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基于GPM-DPR的CINRAD雷达垂直反射率廓线混合订正方法研究

文献类型:学位论文

作者朱自伟
答辩日期2023-06
文献子类学术型学位
授予单位中国科学院大学
授予地点中国科学院地理科学与资源研究所
导师戚友存
关键词垂直反射率廓线 雷达定量降水估计 双频卫星测雨雷达 全球降水观测计划
学位名称博士
学位专业自然地理学
英文摘要天气雷达可以获取高时空分辨率、大范围的降水观测信息。提高天气雷达定量降水估计(QPE)的准确性,对于暴雨导致的城市内涝、河流洪水、山洪、滑坡等灾害的预报预警具有重要意义。降水的垂直异质性,即降水粒子下落过程中相态、大小、数目的变化,会对雷达QPE 的精度产生极大影响,主要包括:1)在层状云降水中,当雷达波束接近或处于融化层中,融化中的冰晶或雪花使得雷达反射率显著增强(即亮带效应),导致雷达QPE严重高估;2)在对流云降水、特别是强降水中,降水粒子下落过程中的碰并增长,使得观测到的高空降水粒子雷达反射率远低于近地面降水粒子对应的雷达反射率,从而导致雷达QPE 严重低估。垂直反射率廓线(VPR)订正可以有效减轻上述高估和低估两方面的误差,从而提升雷达QPE的精度。本文基于双频卫星测雨雷达GPM-DPR提供的三维降水观测信息,开展了层状云亮带和对流云降水VPR 结构特征研究,提出了层状云亮带和对流云降水VPR订正方法。主要的研究内容与结论如下:(1)为了减少GPM-DPR和CINRAD 雷达由于电磁波频率不同导致的降水垂直结构观测信息不一致,构建了不同频率雷达反射率转换模型,将GPM-DPR的Ku波段反射率转换为与CINRAD雷达一致的S波段或C波段反射率。同时,改进了GPM-DPR的层状云亮带边界识别,提高了GPM-DPR描述亮带型层状云垂直结构特征的准确度。(2)利用2014–2021 年GPM-DPR 的观测数据,研究了中国地区亮带型层状云降水的垂直结构特征。根据亮带顶反射率与亮带底反射率之间的高度相关性,结合CINRAD 雷达即时观测信息构建的亮带VPR 廓线(即IAVPR),建立了GPM-IAVPR 层状云亮带订正方法。该方法可以有效降低层状云亮带引起的雷达QPE误差,系统性高估误差降低50%以上。(3)利用2014–2021 年GPM-DPR 的观测数据,研究了中国地区对流云降水的垂直结构特征,发现近地面反射率强度和0°C层高度对于对流云降水的VPR结构具有决定性的影响。考虑上述两个因子,利用GPM-DPR观测数据,建立对流云降水气候态VPR,提出了对流云降水VPR订正方法。该方法可以有效降低对流云降水中的雷达QPE误差,系统性低估误差由-30%提高到-10%左右。(4)建立了一种针对层状云亮带和对流云降水的VPR混合订正方法,通过六部中国CINRAD 业务雷达的多个降水过程观测数据进行验证,表明VPR混合订正方法的性能优于美国MRMS 业务系统的VPR订正方法,可以有效改善雷达QPE精度,不同地区雷达QPE的RMSE误差降低了7.5–17.8%。
语种中文
页码133
源URL[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/199800]  
专题地理科学与资源研究所_研究生部
推荐引用方式
GB/T 7714
朱自伟. 基于GPM-DPR的CINRAD雷达垂直反射率廓线混合订正方法研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2023.

入库方式: OAI收割

来源:地理科学与资源研究所

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