陕西新一代天气雷达与自动站联合估测降水质量评估

黄 勤，李亚丽，龙亚星，乔 青

(1. 陕西省气象信息中心，西安 710014；2. 陕西省大气探测技术保障中心，西安 710014)

随着气象现代化建设的不断推进，我国建成了较为完善的天气雷达网，以提高对大气中云雨的立体分布变化，降水强度，云层的高度、厚度，不同大气层中风和其他气象要素的监测能力[1]。由于降水形式的复杂性，雷达定量估测降水方法仍处在不断研究和试验阶段。国内外先后发展了许多方法校准雷达估测降水，王红艳等[2]联合雨量计资料采用两步校准法改善雷达估测降水，李建通等[3-4]利用时间权重平均法和分布校准法改善雷达估测降水的初值场，勾亚彬等[5]将云团分组拟合Z-R关系，评估雷达定量估测降水效果。李成伟等[6]对CB雷达OHP产品与自动站降水进行了对比分析。本文利用陕西省新一代天气雷达与国家地面气象观测站(简称“自动站”)1 h降水量拟合Z-R关系，开展了天气雷达1 h降水量定量估算，进行了雷达估测降水量和自动站观测降水量、雷达OHP产品对比，并对联合估测降水量进行质量评估。

1 资料来源

选取陕西省2016年7月13—14日和18—19日2次降水过程，2017年5月2—3日、6月3—5日和8月28—29日3次降水过程，共计89个时次、8 759对数据进行雷达估测降水量和自动站降水量对比评估分析。选取延安和宝鸡两部天气雷达2016年7月13、18日的31个降水时次、972对数据进行联合估测降水量与雷达OHP产品对比评估分析。

2 联合估测降水方法

天气雷达与自动站联合估测降水量是指将自动站1 h降水量作为真值，并将其与天气雷达反射率因子进行Z-R关系拟合，估算天气雷达测得的降水量。Z-R关系的常用表达式Z=ARB两边取对数，如下

10logZ=10logA+B×10logR

(1)

其中：Z为雷达反射率因子，单位为mm6/m3；R为降水强度，单位为 mm/h。具体流程如下：第1步，对雷达资料与自动站降水量资料进行质量控制[7]；第2步，根据不同仰角将1 h内10个雷达基数据生成10个反射率因子复合平面，并形成1 km×1 km格点场；第3步，取自动站上方9个雷达格点的反射率因子平均值，形成天气雷达-自动站数据对；第4步，根据公式(1)，用未知的A、B累积以上10个反射率因子估测雷达1 h降水量，并假设该降水量等于自动站1 h降水量，将多个降水站点通过非线性拟合得出Z-R关系中的A、B值；第5步，利用A、B值估测天气雷达1 h降水量。

3 联合估测降水与自动站降水对比

3.1 数据预处理

对比前，剔除因雷达波束遮挡导致的自动站有降水而雷达无降水的数据对，人工对数据进行分析时发现，以上情况主要集中出现在秦巴山区的汉中、安康和商洛地区；同时剔除因雷达有弱回波反演形成降水，但自动站无降水的数据对。经过以上数据预处理后，剩余3 677对数据，以自动站1 h降水量为基准将数据对划分为五个等级：[0,1]mm(1 504对)、(1,5] mm(1 893对)，(5,10] mm(137对)，(10,20] mm(17对)，(20,50) mm(6对)。

3.2 对比评估

整体上，联合估测降水量与自动站1 h降水量的相关系数为0.82，均方根误差为1.16 mm，平均相对误差为84.53%。不同降水等级联合估测降水量与自动站降水量的均方根误差、平均相对误差如表1所示。

表1 不同降水等级联合估测降水量与自动站降水量误差分析

自动站1 h降水量在[0，1] mm范围时(图1)，与联合估测降水量形成的数据对的均方根误差为0.75 mm，平均相对误差达到136.23%。由于该范围降水量很小，降水量绝对误差很小，但相对误差很大，如：自动站降水量为0.1 mm，雷达估测降水量为0.3 mm，这时相对误差为200%，

图1 自动站1 h降水量在[0,1] mm时的绝对误差和相对误差

如图1中虚线方框中所示，自动站和联合估测降水量绝对误差不大，但相对误差很大。

自动站1 h降水量在(1,5] mm范围时(图2)，与联合估测降水量形成的数据对的均方根误差为1.24 mm，平均相对误差为47.7%，联合估测降水量整体接近自动站降水量。

图2 自动站1 h降水量在(1,5] mm时的绝对误差和相对误差

自动站1 h降水量在(5,10] mm范围时(图3)，与联合估测降水量形成的数据对的均方根误差为2.5 mm，平均相对误差为36.69%，相对误差均小于100%，减少了与自动站降水量的差距。

图3 自动站1 h降水量在(5,10] mm时的绝对误差和相对误差

自动站1 h降水量在(10,20] mm范围时(图4)，与联合估测降水量形成的数据对的均方根误差为2.56 mm，平均相对误差为18.63%，联合估测降水的精度大幅度提高。

图4 自动站1 h降水量在(10,20] mm时的绝对误差和相对误差

自动站1 h降水量在(20,50) mm范围时(图5)，与联合估测降水量形成的数据对的均方根误差为2.29 mm，平均相对误差为7.95%，联合估测降水的精度接近自动站降水。

图5 自动站1 h降水量在(20,50) mm时的绝对误差和相对误差

综上可以看出，利用自动站1 h降水量和天气雷达反射率因子实时拟合Z-R关系，估算天气雷达测得的降水量，总体上能够得到比较准确的1 h降水量估计。自动站1 h降水量>1 mm时，雷达估测降水效果较好，其中(20,50) mm的降水估测精度最好，平均相对误差为7.95%。

3.3 Z-R关系拟合分析

Z-R关系估计误差是雷达定量估测降水量的一个重要误差源。Z-R关系随地理位置、季节及降水类型不同而变化，即使在同一次降水过程中，其A、B值也是变化的[1]。这主要与雨滴的谱型变化有关，Z值的大小与滴谱有关，而R不仅与滴谱有关还与雨滴下落末速度有关，所以相同降水强度R可能对应不同的Z值，也对应不同的A、B值。表2中是2016年7月18日和2017年8月29日两次降水过程拟合出的A、B值。从表2可见，两次降水过程中，任意一对A、B值都不同，同一次降水过程的A、B值也不同，且无明显变化规律，与常用的经验值A=300，B=1.4相差较大。

表2 Z-R关系中A、B参数拟合值

4 单站对比

选取以上5次降水过程中清涧站(53757)的46个时次进行分析，自动站降水量和联合估测降水量的相关系数为0.96，均方根误差为1.37 mm。自动站降水量和雷达估测降水量曲线图如图6所示，两者变化趋势一致。绝对误差和相对误差的曲线图如图7所示，自动站1 h降水量>1.5 mm时，与联合估测降水量的偏差较大，但相对误差很小，联合估测降水效果较好；自动站降水量为0.1 mm时，相对误差达到最大，但从图6可看出，此时联合估测的降水量也非常接近自动站降水量，且误差很小。

图6 榆林清涧自动站1 h降水量和雷达估测降水量对比

5 联合估测降水与雷达OHP产品对比评估

选取延安和宝鸡两部天气雷达31个时次、共计972对数据进行分析。将数据对分为[0,1] mm、(1,5] mm、(5,10] mm、(10,40) mm 4个等级，具体对比结果如表3所示。自动站1 h降水量在[0,1] mm时， 雷达OHP产品优于联合估测降水；自动站1 h降水量在(1,5] mm时，联合估测降水的平均相对误差相比雷达OHP产品减少近3%，联合估测降水优于雷达OHP产品；自动站1 h降水量在(5,10] mm时，联合估测降水的平均相对误差相比雷达OHP产品减少近30%，联合估测降水优于雷达OHP产品；自动站1 h降水量在(10,40) mm时，联合估测降水的平均相对误差相比雷达OHP产品减少26%，联合估测降水优于雷达OHP产品近26%。总体来说，自动站1 h降水量在>1 mm时，联合估测降水优于雷达OHP产品。

图7 榆林清涧46个时次自动站1 h降水量与雷达估测降水量的绝对误差和相对误差

降水量/mm产品相对误差/%延安宝鸡平均相对误差/%[0,1]联合估测237.99220.69229.34OHP204.60132.82168.71(1,5]联合估测85.9375.5280.73OHP77.5189.4383.47(5,10]联合估测42.9445.4444.19OHP68.5478.5173.52(10,40)联合估测40.0741.0040.53OHP59.4173.2466.32

6 结论

(1)自动站1 h降水量在1 mm以下时，与雷达估测降水相对误差虽大，但均方根误差在可接受范围内，且雷达估测的降水量非常接近自动站降水量，且绝对误差很小。

(2)自动站1 h降水量在1 mm以上时，雷达估测的降水效果较好，其中对(20,50) mm范围降水估测精度最好，平均相对误差低于8%。

(3)同一次降水过程，不同时次Z-R降水估计关系式差异很大，无明显变化规律。

(4)自动站1 h降水量在1 mm以上时，联合估测降水量优于雷达OHP产品。