C波段双偏振多普勒天气雷达资料分析及在定量估计降水中的应用研究

寇蕾蕾; 李应超; 楚志刚; 徐芬

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2018.04.003

C波段双偏振多普勒天气雷达资料分析及在定量估计降水中的应用研究

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2018.04.003

寇蕾蕾^{1, 2, ,},
李应超²,
楚志刚^{1, 2},
徐芬³

1.
南京信息工程大学气象灾害预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/中国气象局气溶胶与云降水重点实验室，江苏南京 210044
2.
南京信息工程大学大气物理学院，江苏南京 210044
3.
江苏省气象局，江苏南京 210009

基金项目:

江苏省自然科学基金面上基金 BK20171457

公益性行业科研专项 GYHY201306078

国家自然科学基金 41301399

江苏高校优势学科建设工程资助项目 PAPD

详细信息

通讯作者:
寇蕾蕾, 女，湖北省人，副教授，现主要从事气象雷达数据处理和应用研究。E-mail：cassie320@163.com

中图分类号: P466
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出版历程
- 收稿日期: 2017-04-28
- 修回日期: 2018-02-18
- 刊出日期: 2018-08-01

C-BAND DUAL-POLARIZATION DOPPLER WEATHER RADAR DATA ANALYSIS AND ITS APPLICATION IN QUANTITATIVE PRECIPITATION ESTIMATION

Lei-lei KOU^{1, 2
, ,},
Ying-chao LI²,
Zhi-gang CHU^{1, 2},
Fen XU³

1.
Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters (CIC-FEMD)/Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education (KLME)/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change (ILCEC), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China
2.
School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China
3.
Meteorological Bureau of Jiangsu Province, Nanjing 210009, China

摘要

摘要: 基于南京信息工程大学C波段双线偏振多普勒天气雷达(NUIST-CDP)的观测资料，结合南京龙王山SA天气雷达数据、南京信息工程大学大气综合观测基地的OTT Parsivel雨滴谱仪数据、南京市地面雨量计数据，分析NUIST-CDP探测资料的质量及定量降水估计(QPE)精度情况。将NUIST-CDP与SA雷达的回波强度数据进行了对比，发现NUIST-CDP回波强度偏弱；将滴谱仪上方NUIST-CDP测量的反射率因子Z_H、差分反射率因子Z_DR与滴谱仪数据对比，雷达参量Z_H、Z_DR与滴谱仪数据变化趋势一致，但整体略偏小；比较差分传播相移率K_DP与Z_H的变化情况，由差分传播相移Φ_DP经最小二乘法计算得到的K_DP与Z_H数据一致性很好。利用南京地区2015年夏季(5—8月)收集的滴谱数据计算偏振雷达参数，拟合测雨方程，进行两次降水过程个例的QPE分析，并与南京地区雨量计数据进行了对比。结果表明：R(K_DP)测雨精度最高，R(K_DP，Z_DR)次之，使用偏振参量能明显提高降雨估算精度；R(Z_H)、R(Z_H，Z_DR)方法测雨反演结果低于地面雨量计雨量值，且低于SA雷达反演结果。
- C波段双线偏振多普勒天气雷达 /
- 雨滴谱 /
- 数据质量分析 /
- 定量降水估计(QPE)
Abstract: Based on observation data of two precipitation events in Nanjing on July 2015, the data quality of a C-band dual-linear polarimetric weather radar in Nanjing University of Information Science and Technology (NUSIT-CDP) and its capability of quantitative precipitation estimation (QPE) are presented, using the data from an SA weather radar on Longwang Mountain in Nanjing, an OTT Parsivel disdrometer at a NUIST student observing station, and rain gauges of Nanjing. Compared with the data from the SA radar, the reflectivity factor Z_H of NUIST-CDP is smaller due to attenuation. The data of Z_H and differential reflectivity Z_DR observed by NUIST-CDP, in contrast with the data from the disdrometer, agree well as a whole but are slightly smaller. In addition, the variation trends of Z_DR and K_DP are consistent with that of Z_H, which can effectively present the characteristics of precipitation particles. By using raindrop size distribution data of Nanjing in the summer of 2015 from OTT Parsival, the rainfall estimation equations are fitted, and the validity of the rainfall estimation are tested by comparing the rainfall retrieving results with the rain gauge data. The findings show that the rain rate estimated from R(K_DP) is most accurate and R(Z_H, Z_DR) is less accurate, which means that using dual polarization parameters can improve the rainfall estimation. The rain rate estimated from R (Z_H) and R (Z_H, Z_DR) of the C-band radar are much less than the rain gauge result, and less than the results retrieved with the SA radar.
- C-band dual-linear polarimetric weather radar /
- raindrop size distribution /
- data quality analysis /
- quantitative precipitation estimation (QPE)

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图 1 2016年6月27日12:42 0.5 °仰角C波段(a)和S波段(b) Z_H PPI图，两者Z_H的散点图(c)，及47 °方位角上Z_H距离廓线对比图(d)

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图 2 C波段雷达与SA雷达多个体扫的Z_H平均偏差变化图

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图 3 雨滴谱仪数据与雷达测量值对比图

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图 4 2015年6月27日00:05 0.5 °仰角Z_H PPI图(a)、Z_DR PPI图(b)，和图a中黑框、红框区域对应的降水资料的Z_H-Z_DR散点图(c.黑框，d.红框)，以及SNR-Z_DR散点图(e.黑框，f.红框)

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图 5 2015年6月27日00:05 0.5 °仰角Z_H PPI图(a)、Φ_DP PPI图(b)和图b中黑线对应的Φ_DP距离廓线图(c)，以及Z_H数据和K_DP数据的距离廓线对比图(d)

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图 6 测雨公式拟合结果与观测值散点图

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图 7 NUIST-CDP雷达位置(▲)、SA雷达位置(●)与雨量计站点分布(×)

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图 8 2015年6月2—3日C波段双偏振雷达QPE结果与雨量计结果对比

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图 9 2015年6月2—3日SA雷达降水反演结果与雨量计结果对比

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图 10 2015年6月26—28日C波段双偏振雷达各测雨公式反演结果与雨量计结果对比

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图 11 2015年6月26—28日SA雷达降水反演结果与雨量计结果对比

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表 1 测雨公式拟合结果测雨公式

测雨公式	a_x	b_x	c_x	相关系数	方差/(mm/h)
R₁=a₁×Z_H^b₁	0.051 8	0.604 2	\	0.953 9	5.376 9
R₂=a₂×Z_H^b₂×Z_DR^c₂	0.032 4	0.657 3	-0.211 9	0.969 4	2.265 6
R₃=a₃×K_DP^b₃	21.132 4	0.910 6	\	0.994 6	0.634 7
R₄=a₄×Z_DR^b₄×K_DP^c₄	21.489 4	-0.074 8	0.936 5	0.996 2	0.316 4

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表 2 2015年6月2—3日雷达反演降水与雨量计测量结果的统计比较测雨公式

测雨公式	相关系数	平均偏差/(mm/h)	均方根误差/(mm/h)
R(Z_H)	0.667 7	-6.077 8	7.538 6
R(Z_H, Z_DR)	0.665 9	-6.159 3	7.564 7
R(K_DP)	0.792 6	-1.115 1	4.769 3
R(Z_DR, K_DP)	0.791 8	-1.262 6	4.733 1
SA雷达R(Z)	0.655 8	-3.226 1	6.149 9

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表 3 2015年6月26—28日雷达反演降水与雨量计测量结果的统计比较

测雨公式	相关系数	平均偏差/(mm/h)	均方根误差/(mm/h)
R(Z_H)	0.618 3	-5.053 9	7.256 9
R(Z_H, Z_DR)	0.603 4	-5.910 7	7.957 0
R(K_DP)	0.703 7	-1.383 8	4.676 6
R(Z_DR, K_DP)	0.699 8	-1.968 4	4.856 2
SA雷达R(Z)	0.549 0	-2.459 8	5.757 4

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