【摘要】：降水時空分布是地理學(xué)科的重要研究內(nèi)容,不同的地理區(qū)域具有不同氣候和氣象特征的降水時空分布。在氣候變化背景下,用遙感手段獲取降水信息越來越成為地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的主要來源。隨著遙感技術(shù)尤其是雙偏振雷達(dá)技術(shù)的提高,基于雙偏振雷達(dá)定量降水估計(Quantitative Precipitation Estimation,QPE)技術(shù)成為氣象GIS的研究熱點(diǎn)之一。國內(nèi)學(xué)者為了獲取更準(zhǔn)確的QPE產(chǎn)品,利用雙偏振天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)開展了大量的研究。然而,雙偏振雷達(dá)的定量降水估計技術(shù)仍存在不足,例如針對雙偏振雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制。本論文以廣州雙偏振天氣雷達(dá)(后文統(tǒng)一稱為雙偏振雷達(dá))對2017年廣州5.7暴雨降水過程的觀測為例,研究雙偏振雷達(dá)定量降水估計的關(guān)鍵技術(shù),為我國氣象部門的天氣雷達(dá)升級改為雙偏振雷達(dá)之后的定量降水估計提供技術(shù)支持和參考。首先,基于模糊邏輯算法開發(fā)的MetEcho算法,對雷達(dá)回波中存在的非氣象回波進(jìn)行識別并剔除。其次,根據(jù)不同的雷達(dá)觀測變量對不同相態(tài)水凝物的敏感性差異,研究水凝物相態(tài)的識別算法。本研究結(jié)合探空數(shù)據(jù),將水凝物劃分為11類:1)大水滴(Large Drops,LD);2)小雨(Drizzle,DR);3)中雨(Rain,RA);4)大雨(Heavy Rain,HR);5)雨和冰雹混合(Rain-Hail mixture,RH);6)冰雹(Hail,HA);7)霰(Graupel,GR);8)濕冰(Wet Ice,WI);9)干冰(Dry Ice,DI);10)晶體(Crystals,CR);11)不規(guī)則晶體(Dendrites,DN)。然后通過經(jīng)驗閾值的檢查對分類結(jié)果的可靠性進(jìn)行驗證。然后,為了提高雷達(dá)定量降水估計的精度,根據(jù)廣東省陽江市2014年和2015年的4~5月雨滴譜觀測數(shù)據(jù)分析廣東省的雨滴譜特征并計算雷達(dá)變量,通過最小二乘法擬合獲得雷達(dá)觀測變量和降水率的關(guān)系式。最后對廣州5.7暴雨的雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行定量降水估計,并用地面雨量站觀測數(shù)據(jù)評估定量降水估計的精度。采用相關(guān)系數(shù)(CC)、相對偏差(RB)、均方根誤差(RMSE)以及分類評分指標(biāo),從時間和空間的尺度上定性、定量的評估降水估計的精度。結(jié)果表明:1)空間分布上,雷達(dá)定量降水估計(RQPE)和雨量站觀測(GGKRIG)具有很高的空間相關(guān)性(CC=0.93),雷達(dá)很好地捕捉到整個降水過程的空間分布格局;2)時間分布上,雷達(dá)輕微高估了研究區(qū)內(nèi)的降水,RB=0.37%。雷達(dá)高估了降水中心的累積降水量,RB值高達(dá)27.62%;3)RQPE的POD、CSI值隨著降水率的增大而遞減,FAR隨之遞增,CSI在降水率1mm/h時表現(xiàn)最佳,降水率為~36mm/h時RQPE表現(xiàn)較差。總體上,雷達(dá)對此次強(qiáng)降水降水量的估計表現(xiàn)較佳,基本能捉住此次暖區(qū)強(qiáng)降水過程的時空分布,在強(qiáng)降水中心的降水估計方面仍需改進(jìn)。本文的主要結(jié)論如下:1)天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)的質(zhì)量與后續(xù)的應(yīng)用密切相關(guān),例如水文氣象、山洪預(yù)警以及雷達(dá)定量降水估計等。本文采用的MetEcho算法可以識別大部分的氣象回波,達(dá)到質(zhì)量控制的目的。2)雙偏振雷達(dá)的偏振變量對不同相態(tài)的水凝物具有不同的特性和敏感性,本研究通過模糊邏輯算法,O℃層的識別以及經(jīng)驗閾值的比較,建立水凝物的分類算法(HCA),將水凝物劃分為11類,主要通過輸入4種雷達(dá)偏振量實現(xiàn)水凝物的分類。3)基于華南雨滴譜數(shù)據(jù)擬合的降水關(guān)系式計算得到雷達(dá)的定量降水估計產(chǎn)品(RQPE),結(jié)果表明RQPE和地面雨量站數(shù)據(jù)相比具有較高的相關(guān)系數(shù)(CC=0.93),較低的均方根誤差(RMSE=6.61mm),表明雷達(dá)能較好地監(jiān)測到極端降水過程的時空變化趨勢。
【圖文】：

系統(tǒng)中重要的參數(shù)變量，準(zhǔn)確可靠的降水估計能很大改進(jìn)數(shù)值天氣預(yù)報的準(zhǔn)確率。天氣雷達(dá)是現(xiàn)代天氣業(yè)務(wù)系統(tǒng)的重要組成部分，是短時預(yù)報、強(qiáng)降水短臨預(yù)警的基礎(chǔ)，在山洪地質(zhì)災(zāi)害和中小河流洪水精細(xì)化預(yù)報等水文預(yù)報中起重要的支撐作用[22]。天氣雷達(dá)定量降水估計（Quantitative Precipitation Estimation, QPE）是將雷達(dá)多仰角觀測得到的雷達(dá)資料轉(zhuǎn)換成瞬時降水強(qiáng)度的系列處理算法。雷達(dá)定量降水估計的第一種方法是根據(jù)觀測獲得雷達(dá)反射率因子大小和降水強(qiáng)度之間的關(guān)系，建立 Z-R(Z-I)關(guān)系直接估計降水率[23]，通常是根據(jù)大量觀測資料計算和驗證得到的固定的 Z-R(Z-I)關(guān)系；第二種常用的方法是用雷達(dá)觀測變量計算降水的模型（觀測算子），并根據(jù)最優(yōu)化理論估計降水量[24]，這種 Z-R(Z-I)關(guān)系在不同的降水類型、不同地點(diǎn)、不同時間都有變化，是一種動態(tài)擬合的 Z-R(Z-I)關(guān)系。目前雷達(dá)估計降水的業(yè)務(wù)產(chǎn)品的時空分辨率已十分精細(xì)，空間上能達(dá)到數(shù)百米，時間上能得到分鐘-小時的 QPE 產(chǎn)品[25]。近年來多個國家已引入天氣雷達(dá)的雙偏振變量，利用水平和垂直兩個方向電磁波共同觀測可以反映降水系統(tǒng)內(nèi)部三維水凝物相態(tài)、大小、濃度等信息的觀測量，利用雙偏振變量進(jìn)行雨滴譜的反演，進(jìn)而反演降水參數(shù)。這種定量降水估計方法可以顯著地減少雨滴譜（raindrop size distribution，簡稱 DSD）的不確定性。

圖 1-2 佛山 X 波段雷達(dá)組網(wǎng)布局及概念圖1.3 主要偏振參量的物理意義與傳統(tǒng)的單偏振多普勒雷達(dá)相比，增加了垂直方向電磁波的雙偏振雷達(dá)，除了獲取徑向速度、反射率和譜寬等常規(guī)的偏振量外，還有兩個方向上的差值，例如差分反射率因子、差分相位、差分相移率、退極化偏振比和相關(guān)系數(shù)等，極大的為降雨估測和降雨的微物理反演等增加了降水信息。1) 雷達(dá)反射率因子 和雙偏振雷達(dá)的水平反射率因子與單偏振雷達(dá)的反射率因子一致，反映了觀測區(qū)域內(nèi)部降水粒子的尺度和密度集，與粒子的大小、粒子的數(shù)量以及粒子的后向散射截面有關(guān)，是表示降水目標(biāo)物回波強(qiáng)度的單位，，常用單位 。 和 與降水粒子直徑的 6 次方成正比，可以通過云物理觀測方法和雷達(dá)氣象方程式推導(dǎo)而得。
【學(xué)位授予單位】：南寧師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P412.25;P426.6

【參考文獻(xiàn)】

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2 溫龍;劉溯;趙坤;李楊;李力;;兩次降水過程的微降雨雷達(dá)探測精度分析[J];氣象;2015年05期

3 王德旺;劉黎平;宗蓉;黃寧立;謝瀟;歐建軍;郭巍;勾亞斌;;基于模糊邏輯的大氣云粒子相態(tài)反演和效果分析[J];氣象;2015年02期

4 柳臣中;周筠s

本文編號：2651275