边界层风廓线雷达测风精度分析

利用CLC-11-D型边界层风廓线雷达的5波束观测数据,对比分析了晴空、稳定性降水和对流性降水等不同类型气象条件下边界层风廓线雷达测风的准确性,并对2016年3月1日—2017年2月28日共计7300时次的晴空观测资料进行了测风质量评估,得出结论如下:在晴空条件下大气均匀稳定,水平风速和风向测量精度要优于稳定性降水和对流性降水天气,降水出现前后环境大气扰动较大是导致稳定性降水和对流性降水天气下测风精度较差的原因;150 m以下近地层高度的测风质量较差,与地杂波干扰较强有关;夏季有效探测高度最高可达6300 m左右,春秋季有效探测高度比较接近,分别为2000 m和2500 m左右,冬季有效探测高度最低,仅为1100 m左右;4个季节测风质量评估达标高度分别为900、4000、2200 m和1100 m,大气环境的湿度条件和水平风速、风向标准差的波动是影响测风质量评估的重要因素。     

丘陵地区大气边界层风廓线雷达适用性分析

本文利用2010年夏季福建省三明市开展的大气扩散实验资料,研究了大气边界层风廓线雷达在福建丘陵地区的适用性,并探讨了风廓线雷达探测的误差特征和修正方法。结果表明：大气边界层风廓线雷达水平风场的探测结果在300~2 000 m高度范围的偏差与高度和风速具有一定统计关系;通过与100 m气象铁塔水平风场资料对比,说明风廓线雷达对丘陵地区低层大气风场的探测具有一定局限性。经过修正的风廓线雷达探测结果可以较好地反映实验区域大气边界层水平风场的垂直结构。     

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。     

丘陵地区边界层风廓线雷达数据统计特性分析

采用数据获取率来分析和评价风廓线雷达的探测能力, 对通过2012年的风廓线数据进行统计分析。结果表明:数据获取率和信噪比都随季节变化, 夏季探测能力大于冬季。按照数据获取率达到80%的要求, 确定边界层风廓线雷达无降雨天气有效探测高度为3 km, 并确定低模和高模最佳衔接高度为0.6 km, 能够获得更好的数据获取率。在无降雨天气, 信噪比随高度呈现对数函数单调递减的变化规律, 夏季信噪比的衰减程度比冬季大;在降雨天气, 信噪比随高度呈现一次函数的变化规律, 其斜率范围在-10.44~-2.47之间, 而夏季信噪比的衰减程度比冬季小。     

宁波风廓线雷达数据获取率和降雨预报应用分析

利用2018—2021年宁波市奉化区和余姚市两部6～8 km对流层风廓线雷达实时观测资料,对两部风廓线雷达的数据传输稳定性、探测性能和降雨辅助预报能力进行了统计与对比分析。结果表明,通常情况下宁波两部对流层风廓线雷达运行稳定,故障率低,数据获取率则会因月份、季节、天气条件和降水等级的变化而有所不同。从月份来看,1月、12月数据获取率最差,6月、7月最好;从季节来看,数据获取率按照夏季、秋季、春季和冬季从高到低排序;按晴天、雨天来分,雨天有降水的数据获取率普遍好于晴天无降水;从降水等级(中雨、大雨、暴雨)来看,12 h内,大雨情况下的数据获取率和有效探测高度最好,中雨情况下的数据获取率最差、有效探测高度最低。风廓线雷达对垂直速度的观测资料对降雨预报具有一定的指导意义。     

科尔沁边界层风廓线雷达探测性能评估

利用2016—2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6 min的风场资料评估雷达探测性能,对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与气球探空探测风的相关性等进行了分析.结果表明:风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000 m以下平均数据获取率都在60％以上.雷达探测数据存在日出后数据缺测率高、午后缺测率低的变化趋...     

一次短时暴雨WP-3000边界层风廓线雷达回波分析

运用风廓线雷达产品等对2010年7月20日南京浦口区短时暴雨过程进行分析。结果表明：根据风廓线雷达产品和多普勒雷达产品在暴雨过程中的表现特征,发现在整个降水过程的不同时间段,风廓线雷达产品的水平风廓线、信号噪声比、垂直气流和折射率结构常数,以及多普勒雷达产品的基本反射率、风廓线等均表现出非常明显的特征,并且两者产品有着较好的对应关系。利用雷达回波图像可以直观反映降水过程中大气的变化情况,证明了风廓线雷达产品对暴雨等强对流天气预测作用显著。     

基于风廓线雷达的对流边界层高度的确定

大气边界层高度对于天气、气候和大气污染研究是一个至关重要的参量。对流边界层(Convective Boundary Layer,CBL)顶部的夹卷过程造成温度和湿度垂直梯度增强,导致这一层的折射率结构常数C■变高。C■的这种垂直分布特征经常被用来定位出CBL高度Z_i。本文利用2010年7—8月天津大港的风廓线雷达数据推断出CBL高度Z_i,对于多重C■峰值或不明确的C■峰值,本文改进了对Z_i的测定,分别讨论了C■最大后向散射法与C■和垂直速度方差(σ■)相结合的新方法的适用性。研究显示:(1)C■廓线具有单峰时,最大后向散射强度法能正确估计CBL高度,这种情况往往对应的是晴天。CBL上存在的残留层或云层引起的温湿起伏变化导致C■廓线具有双峰甚至多峰时,最大后向散射强度法可能会错误估计CBL高度;(2)C■和σ■结合的方法不仅与晴天时C■最大后向散射法有较好的一致性,而且可以将CBL造成的C■峰值从云层造成的C■峰值中区分出来,从而正确估计CBL高度;(3)一般而言,对流边界层中存在有明显的、破碎或者分散不明显的云时,C■和σ■结合的方法都能较好地识别出CBL对应的C■峰值。但由于边界层中的情况极为复杂,C■和σ■结合法也会因不同的原因而错误估计CBL高度。     

一次短时暴雨WP-3000边界层风廓线雷达回波与多普勒雷达回波分析

运用风廓线雷达产品等对2010年7月20日出现在南京浦口区短时暴雨过程进行分析。结果表明：根据风廓线雷达产品和多普勒雷达产品在暴雨过程中的表现特征,发现在整个降水过程的不同时间段,风廓线雷达产品的水平风廓线、信号噪声比、垂直气流和折射率结构常数,以及多普勒雷达产品的基本反射率、风廓线等都表现出非常明显的特征,并且两者产品有着较好的对应关系。利用雷达回波图像可以直观地反映降水过程中大气的变化情况,证明了风廓线雷达产品对暴雨等强对流天气预测起着重要作用。     

基于风廓线雷达的广东登陆台风边界层高度特征研究

针对8个登陆广东省的热带气旋,利用经过数据质量控制的风廓线雷达连续、高时空分辨率的风场观测数据,对热带气旋边界层特征进行了分析。研究结果表明:热带气旋边界层中切向风速大值区垂直范围越大、风速越强、持续时间越久,则热带气旋强度越大、登陆后强度维持时间越久。眼区外入流层厚度越大,入流层气流越强,热带气旋登陆后强度维持时间则越久。风廓线雷达信噪比垂直梯度对大气湍流信息有一定的指示作用,对于入流层高度在2000 m以下的热带气旋,其入流层顶所在高度与信噪比梯度最大值所在高度相近,对于入流层较为深厚的热带气旋,用信噪比垂直梯度确定的边界层高度虽接近入流层顶高,但仍有一定差距。不同特点的热带气旋其边界层高度并不相同,对于登陆后强度迅速减弱的热带气旋边界层高度在500~1000 m;登陆后强度持续时间短的热带气旋,其边界层高度约1000~2000 m;登陆后强度持续时间长的热带气旋,其边界层高度在2000 m之上,最高可达5000~7000 m。这些结果加深了对登陆台风边界层高度演变特征的认识。     

CFL-06型风廓线雷达与L波段探空雷达测风对比分析

为探讨风廓线雷达资料的准确性和可用性,将2016年5月2017年4月张家口的风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料进行对比分析。结果表明:1)张家口站大多高度层二者风速呈显著正相关,00:00的相关性优于12:00的,8km以上未通过显著性检验。2)4.11km以下风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏大,平均误差为0.00~1.50m/s;4.11km以上风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏小,平均误差为0.00~22.13m/s,并随高度的增加而增大。3)水平风速有效样本率(风速差≤3m/s)整体随高度增加呈先增大后减小的趋势,中低层(1.23~3.63km)的有效样本率较高,为60.0%~70.0%。4)2.196.03km各高度层水平风向的有效样本率(风向差≤20°)较大,稳定在70%~80%,有降水时风向有效样本率随高度的增高而增大,且各高度层波动较大。两个时次风向有效样本多集中在风向差为10°的范围内,28km各高度层有效样本率(风向差≤10°)可达到40%~60%。     

GFE(L)1型二次测风雷达位势米和几何米偏差分析

GFE（L）1型二次测风雷达探空观测过程中,有时监控界面显示区位势米（气高）和几何米（高度）之间差值会偏大,甚至达4000～5000 m,远远超出正常范围,记录明显异常,经常导致观察员处理记录困难。该文针对造成偏差的各种主要可能原因及相关原理进行了比较详细的分析,对各种原因可能产生的误差范围进行了测算和归类,提供了不同情况下出现记录大偏差时的分析思路和重点考虑方向,并对偏差明显的记录提出了一些符合规范要求的处理方法,供相关工作人员和研究人员参考。     

新一代雷达风廓线与探空风廓线资料相关分析

利用南昌新一代多普勒天气雷达获取的2002～2005年37次（共计614组样本）完整风廓线资料,与同期探空风廓线进行相关分析。结果表明：探空风廓线与雷达风廓线之间具有比较好的相关性。风向相关系数R≥0．6次数占总数78％,其中R≥0．8次数占总数60％。风速相关系数R≥0．6次数占总数81％,其中R≥0．8次数占总数57％。随着高度增加,探空风向与雷达风向的相关度明显降低,风速的相关变化不大。     

风廓线雷达水平风数据质量控制

基于九龙站风廓线雷达实时水平风数据制定了水平风数据的质量控制方法，首先求取中位数水平风场，其次构建实际观测风场和中位数风场的差值序列，然后求取差值序列的均方差，再根据差值均方差得到质控判别式，最后试验求取质控判别式中的质控阈值。通过对九龙站2017年风廓线雷达水平风数据质量控制发现，实测风向数据有2044185个，25721个没有通过质控，未通过质控的风向数据占总观测的比例是1.258%，风向数据在近地层通过质控的数据最多，随高度增加通过质控的数据量有所下降。实测风速数据有2044185个，18296个没有通过质控，未通过质控的风速数据占总观测的比例是0.895%，风速数据在2000～4000 m出错的最少，近地层次之，4500～7000 m出错的数据最多。质控后风廓线雷达和探空观测风数据的均方根误差减小，相关系数增加，风向数据质量在500～7000 m提升明显，风速数据在1500～8000 m之间提升明显。     

二次测风雷达远程探测能力考核方法

介绍了一种考核二次测风雷达系统远程探测能力的方法。它采用异地施放探空仪，由GPS和经纬仪获取引导数据，经计算处理后引导雷达捕获跟踪探空仪，从而完成对二次测风雷达系统远程探测能力的考核。     

名山站探空资料与风廓线雷达资料的对比分析

应用四川省名山站2015~2017年6月21日~7月31日每日四个时次的西南涡加密探空资料与风廓线雷达资料,对比分析了在对流层低层风探测上两种资料的差异。结果表明：名山站风廓线雷达资料有效探测高度约为4200m;风廓线雷达和探空测得的风场廓线形状总体接近,两者的风速偏差较小,仅在个别层次和时次偏差大,风速的偏差大小与风廓线风速大小存在正相关关系,除少数情况外风廓线雷达测得的风速均大于探空;两者风向差值随高度的变化规律与风速相反,在中高层较小,低层较大;除01:15时次的500m高度外,其余时次自低层到高层两者观测到的主风向均由偏东北风变为偏西南风,一致性较好;U风和V风散点分布主要沿对角线呈棒槌型,V风质量优于U风,19:15这一时次的风廓线雷达探测U风相对探空资料存在明显系统性正偏差;风廓线雷达探测高度受降水影响较大,在07:15和13:15时次有降水时其探测高度明显高于无降水时。     

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。     

L波段探空系统高空风平滑计算方法探讨

在分析现行业务L波段探空系统测风原理的基础上,提出改进高空测风数据的平滑计算方法.首先比较了业务分钟风与滑动平均风两种高空测风数据的平滑计算办法,并与GPS RS92测风数据进行了对比分析和批统计处理,特别是对业务L波段雷达在1～21、22～42和43分钟及以后采取不同的时间隔计算风的规定给出了分时段以及低仰角、远距离和小风速的统计分析.结果显示,滑动平均法在选取合适的滑动平均窗口的条件下,其计算的高空风与GPS RS92测风结果一致性更好且动态误差小.建议未来改进业务L波段探空系统的高空风平滑计算方法时,采用窗口为1分钟的滑动平均方式或者前20分钟采用30秒,以后采用1分钟的分段滑动平均方法.     

用微波辐射计和风廓线资料构建探空资料的定量应用可靠性分析

使用2007、2008年5～9月北京南郊观象台的微波辐射计探测的温湿度数据和风廓线仪探测的水平风数据构造特种探空资料,将其与常规探空进行统计和对比分析,探讨了它们定性和定量应用的可靠性.结果表明,特种探空的各要素与常规探空具有较一致的变化趋势,定性分析使用时可有效弥补常规探空时间分辨率低的不足.但是,在定量使用过程中,对不同要素需区别对待:(1)特种探空的温度和经向风、纬向风的一致性好、误差较小,具有较好的定量使用价值;由于微波辐射计探测的相对湿度误差较大,造成特种探空的露点温度与常规探空的一致性较差、偏大明显;定量使用时需要订正.(2)不同时次和不同高度各要素的表现不同,08时(北京时间,下同)和20时的一致性好于02时和14时,这可能与样本数的差异和要素的日变化特征等因素有关;露点温度和纬向风的平均误差随高度增加明显增大,温度和经向风的平均误差随高度增加变化不大.(3)由特种探空得到的热力、动力稳定度参量,除粗理查逊数外,其他参量与常规探空计算得到的参量具有较一致的变化趋势,在定性使用上是有价值的.在定量使用时,需要视参量包含的温度、湿度、风等基本要素的误差程度而定.其中,与湿度相关的参量,如CAPE(对流有效位能)、Δθse(500 hPa与850 hPa的假相当位温θse之差)、K指数、湿度垂直梯度和温度露点差等参量存在不同程度的误差,而仅与温度廓线、低空风廓线相关的参量,如垂直温度梯度、0℃和-20℃层高度、低空垂直风切变等参量的绝对误差很小,具有很好的定量使用价值.     

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。