降水現象儀數據分析及訂正算法研究

常奮華> 王 帥 唐輝亮 于子敏

(1.福建省氣象服務中心，福建 福州 350008;2.福建省大氣探測技術保障中心，福建 福州 350008;3.三明市氣象局，福建 三明 353000)

降水粒子在重力作用下因降落速度不同而導致的碰并現象[1],是云雨形成的重要過程。較大的雨滴會受到表面張力、空氣壓力以及重力引起的水滴內部的靜壓力差。隨著水滴的增大，空氣壓力與水滴內部的靜壓力差隨之增大，而表面張力卻因曲率的減小而減小[2]，在這三個不同作用力共同作用下，大雨滴在降落時發生變形，雨滴越大，變形越嚴重,且當雨勢較強時，易發生兩個或多個降水粒子的碰并結合，造成傳感器對降水現象判定錯誤。本文結合DSG4降水現象儀的測量原理及測量特性，通過對降水譜圖的“雨區”和“冰雹區”現象進行閾值質控驗證，減少降水現象的誤判問題，為DSG4降水現象儀的數據可靠性進行科學論證。依托雨滴譜傳感器現有算法，在強降水粒子譜圖分析的基礎上對此類降水現象進行數據質量控制，降低誤判冰雹發生，提升降水現象儀觀測數據準確度。

1 降水現象儀的測量原理

降水現象儀的核心觀測為發射水平光束的激光傳感器，該傳感器發射器和接收器均集成防護罩內，結構如圖1所示。

圖1 降水現象儀測量結構圖

設備開始工作時，激光發射端發射一束水平的激光，接收端根據接收激光強度轉換成相應強度的電信號；當測量區沒有降水粒子時，接收端輸出的電壓為連續固定值，輸出為無降水；當測量區有降水粒子通過時，因降水粒子遮擋一部分激光光束，所產生的消光作用將使激光光束的強度減弱，接收端輸出的電壓降低，輸出電壓波谷，通過輸出電壓與固定值偏離幅度計算降水粒子的直徑(D)，同時，根據遮擋激光光束的時間(△t)計算降水粒子的降落速度。測量原理如圖2所示。

(a)降水粒子經過水平激光測量區過程中電子信號轉換(b)接收單元接收到信號變化范圍 (c)根據信號變化值計算粒子直徑及速度對應關系圖2 降水粒子直徑與速度計算原理

通過降水現象儀算法處理后，對激光帶的降水粒子進行分級和統計，可將降水粒子的直徑從0.2mm到25 mm分成32個等級，速度從0.2m/s到20 m/s分成32個等級。通過降水粒子統計分析，得出不同種降雨類型的強度、總量、粒子大小和速度，形成降水的能量譜圖。

2 降水相態判定依據

根據Gunn-Kinzer Line以及等速線(V=2.7m/s和V=10m/s)對不同相態的降水做出劃分。降水相態判定依據粒子降落速度V及粒子大小D。Gunn-Kinzer Line 劃分相態公式如下所示：

V=A-Bexp(C×D)

其中，D為粒子直徑，V是當前粒子降落速度，取A=9.65，B=10.3，C=-0.6，則公式變為：

V=9.65-10.3exp(-0.6D)

結合公式對降落粒子進行圖譜劃分，譜圖具體劃分如圖3所示。

(a)降水相態劃分(b)頻譜采樣轉換圖

降水粒子下落過程中會發生拉伸破裂。根據傳感器測量原理可知：降水粒子的拉伸會增大直徑等級，而降水粒子的破裂會減小直徑等級；在實驗室中，降水粒子破碎的臨界半徑為4.3mm，然而大氣存在明顯的湍流，湍流越強，破碎的臨界直徑會越小，因此測量降水粒子自發破碎半徑為3～3.5mm，很少出現直徑6mm以上的雨滴。通過大量試驗數據分析，對粒子直徑大于4.75mm及降落速度在6.8～12m/s區間的降水粒子進行修正，屬于冰雹紅色R區，修正結果由圖3(b)可清晰看出。

3 數據統計分析

選取福建省69個國家氣象觀測站2020年5月1日—6月30日的數據進行統計分析，降水現象儀觀測到冰雹主要發生在強對流或短時強降雨期間，小時降水量在30mm/h及以上。其中，69個國家氣象觀測站滿足條件的降水時間共計3847分鐘，冰雹出現時間共計279分鐘，真正出現冰雹分鐘為2分鐘，冰雹誤判率為7.3%，真正出現冰雹比例為0.052%，選取冰雹誤判8次及以上典型站點強降水與誤判冰雹之間關系如圖4所示。

圖4 典型站點誤判冰雹與強降水關系圖

由圖4可見，誤判冰雹與強降水發生次數存在一定關系，強降水次數越多，冰雹誤判出現次數會相應增多。然而部分站點如大田和德化，強降水發生次數相對較少，而冰雹誤判率分別為25%和34.2%，誤判率較高；站點出現冰雹誤判主要與強降水粒子到達儀器采樣區相態有直接關系，需要進一步統計誤判站點粒子譜圖查找誤判原因及算法改進。誤判冰雹超過5次及以上的站點如圖5所示。

圖5 誤判超過5次及以上站點數量

通過統計各站誤判冰雹次數，出現誤判冰雹站點共49個，圖5給出超過5次誤判的站點，數量達27個，超過10次誤判的站點6個，誤判冰雹最多的2個臺站分別為順昌(26次)和大田(22次)，如此多的冰雹誤判需要臺站人員不斷加強數據質控，將嚴重影響地面自動化改革的推進和發展。

分析發現，誤判均出現在強降水天氣過程中，而且誤判冰雹多數發生在強降水開始和分鐘雨強最大時刻左右，從而進一步說明強雨滴粒子下降過程中不斷拉伸碰并，導致直接變大和速度變快，到達采樣區后符合冰雹相態，被誤判為冰雹。以寧德福鼎臺站2020年6月2日—6月5日連續強降水為例，強降水過程如圖6所示。

圖6 福鼎站點強降水分布圖

由圖6可見，6月2日—6月5日降水過程中共發生4次短時強降水，且均出現冰雹誤判現象。強降水時間段對應的粒子圖譜如圖7、圖8所示，4個時間段的強降水過程均有降水粒子落在冰雹劃分區域。6月2日落在冰雹區域的降水粒子有8個，6月3日有4個，6月5日有4個，6月6日有5個，被判定為冰雹，輸出代碼為89，因此導致誤判冰雹發生，主要原因為短時強降水過程中降水粒子碰并導致粒子直徑變大，從而造成誤判情況發生，因此需要對誤判冰雹進行數據訂正和算法改進。

圖7 6月2日和6月3日出現冰雹粒子圖譜

圖8 6月5日和6月6日出現冰雹粒子圖譜

4 冰雹算法修正

根據分析冰雹誤判情況和真正冰雹數據圖譜，冰雹算法需要進一步修正,粒子的降落速度和直徑滿足3個條件才能判定冰雹，修正條件如下：

①V=9.65-10.3exp(-0.6D)

②Er≥-45%且D>5mm

③測量通道的粒子需滿足兩個以上通道，且每個通道內冰雹數量不少3個。

同時滿足以上三個條件的降水現象可判定為冰雹。

5 冰雹誤判數據質控分析

選取福建省69個國家氣象觀測站2020年5月1日—7月31日數據進行重新質控，測得強降水時間為5377分鐘，誤判冰雹381分鐘，涉及54個臺站，質控后冰雹減少至10分鐘，臺站減少至8個，冰雹最多的柘榮臺站，冰雹出現2分鐘。因此經過質控后冰雹誤判大大降低，并將改進算法應用于降水現象儀，從而進一步提升觀測數據準確性，減輕臺站保障人員勞動強度，有力推動地面自動化改革的進展。

選取南平延平和寧德柘榮兩個站點質控前后強降水與冰雹之間關系如下。

5.1 南平延平站點數據分析

選取該站點2020年6月6日—6月8日典型降水過程數據，強降水曲線圖如圖9所示。

圖9 南平延平實驗站降水強度曲線數據

由圖9可見，該站點發生5次強降水過程，質控前5次強降水過程中均存在誤判冰雹，5次過程對應降水粒子圖譜如圖10、圖11所示。

圖10 點1與點2粒子圖譜

圖11 點3、點4和點5粒子圖譜

由圖10、圖11可見，在本次降水過程中5個雨強較大的時刻均存在直徑大于等于5mm、速度大于等于10m/s的降水粒子出現在冰雹相態區域，其中點1出現2個降水粒子，點2出現5個降水粒子，點3出現4個降水粒子，點4出現5個降水粒子，點5出現1個降水粒子，對本次降水過程質控后，5個強降水時刻均不滿足“降水粒子個數大于等于6個”，因此質控后判定結果均為降雨。主要原因：雨強較大時，雨滴粒子極易產生碰并效應，導致粒徑變大，達到冰雹判定標準，從而產生誤判冰雹現象發生；降水現象儀經過前端質控后，此次降水過程未發現冰雹，從而提高降水現象儀觀測準確性。

5.2 寧德柘榮站點數據分析

選取寧德柘榮站點2020年7月1日4次典型降水過程數據，4次降水強度分布為63.6mm/h、113.5mm/h、131.0mm/h、38.8mm/h，降水強度隨時間變化曲線圖12所示。

圖12 寧德柘榮2020年7月1日降水強度趨勢圖

四次強降水時間段分布對應的粒子譜圖如圖13、圖14所示。

圖13 點1和點2強降水過程對應的粒子譜圖

圖14 點3和點4強降水過程所對應的粒子譜圖

由圖13、圖14可見，本次降水過程中，點1無降水粒子在冰雹橙色區域內，因此觀測數據為雨，與實際相符；點2有超過直徑5mm的降水粒子9個，分布位于4個通道，速度均在10m/s左右，符合冰雹相態，判定為冰雹，與實際觀測相符；點3與點4在冰雹橙色相態區降水粒子分布為1個和5個，質控前判定為冰雹，質控后降水粒子個數達不到6個要求，修正降雨，與實際觀測相符。

本次4個強降水觀測點有兩個觀測與實際相符，2個出現誤判冰雹，誤判率達到50%，經過算法修正后，后2次的誤判冰雹修正為降水，提高降水現象儀觀測數據準確性。

6 結論

本文通過對福建省2020年5月—7月國家氣象觀測站降水現象儀觀測數據及圖譜數據統計分析，尋找出冰雹誤判的原因并對算法進行改進，應用于降水現象儀前端，提高觀測數據準確性，降低大多數冰雹誤判情況發生，具體結論如下：

①降水現象儀在降水強度過大時比較容易產生冰雹誤判，通過算法升級后，冰雹誤判情況大大降低，但是仍然會存在部分誤判數據，需要對全省降水現象儀數據進行綜合分析，特別是實際觀測冰雹站點數據詳細分析，進一步優化質控算法，提升觀測數據準確性。

②通過大量的譜圖數據分析對比發現，降水現象儀在雨勢大且連續降水時，降水粒子發生碰并導致粒子直徑增大，達到橙色冰雹相態判定標準，從而產生誤判。本文提出冰雹誤判修正算法，在滿足降水粒子直徑≥5mm的條件下，還需要增加通道>2個、粒子個數≥6個、降落速度8m/s以上的判定條件。通過實際業務應用，降低97.6%冰雹誤判情況發生，進一步提升觀測數據準確性。然而，三明大田臺站連續出現23分鐘冰雹誤判，需要進一步優化算法，同時考慮不同云狀情況下例子濃度與雨強大小之間關系，減少誤判冰雹情況發生。