风廓线雷达资料在重庆暴雨过程中应用分析

本文首先利用2013年沙坪坝探空站资料与沙坪坝风廓线雷达资料进行对比分析,计算出逐月不同高度上两种资料中风速、风向均方根偏差,验证风廓线雷达资料的可用性。计算结果表明,风廓线雷达资料与探空资料风速、风向的均方根偏差在500h Pa以下层次较小,资料具有较高的可用性。但随着高度继续增加,两者风速、风向偏差均增大,资料可用性降低。在此基础上,选取2013年6月8~9日重庆一次暴雨天气过程,对比分析中低层影响系统在探空观测和风廓线雷达观测中的演变,结果表明,降水过程前后,探空资料可显示有低槽、切变线、冷锋过境,但受时间分辨率限制,无法揭示具体过境时间和演变细节。而风廓线雷达资料能更为细致的显示低槽、切变线、锋面具体过境时间以及西南气流强度变化,为降水预报提供更多可参考信息。     

风廓线雷达组网资料初步对比分析

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。     

夏季不同天气条件下风廓线雷达探测精度分析

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。     

深圳风廓线雷达与气象梯度塔对风速观测的对比分析

为更好地了解风廓线雷达低层风速观测的准确性,利用356 m气象梯度塔和风廓线设备在深圳石岩气象综合观测基地进行了一次成功的风速观测对比试验(时间为2017年6月1日—8月15日)。试验对两种探测设备测得的风速资料进行了不同时次和不同高度的对比,结果表明:由两种手段获得的所有4层(100、160、300和350 m)匹配高度上风速平均值一致性很好,30 min相关系数在0.6以上,风廓线雷达探测的风速相对偏小。使用矢量法对4层高度上的风向资料进行平均,得到风向的30 min和日平均值,两者的相关系数都在0.75以上。6月12—13日"苗柏"台风影响深圳期间,两者的风速风向变化趋势一致,较好地刻画了台风的变化过程。     

风廓线雷达与多普勒天气雷达风矢产品对比及相关分析

利用成都地区2010年8月和北京沙河地区2011年7—8月风廓线雷达以及多普勒天气雷达的风廓线探测资料,结合对应时段的天气现象相关记录,通过对比分析得到以下结论:①弱降水条件下,在300~2100m高度内,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测具有很好的相关性,风向相关系数平均值为0.596,风速相关系数平均值为0.736,在做预报时两者可以同时应用,互为补充;②强降水天气条件下,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测的风向、风速变化趋势基本一致,特别是在300~2100m之间各个高度上风向、风速相关性较好,风向相关系数平均值为0.573,风速相关系数为0.508,且风廓线雷达比多普勒天气雷达探测到的各层风向、风速变化更为详细、直观;③阴天条件下风廓线雷达与多普勒天气雷达的风向、风速相关性低层比高层好;④晴天条件下,风廓线雷达更适合用于预报和监测天气。     

高原地区风廓线雷达资料评估

在简述风廓线雷达原理的基础上,将风廓线雷达探测资料与探空资料进行对比分析,发现风速风向一致性较好,温度一致性较差。对风廓线资料总的数据获取率及不同天气条件下的数据获取率进行了统计,大理风廓线雷达边界层高度的数据获取率大于80%,在对流层低层以及边界层的探测能力要远远大于高层,高空雨季后的探测高度大于雨季前的探测高度。不同天气条件下低空的数据获取率差别不大,高空阴雨天的数据获取率大于晴天的数据获取率,阴雨天的探测高度大于晴天的探测高度。     

风廓线雷达资料对GRAPES_MESO数值预报系统影响的初步研究

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。     

不同降水条件下风廓线仪水平风评价

利用北京市观象台2014—2018年风廓线仪资料和同期探空及MICAPS地面资料,对不同降水条件下风廓线仪水平风与探空资料的误差和相关性进行分析,为风廓线仪资料在降水预报中的深入应用提供参考。结果表明:(1)总体上,各高度层风廓线仪的U分量风均比探空资料偏小;有降水时U分量风误差小且相关性好,其在850 hPa的均方根误差和相关系数均有较大变化,说明云底对风廓线仪探测U分量风有一定影响。500 hPa以上U、V分量风误差较大。(2)风廓线仪探测的U分量风在降雨和雷阵雨时均比探空资料偏小,且在降雨时误差相对较小,相关性较好;阵雨(雪)时不同高度误差变幅大;雷阵雨时700 hPa平均误差绝对值最大,850 hPa次之,其他降水情况基本是高层误差大于低层。降雪时V分量风比探空资料偏大,且700 hPa高度以下均方根误差比降雨、阵雨(雪)和雷阵雨时小,700 hPa以上则相反;雷阵雨时700 hPa误差大,相关性较差;降雨时均方根误差、相关系数在各高度层变化幅度较小。     

测风激光雷达与风廓线雷达的探测性能评估及数据融合

测风激光雷达和风廓线雷达作为L波段探空测风的有效补充,均可以提供高时空分辨率的大气风场信息,然而由于工作原理和适用条件存在明显差异,在探测性能上各有优缺点,单一设备的探测数据已不能满足精细化预报的要求。本研究使用2020年1—5月北京南郊观象台的L波段探空资料对同址观测的测风激光雷达和风廓线雷达进行了数据质量评估,结果表明测风激光雷达与探空的一致性较高,U、V分量的相关系数分别为0.97和0.98,均方根误差分别为1.1和0.95 m·s-1,然而在2 km以上数据获取率较低且偏差较大;风廓线雷达与探空相比,U、V分量的相关系数分别为0.94和0.93,均方根误差分别为2.94和2.91 m·s-1,风廓线雷达的探测距离虽然更远,但在0.5 km以下和6 km以上的测量偏差较大。考虑到两种测风雷达在不同探测高度上的性能优缺点,提出分段曲面拟合法对两者的水平风资料进行融合处理,并选取个例对融合效果进行验证,结果表明,融合后的风廓线与融合前相比,风向和风速的一致性均得到明显提升。     

利用中位数方法对风廓线雷达数据质量控制的研究

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。      

基于风廓线雷达的湖北梅雨期暴雨中小尺度特征

针对2016年湖北梅雨期3次(“6·19”、“7·5”和“7·19”)暴雨过程,首先对比了汉口站探空数据与汉口、咸宁两个风廓线雷达站水平风速、风向,发现“6·19”和“7·5”过程汉口风廓线雷达站3 km以下水平风速和探空数据较为接近,而3次过程中咸宁风廓线雷达站8 km以下水平风向、风速和汉口站探空数据基本吻合。在此基础上利用风廓线雷达资料并结合常规、加密自动气象站资料,对3次过程中水平风场、平均垂直速度及其变率、水平风速垂直切变、大气折射率结构常数(C_(n)^(2))等进行分析。结果表明:(1)降水开始前西南风速明显增大,中层干冷空气入侵和地面冷池形成的中尺度偏东气流是“6·19”过程50站出现大于等于17.2 m·s^(-1)大风的主要原因,“7·5”和“7·19”过程西南急流长时间维持及1 km以下的偏东气流则是短时强降水持续时间较长的诱因;(2)梅雨期暴雨期间风廓线雷达观测的水平风速垂直切变、平均垂直速度及其变率随高度变化较小,较强上升运动区域主要集中在4 km高度以下;(3)C_(n)^(2)显示强降水发生前大气水汽含量有一增加过程,且整层水汽含量深厚,C_(n)^(2)大值区的消失对应降水结束。     

边界层风廓线雷达对登陆台风观测适用性评估

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。     

闽北地区边界层移动风廓线雷达对比试验评估

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。     

风廓线仪与气球测风资料的对比分析

利用风廓线仪和气球同步探测风场资料对比,分析了风廓线仪探测风场资料的可靠性。结果表明：在稳定天气过程中,由于风廓线仪的探测盲区和地物杂波的影响,自地面至高空200m范围内,廓线仪探测的风向、风速与气球探测的风向风速值有一定偏差,200m高度以上风廓线仪和气球探空所测得的风场廓线具有很好的相关性;在复杂天气过程中风场廓线形状出现较大偏差,主要原因是由于气球探空资料在各高度层之间的整体连续性方面存在明显不足,而风廓线仪的观测资料无论在各高度层之间还是整体连续性方面都明显好于气球探空。这与在较高海拔地区,气球观测期间的大气局部不稳定有关。由于气球在经过某高度层时的取值明显受到当时大气层局部小湍流活动或者较强的下沉或上升气流影响,使气球经过该点时的位移与其相邻两点之间出现明显的飘逸,从而造成气球在某个高度范围内的风资料观测值出现较大偏离。但由于探空气球的资料不连续,无法准确判断气流扰动情况,而风廓线仪获取的不同高度上的风资料是10min内的平均观测值,一般不受小范围的空气扰动而出现较大偏离,另外,风廓线仪的观测是连续的,每组观测值之间只存在10min的时间差,通过对前后几组数据的对比分析,可以明显看出当时气流的扰动情况。因此,风廓线仪探测在资料的连续性和分析气流扰动情况,尤其是大尺度湍流活动方面更有探空气球不可替代的作用,风廓线仪观测资料的可靠性具有良好的应用价值。     

多普勒雷达与L波段雷达垂直风廓线对比分析北大核心

利用2012-2017年阜阳多普勒雷达与L波段雷达测风数据进行对比分析,统计两者的相关性和测量误差,进一步了解多普勒雷达风廓线产品的准确性和可信度。结果表明:两者测风结果一致性较好,风向和风速相关系数分别为0.97和0.94,标准差分别为19.5°和2.65 m·s^(-1)。多普勒雷达风速总体上在同一高度比L波段雷达风速偏小,两者风速相对偏差平均为24.48%;风速标准差随高度增高呈增大趋势,在降水期间对比差值小于非降水;风向标准差在7 km以下呈递减趋势,8 km以上有小幅增加趋势;风速相关系数随高度增加呈增大趋势,除低空偏低以外,其他高度相关系数均较高。     

不同天气条件下微波辐射计和风廓线雷达探测数据误差特征分析

为探讨微波辐射计和风廓线雷达探测数据的准确性和可用性,利用天津全运会期间获取的GPS探空资料,分析不同天气条件下微波辐射计探测温湿度、风廓线雷达测风的误差特征。结果表明：晴天、云天和雨天条件下,微波辐射计反演低空温度廓线效果均较好,反演高空温度廓线误差较大,云天条件下,反演的整层温度廓线与探空实测值相关性最优;3种天气条件下,微波辐射计反演相对湿度廓线的误差均较大,与探空实测值的相关性也较差;晴天和云天条件下,风廓线雷达探测风向、风速的误差均较小,雨天风廓线雷达测风效果较差;晴天和云天条件下1750 m以上,雨天3000 m以上,风廓线雷达探测风速数据与探空实测值相关性较好,低空探测风速与探空相关性较差;3500 m以下,3种天气条件下风廓线雷达探测风向与探空实测值相关性较差,3500 m以上相关性较好,数值在0.6—1.0之间波动变化。     

贵州威宁边界层风廓线雷达与L波段探空雷达的风向风速一致性初探

利用2019年6月至12月威宁县边界层风廓线雷达数据和威宁探空数据,预设二者风速偏差<=3m/s、风向偏差<=20°为有效数据样本,研究两者在不同风速、风向范围和不同高度、时次、降水条件下风向、风速数据对比及相关性分析。结果表明：（1）风廓线雷达和探空的风速、风向均具有较好的正向相关性;（2）在不同高度下,且无论有无降水或任意时次,风速有效样本比率大体上高于风向有效样本比率,500米左右高度以下有效样本比率总是最小（不足50%）,而中高层较大;（3）不同时次对风速、风向数据有效性影响不大;（4）有降水时风速、风向有效样本比率比无降水时偏小且变化剧烈;（5）除东北（20°-40°）和西南（200°-260°）风向外,其他方位风向数据一致性较差;（6）除大于24m/s的风速外其他大小风速均具有较好的一致性。     

基于径向功率谱的风廓线雷达错误风数据处理

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。     

伊犁河谷初冬降水条件下风廓线雷达评估分析

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%。     

TK-2GPS人影火箭探空数据与L波段探空数据对比分析

利用TK-2GPS人影探测火箭探空数据,与L波段探空数据进行对比分析,结果表明TK-2GPS火箭探测仪能够比较好的描述温度、湿度、露点、风向、风速等气象要素的变化特征;TK-2GPS火箭探测仪温度廓线与L波段探测数据非常一致,且可以清楚的描述大气中存在的逆温特征;湿度露点等廓线存在一定的偏差,这也与两种探空资料的时间不同有关;TK-2GPS火箭探空仪数据在风速风向垂直廓线中存在突变,这可能与探测仪器稳定性及灵敏度有关。