我国天气雷达和星载雷达的数据匹配及其回波强度订正方法研究

发布时间：2024-12-26 07:02

我国天气雷达和星载雷达的数据匹配及其回波强度订正方法研究

【摘要】： 天气雷达对中小尺度灾害性天气具有很强的监测预警能力,对分析中小尺度对流系统的内部结构、理解降水内部的动力学和热力学过程有很大的帮助。单站地基雷达(Ground-based Radar,GR)受到诸如电磁波衰减、地物遮挡、波束充塞程度等影响,在探测能力和数据质量上受到一些限制。为了扩大天气雷达探测范围,需要采用多部天气雷达组网联合探测。然而,组网的各雷达如果缺乏统一标定,则影响雷达网资料一致性,组网拼图以及在数值模式同化的应用中受到限制。本文将稳定运行多年的热带降水测量卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)上搭载的、经过精确标定的测雨雷达(PrecipitationRadar,PR)的数据产品作为标准参照源,通过与江苏省地基雷达观测数据进行对比分析研究,提出基于星载雷达的地基雷达网观测数据一致性定标理论和方法。通过比较雷达反射率因子,发现相邻地基雷达间测量数据的不一致性,并采取一定的方法处理雷达网的系统观测差异,改善雷达网测量的降水产品质量。本文研究了基于几何匹配法的TRMMPR和江苏省六部地基雷达的反射率因子空间匹配。在2008年1月至2014年9月期间,六部地基雷达(南京、常州、连云港、南通、徐州、盐城)与PR的有效匹配时次中分别有265151、230854、453448、322941、480423、467240个有效匹配点。结果表明,单站GR与PR具有良好的空间一致性,有效匹配点主要分布在5km高度以下,大多在15-30dBZ。本文基于谱分析原理,提出傅里叶插值法。通过与双线性插值的结果进行比较,该方法可以更好地凸显强对流天气情况下强回波区的结构特征。为了提高TRMM PR与GR之间观测数据关系的可靠性,本文提出最优可对比数据集法(Available Best Comparable Dataset法,简称ABCD)。该方法包括七个步骤,通过前六步:PR-GR网格配对、GR方位角调整、GR地物阻挡处理、径向距离选择、垂直高度选择、NUBF的处理,逐步剔除TRMM PR与地基雷达对比数据中的不确定数据,筛选出一个PR与GR之间最优可对比的数据集,最终利用该数据集计算得到GR与PR反射率因子偏差并以此订正地基雷达反射率因子值。通过(1)ABCD方法中各步骤统计量的变化对比分析、(2)自动站降水与GR订正前后估测降水对比分析、(3)订正前后的两部地基雷达回波差异分析、(4)订正前后拼图效果检验,结果均表明,ABCD法能有效订正GR反射率因子偏差,使GR之间的观测值保持一致。在ABCD方法的基础上,以全球降水测量(Global Precipitation Measurement,GPM)主卫星上搭载的Ku波段降水雷达(Ku-Band Precipitation Radar,KuPR)为参考标准,挑选2016年的两次降水过程,比较分析了 GPMKuPR和长江下游三部地基雷达(南京、常州、合肥)之间的差异。从GR和KuPR全部配对数据中,筛选最优可对比的数据去订正多地基雷达的标定误差,最终得到一个空间连续且观测值准确的反射率和降水估计产品。订正后相邻GRs重叠区的Z和QPE的差异分别减小了 65%和92%,不连续现象基本消失,订正后MGR-QPE与雨量计观测值更一致。最后利用先进的区域性预报系统(the Advanced Regional Prediction System,ARPS)及其同化系统(ARPS DataAssimilation System,ARPSDAS),通过同化订正前、后的雷达反射率因子数据,对雷达资料的同化方案以及中小尺度暴雨天气模拟预报等方面的应用进行分析研究。结果表明,在单层网格设置下,以NCEP再分析资料作为背景场,在云分析系统(Cloud Analysis System)加入雷达反射率因子会对气象要素场和降水模拟产生影响,其中初始湿度场和降水预报场得到明显改善。同化订正后的反射率因子可以进一步调整气象要素场,对模拟预报降水的效果更好,降水分布和降雨量更接近实况。

【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018

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