定量測(cè)量降水量的回波結(jié)構(gòu)自適應(yīng)算法研究

魏鳴　宋羽軒　張蕾

摘要為提高臨近預(yù)報(bào)中對(duì)流性降水估測(cè)的準(zhǔn)確性，分析了統(tǒng)計(jì)法估算降水的局限性。依據(jù)降水物理機(jī)制和降水回波結(jié)構(gòu)，研究雷達(dá)反射率因子定量測(cè)量降水量（QPEQualitative Precipitation Estimate）的自適應(yīng)算法，旨在減少由于雨滴譜變化導(dǎo)致的ZI關(guān)系不穩(wěn)定所引起的降水量測(cè)量誤差。同時(shí)考慮組合反射率因子RC和垂直液態(tài)水含量VIL兩個(gè)參量對(duì)降水的影響，建立適于城市區(qū)域的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的ZI關(guān)系，改進(jìn)對(duì)強(qiáng)降水嚴(yán)重低估的問(wèn)題。

關(guān)鍵詞雷達(dá)；定量降水估計(jì)；回波；結(jié)構(gòu)；自適應(yīng)

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市化進(jìn)程的加快，城市內(nèi)澇問(wèn)題日益凸顯。由于城市蓄水排水能力的限制，暴雨易造成城區(qū)內(nèi)的洪澇災(zāi)害。改進(jìn)雷達(dá)定量估測(cè)降水的精度，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。雨量計(jì)可直接測(cè)量降水量，但是其分布密度仍不能滿足局地高空間分辨率需求，特別是致災(zāi)性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)不均勻、中小尺度對(duì)流性降水造成的局部暴雨。新一代天氣雷達(dá)的高時(shí)空分辨率資料在定量測(cè)量降水方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。多年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)雷達(dá)定量測(cè)量降水量的方法做了大量研究，主要?dú)w納為兩種方法：1）物理參數(shù)的降水量估計(jì)算法，即反射率因子Z與降水強(qiáng)度I的ZI關(guān)系，它主要依賴于降水介質(zhì)的物理模型，不需反饋雨量計(jì)觀測(cè)值；2）統(tǒng)計(jì)或工程的降水量估計(jì)算法，即根據(jù)雷達(dá)和雨量計(jì)聯(lián)合探測(cè)降水量，直接或間接地使用雨量計(jì)觀測(cè)值的反饋來(lái)獲得結(jié)果。

在物理參數(shù)降水估計(jì)算法方面，Battan（1973）根據(jù)世界各地不同的氣候條件給出了69種不同的ZI關(guān)系，美國(guó)雷達(dá)氣象業(yè)務(wù)上使用A=300、b=14作為默認(rèn)的ZI關(guān)系參數(shù)，反演雷達(dá)估測(cè)的降水量。對(duì)于熱帶地區(qū)的降水過(guò)程，研究學(xué)者經(jīng)過(guò)大量統(tǒng)計(jì)，采用A=250、b=12的ZI關(guān)系參數(shù)，以區(qū)別于一般類型的降水。我國(guó)短時(shí)臨近預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中ZI關(guān)系估測(cè)降水沿用了WSR88D中所設(shè)定的Z=300I14作為經(jīng)驗(yàn)公式，但由于降雨粒子粒徑、滴譜的多樣性，僅一個(gè)ZI關(guān)系顯然不能很好地對(duì)應(yīng)不同滴譜，所以往往造成大雨估測(cè)偏小，小雨估測(cè)偏大的情況（鄭永光等，2010）。Houze（1993）分析雷達(dá)觀測(cè)得到的結(jié)果，提出了對(duì)流性降水和層狀云降水其微觀物理學(xué)的屬性和垂直結(jié)構(gòu)之間存在顯著差異，不同類型的降水系統(tǒng)由于這些差異導(dǎo)致降水機(jī)制不同，所以應(yīng)區(qū)分再對(duì)其進(jìn)行研究。在工程和統(tǒng)計(jì)的降水量估計(jì)算法方面，研究者設(shè)計(jì)了很多改進(jìn)ZI關(guān)系的算法，提出使用多個(gè)ZI關(guān)系估測(cè)降水的設(shè)想。鄭媛媛等（2004）利用最優(yōu)化方法，針對(duì)不同距離不同仰角對(duì)回波進(jìn)行訂正。吳濤等（2012）利用SHY算法，區(qū)分對(duì)流云和層狀云，實(shí)現(xiàn)分類降水場(chǎng)的訂正。徐芬等（2013）區(qū)分三類降水：對(duì)流云、層積混合云和臺(tái)風(fēng)降水，再分別使用最優(yōu)化方法得到3種不同的ZI關(guān)系，QPE精度較之使用單一ZI關(guān)系有較大提高。吳濤等（2012）采用SWAN系統(tǒng)（短時(shí)臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng)）內(nèi)生成的ET（Echo Tops，回波頂高）、VIL（Vertically Integrated Liquid，垂直積分液態(tài)水含量）等產(chǎn)品構(gòu)成函數(shù)對(duì)QPF的預(yù)報(bào)效果進(jìn)行了檢驗(yàn)，證明考慮多參量可以減少短時(shí)強(qiáng)降水的空?qǐng)?bào)、漏報(bào)。濮文耀等（2008a，2008b）研究了雷達(dá)定量測(cè)量降水中的異方差性及線性回歸模型的最小二乘法基本假設(shè)在ZI關(guān)系擬合中的應(yīng)用。

上述方法對(duì)雷達(dá)估計(jì)降水量都有一定改善，但ZI關(guān)系不穩(wěn)定的問(wèn)題依然存在。由于不同類型降水其成因、物理機(jī)制和內(nèi)部結(jié)構(gòu)均不同，導(dǎo)致雨滴譜和降水特性差異，這些都對(duì)QPE結(jié)果有不同程度的影響。本文針對(duì)ZI關(guān)系不穩(wěn)定的問(wèn)題，剖析工程統(tǒng)計(jì)方法的局限性，根據(jù)回波結(jié)構(gòu)所反映的降水性質(zhì)，著眼于研究致災(zāi)性強(qiáng)的短時(shí)局地降水，而不強(qiáng)調(diào)大范圍各種雨型平均統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性。從降水物理和云物理過(guò)程著手，根據(jù)降水的結(jié)構(gòu)對(duì)回波自適應(yīng)分類，同時(shí)考慮風(fēng)向?qū)е碌目臻g、時(shí)間不一致問(wèn)題，以期從認(rèn)識(shí)和方法上，改進(jìn)降水測(cè)量精度。

1方法

11問(wèn)題的提出

ZI關(guān)系不穩(wěn)定導(dǎo)致的降水測(cè)量誤差，通常歸因于雨滴譜的差異，而想要獲得真實(shí)的雨滴譜信息，需要利用飛機(jī)攜帶探頭進(jìn)行穿云探測(cè)（宗蓉等，2014）或使用雨滴譜儀探測(cè)（陳聰?shù)龋?015；劉曉莉，2018），業(yè)務(wù)上推廣難度很大，所以就需要從降水的物理本質(zhì)上，審視已有方法的可行性和局限性。

ZI關(guān)系不穩(wěn)定的物理本質(zhì)。雨滴譜的差異影響著降水估測(cè)的精度，究其原因是由于不同類型降水的動(dòng)力、熱力和水汽條件的差異，使降水云體的微物理機(jī)制和內(nèi)部結(jié)構(gòu)均不同。目前業(yè)務(wù)上雷達(dá)定量測(cè)量降水量主要采用工程統(tǒng)計(jì)的最優(yōu)化方法（張培昌等，2001）的思路，即通過(guò)雨量計(jì)實(shí)時(shí)反饋的地面降水信息，不斷改變ZI關(guān)系的A、b值，使判別函數(shù)CTF達(dá)到最小。這是一種數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，每個(gè)時(shí)刻t對(duì)雷達(dá)觀測(cè)區(qū)域內(nèi)大量樣本用最小二乘法計(jì)算判別函數(shù)，是大面積平均的概念，對(duì)于大面積平均降水估測(cè)較準(zhǔn)，但對(duì)于短時(shí)局地強(qiáng)降水估測(cè)誤差較大（Ryzhkov，2005），既沒(méi)有細(xì)分降水的不同類型也沒(méi)有深入考慮回波空間結(jié)構(gòu)的差異，易對(duì)致災(zāi)性強(qiáng)的極端降水嚴(yán)重低估。

雷達(dá)反射率因子與降水之間經(jīng)典的指數(shù)關(guān)系式Z=AIb。工程統(tǒng)計(jì)方法中系數(shù)A和指數(shù)b值被設(shè)定為由大樣本統(tǒng)計(jì)獲得的常數(shù)，例如最優(yōu)化方法中就是通過(guò)迭代求某時(shí)刻t的系數(shù)平均值和指數(shù)平均值。但實(shí)際上隨著天氣過(guò)程的發(fā)展，降水性質(zhì)和回波結(jié)構(gòu)均有變化，原則上系數(shù)A和指數(shù)b的數(shù)值也應(yīng)隨著時(shí)間t和空間位置（i，j，k）而變，這樣才能合理地反映降水的物理結(jié)構(gòu)。即在某時(shí)刻t，

Z（i，j，k）=A（i，j，k）I（i，j，k）b（i，j，k）。（1）

其中：i為雷達(dá)仰角；j為雷達(dá)方位角；k為距離（或距離庫(kù)數(shù)）。

A和b的數(shù)值隨著空間位置而變，看似增加了計(jì)算的復(fù)雜性，因?yàn)闃I(yè)務(wù)中不可能密布雨滴譜儀。但是，根據(jù)降水性質(zhì)和回波空間結(jié)構(gòu)，利用自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)調(diào)整方法，選擇不同的ZI關(guān)系，就能化繁為簡(jiǎn)，給出定量測(cè)量降水量的合理結(jié)果。

雖然在此前的研究中也有根據(jù)不同的降水類型或回波閾值選擇不同的ZI關(guān)系，但本研究關(guān)注理論認(rèn)識(shí)的改進(jìn)，關(guān)注由天氣過(guò)程演變決定的降水物理過(guò)程，關(guān)注回波的時(shí)間和空間結(jié)構(gòu)，關(guān)注方法的廣泛適用性，可解決未能及時(shí)獲取雨量觀測(cè)數(shù)據(jù)的情況，或雨量計(jì)覆蓋不夠充分導(dǎo)致的數(shù)據(jù)短缺問(wèn)題。

12自適應(yīng)方法

自適應(yīng)法方法在GPS信號(hào)接收、信號(hào)處理（自適應(yīng)濾波）、建立氣象回歸預(yù)報(bào)模型等多個(gè)領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用。在已有的測(cè)量降水方法中，研究者對(duì)于研究區(qū)域一般不分雨型，即使分雨型大多也是根據(jù)反射率因子設(shè)一閾值（如35 dBz），區(qū)分對(duì)流性降水和其他類型降水，然后使用各數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法。實(shí)際上，同樣大?。ㄈ?5 dBz）的反射率因子可能出現(xiàn)在混合性降水中，也可能出現(xiàn)在對(duì)流性降水中，而同一個(gè)反射率因子值所引起的降水是不同的，導(dǎo)致I測(cè)量不準(zhǔn)確。

目前常見的雷達(dá)定量測(cè)量降水量的分類方法如圖1所示。本文首先用物理方法從結(jié)構(gòu)上區(qū)分降水類型，然后使用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行擬合，應(yīng)用回波結(jié)構(gòu)的不同參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整（圖2）。由于I正比于D3，Z正比于D6，所以它們與滴譜均具有非線性關(guān)系。針對(duì)雨型的不同，自動(dòng)對(duì)應(yīng)不同的ZI關(guān)系，減少由于雨滴譜變化導(dǎo)致的ZI關(guān)系不穩(wěn)定所引起的降水測(cè)量誤差，改進(jìn)對(duì)強(qiáng)降水嚴(yán)重低估的問(wèn)題。該方法具有清晰的物理概念，可以反映降水的結(jié)構(gòu)與演變過(guò)程，根據(jù)實(shí)際情況制定適合的本地化方案。

定量測(cè)量降水研究中一般用05°仰角的雷達(dá)反射率因子或者某個(gè)高度（如3 km）的CAPPI等高面。但由于不同類型降水強(qiáng)回波的空間分布不同，其回波強(qiáng)度的垂直廓線有很大差異。本文所獲得的自動(dòng)站數(shù)據(jù)與雷達(dá)距離在100 km內(nèi)，使用05°仰角數(shù)據(jù)易錯(cuò)過(guò)發(fā)展高度較高的強(qiáng)對(duì)流核，故選擇使用組合反射率因子RC。

定量測(cè)量降水常用的數(shù)據(jù)擬合方式為：1）將雷達(dá)6 min體掃獲得的Z數(shù)據(jù)與1 h雨量計(jì)I的數(shù)據(jù)配成對(duì)；2）將雷達(dá)6 min體掃獲得的Z數(shù)據(jù)與6 min雨量計(jì)I的數(shù)據(jù)配成對(duì)。使用自動(dòng)站小時(shí)數(shù)據(jù)與6 min 1次體掃的雷達(dá)回波資料進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，由于時(shí)間尺度不同，不能真實(shí)反映雷達(dá)回波與地面降水強(qiáng)度之間的關(guān)系（白先達(dá)等，2011），用雷達(dá)6 min體掃獲得的數(shù)據(jù)與6 min雨量計(jì)數(shù)據(jù)配成對(duì)進(jìn)行擬合，受時(shí)間、空間分布不一致的影響較大，精度較低（尤其是在極端降水時(shí)），故本研究首先對(duì)1 h雷達(dá)回波進(jìn)行積分，獲得小時(shí)反射率因子，再使用對(duì)應(yīng)小時(shí)雨量求出ZI關(guān)系的A、b系數(shù)。

2不同類型降水的回波結(jié)構(gòu)與微物理特征

我國(guó)地處北半球，強(qiáng)天氣系統(tǒng)多為自西向東移動(dòng)，雷達(dá)上?？梢姷綄?duì)流性降水—混合型降水—層狀云降水的回波演變。由于空間位置與結(jié)構(gòu)不同，降水的宏觀和微觀物理過(guò)程也有差異，即使同樣的反射率因子Z，在不同類型降水中會(huì)造成不同的降水量I，反之亦然，同樣的I可由不同的Z產(chǎn)生。因此，固定的ZI關(guān)系是造成定量測(cè)量降水誤差的一個(gè)重要原因。

21混合型降水

混合型降水回波通常與高空低槽、切變線和地面靜止鋒有著密切的聯(lián)系，強(qiáng)度可達(dá)40 dBz或以上（圖3a）。在RCS（Reflectivity Cross Section，雷達(dá)反射率因子垂直剖面）上回波頂不平整（圖3b）。降水過(guò)程實(shí)質(zhì)是積雨云不斷新生、發(fā)展、降水后再演化為穩(wěn)定性降水的過(guò)程。在回波區(qū)前進(jìn)方向的右側(cè)或后部，常常有新生對(duì)流產(chǎn)生并入原主體回波，使強(qiáng)降水維持在某一個(gè)地區(qū)，易造成局部暴雨。其微物理過(guò)程包含了水汽凝結(jié)—冰晶凝華，多次升降循環(huán)，經(jīng)歷降水的三相過(guò)程，融化形成降水（盛裴軒等，2003）。

22對(duì)流云降水

對(duì)流云由大氣對(duì)流運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生，在垂直剖面RCS上呈柱狀結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)演變迅速，易產(chǎn)生極端降水天氣。對(duì)流性降水回波結(jié)構(gòu)緊密，邊界清晰，回波強(qiáng)度強(qiáng)，邊緣的回波遞減率大（圖4a），回波頂較高且參差不齊（圖4b）。對(duì)流性降水的大粒子主要由碰并增長(zhǎng)所致，因此對(duì)流云降水強(qiáng)度I、雷達(dá)反射率因子Z、液態(tài)含水量W值比層狀云降水高，易產(chǎn)生暴雨。同時(shí)，要注意由于冰雹粒子對(duì)Z值貢獻(xiàn)大，會(huì)造成降水估測(cè)偏高。

23層狀云降水

層狀云降水通常與鋒面、地形抬升或大尺度水平輻合所產(chǎn)生的上升運(yùn)動(dòng)有關(guān)?；夭ǘ酁槠瑺罨蚱鯛睿瑥?qiáng)度多在20～30 dBz（圖5a），垂直方向上的變化起伏?。钗南嫉?，2018）?；夭ㄎ挥趯?duì)流層中下部，常處于強(qiáng)降水系統(tǒng)的后期和后部，降水量主要由重力沉降作用決定，降水的粒徑小，雨滴數(shù)濃度更大，因此較小的反射率因子也會(huì)產(chǎn)生較大的降水，在定量測(cè)量降水中易被低估。層狀云降水可分為暖云降水和冰水混合云降水兩種，回波會(huì)產(chǎn)生零度層亮帶（圖6b）。亮帶的Z值異常增加，將給估測(cè)降水帶來(lái)誤差（孫赫敏等，2015），需要進(jìn)行訂正。

24不同降水云的識(shí)別

根據(jù)三種降水的回波結(jié)構(gòu)分區(qū)域統(tǒng)計(jì)，將孤立分散狀、尺度較小、單體結(jié)構(gòu)緊密、邊界清晰、中心回波強(qiáng)，四周回波遞減率大的劃分為對(duì)流性降水；將絮狀回波邊緣破碎、無(wú)明顯邊界、較強(qiáng)回波團(tuán)塊鑲嵌在層狀云中的劃分為混合型降水；將穩(wěn)定無(wú)中尺度對(duì)流活動(dòng)的劃分為層狀云降水。為保持研究的準(zhǔn)確性，選擇1 h內(nèi)基本為統(tǒng)一降水類型的個(gè)例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，防止雨型變化給研究帶來(lái)誤差。

3實(shí)驗(yàn)區(qū)域及觀測(cè)資料預(yù)處理

以南京龍王山雷達(dá)為中心，收集周邊地區(qū)（包括江寧、溧水、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、常州、溧陽(yáng)等地）地面自動(dòng)站數(shù)據(jù)作為比對(duì)依據(jù)，由于觀測(cè)范圍內(nèi)基準(zhǔn)站數(shù)量有限，故使用了部分加密自動(dòng)站的雨量計(jì)數(shù)據(jù)，主要分布在雷達(dá)東北和東南方向，圖6為自動(dòng)站的分布情況。

由于江蘇省強(qiáng)降雨在7—8月出現(xiàn) 最 為 頻 繁（沈偉等，2017），所以采用南京市2013年和2014年7—8月的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。南京地處長(zhǎng)江中下游平原，地形平坦，故回波基本沒(méi)有被遮擋的區(qū)域。對(duì)雷達(dá)回波反射率因子基數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制和插值，主要是消除奇異點(diǎn)，若周邊8個(gè)點(diǎn)沒(méi)有有效回波的孤立點(diǎn)則視為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)并剔除；超過(guò)55 dBz的視為冰雹回波。自動(dòng)站雨量N時(shí)次的雨量資料與雷達(dá)資料N1到N時(shí)次的體掃數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)，如該時(shí)次自動(dòng)站有雨量雷達(dá)無(wú)回波，或者雷達(dá)有回波但是自動(dòng)站無(wú)雨，也對(duì)其進(jìn)行剔除。量級(jí)很小的降水估測(cè)準(zhǔn)確率差，所以降水1 mm/h以上視為有效降水。

根據(jù)地理位置關(guān)系，首先自動(dòng)站分為兩個(gè)研究區(qū)：雷達(dá)中心東北方向的2、6、7、12、19、21、23、24、25、26共計(jì)10個(gè)站以及雷達(dá)中心以南的1、3、4、5、8、9、10、11、13、14、15、16、17、18、20、21共計(jì)16個(gè)站分別進(jìn)行研究（處理部分降雨，根據(jù)具體情況繼續(xù)細(xì)分，保證每塊研究區(qū)域處在同一種類型的降水范圍內(nèi)，研究區(qū)自動(dòng)站分布見圖6）。

4降水?dāng)M合

41降水的分類擬合

統(tǒng)計(jì)2014年7、8兩個(gè)月的所有降水，其中層狀云降水過(guò)程138時(shí)次，對(duì)流混合云降水過(guò)程508時(shí)次，對(duì)流性降水過(guò)程136時(shí)次。

表1是三種降水一階擬合結(jié)果。首先對(duì)1小時(shí)雷達(dá)回波進(jìn)行積分，獲得小時(shí)反射率因子，再使用對(duì)應(yīng)的小時(shí)雨量數(shù)據(jù)配成對(duì)進(jìn)行擬合，擬合數(shù)據(jù)對(duì)有l(wèi)gRClgI和RCI兩組。分析結(jié)果可知，對(duì)層狀云和對(duì)流性降水進(jìn)行一階擬合時(shí)，使用lgRClgI結(jié)果的擬合效果更好，而對(duì)混合性降水一階擬合時(shí)，使用RCI數(shù)據(jù)對(duì)效果較好。

進(jìn)一步采用多階擬合的方式研究降水與反射率因子之間的非線性關(guān)系，函數(shù)關(guān)系式為：

y=P4x3+P3x2+P2x+P1。

三類降水的多階擬合如表2所示。表3、4、5總結(jié)了三種降水一至三階的自相關(guān)系數(shù)和均方根誤差。結(jié)果表明，使用二、三階擬合效果好于一階擬合，自相關(guān)系數(shù)和均方根誤差均有一定改善，尤其是RCI數(shù)據(jù)對(duì)的高階擬合效果遠(yuǎn)好于一階擬合，這也說(shuō)明降水與反射率因子之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系或指數(shù)關(guān)系，A、b值具有復(fù)雜的非線性函數(shù)形式。

表3是對(duì)流性降水三階擬合結(jié)果的對(duì)比。從表中可知，自相關(guān)系數(shù)方面，二階擬合的結(jié)果好于一階的，三階擬合結(jié)果好于二階的。標(biāo)準(zhǔn)差的結(jié)果，二階和三階的結(jié)果低于一階的，效果較好，高階擬合的結(jié)果正說(shuō)明對(duì)流性降水的雨滴譜寬，非線性的空間結(jié)構(gòu)特征明顯。

表4是層狀云降水三階擬合結(jié)果的對(duì)比。由表4可知，RCI擬合結(jié)果中，二階和三階的結(jié)果好于一階的；lgRClgI擬合結(jié)果中，一、二、三階擬合的結(jié)果相差不大，這說(shuō)明層狀云降水的雨滴譜窄，空間結(jié)構(gòu)較均勻。

表5是混合云降水三階擬合的對(duì)比結(jié)果，分析可知，由于混合云降水的具有較寬的雨滴譜，具有對(duì)流性降水和層狀云降水二者的共同特征，不均勻結(jié)構(gòu)明顯，所以二階和三階的擬合結(jié)果均有較大的改善，也證實(shí)了混合云降水的空間結(jié)構(gòu)的非均勻特征。

42降水量與RC及VIL的關(guān)系分析

VIL（Vertically Integrated Liquid，垂直累積液態(tài)水含量）是雷達(dá)9層仰角液態(tài)水混合比的累加，它反映了降水云體中垂直體積柱內(nèi)液態(tài)水總量的分布，可以體現(xiàn)降水的空間結(jié)構(gòu)特征。通過(guò)研究對(duì)流性降水116個(gè)回波個(gè)例，發(fā)現(xiàn)回波結(jié)構(gòu)影響著降水量，I與RC及VIL存在二元函數(shù)關(guān)系，只要RC大于35 dBz且VIL大于10 kg/m2，常會(huì)產(chǎn)生10 mm/h以上的強(qiáng)降水，且這兩個(gè)參數(shù)只要有一個(gè)較大，就會(huì)對(duì)降水量產(chǎn)生影響。研究將RC和VIL作為自變量，降水量I作為因變量對(duì)三個(gè)參數(shù)進(jìn)行二元一次函數(shù)擬合（圖7）?？梢钥闯鼋邓縄隨RC或VIL的升高而升高，加入VIL作為擬合參數(shù)對(duì)降水自適應(yīng)算法有較好的改善作用。

5討論與結(jié)論

1）分析統(tǒng)計(jì)法進(jìn)行定量估測(cè)降水的局限性，根據(jù)降水物理過(guò)程和回波的空間結(jié)構(gòu)，指出ZI關(guān)系中系數(shù)A和指數(shù)b都是空間的函數(shù)，為用自適應(yīng)方法定量估測(cè)降水提供理論依據(jù)。

2）分析對(duì)流性降水、混合性降水和層狀云降水的回波結(jié)構(gòu)特征和降水機(jī)理，以便為選取動(dòng)態(tài)的ZI關(guān)系提供識(shí)別依據(jù)。

3）劃分降水類型并進(jìn)行兩種擬合關(guān)系的對(duì)比。一階擬合情況下lgRClgI數(shù)據(jù)對(duì)效果較好，高階擬合情況下，RCI數(shù)據(jù)對(duì)效果較好，說(shuō)明考慮空間結(jié)構(gòu)和物理過(guò)程的定量測(cè)量降水的方法是合理的。擬合結(jié)果表明，ZI關(guān)系是復(fù)雜的非均勻的，所以它的不穩(wěn)定性是受降水的物理性質(zhì)和結(jié)構(gòu)特征決定的。

4）對(duì)流性和混合性降水的RC、VIL與降水量I擬合結(jié)果均有較好的函數(shù)關(guān)系，因此同時(shí)考慮垂直液態(tài)水含量VIL和組合反射率RC兩個(gè)參量對(duì)降水的影響，可充分考慮回波空間結(jié)構(gòu)特征，改進(jìn)對(duì)強(qiáng)降水嚴(yán)重低估的問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)（References）

白先達(dá)，王艷蘭，孫瑩，2011.雷達(dá)定量測(cè)量降水[J].氣象科技，39（1）：6165.Bai X D，Wang Y L，Sun Y，2011.Radar rainfall estimates in Guilin[J].Meteorological Science and Technology，39（1）：6165.（in Chinese）.

Battan L J，1973.Radar observation of the atmosphere[M].Chicago：The University of Chicago Press.

陳聰，銀燕，陳寶君，2015.黃山不同高度雨滴譜的演變特征[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，38（3）：388395.Chen C，Yin Y，Chen B J，2015.Raindrop size distribution at different altitudes Mt.Huang[J].Trans Atmos Sci，38（3）：388395.（in Chinese）.

Houze R A，1993.Cloud Dynamics[M].New York：Academic Press.

劉曉莉，王瓊，2018.雨滴和霰譜形參數(shù)對(duì)江淮地區(qū)強(qiáng)降水影響的數(shù)值研究[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，41（4）：513524.Liu X L，Wang Q，2018.Numerical study on the influence of rain and graupel size distribution shape on heavy rainfall in the YangtzeHuaihe Region[J].Trans Atmos Sci，41（4）：513524.（ in Chinese）.

濮文耀，魏鳴，李紅斌，等，2008a.雷達(dá)定量測(cè)量降水中的異方差性及加權(quán)判別函數(shù)處理[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)，31（3）：411421.Pu W Y，Wei M，Li H B，et al.，2008a.Heteroskedasticity and the weighted criterion function method in radar rainfall estimate[J].Trans Atmos Sci，31（3）：411421.（in Chinese）.

濮文耀，魏鳴，李紅斌，等，2008b.線性回歸模型的最小二乘法基本假設(shè)在ZI關(guān)系擬合中的應(yīng)用[J].氣象科學(xué)，28（6）：644648.Pu W Y，Wei M，Li H B，et al.，2008b.Application of elementary assumptions of least square method in linear regress model to ZI relation[J].J Meteor Scie，28（6）：644648.（in Chinese）.

Ryzhkov，2005.Rainfall estimation with a Polarimetrie Prototype of WSR88D[J].J Appl Meteor，44（4）：502515.

沈偉，袁慧玲，陳曦，等，2017.江蘇暖季短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空不均勻特征分析[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，40（4）：453462.Shen W，Yuan H L，Cheng X，et al.，2017.Temporal and spatial heterogeneity of warmseason shorttime heavy rainfall in Jiangsu Province[J].Trans Atmos Sci，40（4）：453462.（in Chinese）.

盛裴軒，毛節(jié)泰，李建國(guó)，等，2003.大氣物理學(xué)[M].北京：北京大學(xué)出版社.Sheng P X，Mao J T，Li J G，et al.，2003，Atmospheric Physics[M].Beijing：Beijing University Press.（in Chinese）.

孫赫敏，張沛源，蔣志，2015.雷達(dá)定量估測(cè)降水的亮帶自動(dòng)消除改進(jìn)方法[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，38（4）：492501.Sun H M，Zhang P Y，Jiang Z，2015.Automated correction of the bright band of weather radar reflectivity data in Radar Quantitative Precipitation estimation[J].Trans Atmos Sci，38（4）：492501.（in Chinese）.

吳濤，萬(wàn)玉發(fā)，王珊珊，2012.多雷達(dá)反演參量聯(lián)合的短時(shí)強(qiáng)降水識(shí)別方法研究[J].高原氣象，31（5）：13931406.Wu T，Wan Y F，Wang S S，2012.Research of very shortterm heavy precipitation identification method combinated multiRadar retirde parameters[J].Plateau Meteor，31（5）：13931406.（in Chinese）.

徐芬，慕熙昱，王衛(wèi)芳，等，2013.分類型最優(yōu)法在江蘇沿江地區(qū)降水估測(cè)中的應(yīng)用與討論[J].氣象科學(xué)，33（1）：5158.Xu F，Mu X Y，Wang W F，et al.，2013.The application and discussion of classified optimization method on estimating precipitation in the region around Yangtze River[J].J Meteor Sci，33（1）：5158.（in Chinese）.

楊文霞，胡朝霞，董曉波，等，2018.降水性層狀云結(jié)構(gòu)及微物理量相關(guān)性分析[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，41（4）：525532.Yang W X，Hu Z X，Dong X B，et al.，2018.A study on the microphysical structure and the correlation of microphysical parameters of the precipitation stratiform cloud[J].Trans Atmos Sci，41（4）：525532.（in Chinese）.

張培昌，杜秉玉，戴鐵丕，2001.雷達(dá)氣象學(xué)[M].北京：氣象出版社.Zhang P C，Du B Y，Dai T P，2001.Radar Meteorology[M].Beijing：Meteorological Press.（in Chinese）.

鄭永光，張小玲，周慶亮，等，2010.強(qiáng)對(duì)流天氣短時(shí)臨近預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)技術(shù)進(jìn)展與挑戰(zhàn)[J].氣象，36（7）：3342.Zheng Y G，Zhang X L，Zhou Q L，et al.，2010.Reviewon severe convective weather shortterm forecasting and nowcasting[J].Meteor Mon，36（7）：3342.（in Chinese）.

鄭媛媛，謝亦峰，吳林林，等，2004.多普勒雷達(dá)定量估測(cè)降水的三種方法比較試驗(yàn)[J].熱帶氣象學(xué)報(bào)，20（2）：192197.Zheng Y Y，Xie Y F，Wu L L，et al.，2004.Comparative experiment with several quantitative precipitation estimator techniques based on Doppler Radar over the Huaihe valley during rainy season[J].J Trop Meteor，20（2）：192197.（in Chinese）.

宗蓉，劉黎平，銀燕，2014.基于飛機(jī)觀測(cè)資料的降水粒子反射率因子閾值分析[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，37（4）：469475.Zong R，Liu L P，Yin Y，2014.Analysis of drizzle reflectivity threshold using insitu measurements.[J].Trans Atmos Sci，37（4）：469475.（in Chinese）.

An examination of the selfadaption algorithms used in qualitative precipitation estimations

WEI Ming1，2，SONG Yuxuan1，ZHANG Lei1

1Key Laboratory for AerosolCloudPrecipitation of China Meteorological Administration，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China；

2Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meterological Disasters（CICFEMD），Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China

Currently，major challenges exist in the area of the quantitative precipitation estimations of convective shortterm flooding caused by local heavy rainfall events.In this study，in order to improve the accuracy of the forecasting of the convective precipitation estimates，various currently used quantitative measurements methods for precipitation were summarized.Then，the limitations of these statistical methods for rainfall estimations were analyzed.It is known that different types of precipitation affect the accuracy of the precipitation estimates due to the variations in power，heat，and water vapor，which result in different microphysical mechanisms and internal structures.Therefore，based on the physical mechanisms of the precipitation，along with the precipitation echo structures，the coefficient A and exponent b in the ZI relationship become spatial functions rather than simple constants.Therefore，they can provide a theoretical basis for an adaptive method which can be effectively used to quantitatively estimate precipitation.

In this research study，the mechanisms of convective precipitation，mixed precipitation，and stratiform precipitation were examined，and the echo structural features，precipitation microphysical characteristics，and echo extinction laws were analyzed.It is known that multiple parameters have certain impacts on precipitation，such as composite reflectivity factors （CR） and vertical liquid water content （VIL）.Therefore，it was necessary to first distinguish the three different types of precipitation from the structure，and then use statistical methods for the fitting process.The lgRClgI and RCI data pairs were respectively utilized.Then，depending on the type of rain event and the corresponding ZI relationship，the precipitation measurement errors were reduced which had resulted from the unstable ZI relationship caused by changes in the rain events，in order to solve the problem of the serious underestimations of heavy rainfall events.The results of this study showed that the lgRClgI data pairs displayed better fitting results when fit by order，and RCI data pairs exhibited better results when fit by highorder.These findings indicated that the adaptive method which was used to quantitative estimate the precipitation was reasonable.Also，the instability of the ZI relationship caused by the physical properties and structural characteristics of the precipitation was revealed.

This study also investigated the binary function relationships among the CR，VIL，and precipitation of convective and mixed precipitation.It was observed that there was a high correlation between the fitting results.The results confirmed that by taking the CR and VIL into account，the issue of significantly underestimating heavy rainfall events could be resolved.

Radar；QPE；echo；structures；selfadaption

doi：1013878/j.cnki.dqkxxb.20150408001

（責(zé)任編輯：劉菲）