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81.
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
82.
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
83.
近年来中国区域降水的极端化问题得到学术界的广泛关注,有关研究也获得了大量成果。但是,目前国内外常用的高分辨率降水资料序列多从1951年左右开始,普遍缺少20世纪早期中国的逐日降水资料,对于近一百多年中国极端降水变化特征及其机理,目前还不清楚。基于多来源的1901—1950年原始观测报表数字化逐日降水资料,补充先前未录入的“无降水”和缺测数据,研发质量控制方案并开展质量控制,补充录入检出的缺失和错误数据并再次质控,结合1951年以来的现代降水日值资料,建立中国60个城市站1901—2019年降水日值数据集。数据集评估结果显示,早期中国东部地区的台站较为密集,数据完整性和正确性较好,但中国西部的台站数量少且完整性和正确性偏低。本数据集构建的年总降水量累积值序列与已有的月降水量数据基本一致。基于该数据集,研究发现重庆站近百年来的降水未出现显著的趋势性变化。该数据集使后续分析研究中国极端降水的百年尺度长期变化特征成为可能。 相似文献
84.
华北汛期降水的年代际减少,一直是气候学领域关心的重要课题之一。本文扼要回顾了华北汛期旱涝研究的最新代表性成果,主要包括华北汛期起讫的客观识别、华北汛期降水多时间尺度的变化特征、华北汛期降水变化与大气遥相关型的关系,以及华北汛期降水量增多趋势的停滞等。在此基础之上,归纳和总结了该领域需要继续深入研究的问题,如:华北汛期起讫时间的统一性;在华北汛期降水年代际变少的归因分析中,其年际振荡成分衰减的物理原因;华北汛期降水年代际变多趋势停滞的原因;华北汛期降水何时恢复增多等科学问题。 相似文献
85.
为深入认识GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction System)3 km对流尺度区域模式对华南前汛期精细化降水的预报性能,为模式改进及业务应用提供参考依据,利用广东省86个站点逐小时观测降水资料和国家气象信息中心多源融合降水资料,针对广东省复杂地形特点,结合距海岸线的远近及站点地形特点,将86个站划分为沿海东部、沿海西部和内陆地区三个子区域,采用二分类降水预报检验方法,定量评估了2020年5月18日—6月18日华南前汛期降水预报效果。结果显示,GRAPES_Meso 3 km模式精细化降水预报技巧受广东复杂地形影响较大,广东沿海东部和内陆地区24 h时累积降水的小雨、中雨、大雨量级预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分高于沿海西部地区,尽管暴雨预报评分具有此相同特征,但三个子区域的暴雨预报评分总体较低;从3 h累积降水预报评分看,沿海东部、沿海西部及内陆地区等三个子区域存在明显的日变化特征,但是沿海东部及西部与内陆地区表现有所不同,沿海东部和西部降水预报评分夜间较低(预报偏差偏高),白天相对较高(预报偏差偏低),而内陆地区则是夜间较高(预报偏差偏低),白天相对较低(预报偏差偏高)。沿海西部预报评分相对较低的原因是由于检验时段内广东地区存在一个弱的风切变,而沿海西部大部分地区正好处于切变线南侧的温度高值区控制,但模式模拟该区域的日平均温度较实况偏低,导致沿海西部模式预报降水空报较多,降低其降水预报技巧。 相似文献
86.
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
87.
以2019年8月在浙江舟山对1909号超强台风“利奇马”的移动观测试验为基础,利用同一地点释放的9次GPS探空气球,对比了风廓线雷达和多普勒激光测风雷达与GPS探空的吻合程度,并利用车载雨滴谱仪对风廓线雷达在不同台风降水强度下的适用性进行了研究。结果表明,在100~300 m高度范围内激光测风雷达观测风速比风廓线雷达更准确。由水平风速对比结果可知,风廓线雷达在3~4 km高度范围内偏差最小(3.59 m/s),相关性最高(0.86),而在1 km高度下偏差最大(6.39 m/s),相关性最低(0.54);在中雨及大雨条件下适用性最差,最大风速偏差约为18 m/s。由水平风向对比结果可知,风廓线雷达与GPS探空总体上吻合较好,相关系数均大于0.85,均方根偏差均小于11 °。另外,降水强度对风廓线雷达的风向观测影响较小,风向偏差随降水强度的变化总体趋于平稳,基本分布在-20 °~20 °之间。 相似文献
88.
针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。 相似文献
89.
基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。 相似文献
90.