基于多源數據的云中過冷水反演方法研究

王金虎,肖安虹,王宇豪,王昊亮,包金旺

(1.南京信息工程大學 氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210044;2.中國氣象局 氣溶膠與云降水重點開放實驗室,南京 210044;3.中國科學院 中層大氣和全球環(huán)境探測重點實驗室,北京 100029;4.南京信大安全應急管理研究院,南京 210044)

過冷水極不穩(wěn)定,是人工影響天氣以及飛機安全飛行的重要影響因素[1].目前對過冷水的探測方法具有多樣性.如HOGAN等[2-4]為了估計層狀云中的過冷水在全球的分布,首次采用航天飛機攜帶的雷達系統(tǒng)用于反演光學厚度;MCFARQUHAR等[5]為了獲得混合相態(tài)云中不同尺度粒子的含水量,利用云粒子成像儀成功反演出過冷水中的液態(tài)水含量;而SHUPE等[6-8]通過激光雷達、毫米波雷達以及微波輻射計對混合相態(tài)云進行聯合觀測,獲得各種水凝物相態(tài)的閾值.國內學者對過冷水的識別也取得了一定的進展,如WANG等[9]利用Himawari-8衛(wèi)星構建了一種測量過冷水云檢測算法;宋繼燁等[10]基于微脈沖激光雷達后向散射信號,并結合大氣溫度廓線有效識別了云中過冷水層;而袁敏等[11]則利用CloudSat衛(wèi)星資料識別了當飛機處于積冰環(huán)境中的過冷水分布區(qū)域.在過冷水的識別算法上,彭亮等[12]在SHUPE研究[6-8]的基礎上,通過不同相態(tài)粒子的散射性能和聚合狀態(tài),添加線性退極化比,建立了模糊邏輯算法;吳舉秀等[13]則利用各項研究所得的水凝物閾值,通過閾值法成功分離出層狀云中的過冷水;而王金虎等[14]利用毫米波雷達聯合微波輻射計研究了一種識別過冷水的算法,可避免飛機因結冰而發(fā)生意外;李玉蓮等[15]為了準確識別過冷水滴的光譜峰值,采用最小二乘法對局部譜峰進行多項式擬合,成功構建了一種譜峰識別算法,能夠準確分離不同粒子譜峰.以上研究為本文幾種過冷水識別算法提供了理論依據.

綜上所述,眾多學者對過冷水的成功識別,為后續(xù)的研究提供了不同數據處理方法及經驗積累.但是探測手段較為單一,也缺乏不同算法之間的對比研究,因此本文利用英國Chilbolton觀測場的35 GHz Copernicus雷達、94 GHz Galileo雷達、激光雷達、微波輻射計以及探空資料,通過閾值法與模糊邏輯算法反演過冷水區(qū)域,與微波輻射計反演的液態(tài)水路徑結果相互驗證,同時利用多普勒譜密度法反演混合相態(tài)云中不同粒子的過冷水質量濃度及有效半徑.

1 數據來源及處理

雷達數據來源于英國Chilbolton觀測場(51.144 5°N,1.437 0°W)的35 GHz Copernicus雷達、94 GHz Galileo雷達以及波段為905 nm的激光雷達.其中35 GHz Copernicus雷達有兩種脈沖寬度(0.4 μs(uncoded)和4 μs(coded)),在寬脈沖模式下,距離分辨率更高.兩部毫米波雷達部分參數如下表1所示.使用的微波輻射計位于同一觀測場,共提供21個通道數據,中心頻率范圍為22.200～30.000 GHz,其中前14個通道為水汽吸收通道,用于大氣水汽的探測,后7個通道為氧氣的吸收通道,用于大氣溫度的探測,大約每2 min輸出一組數據.探空溫度則由懷俄明州立大學提供(www.weather.uwyo.edu).

表1 Copernicus雷達與Galileo雷達部分參數

為了盡可能的研究閾值法與模糊邏輯算法在云中過冷水識別情況,本文選取時間為2003-06-08的降水性層狀云.而在多普勒譜密度法中一般不選取降水性云,選取時間為2010-10-28層狀云資料.鑒于實際情況中,微波輻射計測量高度一般為10 km左右,為了使所有數據高度保持一致,均采用MATLAB中自帶的interp線性插值函數統(tǒng)一插值到與毫米波雷達數據對應的30 m庫長,再進行反演研究.

2 算法介紹

2.1 閾值法

識別云中過冷水的閾值法如下所示[13]:1)過冷水存在于-40～0 ℃的溫度中;2)激光雷達后向散射系數>5×10-5(m·sr)-1的區(qū)域為過冷水;3)不考慮大的湍流以及風切變的影響,當激光雷達探測不了時可以利用雷達譜寬>0.4 m/s同時線性退極化比(LDR)<-15 dBZ的區(qū)域;4)激光雷達以及毫米波雷達識別的所有區(qū)域定義為過冷水.

2.2 模糊邏輯算法

模糊邏輯算法識別粒子相態(tài)是利用雷達探測的參數矩陣以及所得到的探空數據,通過由隸屬函數所描述的轉換規(guī)則,最終反演得到粒子相態(tài)的矩陣[16],主要分為模糊化、規(guī)則推導、集成和退模糊4個步驟.參考文獻[6-8]給出的閾值構造具體的不同隸屬函數.

2.3 多普勒譜密度法

在粒子譜分布為高斯分布的情況下,雷達反射率因子與粒子有效半徑re、液態(tài)水質量濃度CLW的關系可表示為[19]:re=50exp(-0.5σ2)N-1/6Z1/6,CLW=ρ(π/6)exp(-4.5σ2)N1/2Z1/2其中Z是雷達反射率因子,ρ是水或冰的密度,σ是譜寬,N是粒子數濃度.

在不發(fā)生降水時,如果雷達照射區(qū)域存在多種粒子時,多普勒譜密度譜表現為多峰特征[20].

3 過冷水反演算法的對比分析

毫米波雷達相比于激光雷達可以穿透降水層,連續(xù)測量云的各個參數,識別出激光雷達探測不到的云相態(tài).雷達反射率因子表示單位體積內云粒子直徑6次方的總和.圖1(a)結果表明2003-06-08 0:00-3:00(協(xié)調世界時,UTC)在3 km以下,雷達反射率因子達到10 dBZ以上(該時刻發(fā)生了降水,云內主要為較大直徑的降水粒子).在3:00時4～8 km上,雷達反射率因子呈現中間大兩端小.因為隨著由于高度的下降,冰晶粒子發(fā)生碰并增長,形成了較大的降水粒子,但由于高度越來越低,溫度逐漸上升,結合探空溫度,0 ℃亮溫層在3.5 km附近,導致的降水粒子水分蒸發(fā),直徑減小,下降至3.5 km時又變?yōu)楸ЯＷ?在亮溫層以下,冰晶粒子表面開始融化,導致雷達反射率因子變大.在3:00-18:00時還有少量雨水下落.直至18:00-21:00時探測到位于4.5～10 km的非降水云.多普勒速度代表目標物相對于毫米波雷達的徑向速度,其中正號代表遠離雷達,負號代表靠近雷達.從圖1(b)中可以看出在降雨區(qū)域,多普勒速度為-5 m/s.對比雷達反射率因子較大的云層,多普勒速度也較大.雷達有效照射體積內不同粒子直徑相差越大,譜寬則越大.反演結果表明在降水區(qū)域譜寬較大.因為不同直徑的降水粒子產生下落速度的不均勻分布導致.云頂都是直徑分布均勻的冰晶粒子,以致譜寬較小,而云的中部為混合相態(tài),導致譜寬介于兩者之間.905 nm激光雷達后向散射系數如圖1(d)所示,由于0:00-3:00時發(fā)生了強降水,激光雷達由于衰減嚴重,沒有探測到降水云的上部,直到21:00出現非降水云,根據激光雷達的回波信號(>5×10-5(m·sr)-1)可知過冷水主要集中在5 km的高度上.

由于94 GHz雷達缺少線性退極化比(LDR)數據,將Z、σD和探空溫度作為閾值法的3個參數,將Z、σD、多普勒速度以及探空溫度作為模糊邏輯算法中的4個參數,其中溫度樣本采用插值法完成高度上數據的匹配,對2003-06-08云中過冷水進行識別.閾值法識別的結果如圖2(a)所示,其中第一根黑色虛線為0 ℃溫度線,高度為3.3 km,依次向上高度為4 km、6 km、8 km、9.3 km高度線,9.3 km為反演過冷水存在的最高高度,0:00-5:00時過冷水主要集中于3.3～8 km范圍,21:00-24:00時集中于4～6 km范圍.模糊邏輯算法識別結果如圖2(b),黑色虛線為0 ℃溫度線,向上藍色虛線依次為4 km、6 km、7 km、8 km,大部分過冷水最高高度低于7 km,可見飛機安全飛行高度至少在7 km以上,該結論與其他學者的結果一致[21].從過冷水的分布上看,與閾值法圖2(a)反演結果基本一致,但是圖2(a)中將云層中含有液態(tài)水的水凝物全部歸類為過冷水,而圖2(b)中僅為過冷水的部分分布在云層底部,在4～6 km高度上以混合相態(tài)云為主體,且精確識別出在3:00時刻上“柳葉狀”的相態(tài)為雪的粒子.可見模糊邏輯算法將云層中過冷水、混合相態(tài)、雪粒子劃分清晰,根據后文第四部分多普勒譜密度法得出的結論,不同的相態(tài)水凝物含水量相差較大,因此可以得出在過冷水的反演上,模糊邏輯算法精確度高于閾值法.微波輻射計探測的液態(tài)水路徑如圖2(c)所示,結果表明0:00-3:00和12:00附近兩個時間段天頂單位處的集成液態(tài)水質量濃度最高,21:00-23:00時天頂單位處的集成液態(tài)水質量濃度不為0.在該時刻下,云中存在一定過冷水.反演結果與圖2(a-b)識別結果相吻合.

4 混合相態(tài)云中過冷水的反演

從圖3來看,過冷水可能存在的4.5～5 km云層中.由于過冷水質量濃度極少,多普勒速度以及譜寬變化情況不明顯.由于2010-10-28靠近地面有濃霧,導致激光雷達衰減嚴重,只有較大后向散射回波被接收到,結果表明過冷水可能存在于4.5～5.5 km附近.LDR的物理意義為發(fā)射的線性極化信號探測到云內球形粒子與非球形粒子的比值,反演結果表明在5 km附近可能存在過冷水.

將2010-10-28,905 nm激光雷達后向散射系數,LDR 和探空溫度作為閾值法參數得到圖4(a)識別結果,將Z,v,σD和探空溫度作為模糊邏輯算法參數得到圖4(b)識別結果.對比圖4(a)和(b)過冷水主要集中在云層底部和4.5～5 km附近,其中閾值法結果圖經多次驗證,在譜寬為0.3時,結果擬合情況最好.

35 GHz雷達的兩種脈模式的多普勒譜分別有128、256個傅里葉變換點,間隔0.041 9 m/s,速度范圍為-5.363 3～5.321 4 m/s(coded)、-2.681 6～2.639 7 m/s(uncoded),寬脈沖模式(coded)的譜密度比窄脈沖模式(uncoded)高約10 dB,因此能更靈敏地探測到混合相態(tài)云中的少量過冷水.如圖4(c)表明15:00寬脈沖模式的多普勒譜有較為明顯的雙峰譜,而窄脈沖模式的多普勒譜僅識別出了單峰譜,在4.5 km左右存在極少量的過冷水.這與圖4(a)閾值法以及圖4(b)模糊邏輯法識別的過冷水基本對應.

2010-10-28 15:00(UTC)4.44～4.56 km高度的原始多普勒密度(code)如圖5(a)所示.在保證多普勒譜有超過7個連續(xù)的速度點基礎上,本文采用5點平滑處理去噪處理,結果如圖5(b).結果表明多普勒譜對應的過冷水從4.44 km開始逐漸增多,直至4.56 km處消失,對比圖4(b)顯示的模糊邏輯識別結果可知該結論符合實際情況.圖5所示的結果中左邊速度為負是冰晶的多普勒譜,粒子下落速度在1 m/s左右,說明冰晶粒子尺度較大,譜寬>1 dB,右邊正速度區(qū)為液態(tài)水的多普勒譜,粒子的上升速度為0.5～1 m/s,表明空氣存在垂直弱上升運動.

反演結果如圖6所示,圖6(a)為分離出的冰晶粒子與過冷水粒子的液態(tài)水質量濃度,經過與全局譜反演的液態(tài)水質量濃度的結果對比.在混合相態(tài)云中液態(tài)水質量濃度主要來自過冷水(0.027 3～0.064 4 g/m3),在4.53 km附近達到最大,而冰晶粒子的液態(tài)水質量濃度很低,為0.011 9 g/m3.過冷水的有效半徑為5～10 μm,而冰晶的有效半徑可達35～40 μm.由于雷達反射率因子由云中較大的冰晶粒子決定,因此當云為混合相態(tài)時,實際液態(tài)水質量濃度會被低估.

5 結 論

基于毫米波雷達、激光雷達、微波輻射計以及探空溫度的數據,利用閾值法,模糊邏輯算法和多普勒譜密度法對云中過冷水分布和液態(tài)水含量進行了研究,結果表明:1)通過對閾值法以及微波輻射計反演的液態(tài)水路徑對比可知,閾值法與模糊邏輯算法都能較好地識別云中過冷水區(qū)域,但模糊邏輯算法具有更高的反演精度.2)在混合相態(tài)云中,由于雷達反射率因子取決于較大的粒子,而混合相態(tài)云中冰晶粒子主導了雷達的回波強度,所以利用全局譜的雷達反射率因子反演液態(tài)水含量會存在低估現象,需要利用雙峰譜進行功率譜密度分離,分別計算不同相態(tài)下粒子的含水量和有效半徑.