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大气科学 2024年第5期48卷 2015-2030页

作者：毛赢寇蕾蕾王芷璇陈垚楚志刚南京信息工程大学大气物理学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害预警与评估协同创新中心南京210044

降水类型分类对分析区域降水微物理特征、多源降水融合误差模型的构建以及雷达定量测量降水估计等都很重要。本文基于2015~2016年南京信息工程大学C波段双偏振雷达数据和南京地区滴谱仪观测资料,提出一种适用于南京地区的雷达降水类型... 详细信息

降水类型分类对分析区域降水微物理特征、多源降水融合误差模型的构建以及雷达定量测量降水估计等都很重要。本文基于2015~2016年南京信息工程大学C波段双偏振雷达数据和南京地区滴谱仪观测资料,提出一种适用于南京地区的雷达降水类型分类方法,并对降水类型分类结果进行对比验证。首先,基于滴谱仪降雨率时序数据、地基雷达反射率因子平面位置显示数据和地基雷达反射率因子时间—高度显示数据,筛选出36次典型层状和对流降水过程。随后,统计3个滴谱仪站点典型层状(对流)降水的雨滴谱(DSD)参数,拟合得到适用于南京地区的降水类型分类线。将基于滴谱数据统计拟合的分类线应用于基于变分法反演的地基雷达DSD参数,进行地基雷达降水类型分类。根据典型层状(对流)过程降水类型分离指数的时间—高度分布,并对比星载双频测雨雷达(DPR)降水分类产品,对分类效果进行验证。最后,将分类结果应用于雷达分类定量降水估计,进一步说明降水分类的应用效果。结果表明,南京地区3个滴谱仪站点的拟合分类线非常一致,3个站点的典型层状(对流)过程均能够很好地分离在分类线两侧;与DPR降水分类产品进行对比分析,发现南京地区分类线的分类效果相对于其他典型降水分类方法,对层状和对流降水的识别率整体最高,分别为84.56%和72.64%;基于降水分类的雷达定量降水估计的测雨精度均优于未分类的测雨公式,且基于差分传播相移率的测雨公式[R(KDP)]在四种分类测雨公式中整体性能最优,基于水平反射率因子的测雨公式[R(ZH)]在层状云降水反演中性能最优,基于差分传播相移率的测雨公式[R(KDP)]在对流云降水反演中性能最优,基于水平反射率因子和差分反射率的测雨公式[R(ZH,ZDR)]对原有总体测雨公式降水精度的提升最为明显。

关键词：降水类型分类雨滴谱反演双偏振多普勒天气雷达定量降水估计

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基于降水类型分类的星地雷达降水数据分层贝叶斯融合

基于降水类型分类的星地雷达降水数据分层贝叶斯融合

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作者：毛赢南京信息工程大学

学位级别：硕士

对多源降水观测信息进行融合,能够减小降水测量误差,改进降水反演精度,得到更可靠和准确的降水数据集。地基和星载雷达降水观测数据均有自身的误差结构特征及其代表的时空尺度,降水误差结构的精确刻画,是获得多源降水观测最优融合结果... 详细信息

对多源降水观测信息进行融合,能够减小降水测量误差,改进降水反演精度,得到更可靠和准确的降水数据集。地基和星载雷达降水观测数据均有自身的误差结构特征及其代表的时空尺度,降水误差结构的精确刻画,是获得多源降水观测最优融合结果的关键。而层状和对流降水在降水发展过程中具有不同降水微物理过程,其对应的降水误差结构具有较大差异。因此研究地基和星载降水雷达基于不同降水类型的误差结构特征,建立基于此特征的先验模型和似然函数模型,并发展不同时空尺度、不同确定性的地基和星载雷达降水数据最优融合模型和算法,以得到高精度降水估计,对雷达数据处理、降水数据在气象与水文方面的应用都十分重要。本文首先基于南京信息工程大学C波段双偏振雷达数据和南京地区滴谱仪观测资料,筛选出大量典型层状和对流降水过程,统计了滴谱仪站点对应时刻的雨滴谱(DSD)参数:归一化截距参数(N)和体积中值直径(D),并拟合得到适用于南京地区的log(N)-D降水类型分类线。随后,将该分类线应用于基于变分法反演的地基雷达DSD参数中,从而实现地基雷达数据降水类型分类。此外还选取典型过程进行分类效果验证,并与星载双频降水雷达(DPR)降水分类产品进行了对比验证,并将分类结果应用于雷达定量降水估计。在对地基雷达数据进行降水类型分类的基础上,考虑了降水类型和降水强度对雷达降水估计误差结构的影响,构建并量化了地基雷达降水估计相对雨量计的先验误差模型、星载雷达相对地基雷达的似然误差模型及其分布参数,进而利用分层贝叶斯结构对地基和星载雷达降水信息进行融合。最后,通过星载和地基雷达的匹配个例进行降水数据融合并与雨量计对比,对融合结果进行了性能分析。结果表明:南京地区三个滴谱仪站点的拟合分类线一致,并且能很好地应用于地基雷达降水分类。用于验证的典型层状(对流)过程均能够很好地分离在分类线两侧。以DPR降水分类产品作为参考,南京地区分类线的分类效果对层状和对流降水的识别率整体最高,分别为84.56%和72.64%。基于降水类型分类的地基和星载雷达分层贝叶斯融合结果能极大的改善原始星载雷达降水估计,与雨量计的相对偏差至少降低20%,相关性至少提30%。由于考虑了降水类型和降水强度对降水误差结构的影响,分层贝叶斯融合结果相对常规贝叶斯融合结果,均方根误差能改善25%,标准平均绝对偏差降低11%,相对偏差改善14%。

关键词：多源降水融合降水类型分类定量降水估计双偏振多普勒天气雷达

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复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法

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气象学报 2021年第4期79卷 689-702页

作者：李巧戚友存朱自伟杨毅闵锦忠师春香张哲李东欢王楠胡启元兰州大学大气科学学院兰州730000 兰州大学大气科学学院兰州730000 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环实验室北京100101 中国科学院大学北京100864 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环实验室北京100101 中国科学院大学北京100864 南京信息工程大学大气科学学院南京210044 国家气象信息中心气象数据研究室北京100081 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环实验室北京100101 陕西省气象局西安710014

C波段雷达定量降水估计(QPE)精度受到很多因素的影响,主要包括:(1)雷达标定,(2)非气象回波的干扰,(3)降水物垂直空间变化,(4)地形或地物的严重遮挡,(5)Z-R关系的代表性,(6)雷达拼图的质量,(7)雷达观测回波衰减等.文中雷达定量降水估计... 详细信息

C波段雷达定量降水估计(QPE)精度受到很多因素的影响,主要包括:(1)雷达标定,(2)非气象回波的干扰,(3)降水物垂直空间变化,(4)地形或地物的严重遮挡,(5)Z-R关系的代表性,(6)雷达拼图的质量,(7)雷达观测回波衰减等.文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡、Z-R关系和雷达拼图等方面提高C波段天气雷达定量降水估计的精度,产生降水类型产品和1?h定量降水估计产品,产品空间分辨率为0.01°×0.01°,时间分辨率为6?min.通过对7次降水过程进行评估,结果表明:基于混合仰角反射率因子处理模块和降水类型分类模块进行雷达定量降水估计,得到的结果与地面雨量站观测降水接近,1?h累计降水量的统计评分指标均方根误差稳定在3?mm以下,相对误差稳定在50％左右,相对偏差保持在?30％以内,雷达定量降水估计产品的离散度和绝对偏差都较低,表明该算法得到的雷达定量降水估计稳定可靠.

关键词：天气雷达定量降水估计质量控制降水类型分类

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