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    多普勒天氣雷達估測降水及雨洪應(yīng)用研究進展

    2012-04-14 11:22:51陳垚森任啟偉徐會軍
    水利信息化 2012年4期
    關(guān)鍵詞:雨量計雜波波束

    陳垚森 ,任啟偉 ,徐會軍

    (1. 中水珠江規(guī)劃勘測設(shè)計有限公司,廣東 廣州 510610;2. 廣東省水利水電技術(shù)中心,廣東 廣州 510635;3. 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,廣東 廣州 510275)

    0 引言

    定量估測降水一直是天氣雷達應(yīng)用的主要目標之一。從第二次世界大戰(zhàn)后雷達技術(shù)開始在氣象部門應(yīng)用,至今已有 60 多年的歷史了,隨著應(yīng)用研究的廣泛開展,雷達估測降水發(fā)展非常迅速。1959 年Battan[1]首次提出雷達氣象學(xué)概念,并對那一時期雷達氣象學(xué)的研究進展和成果作了概述。由此,多普勒天氣雷達作為一種重要的技術(shù)手段逐步發(fā)展成為專門學(xué)科。在天氣雷達應(yīng)用研究的早期,就發(fā)現(xiàn)雷達估測降水的潛力,并對聯(lián)合雨量計的多普勒天氣雷達定量估測降水進行了大量研究[2]。同時,在雷達數(shù)據(jù)質(zhì)量控制及耦合水文模型應(yīng)用方面均取得較好研究成果。

    隨著多參數(shù)雷達的迅速發(fā)展,利用雙波長和雙極化雷達提供的衰減、差分反射率因子等信息估算降水,以及用雙極化多普勒雷達的差分相移提供的信息估算降水,乃至用機載或者星載雷達探測降水等工作,也相繼開展起來??傊?,隨著雷達估測降水技術(shù)不斷進步,應(yīng)用研究不斷深入,雷達估測降水的應(yīng)用價值將得到不斷提升。本文著重從雷達數(shù)據(jù)聯(lián)合雨量計的校正,雷達數(shù)據(jù)質(zhì)量控制中的回波衰減、波束阻擋、地物雜波、反射率垂直方向的變化 4 種控制方法,以及耦合水文的雷達測雨應(yīng)用等方面,對國內(nèi)外相關(guān)研究進展進行綜述。

    1 雷達數(shù)據(jù)質(zhì)量控制研究

    天氣雷達可以探測大范圍降水,探測精度主要受雷達系統(tǒng)參數(shù)、云雨衰減、大氣折射等因素影響。測量誤差是多普勒雷達的重要誤差來源,因此對測量數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制是提高多普勒雷達降水定量估算的重要途徑。

    2000年Harrison[3]對雷達誤差進行了詳細分析,提出雷達誤差來源包括如下因素:1)雷達標定與硬件穩(wěn)定誤差;2)地物回波及異常傳播(超折射);3)回波阻擋;4)波束衰減;5)滴譜分布假定誤差;6)反射率因子在垂直方向的變化(Vertical profile of reflectivity,VPR);7)波束充塞。本文對雷達回波阻擋、回波衰減、地物雜波、反射率因子在垂直方向上的變化等 4 種因素的相關(guān)應(yīng)用研究進展簡要概述。

    1.1 雷達回波衰減

    雷達接收的電磁波隨降水強弱、探測距離遠近呈現(xiàn)不同程度的衰減,主要原因是當電磁波投射到大氣中的氣體分子或液態(tài)、固態(tài)的云和降水粒子上時,有一部分能量被該粒子吸收,變成熱能或轉(zhuǎn)化成其它形式的能量;另一部分能量被粒子散射,削弱了原來入射方向的電磁波能量[4]。因此,雷達回波衰減,就是大氣粒子對電磁波吸收和散射 2 種作用的總和。然而,影響降水粒子對雷達回波衰減的因素有很多,各種因素彼此之間的關(guān)系也非常復(fù)雜。

    張培昌等[4]在 20 世紀 90 年代中期研究總結(jié)指出,影響雷達回波衰減的因素,除電磁波波長外,還包括大氣環(huán)境中雨滴的滴譜、相態(tài)、濕度、溫度、氣壓等諸多因素。

    雷達測量降水的衰減問題研究可回溯到 1954年,當時 Hitschfeld 等[5]根據(jù)衰減系數(shù) k 和雷達反射率因子 Z 之間的關(guān)系,提出衰減訂正的解析解。此后,國內(nèi)外先后研究出多種衰減訂正方法,如在國內(nèi),呂達人等[6]在 1980 年提出用工作在同一波段的地基雷達和輻射計進行同方向的聯(lián)合遙感,利用微波輻射計測得的較為穩(wěn)定的路徑總衰減(PIA)對起伏較大的雷達資料進行衰減總量控制。到 1993年,劉錦麗等[7]根據(jù)這一方法所作的試驗表明,利用微波輻射計的資料對雷達進行訂正后,比僅用雷達效果明顯改善;但雷達回波垂直結(jié)構(gòu)的不均勻性表明,該方案仍存在原理上的局限性,有待進一步改進。而在國外,Winman 等[8]于 1990 年利用機載雷達和微波輻射計,對一次降水進行垂直方向的聯(lián)合探測,亦得到較好效果。進入 21 世紀之后,趙小艷[9]提出基于 H-B 算法的 k-Z 關(guān)系衰減訂正法,得出這種訂正算法在雷達回波強度不大時具有很好訂正效果的結(jié)論。

    1.2 波束阻擋校正

    天氣雷達的低層探測仰角資料為定量測量降水提供了最有用的信息,但在山區(qū)往往由于部分或完全的波束阻擋而限制了對低仰角探測資料的利用,導(dǎo)致雷達探測降水的精度降低。雷達周圍的地形所造成的波束阻擋,增加了降水監(jiān)測估算的困難,也降低了雷達估測降水的精度。為了最大限度地減少山區(qū)地形對雷達應(yīng)用造成的影響,在定量估測降水中需要運用適當?shù)牟ㄊ钃跤喺桨赶ㄊ钃踉斐傻恼`差。

    自天氣雷達投入業(yè)務(wù)應(yīng)用以來,雷達波束阻擋計算及校正研究就一直未停止過,并隨 GIS 等技術(shù)進步產(chǎn)生了越來越精確的算法。20 世紀 70 年代早期,Harrold 等[10]首先提出一種校正部分波束阻擋的簡單方法,隨后,該方法逐漸改進并應(yīng)用于美國NEXRAD 降水處理系統(tǒng)。從 Harrold 等之后,很多研究都是從雷達可視化角度對波束阻擋進行預(yù)測,如 Gabella 等[11]在 1998 年應(yīng)用一種幾何光學(xué)方法,計算最低仰角掃描時可能的阻擋。同時,Smith[12]研究了可用的最低仰角數(shù)據(jù)。近年來,隨著 GIS 技術(shù)快速發(fā)展及高精度的 DEM(數(shù)字高程模型)數(shù)據(jù)越來越容易獲得,GIS 技術(shù)也被引入到雷達波束地物阻擋分析研究中。如,Krajewski 等[13]提出,應(yīng)用DEM 數(shù)據(jù)并結(jié)合 GIS 技術(shù)計算雷達波束在山區(qū)應(yīng)用的能量損失。

    當大氣狀況改變(如波束有異常傳播情況),由于雷達波束傳播路線改變,波束阻擋也會變化。Fornasiero 等[14]通過對阻擋方程進行改進,考慮具有多個不同傳播條件的大氣圈層模型,通過該模型不僅可處理較均勻的大氣狀況,也可考慮更復(fù)雜的情況,如雷達波束傳播存在超折射現(xiàn)象時。

    國內(nèi)學(xué)者針對國產(chǎn)雷達波束阻擋問題,也提出一些阻擋校正算法。如邵末蘭等[15]在 20 世紀 90 年代伊始制作了在不同折射情況下,測站地物阻擋圖和等射束高度圖,并對不同折射情況下地面阻擋物對雷達探測能力的影響程度,采取“綜合治理”方法進行校正。21 世紀初期,張亞萍等[16]提出平均值距離庫填充法,并利用以合肥雷達站為中心的 DEM資料,對平均與最大值法進行比較,將波束距離處相應(yīng)波束區(qū)域劃分為 3l×31 的網(wǎng)格,以此計算雷達波束在該距離處的地物阻擋百分率;然后,利用山前的雷達回波值填入波束被阻擋的部分網(wǎng)格中估測降水。2010 年,任啟偉[17]提出基于俯角的天氣雷達波束阻擋率計算方法,并根據(jù)阻擋率對雷達回波進行訂正。此方法應(yīng)用俯角的概念,采用高分辨率的DEM 數(shù)據(jù)計算精確的阻擋截面,同時計算多個仰角下的波束阻擋率,并根據(jù)波束阻擋的能量對波束阻擋進行校正。

    1.3 地面雜波

    地面雜波包括雷達波束正常傳播下探測到的地物回波和異常傳播下探測到的超折射回波,一般指正常傳播情況下探測到的地物回波。通常低仰角的雷達波束受到建筑、樹木、山丘等的攔截,會散射一定的能量形成隨機的干擾信號,這些非氣象目標造成的地面雜波會給雷達回波數(shù)據(jù)造成不同程度的污染,給降水估算帶來影響。地面雜波一般分布在低仰角掃描的數(shù)據(jù)、距離雷達站較近的位置等地方。對于雷達測雨的應(yīng)用,需要更精確的地表降水信息,因此希望應(yīng)用低層次仰角的雷達數(shù)據(jù)[18]。但雷達波束越低,受到地面雜波的影響越大,要提高降水估測的精度,就要對低仰角數(shù)據(jù)中的雜波進行抑制。

    一些研究通過對周圍地形、地表特征的分析,建立起地物與地物雜波的關(guān)系,預(yù)測雷達波束正常傳播下雜波的分布。如 Billingsley[19]及 Shnidman[20]對不同頻率的雷達在低仰角掃描時的雜波和不同地形進行統(tǒng)計,給出不同地物對各種頻率雷達形成的雷達剖面,以此作為地面雜波預(yù)測的參考數(shù)據(jù)。此外,雷達波束的傳播路徑受大氣狀況影響,地面雜波也因此發(fā)生改變。很多研究分析了大氣變化情況下的雷達地面雜波,如 Surgier 等[21]研究分析大氣變化情況下的相關(guān)特征,從雷達數(shù)據(jù)中探測雜波和異常傳播。任啟偉[17]提出從雷達周圍的地形環(huán)境出發(fā),采用高分辨率的 DEM 數(shù)據(jù),精確計算地物散射的雷達截面,對可能的地物雜波進行預(yù)測,進而達到抑制雜波的目的。

    目前,識別和抑制地面雜波的主要方法有: 應(yīng)用雜波圖、根據(jù)雜波與降水回波的特征統(tǒng)計濾除雜波、應(yīng)用多普勒雷達徑向速度區(qū)分地面雜波,應(yīng)用雙極站點雷達濾除雜波等。采用這些方法,可分析雷達回波信號并抑制地面雜波。

    1.4 折射率的垂直廓線校正

    垂直廓線(VPR)被認為是天氣雷達降水估測過程中最主要的誤差來源[22]。垂直方向的大氣運動,如雨滴的相互作用、上升氣流、向下氣流、蒸發(fā)、云層下雨滴的聚集、地形增強、降雨深度的變化及亮帶等,均被認為是垂向回波變化產(chǎn)生的原因。大氣層中的降水有產(chǎn)生、增長、蒸發(fā)及相變等過程,也會導(dǎo)致水汽凝結(jié)體的雷達反射回波變化。通常天氣雷達只能探測特定高度,也即垂直廓線的某部分。對于水文方面的應(yīng)用研究,輸入降雨-徑流模型的是落在地表的降水。因此,雷達定量估測降水,需要對垂直廓線誤差校正以獲得實際到達地表的降水。

    垂直廓線的誤差可根據(jù)對垂直廓線的校正予以消除。通過生成垂直廓線,可確定回波垂向的梯度及地面降水特征,進而校正垂直廓線,得到接近地面的雷達回波。最早的 VPR 研究,可追溯到 20 世紀70 年代。Harrold 等[23]在 1975 年首先嘗試校正從雷達 PPI(Plan Position Indicator)圖上觀測到的亮帶。該方法假定垂向降水在水平方向上均勻分布,但由于計算系統(tǒng)數(shù)值的不穩(wěn)定性,僅從視覺去除亮帶,在精度上沒有太大提高。Smith[24]在 1986 年提出的方法與之前的 VPR 校正方法相比有了較大提高。首先,該方法通過對 2 個不同高度的雷達波束探測的降水強度探測亮帶;然后,建立 1 個典型的 VPR 模型,并用雷達波束的能量剖面作為權(quán)重,計算 VPR校正的因子。該方法最終應(yīng)用到英國氣象局的實時業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。Kitchen 等[25]在 1994 提出一種方法,特點是建立參數(shù)化的廓線模型。應(yīng)用高分辨率(0.28 m)的 Chilbolton 的 S 波段雷達獲得的大量RHI(Range Height Indicator)資料,歸納出典型的VPR 模型;然后,根據(jù)每個像元(5 km×5 km)的雷達實測、地面氣溫和紅外云圖數(shù)據(jù),實時決定VPR 的一些局部特征并實施地面降水校正。

    針對雷達反射率因子垂直廓線,國內(nèi)學(xué)者也進行了一些研究。杜秉玉等[26]利用同一 Z-R(雷達回波與降雨強度)關(guān)系下地面降水與雷達回波強度的空間最佳匹配思想進行了反演降水的試驗。史銳等[27]對反射率垂直因子與降水類型之間的關(guān)系進行了研究,通過均勻、不均勻的降水和超短時強降水的雷達實測資料,分析這些降水情況下的反射率因子垂直廓線,找出不同雨型與反射率因子垂直廓線的關(guān)系。吳翠紅等[28]總結(jié)了雷達回波垂直廓線的主要算法,著重對 MVPR(平均垂直廓線)的生成方法作了細致探討,形成 4 種生成算法,并對其進行了比較分析;通過在長江流域的實例研究表明,應(yīng)用VPR 校正雷達估算地面降水的技術(shù)是可行的,具有一定效果,對進一步提高雷達定量測量降水有積極意義。

    2 雷達聯(lián)合雨量計校正

    雷達估測與雨量站觀測降水的本質(zhì)區(qū)別在于采樣方式不同。雨量站觀測的是特定時期內(nèi)落在地表某處的累積降水,雷達觀測的是雷達波束體積內(nèi)的大氣瞬時回波。由于雷達估測降水與地面實際降水的時空不一致性,Z-R 關(guān)系變化、雷達參數(shù)調(diào)整、暴雨時的衰減等因素都能引起雷達累積雨量的誤差,而雨量計能在點上精確估測降水。大量研究表明,即使是經(jīng)過質(zhì)量控制和誤差分析處理的雷達資料,用地面雨量計測值實時校準相應(yīng)雷達的估測結(jié)果仍十分必要。綜合 2 個系統(tǒng)的資料,能獲得雨量計站點的準確數(shù)據(jù)和雷達較大空間探測區(qū)域內(nèi)的降水數(shù)據(jù)。

    張培昌等[29]總結(jié)提出單點校正法、平均校正法、空間校準法、距離加權(quán)法、卡爾曼(Kalman)濾波校準法,以及變分校正法等利用雷達聯(lián)合雨量計進行雷達定量估測降水的方法。張利平等[30]提出基于流域雨量計實測降雨量與對應(yīng)的雷達探測降雨量作相關(guān)分析的校準方法,并認為該種聯(lián)合法計算的網(wǎng)格降水空間變異特性明顯,與雷達探測的降水分布相一致,能很好地體現(xiàn)出 1 個區(qū)域降水的空間變異性,獲得更高空間分辨率的降水分布。田付友[31]在平均和距離加權(quán)等校準方法的基礎(chǔ)上,提出局地平均校準方法,此法在具體校準過程中既考慮了降水的局地一致性,同時又利用了校準雨量計單點估測降水準確的優(yōu)點。

    在聯(lián)合雨量計校準的估測方法研究方面,雨量計在點上能較精確地測量降水,校準的目的是盡可能縮小雷達和雨量計在雨量站點上測量的偏差,用客觀分析方法在空間上提取校準場,從而得到降水分析場。Brandes 在 20 世紀 70 年代中期引入Brandes 客觀分析方法估測降水[32];到 80 年代初期,Koistinen 等[33]加入距離因子對 Brandes 的方法進行了改進;2 a 之后,Collier 等[34]提出分區(qū)域校準方法,引入與降水類型有關(guān)的校準因子。通常,聯(lián)合雨量計校準方法適用于業(yè)務(wù)實時應(yīng)用,與不用雨量計校準的方法相比更具穩(wěn)定性。用于業(yè)務(wù)的雷達估測降水系統(tǒng),以美國 NEXRAD 的降水處理子系統(tǒng)(Precipitation Processing Subsystem,PPS)算法[35]為代表,該算法充分考慮了各種誤差因子的影響,是一種綜合算法,可提供不同時間空間尺度的降水分布。

    2002 年,Krajewski 等[36]根據(jù) 2 種產(chǎn)品由于采樣方式不同指出,為減少隨機偏差,雷達估測和雨量站觀測降水都需要考慮延長對比的時間尺度,即累積到一定時間再作對比。隨后,St-Hilaire 等[37]研究指出,對下墊面研究區(qū)域上的雨量站進行加密,可提高雷達估測降水數(shù)據(jù)的精度;雖然雷達估測降水能提供足夠精度的降水輸入數(shù)據(jù),依然需要通過相關(guān)應(yīng)用來檢驗。2006 年,Kalinga 等[38]研究認為,僅利用雨量站校準雷達(WSR-88D III)降水產(chǎn)品是不夠的,還需配合徑流的模擬結(jié)果,以及與實測流量之間的比較分析評價雷達降水產(chǎn)品的質(zhì)量。

    3 雷達定量估測降水的耦合應(yīng)用

    雷達可探測較大范圍的降水分布,是高時空分辨率降水數(shù)據(jù)的重要來源。在氣象雷達研究的初期,水文學(xué)家就意識到雷達提供地面降水信息的潛力。最早在 20 世紀 70 年代,英國的西北雷達項目(United Kingdom's North West Radar Project)就建立起該國第 1 個自動雷達站,開始提供實時降水信息,該項目的主要目標是耦合天氣雷達實時降水數(shù)據(jù)到洪水預(yù)報系統(tǒng)中[39]。從此,耦合多普勒天氣雷達的應(yīng)用研究在國內(nèi)外逐步發(fā)展。

    3.1 雷達估測降水在洪水預(yù)報模型中的應(yīng)用

    Finnerty 等[40]在 20 世紀 90 年代后期分析了Sacramento 水文模型中的時空尺度(分辨率)對雷達獲取降水資料的敏感性,結(jié)果表明,地表徑流、壤中流和補給的基流對時空尺度最敏感,蒸(散)發(fā)和河道入流的組分也較敏感,同時,提出改進該模型參數(shù)的方法。雷達估測降水存在誤差,結(jié)果是否能提供足夠精度的降水輸入數(shù)據(jù),仍需要驗證。許多研究都認為,通過水文模型模擬應(yīng)用,是檢驗雷達降水精度的有效方法。Borga[41]用 1 個集總式水文模型對比雷達校正前后模擬的效果,認為借助于水文模擬并對比實測徑流過程,仍是評價雷達數(shù)據(jù)產(chǎn)品適用性的可行方法。Hossain 等[42]對雷達數(shù)據(jù)用于水文模型中的不確定性進行了敏感性分析,結(jié)果表明對雷達數(shù)據(jù)進行適當校正是必要的,并認為因使用雷達數(shù)據(jù)引起徑流預(yù)報的不確定影響,接近于使用地面密集雨量站網(wǎng)數(shù)據(jù)。Cole 等[43]應(yīng)用集總式和分布式水文模型,對雨量站觀測、雷達估測降水進行比較,認為校正雷達降水是分析雷達降水精度的主要方法。近年來,英國生態(tài)和水文研究中心(CEH)的很多研究成果已在洪水預(yù)報警報業(yè)務(wù)部門應(yīng)用,主要有水文雷達試驗(HYREX)[44]、河流預(yù)報系統(tǒng)(RFFS)[45]。由 RFFS 和 HYRAD(水文雷達系統(tǒng))共同組成的實時降水與河流預(yù)報系統(tǒng)己在泰晤士流域等多個洪水預(yù)報中心進行日常業(yè)務(wù)應(yīng)用[46]。

    在國內(nèi),雷達估測降水在洪水預(yù)報模型中的應(yīng)用潛力日益受到關(guān)注,并取得一些研究成果。劉金濤等[47]將雷達測雨、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入流域洪水預(yù)報中,建立基于分布式水文模型的洪水預(yù)報模型,已被應(yīng)用到淮河南岸最大支流史灌河流域,建立的基于柵格單元的分布式水文模型很好地解決了雷達遙感數(shù)據(jù)與水文模型的耦合問題。李致家等[48]以雷達估測的降水數(shù)據(jù)為分布式水文模型的降水數(shù)據(jù)輸入,基于柵格單元內(nèi)的分布式產(chǎn)流模型,結(jié)合淮河史灌河流域蔣家集站水文資料進行洪水預(yù)報,預(yù)報結(jié)果表明,采用由雷達測得的降水數(shù)據(jù)作為輸入的洪水預(yù)報過程與采用地面雨量計數(shù)據(jù)的洪水預(yù)報過程精度相當。許繼軍等[49]利用雷達測雨數(shù)據(jù)作為分布式水文模型的輸入,對宜昌氣象雷達覆蓋范圍內(nèi)的 2 個小流域(清港河、香溪)做示例研究,結(jié)果表明,雷達測雨能捕獲降水的空間分布,與分布式水文模型的耦合,是提高流域洪水預(yù)報精度的有效途徑之一。劉曉陽等[50]運用雷達聯(lián)合少量雨量計方法估測流域面雨量對史灌河流域獲取的水文觀測資料和 TOPMODEL 進行降雨徑流模擬,經(jīng)過1500 h 時間序列比較試驗表明,雷達估測和雨量計測量的面雨量均能較好地模擬每小時流域出口蔣集的出流量;數(shù)值試驗還表明,雷達估測面雨量在某一時段上的均值誤差作為 1 個指標可較好地反映其應(yīng)用于降水徑流模擬時的精度。張亞萍等[51]以淠河上游的佛子嶺閉合流域的 6 個子流域為研究區(qū)域,用地面雨量計和雷達–雨量計聯(lián)合校準 2 種方法進行流域面雨量計算,將 2 種方法計算的面雨量作為TOPMODEL 降水-徑流模型的輸入,并對模型輸出結(jié)果進行比較。結(jié)果表明,雷達估測降水精度是否高于單獨用地面雨量計計算的精度,在一定程度上取決于用于校準的地面雨量計數(shù)目;不同方法計算的某一子流域面雨量的差別越大,則水文模型輸出的該子流域徑流的差別也越大。

    3.2 雷達測雨在城市洪澇監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用

    根據(jù)信息源和降水估算的原理不同,暴雨監(jiān)測方法通常有 3 種:地面自動站雨量計監(jiān)測、多普勒天氣雷達估測、氣象遙感衛(wèi)星估算。雷達測雨數(shù)據(jù)可較好地反映城區(qū)降水的時間空間分布,為城市內(nèi)澇預(yù)警延長預(yù)見期。國內(nèi)外在該領(lǐng)域也做了大量的研究與應(yīng)用嘗試,且綜合應(yīng)用雷達測雨、水文氣象耦合、多源降水信息融合、數(shù)字高程模型和基于專家經(jīng)驗的人機交互智能模式等,已成為國際上城市實時暴雨洪澇防御的研究和發(fā)展方向[52],為城市防洪排澇調(diào)度和減災(zāi)決策提供技術(shù)支持。

    早在 20 世紀 90 年代,日本已建立耦合氣象雷達預(yù)報降水強度和分布的、基于分布式水文模型的城市暴雨洪水管理模型;美國也在同期將耦合雷達的內(nèi)澇治理工作提升到業(yè)務(wù)化水平,并提出最佳管理措施;同一時期,英國基于 HYRAD,采用 SUDS(可持續(xù)城市排水系統(tǒng))以防治城市暴雨洪澇[53]。Gabriele 等[54]通過地面雨量計與天氣雷達聯(lián)合觀測,研究美國北卡羅來納州夏洛特城市的暴雨洪水,結(jié)果表明,雷達測雨能提供城市景觀的特大洪水響應(yīng)的區(qū)域信號變化相應(yīng)的降雨信息,以此掌握城市暴雨洪水中的極端性、時空變異特征,為城市化進程中特大內(nèi)澇洪水響應(yīng)提供技術(shù)支撐。Enrique等[55]將雷達的臨近預(yù)報與分布式水文模型的時空耦合模式應(yīng)用于美國俄克拉何馬城區(qū)(盆地)的暴雨洪水研究中,結(jié)果表明,基于雷達的持久性預(yù)測的城區(qū)降水,在城市暴雨洪水演變過程的防治預(yù)警中具有強大優(yōu)勢。

    雷達測雨在城市洪澇監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用研究起步較晚,國內(nèi)目前還處在初始階段。劉志雨[56]在我國城市暴雨徑流變化成因分析中,提出建立地面自動雨量站與氣象雷達所測降水之間的數(shù)據(jù)融合模型,兼得兩者對城市暴雨洪水監(jiān)測的優(yōu)勢,以獲得能較好反映空間變異性且具有較高精度的降水數(shù)據(jù)信息。潘安君等[57]將雷達估測降水的最優(yōu)化方法應(yīng)用于分布式城市洪水模型中,認為天氣雷達能通過云團的移動趨勢預(yù)測數(shù)小時后的暴雨動態(tài),在城市洪水預(yù)報預(yù)警中具有良好的應(yīng)用前景。

    4 結(jié)語

    至今為止,雷達測雨應(yīng)用研究仍處于發(fā)展階段,但空間和時間高分辨率的降水數(shù)據(jù)的水文學(xué)應(yīng)用已顯示出雷達測雨的巨大潛力,特別是在大范圍的流域和無雨量站的地區(qū),雷達測雨的優(yōu)越性更明顯。可見,雷達測雨技術(shù)在水文學(xué)上具有廣泛的應(yīng)用前景。

    雖在聯(lián)合雨量計校正雷達估算結(jié)果和數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面的研究均取得不少進展,但目前雷達探測降水的應(yīng)用瓶頸仍是精度不夠。因此,如何提高雷達估算結(jié)果的精度,將是未來很長一段時間雷達探測降水應(yīng)用研究的重要課題。

    多普勒天氣雷達探測降水,無論是在流域水文模型中,還是在城市內(nèi)澇監(jiān)測預(yù)警方面,要提高應(yīng)用效果,都必須考慮到不同區(qū)域位置、降水類型和強度等因素。只有如此,多普勒天氣雷達資料的優(yōu)勢才能得以充分發(fā)揮,技術(shù)和資料也才能在城市暴雨、流域等洪水預(yù)報領(lǐng)域得到更好的應(yīng)用。

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