雨滴譜數據在S波段雙偏振天氣雷達數據質量評估中的應用*

李 力 徐 芬 劉 希 陳 剛

1 南京市氣象局,南京 210019

2 南京氣象科技創新研究院,南京 210019

3 中國氣象局交通氣象重點開放實驗室,南京 210019

提 要：結合T-Matrix方法和雨滴譜儀數據反演雙偏振參量,設計了一種雨滴譜反演評估方法(雨滴譜法),利用其反演結果可對雙偏振天氣雷達數據進行評估。將此方法應用于不同類型降水過程的雷達偏振參量數據質量評估,結果表明:滿足微雨條件時,雨滴譜法與傳統的微雨滴法均能有效監測由雷達系統誤差導致的觀測偏差,且評估結果十分接近;不滿足微雨條件時,雨滴譜法評估的不同類型降水過程的雷達數據質量與滿足微雨條件下的評估結果十分接近,客觀證明了系統調整后雷達運行良好、數據質量穩定;不同雨強(R)情況下,雨滴譜法的評估結果具有一致性。10 mm·h-1≤R<20 mm·h-1時,雷達觀測的數據質量最為穩定。該雨滴譜法適用范圍廣,可動態評估雙偏振雷達偏振參量質量,有助于雷達調整和數據校正。

引 言

雙偏振天氣雷達通過發射水平和垂直兩個方向的電磁波,可獲取相較常規天氣雷達更多的觀測信息,除常規觀測參量外,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)、相關系數(CC)、差傳播相位(ΦDP)和差分相移率(KDP),因此,可提升雷達觀測能力,從而提高降水、強對流天氣預警預報服務能力。2016年起,中國氣象局在雙偏振天氣雷達技術升級改造業務試驗基礎上(邵楠等,2018),逐步在全國開展相關升級工作。升級后的天氣雷達相較于之前,對各種天氣的監測能力進一步提升:(1)利用雙偏振雷達的ZDR和CC特征變化可表征冰雹空中翻滾現象及其下落融化過程外包水膜現象,ZDR柱的出現可指示上升運動,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確率(夏凡等,2023),對雷達水凝物相態分類與定量降水估測等氣象現代化業務有一定支撐作用;(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三維風場結構提供參考依據(楊華等,2023);(4)雙偏振雷達在超級單體鉤狀回波的末端處探測到的龍卷碎片特征(TDS),在龍卷監測預警業務中非常有用,尤其在視覺無法確認龍卷是否已經在地面生成的情況下,TDS可以幫助確認龍卷的發生和位置(李昭春等,2021);(5)雙偏振參量可以反演天氣系統中水成物粒子相態變化,從而能夠提升雷達定量降水估測能力和雷暴單體預警能力(李曉敏等,2017;張哲等,2021)。但是,雷達數據質量易受自身硬件、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,在使用雙偏振雷達數據前,需首先確認雙偏振雷達是否存在系統誤差(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)通過雷達質量指數算法將影響雷達資料質量的主要因子(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,據此對雷達資料質量進行定量評估。胡志群等(2014)還對比了幾種常用的系統誤差標定方法,包括太陽法、垂直指向法、仰角法、地物法、干雪法、微雨滴法等,認為微雨滴法理論清晰、無需特定掃描模式,只需從常規體掃觀測數據中篩選滿足信噪比(signal to noise ratio,SNR)、水平反射率因子(ZH)等特定閾值條件的數據,即可對ZDR進行較為準確的誤差分析;李思騰等(2019)基于理論設計了標準差分析法對X波段雷達資料進行質量評估;張林等(2021)則利用雨量計聯合SA天氣雷達數據定量評估移動X波段雙偏振雷達數據質量,在評估基礎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,及時準確地評估出雷達雙偏振參量的系統誤差,有助于及時校正雷達,為天氣預報預警工作提供可靠觀測保障。

微雨滴法是目前應用最廣泛的雙偏振參量質量評估方法之一。其不依賴于雷達硬件,但需保證觀測的降水粒子近似為球形,在實際操作中需篩選零度層以下、ZH<25 dBz(或更小)、CC≥0.95的區域(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、避雷針或強對流降水過程邊緣效應等因素影響的數據也要剔除,有一定局限性。

激光雨滴譜儀是以激光為基礎的新一代高級光學粒子測量器及氣象傳感器,可同時直接測量降水中所有液體和固體粒子的尺度和速度,并對降水粒子進行分類(李力等,2018),可滿足氣象、水文的傳感探測器需求,并達到了世界氣象組織和美國國家氣象局相關技術規定的要求。陳剛等(2022)利用雨滴譜儀和雙偏振雷達研究了河南“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波段雙偏振雷達進行了散射反演,得到粒子前向和后向散射幅度,并由此計算ZH、ZDR及KDP等雙偏振參量,得出了一套使用雨滴譜數據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據開展雙偏振天氣雷達相關數據質量評估工作提供了有益參考。

因此,本文基于雨滴譜數據和T-Matrix方法設計了一套雙偏振參量(以下簡稱偏振參量)質量評估方法:首先利用雨滴譜數據反演的偏振參量,與對應雷達偏振參量進行偏差評估,并與采用微雨滴法評估的結果進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的降水過程進行雷達偏振參量數據質量評估工作;最終實現一套可用于實時監控雷達偏振參量系統偏差的質量評估技術,為及時標定雷達提供數據支撐。

1 數據選取

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個基本站內,型號為OTT Parsivel型(OTT1);S波段雙偏振天氣雷達(CINRAD/SAD) 架設于南京龍王山;5部儀器及雷達具體位置如圖1所示。由該圖可見,雨滴譜儀在雷達探測范圍內不同距離上均勻分布,其數據可有效應用于質量評估工作。

注:圖中圓圈為天氣雷達距離圈,半徑為50 km。

1.1 雨滴譜數據預處理

5部OTT1雨滴譜儀的數據頻率為1 min,其譜數據分為直徑和速度通道各32個,本文主要使用直徑通道數據。由儀器使用說明書可知,該設備最低兩個通道(0.062 mm和0.187 mm)的觀測數據目前尚缺乏有效的校準手段,所以本文只使用另外30個通道的譜數據開展工作。李力等(2018)對這5部雨滴譜儀數據進行了評估,認為在降雨過程中雨滴譜儀雨量數據可代替雨量計應用于科研業務中。

通常認為雨滴在直徑≤1 mm的情況下為球形粒子(張貴付,2018)。為準確評估天氣雷達偏振參量對球形粒子的探測偏差,可根據雨滴譜數據反演雨滴的平均直徑,本文通過計算質量加權平均直徑Dm(Chen et al,2012)來代表雨滴直徑。

當雨量太小時,雨滴譜儀觀測的數據質量將無法保證,故在應用雨滴譜數據開展評估工作前,先剔除降水粒子個數小于10個或雨強<0.5 mm·h-1對應時次的數據。

1.2 雙偏振天氣雷達數據選取

2019年,南京雙偏振天氣雷達(以下簡稱南京雷達)在3月完成雙偏振功能升級改造,并于4—9月(汛期)進行試運行,10月后針對運行狀況進行了系統偏差調整。此后,該部雷達投入業務運行至今。為檢驗本文評估方法是否能有效監控由雷達系統偏差造成的觀測數據偏差,本文將同時使用調整前和調整后的雷達數據開展質量評估工作。Chen et al(2021)研究發現,當雨強<80 mm·h-1時(或液態水含量在0～5 g·m-3時),基于雷達數據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,用以檢驗設計的評估方法是否適用廣泛,降水日期、站點和降水類型如表1所示,共7224個雷達體掃時次和對應的雨滴譜時次進入數據評估。

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

2 評估方法

本文設計的評估方法是一種可實時自動化,且不受大部分降水類型約束的雙偏振雷達數據質量評估方法。為驗證該方法是否能有效評估偏振參量數據質量,首先篩選符合微雨條件的層云降水過程,將該方法的評估結果與受到廣泛認可的微雨滴法進行對比;有效性得到驗證之后,再對所有類型降水過程的偏振參量數據開展評估工作。

本文所選取的降水個例以移動較慢的大范圍層云降水和積層混合云降水為主,以南京雷達體掃時次為基準,選取與其最近時次的雨滴譜數據和雷達數據進行匹配;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以下的雷達觀測數據進行對比。浦口、南京、六合的3個雨滴譜儀所在地距離雷達站較近(分別距雷達站20、33、37 km),采用0.5°和1.5°(800 m以下)仰角的雷達數據進行評估;而溧水、高淳的2個雨滴譜儀所在地距離雷達站略遠,只采用0.5°仰角的雷達數據進行評估。進入評估的數據對共計7224個時次。

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)提出的雨滴軸比經驗關系式計算表征雨滴形狀橢球軸比。再使用雨滴譜數據結合T-Matrix方法進行偏振參量求取。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)。

結合ZH、ZDR和CC的計算公式(Zhang et al,2001;Shao et al,2020),即可根據雨滴譜數據計算得到所需的偏振參量。選取2020年6月12日一次降水過程,根據質量加權平均直徑計算公式得到的降水粒子直徑結果,選取直徑≤1 mm的球形粒子進行偏振參量反演,結果如圖2所示。圖2表明,在基本滿足球形粒子的情況下,由雨滴譜數據計算得到的ZDR概率密度分布眾數中值為0.1 dB,CC為1,準確反映了雙偏振雷達對球形粒子特征觀測結果,可將雨滴譜數據反演的偏振參量作為真值,用于雙偏振天氣雷達數據質量評估。利用雨滴譜數據反演的偏振參量,與對應時次雙偏振雷達的觀測結果進行比較,可實現對雷達數據的評估,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中值。

2.2 微雨滴法

微雨滴法是根據毛毛雨等小的降水粒子近似為球型這一物理特性而發展起來的ZDR標定方法。Ryzhkov et al(2005)研究表明小雨和干雪區的ZDR近似于0 dB, CC近似于1,因此層狀云中的小雨區和融化層以上的干雪區數據可以用來檢驗雷達的定標效果,目前被廣泛應用于我國雙偏振雷達數據質量評估工作中。該方法關鍵之處在于,進入評估的雷達觀測數據必須是小雨或者干雪區域,因此需要設計嚴格的數據篩選準則選取符合要求的數據。胡志群等(2014)在用微雨滴法標定C波段偏振雷達數據時,除了采用指標ZH<15 dBz外,還增加了SNR>26 dB 和1 km<回波距離雷達<30 km的指標;胡東明等(2019)在評估廣東CINRAD/SAD雙偏振雷達數據時,遵循如下數據選取原則:(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型號與胡東明等(2019)的一致,因此也采用同樣數據選取原則篩選用于微雨滴法的雷達偏振參量數據;(4)為了有效去除雜波,進一步增加如下數據選取條件:ZH>10 dBz。

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

3 評估結果分析

3.1 不同評估方法對比分析

利用南京雷達調整前后的觀測數據(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標定誤差,調整前在-2.0～1.5 dB,調整后在0.2 dB左右。該結果表明,在滿足微雨條件下,微雨滴法有效評估出了雷達調整前后觀測數據質量的提升。

圖3為2019年4月21日降水過程(雷達調整前,層云降水)的南京雷達0.5°仰角觀測結果。如圖3a所示,此次降水過程中,ZDR值幾乎都小于0 dB,大多數位于-2～-1 dB,說明南京雷達觀測ZDR存在明顯低估,具有較明顯的系統性偏差。圖4為同一降水過程和探測仰角下,南京雷達觀測的ZDR和CC在微雨區域和干雪區域的概率密度分布。結果顯示,微雨和干雪區ZDR的眾數中值為-1.5 dB,可認為標定誤差均約為-1.5 dB;CC的眾數中值為0.99,可認為標定誤差均約為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0.5°仰角觀測(a)ZDR-ZH散點圖,(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:實線為概率密度分布眾數中值。

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

圖5 2019年11月17日層云降水過程南京雙偏振天氣雷達0.5°仰角觀測(a)ZDR-ZH散點圖,(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:實線為概率密度分布眾數中值。

上述結果既反映了微雨滴法評估出了南京雷達調整前后觀測數據質量的提升,表明其在由雷達系統偏差導致的數據質量監測方面是行之有效的,也說明了經過系統調整,南京雷達觀測的ZDR和CC可較為真實地反映降水的微物理特征。

同樣的觀測數據,利用雨滴譜法進行質量評估(表略)。結果表明調整前ZDR均方根誤差約為1.9 dB,平均偏差約為-1.9 dB(雷達觀測數據小于雨滴譜反演數據),ZDR系統偏差為1.9 dB;調整后ZDR均方根誤差約為0.5 dB,平均偏差約為0.1 dB(雷達觀測數據大于雨滴譜反演數據),ZDR系統偏差為0.2 dB,此結果與微雨滴法相似。

3.2 不同降水類型的雷達數據質量評估

3.1節證明了雨滴譜法在微雨條件下的可行性。為驗證其較之微雨滴法的適用范圍廣泛性,本節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的雷達觀測數據,再選取不同類型降水過程觀測數據,分別對偏振參量進行質量評估。

根據兩次層云降水過程不同粒徑下的質量評估結果(表2),層云降水過程中最大平均粒子直徑都<1.8 mm。結果表明,雨滴譜法對不同粒徑降水的ZDR的評估結果十分接近,南京雷達調整前后的平均偏差分別為1.8～1.9 dB和0.0～0.2 dB,說明調整之后南京雷達數據質量有較大改進。

表2 基于雨滴譜法的不同粒徑ZDR質量評估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觀測的一次積層混合云降水過程的雙偏振參量的評估結果。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,南京市高淳地區出現暴雨,00—23時,13個自動站累計降水量超過50 mm,高淳站達69.4 mm。圖7顯示,雨滴譜數據反演的ZH和CC與南京雷達的觀測結果較為一致。計算雨滴譜反演結果和雷達觀測的平均偏差,3個偏振參量均為雨滴譜反演結果略大:ZH約1.2 dBz,ZDR約0.2 dB,CC約0.004。說明調整后南京雷達的數據質量基本穩定。

圖7 2020年7月13日積層混合云降水過程雷達觀測的雙偏振參量和高淳站雨滴譜數據反演時間演變(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

為進一步檢驗雨滴譜法的有效性,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 基于雨滴譜數據反演評估方法的2020年南京不同雨強下雷達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區間段的ZDR平均系統偏差,結果約為0.40 dB;當10 mm·h-1≤R<20 mm·h-1時(圖8b),結果約0.05 dB;1 mm·h-1≤R<10 mm·h-1時(圖8c),結果約為0.09 dB;當0 mm·h-1

4 結論與討論

目前氣象業務中采用的同發同收技術體制的CIRAD/SAD型號雙偏振天氣雷達,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偏差。及時準確地評估出雷達偏振參量的系統誤差,有助于及時校正雷達,為天氣預報預警工作提供可靠觀測保障。本文以2019—2020年的南京雷達數據為例,采用了一種基于雨滴譜數據的評估方法對偏振參量數據質量進行評估,得到以下結論。

(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測由雷達系統誤差導致的雷達觀測偏振參量的系統偏差。評估結果表明,南京雙偏振天氣雷達調整后,ZDR測量偏差在0.2 dB左右,滿足系統設計指標要求。

(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偏振參量的評估結果與微雨條件下十分接近,雨滴譜數據反演的ZDR和CC與南京雷達的觀測結果較為一致,兩者偏振參量的平均偏差:ZDR約為0.2 dB,CC約為0.004,說明調整后南京雷達的數據質量一直比較穩定,雨滴譜法可用于實時監控雷達數據質量。

(3)對不同雨強等級的降水過程雷達ZDR數據質量進行評估發現:2020年南京雷達在大部分降水過程中觀測所得偏振參量的數據質量較為穩定,且雨滴譜法在不同雨強情況下,對南京雷達偏振參量的評估結果具有一致性;當10 mm·h-1≤R<20 mm·h-1時,ZDR平均系統偏差約為0.05 dB,即雙偏振雷達在該雨強下觀測質量最為穩定。

綜上,本文采用的雨滴譜法初步將雨滴譜數據應用于雷達數據質量評估工作中。比起微雨滴法,雨滴譜法適用范圍更廣,可動態評估雙偏振雷達偏振參量質量,有助于雷達調整和數據校正。最后需要說明的是,本文的研究基于2019—2020年南京天氣雷達觀測數據,評估結果并不代表該站雷達長期的數據質量,且觀測的極端強降水過程較少,無法說明雨滴譜法在強降水過程中的適用能力。尚需今后持續收集不同類型的降水過程數據(尤其是極端強降水過程),并繼續改進方法。