風(fēng)廓線雷達(dá)資料與NCEP再分析資料對比分析

董麗萍，吳 蕾,2

（1．成都信息工程學(xué)院 電子工程學(xué)院 ，四川 成都 6102252；2．中國氣象局氣象探測中心 北京 100081）

風(fēng)廓線雷達(dá)主要以晴空大氣作為探測對象，利用大氣湍流對電磁波的散射作用進(jìn)行大氣風(fēng)場等要素的探測。風(fēng)廓線雷達(dá)能夠提供以風(fēng)場為主的多種數(shù)據(jù)產(chǎn)品，其基本數(shù)據(jù)產(chǎn)品有水平風(fēng)廓線、垂直風(fēng)廓線以及反映大氣湍流狀況的折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)Cn2廓線等[1]。

風(fēng)廓線雷達(dá)的探測方式為連續(xù)的無人值守的遙感方式，其觀測資料不但種類多，而且具有很高的時間和空間分辨率。時間分辨率一般為5～6分鐘，空間高度分辨率一般為幾十米到一百米左右，這是其他探測手段很難達(dá)到的高時空分辨率。這種探測優(yōu)勢和資料特點(diǎn)為其進(jìn)入數(shù)值預(yù)報模式帶來極大方便，并對天氣發(fā)生發(fā)展機(jī)理的認(rèn)識、精細(xì)化天氣預(yù)報質(zhì)量的提高產(chǎn)生明顯效果[2-5]。目前天氣預(yù)報使用的高空觀測數(shù)據(jù)主要來自間距100～200 km、每天兩次的常規(guī)探空，風(fēng)廓線雷達(dá)資料是除探空資料之外高空風(fēng)資料最直接的來源，可以彌補(bǔ)高空探測網(wǎng)時空密度上的不足，提供時間和高度分辨率都非常高的水平風(fēng)垂直廓線和垂直速度廓線，是加強(qiáng)對災(zāi)害性天氣監(jiān)測的能力的重要手段，是提高數(shù)值天氣預(yù)報模式質(zhì)量的重要手段。

為了滿足數(shù)值預(yù)報和天氣預(yù)報業(yè)務(wù)對風(fēng)廓線雷達(dá)網(wǎng)的需求，充分了解和分析風(fēng)廓線雷達(dá)探測資料的可信度顯得非常重要。國內(nèi)外對此做了很多研究，主要都以L波段探空雷達(dá)資料為標(biāo)準(zhǔn)對風(fēng)廓線雷達(dá)探測資料做評估。

有研究表明，由于風(fēng)廓線雷達(dá)與探空雷達(dá)在探測原理和方法上存在差異，無法對數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的對比，只能對誤差設(shè)置一個范圍[6]，所以本文在對風(fēng)廓線雷達(dá)測得的水平風(fēng)做可信度分析時采用NCEP1o×1o再分析資料，在經(jīng)、緯度和海拔高度3個方向上分別做插值處理，將風(fēng)廓線雷達(dá)資料與NCEP1o×1o再分析資料在空間上嚴(yán)格對應(yīng)，得出相應(yīng)的結(jié)論。

1 數(shù)據(jù)來源

文中利用NCEP1o×1o的每6小時的零場資料分別與邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)（LC）、對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)（PA）和對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)（PB）這3種不同類型的風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)資料作對比，對風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)資料質(zhì)量進(jìn)行評估。數(shù)據(jù)采用2013年3月和7月這兩個月投入業(yè)務(wù)使用的全國風(fēng)廓線雷達(dá)08時水平風(fēng)資料和同時間的NCEP再分析零場資料。風(fēng)廓線雷達(dá)資料均采用水平風(fēng)可信度為100%的一小時平均數(shù)據(jù)，NCEP再分析資料采用每6小時一次的FNL 1o×1o的零場資料，且考慮到地雜波等因素的影響，在分析時舍棄500 m高度以下的數(shù)據(jù)。

文中只對NCEP再分析資料中水平風(fēng)與風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)進(jìn)行對比，由于FNL文件中包含多種氣象信息，所以在做對比之前要對FNL文件進(jìn)行處理，提取出水平風(fēng)信息。首先通過GrADS軟件對FNL文件解碼，將其轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制文件，然后從中提取出水平風(fēng)數(shù)據(jù)。這里的水平風(fēng)為1o×1o的格點(diǎn)數(shù)據(jù)，為了能更好的與風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)作對比，減少不必要的誤差，本文分別在水平（對經(jīng)度和緯度分別做插值）和垂直高度方向?qū)ζ溥M(jìn)行插值處理，對應(yīng)到風(fēng)廓線雷達(dá)站點(diǎn)所在的經(jīng)緯度和水平風(fēng)所在的高度上。

2 對比分析

2.1 邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)（LC）

圖1是2013年3月和7月全國邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)的u、v分量與經(jīng)過插值處理后的FNL零場資料中水平風(fēng)u、v分量的散點(diǎn)圖。從3月u、v分量的對比圖中可以看出兩種探測資料的u分量和v分量都集中在y=x這條線上，只有極少數(shù)的數(shù)據(jù)存在較大偏差，說明u分量和v分量的一致性都比較好。同3月份一樣，將2013年7月份全國邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料的水平風(fēng)u、v分量分別作散點(diǎn)圖進(jìn)行分析。可以看出兩種資料的u分量和v分量都具有較好的一致性，整體來看，3月份兩種資料的一致性比7月份的好。

圖1 2013年3月和7月邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u、v分量對比圖Fig. 1 Scatter diagram of horizontal wind u、v components respectively detected by boundary layer wind profiler radars and got from NCEP reanalysis data in March and July 2013

以上是對兩種資料u、v分量比較直觀的對比，為了對風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)資料可信度有一個定量分析，下面對兩種資料u、v分量的偏差做統(tǒng)計(jì)分析。根據(jù)前人所做的研究[7-8]，本文取兩種資料的u、v分量偏差在2.5 m/s以內(nèi)為有效值。表1是2013年3月和7月兩個月邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)測得的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u、v分量偏差在不同高度上的分布情況。通過計(jì)算分析得出：0～4 km高度之間兩種資料的u分量和v分量的偏差在2.5 m/s以內(nèi)所占的比例分別為68%和70.3%，4 km以上探測資料非常少，特別是6 km以上幾乎沒有數(shù)據(jù)，4～8 km高度之間兩種資料的u分量和v分量的偏差在2.5 m/s以內(nèi)所占的比例分別為47.8%和57%。

表1 邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)測得的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u、v分量偏差在不同高度的分布Tab. 1 Deviation of horizontal wind u、v components respectively detected by boundary layer wind profiler radars and got from NCEP reanalysis data

2.2 對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)（PA）

圖2（上）是2 0 1 3年3月對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與FNL零場資料中水平風(fēng)u、v分量的散點(diǎn)圖，圖2（下）是2 0 1 3年7月對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與FNL零場資料中水平風(fēng)u、v分量的散點(diǎn)圖。由于目前投入業(yè)務(wù)使用的只有廣州蘿崗一部對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)，所以探測資料較少。從這兩組圖可以看出：2 0 1 3年3月對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與FNL零場資料中水平風(fēng)u、v分量的一致性非常好，都集中于y=x這條線；2 0 1 3年7月對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與FNL零場資料中水平風(fēng)u、v分量的一致性也比較好，相對于7月，3月的一致性更好。

圖2 2013年3月和7月對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u、v分量對比圖Fig. 2 Scatter diagram of horizontal wind u, v components respectively detected by tropospheric wind profiler radar type I and got from NCEP reanalysis data in March and July 2013

表2是2013年3月和7月兩個月對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)測得的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u、v分量偏差在不同高度上的分布情況。從表中可以看出，兩種資料中水平風(fēng)u分量的偏差小于2.5 m/s所占的比例高達(dá)92.3%，而v分量在2～4 km和4～6 km高度層上偏差小于2.5 m/s的數(shù)據(jù)占的比例較小，分別為54.8%和48.0%，總體情況較好。

表2 對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)測得的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u、v分量偏差在不同高度的分布Tab. 2 Deviation of horizontal wind u、v components respectively detected by tropospheric wind profiler radar type I and got from NCEP reanalysis data

2.3 對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)（PB）

圖3（上）是2013年3月對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與FNL零場資料中水平風(fēng)u、v分量的散點(diǎn)圖，從圖中可以看出，u分量出現(xiàn)很大的偏差，分析其原因是廣東湛江風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)的風(fēng)速偏小。將廣東湛江的數(shù)據(jù)去除之后得到的對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與FNL零場資料中水平風(fēng)u、v分量的散點(diǎn)圖如圖4所示，發(fā)現(xiàn)u分量和v分量的一致性都比較好。圖3（下）是2013年7月對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與FNL零場資料中水平風(fēng)u、v分量的散點(diǎn)圖，可以看出：對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與FNL零場資料中水平風(fēng)u、v分量的一致性比較好。

圖3 2013年3月和7月對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u、v分量對比圖Fig. 3 Scatter diagram of horizontal wind u, v components respectively detected by tropospheric wind profiler radar type II and got from NCEP reanalysis data in March and July 2013

圖4 去除廣東湛江數(shù)據(jù)之后3月u、v分量散點(diǎn)圖Fig. 4 Scatter gram show u, v component after removal of Zhanjiang data in March 2013

表3是2013年3月和7月兩個月對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)測得的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u、v分量偏差在不同高度上的分布情況。從表中可以看出在2～6 km高度之間兩種資料u分量和v分量偏差在2.5 m/s以內(nèi)所占的比例很大，通過計(jì)算可以得到：0～2 km、2～4 km、4～6 km和6～8 km 4組數(shù)據(jù)中u分量的偏差在2.5 m/s以內(nèi)所占的比例分別為65.8%、66.7%、78.7%和42.9%，v分量的偏差在2.5 m/s以內(nèi)所占的比例分別為52.6%、66.7%、66.0%和81.0%，8 km以上數(shù)據(jù)較少。

表3 對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)測得的水平風(fēng)u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u、v分量偏差在不同高度的分布Tab. 3 Deviation of horizontal wind u、v components respectively detected by tropospheric wind profiler radar type II and got from NCEP reanalysis data

3 結(jié) 論

文中利用NCEP再分析資料中的水平風(fēng)與風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)進(jìn)行對比分析，對風(fēng)廓線雷達(dá)探測資料可信度進(jìn)行評估，得到以下結(jié)論：春季風(fēng)廓線雷達(dá)探測到的水平風(fēng)的u、v分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)的u、v分量的一致性比夏季兩種資料的一致性好；本文中用于對比分析的對流層I型風(fēng)廓線雷達(dá)只有1部，結(jié)論可能不具代表性，其探測到的水平風(fēng)u分量與NCEP再分析資料中水平風(fēng)u分量偏差在0～2.5 m/s內(nèi)的比例較高，而v分量在2～6 km的偏差在0～2.5 m/s和2.5～5 m/s范圍內(nèi)的比例都很大；對流層II型風(fēng)廓線雷達(dá)（5部）在8 km以上探測資料很少，且可信度較低，在2～6 km的可信度較高；邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)（36部）在4 km以上探測資料非常少，在4 km以下資料的可信度較高。

[1]何平 ． 相控陣風(fēng)廓線雷達(dá) [M]． 北京 : 氣象出版社 , 2006．

[2]翟亮． 北京奧運(yùn)期間一次暴雨過程風(fēng)廓線資料特征[J]． 氣象,2008, 34: 26-31．ZHAI Liang. The characteristics of wind profiler data in a rainstorm during the Beijing Olympic Games[J]. Meteorological Monthly,2008, 34: 26-31.

[3]郭虎, 王令, 時少英，等． 國慶60周年演練中一次降水過程的短時預(yù)報服務(wù) [J]． 氣象 , 2010, 36（10）: 21-28．GUO Hu， WANG Ling， SHI Shao-ying ，et al. Very shortrange forecast service of a rainfall event during the national day celebration rehearsals[J]. Meteorological Monthly, 2010, 36（10）: 21-28.

[4]鄭媛媛, 姚晨, 郝瑩,等． 不同類型大尺度環(huán)流背景下強(qiáng)對流天氣的短時臨近預(yù)報預(yù)警研究[J]． 氣象, 2011,37 （7）:795-801．ZHENG Yuan-yuan,YAO Chen, HAO Ying ,et al. The short-time forecasting and early-warning reasearch on severe convective weather under different types of large-scale circulation background[J]. Meteorological Monthly, 2011,37（7）:795-801.

[5]吳志根． 邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)在降水時段中的在線分析應(yīng)用研究 [J]． 氣象 , 2012, 38 （7）:758-763．WU Zhi-gen. On-line analyses and studies of boundary wind profilers during the precipitation period[J]. Meteorological Monthly, 2012, 38 （7）:758-763.

[6]萬蓉, 周志敏, 崔春光，等． 風(fēng)廓線雷達(dá)資料與探空資料的對比分析 [J]． 暴雨災(zāi)害 , 2011,30(2):130-136．WAN Rong, ZHOU Zhi-min, CUI Chun-guang， et al.Comparing wind profiler data with radiosonde data and analyzing[J]. Torrential Rain and Disasters, 2011,30(2): 130-136.

[7]吳蕾, 陳洪濱, 康雪．風(fēng)廓線雷達(dá)與L波段雷達(dá)探空測風(fēng)對比分析 [J]． 氣象科技 ,2014,42(2):187-192．WU Lei, CHEN Hong-bin, KANG Xue. Comparison between wind profiler and L band upper-airmeteorological sound ing system[J]. Meteorol ogic al Sc ienc e and technology,2014,42(2):187-192.

[8]Weber B L, Wuertz D B,Comparison of rawinsonde and wind profiler radar measurements[J]. Atmos. Oceanic Technol.,1990(7):157-174.