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夏季不同天气条件下风廓线雷达探测精度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016年6—8月沈阳地区TWP8-L型风廓线雷达观测资料,判断大气的均匀性,计算风廓线雷达的探测精度,并与探空气球的观测资料进行对比分析,得到晴空和不同降水条件下的风廓线雷达探测精度随高度的变化情况。研究结果表明,1000m高度以下风廓线雷达的探测精度较高。在无降水和均匀降水条件下,风廓线雷达的水平探测范围内大气均匀稳定,东西波束和南北波束测得的径向风对称性较好,(U_W-U_E)和(V_S-V_N)的平均差和标准差值较小;与GTS1型探空仪风速精度相差小于2.9m/s,两者相关性较好,风廓线雷达探测水平风的准确性较高。在探测范围不均匀的降水条件下,大气在风廓线雷达的水平探测范围内不均匀,东西波束和南北波束测得的径向风的对称性较差,垂直速度变化差异较大;U_W-U_E和V_S-V_N平均差和标准差值较大;与GTS1型探空仪风速精度相差大于2.0m/s,两者相关性较差,风廓线雷达探测水平风的准确性较低,需要进一步改进算法,改善数据质量,提高探测性能。 相似文献
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丘陵地区大气边界层风廓线雷达适用性分析 总被引：5，自引：5，他引：0
本文利用2010年夏季福建省三明市开展的大气扩散实验资料,研究了大气边界层风廓线雷达在福建丘陵地区的适用性,并探讨了风廓线雷达探测的误差特征和修正方法。结果表明：大气边界层风廓线雷达水平风场的探测结果在300~2 000 m高度范围的偏差与高度和风速具有一定统计关系;通过与100 m气象铁塔水平风场资料对比,说明风廓线雷达对丘陵地区低层大气风场的探测具有一定局限性。经过修正的风廓线雷达探测结果可以较好地反映实验区域大气边界层水平风场的垂直结构。 相似文献
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利用CLC-11-D型边界层风廓线雷达的5波束观测数据,对比分析了晴空、稳定性降水和对流性降水等不同类型气象条件下边界层风廓线雷达测风的准确性,并对2016年3月1日—2017年2月28日共计7300时次的晴空观测资料进行了测风质量评估,得出结论如下:在晴空条件下大气均匀稳定,水平风速和风向测量精度要优于稳定性降水和对流性降水天气,降水出现前后环境大气扰动较大是导致稳定性降水和对流性降水天气下测风精度较差的原因;150 m以下近地层高度的测风质量较差,与地杂波干扰较强有关;夏季有效探测高度最高可达6300 m左右,春秋季有效探测高度比较接近,分别为2000 m和2500 m左右,冬季有效探测高度最低,仅为1100 m左右;4个季节测风质量评估达标高度分别为900、4000、2200 m和1100 m,大气环境的湿度条件和水平风速、风向标准差的波动是影响测风质量评估的重要因素。 相似文献
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采用建瓯风廓线雷达(CFL-06)观测资料,分析不同季节天气条件下风廓线雷达的测风精度,同时还选取了永安风廓线雷达(CFL-03)数据进行了对比分析。结果表明,四个季节在探测高度低于4 km时,获得的对称波束水平风分量差值的平均值很小,且小于0.5m·s~(-1),标准差值也比较一致,且小于10 m·s~(-1),探测精度均较好。当探测高度超过4 km后,春、冬两季对称波束水平风分量差值的平均值和标准差值开始增大,在7.1 km高度平均值和标准差值达到最大,分别为9 m·s~(-1)和28 m·s~(-1),夏、秋两季探测精度高于春、冬两季的。在探测高度低于4 km时,不同季节4种方法计算的垂直速度基本一致,以春季大气最为均匀,其次是冬季的,夏、秋两季的最差。在探测高度超过5 km后,春、冬两季4种方法计算的垂直速度偏差增加较快,最大分别为0.9 m·s~(-1)和1.0 m·s~(-1),夏季4种方法计算的垂直速度偏差较小。夏、冬季水平风向和风速测量精度优于春、秋两季的,秋季测量精度最低,水平风速标准差值在0.0～1.5 m·s~(-1)和水平风向标准差值在0～15°范围内所占比例分别只有51.6%和54.0%。总的来说,风向和风速测量精度普遍不高,需要进一步改进算法,减少计算误差,提高探测性能。 相似文献
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利用中位数方法对风廓线雷达数据质量控制的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
风廓线雷达的测风原理是假定风场是均匀的,而在实际探测中往往会出现不满足均匀风场的假定情况(特别是在有降水系统影响情况下),进而影响雷达测风精度。采用求取中位数法对风廓线雷达观测资料进行质量控制,并结合气球探空资料,对比分析质量控制效果。结果显示:(1) 受风廓线雷达的探测原理以及系统灵敏度的影响,当大气较干时,雷达的探测高度较低,当相对湿度增加时,探测高度随之增大;(2) 在晴空条件下,求取中位数法得到的结果以及雷达原始探测结果相对于气球探空观测到的结果随高度变化的趋势一致,误差较小,利用求取中位数法得到的结果对原始结果有一定的改善效果;(3) 当有降水发生时,求取中位数法得到的结果以及雷达原始探测结果相对于探空资料误差增大,但利用中位数法得到的结果相对于原始探测资料有明显的改善;(4) 相比于低层和高层的误差分布,1～2 km高度上利用中位数方法所得到的风向、风速误差最小,对数据质量的改善效果最好。 相似文献
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风廓线雷达是当前获取大气三维风场信息的有效途径,但受其本身探测原理的约束,降水时的观测数据(尤其是边界层风廓线雷达的观测数据)将受到较大影响。为提高降水时边界层风廓线雷达数据的可信度,依据五波束探测和三波束探测原理,结合风廓线雷达功率谱再分析,建立了风廓线雷达数据筛选、填补的重处理方法,通过选取不同降水强度下的从化、潮州、阳江三个边界层风廓线雷达站的观测数据,开展了基于该方法的数据质量评估。研究结果指出:降水时虽能提高风廓线雷达的数据获取率,但风场数据质量并不一定较好(尤其是在特大暴雨时数据质量较差);经过数据重处理后,风廓线雷达的有效数据获取率得到提高,且内陆站点提升的幅度超过沿海站点;降水对2 km以下的观测数据影响较小,对于2 km以上的数据,若降水只是对部分高度造成数据缺失,则经过重处理后数据质量仍可以保持较好,但若连续多个高度数据缺失,则经过数据重处理后也不能较好地提高数据质量。 相似文献
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利用2019年4—9月高时空分辨率的长沙机场阵列天气雷达资料开展三维变分（three-dimensional variational data assimilation,3DVAR）风场反演研究。为验证该算法的反演效果,选取外场试验中10次降水过程,在阵列天气雷达的三维精细探测区内,采用阵列天气雷达合成风场和1部L波段边界层风廓线雷达产品作为参考值对阵列反演风场进行验证评估。结果表明:在稳定性降水条件下,阵列反演风场与阵列合成风场、风廓线雷达产品的结果较为一致;在对流性降水条件下,由于不均匀性会造成风廓线测风精度下降,风廓线雷达产品与阵列反演风场和阵列合成风场差异较大。阵列反演风场与阵列合成风场在稳定性、对流性降水条件下水平风速相对偏差分别低于19%,29%,水平风向差分别低于14.92°,26.35°,稳定性降水条件下阵列反演风场更优,误差在可接受范围内。两种算法得到的风场结构符合各类天气系统的基本特征,水平风场空间分布和风速、风向非常接近。 相似文献
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风廓线雷达系统误差和探测数据时空代表性影响风的数据质量。针对五波束探测风廓线雷达,提出雷达系统误差检测方法并分析风的空间不均匀分布和时间代表性对风数据质量的影响。在此基础上,通过比较4组三波束计算的两组水平风u,v分量离差进行风的空间均匀性判别,并比较了一致性平均和数学平均两种时间代表性处理算法间的测风精度差异。利用广东风廓线雷达站网2014年3—5月10部雷达数据进行方法应用和评估。结果表明:稳定大气条件下,3种型号雷达 (LC,PB,PA) 的有效数据高度分别达到3,6 km和10 km的雷达系统功能设计需求。经空间均匀性检验与时间一致性平均处理的风数据在降水期间质量优于业务雷达数据,3—5月10部雷达获取的两组u,v分量离差标准差约为1 m·s-1,表明经过空间一致性检验和时间一致性平均处理后的数据质量较好。 相似文献
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风廓线雷达大气风场观测误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
依据风廓线雷达工作原理和风的计算公式,分析影响大气风场观测误差的主要因素,重点分析了雷达回波SNR对风的观测精度影响和GPS探空对比试验。结果表明:①风速观测精度主要取决于波束倾角、雷达技术参数和大气折射率结构常数C2n的垂直分布;风速及风速观测精度越大,风向观测精度越大。②在同种观测模式下,波束倾角与C2n越大,风场观测精度越高。③同一观测模式的SNR越大,风速观测误差越小;不同模式间的大气风场观测精度相差较大。④对比试验的风速风向相关性较好,但相对偏差较大,尤其低空更为明显。 相似文献
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降水条件下,风廓线雷达 (wind profiler radar,WPR) 能够同时接收到大气湍流回波和降水粒子的散射回波,降水信号谱与湍流信号谱叠加在一起。风廓线雷达计算水平风时,若采用叠加在一起的功率谱处理降水条件下的探测数据,必将导致后期水平风的合成严重失真。该文首先对原始功率谱数据进行插值和平滑处理,通过功率谱曲线极大值点的个数判断其是否受到降水影响。对于受到降水影响的功率谱,依据湍流谱和降水谱均趋于对称型的特点,用两种方法分别对不同特征的功率谱曲线进行湍流谱和降水谱的分离处理,继而利用分离出的湍流谱信号反演水平风场。研究选取广东省湛江站风廓线雷达2013年6月及7月两次实测降水过程,分析结果表明:用湍流谱代替原始功率谱反演的风场,一致性较处理前有明显提高,从而证明了该分离方法的可行性。 相似文献
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风廓线雷达组网资料初步对比分析 总被引：7，自引：2，他引：5
以L波段探空雷达探测到的水平风为标准对全国风廓线雷达探测到的水平风的可信度进行评估,得到:风廓线雷达探测到的水平风在700 hPa高度以下与L波段探空雷达测风有较好的一致性;并且将风廓线雷达探测到的垂直速度与同址地面自动气象站观测到的1 h雨量进行相关性分析,得出垂直速度大小能很清楚地反映降水的开始、结束以及降水的强度;最后将全国风廓线雷达探测到的水平风进行组网对比分析,得出全国风廓线雷达探测得到的水平风在700 hPa高度下是可信的,风向可信度随探测高度的增加而增大。风速可信度随探测高度的增加而降低。 相似文献
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为利用风廓线雷达 (WPR) 开展降水研究, 分析了2006年8月25-26日北京延庆WPR探测降水个例。降水前高空出现持续时间长达10h以上的水平风垂直切变; 在信噪比 (SNR) 时间序列资料中出现比较清晰的SNR极值层, SNR极值层所处高度与水平风垂直切变高度相吻合。降水期间及前后, 水平风探测高度明显增高2km以上。随地面降水的临近, 下降速度所处高度逐渐降低, 从高空一直延伸到低空, 持续时间长达10h。资料分析表明:国产WPR可以在降水天气工作, 其探测资料能及时反映大尺度流场的变化。通过WPR提供的功率谱密度、SNR、水平速度、垂直速度等多种资料, 可从多种角度了解降水过程; 特别是WPR可以同时探测垂直气流速度、粒子落速及其高度分布, 进而可以估计降水粒子尺度谱及其高度分布, 便于开展更深层次的降水物理过程研究。 相似文献
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Horizontal wind measured by wind profiling radar (WPR) is based on uniform wind
assumption in volume of lateral beam. However, this assumption cannot completely meet in the
real atmosphere. The subject of this work is to analyze the influence of atmospheric
inhomogeneities for wind measurement. Five-beam WPR can measure two groups of horizontal wind
components U and V independently, using the difference of horizontal wind components U and V
can evaluate the influence of the inhomogeneity of the atmospheric motion on wind measurement.
The influences can be divided into both inhomogeneous distribution of horizontal motion and
vertical motion. Based on wind measurements and meteorological background information, a new
means of coordinate rotation the two kinds of inhomogeneous factor was separated, and the
impact in different weather background was discussed. From analysis of the wind measured by
type of PB-II WPR (445MHz) during 2012 at Yanqing of Beijing, it is shown that the
inhomogeneity of horizontal motion is nearly the same in U and V direction. Both the
inhomogeneities of horizontal motion and vertical motion have influence on wind measurement,
and the degrees of both influences are associated with changes of wind speed. In clear air,
inhomogeneity of horizontal motion is the main influence on wind measurement because of small
vertical velocity. In precipitation, the two influences are larger than that in clear air. 相似文献
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对伊犁河谷地区初冬降水条件下风廓线雷达资料评估其数据获取率并与探空资料进行对比分析,定义两者风向偏差在10°以内或风速偏差在1 m/s范围的样本为有效样本,分别用E_v和E_d表示风速有效样本比率(风速有效样本数/总样本数)和风向有效样本比率(风向有效样本数/总样本数)。结果显示:超过80%数据获取率的高度,降雨时为3000 m,降雪时达到预设2000 m;降雪时E_v和E_d均比无降水时高,且降雪量大小与风廓线的探测高度呈正相关,降雪量大小对E_d有明显影响,对E_v无明显影响;比较不同高度数据,降雪时0～3 km范围的E_v和E_d值均比无降水时高30%左右,无降水时3～5 km范围的E_d接近100%。 相似文献
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为了更好地把握风廓线雷达的探测性能和数据精度,对移动风廓线雷达与L波段探空雷达资料进行对比统计分析,结果表明：移动风廓线雷达的有效数据获取率达到80％的高度为3500m,符合边界层风廓线雷达的有效探测高度。移动风廓线的径向速度平均差和标准差随着高度的增加而增加,东西方向的径向速度误差比南北方向的高约0．5—1．0m／s。风廓线雷达自身数据的准确性良好,但是降雨对数据的准确性影响比较大。这次对比试验结果表明,对比试验应该选择比较平稳的天气过程。由于秋冬季节大气环流比较稳定,降雨类型多为层状云降雨,因而风廓线雷达数据可靠性高;对流性降雨过程往往造成风廓线雷达资料可靠性降低。 相似文献
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选取上海市世博园区站、金山站和嘉定F1赛车场站3个风廓线雷达站2012年3月7日凌晨一次降水过程生成的错误水平风场数据,通过对比该时段高、低模式扫描实时径向功率谱数据,指出在降水初期风廓线雷达软件质量控制出现错误的原因,并重新识别错误时段的功率谱,反演水平风场数据。分析表明:在降水初期由于风廓线雷达各波束探测的数据在空间上不一致,易导致雷达软件采用的质量控制算法并不能全部识别和消除降水对数据的干扰,从而出现偏差。基于风廓线雷达高时空分辨率径向功率谱数据的分析处理方法可有效验证雷达软件质量控制算法,且经过该方法反演后的水平风场更为合理。 相似文献