基于S波段双极化雷达的变分法的定量降水估计算法

基于比差分传播相移(K_DP)的降水估计算法R(K_DP)相较于传统基于水平反射率因子(Z_H)的算法R(Z_H)的表现更优。在雷达实际运行中,由于随机误差和后向散射相位(backscattering phase)的影响,可能出现负的K_DP。运用一种基于变分的雷达定量降水估计混合算法(V-RQPE)。该算法用变分拟合方法重构差分相位(Φ_DP),用一种新的稳健的边界条件求解方法,在消除随机误差的同时获得非负的K_DP,进而进行降水估计。随后我们使用2017年5月7日广州S波段雷达的回波数据和地面雨量站观测数据进行验证,同时使用了六种不同的算法进行对比,结果显示,在1小时累计降水估计中,V-RQPE表现最好,在24小时累计降水估计中,V-RQPE和基于变分拟合的K_DP的降水估计算法(R-VKDP)表现最好,实验结果表明变分拟合方法对雷达降水估计能力有显著提升。      

基于差值权重和快速傅立叶变换的“北京一号”卫星影像融合方法研究

提出一种基于差值权重和快速傅立叶变换的影像融合方法--DWF,对"北京一号"小卫星的全色和多光谱影像进行融合.该算法根据卫星影像的成像过程,通过傅立叶变换获取全色影像的高频、低频信息和多光谱影像在HIS颜色空间中分量的低频信息,由这3种信息通过基于差值权重的决策计算获得融合影像的空间信息.实验采用PCA、GS、DWF以及基于小波的HIS变换的融合方法,结果表明DWF方法优于其他融合方法,比较适合于"北京一号"卫星的全色与多光谱影像融合.     

GPM卫星和地面雷达对江苏盐城龙卷风强降水估测的对比

为综合评估卫星和天气雷达在2016年6月23日盐城龙卷风期间的强降水过程的降水估测精度,以国家级雨量站观测数据为基准,结合相关系数(CC)、相对误差(RB)、均方根误差(RMSE)以及分级评分指标,利用S波段的天气雷达定量降雨估测产品(RQPE)和全球降水观测计划多卫星融合产品(IMERG_FRCal,IMERG_FRUncal,IMERG_ERCal)进行比较。结果表明,雷达和卫星的累积降水量与雨量站的空间相关性很强(相关系数大于0.9),基本上能捕捉到整个降水过程的空间分布。降水主要分布在江苏省北部,但卫星高估了江苏省东北部强降水中心的降水量;对于小时时序区域平均降水,卫星高估了降水,而雷达低估了累积降水量。综合降水中心区域分析,IMERG的强降水区域降水量与雨量站的时间序列的偏差显著;RQPE在降水峰值达到之前及峰值之后与地面雨量站的变化趋势基本一致,但对降雨量峰值有明显的偏低。RQPE能较为准确地在时间上捕捉到降雨强度的变化趋势,但对于大雨及暴雨的估测能力不佳;RQPE的POD、SCI值都远远高于IMERG, FAR也较小。IMERG几乎未能监测到强降水的发生。总体上,RQPE对此次龙卷风强降水量的估测表现优于3种IMERG产品,特别是在捕捉强降水区域的空间分布方面,但对于强降水的估测能力仍需进一步改善。     

基于深度学习和雷达观测的华南短临预报精度评估

利用最新的深度学习算法,即卷积长短期记忆(Convolution Long-Short Term Memory)神经网络,构建基于深度学习的人工智能短临预报系统,以广州地区2019年3-5月雷达观测的数据为输入进行训练,然后进行短期1h内的降水预报。利用常用的统计评分指标(探测率POD、误报率FAR、临界成功指数CSI,相关系数CC)检验模型。结果表明,预报结果与实际观测的相关系数在1h内预报均保持在0.6以上,在1h内预报探测率均保持在80%以上,临界成功指数在降水强度为10mm·h^-1时,基本保持在60%,误报率均小于40%。     

长江三峡链子崖危岩体裂缝发育特征及其形成动力学机理

本文以力学分析为指导,以研究链子崖危岩体裂缝与先成构造(节理、断层)的关系为主线,在重点阐明裂缝承袭先成构造发育基本特征的基础上,总结了裂缝的空间分布和排列组合规律,提出了由于危岩体基脚大面积采煤掏空岩体自重不均匀下沉座滑引起岩体重心偏向陡崖临空面的重力趋向和地面(地形)坡向的重力趋向,垂直二重力合力趋向产生重力卸荷拉张的动力学机理。     

中国大陆TMPA降水产品气候态的评估

利用逐日全国降水分析产品,对2012年12月下旬发布的最新版本的TRMM等多源卫星降水估算产品（TMPA）进行评估, 评估时间从2008年9月到2012年8月。从评估结果来看,研究产品3B42V7产品与CPAP产品具有高的相关性,两者的相关系数达到了0.94,相对误差在-0.11％左右,标准偏差约为0.53 mm·d-1。实时产品3B42RT产品与CPAP产品的相关性相对较差,相关系数为0.75,相对误差也上升到了39.3％,标准偏差为1.25 mm·d-1。3B42RT产品在我国西部高估了降水,全年的相对误差为116.60％（春夏秋冬四季分别为104.52%、 105.73%、117.64%和326.60%）;3B42V7产品的相对误差仅为0.82 %（春夏秋冬四季分别为2.25%、1.24%、-5.27%和-24.64%）。     

Utilization of Specific Attenuation for Rainfall Estimation in Southern China

This study uses rain gauge observations to assess the performance of different radar estimators R(ZH), R(KDP)and R(A) in estimating precipitation based on the observations of an S-band polarimetric radar over southern China during a typical convective storm and an extremely severe typhoon, i. e., Typhoon Manghkut. These radar estimators were derived from observations of a local autonomous particle size and velocity(Parsivel) unit(APU) disdrometer. A key parameter, alpha(α), which is the ratio of specific attenuation A to specific differential phase K_(DP) with three fixed values(α=0.015 dB deg~(-1), α=0.0185 dB deg~(-1) and α=0.03 dB deg~(-1)) was examined to test the sensitivity of the R(A) rain retrievals. The results show that:(1) All radar estimators can capture the spatio-temporal patterns of two precipitation events, R(A) with α =0.0185 dB deg~(-1) is well correlated with gauge measurement via higher Pearson's correlation coefficient(CC) of 0.87, lower relative bias(RB) of 16%, and lower root mean square error(RMSE) of 17.09 mm in the convective storm while it underestimates the typhoon event with RB of 35%;(2) R(A) with α=0.03 dB deg~(-1) shows the best statistical scores with the highest CC(0.92), lowest RB(7%) and RMSE(25.74 mm) corresponding to Typhoon Manghkut;(3) R(A) estimates are more efficient in mitigating the impact of partial beam blockage. The results indicate that α is remarkably influenced by the variation of drop size distribution. Thus, more work is needed to establish an automated and optimized α for the R(A) relation during different rainfall events over different regions.     

GPM卫星降水产品在台风极端降水过程的误差评估

以雨量站观测数据为基准,利用相关系数(CC)、相对偏差(RB)、均方根误差(RMSE)以及分级评分指标(探测率POD、误报率FAR、临界成功指数CSI),对全球降水计划GPM多卫星融合产品4. 4版本准实时产品IMERG_ER(简称IMERG)在2017年接连登陆广东的3个台风"天鸽"、"帕卡"和"玛娃"极端降水过程性能进行评估。广东省内"天鸽"、"帕卡"和"玛娃"的CC分别为0. 80,0. 68和0. 47,RB为-12. 00%,-47. 06%和-29. 10%,RMSE达33. 00,40. 03和26. 40 mm。雨区的CC分别为0. 59,0. 48和0. 33,RB为2. 21%,-43. 58%和-25. 94%,RMSE为44. 34,51. 04和40. 64 mm。IM ERG低估了"天鸽"、"帕卡"、"玛娃"的总体降水强度,主要源自于对雨区的低估。从散点分布来看,IMERG高估了强降水,低估了弱降水的强度,对极端强降水的估测能力存在较大的不稳定性。降水量时序变化特征表明,IMERG较好体现了降水峰值和谷值的数量及变化趋势,但时间和强度有偏差。误差来源于复杂地形、PMW观测时间分辨率不足和IR反演降水准确度不足对卫星估测降水的影响。分级检验结果显示,相同量级内,雨区的POD更大,FAR更小,CSI评分更高,IMERG对雨区的反演能力更强。IMERG对"天鸽"估测效果最好,POD较高,FAR较小,CSI较高;"帕卡"POD较低,暴雨及以上的FAR较高,CSI下降显著;"玛娃"POD比"帕卡"高,但FAR也高,CSI中等。可见IMERG对小量级降水具有较好的估测能力,强降水估测显著偏高,暴雨及以上的降水误差起了主要贡献。     

闪电资料同化对河南郑州“7.20”特大暴雨预报的影响

研究了闪电资料同化对2021年7月20日河南郑州特大暴雨短临预报的影响。利用天气研究与预报（WRF）模式的三维变分（3DVAR）数据同化系统（WRFDA）,开展了两组循环同化试验：（1）同化地面和探空常规观测资料（包括风速、风向、温度和气压）的试验（CONV）;（2）同化常规观测资料和由闪电资料反演的伪相对湿度的试验（LGDA）,并与无资料同化的试验（NoDA）进行对比。结果表明,CONV的分析场和NoDA都未能模拟出强对流系统的回波结构,但由于LGDA增加了对整层大气的湿度场的调整,其分析场在闪电发生位置处的水凝物增量较大,相对湿度和反射率的分布情况与中国全球大气再分析资料（CRA）及雷达反射率观测值最接近。降水预报方面,LGDA显著提高了大暴雨雨带（6 h累积降水量≥50 mm）和强降水中心（6 h累积降水量≥200 mm）位置和强度的预报效果,对本次强降水过程的预报起到了积极作用,尤其是对前3 h的降水预报。     

基于SRTM数据的广东新一代天气雷达覆盖研究

本文利用SRTM3高分辨率的数字高程模型（DEM）对广东省已建成的12部新一代天气雷达分别进行地形阻挡分析。结果表明,在低仰角（0.5°）的观测结果中,韶关、连州以及肇庆雷达受地形阻挡较严重,深圳、阳江、梅州和汕尾的雷达也有大面积阻挡区域,其余雷达的覆盖效果均很好。随着扫描仰角的抬高,地形对雷达波束的阻挡有所减弱。从第4个仰角 （3.4°）开始,所有雷达均无地形阻挡。在海拔5 km范围内12部雷达可以完全覆盖广东全省,大部分地区至少有4部雷达重叠。离地3 km和海拔3 km的雷达覆盖情况均显示,除广东省北部和西北部极少部分地区没有雷达覆盖外,大部分地区均有2部以上雷达覆盖,珠江三角洲入海口一带甚至有4~6部雷达重叠。在离地2 km范围内,广东省雷达组网能够有效覆盖广东省大部分区域。在离地1 km范围内,广东省北部和西北部雷达覆盖效果不太理想,存在较大的空白区。在离地高度2 km和海拔高度3 km以上,雷达组网基本可以覆盖广东全境,因此可以认为广东省雷达的总体布局较好。