上海组网边界层风廓线雷达与宝山二次雷达测风数据比较分析

文章利用上海边界层风廓线雷达网中3台分别布设在松江泖港和嘉定F1赛车场的TWP3型风廓线雷达以及嘉定外岗的LAP3000型风廓线雷达,在2010年初冬和2011年盛夏各一个月时段的连续原始测风数据,逐个与上海宝山GFE(L)-1型二次探空雷达在相同时段中的原始测风数据进行了对比分析研究.并且还将同布设在嘉定地区的两台不同型号的风廓线雷达进行了测风数据的互比分析.在基本稳定的天气条件下,嘉定F1赛车场、松江泖港以及嘉定外岗风廓线雷达各自与宝山GFE(L)-1型二次雷达探空测风数据进行对比分析的匹配样本数依次是6733、7350和7013对,其在盛夏时段对比统计的各层风速的平均标准差分别是3.34、3.37和4.03m·s-1,在初冬时段则为3.22、3.22和3.42m·s-1.参与互比分析的F1赛车场TWP3型风廓线雷达和外岗LAP3000型风廓线雷达之间的匹配样本数是71981对,其在盛夏时段互比统计的风速平均标准差是3.63 m·s-1,在初冬时段为4.12 m·s-1.有统计曲线表明,本研究中两台TWP3型风廓线雷达与宝山GFE(L)-1型二次雷达探空测风的误差均为2～4 m·s-1,其比对精度明显优于嘉定外岗的LAP3000型风廓线雷达.文章还提出了风廓线雷达的“有效探测高度”新概念.     

风廓线雷达与天气雷达风廓线数据的融合及应用

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。     

上海组网风廓线雷达数据质量评估

利用2014年6月美国国家环境预报中心(NCEP)的全球模式分析资料,对上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据进行了初步分析和比较。由于NCEP全球模式分析资料并未使用上海13:15加密观测探空秒间隔数据,首先用该数据对NCEP分析资料的准确性和代表性进行了检验。结果表明,两者平均偏差与均方根误差均较小,故认为NCEP分析资料可用于客观检验上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据。对比分析风廓线雷达与NCEP分析资料表明总体上,风廓线雷达与NCEP分析资料的平均风场风速偏差为-0.14 m·s~(-1),均方根误差为2.72 m·s~(-1),风向偏差为-4.28°。上海组网风廓线雷达测风资料质量与探空观测水平接近,有较高的可用性。     

风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料的对比

为了探讨风廓线雷达资料的可用性,对2013年9月—2015年10月青岛站和济南站的风廓线雷达与L波段探空雷达测风数据进行相关、误差及有效样本比率分析。结果表明:(1)济南站和青岛站绝大多数高度层00:00和12:00风廓线雷达与L波段探空雷达的水平风速显著正相关,通过α=0.05及以上信度检验;(2)济南站00:00和12:00,晴天1.5 km以上及雨天0.64 km以上大多高度层风廓线雷达的水平风速比L波段探空雷达偏小约2 m·s~(-1),且当风廓线雷达与L波段探空雷达水平风向差≤20°时,有效样本比率基本在70%以上,资料质量很高;(3)青岛站00:00和12:00,6.48 km以下大多高度层风廓线雷达探测的水平风速比L波段探空雷达偏小2~4 m·s~(-1),水平风速资料可用,但当2部雷达风向差≤20°时,有效样本比率仅为20%,海陆风及2种仪器的布设距离是水平风向差异的主要原因。     

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。     

风廓线雷达数据质量影响因子及处理算法

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。     

北京城市复杂下垫面条件下三种边界层测风资料对比

利用2016年8月28日至9月2日北京市朝阳区气象观测站激光测风雷达、风廓线雷达和GPS探空仪同步观测数据,对比分析三种测风仪在城市复杂下垫面条件下边界层不同高度处的测风性能。结果表明:(1)激光测风雷达与GPS探空仪测风结果具有较好一致性,风速、风向的相关系数分别为0. 66～0. 96、0. 71～0. 98,其中风速平均绝对误差小于2 m·s-1,风向误差在20°之内。(2)风廓线雷达资料的精度相对较差,与GPS探空仪的风速、风向相关系数分别为0. 66～0. 91、0. 55～0. 86,误差随高度呈现先减后增的垂直分布特征。其中,400～1000 m高度范围两种资料的吻合度最高,相关系数在0. 80以上,为仪器最佳测量范围;此外,风廓线雷达的风速整体高于GPS探空仪,两者最大偏差可达4 m·s-1左右,风向平均误差最大可达30°。(3) GPS探空仪的工作方式及测量结果也存在不足,一是观测频次较低,难以详细、精准地描述边界层风场结构的变化过程;二是当存在垂直风切变时,探测初期具有明显滞后性,由当前状态转变为真实的风场示踪物需要一定时间。     

乌鲁木齐风廓线雷达探测能力评估

利用乌鲁木齐市2011年12月—2013年3月CFL-03风廓线雷达的风探测数据与同期的常规探空数据,对风廓线雷达探测数据的可靠性和探测能力给予了评估。结果表明,受乌鲁木齐四季不同的气候背景影响,风廓线雷达的数据获取率在夏季最高,在冬季最低,80%的数据获取率等值线在夏季、冬季各自达到的高度分别为4500 m和1980 m;240 m以下风廓线雷达探测的风速误差较大,240 m以上风廓线雷达四季探测的风速普遍小于实况,误差在-1~0 m/s之间的出现频率最高,介于28.8%~31.8%,且最大频率在四季出现的高度有所差异,总体来看夏季风速误差相对较小;风向误差总体在-22.5°~0°之间的出现频率最高,且随着高度增加频率增加;风廓线雷达对风速的探测能力优于风向,二者与实况的相关系数各自为0.9左右和0.6~0.8;通过对长时间序列的风速、风向资料的比较,说明风廓线雷达能够较为准确地反映冬季天气过程的演变,且能够较为精细地刻画夏季短时强降水天气过程中高低空气流的变化特点。在综合考虑低空地物回波、探测盲区因素以及高空气球探空飘移等多种因素影响的情况下,可见风廓线雷达对乌鲁木齐大气环境和天气过程拥有较可靠的监测能力。     

风廓线雷达测风精度评估

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。     

强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警

利用恩施多普勒雷达和常规分析资料,详细对比分析了2007-2008年发生在恩施山区强冰雹和短时强降水天气过程中的雷达产品特征.在此基础上,找出了适合恩施山区强冰雹和短时强降水天气的雷达临近预警指标:选取负温区回波厚度≥7 km、CR强中心回波强度≥55 dBz、强回波梯度≥15 dBz·km-1、45 dBz强回波伸展高度≥7.5 km、累积液态含水量(VIL)密度≥3.2 g·m-3和雷达风廓线1.8～6.1 km风垂直切变均值≥2.3×10-3s-1作为强冰雹临近预警指标;当满足组合反射率(CR)强中心回波强度、VIL密度、40 dBz强回波伸展高度和雷达风廓线(VWP)上1.8～6.1 km风垂直切变值达43.0 dBz,1.1 g·m-3,7.0 km和1.9×10-3s-1,可以考虑该站点及附近地区进入短时强降水临近预警状态,并利用2009年发生的强冰雹和短时强降水天气过程检验了这些临近预警指标性能.