雷达定量测量预报降雪的技术对比

　　这是一篇发表在《应用气象学报》上的研究雷达定量测量降雪方案的气象工作论文。雪灾对我国东北地区和新疆青藏地区一直是重要的气象灾害，严重影响了当地的交通出行和生活生产，所以准确预报降雪对当地具有重要作用。雷达定量测量是一种新型降雪预报手段，利用雷达实测降雪层反射率因子来计算降雪时间和数量，具有低误差高精准度的模拟效果。

　　《应用气象学报》Journal of Applied Meteorological Science(双月刊)曾用刊名：气象科学研究院院刊，1986年创刊，是大气科学技术与应用研究相结合的综合性学术期刊，主要反映新理论和新技术在大气科学中的应用，以及气象理论与实践相结合，应用于有关领域的科研成果。特别关注应用应用气象学科的最新成就和发展，包括新思想、新理论、新方法和新产品;应用气象学实例剖析及生产管理经验;交叉学科的综合总体水平和业绩，以及反映世界应用气象学科的发展。本刊倡导技术综合，技术渗透，突出创新，讲实实效，注重成果，及时跟踪前沿技术研究信息.

　　摘　要：利用兰西站2013年冬季逐小时降雪量资料与雷达回波及其导出产品对比，分别采用“直接统计法”和“概率配对法”得到兰西站雷达定量测量降雪的Z-I关系，对比分析得到：概率配对法较直接统计法可信度更高。采用概率配对法，利用CR资料并认为雷达正确时，得到的Z-I关系最有利。

　　关键词：雷达;降雪;Z-I关系;概率配对法

　　雪灾是我国东北、青藏高原、新疆等地的重要气象灾害，随着经济与社会的发展，精细、定量、分区域的短时临近降雪预报已经成为目前预报业务中迫切需要解决的问题。目前多普勒天气雷达在暴雨和强对流天气中的应用都已经达到业务化水平，但是对降雪的研究与应用目前还是空白。新一代天气雷达产品中还没有雷达降雪估测算法，为此，开展降雪的地面和雷达综合观测，建立回波强度和降雪的关系等研究工作，对提高大雪、暴雪天气监测和预警能力，定量降雪估测及暴雪预警，加快大雪、暴雪天气精细化预报技术及预警平台建设等方面具有重要的意义。

　　2　资料处理

　　2.1　混合扫描法

　　黑龙江省多普勒天气雷达的观测半径是150 km，兰西位于哈尔滨雷达观测范围内，方位角为350°，距离约67 km。将150 km划分为0-50 km， 50-100 km， 100-150 km三个距离段，并分别选取2.4°，1.5 °和0.5 °仰角的数据，因此，兰西站选取1.5 °仰角数据。这种数据采集方法可以克服地物杂波带来的误差，也可使得不同观测站获取的反射率因子大致在同一高度上。

　　2.2　组合反射率因子(CR)

　　组合反射率因子是雷达的导出产品。表示的是在一个体积扫描中，将定常仰角方位扫描中发现的最大反射率因子投影到笛卡尔格点上的产品，相邻网格点可包含不同高度投影的反射率因子值[1]。由于降雪回波较弱，因此不同高度投影的反射率因子值相差不大。

　　2.3　雪量资料

　　选取2013年冬季兰西小时降雪量，降雪时间从2013年11月-2014年2月。降水量级为0.0 mm，0.1 mm，0.2 mm，0.3 mm，0.4 mm和0.5 mm。其中，0.0 mm出现最多，而0.5 mm只出现一次，因此会产生较大的误差。冬季降雪量较小，多为0.0 mm 的T量降水。

　　3　统计方法

　　3.1　直接统计法

　　用雷达实测的Z值和相应地面雨量计测量的I值相比较而直接统计得到的Z-I关系。由于降水量为小时降水量，而每张雷达体扫资料时间为5-6 min，因此1 h中约有10-11个反射率因子值，因此要将小时雨量与反射率因子对应需要对雷达资料进行进一步处理。

　　反射率因子处理有两种方式，第一种为统计降水时间内逐小时反射率因子之和，再求其平均值，得到每一个降水量I对应的Z(即合计);第二种为统计降水时间内平均反射率因子，计算每个体扫中平均Z与对应的小时雨强I之间的关系(即平均)。

　　3.2　概率配对法

　　把雷达反射率因子Z和相应的地面雨强作为描述降水事件的两个随机变量，任一点任一时刻出现雨强I的概率为P(I)dI，出现反射率因子Z的概率为 P(Z)dZ，然后以概率相等原则配出一系列Zi、Ii数据对，依据概率相等原则，即认为雷达出现小于等于Z值的概率与降水强度小于等于I的概率相同，由此统计得到Z-I关系[2]。

　　由于降雪量中出现0.0 mm的量级较多，而实际测站上空并没有回波存在，产生这种情况的原因很多。因此，在概率统计过程中采取两种计算方法，第一种认为出现0.0 mm降水为真实降水，雷达观测有误;第二种认为雷达正确，此时出现的0.0 mm降水为吹雪或低层水汽凝结产生，此时原有的降水资料有误。

　　4　计算结果

　　通过对雷达资料的选取(1.5°仰角和CR)，采用直接统计法和概率配对法计算生成Z-I关系，并得到其方差。

　　4.1　直接统计法

　　从直接统计法得到的Z-I关系(表1)中可见，采用合计法得到的A值约是平均法的10倍，这与Z值的统计方法有关。对全部降水量(0-0.5 mm)Z-I关系的方差R2，CR比1.5°仰角方差大，但整体均小于0.6，可信性不高。当排除0.5 mm时，方差整体明显增加，可见仅出现一次的数据对于数据统计产生误差较大，此时1.5°仰角数据可信度更高。另外，由于0.0 mm降水数据量接近70%，而0.0 mm在Z-I关系式中没有意义，当排除0.0 mm后，1.5°仰角方差进一步增加至0.9以上，其中，采用合计法的方差达到0.986，而CR方差略有减弱。

　　4.2　概率配对法

　　概率配对法得到的Z-I关系(表2)中，方差值均在0.9以上，可见概率配对法有效性更强。在降水正确和雷达正确两种资料处理方式中，雷达正确时得到的方差更高，同时，采用CR数据比1.5°仰角数据更有利。

　　5　误差分析

　　由于雷达资料的选取带有很强的主观性，同时降雪量量级小，既使0.1 mm的误差也会产生很大的数据差异，因此Z-I关系的误差主要为数据选取误差。

　　反射率因子选取误差：(1)随机性。由于选取的Z值为某一地点上空的反射率因子，既使降雪回波较弱，反射率因子变化不大，但是在选取中仍具有较强的随机性;(2)风场作用。当测站上空没有反射率因子，而在测站附近存在一定面积的反射率时，考虑到风场的水平输送作用认为测站上空存在Z，任意选取周边的Z值。

　　CR数据误差：(1)考虑到组合反射率的计算方法，当有地物、大气杂波或干扰回波存在时，即使没有降水回波，在CR上也会出现Z值，这对资料统计有较大影响;(2)由于CR产品中生成的反射率因子数据具有规律性，因此Z值采集结果也具有一定的规律性，这也是采用CR数据在概率配对法中更有利，而在直接统计法中不利的原因。

　　降雪量误差：(1)由于冬季降雪量量级较小，而量级精度为0.1 mm，因此容易产生较大的误差;(2)0.0 mm降水在冬季很常见，除正常降水外，不排除吹雪、水汽凝结等产生的降雪，因此，对于0.0 mm的降水量数据的准确度有一定影响;(3)0.0 mm在Z-I关系中无意义，但在实际应用中需要重点考虑。

　　概率配对法误差：强调的气候概率，而本次计算只选取了2013年的资料，资料年限短，影响计算结果的精确度，但模拟效果仍很好。

　　6　结论

　　(1)直接统计法中1.5°仰角较CR可信度更高。对全部降水量Z-I关系的方差，CR较1.5°仰角方差大，但整体可信性不高。排除疑问数据后，方差明显增加，此时1.5°仰角数据可信度更高。

　　(2)概率配对法中认为“雷达正确”比“降水正确”更有利，同时，采用CR数据较1.5°仰角数据更有利。

　　(3)概率配对法较直接统计法可信度更高。采用概率配对法，利用CR资料并认为雷达正确时，得到的Z-I关系最有利。

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文章名称： 雷达定量测量预报降雪的技术对比

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