肖艷姣，王玨，王志斌，冷亮

(中國氣象局武漢暴雨研究所暴雨監(jiān)測預警湖北省重點實驗室，武漢 430205)

引言

龍卷是大氣中最強烈的渦旋現(xiàn)象，它是從雷雨云底伸向地面或水面的一種范圍很小而風力極大的強風渦旋，是最難被探測和預報的氣象災害之一。美國是龍卷風災害最多的國家，也是現(xiàn)代龍卷探測技術最先進和開展相關科學研究最系統(tǒng)、最全面、最深入的國家(李峰等，2020)?；谛乱淮鞖饫走_觀測的強中氣旋或擴展到距離地面1 km以內(nèi)的中等強度的中氣旋和龍卷渦旋特征(Tornado Vortex Signature,TVS)被認識到是發(fā)布龍卷風警報的重要依據(jù)(Burgess et al.，1993)?；诶走_觀測基數(shù)據(jù)，中氣旋識別算法(Desro?chers et al.，1992；Lee et al.，1998；Stumpf et al.，1998)和TVS識別算法(Crum et al.，1993；Mitchell et al.，1998)被研發(fā)，超級單體龍卷的預警能力得到明顯提升(Crum et al.，1998；Witt et al.，1998)。由于TVS的尺度非常小，用于識別TVS的雷達基數(shù)據(jù)分辨率越精細越好。為了測試提高雷達基數(shù)據(jù)分辨率的可行性，美國國家強風暴實驗室的試驗雷達WSR-88D(KOUN)在2003年春季收集了強雷暴日的0.5°×0.25 km精細分辨率數(shù)據(jù)，然后，使用重新組合算法(Curtis et al.，2003)生成當前分辨率(反射率因子1.0°×1 km，徑向速度1.0°×0.25 km)數(shù)據(jù)，并將強風暴中的2種分辨率的徑向速度和反射率因子特征進行比較，結果發(fā)現(xiàn)在雷達探測范圍內(nèi)，精細分辨率數(shù)據(jù)都能更好地描述強風暴特征，由精細分辨率中氣旋和TVS特征得到的平均旋轉速度的85%強于由當前分辨率特征得到的(Brown et al.，2005)。

對龍卷的識別預警來說，天氣雷達徑向速度數(shù)據(jù)質量是至關重要的。由于多普勒天氣雷達探測的最大距離和最大不模糊速度分別與雷達的脈沖重復頻率(Bulse Repetition Frequency,BRF)成反比和正比，業(yè)務多普勒天氣雷達在確保較大探測距離的情況下，徑向速度就容易出現(xiàn)模糊。為此，交替(參差)多脈沖重復周期(Bulse Repetition Time,BRT)技術(Sirmans et al.，1976；Torres et al.，2004；Tabary et al.，2006)或批處理模式雙BRF技術(Dazhang et al.，1984)被使用來擴展不模糊速度間隔。參差多BRT技術中的非均勻采樣限制了傳統(tǒng)雜波濾波算法中的頻譜處理(Banjanin et al.，1991)，它的最大應用潛力是在那些不受地物雜波影響的區(qū)域。目前，我國雙偏振雷達精細化探測技術在中間4個掃描仰角就采用了參差BRT技術。參差BRT或雙BRF技術假設不同BRF下的多個或兩個估計值對應相同的速度(步志超等，2016)，但在實際中，不同的因素可能會違反該假設(如存在高方位切變)，從而導致徑向速度圖中的退模糊錯誤或奇異值特征(Jor?gensen et al.，2000；May，2001)。通過對奇異值特征的統(tǒng)計分析，一些奇異值修正算法被提出(例如，Joe et al.，2003；Holleman et al.，2003；肖艷姣等，2016；Altube et al.，2017)。

自1998年開始引進美國WSR-88D雷達探測技術進行我國新一代天氣雷達布網(wǎng)建設以來，我國的強對流天氣監(jiān)測預警能力得到了顯著的提升(俞小鼎等，2020)。針對龍卷風天氣，一些學者利用雷達系統(tǒng)中的中氣旋產(chǎn)品對產(chǎn)生龍卷的中氣旋結構特征進行了統(tǒng)計分析或個例分析（鄭媛媛等，2003；昊芳芳等，2012；朱文劍等，2016；李兆惠等，2017；王易等，2018；晉亮亮等，2021；許薇等，2021），普遍認為低質心、強切變中氣旋有利于產(chǎn)生龍卷。黃先香等(2020)建立了珠江三角洲臺風龍卷預警技術流程，并開展了兩次龍卷預警試驗。植江玲等（2020）對下?lián)舯┝骱妄埦硖鞖鈧€例進行了觀測對比分析。然而，隨著社會發(fā)展及其對強對流災害天氣預報時效性和精細化程度的要求不斷提高，現(xiàn)有時空分辨率的多普勒天氣雷達已不能充分滿足演變迅速的龍卷和下?lián)舯┝鞯刃〕叨忍鞖庀到y(tǒng)的快速識別和預警預報，研發(fā)具有雙偏振功能的高時空分辨率的精細化雷達探測技術是提高龍卷和下?lián)舯┝鞯葟妼α鳛暮μ鞖庾R別預警能力的重要手段。近幾年，我國在對新一代天氣雷達進行雙偏振升級改造，升級后的雷達觀測的反射率因子空間分辨率從原有的1°×1 km提高到1°×250 m，徑向速度的分辨率還是1°×250 m。與此同時，我國也在進行精細化探測技術的探索，即通過改進天氣雷達脈沖重復頻率、信號處理方法及掃描方式等以獲得時空分辨率更高的雷達觀測資料(汪章維等，2020)。

目前國內(nèi)杭州和深圳竹子林新一代雙偏振天氣雷達采用了精細化探測技術，能同時獲取當前分辨率(1°×250 m)和精細分辨率(0.5°×125 m或0.5°×62.5 m)的雷達觀測數(shù)據(jù)，其中第3～6個掃描仰角使用了參差BRT技術。自從使用精細化探測技術以來，這2部雷達各自觀測到一次龍卷天氣過程。本文以這2個龍卷過程為例，分析了徑向速度數(shù)據(jù)質量，對比分析了兩種分辨率下的龍卷風暴回波特征、8個雷達特征量以及TVS識別結果，以探討精細化探測技術對龍卷風暴識別能力的影響。

1 資料

汪章維等(2020)對新一代雙偏振天氣雷達精細化探測技術進行了詳細描述，主要體現(xiàn)在3個方面：(1)通過改造發(fā)射機內(nèi)的脈沖形成器，增加兩路脈沖寬度分別為0.83μs和0.415μs的窄脈沖信號，把徑向距離分辨率從當前的250 m分別提高到125 m和62.5 m；(2)利用徑向重組技術和數(shù)據(jù)加窗處理代替?zhèn)鹘y(tǒng)的對波束寬度范圍內(nèi)的采樣點進行平均權重處理的譜矩估計方式，在現(xiàn)有業(yè)務雷達硬件體系下將雷達數(shù)據(jù)的方位分辨率由當前的1.0°提高至0.5°；(3)通過加快天線方位轉速把雷達體掃周期由6 min減少至4 min。

2021年5月14日18:50—19:05(北京時，下同)江蘇省蘇州市吳江區(qū)盛澤鎮(zhèn)發(fā)生了EF3級龍卷(以下簡稱“5.14”龍卷)，中心最大風力17級，龍卷災害路徑長2 km左右，寬80～100 m，杭州雷達(站號：Z9571，經(jīng)緯度位置：120.3374°E，30.2734°N)采用精細化探測技術觀測到這次龍卷天氣過程，獲得分辨率分別為1.0°×250 m和0.5°×125 m(17:44之前)或0.5°×62.5 m(17:44之后)的2類雷達基數(shù)據(jù)。2021年6月1日13:20左右澳門友誼橋附近水域發(fā)生了水龍卷(以下簡稱“6.1”龍卷)，深圳竹子林雷達(站號：Z9099，經(jīng)緯度位置：114.0053°E，22.5444°N)和深圳雷達(站號：Z9755，經(jīng)緯度位置：113.8461°E，22.6456°N)都觀測到這次龍卷天氣過程，其中Z9099雷達采用精細化探測技術獲得分辨率為0.5°×125 m的雷達基數(shù)據(jù)，Z9755雷達基數(shù)據(jù)的分辨率為1.0°×250 m。3部雷達都采用0.5、1.5、2.4、3.3、4.3、6.0、10.0、14.0、19.5°共9個固定仰角進行體掃，但是在第3～6個仰角，Z9755雷達使用交替掃描批處理方式，而Z9571和Z9099雷達采用參差BRT技術擴展最大不模糊速度間隔。

2 徑向速度數(shù)據(jù)質量分析和控制

由于真實雷達探測回波中的水凝物速度及其空間分布的未知性影響了參差BRT技術解速度模糊算法的準確性和可靠性，導致了徑向速度資料中經(jīng)常出現(xiàn)較大正負速度交替跳變的奇異值。圖1a和圖1b分別給出了2021年5月14日18∶51杭州雷達觀測的3.3°仰角的龍卷氣旋的當前分辨率和精細分辨率的原始徑向速度，從圖中可看出藍色橢圓區(qū)內(nèi)都是一些速度奇異值，相比當前分辨率數(shù)據(jù)，精細分辨率數(shù)據(jù)中的奇異值更多。表1列出了圖1a和圖1b中的部分徑向速度值，其中灰色陰影區(qū)表示圖1a中當前分辨率的數(shù)據(jù)，矩形框中的原始徑向速度與其周圍庫的速度值的差值非常大，為奇異值。從表1可看出，除了當前分辨率數(shù)據(jù)中的奇異值外，在精細分辨率增量數(shù)據(jù)中也存在一些奇異值，這些奇異值是非常零散的。

圖1 2021年5月14日18∶51杭州雷達觀測的3.3°仰角質控前(a、b)及質控后(c、d)不同分辨率(a、c：1.0°×250 m，b、d：0.5°×62.5 m)的龍卷氣旋徑向速度圖(最大不模糊速度為54.35 m·s-1，圖中橫坐標和縱坐標分別為離雷達的x、y距離，下同)Fig.1 Radial velocity maps of tornado cyclone at 3.3°elevation(a,b)before and(c,d)after quality control with(a,c:1.0°×250 m,b,d:0.5°×62.5 m)different resolutions observed by Hangzhou radar at 18∶51 BT on May 14,2021.The maximum unambiguous velocity is 54.35 m·s-1(The abscissa and ordinate represent the x and y distances from the radar respectively，the same below).

表1 2021年5月14日18∶51杭州雷達觀測3.3°仰角的龍卷氣旋附近的精細分辨率徑向速度(單位：m·s-1)Table 1 The fine resolution radial velocity values(unit:m·s-1)near tornado cyclone at 3.3°tilt observed by Hangzhou radar at 18∶51 BT on May 14,2021.

使用肖艷姣等(2016)的速度質控算法對徑向速度進行處理，包括孤立噪聲過濾、基于連續(xù)性原則的速度退模糊和奇異值修正這3個步驟。奇異值修正的具體做法是：選取以當前庫為中心的M(方位)×N(徑向)個庫的窗口(缺省值3×5)，該窗口內(nèi)的有回波速度庫的個數(shù)必須大于設定閾值(缺省值9)，否則把窗口逐步擴大直到達到設定的閾值要求。選取窗口內(nèi)所有回波速度的中值作為參考速度，通過公式VT=VO±2nVhmax和VT=VO±2nVlmax(n取值0，1，2)，計算10個可能的真實速度值VT，取其中與參考速度差值最小的那個VT值作為該庫速度的替代值，公式中的VO為觀測的徑向速度值，Vhmax和Vlmax分別為高、低BRF對應的最大不模糊速度。

圖1c、d分別為圖1a、b經(jīng)過質控后的徑向速度，可見其中的速度奇異值都被修正，速度圖像變得更加連續(xù)和合理。表1矩形框中的“/”后面記錄了徑向速度奇異值的修正值，從中可看出修正值與其周圍庫的速度值的連續(xù)性非常好。

有些速度奇異值會成片出現(xiàn)，在這種情況下，如果采用3×5大小的窗口進行奇異值修正，那么窗口內(nèi)的中值可能也是奇異值，而以其作為參考值進行奇異值修正后的速度值可能仍然是奇異值。調大窗口大小閾值可以一定程度改善奇異值修正效果，但也難以很好地修正所有奇異值。圖2給出了2021年5月14日18∶51杭州雷達觀測的3.3°仰角的精細分辨率的超級單體反射率因子和對應的徑向速度。從圖2a可以清楚地看到超級單體內(nèi)的有界弱回波區(qū)，從圖2b可以看出雷達觀測的原始徑向速度中有很多速度奇異值，特別是在反射率因子低值區(qū)。從圖2c可以看出，使用3×5大小的窗口進行奇異值修正后，大部分奇異值被修正，大橢圓區(qū)內(nèi)的正負速度對結構更加清晰，但是仍然有一些奇異值殘留，特別是在回波的邊緣。使用5×5大小的窗口進行奇異值修正后，雖然有更多的奇異值被修正，但2個橢圓區(qū)內(nèi)的一些可能正常的速度值也被當成奇異值處理了，從而導致速度結構發(fā)生了變化，例如大橢圓區(qū)內(nèi)的正負速度對的位置往東北方向略有偏移，而且變得不明顯了(圖2d)。由此可見，對于使用參差BRT技術獲得的徑向速度，不管是否對其進行質控，其可靠性都存在問題，這會影響后續(xù)中氣旋和TVS識別的可靠性。

圖2 2021年5月14日17:27杭州雷達觀測3.3°仰角的精細分辨率的超級單體反射率因子(a)、質控前(b)、質控后(c:3×5窗口大小，d:5×15窗口大小)徑向速度圖(最大不模糊速度為54.35 m·s-1,圖中黑色和紫色虛線圓圈處分別為有界弱回波區(qū)和小尺度渦旋)Fig.2(a)Reflectivity and radial velocity(b)before and(c:3×5 window size,d:5×15 window size)after quality control maps of supercell with fine resolution at 3.3°elevation observed by Hangzhou radar at 17∶27 BT on May 14,2021.The maximum unambiguous velocity is 54.35 m·s-1(The black and purple dashed circles are bounded weak echo region and small-scale vortices,respectively).

3 龍卷超級單體回波特征比較

3.1 反射率因子

我國新一代天氣雷達在雙偏振升級前后反射率因子的空間分辨率分別為1°×1 km和1°×250 m，精細化探測的空間分辨率最高可達到0.5°×62.5 m。圖3給出了18∶46杭州雷達觀測的龍卷超級單體的1.5°和2.4°仰角的這3種分辨率的反射率因子。從圖中可看出，數(shù)據(jù)分辨率越高，龍卷超級單體的精細結構越清晰。1.5°仰角上，0.5°×62.5 m和1.0°×250 m分辨率的反射率因子圖上都可見典型的超級單體鉤狀回波，前者比后者的更為精細，而1.0°×1 km分辨率的反射率因子圖上的鉤狀回波結構不清晰。2.4°仰角上，0.5°×62.5 m和1.0°×250 m分辨率的反射率因子圖上都可見有界弱回波區(qū)，前者比后者的更為精細，而1°×1 km分辨率的反射率因子圖上無明顯的有界弱回波區(qū)。龍卷超級單體的南端有一條弧線形狀的側翼線回波（低層陣風鋒所在位置），伸展到4.3°仰角高度（圖略），精細分辨率的反射率因子圖上，側翼線上的強單體結構更清晰。

圖3 2021年5月14日18∶46杭州雷達觀測的(a)1.5°和(b)2.4°仰角的龍卷超級單體的(a1,b1：1°×1 km，a2,b2：1°×250 m，a3,b3：0.5°×62.5 m)三種顯示分辨率的反射率因子(白色和紫色虛線圓圈處分別為鉤狀回波區(qū)和有界弱回波區(qū))Fig.3 Reflectivity maps of tornado supercell with(a1,b1:1°×1 km，a2,b2:1°×250 m，a3,b3:0.5°×62.5 m)three different display resolutions at(a)1.5°and(b)2.4°elevations observed by Hangzhou radar at 18∶46 BT on May 14,2021(The white and purple dashed circles are hook echo and bounded weak echo region,respectively).

3.2 徑向速度

圖4給出了5月14日18∶51杭州雷達觀測盛澤龍卷和6月1日13∶18深圳雷達、13∶20深圳竹子林雷達觀測澳門友誼橋附近水龍卷的0.5°仰角的徑向速度。從圖4a1和4a2中可看出輻合式中氣旋內(nèi)有尺度更小的龍卷渦旋存在，且精細分辨率的最大方位速度差大于當前分辨率的。從圖4b1、b2中都可看到中氣旋結構，且精細分辨率的最大方位速度差大于當前分辨率的。

圖4 2021年5月14日18∶51杭州雷達兩種分辨率(a1：1°×250 m，a2：0.5°×62.5 m)觀測盛澤龍卷和6月1日13∶18 BT(b1：1°×250 m)深圳雷達、13∶20 BT(b2：0.5°×125 m)深圳竹子林雷達觀測澳門友誼橋附近水龍卷的0.5°仰角的徑向速度，圖4a1、4b1和4b2中的最大不模糊速度分別為34.31、27.73和31.86 m·s-1(圖4a1、4b1中的白色和紅色圓圈分別為中氣旋和TVS，圖中白色數(shù)字為相鄰方位最大、最小速度)Fig.4 The radial velocity maps of 0.5°elevation of tornado in Shengze town observed by Hangzhou radar with(a1：1°×250 m，a2：0.5°×62.5 m)two resolutions at 18∶51 BT on May 14,and water tornado near friendship bridge in Macao observed by(b1：1°×250 m)Shenzhen radar and(b2：0.5°×125 m)Shenzhen Zhuzilin radar at 13∶18 and 13∶20 BT on June 1,2021,respectively.The maximum unambiguous velocities in Fig.4a1,4b1 and 4b2 are 34.31,27.73 and 31.86 m·s-1,respectively(The white and red ellipses in Fig.4a1 and Fig.4b1 are mesocyclones and TVSs,respectively.The white numbers in the figures are the maximum and minimum velocities in adjacent directions).

4 龍卷超級單體識別參量比較

4.1 識別方法簡介

本文進行了風暴單體、中氣旋和TVS的識別，下面對各個算法進行簡介。

風暴單體識別使用風暴單體識別追蹤(Storm Cell Identification and Tracking,SCIT)算法(Johnson et al.，1998)，但對其中的反射率因子閾值進行了調整，只使用了6個反射率因子閾值，分別為60、55、50、45、40、35 dBz，其目的是為了提高強風暴單體的識別率。識別風暴單體后，使用冰雹探測算法(Hail Detection Al?gorithm,HDA)(Witt et al.，1998)計 算 強 冰 雹 指 數(shù)(Strong Hail Index,SHI)。此外，計算了風暴單體的頂高(Echo Top,ET)、底高(Echo Bottom,EB)、垂直積分液態(tài)水含量(Vertical Integral Liquid water,VIL)、最大反射率因子Zmax等參量。

中氣旋識別算法步驟如下：(1)基于質控后的徑向速度，采用二維局部線性最小平方差分(Linear Least Squares Derivative，LLSD)方法估計局部渦旋的方位渦度切變(公式1-3)。(2)使用類似風暴單體徑向輻合區(qū)識別(Storm Cell Radial Convergence Zone Identification：SCRCZI)(肖艷姣，2018)算法識別正方位渦度切變區(qū)(以下簡稱為三維切變特征)，其中使用了6個切變閾值，分別為70、60、50、40、30、20(單位10-4S-1)。在垂直關聯(lián)二維切變特征之前，對其做了尺寸大小、尺寸和切變對稱性檢查，即使用橢圓擬合二維切變特征，計算其長、短軸半徑a和b以及最大、最小速度庫的連線與連線中點所在雷達徑向的小夾角α，當同時滿足條件a≤15 km、a/b≤4、45°≤α≤135°時，該二維切變特征被保留，否則被舍棄。一個三維切變特征至少包含連續(xù)2個仰角的二維切變特征，至少持續(xù)2個體掃。(3)消空處理，如果以三維切變特征為中心的20 km半徑內(nèi)沒有風暴單體存在，那么該特征被刪除，余下的特征被認定為中氣旋。(4)使用距離最近原則關聯(lián)中氣旋和風暴，計算中氣旋內(nèi)0—6 km高度最低和最高閾值二維切變特征的最大最小速度差及其方位間隔數(shù)、最大相鄰方位速度差及對應的差分方位切變(公式4)、最大方位渦度切變等參量

其中，Si,j=( r +j?r)?i??φ，r為局地二維窗口中心離雷達的斜距(單位：km)，?r為徑向速度數(shù)據(jù)庫庫長(單位km)，?φ為波束寬度(單位：弧度)。wi,j為權重，本文取wi,j=1。D為龍卷最大可能尺寸，本文取D=1.25 km。(int)表示四舍五入取整，如果M<1，則令M=1；如果M>13，則令M=13

其中Vmax、Vmin和d分別為中氣旋二維切變特征的最大、最小速度及其間距。

TVS識別算法基于識別的三維切變特征進行，針對0—6 km高度的二維切變特征設置3個判斷條件：(1)最大最小速度差≥速度差閾值且其方位間隔數(shù)≤方位間隔數(shù)閾值；(2)最大相鄰方位速度差≥速度差閾值；(3)最大方位渦度切變≥方位渦度切變閾值，其中方位速度差和方位渦度切變閾值都是經(jīng)批量龍卷中氣旋個例統(tǒng)計得到的距離函數(shù)動態(tài)閾值(肖艷姣等，2021)，方位間隔數(shù)閾值是以1.25 km幾何尺寸計算的隨距離變化的動態(tài)閾值。當二維切變特征滿足條件1和3或者條件2和3時就判定為TVS二維切變特征。當有2個及以上連續(xù)仰角的TVS二維切變特征存在時則被判定為潛在TVS；當只有1個TVS二維切變特征存在時，則繼續(xù)判斷其所在仰角以及相鄰仰角二維切變特征的強度，當該TVS二維切變特征位于最低仰角時，則需其上相鄰仰角二維切變特征滿足弱中氣旋標準，那么就被判定為潛在TVS。當潛在TVS底高≤1 km或底部位于最低仰角時，則判定為TVS，標記為1，否則判定為高架TVS，標記為2。

4.2 超級單體雷達特征參量比較

基于2021年5月14日的杭州雷達基數(shù)據(jù)進行風暴、中氣旋和TVS的識別。

4.2.1 超級單體及其伴隨的中氣旋識別路徑比較

從16∶31—19∶32，風暴識別算法持續(xù)識別到標號為A1的超級單體風暴，該風暴于18∶50—19∶05產(chǎn)生了蘇州盛澤龍卷，長度約為2 km。圖5給出基于當前分辨率(1.0°×250 m)和精細分辨率(17∶44之前為0.5°×125 m，之后為0.5°×62.5 m)雷達基數(shù)據(jù)的A1超級單體風暴及其伴隨的中氣旋路徑以及盛澤龍卷的致災路徑，從圖中可看出基于2種分辨率基數(shù)據(jù)識別的A1風暴路徑比較一致，質心位置平均相差0.85 km。識別的A1風暴的中氣旋中心位置比A1風暴的質心位置偏南，兩種分辨率下的A1風暴與其中氣旋的平均間距分別為4.74 km和4.78 km。兩種分辨率下的A1風暴的中氣旋中心位置路徑也比較一致，平均相差1.52 km。相比A1風暴質心位置來說，兩種分辨率下A1風暴的中氣旋中心位置的一致性要差一些，精細分辨率的中氣旋位置波動更大。從圖中可看出龍卷致災路徑與18∶51(雷達體掃開始時間)基于精細分辨率雷達基數(shù)據(jù)識別的A1風暴的中氣旋位置非常接近，這也說明基于精細分辨率雷達基數(shù)據(jù)識別的中氣旋對龍卷定位更加準確，其原因是記錄的中氣旋中心位置是最高方位切變閾值的中氣旋中心位置。

圖5 2021年5月14日16∶31—19∶32基于杭州雷達(1：當前分辨率，2：精細分辨率)不同分辨率基數(shù)據(jù)識別的A1超級單體風暴及其中氣旋以及盛澤龍卷路徑(盛澤龍卷發(fā)生時間段為18∶51—19∶05，圖中的18∶51為某個雷達體掃開始時間)Fig.5 The paths of A1 supercell storm and associated mesocyclone identified based on(1:current resolution,2:fine resolution)different resolution base data of Hangzhou radar at 16∶31-19∶32 BT and Shengze tornado on May 14,2021(The occurrence time of Shengze tornado is 18∶50-19∶05 BT,18∶51 BT in the figure is the start time of a radar volume scanning).

4.2.2 超級單體雷達特征量比較

參與比較的風暴單體雷達特征量包含：(1)最大反射率因子Zmax；(2)強冰雹指數(shù)SHI；(3)頂高ET；(4)底高EB；(5)垂直積分液態(tài)水含量VIL；(6)中氣旋內(nèi)0—6 km高度所有最低閾值二維切變特征中的最大、最小速度之差MminDV06(其一半即為旋轉速度)及其對應的差分方位切變MminAShear，最高閾值的二維切變特征中的最大、最小速度之差MmaxDV06及其對應的差分方位切變MmaxAShear，所有二維切變特征中的最大相鄰方位速度差NADV06及其對應的差分方位切變NAAShear和所在仰角ElvNo；(7)中氣旋內(nèi)所有二維切變特征中的最大方位渦度切變MAXARD。

圖6給出了2021年5月14日16∶31—19∶32基于杭州雷達兩種分辨率基數(shù)據(jù)識別的產(chǎn)生盛澤龍卷的A1超級單體風暴的幾個雷達特征量和識別的TVS類型的時間序列圖，從圖中可看出兩種分辨率下的各雷達特征量的變化趨勢都是一致的。精細分辨率下的Zmax、SHI、VIL和MAXARD幾乎都大于等于當前分辨率下的；兩種分辨率下的ET和EB幾乎一致；精細分辨率下的大部分NADV06大于等于當前分辨率下的，但是也有極少部分是反過來的，而且在17時之前，基于當前分辨率數(shù)據(jù)有4個體掃時次沒有識別到中氣旋，而基于精細分辨率數(shù)據(jù)卻都識別到了。從圖6a和6b還可看出超級單體的脈動，Zmax時間序列中有5個峰值，對應5個SHI峰值，最大的Zmax達到75.5 dBz，對應著最大的SHI和最高的ET；ET時間序列中有2個高值時間段，與VIL高值時間段一致。

圖7給出了2021年5月14日16∶31—19∶32基于杭州雷達不同分辨率基數(shù)據(jù)識別的A1風暴中氣旋的DV06和AShear散點圖，從圖中可看出精細分辨率下的DV06和AShear大部分大于等于當前分辨率下的，精細分辨率下的MminDV06、MmaxDV06和NADV06大于等于當前分辨率下的占比分別為89.4%、82.1%、79.5%，對于MminAShear、MmaxAShear和NAAShear來說，精細分辨率下的大于等于當前分辨率下的占比分別為84.6%、87.2%、100%。

圖7 2021年5月14日基于杭州雷達不同分辨率基數(shù)據(jù)識別的A1風暴中氣旋的(a)DV06和(b)AShear散點圖(M min、M max和NA分別表示最低、最高閾值的中氣旋和相鄰方位，圖8同)Fig.7 Scatter diagrams of(a)DV06 and(b)AShear of mesocyclones in A1 storm identified based on different resolution base data of Hangzhou radar on May 14,2021(M min and M max represent mesocyclone with the lowest and highest thresholds,respectively,and NA represents adjacent azimuth,the same in Fig.8).

4.3 識別的TVS對比分析

4.3.1 “5.14”龍卷

從圖6d可看出，基于杭州雷達當前分辨率和精細分辨率基數(shù)據(jù)識別到高架TVS的時次分別有8次和15次，其中2次當前分辨率下的沒有與精細分辨率下的時間重合；識別到TVS的時次分別為3次(17∶06、18∶41、18∶51)和5次(16∶57、17∶06、18∶41、18∶51、19∶01)，其中后面3個時次與盛澤龍卷發(fā)生時間對應；基于精細分辨率數(shù)據(jù)識別的5個TVS中有4個的NADV06位于最低仰角(圖6c)，其中3個與盛澤龍卷對應。

圖6 2021年5月14日基于杭州雷達不同分辨率基數(shù)據(jù)識別的A1風暴的雷達特征量的時間序列(底高≤1 km或位于最低仰角的TVS標識為1，否則為2；特征量后面的-1和-2分別表示當前分辨率和精細分辨率，圖7和圖8同)Fig.6 Time series of radar features of A1 storm identified based on Hangzhou radar base data with different resolutions on May 14,2021(TVS with bottom height not greater than 1km or at the lowest elevation is marked as 1,otherwise it is marked as 2.-1 and-2 after the parameters represent the current resolution and fine resolution respectively,the same in Fig.7 and Fig.8).

在17∶06，基于兩種分辨率數(shù)據(jù)都識別到TVS，但是沒有相關龍卷視頻和災情報道，本文分析了該時次當前分辨率的A1超級單體風暴的雷達反射率因子和徑向速度(圖8)。從圖8a1、a2可看出，A1風暴低層出現(xiàn)了弱回波區(qū)，但其鉤狀回波還不是很清晰。從圖8b1和8b2可看出，A1風暴內(nèi)出現(xiàn)了2個小尺度渦旋結構，其中位于A1超級單體弱回波區(qū)的那個小尺度渦旋在最低2個仰角的最大相鄰方位差的所在位置比較一致，且速度差分別達到35.5 m·s-1和37.5 m·s-1，滿足了此距離處(102.8 km)的相鄰方位速度差的TVS標準，算法識別到TVS是合理的。對于北邊的那個小渦旋，由于最低2個仰角的最大相鄰方位速度差的所在位置相距稍遠，所以沒有識別到TVS。在最低仰角，超級單體弱回波區(qū)處只有一個負速度大值(-34.0 m·s-1)，其周圍相鄰的最大負速度僅-14 m·s-1，此外其南邊回波邊緣也出現(xiàn)了速度分別為-30.5 m·s-1和14 m·s-1的相鄰方位大的正負速度，而且大的負速度值也只有一個，由此可見這2個大的負速度值是否真實可靠值得懷疑。在超級單體后部的北面，最低仰角出現(xiàn)了-9 m·s-1和33 m·s-1的相鄰方位大的正負速度，其中大的正速度的真實可靠性也值得懷疑，因為其周圍都是負速度。如果最低仰角的那幾個速度極大值不真實的話，那么該時次識別到TVS就是因徑向速度數(shù)據(jù)的非模糊質量問題而導致的錯誤識別。

圖8 2021年5月14日17∶06 BT基于杭州雷達基數(shù)據(jù)識別的A1超級單體風暴(1)0.5°和(2)1.5°仰角的(a)反射率因子和(b)徑向速度圖(最大不模糊速度為34.2 m×s-1，圖8b1和8b2中的數(shù)值為最大相鄰方位速度差對應的正負速度值(單位：m×s-1))Fig.8(a)Reflectivity and(b)radial velocity maps of A1 supercell storm at(1)0.5°and(2)1.5°elevation identified based on Hangzhou radar base data at 17∶06 BT on May 14,2021.The maximum unambiguous velocity is 34.2 m·s-1.The values in figures 8b1 and 8b2 are the positive and negative velocity values corresponding to the maximum adjacent azimuth velocity difference(unit:m·s-1).

4.3.2 “6.1”龍卷

6月1日13∶20左右發(fā)生在澳門友誼橋附近水域的水龍卷持續(xù)時間短，基于深圳雷達分別于13∶18和13∶24識別到強中氣旋和中等強度中氣旋，其中13∶18最強的方位切變位于2.4°仰角，最大相鄰方位速度差及其對應的差分方位切變分別為45 m·s-1和411.3·10-4s-1，次大的相鄰方位速度差僅27 m·s-1，位于0.5°仰角，經(jīng)查看徑向速度圖（圖略）不排除2.4°仰角的大的相鄰方位速度差是由雙BRF模式徑向速度奇異值所導致。而基于深圳竹子林精細化探測雷達分別于13∶20和13∶24識別到TVS和中等強度中氣旋，其中13∶20最強的方位切變位于0.5°仰角，最大相鄰方位速度差及其對應的差分方位切變分別為37 m·s-1和620.4×10-4s-1。

5 結論與討論

為了測試提高雷達基數(shù)據(jù)分辨率的可行性，杭州和深圳竹子林雙偏振天氣雷達使用了精細化探測技術，分別采集到了一個超級單體龍卷和一個水龍卷天氣過程的雷達基數(shù)據(jù)。本文以第一個龍卷天氣過程為主例，分析了徑向速度數(shù)據(jù)質量，對比分析了兩種分辨率下的龍卷風暴回波特征和8個雷達特征量以及TVS識別結果，得到如下結論：

(1)徑向速度(特別是參差BRT模式徑向速度)中存在一些非速度模糊奇異值，當奇異值成片出現(xiàn)時，不管是否對奇異值進行質控，都會影響中氣旋和TVS的正確識別；

(2)精細分辨率雷達回波能更好地描述龍卷風暴特征，包括鉤狀回波、有界弱回波區(qū)和TVS等；

(3)精細分辨率龍卷超級單體的中氣旋中心位置與龍卷災害路徑更加一致，Zmax、VIL、SHI和中氣旋旋轉速度、方位切變等雷達特征量大多大于當前分辨率的，TVS識別次數(shù)也多于當前分辨率的。

綜上所述，在不考慮徑向速度質量的情況下，與當前分辨率探測相比，精細分辨率探測更有利于龍卷風暴的識別。但是需要注意的是：由于基于不同分辨率數(shù)據(jù)識別風暴的大多數(shù)雷達特征量存在比較大的差異，基于這些量進行分類強對流天氣識別時，其閾值大小的設置需要使用不同分辨率的批量個例數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計。

致謝：感謝北京敏視達雷達有限公司孫召平高級工程師為本研究提供兩個龍卷天氣過程的雷達基數(shù)據(jù)。