雨滴譜數(shù)據(jù)在S波段雙偏振天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估中的應(yīng)用*

李 力 徐 芬 劉 希 陳 剛

1 南京市氣象局,南京 210019

2 南京氣象科技創(chuàng)新研究院,南京 210019

3 中國氣象局交通氣象重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室,南京 210019

提 要：結(jié)合T-Matrix方法和雨滴譜儀數(shù)據(jù)反演雙偏振參量,設(shè)計(jì)了一種雨滴譜反演評估方法(雨滴譜法),利用其反演結(jié)果可對雙偏振天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行評估。將此方法應(yīng)用于不同類型降水過程的雷達(dá)偏振參量數(shù)據(jù)質(zhì)量評估,結(jié)果表明:滿足微雨條件時(shí),雨滴譜法與傳統(tǒng)的微雨滴法均能有效監(jiān)測由雷達(dá)系統(tǒng)誤差導(dǎo)致的觀測偏差,且評估結(jié)果十分接近;不滿足微雨條件時(shí),雨滴譜法評估的不同類型降水過程的雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量與滿足微雨條件下的評估結(jié)果十分接近,客觀證明了系統(tǒng)調(diào)整后雷達(dá)運(yùn)行良好、數(shù)據(jù)質(zhì)量穩(wěn)定;不同雨強(qiáng)(R)情況下,雨滴譜法的評估結(jié)果具有一致性。10 mm·h-1≤R<20 mm·h-1時(shí),雷達(dá)觀測的數(shù)據(jù)質(zhì)量最為穩(wěn)定。該雨滴譜法適用范圍廣,可動(dòng)態(tài)評估雙偏振雷達(dá)偏振參量質(zhì)量,有助于雷達(dá)調(diào)整和數(shù)據(jù)校正。

引 言

雙偏振天氣雷達(dá)通過發(fā)射水平和垂直兩個(gè)方向的電磁波,可獲取相較常規(guī)天氣雷達(dá)更多的觀測信息,除常規(guī)觀測參量外,還有可表征粒子形狀、大小、空間取向等信息的四種雙偏振參量:差分反射率因子(ZDR)、相關(guān)系數(shù)(CC)、差傳播相位(ΦDP)和差分相移率(KDP),因此,可提升雷達(dá)觀測能力,從而提高降水、強(qiáng)對流天氣預(yù)警預(yù)報(bào)服務(wù)能力。2016年起,中國氣象局在雙偏振天氣雷達(dá)技術(shù)升級改造業(yè)務(wù)試驗(yàn)基礎(chǔ)上(邵楠等,2018),逐步在全國開展相關(guān)升級工作。升級后的天氣雷達(dá)相較于之前,對各種天氣的監(jiān)測能力進(jìn)一步提升:(1)利用雙偏振雷達(dá)的ZDR和CC特征變化可表征冰雹空中翻滾現(xiàn)象及其下落融化過程外包水膜現(xiàn)象,ZDR柱的出現(xiàn)可指示上升運(yùn)動(dòng),且對降雹單體不同成長階段也具有指示作用(潘佳文等,2020;高麗等,2021;何清芳等,2022;阮悅等,2022);(2)雙偏振參量的使用能有效提升融化層識別準(zhǔn)確率(夏凡等,2023),對雷達(dá)水凝物相態(tài)分類與定量降水估測等氣象現(xiàn)代化業(yè)務(wù)有一定支撐作用;(3)通過ZDR估算的降水粒子下落末速度效果更好,可為獲取中小尺度天氣系統(tǒng)三維風(fēng)場結(jié)構(gòu)提供參考依據(jù)(楊華等,2023);(4)雙偏振雷達(dá)在超級單體鉤狀回波的末端處探測到的龍卷碎片特征(TDS),在龍卷監(jiān)測預(yù)警業(yè)務(wù)中非常有用,尤其在視覺無法確認(rèn)龍卷是否已經(jīng)在地面生成的情況下,TDS可以幫助確認(rèn)龍卷的發(fā)生和位置(李昭春等,2021);(5)雙偏振參量可以反演天氣系統(tǒng)中水成物粒子相態(tài)變化,從而能夠提升雷達(dá)定量降水估測能力和雷暴單體預(yù)警能力(李曉敏等,2017;張哲等,2021)。但是,雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量易受自身硬件、算法以及外部因素(地物遮擋、信號衰減等)影響,也會因此造成觀測誤差。因此,在使用雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)前,需首先確認(rèn)雙偏振雷達(dá)是否存在系統(tǒng)誤差(趙世穎等,2015;李喆等,2016;呂博等,2016;Liu et al,2010;Hu et al,2012)。杜牧云等(2013)通過雷達(dá)質(zhì)量指數(shù)算法將影響雷達(dá)資料質(zhì)量的主要因子(如波束展寬、波束遮擋、地物雜波污染、電磁波衰減等),以距離庫為單元按0～1的取值范圍量化處理,據(jù)此對雷達(dá)資料質(zhì)量進(jìn)行定量評估。胡志群等(2014)還對比了幾種常用的系統(tǒng)誤差標(biāo)定方法,包括太陽法、垂直指向法、仰角法、地物法、干雪法、微雨滴法等,認(rèn)為微雨滴法理論清晰、無需特定掃描模式,只需從常規(guī)體掃觀測數(shù)據(jù)中篩選滿足信噪比(signal to noise ratio,SNR)、水平反射率因子(ZH)等特定閾值條件的數(shù)據(jù),即可對ZDR進(jìn)行較為準(zhǔn)確的誤差分析;李思騰等(2019)基于理論設(shè)計(jì)了標(biāo)準(zhǔn)差分析法對X波段雷達(dá)資料進(jìn)行質(zhì)量評估;張林等(2021)則利用雨量計(jì)聯(lián)合SA天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)定量評估移動(dòng)X波段雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量,在評估基礎(chǔ)上提出了一種綜合利用多偏振參量的偏正訂正方法。

由上可知,及時(shí)準(zhǔn)確地評估出雷達(dá)雙偏振參量的系統(tǒng)誤差,有助于及時(shí)校正雷達(dá),為天氣預(yù)報(bào)預(yù)警工作提供可靠觀測保障。

微雨滴法是目前應(yīng)用最廣泛的雙偏振參量質(zhì)量評估方法之一。其不依賴于雷達(dá)硬件,但需保證觀測的降水粒子近似為球形,在實(shí)際操作中需篩選零度層以下、ZH<25 dBz(或更小)、CC≥0.95的區(qū)域(胡東明等,2019),無法適用于所有降水過程;此外,可能會受到地物、避雷針或強(qiáng)對流降水過程邊緣效應(yīng)等因素影響的數(shù)據(jù)也要剔除,有一定局限性。

激光雨滴譜儀是以激光為基礎(chǔ)的新一代高級光學(xué)粒子測量器及氣象傳感器,可同時(shí)直接測量降水中所有液體和固體粒子的尺度和速度,并對降水粒子進(jìn)行分類(李力等,2018),可滿足氣象、水文的傳感探測器需求,并達(dá)到了世界氣象組織和美國國家氣象局相關(guān)技術(shù)規(guī)定的要求。陳剛等(2022)利用雨滴譜儀和雙偏振雷達(dá)研究了河南“21·7”特大暴雨過程在2021年7月19—21日期間的降水微物理特征變化。Ding et al(2020)、陳垚等(2022)研究了雨滴譜參量與C波段雙偏振多參量之間的反演。Zhang et al(2001)使用T-Matrix方法對S波段雙偏振雷達(dá)進(jìn)行了散射反演,得到粒子前向和后向散射幅度,并由此計(jì)算ZH、ZDR及KDP等雙偏振參量,得出了一套使用雨滴譜數(shù)據(jù)求取雙偏振參量的方式;吳林林(2014),黃興友等(2019),Gatidis et al(2022)等也使用該方法開展了研究工作。這些研究為利用各種類型降水過程的雨滴譜數(shù)據(jù)開展雙偏振天氣雷達(dá)相關(guān)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估工作提供了有益參考。

因此,本文基于雨滴譜數(shù)據(jù)和T-Matrix方法設(shè)計(jì)了一套雙偏振參量(以下簡稱偏振參量)質(zhì)量評估方法:首先利用雨滴譜數(shù)據(jù)反演的偏振參量,與對應(yīng)雷達(dá)偏振參量進(jìn)行偏差評估,并與采用微雨滴法評估的結(jié)果進(jìn)行比對以確定其可行性;再對不同類型的降水過程和不同雨強(qiáng)的降水過程進(jìn)行雷達(dá)偏振參量數(shù)據(jù)質(zhì)量評估工作;最終實(shí)現(xiàn)一套可用于實(shí)時(shí)監(jiān)控雷達(dá)偏振參量系統(tǒng)偏差的質(zhì)量評估技術(shù),為及時(shí)標(biāo)定雷達(dá)提供數(shù)據(jù)支撐。

1 數(shù)據(jù)選取

本文用于開展評估工作的雨滴譜儀分別位于江蘇南京的南京、六合、浦口、溧水、高淳共5個(gè)基本站內(nèi),型號為OTT Parsivel型(OTT1);S波段雙偏振天氣雷達(dá)(CINRAD/SAD) 架設(shè)于南京龍王山;5部儀器及雷達(dá)具體位置如圖1所示。由該圖可見,雨滴譜儀在雷達(dá)探測范圍內(nèi)不同距離上均勻分布,其數(shù)據(jù)可有效應(yīng)用于質(zhì)量評估工作。

注:圖中圓圈為天氣雷達(dá)距離圈,半徑為50 km。

1.1 雨滴譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

5部OTT1雨滴譜儀的數(shù)據(jù)頻率為1 min,其譜數(shù)據(jù)分為直徑和速度通道各32個(gè),本文主要使用直徑通道數(shù)據(jù)。由儀器使用說明書可知,該設(shè)備最低兩個(gè)通道(0.062 mm和0.187 mm)的觀測數(shù)據(jù)目前尚缺乏有效的校準(zhǔn)手段,所以本文只使用另外30個(gè)通道的譜數(shù)據(jù)開展工作。李力等(2018)對這5部雨滴譜儀數(shù)據(jù)進(jìn)行了評估,認(rèn)為在降雨過程中雨滴譜儀雨量數(shù)據(jù)可代替雨量計(jì)應(yīng)用于科研業(yè)務(wù)中。

通常認(rèn)為雨滴在直徑≤1 mm的情況下為球形粒子(張貴付,2018)。為準(zhǔn)確評估天氣雷達(dá)偏振參量對球形粒子的探測偏差,可根據(jù)雨滴譜數(shù)據(jù)反演雨滴的平均直徑,本文通過計(jì)算質(zhì)量加權(quán)平均直徑Dm(Chen et al,2012)來代表雨滴直徑。

當(dāng)雨量太小時(shí),雨滴譜儀觀測的數(shù)據(jù)質(zhì)量將無法保證,故在應(yīng)用雨滴譜數(shù)據(jù)開展評估工作前,先剔除降水粒子個(gè)數(shù)小于10個(gè)或雨強(qiáng)<0.5 mm·h-1對應(yīng)時(shí)次的數(shù)據(jù)。

1.2 雙偏振天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)選取

2019年,南京雙偏振天氣雷達(dá)(以下簡稱南京雷達(dá))在3月完成雙偏振功能升級改造,并于4—9月(汛期)進(jìn)行試運(yùn)行,10月后針對運(yùn)行狀況進(jìn)行了系統(tǒng)偏差調(diào)整。此后,該部雷達(dá)投入業(yè)務(wù)運(yùn)行至今。為檢驗(yàn)本文評估方法是否能有效監(jiān)控由雷達(dá)系統(tǒng)偏差造成的觀測數(shù)據(jù)偏差,本文將同時(shí)使用調(diào)整前和調(diào)整后的雷達(dá)數(shù)據(jù)開展質(zhì)量評估工作。Chen et al(2021)研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)雨強(qiáng)<80 mm·h-1時(shí)(或液態(tài)水含量在0～5 g·m-3時(shí)),基于雷達(dá)數(shù)據(jù)反演的降水粒子分布特征與雨滴譜觀測的降水粒子分布特征較為一致。所以本文選取雨強(qiáng)均為<80 mm·h-1的降水過程,包括了積云、積層混合和層云降水,用以檢驗(yàn)設(shè)計(jì)的評估方法是否適用廣泛,降水日期、站點(diǎn)和降水類型如表1所示,共7224個(gè)雷達(dá)體掃時(shí)次和對應(yīng)的雨滴譜時(shí)次進(jìn)入數(shù)據(jù)評估。

表1 降水過程一覽表Table 1 List of precipitation processes

2 評估方法

本文設(shè)計(jì)的評估方法是一種可實(shí)時(shí)自動(dòng)化,且不受大部分降水類型約束的雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法。為驗(yàn)證該方法是否能有效評估偏振參量數(shù)據(jù)質(zhì)量,首先篩選符合微雨條件的層云降水過程,將該方法的評估結(jié)果與受到廣泛認(rèn)可的微雨滴法進(jìn)行對比;有效性得到驗(yàn)證之后,再對所有類型降水過程的偏振參量數(shù)據(jù)開展評估工作。

本文所選取的降水個(gè)例以移動(dòng)較慢的大范圍層云降水和積層混合云降水為主,以南京雷達(dá)體掃時(shí)次為基準(zhǔn),選取與其最近時(shí)次的雨滴譜數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配;為保證兩種觀測儀器觀測對象變化的一致性,選取雨滴譜儀和其上空高度800 m以下的雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。浦口、南京、六合的3個(gè)雨滴譜儀所在地距離雷達(dá)站較近(分別距雷達(dá)站20、33、37 km),采用0.5°和1.5°(800 m以下)仰角的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行評估;而溧水、高淳的2個(gè)雨滴譜儀所在地距離雷達(dá)站略遠(yuǎn),只采用0.5°仰角的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行評估。進(jìn)入評估的數(shù)據(jù)對共計(jì)7224個(gè)時(shí)次。

2.1 雨滴譜反演評估方法

由于OTT1雨滴譜儀只能觀測雨滴的平均直徑分布情況,本文首先采用Brandes et al(2002)提出的雨滴軸比經(jīng)驗(yàn)關(guān)系式計(jì)算表征雨滴形狀橢球軸比。再使用雨滴譜數(shù)據(jù)結(jié)合T-Matrix方法進(jìn)行偏振參量求取。T-Matrix方法可得到后向散射相矩陣(也稱Mueller矩陣)和前向散射振幅矩陣,其中ZH、ZDR和CC都基于后向散射(馮亮等,2019)。

結(jié)合ZH、ZDR和CC的計(jì)算公式(Zhang et al,2001;Shao et al,2020),即可根據(jù)雨滴譜數(shù)據(jù)計(jì)算得到所需的偏振參量。選取2020年6月12日一次降水過程,根據(jù)質(zhì)量加權(quán)平均直徑計(jì)算公式得到的降水粒子直徑結(jié)果,選取直徑≤1 mm的球形粒子進(jìn)行偏振參量反演,結(jié)果如圖2所示。圖2表明,在基本滿足球形粒子的情況下,由雨滴譜數(shù)據(jù)計(jì)算得到的ZDR概率密度分布眾數(shù)中值為0.1 dB,CC為1,準(zhǔn)確反映了雙偏振雷達(dá)對球形粒子特征觀測結(jié)果,可將雨滴譜數(shù)據(jù)反演的偏振參量作為真值,用于雙偏振天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估。利用雨滴譜數(shù)據(jù)反演的偏振參量,與對應(yīng)時(shí)次雙偏振雷達(dá)的觀測結(jié)果進(jìn)行比較,可實(shí)現(xiàn)對雷達(dá)數(shù)據(jù)的評估,即雨滴譜反演評估方法(以下簡稱雨滴譜法)。

注:虛線為概率密度分布眾數(shù)中值。

2.2 微雨滴法

微雨滴法是根據(jù)毛毛雨等小的降水粒子近似為球型這一物理特性而發(fā)展起來的ZDR標(biāo)定方法。Ryzhkov et al(2005)研究表明小雨和干雪區(qū)的ZDR近似于0 dB, CC近似于1,因此層狀云中的小雨區(qū)和融化層以上的干雪區(qū)數(shù)據(jù)可以用來檢驗(yàn)雷達(dá)的定標(biāo)效果,目前被廣泛應(yīng)用于我國雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估工作中。該方法關(guān)鍵之處在于,進(jìn)入評估的雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)必須是小雨或者干雪區(qū)域,因此需要設(shè)計(jì)嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選準(zhǔn)則選取符合要求的數(shù)據(jù)。胡志群等(2014)在用微雨滴法標(biāo)定C波段偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)時(shí),除了采用指標(biāo)ZH<15 dBz外,還增加了SNR>26 dB 和1 km<回波距離雷達(dá)<30 km的指標(biāo);胡東明等(2019)在評估廣東CINRAD/SAD雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)時(shí),遵循如下數(shù)據(jù)選取原則:(1)高度位于0℃層以下,ZH<15 dBz;(2)CC≥0.95;(3)SNR≥20,用于本文評估的雷達(dá)型號與胡東明等(2019)的一致,因此也采用同樣數(shù)據(jù)選取原則篩選用于微雨滴法的雷達(dá)偏振參量數(shù)據(jù);(4)為了有效去除雜波,進(jìn)一步增加如下數(shù)據(jù)選取條件:ZH>10 dBz。

為增加適用于微雨滴法的評估數(shù)據(jù)集,部分降水過程還使用了干雪區(qū)域,篩選方法參考胡東明等(2019)。

3 評估結(jié)果分析

3.1 不同評估方法對比分析

利用南京雷達(dá)調(diào)整前后的觀測數(shù)據(jù)(表1中層狀云降水過程),對比微雨滴法和雨滴譜法。微雨滴法的ZDR標(biāo)定誤差,調(diào)整前在-2.0～1.5 dB,調(diào)整后在0.2 dB左右。該結(jié)果表明,在滿足微雨條件下,微雨滴法有效評估出了雷達(dá)調(diào)整前后觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升。

圖3為2019年4月21日降水過程(雷達(dá)調(diào)整前,層云降水)的南京雷達(dá)0.5°仰角觀測結(jié)果。如圖3a所示,此次降水過程中,ZDR值幾乎都小于0 dB,大多數(shù)位于-2～-1 dB,說明南京雷達(dá)觀測ZDR存在明顯低估,具有較明顯的系統(tǒng)性偏差。圖4為同一降水過程和探測仰角下,南京雷達(dá)觀測的ZDR和CC在微雨區(qū)域和干雪區(qū)域的概率密度分布。結(jié)果顯示,微雨和干雪區(qū)ZDR的眾數(shù)中值為-1.5 dB,可認(rèn)為標(biāo)定誤差均約為-1.5 dB;CC的眾數(shù)中值為0.99,可認(rèn)為標(biāo)定誤差均約為0.99。

圖3 2019年4月21日層云降水過程南京雙偏振天氣雷達(dá)0.5°仰角觀測(a)ZDR-ZH散點(diǎn)圖,(b)ZH,(c)ZDR,(d)CCFig.3 Observation of Nanjing Dual-Polarization Weather Radar at 0.5° elevation during the stratiform precipitation on 21 April 2019(a) scatter of ZDR-ZH, (b) ZH, (c) ZDR, (d) CC

注:實(shí)線為概率密度分布眾數(shù)中值。

圖5、圖6為2019年11月17日降水過程(雷達(dá)調(diào)整后,層云降水)的南京雷達(dá)0.5°仰角觀測結(jié)果和ZDR、CC在微雨區(qū)域、干雪區(qū)域的概率密度分布。圖5a顯示ZDR主要位于-0.5～1.5 dB。圖6表明,南京雷達(dá)在微雨和干雪區(qū)觀測的ZDR的標(biāo)定誤差均約為0.2 dB,CC的標(biāo)定誤差均約為1。

圖5 2019年11月17日層云降水過程南京雙偏振天氣雷達(dá)0.5°仰角觀測(a)ZDR-ZH散點(diǎn)圖,(b)ZH,(c)ZDR,(d)CCFig.5 Observation of Nanjing Dual-Polarization Weather Radar at 0.5° elevation during the stratiform precipitation on 17 November 2019(a) scatter of ZDR-ZH, (b) ZH, (c) ZDR, (d) CC

注:實(shí)線為概率密度分布眾數(shù)中值。

上述結(jié)果既反映了微雨滴法評估出了南京雷達(dá)調(diào)整前后觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升,表明其在由雷達(dá)系統(tǒng)偏差導(dǎo)致的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測方面是行之有效的,也說明了經(jīng)過系統(tǒng)調(diào)整,南京雷達(dá)觀測的ZDR和CC可較為真實(shí)地反映降水的微物理特征。

同樣的觀測數(shù)據(jù),利用雨滴譜法進(jìn)行質(zhì)量評估(表略)。結(jié)果表明調(diào)整前ZDR均方根誤差約為1.9 dB,平均偏差約為-1.9 dB(雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)小于雨滴譜反演數(shù)據(jù)),ZDR系統(tǒng)偏差為1.9 dB;調(diào)整后ZDR均方根誤差約為0.5 dB,平均偏差約為0.1 dB(雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)大于雨滴譜反演數(shù)據(jù)),ZDR系統(tǒng)偏差為0.2 dB,此結(jié)果與微雨滴法相似。

3.2 不同降水類型的雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估

3.1節(jié)證明了雨滴譜法在微雨條件下的可行性。為驗(yàn)證其較之微雨滴法的適用范圍廣泛性,本節(jié)選取同樣層云降水過程,首先選取粒子直徑分別>1 mm和≤1 mm的雷達(dá)觀測數(shù)據(jù),再選取不同類型降水過程觀測數(shù)據(jù),分別對偏振參量進(jìn)行質(zhì)量評估。

根據(jù)兩次層云降水過程不同粒徑下的質(zhì)量評估結(jié)果(表2),層云降水過程中最大平均粒子直徑都<1.8 mm。結(jié)果表明,雨滴譜法對不同粒徑降水的ZDR的評估結(jié)果十分接近,南京雷達(dá)調(diào)整前后的平均偏差分別為1.8～1.9 dB和0.0～0.2 dB,說明調(diào)整之后南京雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量有較大改進(jìn)。

表2 基于雨滴譜法的不同粒徑ZDR質(zhì)量評估Table 2 Quality evaluation results of ZDR with different particle sizes based on raindrop spectrum inversion evaluation method

圖7為采用雨滴譜法對南京雷達(dá)觀測的一次積層混合云降水過程的雙偏振參量的評估結(jié)果。2020年7月13日,受到副熱帶高壓588 dagpm線和850 hPa 切變線的影響,南京市高淳地區(qū)出現(xiàn)暴雨,00—23時(shí),13個(gè)自動(dòng)站累計(jì)降水量超過50 mm,高淳站達(dá)69.4 mm。圖7顯示,雨滴譜數(shù)據(jù)反演的ZH和CC與南京雷達(dá)的觀測結(jié)果較為一致。計(jì)算雨滴譜反演結(jié)果和雷達(dá)觀測的平均偏差,3個(gè)偏振參量均為雨滴譜反演結(jié)果略大:ZH約1.2 dBz,ZDR約0.2 dB,CC約0.004。說明調(diào)整后南京雷達(dá)的數(shù)據(jù)質(zhì)量基本穩(wěn)定。

圖7 2020年7月13日積層混合云降水過程雷達(dá)觀測的雙偏振參量和高淳站雨滴譜數(shù)據(jù)反演時(shí)間演變(a)ZH,(b)ZDR,(c)CCFig.7 Time variation of dual-polarization parameters observed by weather radar and retrieved from raindrop spectrum data at Gaochun Station during the embedded convective cloud precipitation on 13 July 2020(a) ZH, (b) ZDR, (c) CC

為進(jìn)一步檢驗(yàn)雨滴譜法的有效性,本文將表1中2020年所有降水過程按雨強(qiáng)R的不同,分為四種情況(R≥20 mm·h-1、10 mm·h-1≤R<20 mm·h-1、1 mm·h-1≤R<10 mm·h-1、0 mm·h-1

圖8 基于雨滴譜數(shù)據(jù)反演評估方法的2020年南京不同雨強(qiáng)下雷達(dá)ZDR偏差評估(a)R≥20 mm·h-1,(b)10 mm·h-1≤R<20 mm·h-1,(c)1 mm·h-1≤R<10 mm·h-1,(d)0 mm·h-1

需要說明的是,由1.2節(jié)可知,本文選取的均為R<80 mm·h-1的降水過程,所以圖8a是20 mm·h-1≤R<80 mm·h-1區(qū)間段的ZDR平均系統(tǒng)偏差,結(jié)果約為0.40 dB;當(dāng)10 mm·h-1≤R<20 mm·h-1時(shí)(圖8b),結(jié)果約0.05 dB;1 mm·h-1≤R<10 mm·h-1時(shí)(圖8c),結(jié)果約為0.09 dB;當(dāng)0 mm·h-1

4 結(jié)論與討論

目前氣象業(yè)務(wù)中采用的同發(fā)同收技術(shù)體制的CIRAD/SAD型號雙偏振天氣雷達(dá),受自身硬件、算法以及外部因素(地物遮擋、信號衰減等)影響,容易造成偏振參量的系統(tǒng)偏差。及時(shí)準(zhǔn)確地評估出雷達(dá)偏振參量的系統(tǒng)誤差,有助于及時(shí)校正雷達(dá),為天氣預(yù)報(bào)預(yù)警工作提供可靠觀測保障。本文以2019—2020年的南京雷達(dá)數(shù)據(jù)為例,采用了一種基于雨滴譜數(shù)據(jù)的評估方法對偏振參量數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估,得到以下結(jié)論。

(1)在滿足微雨條件下,本文采用的雨滴譜法與微雨滴法均能有效監(jiān)測由雷達(dá)系統(tǒng)誤差導(dǎo)致的雷達(dá)觀測偏振參量的系統(tǒng)偏差。評估結(jié)果表明,南京雙偏振天氣雷達(dá)調(diào)整后,ZDR測量偏差在0.2 dB左右,滿足系統(tǒng)設(shè)計(jì)指標(biāo)要求。

(2)在不滿足微雨條件下,利用雨滴譜法對不同類型降水過程的南京雷達(dá)偏振參量的評估結(jié)果與微雨條件下十分接近,雨滴譜數(shù)據(jù)反演的ZDR和CC與南京雷達(dá)的觀測結(jié)果較為一致,兩者偏振參量的平均偏差:ZDR約為0.2 dB,CC約為0.004,說明調(diào)整后南京雷達(dá)的數(shù)據(jù)質(zhì)量一直比較穩(wěn)定,雨滴譜法可用于實(shí)時(shí)監(jiān)控雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量。

(3)對不同雨強(qiáng)等級的降水過程雷達(dá)ZDR數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估發(fā)現(xiàn):2020年南京雷達(dá)在大部分降水過程中觀測所得偏振參量的數(shù)據(jù)質(zhì)量較為穩(wěn)定,且雨滴譜法在不同雨強(qiáng)情況下,對南京雷達(dá)偏振參量的評估結(jié)果具有一致性;當(dāng)10 mm·h-1≤R<20 mm·h-1時(shí),ZDR平均系統(tǒng)偏差約為0.05 dB,即雙偏振雷達(dá)在該雨強(qiáng)下觀測質(zhì)量最為穩(wěn)定。

綜上,本文采用的雨滴譜法初步將雨滴譜數(shù)據(jù)應(yīng)用于雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估工作中。比起微雨滴法,雨滴譜法適用范圍更廣,可動(dòng)態(tài)評估雙偏振雷達(dá)偏振參量質(zhì)量,有助于雷達(dá)調(diào)整和數(shù)據(jù)校正。最后需要說明的是,本文的研究基于2019—2020年南京天氣雷達(dá)觀測數(shù)據(jù),評估結(jié)果并不代表該站雷達(dá)長期的數(shù)據(jù)質(zhì)量,且觀測的極端強(qiáng)降水過程較少,無法說明雨滴譜法在強(qiáng)降水過程中的適用能力。尚需今后持續(xù)收集不同類型的降水過程數(shù)據(jù)(尤其是極端強(qiáng)降水過程),并繼續(xù)改進(jìn)方法。