潘赫拉，許東蓓，陳明軒，支樹林，李典南

(1.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，高原大氣與環(huán)境四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610225；2.北京市氣象局，北京 100089；3.江西省氣象局，江西 南昌 330096)

引 言

天氣雷達(dá)是大氣監(jiān)測(cè)的重要手段，在對(duì)中小尺度天氣系統(tǒng)監(jiān)測(cè)和預(yù)警中有著不可替代的作用，受到很多國(guó)家和氣象、水文等相關(guān)國(guó)際組織的高度重視[1]。例如多普勒天氣雷達(dá)，它向大氣中發(fā)射脈沖電磁波，電磁波在大氣中近似直線傳播，當(dāng)遇到云、霧、雨、雪粒子時(shí)會(huì)發(fā)生散射，一部分被散射的能量會(huì)被雷達(dá)天線接收，即回波信號(hào)，可以將氣象目標(biāo)物的信息顯示在屏幕上并儲(chǔ)存在雷達(dá)基數(shù)據(jù)中。天氣雷達(dá)具備的自動(dòng)完成立體掃描模式，簡(jiǎn)稱“體掃”，“體掃”過(guò)程中雷達(dá)天線作螺旋式上升，目前多數(shù)是6 min為一個(gè)體掃周期[2]。多普勒天氣雷達(dá)根據(jù)反射波長(zhǎng)度可分為X波段(波長(zhǎng)3 cm)、C波段(波長(zhǎng)5 cm)與S波段(波長(zhǎng)10 cm)，其中X波段雷達(dá)適合小雨探測(cè)，C波段雷達(dá)對(duì)中雨探測(cè)較為適宜，S波段雷達(dá)則更適合探測(cè)暴雨及冰雹[3]。由于多普勒天氣雷達(dá)探測(cè)資料時(shí)空分辨率高，揭示強(qiáng)對(duì)流天氣(包括對(duì)流風(fēng)暴和對(duì)流性降水)時(shí)空分布的短周期變化特別是日變化特征具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，可以幫助了解強(qiáng)對(duì)流天氣的發(fā)展演變機(jī)制和當(dāng)?shù)貧夂蛱卣?，為?duì)流風(fēng)暴和對(duì)流性強(qiáng)降水的臨近預(yù)報(bào)和預(yù)警提供背景資料和科學(xué)依據(jù)[4-7]。

天氣雷達(dá)資料早期主要應(yīng)用于氣象學(xué)研究，雷達(dá)氣候?qū)W的研究較少[8]。直到CARBONE等[9-10]在雷達(dá)氣候?qū)W方面取得一些成果才將研究重點(diǎn)初步確定為對(duì)流研究和降水分布[11-16]。這兩個(gè)方面的研究初步揭示了不同地區(qū)對(duì)流風(fēng)暴和對(duì)流性降水的日變化特征，以及不同天氣系統(tǒng)、氣候特征和地形強(qiáng)迫對(duì)對(duì)流日變化的影響機(jī)理[17-22]。國(guó)內(nèi)相關(guān)研究起步較晚，早期研究多是利用雷達(dá)資料對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的基本特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析[23-25]。

近年來(lái)，隨著雷達(dá)數(shù)據(jù)的積累、雷達(dá)監(jiān)測(cè)網(wǎng)的完善和技術(shù)手段的更新，雷達(dá)氣候?qū)W的研究也取得一些新進(jìn)展[26-27]。這些新進(jìn)展，不僅豐富了現(xiàn)有雷達(dá)氣候?qū)W的研究成果，還為更多區(qū)域深入進(jìn)行氣候?qū)W研究提供參考。本文主要從以下三個(gè)方面介紹國(guó)內(nèi)外雷達(dá)氣候?qū)W研究的進(jìn)展。第一方面，對(duì)流的雷達(dá)氣候?qū)W研究新進(jìn)展聚焦于在統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上進(jìn)行更深入的研究。例如，結(jié)合再分析資料和數(shù)值模式等手段進(jìn)一步揭示強(qiáng)對(duì)流天氣的物理機(jī)制和垂直結(jié)構(gòu)[28]。第二方面，雷達(dá)降水氣候?qū)W的研究成果不僅從不同角度分類降水系統(tǒng)并闡明不同降水系統(tǒng)的氣候?qū)W特征及其物理機(jī)制，而且充分利用雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)不同算法提高其數(shù)據(jù)質(zhì)量，利用高質(zhì)量的復(fù)合雷達(dá)數(shù)據(jù)研究當(dāng)?shù)亟邓臍夂驅(qū)W特征[29-30]。第三方面，通過(guò)天氣雷達(dá)對(duì)風(fēng)暴三維特征的研究是天氣雷達(dá)的一大特色，也是近年雷達(dá)氣候?qū)W研究的新方向。這一特色研究比常規(guī)觀測(cè)和衛(wèi)星觀測(cè)可以提供更多風(fēng)暴的信息，例如活動(dòng)軌跡和周期等[31]。近年來(lái)的進(jìn)展不僅對(duì)風(fēng)暴進(jìn)行識(shí)別、追蹤，了解其時(shí)空分布，還對(duì)它們進(jìn)行分類并研究了其產(chǎn)生、傳播演變的大氣環(huán)境和影響機(jī)制。

1 對(duì)流的雷達(dá)氣候?qū)W特征

1.1 日循環(huán)特征

日循環(huán)是地球氣候系統(tǒng)最基礎(chǔ)的模式之一，對(duì)流降水具有很強(qiáng)的日循環(huán)特征已成為雷達(dá)氣候?qū)W的經(jīng)典結(jié)論。例如，CARBONE等[9-10]和AHIJEVYCH等[11-12]利用美國(guó)大陸多年雷達(dá)探測(cè)資料，揭示了降水回波存在明顯的日循環(huán)和半日循環(huán)的周期性傳播氣候特征。HSU等[32]通過(guò)波譜分析法得出美國(guó)大陸對(duì)流性降水存在0.5、1.0、4.0 d等多個(gè)周期變化特征，其中日變化特征最明顯。

為進(jìn)一步掌握暖季對(duì)流的時(shí)空變化規(guī)律和發(fā)展機(jī)理，在研究華南沿海區(qū)域暖季季風(fēng)活躍期對(duì)流系統(tǒng)的日變化和傳播特征時(shí)，陳興超等[33-34]在數(shù)值模式中再現(xiàn)了對(duì)流的熱力及動(dòng)力過(guò)程。在對(duì)雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，然后通過(guò)雙線性插值方法插值到卡式坐標(biāo)下的等高面上得到CAPPI數(shù)據(jù)，以40 dBZ為閾值基于STEINER等[35]提出的分類方法和ROMATSCHKE等[36]提出的對(duì)流樣本概念識(shí)別對(duì)流并區(qū)分不同大小和強(qiáng)度的對(duì)流系統(tǒng)，對(duì)比不同對(duì)流系統(tǒng)間空間分布和日變化特征的差異，同時(shí)結(jié)合雷達(dá)徑向速度觀測(cè)、雷達(dá)反演的VAD環(huán)境風(fēng)廓線資料、JMA再分析資料以及地面觀測(cè)，解釋了華南沿海區(qū)域?qū)α髦行男纬傻奈锢頇C(jī)制。華南沿海暖季對(duì)流呈現(xiàn)出不同的日變化特征，7、8月呈明顯的午后單峰特征，5、6月除了午后峰值外，還有凌晨次峰(當(dāng)?shù)亓璩?5:00左右)，9月則存在晚間次峰(當(dāng)?shù)?1:00左右)。通過(guò)高分辨率WRF模擬結(jié)果，確定了華南沿海沿岸地區(qū)夜間對(duì)流主要由陸風(fēng)和盛行南風(fēng)輻合形成，與海風(fēng)鋒相聯(lián)系的對(duì)流降水雨帶被逐漸推到內(nèi)陸地區(qū)。通過(guò)敏感性實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)華南沿海沿岸地形在夜間對(duì)流降水的觸發(fā)過(guò)程中有著重要作用，白天降水產(chǎn)生的冷池又加快海風(fēng)及降水雨帶的傳輸。動(dòng)力強(qiáng)迫在對(duì)流降水過(guò)程中起到觸發(fā)因子的作用，而潛熱的釋放過(guò)程決定了降水的強(qiáng)度。

早在1975年，WALLACE[37]將對(duì)流降水日變化的物理機(jī)制劃分為兩大類：(1)通過(guò)主要熱動(dòng)力過(guò)程改變大氣層結(jié)穩(wěn)定性影響對(duì)流降水的日變化；(2)由邊界層過(guò)程改變低層的輻合輻散場(chǎng)來(lái)改變對(duì)流降水日變化的趨勢(shì)。除了太陽(yáng)輻射加熱的日變化之外，每天特定時(shí)段頻繁出現(xiàn)對(duì)流還與區(qū)域地形有關(guān)，包括海陸差異、當(dāng)?shù)赝恋乩?或土地覆蓋)情況、大氣環(huán)流模式和熱力學(xué)條件等，不同地區(qū)對(duì)流風(fēng)暴和對(duì)流性降水存在不同的日循環(huán)特征[38-42]。例如，LANG等[43]、ROWE等[44]發(fā)現(xiàn)地形強(qiáng)迫對(duì)對(duì)流風(fēng)暴的每日新生和傳播起到關(guān)鍵作用。CHEN等[45]指出500 hPa和925 hPa的盛行風(fēng)對(duì)對(duì)流系統(tǒng)的日變化存在顯著影響。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)比分析了山地、平原、沿海地區(qū)日循環(huán)特征的差異。一般來(lái)說(shuō)，低空急流觸發(fā)的對(duì)流在夜間東移過(guò)程中逐漸衰減，而來(lái)自平原的對(duì)流最大值在早上迅速衰減[46-47]。在CHEN等[34]、STEINER等[35]的研究中，對(duì)比海岸和內(nèi)陸的對(duì)流特征發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)涂占绷鞔嬖跁r(shí)，海岸地區(qū)向岸風(fēng)速輻合和平均上升速度更強(qiáng)，對(duì)流更容易在沿岸發(fā)展；而低空急流不存在時(shí)，來(lái)自海上的空氣更容易進(jìn)入內(nèi)陸，經(jīng)過(guò)地形抬升形成對(duì)流。對(duì)一些走廊型山谷地區(qū)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)該區(qū)域?qū)α鞑⒉换钴S，例如密西西比、下密蘇里和俄亥俄河谷，這可能是由于與山谷相聯(lián)系的螺線管環(huán)流的下沉氣流支持平流風(fēng)暴的輸送或阻止舊的風(fēng)暴被新的風(fēng)暴取代[18]。

上述國(guó)內(nèi)外關(guān)于對(duì)流日變化氣候特征的研究是目前雷達(dá)氣候研究的主流，主要解釋了不同地區(qū)對(duì)流形成、加強(qiáng)和日循環(huán)傳播與太陽(yáng)加熱、地形強(qiáng)迫以及天氣尺度和中尺度系統(tǒng)的活動(dòng)存在緊密聯(lián)系。值得注意的是，對(duì)流的發(fā)生及其時(shí)間和頻率與湖泊和非大型地形特征也有關(guān)。這些因素導(dǎo)致水平輻合的變化，從而引起低層垂直運(yùn)動(dòng)。它們還調(diào)節(jié)了地表能量的平衡，導(dǎo)致靜力穩(wěn)定梯度和浮力梯度的產(chǎn)生，后者利用強(qiáng)上升氣流推動(dòng)熱循環(huán)。一般來(lái)說(shuō)，較暗、較干和比熱容較低的土壤容易產(chǎn)生較大的感熱通量、較深的對(duì)流邊界層和熱力上升，這些都有利于對(duì)流的形成。HABERLIE等[48]給定周期內(nèi)至少出現(xiàn)一次對(duì)流定義為雷暴日，并將已識(shí)別的對(duì)流30 km范圍內(nèi)第一次出現(xiàn)回波強(qiáng)度大于40 dBZ的位置識(shí)別為對(duì)流初生點(diǎn)。他的研究集中在德克薩斯東南部3個(gè)大型水庫(kù)區(qū)域，探索人工水體對(duì)深厚濕對(duì)流時(shí)空特征的影響。結(jié)果表明，人工建造的水庫(kù)在相對(duì)靜止的天氣條件下改變了雷暴特征。大型水庫(kù)不僅在某些情況下抑制雷暴的形成，從而影響對(duì)流初生地的空間分布，而且還會(huì)影響對(duì)流初生的時(shí)間。但類似的雷達(dá)氣候研究需要累積較長(zhǎng)時(shí)間的雷達(dá)資料，目前針對(duì)非大型地形特征對(duì)對(duì)流日循環(huán)影響的研究開展得還不多。

1.2 空間變化特征

不同區(qū)域?qū)α黠L(fēng)暴出現(xiàn)頻率不同。地形復(fù)雜的區(qū)域，對(duì)流風(fēng)暴的出現(xiàn)頻率具有很大的差異。例如，匈牙利地區(qū)2007年出現(xiàn)雷暴的天數(shù)最多，且大部分雷暴分布在匈牙利東北、中北、西南地區(qū)[49]。美國(guó)地區(qū)中尺度對(duì)流系統(tǒng)表現(xiàn)出明顯的季節(jié)循環(huán)，大部分發(fā)生在暖季，有2個(gè)對(duì)流頻發(fā)中心：美國(guó)中南部和墨西哥灣沿岸、中部平原和中西部地區(qū)[50]。

近幾年在繼續(xù)研究不同區(qū)域?qū)α魅兆兓^(guò)程氣候?qū)W特征的同時(shí)，對(duì)對(duì)流垂直結(jié)構(gòu)的研究也更加深入，更側(cè)重于研究對(duì)流產(chǎn)生和傳播的物理機(jī)制。南京市及周邊地區(qū)暖季對(duì)流風(fēng)暴存在明顯的活躍區(qū)域，不同月份也存在差異，對(duì)流風(fēng)暴頻數(shù)分布大值中心位于南京東部沿江地區(qū)，其中7—8月為對(duì)流風(fēng)暴活動(dòng)高峰期，6月次之，9月最少[51]。7、8月日照加熱作用最強(qiáng)，6、7月受西南氣流加強(qiáng)和西太平洋副熱帶高壓北抬以及冷暖空氣在江淮地區(qū)交匯的影響。受盛行風(fēng)、下墊面、低空急流、太陽(yáng)加熱等多種因素影響，不同條件下的對(duì)流風(fēng)暴在水平尺度和垂直伸展高度上不同，從而在回波強(qiáng)度上表現(xiàn)出不同特征，對(duì)流風(fēng)暴的強(qiáng)弱與伸展高度有密切的關(guān)系。此外，南京地區(qū)的對(duì)流風(fēng)暴與閃電活動(dòng)密切相關(guān)，中型深對(duì)流與深對(duì)流頻數(shù)的空間分布與閃電頻數(shù)的空間分布具有很好的一致性。陳興超等[33]研究發(fā)現(xiàn)對(duì)流發(fā)生頻次的空間分布也存在明顯的月變化特征，主要與低層盛行風(fēng)的月變化有關(guān)。對(duì)發(fā)生在弱天氣強(qiáng)迫和無(wú)低空急流條件下的華南沿岸對(duì)流個(gè)例進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，對(duì)流最早分別在沿岸地形和海岸線上觸發(fā)，地形和海風(fēng)鋒的抬升作用是對(duì)流觸發(fā)的主要原因。大型對(duì)流與深對(duì)流有2個(gè)明顯的高頻中心位于東北迎風(fēng)坡和南側(cè)海岸線，說(shuō)明地形和海岸線對(duì)形成深厚的、組織化的對(duì)流起到了重要作用。KOVACS等[52]采用VIL識(shí)別深對(duì)流，利用22 a McGill雷達(dá)資料研究了魁北克南部夏季下午深對(duì)流的空間分布，發(fā)現(xiàn)3個(gè)對(duì)流熱點(diǎn)區(qū)域。這3個(gè)地區(qū)之所以對(duì)流達(dá)到最強(qiáng)，是由于對(duì)流抑制接近于零、對(duì)流有效位能較大以及有組織的水平風(fēng)和水汽匯聚，而對(duì)流最弱區(qū)域往往是缺乏其中的一個(gè)或多個(gè)特性。

2 降水的雷達(dá)氣候?qū)W特征

2.1 不同降水特征

近幾年，對(duì)流性降水和層狀云降水的分離被用來(lái)量化不同的非絕熱加熱模式對(duì)大氣環(huán)流的影響[53]。與對(duì)流性降水相比，層狀云降水的日變化幅度要小得多，而早晨降水量占總降水量的百分比高于對(duì)流降水。哥斯達(dá)黎加地區(qū)降水量高度依賴層狀云降水，大多數(shù)地區(qū)層狀云降水月變化呈雙峰型，特征隨地區(qū)不同而變化。在冬季和盛夏，對(duì)流降水量比層狀云降水量更多；而在雨季開始和結(jié)束時(shí)，層狀云降水量更多，主要與加勒比低空急流、ITCZ和哥倫比亞急流等有關(guān)[54]。有關(guān)美國(guó)中尺度對(duì)流系統(tǒng)的降水特征的研究發(fā)現(xiàn)中尺度對(duì)流系統(tǒng)降水有2個(gè)大值區(qū)分別位于美國(guó)中南部和墨西哥灣沿岸以及美國(guó)中部平原和中西部，表現(xiàn)出明顯的季節(jié)循環(huán)，大部分地區(qū)對(duì)流出現(xiàn)在暖季[50]。此外，中尺度降雨量占許多地區(qū)年降水量和季節(jié)降水量的50%以上。尤其是在農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)和有重要含水層的地區(qū)，大部分暖季降水都由中尺度對(duì)流系統(tǒng)造成。

從另一個(gè)角度出發(fā)，RICKENBACH等[55]把降水系統(tǒng)分為中尺度降水系統(tǒng)和孤立降水(isolated precipitation)系統(tǒng)(如孤立雷暴，尺度較小)并研究其氣候?qū)W特征。與中尺度系統(tǒng)降水的季節(jié)循環(huán)相比，孤立降水系統(tǒng)的季節(jié)循環(huán)較為明顯。冬季，孤立降水系統(tǒng)出現(xiàn)在佛羅里達(dá)南部和佛羅里達(dá)東部海岸到卡羅來(lái)納的海域，是由于美國(guó)東南海岸附近的墨西哥灣暖流導(dǎo)致沿岸具有相對(duì)較高的冬季海平面溫度。春季，整個(gè)區(qū)域的孤立系統(tǒng)降水增加，尤其是在佛羅里達(dá)南部。夏季整個(gè)東南海岸(包括溫暖的墨西哥灣流和古巴島)孤立系統(tǒng)降水增加。孤立系統(tǒng)降水量一般向北遞減，遠(yuǎn)離海岸也遞減。中尺度系統(tǒng)和孤立系統(tǒng)降水的日變化表明控制降水類型的機(jī)制存在明顯差異。正午前后，孤立的降水迅速增強(qiáng)，這與地表加熱有關(guān)。午后，阿巴拉契亞高原和田納西州東部山脊的孤立降水量明顯增加，可能與加熱引起的地形環(huán)流有關(guān)。相比之下，中尺度系統(tǒng)降水除了夏季南部沿海地區(qū)外，沒有明顯的日變化。

FAIRMAN等[56]把基于帶狀降水特征的自動(dòng)檢測(cè)算法應(yīng)用于復(fù)合雷達(dá)圖像，建立了美國(guó)大陸地區(qū)第一個(gè)帶狀降水氣候?qū)W。該研究是對(duì)長(zhǎng)時(shí)間序列的所有降水特征進(jìn)行量化研究的首次嘗試，未來(lái)的工作可以使用這個(gè)方法結(jié)合氣象參數(shù)的降水特征數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)確定盛行風(fēng)或大氣條件對(duì)降水特征大小、形狀和強(qiáng)度的相對(duì)影響。

2.2 復(fù)合雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)的應(yīng)用

雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)在氣候?qū)W應(yīng)用方面有著高時(shí)空分辨率的優(yōu)勢(shì)，可準(zhǔn)確性卻有待提高。為克服雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)應(yīng)用存在的不足，國(guó)外學(xué)者進(jìn)行了一些嘗試[57-59]。KRONENBERG等[60]提出一種基于四分位離群值檢測(cè)和拋物線插值的參數(shù)優(yōu)化算法提高長(zhǎng)時(shí)間降水?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量。GOUDENHOOFDT等[61]利用層狀云降水和對(duì)流降水的分類、40 min垂直反射率剖面平均、亮帶識(shí)別和不同降水模式降雨率轉(zhuǎn)換對(duì)雷達(dá)定量估測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行矯正。也有研究將雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)與其他探測(cè)資料在氣候?qū)W方面的應(yīng)用進(jìn)行對(duì)比研究，或結(jié)合生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，以彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)集應(yīng)用在氣候?qū)W方面的不足。例如，BERG等[62]、ZHANG等[63]基于現(xiàn)有的雷達(dá)降水氣候?qū)W的研究成果對(duì)雷達(dá)降水產(chǎn)品誤差進(jìn)行分析調(diào)整，并運(yùn)用一種實(shí)時(shí)算法結(jié)合雷達(dá)數(shù)據(jù)和雨量計(jì)數(shù)據(jù)生成質(zhì)量更高的復(fù)合數(shù)據(jù)集。

通過(guò)改進(jìn)反演算法得到的復(fù)合雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)集具有高時(shí)空分辨率和高準(zhǔn)確性的優(yōu)勢(shì)，但實(shí)際的氣候?qū)W應(yīng)用效果還有待于在不同地區(qū)進(jìn)行更多的實(shí)踐才能加以驗(yàn)證。例如，Met Office雷達(dá)的復(fù)合降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品計(jì)算得到的年平均降水量與氣象局綜合數(shù)據(jù)系統(tǒng)和地面臺(tái)站網(wǎng)的地表降水觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)大多數(shù)雷達(dá)和實(shí)測(cè)降水值的差值每年在500 mm以內(nèi)，有9個(gè)地點(diǎn)的高估超過(guò)500 mm，主要在蘇格蘭西海岸附近[64]。這可能是由于大風(fēng)導(dǎo)致的對(duì)實(shí)測(cè)降水的低估，也可能是由于地形效應(yīng)導(dǎo)致的對(duì)降水的高估。平均而言，雷達(dá)復(fù)合降水?dāng)?shù)據(jù)反演的年平均降水總量有2%的格點(diǎn)高估量每年超過(guò)23.4 mm，平均高估量為29 mm，而愛爾蘭有46%的格點(diǎn)平均低估量超過(guò)781 mm。

無(wú)論是基于現(xiàn)有雷達(dá)氣候?qū)W成果對(duì)降水?dāng)?shù)據(jù)反演算法進(jìn)行改進(jìn)，還是采用不同算法提高數(shù)據(jù)質(zhì)量再做氣候?qū)W分析，這些研究都反映了現(xiàn)階段雷達(dá)降水氣候?qū)W對(duì)高精度的雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)集的訴求。上述算法均能在某一程度上提高雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)的質(zhì)量，但這些研究都還局限于某一地區(qū)，而各地降水氣候特征差異顯著，不同算法的適用范圍及改良效果還有待在更多地區(qū)進(jìn)行研究才能得到驗(yàn)證。

3 風(fēng)暴屬性識(shí)別追蹤

雷達(dá)的風(fēng)暴追蹤信息可以提供風(fēng)暴單體的過(guò)去位置和未來(lái)移動(dòng)趨勢(shì)，有助于發(fā)布強(qiáng)天氣預(yù)警[65]。一些學(xué)者采用風(fēng)暴屬性追蹤統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行雷達(dá)氣候?qū)W的研究[66-68]。這種方法首先是基于雷達(dá)三維反射率因子回波，利用風(fēng)暴識(shí)別和追蹤分析算法對(duì)每個(gè)風(fēng)暴單體的屬性進(jìn)行識(shí)別、分析和追蹤，然后再對(duì)得到的所有風(fēng)暴的有效屬性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出某一地區(qū)對(duì)流風(fēng)暴的時(shí)空分布特征及其發(fā)展演變和傳播的氣候特征[69]。

目前比較有代表性的對(duì)流風(fēng)暴識(shí)別和追蹤分析算法包括風(fēng)暴三維屬性追蹤算法TITAN(thunderstorm identification, tracking, analysis, and nowcasting)以及風(fēng)暴質(zhì)心追蹤算法SCIT(storm cell identification and track)。ZITTEL[70]提出判斷雷達(dá)反射率在三維區(qū)域是否大于給定閾值，以識(shí)別風(fēng)暴位置，并根據(jù)連續(xù)時(shí)次風(fēng)暴位置估算移速，預(yù)報(bào)下一時(shí)次位置。DIXON等[71]先后改進(jìn)該方法，提出較為完整的TITAN算法用于追蹤風(fēng)暴的運(yùn)動(dòng)過(guò)程。周毓荃等[72]開發(fā)了TITAN系統(tǒng)，并應(yīng)用在人影評(píng)估和強(qiáng)天氣識(shí)別中。在該算法里，風(fēng)暴云被定義為一個(gè)反射率超過(guò)一定閾值的三維臨近區(qū)域，閾值不固定，可根據(jù)不同風(fēng)暴類型來(lái)確定反射率閾值，通常設(shè)為30 dBZ或者35 dBZ。TITAN算法區(qū)域識(shí)別追蹤性能和直觀性好，但很難反映出三維風(fēng)暴體的內(nèi)部情況，而且它只用一個(gè)閾值來(lái)判斷是否為風(fēng)暴。SCIT算法[73]根據(jù)多個(gè)閾值識(shí)別三維風(fēng)暴，在追蹤過(guò)程中將風(fēng)暴體看作一個(gè)單點(diǎn)質(zhì)心，同時(shí)給出了風(fēng)暴體內(nèi)部的一些重要信息，如最大反射率、單體VIL等。除這兩種應(yīng)用比較廣的算法外，還有很多針對(duì)各自研究目的采用不同算法，這些不同的算法為目前三維風(fēng)暴屬性識(shí)別追蹤提供了更多思路。雷達(dá)的這一特色研究可以給出更多風(fēng)暴的信息(體積、頂高、移動(dòng)軌跡、移速、生命周期等)，這非常有利于提高對(duì)某地區(qū)風(fēng)暴特征的認(rèn)識(shí)和理解，也是其他資料所不能比擬的。

在強(qiáng)對(duì)流風(fēng)暴活躍的區(qū)域，目前主要的研究方法是基于長(zhǎng)時(shí)間序列的雷達(dá)資料識(shí)別某一特定類型的強(qiáng)對(duì)流風(fēng)暴，研究其周期和軌跡及其初生演變機(jī)制。例如，通過(guò)對(duì)美國(guó)18 a暖季雷達(dá)資料的統(tǒng)計(jì)研究識(shí)別出256個(gè)Derecho(一種典型的風(fēng)暴，通常存活超過(guò)8 h以上，它的特點(diǎn)為大面積的持續(xù)強(qiáng)風(fēng))天氣事件，分析了Derecho的氣候特征以及形成背景[74]。結(jié)果表明，Derecho大部分在美國(guó)中部和北部的平原產(chǎn)生，主要活動(dòng)在一個(gè)走廊型區(qū)域(從明尼蘇達(dá)州經(jīng)過(guò)中西部到弗吉尼亞與西俄亥俄州的邊界)，南部平原(主要在堪薩斯和俄克拉荷馬州)有一個(gè)Derecho活動(dòng)中心。在落基山以西沒有發(fā)現(xiàn)Derecho，而在阿巴拉契亞山以東Derecho的出現(xiàn)頻率急劇下降。通過(guò)風(fēng)暴追蹤識(shí)別對(duì)希臘北部和中部的超級(jí)單體的雷達(dá)氣候?qū)W特征進(jìn)行的研究發(fā)現(xiàn)2014—2015年超級(jí)單體數(shù)明顯增加，其中2014為最活躍的一年[75]。大部分超級(jí)單體出現(xiàn)在6月，主要發(fā)生在16:00—17:00(世界時(shí))，這與有利于雷暴發(fā)展的晝夜加熱周期有關(guān)。通過(guò)對(duì)超級(jí)單體的跟蹤，發(fā)現(xiàn)在希臘北部地區(qū)大多數(shù)超級(jí)單體都來(lái)自西方和西南方向，且超級(jí)單體生成于山地，促進(jìn)超級(jí)單體發(fā)展加強(qiáng)的是西南氣流和短波槽。對(duì)高切變、低對(duì)流有效位能環(huán)境中的95個(gè)龍卷風(fēng)渦旋和135個(gè)非龍卷風(fēng)渦旋進(jìn)行跟蹤，確立了與這些渦旋相關(guān)的雷達(dá)反射率特征在不同大小范圍內(nèi)的差異[76]。在雷達(dá)60 km范圍內(nèi)，特別是在接近地表的情況下，龍卷和非龍卷渦旋的方位角切變有顯著差異，在60 km的范圍外沒有明顯差異。SODERHOLM等[77]利用雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)加拿大對(duì)流單體進(jìn)行跟蹤，將對(duì)流單體分為3類：STLD(short-track long-duration短軌跡長(zhǎng)周期)、LTLD(long-track long-duration長(zhǎng)軌跡長(zhǎng)周期)、STSD(short-track Short-duration短軌跡短周期)，在所分析的130個(gè)單體中，絕大多數(shù)(77個(gè))被歸類為STSD，而STLD(28個(gè))和LTLD(25個(gè))數(shù)量相對(duì)較少。

對(duì)基于高時(shí)空分辨率的雷達(dá)三維追蹤資料得到的對(duì)流風(fēng)暴的三維屬性進(jìn)行定量統(tǒng)計(jì)分析，與常規(guī)觀測(cè)資料和靜止衛(wèi)星紅外亮溫的統(tǒng)計(jì)結(jié)果相比，運(yùn)用雷達(dá)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析不僅可以給出對(duì)流風(fēng)暴的三維空間信息，還可以給出風(fēng)暴的生命史、移速、移向等定量氣候分布特征，進(jìn)一步充實(shí)了某一地區(qū)對(duì)流天氣氣候特征的認(rèn)識(shí)，為當(dāng)?shù)貙?duì)流的診斷分析和臨近預(yù)報(bào)提供了科學(xué)背景支撐。而使用三維雷達(dá)資料的不足之處是雷達(dá)站點(diǎn)觀測(cè)資料要保持同步，即觀測(cè)時(shí)間要比較接近。同時(shí)，不同型號(hào)不同波段的雷達(dá)資料需要轉(zhuǎn)化為同一格式進(jìn)行質(zhì)量控制。而且雷達(dá)性能的穩(wěn)定性也是監(jiān)測(cè)天氣的保證條件，一次體掃時(shí)間內(nèi)天氣系統(tǒng)往往發(fā)生了一定的變化，而在研究中認(rèn)為這段時(shí)間探測(cè)到的空間資料是同一個(gè)時(shí)次。風(fēng)暴追蹤的時(shí)間間隔與雷達(dá)資料的采樣間隔有一定的關(guān)系，為準(zhǔn)確追蹤風(fēng)暴軌跡，對(duì)雷達(dá)資料有一定的要求，即雷達(dá)資料的體掃時(shí)次必須連續(xù)。在新一次的風(fēng)暴追蹤之前，對(duì)存放歷史風(fēng)暴識(shí)別追蹤結(jié)果內(nèi)容的相關(guān)表進(jìn)行讀取，保證風(fēng)暴的探測(cè)時(shí)間間隔滿足條件[78]。

4 結(jié)論與討論

(1)雷達(dá)氣候?qū)W的研究對(duì)理解一個(gè)區(qū)域內(nèi)對(duì)流風(fēng)暴和降水的時(shí)空分布和演變特征有十分關(guān)鍵的作用，也有助于對(duì)中小尺度對(duì)流天氣的臨近預(yù)警以及定量降水預(yù)測(cè)能力的提高。近年來(lái)有關(guān)雷達(dá)氣候?qū)W的研究主要集中在對(duì)流和降水的雷達(dá)氣候?qū)W特征以及風(fēng)暴屬性識(shí)別追蹤。

(2)在對(duì)流的雷達(dá)氣候?qū)W特征方面，主要研究了對(duì)流的周期性變化特征，其中日循環(huán)特征最明顯。很多研究表明地形和太陽(yáng)輻射加熱以及天氣系統(tǒng)對(duì)對(duì)流初生、傳播有明顯影響。隨著雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)的逐步完善和雷達(dá)數(shù)據(jù)的逐步積累，有關(guān)不同地區(qū)不同對(duì)流特征的研究得到豐富，例如山脈迎風(fēng)坡、海岸沿線、湖泊和平原等地不同的對(duì)流發(fā)展特征。為了對(duì)對(duì)流的初生、傳播和加強(qiáng)機(jī)制進(jìn)行研究，將雷達(dá)數(shù)據(jù)與閃電資料、再分析資料相結(jié)合，并使用模式模擬，研究不同深度對(duì)流的時(shí)空分布，以及低空急流對(duì)對(duì)流風(fēng)暴的影響。

(3)在降水的雷達(dá)氣候?qū)W研究方面，根據(jù)累積的雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)比分析不同類型降水系統(tǒng)的氣候?qū)W特征，并對(duì)它們產(chǎn)生的物理機(jī)制進(jìn)行研究。同時(shí)，國(guó)外不少學(xué)者嘗試改進(jìn)反演算法或?qū)⒗走_(dá)數(shù)據(jù)與觀測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合產(chǎn)生更高質(zhì)量的復(fù)合雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行降水氣候?qū)W的研究。

(4)風(fēng)暴屬性識(shí)別追蹤方面，基于雷達(dá)三維反射率因子回波信息，利用風(fēng)暴識(shí)別和追蹤分析算法對(duì)每個(gè)風(fēng)暴單體的屬性進(jìn)行識(shí)別、分析和追蹤，然后再對(duì)得到的所有風(fēng)暴的有效屬性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。除了分析風(fēng)暴的氣候?qū)W特征之外，還對(duì)風(fēng)暴的傳播路徑進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。也有通過(guò)雷達(dá)路徑和周期對(duì)對(duì)流風(fēng)暴進(jìn)行分類，分析不同類型風(fēng)暴的形成及演變機(jī)制。

盡管近些年國(guó)內(nèi)外有關(guān)雷達(dá)氣候?qū)W研究取得很多新的成果，但地域差異非常明顯。例如在中國(guó)，由于天氣雷達(dá)分布不均以及地形條件的限制，目前雷達(dá)氣候的研究主要集中在京津冀、長(zhǎng)江三角洲、珠江三角洲地區(qū)，其他地區(qū)的雷達(dá)氣候?qū)W研究工作還很匱乏。又由于多種因素(比如雷達(dá)地物雜波、亮帶回波、波束阻擋、不同雷達(dá)之間的標(biāo)定差異等)均影響到天氣雷達(dá)對(duì)真實(shí)對(duì)流回波的探測(cè)，加之大氣模式本身的復(fù)雜性，雷達(dá)氣候?qū)W研究仍然面臨很多難題。

在雷達(dá)數(shù)據(jù)的應(yīng)用方面，需要注意的是雷達(dá)數(shù)據(jù)是否被適當(dāng)?shù)匦?zhǔn)？地面回波以及昆蟲和鳥類的干擾是否被清除？雷達(dá)的覆蓋范圍是否足夠？為控制這些誤差，還需要較好的質(zhì)量控制和雜波清除方法，或者使用具有不同測(cè)量對(duì)象的互補(bǔ)數(shù)據(jù)(例如閃電圖、再分析資料等)。此外，新一代多普勒雷達(dá)的主要功能之一是對(duì)降水進(jìn)行準(zhǔn)確的測(cè)量，而由于降水粒子相態(tài)的多樣化，新一代天氣雷達(dá)不具備識(shí)別降水粒子相態(tài)和獲取雨滴譜的能力，從而使具有多普勒功能的新一代天氣雷達(dá)對(duì)降水的準(zhǔn)確定量測(cè)量能力變得十分有限[79]。能夠?qū)崿F(xiàn)降水粒子相態(tài)的雙線偏振技術(shù)將是新一代天氣雷達(dá)發(fā)展及未來(lái)得到廣泛應(yīng)用的重要支撐技術(shù)[80-81]。