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C波段双偏振多普勒天气雷达资料分析及在定量估计降水中的应用研究 总被引：5，自引：5，他引：5
基于南京信息工程大学C波段双线偏振多普勒天气雷达(NUIST-CDP)的观测资料,结合南京龙王山SA天气雷达数据、南京信息工程大学大气综合观测基地的OTT Parsivel雨滴谱仪数据、南京市地面雨量计数据,分析NUIST-CDP探测资料的质量及定量降水估计(QPE)精度情况。将NUIST-CDP与SA雷达的回波强度数据进行了对比,发现NUIST-CDP回波强度偏弱;将滴谱仪上方NUIST-CDP测量的反射率因子ZH、差分反射率因子ZDR与滴谱仪数据对比,雷达参量ZH、ZDR与滴谱仪数据变化趋势一致,但整体略偏小;比较差分传播相移率KDP与ZH的变化情况,由差分传播相移ΦDP经最小二乘法计算得到的KDP与ZH数据一致性很好。利用南京地区2015年夏季(5—8月)收集的滴谱数据计算偏振雷达参数,拟合测雨方程,进行两次降水过程个例的QPE分析,并与南京地区雨量计数据进行了对比。结果表明:R(KDP)测雨精度最高,R(KDP,ZDR)次之,使用偏振参量能明显提高降雨估算精度;R(ZH)、R(ZH,ZDR)方法测雨反演结果低于地面雨量计雨量值,且低于SA雷达反演结果。 相似文献
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为了提高雷达定量降水估测的精度,建立一套高精度的双偏振雷达定量降水估测方法,并对其在业务应用中的表现进行评估。本文利用雨滴谱仪数据使用非球形粒子的散射模型（T-Matrix模型）进行不同偏振量的模拟计算,根据计算结果对实测雨滴谱数据（DSD）进行分类拟合,实现对CSU-HIDRO（Colorado State University-Hydrometeor Identification Rainfall Optimization）优化降水估测算法的改进。为了评估改进后CSU-HIDRO优化算法（简称CSU-HIDRO_I）的应用效果,本文选取2016～2017年两年汛期发生于中国华南地区的6次大范围强降水过程为评估对象,分别采用单偏振雷达定量降水估测的R(ZH)关系法（WSR-88D Precipitation Processing System,简称PPS法）和CSU-HIDRO_I法进行小时降水量估测。按照不同降水率大小以及距离雷达20～60 km和60~100 km范围分别对两种降水估测方法进行评估,并将雷达估测的小时降水量同地面雨量计小时降水量资料进行对比,结果表明:（1）CSU-HIDRO_I法在应用评估过程中取得了较好的评估效果,其估测精度及稳定性均较好。（2）PPS法对小雨（降水率R<2.5 mm/h）存在一定的高估,对大雨及暴雨（R>8 mm/h）存在明显低估,而CSU-HIDRO_I法能够有效的降低强降水的低估情况,同时提高了小雨的估测精度。与PPS法相比,CSU-HIDRO_I法对小雨、中雨、大雨及暴雨的估测偏差分别降低了38%、24%、17%、15%。（3）PPS法在降水估测中对离雷达的距离更为敏感,相同降水率下不同距离处的相对误差波动较大,CSU-HIDRO_I法对距离敏感性较弱,相同降水率强度下,相对误差随距离的变化波动较小。 相似文献
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为提高X波段双偏振相控阵雷达(XPAR-D)数据质量,采用自适应约束订正方法对反射率因子ZH、差分反射率因子ZDR进行质量控制;利用广州S波段双偏振雷达(CINRAD/SAD)和地面二维雨滴谱观测对XPAR-D雷达的数据质量进行分析,结果表明XPAR-D雷达与CINRAD/SAD雷达的回波强度基本一致,由于XPAR-D雷达灵敏度较低,导致对弱回波的探测能力低于CINRAD/SAD雷达。将XPAR-D雷达测量的反射率因子ZH与雨滴谱仪反演的ZH对比,两者相变化趋势基本一致;XPAR-D雷达差分反射率ZDR、差分相移率KDP与ZH的一致性较好,其中KDP约是CINRAD/SAD雷达的3.3倍;XPAR-D雷达偏振参量能有效反映融化层的偏振特征;一次局地性强降水的观测结果表明相控阵雷达能够精细监测降水的触发、演变过程以及不同降水强度的微物理特征。 相似文献
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广州S波段双偏振天气雷达低仰角多方位存在遮挡,高仰角也存在部分遮挡。基于卷积神经网络等深度学习方法,构建垂直填补（vertical echo-filling,VEF）和水平填补（horizontal echo-filling,HEF）网络架构,基于两种架构,利用无遮挡区的反射率因子ZH、差分反射率ZDR,差传播相移率KDP构建训练集,填补遮挡区的ZH和ZDR。针对仅0.5°仰角存在遮挡的区域,基于VEF架构,利用上层多个仰角、径向、距离库的三维数据,分距离段训练垂直填补模型。针对遮挡仰角较高的区域,则基于HEF架构,利用同一仰角左右相邻的多个径向、距离库的数据,分遮挡径向训练水平填补模型。根据解释方差、平均绝对偏差和相关系数3个指标和3个个例,对模型效果进行评估。结果表明:ZH填补模型的解释方差最大为0.92,平均绝对偏差最小为1.69 dB,相关系数最高为0.96;ZDR填补模型的解释方差最大为0.92,平均绝对偏差最小为0.12 dB,相关系数最高为0.96。利用该研究构建的深度学习填补架构,可有效填补偏振雷达遮挡区域回波,提高雷达数据质量。 相似文献
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利用广州S波段双偏振雷达观测数据和低频电场探测阵列三维闪电定位数据, 分析了2017年5月4日和5月8日华南地区两次飑线过程中闪电起始和通道位置处的雷达偏振参量和降水粒子特征。两次飑线中约80%的闪电起始和通道(统称闪电放电)定位于对流区。对流区闪电放电位置处的雷达反射率(ZH)要比层云区平均大4~5 dBZ, 其它偏振参量的平均值较为接近。闪电放电位置处的ZH中值随高度增加而减小, 但差分反射率(ZDR)、差分传播相移率(KDP)和共极化相关系数(CC)在-10 ℃层以上随高度变化不大; -10 ℃层以下, 对流区闪电放电位置对应ZDR和KDP随高度下降明显增大。闪电起始位置的平均ZH比闪电通道位置处的平均ZH大1~2 dBZ, 但前者在对流区内对应ZH分布峰值区间为25~30 dBZ, 弱于后者的30~35 dBZ; 同时, 它们的对比关系在-20 ℃层上下不同。对流区内闪电放电位置处的主导性粒子是霰和冰晶, 它们的区域占比接近。在层云区内, 闪电放电位置主要是干雪和冰晶, 干雪区域的占比显著大于冰晶。 相似文献
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该文从降水粒子散射和衰减理论出发, 采用数值模拟方法, 分析了雷达波束通过均匀雨区时, 双发双收偏振模式与单发单收偏振模式下, 水平、垂直偏振波之间的耦合关系, 比较了两种收发模式下, 由于雨滴倾斜引起的水平反射率因子ZH及其误差ΔZH, 差分反射率因子ZDR及其误差ΔZDR, 差传播相移ΥDP、差传播相移率KDP及其在不同偏振模式下的差异ΔKDP随距离的变化情况。结果表明:因实际大气中雨滴倾斜角较小, 雨滴倾斜引起的模式间ZH, ZDP的差别不大; 而受雨滴倾斜影响, 单发单收模式的KDP要大于双发双收模式。该文还提出了ZH, ZDR真值的两种定义方式, 分别为考虑与未考虑雨滴倾斜对散射效果的影响。未考虑雨滴倾斜的真值代表了雨滴实际的微物理结构, 剔除了传播效应的影响, 更能精确反映雨滴的实际大小, 在定量估测降水等雷达资料的应用中具有更好的代表性, 因此以未考虑雨滴倾斜作为ZH, ZDR真值较为合理。 相似文献
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双线偏振多普勒雷达测量的参数KDP在定量估测降雨强度和识别降水粒子相态方面都有着很重要的作用。鉴于雷达实测KDP值来源于S波段双线偏振雷达信号处理器（RVP8）的结果,没有具体的计算过程,不便于进行雷达资料预处理和质量控制。探讨总结了KDP的3种算法,通过实测数据,将雷达信号处理器（RVP8）观测的KDP作为参考值,进行了对比分析。结果表明：最小二乘法误差最小,精度最高;讨论了沿雷达径向,不同平滑距离对最小二乘法KDP计算的影响;同时研究了雷达实测KDP与通过Z-R关系计算的降雨强度之间的关系显示,5 km的距离长度既能起到足够的平滑作用,又能保持足够的气象信息,不至于影响测量降水效果;同时,KDP与降雨强度之间存在较好的对应关系,在强降雨阶段尤为显著,可以利用KDP来估算反演降雨强度。 相似文献
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基于比差分传播相移(KDP)的降水估计算法R(KDP)相较于传统基于水平反射率因子(ZH)的算法R(ZH)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KDP。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(ΦDP),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KDP,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KDP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。 相似文献
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深圳S波段与X波段双偏振雷达在定量降水估计中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
双偏振多普勒天气雷达的一个重要应用是进行定量降水估计（QPE）,它可以获得反射率（ZH）、差分反射率（ZDR）和差传播相移率（Kdp）这些与降水粒子有关的信息,常用的双偏振雷达降水估计方法有基于ZH的R（ZH）、基于ZH和ZDR的R（ZH,ZDR）、基于Kdp的R（Kdp）和基于Kdp与ZDR的R（Kdp,ZDR）这4种。文中利用深圳市S波段和X波段双偏振多普勒雷达探测资料,结合高精度地形数据和雨滴谱仪观测数据,设计了基于双偏振量的定量降水估计方法:首先利用地形数据和雷达地理信息,分析了雷达的遮挡状况,形成了这两部雷达的复合平面扫描仰角信息;随后利用雨滴谱仪观测资料,使用T矩阵方法统计得到了深圳地区的上述4种降水反演方法的参数;最后设计了混合降水反演方法,基于双偏振信号（即Kdp和ZDR）的强弱,使用不同的降水反演方法进行定量降水估计。基于12个降水个例,利用各反演方法产生的定量降水估计结果与雨量计观测资料比较。结果表明,混合降水反演方法在降水反演的准确度和稳定性上均优于任何一种单一定量降水估计反演方法。基于文中介绍的定量降水估计方法,使用深圳S波段和X波段雷达产生了定量降水估计产品,并与深圳目前业务定量降水估计产品进行对比评估。结果表明,使用本方法产生的定量降水估计产品在准确度和稳定性上要优于目前的业务产品。此外,X波段雷达的定量降水估计产品性能要略高于S波段雷达的定量降水估计产品,这说明高时、空分辨率的X波段雷达可以提高定量降水估计精度。但由于雷达扫描平面内双偏振雷达对融化层和冰区的偏振量观测与降水的关系尚未明确,因此,本方法仅适用于雷达扫描平面内液态降水区。 相似文献
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为了提高X波段双线偏振多普勒雷达的共极化差分相移ΨC质量,利用714XDP-A型车载X波段双线偏振多普勒雷达在北京顺义的探测资料,构造了一个综合滤波方法。将其应用于滤波处理,得到结果:（1）综合小波去噪滤波方法在滤波处理及差分传播相移率KDP的估算方面相较于中值滤波、综合滑动平均、综合卡尔曼滤波及综合有限脉冲响应（FIR）滤波都是最优秀的,其能较好地保留原始ΨC平均趋势及细节特征（偏差基本在±2°可信范围内,部分区域由于对原始ΨC细节特征的保留会略有超出）,避免探测误差零值对滤波产生的影响（误差零值订正值回归平均趋势水平,偏差在±2°可信范围内）,对原始ΨC距离廓线的平滑程度达到了94%~97%[平滑了超出±1.5° Gate-1（Gate表示雷达距离库）的波动,对±1.5° Gate-1内波动保留];（2）估算的KDP整体在±5° km-1边界阈值内,避免了探测误差零值、环境噪声和δ对KDP估算产生的误差影响,KDP对较强降水指示明显（在回波强度30 dBZ ≤ ZH < 37 dBZ的层积云降水中KDP普遍大于0.25° km-1,峰值可达到4.3° km-1;在回波强度30 dBZ ≤ ZH < 50 dBZ的积雨云降水中KDP普遍大于0.1° km-1,峰值可达到1.95° km-1）。本文工作对于降水估测和水成物粒子识别有着改善效果,这对雷暴天气预警预报具备重要意义。 相似文献
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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
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利用雨滴谱仪观测的雨滴谱数据,分析了2021年7月20日郑州极端暴雨的雨滴谱特征,并结合双偏振雷达观测,分析了不同定量降水估测（QPE）方法在此次极端暴雨过程中的性能。结果表明,在此次极端暴雨过程的最强降水时段,雨滴谱表现为很高的粒子数浓度和很大的粒子平均直径;而整个降水过程雨滴谱的截距参数与我国其它地区雨滴谱特征差异不明显,但质量加权平均直径大于其他地区的雨滴谱;在降水最强的2021年7月20日08:00～09:00（协调世界时,下同）前后,雨滴谱的特征发生了显著变化,首先是质量加权平均直径迅速增长,随后粒子数浓度也陡增,从而导致降水率的迅速增强。使用郑州双偏振雷达数据,基于各种QPE方法和参数计算得到了08:00～09:00的雷达反演降水量,并与雨量计观测结果比较。结果表明对于基于反射率的QPE关系（R(ZH)）,如果不提高或者去除反射率上限进行QPE,会导致降水严重低估,且该方法对参数的准确性较为依赖;基于差传播相移率的QPE关系（R(Kdp)）对雨滴谱差异性敏感度相对较低,其性能主要依赖于差传播相移率的准确性;最优的R(Kdp)关系反演效果比R(ZH)更好,能达到实际降水量的70%以上。 相似文献
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双偏振雷达基本产品和回波分析 总被引：1，自引：0，他引：1
双线偏振技术扩展了常规多普勒雷达功能,可以直接探测到与降水粒子微物理特征有关的物理量,本文介绍了差分反射率因子ZDR、传播常数差KDP、相关系数ρhv(0)等双偏振雷达的主要基本产品生成原理,并利用空军最新721型双偏振天气雷达2008年7~8月探测资料进行了降水粒子相态识别和估测降水量分析,试图为双偏振雷达在飞行气象保障业务运行提供参考依据和帮助。 相似文献
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“灾害天气短时临近预报系统”(SWAN)在我国气象预报业务中已得到广泛应用。文章介绍其中雷达定量降水估算QPE算法 (RASIM方法)的技术与特点,选取湖北省6部S波段多普勒天气雷达在2012年探测的暴雨天气过程资料,系统性评估了SWAN系统中QPE产品实用性,初步分析了产生估算误差的原因。评估表明：整体而言该方法在湖北省使用效果较好,平均绝对误差率小于30%;探测距离的增加对S波段雷达QPE精度影响不大;各雷达对30 mm以上降水的估算平均绝对误差率较小,但估算结果较实况偏弱,随着雨量（雨强）增大,低估的比例也增大。就单部雷达而言,宜昌雷达估算降水误差最大,武汉雷达受附近建筑遮挡影响次之,恩施雷达估算降水误差最小。 相似文献
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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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双线偏振雷达的主要任务之一是定量测量降水，反射率因子ZH、差反射率因子ZDR、差相移率常数KDP都可以用来反演降雨强度，而KDP的测量误差大小是影响反演降雨强度效果的关键。本文从理论公式出发，计算和分析了不同方位平均、距离平均、不同谱宽σV等因素对差传播相移ΦDP测量精度的影响。理论计算结果表明:ΦDP的测量误差随着样本对数M、距离平均区间的增大而减小，随σV的增大而增大(σV=1 m/s时例外)，此外，还总结了3种由ΦDP计算KDP的方法，并对这3种方法的测量误差进行了比较，发现方法二的测量误差很大，方法一和方法三在一定的条件下都能使KDP测量精度达到0.1°/km。 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