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非线性VAD反演低层风廓线拟合阶数优化方法

马秀梅 李文兆 赵坤 唐晓文 杨洪平

马秀梅, 李文兆, 赵坤, 等. 非线性VAD反演低层风廓线拟合阶数优化方法. 应用气象学报, 2014, 25(3): 321-329.
引用本文: 马秀梅, 李文兆, 赵坤, 等. 非线性VAD反演低层风廓线拟合阶数优化方法. 应用气象学报, 2014, 25(3): 321-329.
Ma Xiumei, Lee Wenchau, Zhao Kun, et al. Optimization of nonlinear VAD method in the low-level wind retrieval. J Appl Meteor Sci, 2014, 25(3): 321-329.
Citation: Ma Xiumei, Lee Wenchau, Zhao Kun, et al. Optimization of nonlinear VAD method in the low-level wind retrieval. J Appl Meteor Sci, 2014, 25(3): 321-329.

非线性VAD反演低层风廓线拟合阶数优化方法

资助项目: 

公益性行业 (气象) 科研专项 GYHY201006007

公益性行业 (气象) 科研专项 GYHY200906004

南京雷达气象与强天气开放实验室研究基金 BJG201204

国家自然科学基金项目 41275031

国家重点基础研究发展计划项目 2013CB430101

详细信息
    通信作者:

    赵坤, email: zhaokun@nju.edu.cn

Optimization of Nonlinear VAD Method in the Low-level Wind Retrieval

  • 摘要: 结合理论和SoWMEX试验 (西南气流试验,Southwest Monsoon Experiment) 的连续多普勒天气雷达观测资料和广东省阳江雷达资料, 对非线性速度方位显示 (非线性VAD) 方法反演低层低于2 km垂直风廓线精度和能力进行定量分析。结果表明:非线性VAD基本能反演出低层风廓线在空间和时间上的演变。但当雷达径向速度数据在方位存在较大的连续性缺测、体积扫描仰角较少时,因传统非线性VAD采用的速度方位显示 (VAD) 方法拟合阶数和垂直拟合阶数过高,反演的低层风廓线会存在较大误差,造成不合理高风速区和风廓线不连续。通过实际观测资料统计分析反演参数对非线性VAD的影响,提出基于连续性数据缺测间隔和不同仰角的多少的VAD和垂直拟合阶数动态调整方法。同锋面降水和台风降水两典型个例的实际探空比对显示,调整后的非线性VAD显著改进低层风廓线反演精度,反演的风廓线结构和变化与实况相符,反演平均误差小于2 m·s-1
  • 图  1  本研究中两个例多普勒天气雷达和探空站位置

    (圆圈代表多普勒天气雷达150 km观测半径;阴影表示地形)

    Fig. 1  The distribution of radar and sounding stations in this study

    (the maximum Doppler range of 150 km, the shaded shows the terrain height)

    图  2  2008年6月2日00:00—23:52 S-Pol雷达反演的非线性VAD垂直风廓线 (a) 不考虑数据缺测,垂直拟合阶数为三阶, (b) 考虑数据缺测,垂直拟合阶数为三阶, (c) 考虑数据缺测,垂直拟合阶数为二阶

    (*表示体扫模式为VCP1, 其余为VCP2)

    Fig. 2  The vertical wind profile retrieved by nonlinear VAD of S-Pol radar from 0000 UTC to 2352 UTC on 2 June 2008(a) without considering data absence, the order in z is 3, (b) considering data absence, the order in z is 3, (c) considering data absence, the order in z is 2

    (* indicates the VCP1 scan mode, the others are VCP2 scan mode)

    图  3  2008年6月2日15:00 VAD与非线性VAD反演低层风廓线与屏东站GPS探空比较

    Fig. 3  The low-level wind profile retrived from VAD and nonliner VAD at 1500 UTC 2 June 2008 as compared with the GPS observeraion of Pingdong Station

    图  4  2012年7月23日01:00—24:00阳江雷达非线性VAD反演出的垂直风廓线 (a) 不考虑数据缺测,垂直拟合阶数为三阶,(b) 考虑数据缺测,垂直拟合阶数为三阶

    Fig. 4  Nonlinear VAD wind profile of Yangjiang radar from 0100 UTC to 2400 UTC on 23 July 2012 (a) without considering data absence, order in z is 3, (b) considering data absence, order in z is 3

    图  5  2012年7月23日11:00 VAD与非线性VAD反演低层风廓线与阳江GTS探空比较

    Fig. 5  The low-level wind profile retrived from VAD and nonliner VAD at 1100 UTC 23 July 2012 as compared with the GTS observeraion of Yangjiang

    表  1  不同阶数傅氏拟合系数以及拟合均方根误差

    Table  1  The Fourier coefficients and the aprroximation error for the VAD with the different numer of harmonics

    谐波系数 a0 a1 b1 a2 b2 a3 b3 a4 b4 均方根误差/(m·s-1)
    二阶 -0.8 8.3 2.3 -0.3 0.0 2.19
    三阶 -1.6 7.2 0.9 -2.0 0.6 -0.3 2.2 1.92
    四阶 -5.2* 0.6* 0.3* -3.1 5.6* 2.7* 3.1 0.5 -1.5 1.87
    注:*表示拟合系数明显与实际联系的物理量大小不符。
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    表  2  2008年6月2日00:00仰角为0.5°和1.5°的水平风速uv的非线性VAD拟合系数

    Table  2  Nonlinear VAD coefficients for u and v with elevation of 0.5° and 1.5° at 0000 UTC 2 June 2008

    系数 1 z z2 z3 r2 r2z 均方根误差/(m·s-1)
    二阶u -2.2 11.6 -11.5 -0.001 0.004 1.32
    二阶v 0.4 -1.5 3.3 0.0006 -0.001 1.12
    三阶u -2.6 13.4 -24.2 44.0 0.006 -0.024 1.31
    三阶v 0.09 0.09 -7.7 38.1 0.007 -0.026 1.11
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-07-04
  • 修回日期:  2014-01-10
  • 刊出日期:  2014-05-31

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