷达定量降水估计（QPE）精度受到很多因素的影响,主要包括:（1）雷达标定,（2）非气象回波的干扰,（3）降水物垂直空间变化,（4）地形或地物的严重遮挡,（5）Z-R关系的代表性,（6）雷达拼图的质量,（7）雷达观测回波衰减等。文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡、Z-R关系和雷达拼图等方面提高C波段天气雷达定量降水估计的精度,产生降水类型产品和1 h定量降水估计产品,产品空间分辨率为0.01°×0.01°,时间分辨率为6 min。通过对7次降水过程进行评估,结果表明:基于混合仰角反射率因子处理模块和降水类型分类模块进行雷达定量降水估计,得到的结果与地面雨量站观测降水接近,1 h累计降水量的统计评分指标均方根误差稳定在3 mm以下,相对误差稳定在50%左右,相对偏差保持在?30%以内,雷达定量降水估计产品的离散度和绝对偏差都较低,表明该算法得到的雷达定量降水估计稳定可靠。 相似文献
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高时空分辨率、高精度的降水产品对于极端降水的监测以及防灾减灾具有重要意义。地面雨量计提供点尺度降水精确观测,但无法精细化捕捉对流性强降水的空间分布。雷达观测可以精细地刻画降水的空间分布特征,但雷达定量估计降水（QPE,quantitative precipitation estimation）产品估测精度易受雷达观测偏差和Z–R（雷达反射率—降水率）关系等因素影响。因此,本文开展高时空分辨率的雷达—雨量计降水融合算法研究,集成雨量计观测和雷达定量估计降水产品各自的优点。该算法主要步骤包括:雨量站观测数据格点化、局地雨量计订正雷达QPE和雷达—雨量计降水融合三个部分。首先利用克里金插值方法,对雨量站观测的降水进行插值,得到格点降水信息;再通过局地雨量计订正方法系统性地订正雷达QPE产品,以提高雷达QPE产品精度;最后,结合降水类型,通过雷达—雨量计降水融合算法,产生高时空分辨率、高精度的雷达—雨量计降水融合产品。通过郑州“21·7”暴雨、台风“烟花”和2021年8月随州暴雨三个典型的极端降水个例,对雷达—雨量计降水融合算法产生的雷达—雨量计降水融合产品进行了系统地评估和分析。结果表明,在不同的极端降水个例和不同的降水时段,雷达—雨量计降水融合产品精度上优于雷达QPE产品,且在降水的空间分布上较雨量站观测格点插值产品更能精细地刻画降水的结构特征。表明算法得到的雷达—雨量计降水融合产品的准确性较高,对极端降水有较好地捕捉和监测能力。 相似文献