基于天气雷达的城市降雨特征及临近预报研究

发布时间：2020-04-16 18:37

【摘要】：城市降雨形成机制复杂,时空变异性大。这种高度时空变异的降雨常会引发严重的洪涝灾害,对城市安全、发展造成重大影响。因此认清城市降雨小尺度时空变异性特征,提升城市降雨的观测预报能力对于城市防洪具有重要意义。本论文基于地面雨量站网、雨滴谱仪、天气雷达等多源降雨观测信息,揭示了北京市降雨小尺度时空变异特征,开发了雷达定量降雨估测算法,构建了北京市降雨临近预报系统,并详细评价了雷达降雨估测与降雨预报结果的不确定性以及误差的主要来源。论文首先对北京市降雨小尺度时空变异性特征进行研究。基于2008~2012年北京市118个雨量站小时雨量观测,分析了北京降雨日内变化过程。结果表明,对于中心城区及其下风向区域,降雨主要集中在傍晚和夜间,而对于西北部山区,降雨主要发生在下午。基于2008~2010年亦庄S波段雷达观测,开发暴雨雨团识别分割方法,统计北京夏季暴雨雨团的形状特征。结果显示,暴雨雨团在场次间与场次内均具有明显的变异性。现有雨量站网不足以有效捕捉暴雨雨团空间形态特征。论文进一步建立了X波段雷达高分辨率观测系统,并开发了相应的城市雷达定量降雨估测算法,算法包含反射率校准、衰减订正、抑制非降雨回波、选取组合反射率、降雨类型划分、Z-R关系转换、滑动平均及重采样七个关键步骤。精度评估显示,在场次、小时尺度上,雷达定量降雨估测与地面站点观测相比一致性较好,但在小时尺度上雷达估测会在一定程度上低估降雨。对不同步骤的敏感性分析结果显示,波束遮挡和Z-R关系变异是影响城市雷达降雨估测准确性的最主要误差来源。通过使用外推预报模式校正雷达估测中的时间采样误差,在传统雷达定量估测算法的基础上进一步提高雷达降雨估测的准确性。论文还搭建了降雨临近预报系统,系统包括数值预报模式、遥感观测外推模式,和基于这两种模式的融合模式。数值预报中,通过使用三维变分及云分析方法同化多普勒雷达观测的径向风速和反射率,进而改进数值模型的初始场。融合模式使用加权平均方法融合两种模式的结果。效果评价显示,遥感观测外推模式一小时内的预报效果尚好;同化后的数值天气预测模式预报效果在一小时内明显优于未同化预报。上述模式均能在一定程度上预报大范围天气系统造成的降雨,但对于局地小尺度降雨的预报尚需改进;基于简单加权平均的融合并不总能提供更好的结果,尚需开展权重系数取值以及多种预报模式融合方面的研究。
【图文】：

新一代天气雷达,观测网

2013 年前后年完成了所有雷达的双偏振升级[63, 64]。中国雷达探测网由 C 波段与 S 波段共同构成（如图 1-1），，目前全部为单偏振如前所述，天气雷达可以观测到的降雨粒子后向散射的回波功率。为去中雷达本身参数的影响，使不同雷达的观测结果可以直接比较，人们引因子（Z）这一概念，其单位为 mm6/m-3。反射率因子的大小只与降雨有关。进一步，需要设计雷达定量降雨估测算法，将反射率因子转化为中需要的降雨强度信息。天气雷达定量降雨估测是一个非常复杂的过复杂的精密电子和机械系统的工程设计、信号处理、电磁波传播时与大作用、质量控制、降雨过程机理、优化评估等等一系列问题[26]。在水文学者们主要研究信号处理之后的部分，即如何将雷达观测到的反射率因雨强度。这一转化过程涉及一系列雷达观测偏差与降雨变异性问题，因对性地设计雷达定量降雨估测算法。现有的定量降雨估测算法一般包、衰减订正、抑制非降雨回波、波束遮挡分析、降雨类型划分、垂直廓-R 关系转换七个步骤[65-69]。

变化图,预见期,预报能力,水汽含量

图 1-2 垂直水汽含量预报能力随预见期变化图（对称极值依赖评分，SEDS[170]尽管临近预报工作已取得了巨大的进步，但想获得一个优化的、均衡的定的合成模式仍然还有许多工作要做。理论方面，我们需要稳定的动态初始证预报的准确性不会随预见期增长而快速降低；需要提高对流尺度模式自性；需要校正不同尺度数据转换造成的重采样误差[171]。上述问题需要我们完善数据同化系统。实际操作方面，虽然变分技术与合成卡尔曼滤波技术在值天气预测模式对流尺度模拟能力方面有着明显的作用，但两种技术的计都亟待提高。综上所述，临近预报技术在过去的 20 年中有了很大的进步。将基于遥感外推模式与数值天气预测模式结合的方法是其未来的发展方向。同化雷达始化的雨团尺度数值天气预测模式应在未来的结合中占据更主要的地位。分辨率数据同化技术、快速更新循环技术以及计算机运算能力得到不断提临近预报方面涌现出许多新的突破点值得进一步深入研究。
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P412.25;P457.6

【参考文献】