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1.
利用2017年9月至2018年8月北京20个站降水现象仪采集数据与人工平行观测数据,对降水现象仪进行了对比评估。结果表明:降水现象仪的缺测率为0.01%,空报率为0.6%,捕获率为93.5%,漏报率为27.9%,错报率为10.0%。从统计结果可知,降水现象仪的缺测率、空报率较低,捕获率较高,体现出设备性能良好的一面,漏报率和错报率偏高,表明设备漏识别和错误识别的情况较多,漏报主要发生在弱降水过程中,错报主要出现在毛毛雨的识别上。设备测量和人工观测降水开始时间一致性较好,终止时间一致性偏差;降水现象仪现存问题:在大雨强时易出现雨滴叠加误识别,在小雨强时识别率会降低,在无降水错误输出降水现象方面缺少质控。 相似文献
2.
利用寿县观测站内的Parsivel激光雨滴谱仪结合观测站雨量数据及雷达基数据,分析了发生在2015年6月26—30日梅雨期间和2015年8月7—10日超强台风"苏迪罗"影响期间2次强降水过程的雨滴谱结构特征及其差异,拟合了雨强与雷达反射率因子之间的关系。结果表明:雨强的大小直接影响雨滴谱的特征参量,且随着雨强增大而增大;梅雨锋暴雨中1.0mm直径≤1.5mm的粒子所占比例最多,雨强贡献率最大;台风雨中0.75mm直径≤1.0mm的粒子所占比例最多,但1.0mm直径≤1.25mm的粒子对雨强的贡献最大,说明较大粒子对强降水的贡献较大。 相似文献
3.
利用Thies激光雨滴谱仪观测资料和CINRAD/SA多普勒雷达观测资料,分析了2017年7月18日一次典型中纬度拖曳型飑线过程不同发展阶段雨滴谱和积分参数的演变特征,主要结果为:1)成熟飑线回波包括对流带、过渡区和拖曳层状云区三部分,对流带前侧不断有对流带生成并合并到主对流带中,使得对流带的前沿具有强的反射率因子,并且有多个雨强大值中心。2)垂直穿过飑线对流带,雨强增加阶段有较少的小粒子(直径小于1 mm)和特大粒子(直径大于5 mm),以及较低的雨滴浓度和反射率因子,而雨强减弱阶段有较多的小粒子和特大粒子,以及较高的雨滴浓度和反射率因子;飑线加强阶段,雨滴谱有较大的峰值直径(0.44 mm)、较多的大(直径大于3 mm)和特大粒子,而飑线减弱阶段,雨滴谱有较小的峰值直径(0.19 mm)、较少的大粒子。3)对流带、过渡区和层状云降水雨滴谱的Gamma谱三参数N0、μ、λ随雨强增大有明显的分层特征,相同雨强时,对流云和过渡区降水的三参数比层状云降水的数值大;而飑线不同发展阶段、不同降水类型的λ-μ关系具有一致性,二次多项式可以很好地拟合λ-μ关系。4)归一化雨滴谱参数NW和D0的分布可以用来区分对流云和层状云降水,并给出了新的分离线方程;另外,飑线在发展和减弱阶段的雨滴谱特征有明显差异,表明飑线演变过程降水形成的微物理机制发生变化,前期冷云过程有重要影响,而后期暖云过程起主导作用。 相似文献
4.
利用常规地面、高空资料、新一代天气雷达资料、雨滴谱资料,对2012年8月3日发生在伊犁河谷的一次较大范围暴雨的天气背景、雷达回波特征和降雨微物理特征等进行深入分析。结果表明,200hPa西西伯利亚西风槽、500hPa中亚低涡和地面冷锋是这次强降雨过程的主要影响系统。河谷喇叭口地形对气流的机械挤压、东高西低地形对对流的触发、地形强迫抬升对对流和降水的增强具有重要影响。这场降水过程属于积层混合云降水,其中大面积的层状云中嵌有多个对流云团,这些云团连接在一起就构成了对流性雨带,通过对暴雨雨滴谱演变分析得出,这次暴雨主要降水由对流性云团造成,对流云团微物理结构存在明显的不均匀性,其中存在多个强降水中心,其水平尺度多维持在10km左右,持续时间维持在5分钟到10分钟之内,降水集中且雨滴数浓度较高,一般在1000m-1个以上,雨滴谱宽及分布差异很大,小于1mm粒子数浓度很高,对雨强的贡献占两成以上。 相似文献
5.
选取2014年7月31日安徽滁州一次飑线过程,使用地基雨滴谱仪资料分析此次过程的雨滴谱特征。根据雷达回波和地面降水强度将这次降水过程划分为对流降水、过渡性降水和层云降水,并以10 mm·h-1为临界值将对流降水进一步划分为对流前沿降水、对流中心降水、对流后沿降水。结果表明:对流中心降水、过渡性降水、层云降水的质量加权直径均比较稳定,平均值分别为1.8 mm, 1.0 mm, 1.7 mm。对流降水的标准化截距相比层云降水更大。对流中心降水各粒径段雨滴数浓度均较高;层云降水小雨滴浓度较低,且有少量大雨滴;过渡性降水由小雨滴组成。当雨水含量相同时,层云降水的质量加权直径相比对流降水更大。当雨强相同时,层云降水的反射率因子相比对流中心降水更大。更为精细的降水类型划分可有效改善Z-I关系。 相似文献
6.
选取2011年6月黄山地区一次降水过程,利用测得的雨滴谱资料对不同高度上降水微物理量及雨滴谱分布特征进行分析,并讨论其中的差异。结果表明:此次降水较强,各直径微物理量在山腰最大、山底次之、山顶最小;山腰的雨强最大,而山顶数浓度最大。在雨滴谱分布中,小于1mm的雨滴数密度是山顶大于山腰大于山底,这与小雨滴的蒸发和碰并有关;大于1.5 mm的雨滴数密度则是山腰大于山顶和山底,这可能与地形抬升使得云系加强有关。由各微物理量的时间序列可将降水过程分为两个阶段,第一阶段各微物理量值明显大于第二阶段,其中第一阶段的降水量约为第二阶段的3倍。雨强与雷达反射率、数浓度、最大直径近似成幂函数关系,其中雨强与雷达反射率相关性最好。 相似文献
7.
江淮之间夏季雨滴谱特征分析 总被引:11,自引:3,他引:8
分析了2011—2013年夏季(6—8月)滁州地基雨滴谱观测资料,根据雨强及其随时间的变化将降水分成对流降水和层云降水,分析不同降水类型的雨滴谱特征。结果表明:滁州地区对流降水的质量加权直径Dm和标准化参数lgNw的平均值分别为1.67 mm和3.91 mm-1·m-3,层云降水Dm和lgNw的平均值分别为1.18 mm和3.57 mm-1·m-3,对流降水雨滴平均尺度更大。Nw相比Γ分布参数N0能更好地反映总数浓度Nt的大小。Γ分布3参数均随雨强的增大而减小,当雨强增长到一定程度时,μ(谱型)和Λ(斜率)趋于常数。研究了μ-Λ关系和Z(反射率因子)-R(雨强)关系。对流降水和层云降水的Z-R关系分别为Z=408R1.20和Z=301R1.21。新的Z-R关系和经典Z-R关系(Z=300R1.40)反演的雨强相比实际观测值均偏小,但新的Z-R关系反演的雨强与实际观测值更接近。 相似文献
8.
9.
针对雨滴谱的变化对降水估计的影响,提出根据激光雨滴谱仪上方雷达回波的结构特征将降水过程划分为对流云降水和层状云降水交替分布5个部分,通过基于2种降水类型的第1种分类Z-R关系、基于5个部分的第Ⅱ种分类Z-R关系和基于整个降水过程的总体Z-R关系分析雨滴谱的变化对降水估计的影响.结果表明:当对流云降水向层状云降水过渡时,指数谱从无到有、多峰谱比例减小,Nw减小、μ增大、Dm变化不大;Mw与R变化相似,当Z增大时μ和Dm分别是递减和递增的;Z-R关系(Z=aRb)中a值变化范围较大、系数b在1~2波动且与层状云阶段相比,对流云阶段的a和b值较小;利用第Ⅱ种分类Z-R关系反演的雨强与基于雨滴谱仪观测数据计算的雨强最接近;雨滴谱仪在层状云阶段的反演效果明显强于对流云阶段,这与对流云降水中雨滴谱信息变化大且快等因素有关. 相似文献
10.
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