雙偏振降水估測(cè)算法在三種降水中的性能評(píng)估

張弘豪，陳時(shí)東，郭澤勇，陳星登，曾廣宇

（1.陽(yáng)江市氣象局，廣東陽(yáng)江 529500；2.陽(yáng)春市氣象局，廣東陽(yáng)春 529600 3.陽(yáng)江市海陵試驗(yàn)區(qū)氣象局，廣東陽(yáng)江 529500）

20世紀(jì)80年代法國(guó)、德國(guó)、英國(guó)、澳大利亞、日本等國(guó)都相繼發(fā)展了自己的偏振雷達(dá)，90年代偏振雷達(dá)技術(shù)和應(yīng)用研究得到了進(jìn)一步發(fā)展。2000年，雙偏振雷達(dá)技術(shù)開(kāi)始從研究向業(yè)務(wù)應(yīng)用轉(zhuǎn)移，以提高目前對(duì)降水類(lèi)型等的天氣預(yù)報(bào)能力。2011年，美國(guó)在現(xiàn)有的WSR-88D雷達(dá)系統(tǒng)基礎(chǔ)上加裝雙線(xiàn)偏振技術(shù)，并在2013年完成了NEXRAD偏振雷達(dá)改造，應(yīng)用于氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)。2014年，中國(guó)開(kāi)始在業(yè)務(wù)多普勒天氣雷達(dá)上加裝雙偏振功能，其中廣東、上海等地率先完成雷達(dá)加裝升級(jí)改造。天氣雷達(dá)雙偏振升級(jí)后，增加的差分反射率、差分傳播相移、差分傳播相移率及相關(guān)系數(shù)等偏振參量觀測(cè)為定量降水估測(cè)和微物理參數(shù)反演等提供了更多信息［1-3］。隨著雙偏振多普勒天氣雷達(dá)的快速發(fā)展及其在云降水領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，雙偏振雷達(dá)的偏振參量極大提高了降水估測(cè)及水凝物分類(lèi)識(shí)別的能力［4-5］。

當(dāng)前，關(guān)于雙線(xiàn)偏振雷達(dá)降水估測(cè)算法的研究已取得了一些進(jìn)展和突破，張羽等［6］分析了不同算法對(duì)不同雨強(qiáng)的估測(cè)能力；王建林等［7］對(duì)不同偏振量的降水估測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比分析；劉黎平［8］對(duì)比分析了雙偏振和單偏振的降雨估測(cè)能力，但對(duì)不同偏振參量在不同類(lèi)型降水系統(tǒng)中的估測(cè)能力研究較少，因此，本研究在目前國(guó)內(nèi)廣泛應(yīng)用的經(jīng)典CSU-HIDRO算法基礎(chǔ)上，利用廣州S波段雙線(xiàn)偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)和地面自動(dòng)站雨量數(shù)據(jù)，針對(duì)R（ZH）、R（ZH，ZDR）、R（KDP）、R（KDP，ZDR）及復(fù)合算法R（C）等降水估計(jì)關(guān)系在臺(tái)風(fēng)、季風(fēng)和鋒面3種不同降水系統(tǒng)中的估測(cè)效果進(jìn)行評(píng)估和檢驗(yàn)，通過(guò)分析不同估計(jì)關(guān)系在不同類(lèi)型降水系統(tǒng)中的表現(xiàn)，為研究適合不同降水系統(tǒng)的降水估測(cè)方案提供技術(shù)參考。

1 數(shù)據(jù)資料

1.1 降水過(guò)程

本研究選取2017—2020年廣東珠三角地區(qū)幾次典型的臺(tái)風(fēng)、季風(fēng)和鋒面降水過(guò)程進(jìn)行估測(cè)算法的評(píng)估和檢驗(yàn)，降水概況如表1所示。

表1 降水過(guò)程概況

1.2 雷達(dá)和雨量計(jì)數(shù)據(jù)

廣州新一代天氣雷達(dá)CINRAD／SA于2016年初完成雙偏振雷達(dá)升級(jí)改造并投入業(yè)務(wù)使用，均采用VCP21體掃模式，是國(guó)內(nèi)首批業(yè)務(wù)化使用的雙偏振雷達(dá)，迄今為止積累了4年多的災(zāi)害性天氣過(guò)程數(shù)據(jù)。本研究選取廣州雷達(dá)1.5°仰角體掃數(shù)據(jù)的定量降水估計(jì)（QPE）樣本和雷達(dá)120 km徑向掃描圈內(nèi)的區(qū)域自動(dòng)站小時(shí)雨量數(shù)據(jù)（Gauge）進(jìn)行對(duì)比評(píng)估，其站網(wǎng)分布如圖1所示。

圖1 站網(wǎng)分布圖

2 數(shù)據(jù)處理與評(píng)估

2.1 數(shù)據(jù)處理

雷達(dá)和自動(dòng)站數(shù)據(jù)在使用前需進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。關(guān)于雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的研究，業(yè)界已有相關(guān)學(xué)者做了一些研究，大部分都是對(duì)于雙偏振雷達(dá)特有的偏振量進(jìn)行一些質(zhì)控的算法。本研究數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法主要有非氣象回波識(shí)別與剔除［9］、雙偏振雷達(dá)系統(tǒng)差分反射率誤差訂正［10］及處理差分傳播相移的方法［11］。地面數(shù)據(jù)質(zhì)量控制采用了時(shí)間、空間一致性檢查的方法［12］。

2.2 定量降水估測(cè)算法

由于雙偏振雷達(dá)偏振參量的特點(diǎn)和特殊優(yōu)勢(shì)，雙偏振雷達(dá)定量降水估測(cè)算法相對(duì)于傳統(tǒng)單偏振PPS算法具有較強(qiáng)的估測(cè)優(yōu)勢(shì)。本研究選取美國(guó)對(duì)于液態(tài)降水估測(cè)的CSU-HIDRO經(jīng)典算法［10］，具體流程如圖2所示。

圖2 CSU-HIDRO算法流程示意圖

2.3 評(píng)估指標(biāo)

為對(duì)不同估測(cè)算法在3種類(lèi)型系統(tǒng)降水中的估測(cè)效果及降水區(qū)間進(jìn)行定量分析，選取均方根誤差（RMSE）、相對(duì)誤差（RE）、歸一化誤差（NE）、相關(guān)系數(shù)（CC）作為檢驗(yàn)指標(biāo)。其中QPE／Gauge比值越接近于1表示雷達(dá)估測(cè)值與實(shí)況越接近；均方根誤差反映了雷達(dá)估測(cè)值和雨量計(jì)實(shí)測(cè)值之間的離散程度（mm），其值越小離散程度也就越低；歸一化（NE）的絕對(duì)值越低表示誤差越?。?），相對(duì)誤差RE與NE的區(qū)別在于可以判斷估測(cè)是高估還是低估，正值為高估，負(fù)值為低估。相關(guān)系數(shù)（CC）為量綱一的量，表示了估測(cè)值和實(shí)測(cè)值之間相關(guān)關(guān)系密切程度，其值越接近于1表示相關(guān)程度越高。

其中，RRadar為自動(dòng)站點(diǎn)的雷達(dá)定量估測(cè)雨量值（mm）；RGauge為自動(dòng)站點(diǎn)實(shí)際雨量觀測(cè)值（mm）；N為雷達(dá)-雨量計(jì)匹配數(shù)據(jù)點(diǎn)樣本數(shù)。

3 數(shù)據(jù)分析

根據(jù)第2章評(píng)估檢驗(yàn)算法和評(píng)估指標(biāo)對(duì)3類(lèi)系統(tǒng)降水的不同估測(cè)算法進(jìn)行分析，其估測(cè)數(shù)值如表2所示。以下將用RE、NE、RMSE及CC來(lái)評(píng)估不同系統(tǒng)、不同降水估測(cè)算法的效果。

表2 三類(lèi)降水系統(tǒng)估測(cè)效果對(duì)比

3.1 復(fù)合算法R（C）整體檢驗(yàn)

如表2所示，在3類(lèi)系統(tǒng)中，臺(tái)風(fēng)降水和季風(fēng)降水中R（C）的NE分別為47.44%和41.77%，高于鋒面降水中的33.03%，表明復(fù)合算法R（C）在鋒面降水系統(tǒng)中的表現(xiàn)最優(yōu)。從RE、RMSE及CC來(lái)看，與NE的表現(xiàn)整體匹配；從復(fù)合算法R（C）的估測(cè)值與實(shí)況雨量的散點(diǎn)分布（圖3）來(lái)看，臺(tái)風(fēng)和季風(fēng)降水估測(cè)值大多低于實(shí)況值，存在明顯的低估；而鋒面降水系統(tǒng)的估測(cè)值與實(shí)況雨量的散點(diǎn)分布更為集中，表明估測(cè)值與實(shí)況值最為接近。

圖3 估測(cè)小時(shí)雨量與實(shí)測(cè)小時(shí)雨量散點(diǎn)圖

表2中臺(tái)風(fēng)和季風(fēng)降水的RE分別為-43.23%和-31.01%，鋒面降水則僅為5.06%，散點(diǎn)圖分布與估測(cè)指標(biāo)完全一致。總體上，3種降水系統(tǒng)中，臺(tái)風(fēng)降水的QPE性能表現(xiàn)最差，季風(fēng)次之，鋒面最好，這與選取的天氣個(gè)例有關(guān)。臺(tái)風(fēng)降水中小雨樣本偏多，所以誤差偏大；而鋒面降水個(gè)例的大雨樣本較多且風(fēng)速小，因而整體估測(cè)效果優(yōu)于臺(tái)風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)。

3.2 單一降水估計(jì)關(guān)系在不同降水系統(tǒng)中的估測(cè)效果對(duì)比

對(duì)比分析4個(gè)單公式算法在不同類(lèi)型降水系統(tǒng)中的表現(xiàn)（表2）發(fā)現(xiàn)，從NE指標(biāo)看，3種降水系統(tǒng)中，R（KDP）在臺(tái)風(fēng)降水系統(tǒng)的NE指標(biāo)僅為31.96%，明顯低于季風(fēng)的46.2%和鋒面的37.1%；通常而言，由于加入ZDR特征量的原因，R（ZH，ZDR）的估測(cè)性能應(yīng)該優(yōu)于R（ZH）：3種降水系統(tǒng)中，鋒面降水符合這一規(guī)律特征（36.61%＜43.92%），但在臺(tái)風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)中卻與之相反（62.31%＞60.24%，52.46%＞49.99%）。

以上結(jié)果表明單一降水估計(jì)關(guān)系在不同系統(tǒng)的表現(xiàn)存在較大的差異，在臺(tái)風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)中，引入極化變量ZDR后的估計(jì)關(guān)系R（ZH，ZDR）的估測(cè)性能反倒不如單偏振估計(jì)關(guān)系R（ZH），這與不同降水系統(tǒng)具備的特殊微物理特征有關(guān)，比如臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)風(fēng)力大、攜帶水汽充沛，使得降雨粒子多為粒子濃度高的小雨滴，而KDP在表征強(qiáng)降水和粒子濃度方面有著特殊優(yōu)越性，這可能會(huì)導(dǎo)致臺(tái)風(fēng)的R（KDP）性能優(yōu)于其他兩種系統(tǒng)，同時(shí)由于選取的臺(tái)風(fēng)和季風(fēng)個(gè)例的風(fēng)力較強(qiáng)的關(guān)系，導(dǎo)致ZDR產(chǎn)生較大的形變而帶來(lái)更大的ZDR誤差，所以造成R（ZH，ZDR）的估測(cè)性能反倒不如R（ZH）。

3.3 復(fù)合算法R（C）與單一降水估計(jì)關(guān)系的性能對(duì)比

雙偏振量ZDR和KDP能更精細(xì)表征降水粒子的微物理特征，因此無(wú)論在哪一種天氣系統(tǒng)中，由于引進(jìn)這兩個(gè)特征量之后，雙偏振雷達(dá)復(fù)合降水估測(cè)算法R（C）的估測(cè)性能均優(yōu)于單偏振降水估測(cè)算法R（ZH）：臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)中R（C）的NE（47.44%）優(yōu)于單R（ZH）的60.24%；季風(fēng)系統(tǒng)中R（C）的NE（41.77%）優(yōu)于單R（ZH）的49.99%；鋒面系統(tǒng)中R（C）的NE（33.03%）優(yōu)于單R（ZH）的43.92%。另外，在臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)中，R（C）的NE反倒不如R（KDP）的31.96%和R（KDP，ZDR）的40.62%。結(jié)果表明，復(fù)合算法R（C）和4個(gè)單一降水關(guān)系在不同降水系統(tǒng)中的適用性存在明顯不同，其原因在于不同天氣系統(tǒng)具備不同的微物理特征，因此有必要針對(duì)不同天氣系統(tǒng)建立雙偏振雷達(dá)的本地化QPE算法。

4 結(jié)論

1）4種單一降水估計(jì)關(guān)系在不同系統(tǒng)表現(xiàn)出較大的性能差異，這主要與選取降水個(gè)例的微物理特性有關(guān)。其中選取的臺(tái)風(fēng)和季風(fēng)降水個(gè)例中，由于較大的風(fēng)速導(dǎo)致降雨粒子產(chǎn)生形變，進(jìn)而導(dǎo)致較大的ZDR誤差。因此在臺(tái)風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)中，引入極化變量ZDR后的估計(jì)關(guān)系R（ZH，ZDR）的估測(cè)性能反倒不如簡(jiǎn)單的單偏振估計(jì)關(guān)系R（ZH）。

2）由于復(fù)合算法R（C）能綜合利用單一估計(jì)關(guān)系的優(yōu)勢(shì)，因此一般情況下R（C）的估計(jì)性能均優(yōu)于R（ZH）、R（ZH，ZDR）、R（KDP）及R（KDP，ZDR）4種單一估計(jì)關(guān)系，這在季風(fēng)降水和鋒面降水系統(tǒng)中得以體現(xiàn)。但在臺(tái)風(fēng)降水系統(tǒng)中，R（C）的估計(jì)性能低于R（KDP）和R（KDP，ZDR）；在不同系統(tǒng)的橫向?qū)Ρ戎邪l(fā)現(xiàn)，R（KDP）關(guān)系在臺(tái)風(fēng)降水中的表現(xiàn)明顯優(yōu)于鋒面和季風(fēng)系統(tǒng)，這是由于臺(tái)風(fēng)具備風(fēng)力大、水汽充沛，使得降雨粒子多為粒子濃度高的小雨滴，而KDP在表征強(qiáng)降水和粒子濃度方面有著特殊優(yōu)越性，這會(huì)導(dǎo)致適用于臺(tái)風(fēng)降水的QPE流程中偏振量閾值區(qū)間的設(shè)定與經(jīng)典CSU-HIDRO算法存在區(qū)別，這可以解釋臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)中估計(jì)算法表現(xiàn)出的性能差異原因，同時(shí)也說(shuō)明有必要建立適合臺(tái)風(fēng)降水系統(tǒng)的雙偏振雷達(dá)降雨估測(cè)方案。

3）雙偏振量ZDR和KDP能更精細(xì)的表征降水粒子的微物理特征，因此無(wú)論在哪一種天氣系統(tǒng)中，雙偏振雷達(dá)復(fù)合降水估測(cè)算法R（C）的估測(cè)性能均優(yōu)于單偏振降水估測(cè)算法R（ZH）。但復(fù)合算法在不同降水系統(tǒng)中的差異性非常明顯，本研究選取的鋒面系統(tǒng)降水個(gè)例的大雨樣本較多且風(fēng)速小，因而整體估測(cè)效果優(yōu)于臺(tái)風(fēng)和季風(fēng)系統(tǒng)。由于不同天氣系統(tǒng)具備的微物理特征存在明顯差異，表明了針對(duì)不同天氣系統(tǒng)建立本地化QPE算法的必要性。