基于最優方法對錫林浩特天氣雷達定量估測降水的研究

郭永梅，王國勝，謝 東

(錫林郭勒盟氣象局，內蒙古 錫林郭勒 011200)

目前,錫林郭勒盟地區已建成488個區域站，其中36個單雨量站、241個兩要素區域站、136個四要素站、六要素及以上區域站75個，區域雨量站站點的分布密度足夠大。同時，天氣雷達能估計雷達掃描范圍內各點的雨強和一定區域上的雨量分布和總雨量，且可以及時取得大面積定量的降水資料，所以將地基觀測和天基觀測相融合，基于最優方法對錫林浩特天氣雷達定量估測降水進行研究，對當地農牧業生產、天氣預報預警、氣象防災減災等方面氣象保障能力的提升都有一定的意義。錫林浩特新一代天氣雷達投入業務運行以來運行狀況穩定,積累了大量具有代表性、準確性的雷達資料，所以對天氣雷達定量估測降水做深入理論研究時機比較成熟。

1 研究方向

為實現雷達資料在短時預報業務中的應用,采用分類型最優化處理方法研究多普勒天氣雷達-自動雨量計聯合定量估測降水。利用錫林浩特地區2019年—2021年的天氣雷達基數據,以及相對應的區域雨量站降水資料,完成以下4個方面的工作：①利用錫林浩特新一代天氣雷達觀測到的2019年—2021年5月—9月基數據和錫林浩特市區域雨量站雨強資料，分別對錫林浩特地區不同類型降水過程進行降水估測，采用最優化處理方法建立適合錫林浩特市地區的Z-I關系模型；②利用缺省的Z-I關系反演降水，對天氣雷達估測降水與地面雨量站觀測值的誤差進行分析。重點研究對流性降水誤差空間分布規律，找到對Z-I關系擬合產生較大影響的原因，進一步優化參數指標；③通過典型個例分析，確定最優法計算的Z-I關系和缺省Z-I關系(Z=300I1.4)的優劣，比較兩種方法對估測過程雨量和分段雨量的能力；④通過對Z-I關系的本地化研究，提煉最優關系中的A、b參數指標，評估天氣雷達定量估測降水對錫林浩特地區洪澇災害的預警能力，及其在防災減災中的作用。

2 最優化處理方法

2.1 錫林浩特市地區降雨類型的判斷

利用錫林浩特多普勒天氣雷達回波識別的方法，對錫林浩特地區2019年—2021年每年5月—9月降水天氣過程進行分析，得到錫林浩特地區降雨天氣分成穩定性降水、混合性降水、對流性降水3種類型。①穩定性降水主要由層狀云產生，可造成區域性暴雨或大雨，影響系統多為河套倒槽；②混合性降水主要是層狀云和積狀云共同產生的，可造成區域性暴雨或大雨，影響系統多為高空槽配合地面倒槽；③對流性降水由積狀云產生，多為局地強降雨，影響系統多為東北冷渦。

錫林浩特地區穩定性降水天氣過程主要出現在5月、9月，占整個汛期天氣過程比例較小，另外因穩定性降水其雷達回波強度梯度變化不大，天氣雷達估測降水誤差較小，所以本研究重點分析混合型及強對流型天氣雷達估測降水誤差原因及規律，利用最優化處理方法降低誤差值，根據平均校準法求出不同距離平均校準因子，從而得出符合業務需求的天氣雷達估測降水參數指標。

2.2 最優化處理方法

因錫林浩特地區的區域雨量站每年汛期5月—9月開始使用，研究時段集中到5月—9月，統計Z-I關系利用2019年—2021年錫林浩特新一代天氣雷達相應的6 min一次的雷達回波PPI資料及對應的區域雨量站資料，為了確保Z-I關系統計的準確度，研究區域內的雨量站數據全部來自錫林郭勒盟CIMISS應用系統數據庫中數據，該數據庫中的雨量數據包括分鐘雨量、小時雨量、降水過程總降水量等，能滿足不同降水類型的數據分析及研究。同時，為進一步提高統計Z-I關系的精度，做統計計算時把具備相同降水類型的樣本數據全部進入統計，確保有足夠長的時間序列，從而滿足降水時段越長精度越高的要求。

用最優方法對錫林浩特天氣雷達定量估測降水進行研究要用到判別函數：

CTF=min{∑i(Ai-Gi)2+(Ai-Gi)}

CTF用Gi、Ai的某種差值函數表示，把各點的雷達估算值Ai和對應的雨量站點實測值Gi代入CTF，如CTF過大，就不斷調整Z-I關系中的系數A和b值(Z=AIb)，直到CTF達到最小值為止，這時的參數A和b值所決定的Z-I關系就算是最優的。實踐證明，使用這種判斷函數能使每一點每小時估算值的平均值和相應點每小時雨量計估算值的平均值接近相等。

表1 調整后的Z-I關系系數

3 強對流天氣過程定量估測降水效果評估

2020年7月9日11：00—17：00錫林浩特市突發短時強降雨、雷電、冰雹等強對流天氣，錫林浩特觀象臺、氣象局院內這2個站點降雨量分別達到120 mm、67 mm。選取錫林浩特觀象臺、氣象局院內這2個站點最強降水時段13：00—15：00進行分析，檢驗強對流天氣過程中不同等級降水的估算能力及優化后過程降水的誤差分析。

表2 雷達估測降水比較

表2是此次大暴雨降水實況、天氣雷達OHP產品(1 h累積降水)與優化處理Z-I關系后的定量降水估測，誤差1為訂正前的估測誤差的絕對值，誤差2為利用優化后的Z-I關系估測降水的誤差絕對值，9日這天市區錫林浩特觀象臺、氣象局院內2個站出現大暴雨、暴雨到小雨，從表2結果可以得到站點1和站點2雷達估測降水的平均誤差分別為11.3、18.1，訂正后的降水估測平均誤差只有5.8、5.2；從表3中分析2020年7月9日暴雨天氣過程中不同等級降水量級的絕對誤差，量級越大的降水都有不同程度的低估；相對誤差能反映估測降水數據的可用程度，該次比較典型的局地強對流大暴雨天氣過程中，經過最優化處理的Z-I關系對暴雨量級的降水估算精度優于天氣雷達OHP產品(1 h累積降水)，可用性比較強。

表3 不同等級小時降雨量實況和Z-I關系 雷達估算降雨量誤差統計

從表2中可以看出短時強對流天氣過程因其回波強度變化太快，小時降水估測與實際降水量存在一定誤差，但將此次強對流天氣過程總降水量進行累加后誤差小了很多。所以在實際工作中，可以對雷達測得的多個降水量進行累加或平均，這樣可以去除隨機誤差的影響，從而保證天氣雷達定量估測降水的精度。

4 結論

通過對2020年7月9日大暴雨天氣過程的定量測量降水的評估分析表明，強對流天氣過程中中小尺度系統活躍，不同性質的降水單體同時存在，因此可以說，在不同性質的降水回波同時存在的情況下，誤差的情況變得復雜。通過分析可知，突發的強降水和強回波中心是造成雨量站觀測值誤差較大的原因，因此對Z-I關系擬合造成了較大的影響；將優化前后估測雨量的產品與實況進行對比分析的結果表明，調整后的降水產品估測降水的準確度有所提高，雖然仍然偏低，但比起單一的Z-I關系均有不同程度的改善，天氣雷達1 h累積降水量產品OHP估測的降水規律性較差，估測值不能真實反映天氣過程中各區域降雨能力的整體情況，優化后估測1 h雨量比PUP中根據經驗公式得到的OHP產品要接近實況，可用性比較強，可以作為后續研究“錫林浩特新一代天氣雷達定量估測集成系統”的基礎。