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《高原气象》2015,(6)
新一代天气雷达联合雨量站数据进行定量降水估测中,雷达回波强度和雨量站观测值较好的匹配是准确拟合出Z-R关系的关键。对流性降水回波强度具有时空变化大的特点,严重影响了雷达和雨量站数据的匹配以及定量降水估测的精度。利用河南地区3次强对流天气过程的雷达和雨量站数据,通过分析雷达对流性降水与地面雨量站观测值的误差空间分布,找到如下规律:雷达回波强度严重高估点和低估点大部分位于强回波的边缘地区(单点回波强度随时间变化较大);部分位于强回波中心的雨量站观测值为零(部分时刻)。通过分析可知,突发的强降水和强回波中心容易造成雨量站观测值误差较大,因此对Z-R关系拟合造成了较大的影响。根据对流性降水回波强度变化特点和本文得到的回波强度与雨量站雨量匹配关系,在Z-R关系拟合中,提出了加入回波强度随时间变化的指标对误差较大雨量站进行剔除的方法,也提出了一种优化的回波强度平均方法和累积时间,得到了用于对流性降水估测的最佳方案。详细分析以上因素对降水估测的影响表明,通过根据回波强度随时间变化的指标对雨量站进行剔除和使用最佳降水估测方案,提高了对流性降水估测的精度。 相似文献
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利用新疆阿克苏CINRAD／CC多普勒天气雷达的探测资料，在新疆气象局新一代天气雷达网络应用软件和CINRAD PUP软件产品的基础上，分析研究了2003年11月5～7日发生在阿克苏地区的大降水天气，得出：此次天气的强度场、速度场、垂直剖面结构具有积层混合性降水回波与层状云降水回波的特征，低空偏东急流、暖平流中尺度系统和速度场分布对强降水的定时、定量、定点预报具有明确的指示意义。 相似文献
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雷达回波强度与雨滴谱参数的相关性研究 总被引：2，自引：2，他引：0
在雷达定量探测降水方面,目前大都采用雷达回波强度与降水强度的相关性来定量估算,但雷达回波强度与降水强度并非一一对应。本文利用从庐山和南京收集到的雷达观测资料和同步Parsivel观测到的雨滴谱数据,建立雷达回波强度与不同雨滴谱参数的函数关系,将由确定的函数关系式拟合后的雷达回波强度与雷达实测的回波强度作对比,以检验假定函数关系式的合理性,同时通过对比两地两类云降水拟合值的相对误差,给出了函数关系式中的最优y选项,为雷达定量估算降水量寻找新的途径。研究结果表明:庐山和南京两地两类云降水的雨滴谱参数对雷达回波强度的拟合普遍较好,其中对流云降水的拟合都明显好于层状云降水。两地层状云降水中各个雨滴谱参数对雷达回波强度的拟合曲线都大体相近,而对流云降水中,不同雨滴谱参数对雷达回波强度的拟合曲线差异较大。南京两类云降水拟合的相对误差要小于庐山两类云降水拟合的相对误差。除庐山对流云降水外,DV是两地两类云降水拟合公式中最优的y选项。而庐山对流云降水拟合式中,以N和DP的拟合最佳。 相似文献
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多普勒天气雷达一小时累积降水产品估测能力检验 总被引：4，自引：0，他引：4
使用2002年4-10月、2003年4-8月宜昌多普勒天气雷达(CINRAD／SA)一小时累积降水(OHP)产品与同期宜昌市气象局所属12个自动雨量站逐小时降水资料,对其做了对比分析。结果表明,CINRAD／SA定量测量降水中采用的混合扫描算法在宜昌市是可行的;总体上,雷达估测的一小时累积降水量比其实况值小,对≥10．0mm／h的降水的估测能力要优于对0．1-9．9mm／h的。 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
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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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基于谱分析原理提出了雷达回波强度面积谱的概念及算法,利用宁夏银川多普勒天气雷达回波资料,分析了不同性质降水云的雷达回波强度面积谱,并根据不同性质降水云雷达回波强度面积谱特征,提出了基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型的方法,利用强回波面积（回波强度不小于40 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比和基本降水回波面积（回波强度不小于20 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比作为降水云类型判别的主要因子,提炼出基于雷达回波强度面积谱特征参数的层状云、积层混合云、对流云等不同类型降水云的判别指标,建立了基于雷达回波的降水云类型自动判识模型。利用该模型对2016-2017年6次强降水过程进行了降水云类型判别试验,模型准确判别出6次强降水过程中2次为对流云降水、4次为混合云降水,判别结果较好地反映了降水云类型,验证了判识方法的可行性。 相似文献
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在国内外雷达定量估测区域降水量一些方法基础上,将降水类型、地理位置和海拔高度同时纳入考虑范畴,在成都CINRAD/SC雷达站(海拔高度596.5 m)200 km范围内选择实验区,并按海拔高度将所选区域分为3区。然后利用2010年7—8月的雷达体扫资料以及同时段、同时次的雨量计数据,采用最优化算法分别在每个区域内修订传统Z-I关系中的"A,b"系数,以得到不同海拔地区的Z-I关系和每小时雨量估测值。研究表明,与直接采用传统的Z-I关系定量测量降水相比,各个区域内,经改善后的Z-I关系准确率提高了20%左右,算法相对简单,适合业务使用。 相似文献
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双偏振雷达观测特征参量（如相关系数、差分反射率等）能有效抑制地物、超折射、电磁干扰、海浪和晴空等非降水回波。在上海南汇WSR-88D双偏振雷达非降水回波识别算法基础上,对我国升级布网且纳入业务运行的CINRAD/SAD双偏振雷达数据进行算法测试、算法模块适应性改进,利用江苏、广东的双偏振雷达观测冰雹、融化层、台风降水及各种杂波个例进行算法检验评估,并在组网拼图中展示质量控制效果。结果表明:总体上算法对非降水回波的识别准确率达到95.2%,降水回波的误判率为2.6%。但对夏秋季节夜晚的大面积晴空回波算法识别准确率低于90%,有待尝试利用深度学习方法改进。 相似文献
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闽中北前汛期多普勒雷达定量估测降水分析 总被引：2，自引：2，他引：2
使用2002、2003年福建中北部27个气象站5—6月自记雨量资料及相应的雷达体扫资料，通过用最优化法统计得出不同区域的Z-I关系，并将统计结果用于2005年5—6月的降水估测。同时利用实时雨量资料采用卡尔曼最优（卡尔曼滤波＋最优插值）、变分等估测方法对2005年几次混合型降水过程进行实时雨量校正，用福建北部武夷山九曲溪流域雨量计检验校正后的雨量值，并对上述几种方法的测量精度进行比较、分析。结果表明：卡尔曼最优、变分法及100km距离范围内的最优化法的过程平均相对误差小于25％，100km距离范围以外最优化法的过程平均相对误差明显增大，Z=300I^1,4估测的误差最大。 相似文献
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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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新一代多普勒天气雷达多布点在城郊的山头上,站址地质导电率低,雷达塔楼用钢筋混泥土代替钢架结构,防雷措施至关重要。早期建设的CINRAD/SA的防雷设计沿用美国WSR-88D雷达的单针方案,导致多次遭雷击故障。分析广州雷达多次遭雷击故障及当时天气背景,参考美国WSR-88D防雷评估报告,用理论结合实际的方法分析CINRAD/SA的防雷设计改进。得出以下结论,CINRAD雷达站防雷设计不适宜简单沿用WSR-88D雷达的单针方案,需要在天线罩四周增加3～4根避雷针,设备房还有必要增加金属屏蔽网连到防雷地网,形成不漏过任何细节的桶状保护网。 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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受外场试验条件的限制,相控阵天气雷达在测试过程中难以与用于对比的多普勒天气雷达保持相同位置,造成不同雷达之间的观测资料无法直接对比。为了较全面地分析该情况下相控阵天气雷达的探测能力,提出了针对不同地理位置不同分辨率的雷达反射率因子匹配方法和观测资料的定量对比方法。初步使用该方法对2010年5月21日的S波段相控阵天气雷达（S-PAR）与相距54 km的南京新一代多普勒天气雷达（CINRAD/SA）观测资料进行了结构的对比及数值的分析。结果表明：（1）S-PAR的回波结构与位置均较为合理,与CINRAD/SA相比反射率因子测量偏差很小,未受地物影响的径向速度较为接近,同时单波束发射4波束同时接收的扫描方式大大节约了扫描时间;（2）S-PAR受宽波束的影响,100 km外的回波出现了明显的平滑现象,难以探测到细微结构;（3）S-PAR的灵敏度比CINRAD/SA差,100 km处的最小可测反射率因子偏高16 dBz,通过相同灵敏度的模拟后发现S-PAR较差的灵敏度是造成回波结构差异的主要原因;（4）提出的经纬度匹配方法较好地将不同位置下的雷达资料对应起来,经纬度匹配后在垂直方向的不同处理方式得到的结果存在细微差异,基于采样体积的平均方法取得的效果最佳。 相似文献
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利用2018—2020年经偏振升级改造后的广州S波段双偏振雷达（CINRAD/SAD）82892个体扫的0.5°仰角数据,以及雷达100 km探测范围内1109个雨量站共计538560个分钟雨量数据,分别构建了单参量、三参量雷达定量降水估测（QPE）深度学习网络架构（Z-Rnet、KDP-Rnet、Pol-Rnet）,并以KDP=0.5°/km为阈值分别训练得到大雨、小雨、总体等9个定量降水估测模型。在常用的均方误差作为损失函数的基础上,对不同降水强度采用不同权重提出了自定义损失函数,并利用比率偏差、相对偏差、均方差、平均绝对误差和平均相对误差作为评价指标对模型进行评估。通过对以积层混合云为主、以对流云为主和以层状云为主的3次降水过程的模型验证结果表明,利用深度学习训练的模型有较好的定量降水估测效果,区分雨强的小雨、大雨模型比不区分雨强的总体模型的效果要好。采用自定义损失函数模型效果更好,其均方差、平均绝对误差和平均相对误差分别较采用传统均方误差损失函数提升了8.62%、12.52%、16.34%。自定义损失函数中,采用ZH-ZDR-KDP三参量网络架构训练得到的定量降水估测模型效果最好,其均方差、平均绝对误差和平均相对误差分别较采用ZH的单参量Z-Rnet架构提升6.82%、8.43%、7.22%;较采用KDP的单参量KDP-Rnet架构提升12.33%、17.61%、17.26%。 相似文献