暴雨回波识别算法

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1、第29卷第1期暴雨灾害Vol．29No．12010年3月TORRENTIALRAINANDDISASTERSMar．2010张家国,王珏,王平.一种暴雨回波识别算法研究[J].暴雨灾害,2010,29(1):44-48一种暴雨回波识别算法研究张家国，王珏，王平（武汉中心气象台，武汉430074）摘要:基于我国新一代多普勒天气雷达反射率因子资料，推导β中尺度暴雨回波最大降水量算法；利用该算法，开发暴雨回波客观定量识别产品，其实现步骤包括β中尺度回波系统的分割、跟踪和最大降水量计算等。选取湖北省江汉平原以东地区4次强降水过程，对武汉单站多普勒天气雷达暴雨识别结果进行暴雨、大暴雨和特大暴雨分级评估。

2、评估结果表明，该产品对暴雨回波定量监测、预警有一定参考作用，暴雨、大暴雨、特大暴雨分级识别临界成功指数范围分别为0.73～0.85、0.63～0.71、0.20～0.52。关键词：多普勒雷达；暴雨回波；暴雨识别中图分类号：P412.25文献标识码：A文章编号:1004-9045(2010)01-0044-05反射率因子强度以及回波系统的尺度、移动和移动方1引言向与回波带(团)长轴的夹角等是暴雨回波的几个重要暴雨是一种中尺度现象，由于其时空尺度特征，特征，当回波强度较强、回波尺度较大、移动速度较慢天气雷达在暴雨监测、短临预警中起到重要作用。预且移动方向与回波带长轴夹角较小时，有利于连续性报员从天

3、气雷达观测图像上能否快速、准确地辨识暴强降水产生。由于中尺度回波系统的生消变化，实际雨回波是做好暴雨监测、短临预警的关键问题之一。工作中考虑的因素要复杂得多。所以，基于多普勒天我国新一代多普勒天气雷达在强风暴跟踪以及冰雹、气雷达观测资料，识别暴雨回波有两条思路:一是根[1]龙卷灾害性天气识别方面具有较强能力，但缺乏对据Doswell总结的与持续性强降水相关的一些回波特暴雨回波的识别、跟踪产品。目前，暴雨(或强降水)回征参数(也可包含垂直结构特征参数和大气环境物理波的客观、定量识别尚属空白。产生暴雨的中尺度对量等)作为识别判据来建立强降水回波定性识别模型；[2-6]流系统类型，有研究表明，一是孤

4、立风暴尺度的对另一种思路是利用雷达观测的低层降水回波瞬时分流系统，二是由多个对流风暴组成的β中尺度对流系布、移动特征等，通过估计雷达回波的最大降水量，定统，后者具有普遍性。在雷达反射率因子图像上，与孤量判断暴雨回波的存在。考虑到第一种思路仅适合于立风暴尺度的暴雨回波不同，β中尺度暴雨回波系统定性识别模型的建立，所以本文以β中尺度对流系统具有多尺度结构特征：若干分离的或连续的较小风暴为对象，基于雷达观测的低层反射率因子，采用后一尺度普通对流单体组成尺度较大的回波团或回波带，种思路研究暴雨回波定量识别算法。多个回波带、团再构成大的带状或涡旋状的回波结构2最大降水量算法推导等，较大的累积降水通常是由

5、这些普通对流单体串或回波带簇共同产生的。因此，暴雨回波识别应重点关为便于推导，图1给出一种带状β中尺度对流降注β中尺度回波的基本特征，而不是某个孤立的普通水回波反射率因子水平结构示意图。单体。所以，诸如WSR-88D等对孤立的对流风暴的识假设该回波系统影响其前方某一地方，影响时间别追踪方法不适应β中尺度暴雨回波的自动识别、追为T∈[t1，t2]，则未来该地累计降水量P为踪和预警，研究一个基于多普勒天气雷达、以β中尺t2P=乙R(t)dt(1)度暴雨回波系统为目标的暴雨回波计算机自动识别t1方法十分必要。R(t)为t时刻回波系统经过该地时的降水强度，由雷达反射率因子Z经过Z-R关系转换得到。显然

6、，雷大气环境气象条件和多普勒雷达反射率因子、速[7]达观测到的某个对流回波系统能否在此产生大的累度等均可用于暴雨回波的识别。Doswell等指出，雷达收稿日期：2009-05-12；定稿日期：2009-12-25基金项目：中国气象局新技术项目预报员专项(CMATG2006Y04)、武汉区域中心科技发展基金项目(QY-Z-200904)共同资助作者简介：张家国，男，1964年生，高级工程师，主要从事短时预报技术方法研究。E-mail:wuhanzhangjiaguo＠sohu.com第1期张家国等：一种暴雨回波识别算法研究45雨回波的自动识别程序时，需要对回波进行分割、跟y回波移动速度L1踪；在

7、此基础上，利用基本的数学方法完成式(4)运算。3.1β中尺度回波系统分割雷达观测到的对流单体风暴在水平方向上一般L某地具有块状、椭圆形，反射率因子强度强、梯度大的特A征。因此，从雷达反射率因子背景场中分割出强风暴L2比较容易，众多强风暴分离方法一般采用的是简单阈值分割法。然而，对于一个β中尺度回波系统，这种方法不适合。如上所述，一个β中尺度回波系统常有多x个对流风暴组成，这些对流风暴或呈集中状态，