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上海TWP3型边界层风廓线雷达探测性能评估 总被引：1，自引：0，他引：1
在简述上海TWP3型风廓线雷达系统的基础上,从雷达运行情况、风数据获取率和产品资料分析3方面对该型号雷达探测性能进行评估。通过统计分析不同高度层上平均测风数据全年和逐月的数据获取率,发现TWP3风廓线雷达在3km以下具有较高的数据获取率,对于边界层的探测能力要远高于高层,且夏季的数据获取率明显高于冬季。利用风廓线雷达提供的信号噪声比SNR、垂直速度和折射率结构常数C2N等资料分析了一次弱降水探测过程,二次产品可以清晰地反映降水的始末时间,且降水期间探测高度增高2km左右。评估结果表明TWP3型边界层风廓线雷达具有较低的故障率和较好的探测性能,产品资料具有可靠性和应用价值。 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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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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采用风廓线雷达5波束探测模式的数据对测风精度进行评估分析,用垂直波束和其中两个相邻倾斜波束的探测数据构成一对计算因子,通过对同一距离高度上的4对计算因子进行误差分析,评估风廓线雷达的测风精度,得到水平风在垂直指向连续高度上的精度。对北京延庆CFL-08风廓线雷达2010年3,6,9,12月4个典型代表月份逐日连续探测资料进行了处理分析,结果表明:该雷达满足风速误差不大于1.5 m·s-1、风向误差不大于10°探测精度要求的最大探测高度6月、9月为8 km,3月、12月为6 km,基本符合该雷达探测高度的设计要求。信噪比、大气风场的不均匀性是影响雷达测风精度的主要因素:信噪比影响了高空的测风精度,-15 dB可以作为判断雷达测风可信数据最大探测高度的阈值;晴空大气出现的风场不均匀性对风廓线雷达的测风精度影响不大,降水出现时环境风场不均匀性造成水平风向、风速的测量误差较大,不能满足测风精度要求,特别是对流性降水发生前的1~2 h,水平风向、风速的方差增长迅速,可以作为强降水出现的预警指标。 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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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
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时间分辨率是风廓线雷达的一个重要指标。根据风廓线雷达工作原理和时间分辨率计算方法,提出一种利用波束轮转技术来提高风廓线雷达时间分辨率的新方法。风廓线雷达使用该方法进行探测时,采用波束优先顺序进行观测,当雷达完成一次完整的观测后,每完成一个波束的观测,将该波束的观测数据替代之前观测数据中该波束的数据,其它波束使用之前的观测数据,组合成一个新的数据后,再进行后续处理。2018年10月1—31日利用L波段风廓线雷达开展了相关观测试验,并将根据两种模式所得结果与探空数据结果进行对比。试验结果表明,使用波束轮转技术可以将风廓线雷达的时间分辨率由6 min提升至1 min,在反演得到的风廓线结果上能够看到明显的变化过程;从与探空数据的对比结果看,使用波束轮转技术得到的大气风场实际情况更加吻合。 相似文献
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风廓线雷达与天气雷达风廓线数据的融合及应用 总被引：2，自引：1，他引：1
风廓线雷达与多普勒天气雷达风廓线产品均可以获取高时间分辨率的高空风信息,但两种遥感测风的探测原理及时空代表性不同。在对风廓线雷达进行质量控制处理、剔除降水粒子空间不均匀分布对数据可信度影响之后,根据风廓线雷达与天气雷达风廓线数据探测原理差异,进行不同时间代表性的风廓线数据的空间匹配试验,确定与天气雷达风廓线数据进行融合的风廓线雷达数据最优时间分辨率,结果为1 h。利用2015年7月北京南郊观象台的探空、风廓线雷达、天气雷达测风数据进行三种高空风的一致性比对,结果表明三种测风数据具有较好的一致性,均方根误差分别为2.3和2.5 m·s~(-1);60、30以及6 min不同时间代表性风廓线雷达数据与天气雷达风廓线数据之间的均方根误差分别为2.6、2.8及3.1 m·s~(-1),60 min数据的融合效果最佳,低空尤其明显。利用广东省2014年5月的风廓线雷达观测网以及天气雷达网风廓线数据进行了高空风场的融合分析试验,融合分析场提供了更为丰富的高空中尺度水平风场信息,低空的涡旋更加明显。 相似文献
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风廓线雷达垂直径向速度应用初探 总被引：2，自引：1，他引：1
利用北京风廓线雷达五波束探测中的垂直波束资料,进行了垂直速度在预报中的应用研究。通过对垂直速度的分级显示,配合地面气象记录,对不同的天气个例进行分析,结果表明:平稳晴空的天气风廓线雷达所测量的垂直速度很小,基本上在±1m·s~(-1)范围内;而有降水时,风廓线雷达所测得边界层的垂直速度基本上都是朝向地面的,不同相态降水粒子的垂直下落速度有明显的差别。分析表明风廓线雷达垂直速度的探测对研究晴空大气的垂直运动、判断降水粒子相态和降水预报有应用价值。 相似文献
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本研究提出了一种在边界层风廓线雷达连续运行的降水探测时段中对降水频谱进行在线分析的新的应用方式。详细介绍了边界层风廓线雷达在线分析原理和方法。同时结合典型降水频谱个例,分析了可获得的多个潜在的气象参数和信息。并指出,该在线分析方式的实施可以使风廓线雷达的应用领域从晴空探测向降水测量拓展;有效缓解当前风廓线雷达应用存在的瓶颈问题;间接证明边界层风廓线雷达组网间距不固定的观点。文章分析说明,随着在线分析方式的推广应用,边界层风廓线雷达将成为单站精细化气象探测和预报/服务的重要工具。 相似文献
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风廓线雷达已在我国得到大范围的业务布网应用,现有业务产品主要为风场信息。为了充分发挥风廓线雷达的作用,获取更多的天气过程信息,该文提出仅使用风廓线雷达返回信号功率谱进行数据定标（DCNP）的方法。使用雷达系统噪声功率对返回信号功率谱单位幅度进行标校计算,基于标校后的雷达探测功率谱分布数据计算回波强度功率谱密度分布、回波强度、大气折射率结构常数。利用2017年北京风廓线雷达、2016年南京风廓线雷达和2018年梅州风廓线雷达观测数据,对我国业务运行的3种主要型号风廓线雷达进行算法评估试验。定标方法的计算结果稳定,风廓线雷达不同探测模式之间的一致性较好。使用每个测站定标结果与相邻天气雷达数据进行比较,风廓线雷达回波强度定标结果与天气雷达也有较好的一致性。DCNP方法与基于信噪比（SNR）的强度计算方法进行比较,与SNR方法相比,DCNP方法定标结果更加稳定可靠。 相似文献
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风廓线雷达资料质量控制及其同化应用 总被引：6，自引：0，他引：6
为更好地同化风廓线雷达观测资料开展了相应的质量控制与同化应用研究。针对2013年5月广东地区13部风廓线雷达的观测数据,采用经验正交函数(EOF) 分析方法对其进行质量控制。相比原始观测,经过质量控制的风场提高(降低)了来自时空大(小)尺度的贡献,较好地滤除了小尺度高频脉动,也较好地保留了大尺度平均状态与局地中小尺度系统的共同影响,并且更加接近ECMWF再分析场。此外,还对质量控制后的数据进行了垂直稀疏化。分别计算了质量控制前、后风廓线雷达观测与NCEP 6 h预报场的差值,对比差值的特征发现,经过质量控制的数据的观测增量更好地满足了高斯分布与无偏假设。针对一个实际天气个例,基于GRAPES 3D-Var同化系统,分析了质量控制后的风廓线雷达资料对模式分析与预报的影响。试验表明,在循环同化过程中加入风廓线雷达资料可以更好地描述模式初始场低层风场的特征,从而对强降水的位置与强度做出更好的预报。针对2013年5月的批量试验表明,同化风廓线雷达资料使短期降水预报有明显的改善。 相似文献
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应用四川省名山站2015~2017年6月21日~7月31日每日四个时次的西南涡加密探空资料与风廓线雷达资料,对比分析了在对流层低层风探测上两种资料的差异。结果表明:名山站风廓线雷达资料有效探测高度约为4200m;风廓线雷达和探空测得的风场廓线形状总体接近,两者的风速偏差较小,仅在个别层次和时次偏差大,风速的偏差大小与风廓线风速大小存在正相关关系,除少数情况外风廓线雷达测得的风速均大于探空;两者风向差值随高度的变化规律与风速相反,在中高层较小,低层较大;除01:15时次的500m高度外,其余时次自低层到高层两者观测到的主风向均由偏东北风变为偏西南风,一致性较好;U风和V风散点分布主要沿对角线呈棒槌型,V风质量优于U风,19:15这一时次的风廓线雷达探测U风相对探空资料存在明显系统性正偏差;风廓线雷达探测高度受降水影响较大,在07:15和13:15时次有降水时其探测高度明显高于无降水时。 相似文献
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利用2014—2019年6个台风合计34组数据,通过与机动式边界层风廓线雷达以及同点探空数据进行对比,分析风廓线雷达对登陆台风边界层结构诊断的适用性。初步分析表明:有30组数据完整度高于80%,且平均标准差为3.64 m·s-1,平均误差为4.67 m·s-1。30组数据中有19组数据的对比结果较好,均呈现风廓线雷达与探空廓线在250 m高度以上重合度较高、250 m高度以下重合度较低的特征,其原因可能与探空低层加速以及风廓线雷达低层受干扰有关。将250 m高度以下的数据剔除后和剔除前对比发现,数据质量得到提高。从空间分布看,低质量数据大多分布在台风中心距离观测点200 km及以外的区域,但较高质量数据相对于台风中心并无明显的倾向性分布。从降水分布看,未发现数据质量与降水关系明显。尽管使用的数据比较有限,但风廓线雷达在台风边界层结构观测中展现较好应用潜力。 相似文献
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利用2016～2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6min的风场资料评估雷达探测性能,主要针对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与常规探空探测风的相关性等进行了分析。结果表明：风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000米以下平均数据获取率都在60%以上。雷达探测数据存在日出后数据缺测率高,午后缺测率低的变化趋势。各层数据获取率与气温和比湿的相关系数分别在0.45和0.35左右。对比风廓线与常规高空探测数据发现：二者v分量的相关系数大于u分量；各高度层中400米到1900米的u分量的相关系数在0.4以上,500米到3400米的v分量的相关系数都在0.6以上；风廓线雷达与常规探空数据u分量相关系数随风速的增大时而减小,从春季到冬季u、v分量相关系数都呈减小趋势。各个季节中风廓线雷达与常规探空数据风速平均偏差春季最小、冬季最大。 相似文献
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风廓线雷达（wind profile radar,WPR）因具有高时空分辨率特点,成为当前短时临近预报的重要参考工具。降水时WPR同时接收大气湍流回波和降水粒子散射回波,现有技术不能有效分离叠加在一起的湍流信号和降水信号,导致降水期间风廓线雷达反演的风场数据严重缺失或失真。根据风廓线雷达探测技术原理及降水天气的功率谱特点,提出了降水天气时风廓线雷达湍流信号提取方法（WPR-HW）,并选取2015—2018年天津10次降水过程对WPR-HW方法进行模式检验及个例效果评估。结果表明:WPR-HW方法对改善降水期间风廓线雷达风场数据缺失问题效果明显,在选取的10次降水过程中,目前通用的风廓线雷达风场反演方法（WIND）风场数据平均缺失率为25.4%,WPR-HW方法未出现风场数据缺失现象;WPR-HW方法较WIND方法反演风场数据可信度有显著提高,反演数据与再分析数据的风速均方根误差由WIND方法的2.3 m·s-1降至WPR-HW方法的1.6 m·s-1,风向均方根误差由WIND方法的45°降至WPR-HW方法的22°,从而验证WPR-HW方法在降水期间适用。 相似文献
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垂直探测雷达的降水云分类方法在北京地区的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
风廓线雷达采用相干累积技术提高雷达探测灵敏度,用于对降水云体进行垂直探测,能获取高分辨率的云体返回信号的全谱信息。利用多年降水天气统计资料,针对北京延庆地区降水特征,提出了基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)的降水云分类方案。该方案将降水资料分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云、混合—排除和混合—包含等六种降水类型。根据该方案,利用风廓线雷达结合双偏振雷达和自动雨量站观测资料,对2012年9月1日和2013年6月27日发生在延庆地区的两次降水天气过程进行了分析。结果表明,风廓线雷达谱参数垂直廓线可以较好的描述降水云体的垂直结构,回波强度廓线发展趋势与地面降水量趋势吻合较好。当降水存在对流时,地面降水量出现明显增大,同时伴随着大速度值区和高空大谱宽值区。利用基于风廓线雷达的分类方案识别降水云,可以降低降水类型误判的几率。 相似文献
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风廓线雷达资料对GRAPES_MESO数值预报系统影响的初步研究 总被引：4，自引：1，他引：3
针对一个南方切变线系统降水个例,通过观测系统模拟试验(OSSEs)对我国拟建风廓线雷达观测网内的不同类型风廓线雷达观测资料在GRAPES_MESO系统中的影响、对风廓线雷达观测和探空观测及两者混合使用时在GRAPES_MESO系统中的影响差异进行了初步分析和讨论。试验结果表明,在GRAPES_MESO系统中,风廓线雷达资料对500 hPa高度以下水平风速分析场的修正作用明显优于探空资料;风廓线雷达资料对水平风速分析场的影响高度极限大约在300 hPa附近,经过6h的传播,其影响可以向上继续传播至250 hPa以上高度;在300 hPa高度以下,同化对流层Ⅱ型风廓线雷达资料对水平风速分析场的影响比边界层型风廓线雷达资料略大;单独同化风廓线雷达资料对降水预报的贡献较弱,与探空观测混合使用时有助改进降水预报。 相似文献