课件-讲座10-雷达、卫星测雨

雷达、卫星测雨技术与应用

河海大学王加虎1

雨量站网

估计降水分布

存在的困难和问题

成本问题。雨量计只能在点上精确测量降水，降水是具有高度空间分布特性的物理量，因此，一个雨量计所能代表的区域非常有限，要准确测量一个流域上的降水分布必须布设非常稠密的雨量站网；系统维护。在人口稠密的发达地区，人员和技术支持不成为问题，但在人烟稀少的地区尤其是在上游山区，雨量站的维护相当困难；质量效率问题。雨量站通常有人工站和自动站，人工站的人为读数错误，自动站的数据传输错误，以及将所有雨量站数据及时传送到区域水情中心的时效等都是问题。（95%，公网）22023/9/3雨量站网

估计降水分布

地区差异对比

甘肃省，55.5万km2，400个站点，山洪灾害预警建设增加至4000个站点江西，遂川江流域2845km2，雨量站96个，其中45个长系列站。学者研究表明，23~39个站可以满足当地不同时段测雨精度的要求。32023/9/3雷达

“测雨数据空间分布合理”

42023/9/3雷达

单个雷达的覆盖范围52023/9/3雷达

雷达群62023/9/3卫星测雨

卫星测雨72023/9/32测站、雷达、卫星

测站投资

82023/9/32测站、雷达、卫星

测站应急通讯

92023/9/32测站、雷达、卫星

雷达投资

2003年中国新一代多普勒天气雷达南京浦口的龙王山，山上建10层楼高的塔，塔上有一个12米的大球，球内有直径10m的天线，1300万。成都，95米高的塔楼，5700多万102023/9/32测站、雷达、卫星

时空间分辨率比较，相互不可替代

站点：单点过程准确，6h报，整点1mm触发，闲事5mm加报雷达：局地空间分布合理，R=460km的圆形，但是<200km以内效果较好，分辨率1-4km2，5~6min卫星：

大范围的空间分布合理，±50度之间，0.25*0.25度，约4000km2，3h一幅数据112023/9/32测站、雷达、卫星

雷达的难言之隐

雷达：缺乏历史资料提高硬件的可靠性（12,5600km2）研究把雷达回波转换为降雨量的方法提高雷达测雨产品的精度……122023/9/32测站、雷达、卫星

雷达的难言之隐

雷达：132023/9/32测站、雷达、卫星

卫星的难言之隐

卫星：研究把卫星遥测信号波转换为降雨量的方法提高卫星测雨产品的精度缺乏历史资料（1997年之后）……142023/9/32测站、雷达、卫星

各自的产品

152023/9/32测站、雷达、卫星

各自的产品

162023/9/32测站、雷达、卫星

各自的产品

172023/9/3小结

站点、雷达、卫星各有所长、各有所短相互不可替代182023/9/33雷达测雨

雷达的分类

凡是不具有多普勒性能的雷达称为非相干雷达或常规气象雷达，具有多普勒性能的雷达称为相干雷达或多普勒雷达。主要的气象雷达有：测云雷达。是用来探测未形成降水的云层高度、厚度以及云内物理特性的雷达。其常用的波长为1.25厘米或0.86厘米。工作原理和测雨雷达相同，主要用来探测云顶、云底的高度。如空中出现多层云时，还能测出各层的高度。由于云粒子比降水粒子小，测云雷达的工作波长较短。测云雷达只能探测云比较少的高层云和中层云。对于含水量较大的低层云,如积雨云、冰雹等,测云雷达的波束难以穿透，因而只能用测雨雷达探测。192023/9/33雷达测雨

雷达的分类

测雨雷达。又称天气雷达，是利用雨滴、云状滴、冰晶、雪花等对电磁波的散射作用来探测大气中的降水或云中大滴的浓度、分布、移动和演变，了解天气系统的结构和特征。测雨雷达能探测台风、局部地区强风暴、冰雹、暴雨和强对流云体等，并能监视天气的变化。测风雷达。用来探测高空不同大气层的水平风向、风速以及气压、温度、湿度等气象要素。测风雷达的探测方式一般都是利用跟踪挂在气球上的反射靶或应答器，不断对气球进行定位。根据气球单位时间内的位移，就能定出不同大气层水平风向和风速。在气球上同时挂有探空仪，遥测高空的气压、温度和湿度。202023/9/33雷达测雨

雷达的分类

圆极化雷达。一般的气象雷达发射的是水平极化波或垂直极化波，而圆极化雷达发射的是圆极化波。雷达发射圆极化波时，球形雨滴的回波将是向相反方向旋转的圆极化波，而非球形大粒子（如冰雹）对圆极化波会引起退极化作用，利用非球形冰雹的退极化性质的回波特征，圆极化雷达可用来识别风暴中有无冰雹存在。调频连续波雷达。它是一种探测边界层大气的雷达。有极高的距离分辨率和灵敏度，主要用来测定边界层晴空大气的波动、风和湍流（见大气边界层）。212023/9/33雷达测雨

雷达的分类

气象多普勒雷达。利用多普勒效应来测量云和降水粒子相对于雷达的径向运动速度的雷达。甚高频和超高频多普勒雷达。利用对流层、平流层大气折射率的不均匀结构和中层大气自由电子的散射，探测1～100公里高度晴空大气中的水平风廓线、铅直气流廓线、大气湍流参数、大气稳定层结和大气波动等的雷达。222023/9/33雷达测雨

雷达的分类

双波长雷达和机载多普勒雷达等。利用一个运动着的小天线来等效许多静止的小天线所合成的一个大天线的合成孔径雷达的新发展双线偏振雷达除了能获得云中的强度信息外还能获得云粒子的相态信息。因此，双线偏振雷达可以帮助确定雨滴谱，并有效地改善区域降雨量的测量和提高洪水预报能力。232023/9/33雷达测雨

雷达的基本原理（略）

电磁波的发射与接收雷达常用参数：工作频率、波长、发射功率、天线增益……雷达的反射率因子多普勒速度雷达仰角雷达方位角大气折射……242023/9/33雷达测雨

雷达的回波形态片状（亮带）回波——层状云连续降水块状（带状）回波——对流云连续降水絮状回波——混合型降水252023/9/33雷达测雨

雷达的主要显示方式262023/9/33雷达测雨

雷达的主要显示方式272023/9/33雷达测雨

雷达的主要显示方式282023/9/33雷达测雨

雷达的反射率因子气候特征：福建292023/9/33雷达测雨

雷达测量的局限性虚假回波与地物回波对识别的影响遮蔽物对降水的遮掩速度模糊与距离模糊不同距离的最小回波强度不同不同距离有不同的切向分辨率不同位置、不同波长的雷达，探测结果可能不同302023/9/33雷达测雨

雷达的局限性——遮蔽物312023/9/33雷达测雨

雷达的局限性——雷达位置差异322023/9/33雷达测雨

雷达的局限性——雷达位置差异雷达电磁波在降水和大气中的衰减情况不同，探测的回波形态和强度也可能不同架设高度的差异厦门，150m，1km高的探测能力180km长乐，648m，1km高的探测能力280km仰角的差异……332023/9/33雷达测雨

雷达资料的产品线342023/9/33雷达测雨

雷达资料的获取和使用雷达资料的获取气象局网站有云图一类的影像数据实时资料，签合同国外的雷达数据即产品可以实时在线下载FTP功能352023/9/33雷达测雨

雷达资料的获取和使用雷达数据的格式中国气象局雷达通用数据格式（V1.2）有代码用于读取，能够自由实现雷达产品显示和二次处理功能362023/9/3小结

雷达的基础知识雷达很“能”但不是万能的372023/9/34卫星测雨

星载测雨雷达产品经过近50年的发展，基于可见光、红外和微波等各类卫星传感器的降水反演算法也逐渐发展成熟起来。应用降水反演算法制成的3种主要全球降水数据集，包括热带雨林观测卫星（TRMM）全球降水卫星制图（GSMaP）全球降水气候项目（GPCP）数据集382023/9/34卫星测雨

星载测雨雷达热带降水测量卫星测雨雷达（TRMM-PR）是第一部星载测雨雷达。还有后继产品，如TRMM-TMI可见光，红外云图（降水云顶部）微波探测器（较强穿透性，测雨）最小可探测雨强0.7mm/h基本处理：标定雷达回波强度，换算成降水产品392023/9/34卫星测雨

精度——瞬时值402023/9/34卫星测雨

精度——月累计412023/9/34卫星测雨

资料的获取固定的团队做硬件维护和软件解译TRMM3B42RTTRMM3B42V6/data/datapool/TRMM/422023/9/34卫星测雨

资料的获取产品线很长实时3B42RT修正3B42V7432023/9/34卫星测雨

资料的处理下载的文件*.Z解压*.bin或*.hdf自解释二进制文件单个文件的处理有很多专用工具，hdfView等多个文件批处理或在线实时处理（1年2920）FORTRAN头文件MATLAB外部函数库VB6函数库VB.NET函数库442023/9/3小结

卫星测雨就是星载雷达测雨自己的特点：范围大固定的团队做硬件维护和软件解译使用上的“零成本”452023/9/35雷达卫星测雨的三种境界

偏硬件提高雷达扫描速度、提高实效克服距离模糊和速度模糊的问题偏数据统计分析准确识别降水相态提高雷达测量降水精度基于天气雷达探测和预报降水短时预报一般是0-12h的天气预报,临近预报则是

0-3h的天气预报。雷暴、暴雨(雪)、大风、冰雹等严重灾害性天气大多由

25-250km的β-中尺度天气系统所造成,龙卷的尺度更小。462023/9/35基于卫星遥感信息的邻近预报

472023/9/35小流域洪水灾害预警预报系统的两种可选方案山洪，从降雨到成灾，时间间隔是“分钟”“雨量站群”，是“重在免责”思路有什么好办法呢？办法一：老农敲锣办法二：测量、估算、报警一体办法二：雷达，做强降雨的邻近预报482023/9/36基于雷达的临近预报技术相对于降水测量，用雷达资料进行临近降水预报的水平提高得较慢。目前，临近预报技术主要包括雷暴识别追踪和外推预报技术、分析观测资料为主的概念模型预报技术以及数值预报技术等。492023/9/36基于雷达的临近预报技术识别追踪和外推预报技术主要以雷达资料为基础，在这方面，交叉相关外推和回波特征追踪识别外推是比较成熟的技术，已经用于许多的临近预报业务系统中，其缺陷是预报时效较短，准确率也不是很高。概念模型预报技术主要是通过综合分析多种中小尺度观测资料，包括雷达和气象卫星资料等，在此基础上建立雷暴发生、发展和消亡的概念模型，特别是边界层辐合线和强对流的密切关系等，再结合数值模式分析预报和其它外推技术的结果，然后建立雷暴临近预报的专家系统，其不但可以获取雷暴和对流降水移动、发展的信息，还可以预报它们的生成和消亡。502023/9/36基于雷达的临近预报技术随着精细数值天气预报技术和计算机技术的发展，利用多普勒天气雷达资料和其它中小尺度观测资料进行数值模式初始化，来预报雷暴的发生、发展和消亡已经成为一个研究的热点，该技术得益于雷达资料同化技术的发展和中尺度观测资料的获取，发展很快。ARPS(AdvancedRegionalPrediction)是美国Oklahoma大学的风暴分析和预报中心（CAPS）研发的主要针对风暴尺度的非静力高分辨率区域预报系统ARPS模式采用广义地形坐标系统MM5（MesoscaleModelversion5）是PSU/NCAR研发的适用于对热带风暴中纬度气旋锋面系统暴雨中尺度对流系统等重要天气系统的非静力区域数值模式模式RAMS模式RAMS(RegionAtmosphereModelSystem)是一三维、非流体静力、可压缩区域大气模式。模式的动力框架是非流体静力、原始方程中尺度模式，WRF大家都知道，不用介绍。512023/9/36基于雷达的临近预报技术从国内外的发展趋势来看，短时预报技术主要是针对强风暴和强降水(雪)等容易致灾的强对流天气开展研究的。这些技术包括基于图形特征的雷暴识别追踪以及结合计算机图像处理技术的临近外推预报及基于资料同化的短时数值预报等。以雷达回波为主的临近外推预报，有两个因素影响预报的准确性。其一是回波移速估计，另一个则是回波变化的估计。无论矩形区域跟踪，或者不规则形状的回波区域跟踪，都是假定所跟踪的对象线性移动，不仅导致预报位置的偏差，而且降低了预报时效。利用风暴生命史的概念模型控制回波变化，能在一定程度上改善预报回波场。但是需要利用充足的样本来建立本地化的风暴生命史概念模型。。522023/9/36基于雷达的临近预报技术目前改进预报的方法：一是多种探测资料的综合应用，即在应用雷达资料的同时将其与雨量计资料、气象卫星、天气探测资料和模式输出成果等综合集成并与人的经验相结合，以人机交互的方式制作预报。二是雷达与数值模型相结合，通过中尺度模式与雷达资料的交互作用应用，模式输出雷达外推方法将有效地提高短时预报的水平。532023/9/36基于雷达的临近预报技术雷达、邻近暴雨预测、产汇流与溃坝联动542023/9/36小结由于强对流天气系统结构复杂，发展变化快，短时数值预报技术应用于业务之中还有待于进一步的研究与检验。只有在强对流天气发展到一定阶段，能够被雷达捕捉到之后，才能够通过资料同化，不断调整改善数值模式的初始场，进而预报未来几个小时的强风暴天气系统。也就是说，在风暴系统形成之初，而雷达又不能充分提供充分的初始信息时，模式预报的结果将不会有太大的改善。552023/9/3研究目的：通过对比研究，寻找卫星测雨和雷达测雨的优劣势，并探求利用卫星测雨技术改进雷达测雨（Q2）精度的方法。数据源:多源数据整合出的降雨数据StageIV（ST4）,分辨率4km,逐时(假设ST4为精准数据)；卫星测雨数据:PERSIANN-CCS和HE,分辨率0.04degree,逐时；雷达测雨数据:Q2GC(gageconnectedradardata)和Q2RD（Q2radar-only）,分辨率0.01degree,逐时；区域:美国本土研究时段:12/01/2007-11/30/2008应用举例：降雨监测精度比较研究562023/9/3SeasonalScanQ2GCisclosertoStageIVthanothers.Alldatasourceisclosertoothersinwarmseasonthancoolseasonbothforraineventsandrainquantity应用举例：降雨监测精度比较研究572023/9/3SpatialDistributionBiasofSummeraccumulatedprecipitationInwest,CPCandHEmadelessbiasthanQ2RDandQ2GC,whichmaybeusefultoimproveQ2precipitationestimationofwarmseason应用举例：降雨监测精度比较研究58实时卫星测雨数据TRMM-3b42rt在洪水预警中的应用研究（SERVIR-Africa）在对地面观测和卫星测雨数据进行对比分析的基础上，以分布式水文模型为工具展开研究研究区域：非洲Victoria湖Nzoia子流域结论：TRMM-3b42rt基本能够用于驱动Nzoia流域的洪水预警，但其效果有待进一步改善。应用举例：SERVIR-Africa59应用举例：SERVIR-Africa602023/9/3应用举例：SERVIR-Africa612023/9/3应用举例：SERVIR-Africa622023/9/3分布式洪旱一体预警预报系统应用举例：SERVIR-Africa632023/9/31Background2742floodeventshavebeenreportedgloballyfrom1998to2008Thisfloodeventdatabasewascompiledfromfourglobalflooddatabases(Adhikariet.al,2009)Poster:NH51C-1068;GlobalFloodandLandslideCatalog:CompilationandApplications应用举例：基于卫星测雨的全球洪水事件识别642023/9/3Xin’anjiangmodel(Zhao,1980),it’sknownaswaterbalancepartofVIC(Liang,etal.(1996)Canopyinterception,Dickinson(1989)Sub-gridroutingLinearreservoirCell-to-cellroutingtraveltimeThreefeedbacksfromroutingtorainfallrunoffgeneration2Model:CoupledRoutingandExcessSTorageDHM(CREST)应用举例：基于卫星测雨的全球洪水事件识别652023/9/33CalibrationstrategyForgaugedbasins,useAdaptiveRandomSearchalgorithm(ARS)Indicator:NSCE(Nash

Sutcliffecoefficientofefficiency)andBiasRatioRandomsearch,reduceparameterrangebytopN(10-20)resultsEasyandeffective,globaloptimization,needNOaprioriestimate;goodforparallelcomputing,etc.Forungaugedbasins,calibratemodelforarepresentativebasinineachclimatezone,transferparameterstoadjacent,ungaugedbasins应用举例：基于卫星测雨的全球洪水事件识别662023/9/34Evaluations-1/7:modelperformanceindischargesimulationatoutletCase:LakeVictoriaBasin,Nzoiastation30arcseconds+dailyForcingfromraingaugedataGlobalmonthlymeanPETCalibrationperiod1985-1999NSCE=0.82,Bias=-2.1%Validationperiod2000-2004NSCE=0.80,Bias=+3.5%Result:performanceisgood应用举例：基于卫星测雨的全球洪水事件识别672023/9/34Evaluations-2/7:comparetoMODIS-basedfloodmonitoringCase:LakeVictoriaBasin,Nzoiastation30arcseconds+dailyForcingfromTRMMV6GlobalmonthlymeanPETPosterH21F0905Title:Satellite-basedfloodmonitoringinun-gaugedbasin:AfricacasestudyByS.Khan;Y.Hong;J.Wang;et.al.Result:modelcangiveareasonableestimateofinundatedarea应用举例：基于卫星测雨的全球洪水事件识别682023/9/34Evaluations-3/7:modelsensitivitytospatialresolutionCase:YangtzeRiver,DatongsubbasinForcingfromTRMMV6GlobalmonthlymeanPETAutomaticcalibrationResult:Sameresultsfromdifferentspatialresolution7parametersareindependentofscale6parametersaredependentonscale3parametersareunknown应用举例：基于卫星测雨的全球洪水事件识别692023/9/34Evaluations-4/7(a):transferabilityofparametersCase:6sub-basinsinAfrica,calibratetheirparameters,compareparametersbetweenbasins1/8deg,3hourlyForcingfromTRMMV6GlobalmonthlymeanPETResult:calibratedparametersofdifferentsub-basinsareverysimilar,especially5sensitiveones应用举例：基于卫星测雨的全球洪水事件识别702023/9/34Evaluations-4/7(b):transferabilityofparametersCase:6sub-basinsinAf