雷达测量降水

雷达测量降水

1雷达测雨的基本原理

天气雷达天线发射脉冲式电磁波，当电磁波遇到降水或某些云目标，一部分电磁波会被散射。雷达接收从云雨散射回来的回波信号，通过对回波信号强度的分析处理，可确定降水或云的存在及其特性。根据电磁波传播的速度和发射与接收脉冲信号的时间差可计算出目标物到雷达的距离；根据雷达扫描转动的方位角和仰角以及目标物至雷达的距离，可确定目标物的空间位置。

通过对返回信号强度的测量，由雷达气象方程可计算出目标物对电磁波的散射能力。用于降水粒子时，简化的气象雷达方程式为： 式中：Pr 为平均接收功率。C 为由雷达型号决定的雷达常数，它与发射功率、波长、天线增益、波束宽度等雷达参数有关。k 2为降水粒子相态的函数，与降水粒子介电常数有关，一般来说，水的k 2值为0.93，冰为0.18。r 为距雷达的距离。Z 为雷达反射因子，是单位体积中降水粒子直径6次方的累计和，表示为，常以1mm 6/m 3为基准的分贝表示，记为dBz ，可以应用气象雷达方程式根据平均接收功率求取。由于降水粒子直径并非均一分布，在实际应用中常用其一般形式： , 式中的A 和b 为经验系数，随降水类型和地理位置的不同而变。在各种Z~R 关系式中，在A 在16.6~730范围内。因此，测定了降水区的反射因子Z ，则可计算降水强度R 及其分布。

2雷达测雨误差分析

由于雷达测量降水可以得到具有一定精度的、大范围高时空分辨率的实时降水信息，因此应用雷达进行降雨监视和面雨量计算，可以提高洪水预报的精度和时效性。但要清楚地认识到，由于技术本身的复杂性和其它原因，目前的雷达测雨存在一定的误差，特别是大范围降水测量的准确性尚不能完全满足气象业务应用的要求。雷达测雨误差主要来源于以下几方面： a)雷达电磁波的波长对降水测量的影响。在雷达气象方程式中，平均接收功率Pr 与雷达波长、天线增益及波束宽度等有关。在天线大小固定的情况下，Pr 与波长的4次方成反比，即波长越短，Pr 越大，探测能力越强，因此波长短有利于探测降水。但是，在电磁波传播途中大气气体和降水都对其有衰减作用。

b)雨滴谱变化和Z~R 关系的不确定性。降水强度与降水粒子直径的分布即雨滴谱有关，Z~R 关系亦与雨滴谱密切相关。在同样的降水强度下，对流降水和暖云降水由于雨滴谱不同而反射因子Z 不同。在同一次降水过程中，云的不同发展阶段雨滴谱也不一样。因此，Z~R 关系是不确定的。严格讲，关系应在进行雨滴谱测量的基础上通过计算得到，但在实际应用中很难做到。目前在业务工作中使用的大多是固定的经验关系，必然影响计算的精度。

c)雷达测量高度以下的反射因子变化的影响。在降水过程中，由于水滴蒸发、大气运动及水的相变，雷达反射因子在垂直方向上有很大变化。同时雷达电磁波的路径(即使是水平发射的路径)随距离的延伸而离开地表面，水平距离越远，垂直距离也越大，因此，雷达观测的降水和实际落地的降水差距也越大。同时随距离的延伸，波束的空间扩展也增大。

d)地物杂波和阻挡。气象雷达的主要观测对象是降水回波，但同时也不可避免地观测到山Pr=Z Z=A

岳等地形反射的回波。有时这种地形杂波与降水回波混在一起不易区分。此外，由于地物等障碍物阻挡了电磁波的传播路径，其后和降水回波无法探测到。如果因此提高天线的仰角又提高了波束距地表的垂直距离而增大了观测误差。

e)与雷达本身性能有关的测量误差。与雷达性能有关的测量误差还与雷达设备本身的稳定性有关。雷达设备在经过一段时间的运行后，发射机、接收机等性能会有变化。

f)非正常传播(AP)。假设雷达的波束是在标准大气中传播的，这样可以计算波束高度。如果大气状态不标准，那么波束传播会是不同的方式，或者说非正常地传播。非正常传播，一般指的是波束被超折射并在远离正常的地物杂波区处撞到地面。因此，AP是真正的远离雷达区域的地物杂波。这些来自非正常传播波束的能量会被包含在Z~R方程里，就象正常地物杂波那样会引起降水的过量估计。

g)波束部分充塞。波束部分充塞一般对距离雷达较远的气象目标是个问题。雷达测量必须做的假定之一就是所有的目标完全充满波束，因为它没有别的确定方法。因此，在这个距离上比波束窄的目标物会显示得比真实情况大。来自小目标物的能量被平均到整个宽的波束上，结果是低估了降水量(整个区域范围是高估的)。

3雷达估计降水研究现状

天气雷达问世以来，估测降水一直是其主要目标。根据不同的研究目的和方向，雷达估测降水的方法大致可分为二类：一类是基于雨量计在点上的精确测量联合雷达估测降水强度；一类是直接利用Z~R关系确定降水强度，估计降水分布。前一类适合短时应用，后一类比较适合长时段气候应用。

基于雨量计校准的方法认为雨量计在点上精确测量降水，校准的目的尽可能缩小雷达和雨量计在雨量站点上测量的偏差，用客观分析方法在空间上提取校准场，从而得到降水分析场。Brandes(1975年)年引入Barnes客观分析方法估计降水，Koistinen和Puhakka加入距离因子对Brandes的方法进行了改进，Collier提出分区域校准方法，引入与降水类型有关的校准因子。复杂一点的分析方法包括最优插值(张培昌)，Kriging法(Krajewski)，Kalman滤波(Ahnert et al.)变分以及裴晓芳的主特征提取法等。通常，雨量计校准方法适用于业务实时应用，和不用雨量计校准的方法相比有较好的稳定性。用于业务的雷达估测降水系统以美国NEXRAD的PPS(降水处理子系统)算法为代表，这一算法充分考虑了各种误差因子的影响，是一种综合算法，可以提供不同时间空间尺度的降水分布。中国气象局用于国内组网新一代天气雷达(CINRAD)也大多采用这种方法，都提供了雨量计的参数输入接口，用于拟合本地最佳的经验系数，目前这一算法仍在不断进化完善中。

另一类方法是利用雷达回波的统计特征和降水之间直接建立关系，可以避免使用雨量站资料，这在缺少地面雨量站或者进行气候研究方面有很大作用。早在60多年前，Byer(1948)就发现在对流风暴体积和其降水量之间存在很强的相关，大于某阈值的雷达回波面积和面积平均雨强有很好的相关。Rosenfeld通过对阈值与雨强分布的敏感性分析指出深对流云系产生更强的降水，对应大的阈值和斜率，指出按照回波顶高度不同分类统计可以得到更好的相关，并由此形成新的算法HART法。Cheng(1993)等利用英国雷达网对锋面降水而不仅仅是对流性降水进行验证并发展了这一方法，这类方法的优点在于仅从大于某个阈值的降水局部面积比率可以推求面