張弘豪，陳時東，郭澤勇，陳星登，曾廣宇

（1.陽江市氣象局，廣東陽江 529500；2.陽春市氣象局，廣東陽春 529600 3.陽江市海陵試驗區(qū)氣象局，廣東陽江 529500）

20世紀80年代法國、德國、英國、澳大利亞、日本等國都相繼發(fā)展了自己的偏振雷達，90年代偏振雷達技術和應用研究得到了進一步發(fā)展。2000年，雙偏振雷達技術開始從研究向業(yè)務應用轉移，以提高目前對降水類型等的天氣預報能力。2011年，美國在現(xiàn)有的WSR-88D雷達系統(tǒng)基礎上加裝雙線偏振技術，并在2013年完成了NEXRAD偏振雷達改造，應用于氣象觀測業(yè)務。2014年，中國開始在業(yè)務多普勒天氣雷達上加裝雙偏振功能，其中廣東、上海等地率先完成雷達加裝升級改造。天氣雷達雙偏振升級后，增加的差分反射率、差分傳播相移、差分傳播相移率及相關系數(shù)等偏振參量觀測為定量降水估測和微物理參數(shù)反演等提供了更多信息［1-3］。隨著雙偏振多普勒天氣雷達的快速發(fā)展及其在云降水領域的廣泛應用，雙偏振雷達的偏振參量極大提高了降水估測及水凝物分類識別的能力［4-5］。

當前，關于雙線偏振雷達降水估測算法的研究已取得了一些進展和突破，張羽等［6］分析了不同算法對不同雨強的估測能力；王建林等［7］對不同偏振量的降水估測效果進行對比分析；劉黎平［8］對比分析了雙偏振和單偏振的降雨估測能力，但對不同偏振參量在不同類型降水系統(tǒng)中的估測能力研究較少，因此，本研究在目前國內廣泛應用的經典CSU-HIDRO算法基礎上，利用廣州S波段雙線偏振雷達數(shù)據(jù)和地面自動站雨量數(shù)據(jù)，針對R（ZH）、R（ZH，ZDR）、R（KDP）、R（KDP，ZDR）及復合算法R（C）等降水估計關系在臺風、季風和鋒面3種不同降水系統(tǒng)中的估測效果進行評估和檢驗，通過分析不同估計關系在不同類型降水系統(tǒng)中的表現(xiàn)，為研究適合不同降水系統(tǒng)的降水估測方案提供技術參考。

1 數(shù)據(jù)資料

1.1 降水過程

本研究選取2017—2020年廣東珠三角地區(qū)幾次典型的臺風、季風和鋒面降水過程進行估測算法的評估和檢驗，降水概況如表1所示。

表1 降水過程概況

1.2 雷達和雨量計數(shù)據(jù)

廣州新一代天氣雷達CINRAD／SA于2016年初完成雙偏振雷達升級改造并投入業(yè)務使用，均采用VCP21體掃模式，是國內首批業(yè)務化使用的雙偏振雷達，迄今為止積累了4年多的災害性天氣過程數(shù)據(jù)。本研究選取廣州雷達1.5°仰角體掃數(shù)據(jù)的定量降水估計（QPE）樣本和雷達120 km徑向掃描圈內的區(qū)域自動站小時雨量數(shù)據(jù)（Gauge）進行對比評估，其站網分布如圖1所示。

圖1 站網分布圖

2 數(shù)據(jù)處理與評估

2.1 數(shù)據(jù)處理

雷達和自動站數(shù)據(jù)在使用前需進行數(shù)據(jù)質量控制。關于雙偏振雷達數(shù)據(jù)質量控制的研究，業(yè)界已有相關學者做了一些研究，大部分都是對于雙偏振雷達特有的偏振量進行一些質控的算法。本研究數(shù)據(jù)質量控制方法主要有非氣象回波識別與剔除［9］、雙偏振雷達系統(tǒng)差分反射率誤差訂正［10］及處理差分傳播相移的方法［11］。地面數(shù)據(jù)質量控制采用了時間、空間一致性檢查的方法［12］。

2.2 定量降水估測算法

由于雙偏振雷達偏振參量的特點和特殊優(yōu)勢，雙偏振雷達定量降水估測算法相對于傳統(tǒng)單偏振PPS算法具有較強的估測優(yōu)勢。本研究選取美國對于液態(tài)降水估測的CSU-HIDRO經典算法［10］，具體流程如圖2所示。

圖2 CSU-HIDRO算法流程示意圖

2.3 評估指標

為對不同估測算法在3種類型系統(tǒng)降水中的估測效果及降水區(qū)間進行定量分析，選取均方根誤差（RMSE）、相對誤差（RE）、歸一化誤差（NE）、相關系數(shù)（CC）作為檢驗指標。其中QPE／Gauge比值越接近于1表示雷達估測值與實況越接近；均方根誤差反映了雷達估測值和雨量計實測值之間的離散程度（mm），其值越小離散程度也就越低；歸一化（NE）的絕對值越低表示誤差越?。?），相對誤差RE與NE的區(qū)別在于可以判斷估測是高估還是低估，正值為高估，負值為低估。相關系數(shù)（CC）為量綱一的量，表示了估測值和實測值之間相關關系密切程度，其值越接近于1表示相關程度越高。

其中，RRadar為自動站點的雷達定量估測雨量值（mm）；RGauge為自動站點實際雨量觀測值（mm）；N為雷達-雨量計匹配數(shù)據(jù)點樣本數(shù)。

3 數(shù)據(jù)分析

根據(jù)第2章評估檢驗算法和評估指標對3類系統(tǒng)降水的不同估測算法進行分析，其估測數(shù)值如表2所示。以下將用RE、NE、RMSE及CC來評估不同系統(tǒng)、不同降水估測算法的效果。

表2 三類降水系統(tǒng)估測效果對比

3.1 復合算法R（C）整體檢驗

如表2所示，在3類系統(tǒng)中，臺風降水和季風降水中R（C）的NE分別為47.44%和41.77%，高于鋒面降水中的33.03%，表明復合算法R（C）在鋒面降水系統(tǒng)中的表現(xiàn)最優(yōu)。從RE、RMSE及CC來看，與NE的表現(xiàn)整體匹配；從復合算法R（C）的估測值與實況雨量的散點分布（圖3）來看，臺風和季風降水估測值大多低于實況值，存在明顯的低估；而鋒面降水系統(tǒng)的估測值與實況雨量的散點分布更為集中，表明估測值與實況值最為接近。

圖3 估測小時雨量與實測小時雨量散點圖

表2中臺風和季風降水的RE分別為-43.23%和-31.01%，鋒面降水則僅為5.06%，散點圖分布與估測指標完全一致?？傮w上，3種降水系統(tǒng)中，臺風降水的QPE性能表現(xiàn)最差，季風次之，鋒面最好，這與選取的天氣個例有關。臺風降水中小雨樣本偏多，所以誤差偏大；而鋒面降水個例的大雨樣本較多且風速小，因而整體估測效果優(yōu)于臺風和季風系統(tǒng)。

3.2 單一降水估計關系在不同降水系統(tǒng)中的估測效果對比

對比分析4個單公式算法在不同類型降水系統(tǒng)中的表現(xiàn)（表2）發(fā)現(xiàn)，從NE指標看，3種降水系統(tǒng)中，R（KDP）在臺風降水系統(tǒng)的NE指標僅為31.96%，明顯低于季風的46.2%和鋒面的37.1%；通常而言，由于加入ZDR特征量的原因，R（ZH，ZDR）的估測性能應該優(yōu)于R（ZH）：3種降水系統(tǒng)中，鋒面降水符合這一規(guī)律特征（36.61%＜43.92%），但在臺風和季風系統(tǒng)中卻與之相反（62.31%＞60.24%，52.46%＞49.99%）。

以上結果表明單一降水估計關系在不同系統(tǒng)的表現(xiàn)存在較大的差異，在臺風和季風系統(tǒng)中，引入極化變量ZDR后的估計關系R（ZH，ZDR）的估測性能反倒不如單偏振估計關系R（ZH），這與不同降水系統(tǒng)具備的特殊微物理特征有關，比如臺風系統(tǒng)風力大、攜帶水汽充沛，使得降雨粒子多為粒子濃度高的小雨滴，而KDP在表征強降水和粒子濃度方面有著特殊優(yōu)越性，這可能會導致臺風的R（KDP）性能優(yōu)于其他兩種系統(tǒng)，同時由于選取的臺風和季風個例的風力較強的關系，導致ZDR產生較大的形變而帶來更大的ZDR誤差，所以造成R（ZH，ZDR）的估測性能反倒不如R（ZH）。

3.3 復合算法R（C）與單一降水估計關系的性能對比

雙偏振量ZDR和KDP能更精細表征降水粒子的微物理特征，因此無論在哪一種天氣系統(tǒng)中，由于引進這兩個特征量之后，雙偏振雷達復合降水估測算法R（C）的估測性能均優(yōu)于單偏振降水估測算法R（ZH）：臺風系統(tǒng)中R（C）的NE（47.44%）優(yōu)于單R（ZH）的60.24%；季風系統(tǒng)中R（C）的NE（41.77%）優(yōu)于單R（ZH）的49.99%；鋒面系統(tǒng)中R（C）的NE（33.03%）優(yōu)于單R（ZH）的43.92%。另外，在臺風系統(tǒng)中，R（C）的NE反倒不如R（KDP）的31.96%和R（KDP，ZDR）的40.62%。結果表明，復合算法R（C）和4個單一降水關系在不同降水系統(tǒng)中的適用性存在明顯不同，其原因在于不同天氣系統(tǒng)具備不同的微物理特征，因此有必要針對不同天氣系統(tǒng)建立雙偏振雷達的本地化QPE算法。

4 結論

1）4種單一降水估計關系在不同系統(tǒng)表現(xiàn)出較大的性能差異，這主要與選取降水個例的微物理特性有關。其中選取的臺風和季風降水個例中，由于較大的風速導致降雨粒子產生形變，進而導致較大的ZDR誤差。因此在臺風和季風系統(tǒng)中，引入極化變量ZDR后的估計關系R（ZH，ZDR）的估測性能反倒不如簡單的單偏振估計關系R（ZH）。

2）由于復合算法R（C）能綜合利用單一估計關系的優(yōu)勢，因此一般情況下R（C）的估計性能均優(yōu)于R（ZH）、R（ZH，ZDR）、R（KDP）及R（KDP，ZDR）4種單一估計關系，這在季風降水和鋒面降水系統(tǒng)中得以體現(xiàn)。但在臺風降水系統(tǒng)中，R（C）的估計性能低于R（KDP）和R（KDP，ZDR）；在不同系統(tǒng)的橫向對比中發(fā)現(xiàn)，R（KDP）關系在臺風降水中的表現(xiàn)明顯優(yōu)于鋒面和季風系統(tǒng)，這是由于臺風具備風力大、水汽充沛，使得降雨粒子多為粒子濃度高的小雨滴，而KDP在表征強降水和粒子濃度方面有著特殊優(yōu)越性，這會導致適用于臺風降水的QPE流程中偏振量閾值區(qū)間的設定與經典CSU-HIDRO算法存在區(qū)別，這可以解釋臺風系統(tǒng)中估計算法表現(xiàn)出的性能差異原因，同時也說明有必要建立適合臺風降水系統(tǒng)的雙偏振雷達降雨估測方案。

3）雙偏振量ZDR和KDP能更精細的表征降水粒子的微物理特征，因此無論在哪一種天氣系統(tǒng)中，雙偏振雷達復合降水估測算法R（C）的估測性能均優(yōu)于單偏振降水估測算法R（ZH）。但復合算法在不同降水系統(tǒng)中的差異性非常明顯，本研究選取的鋒面系統(tǒng)降水個例的大雨樣本較多且風速小，因而整體估測效果優(yōu)于臺風和季風系統(tǒng)。由于不同天氣系統(tǒng)具備的微物理特征存在明顯差異，表明了針對不同天氣系統(tǒng)建立本地化QPE算法的必要性。