[发明专利]基于多普勒天气雷达数据的高空风反演方法

说明书

本发明提出一种基于多普勒天气雷达数据的高空风反演方法，该方法利用多普勒天气雷达的外推产品和径向速度产品，以及探空报资料进行多层次高空风场融合。本发明利用雷达回波图像的外推结果，将各个仰角面的平均径向速度场转化为具有U、V分量的速度矢量场，提高高空风场主观分析的可读性。利用探空资料对雷达风场进行适当修正，修正的力度随雷达网格点与探空站之间距离的增加而递减，使得风场具有较好的整体性和连续性，且更加符合实际大气风场的状况。本发明相较一些多元资料融合的方法，本发明算法的运算复杂度适中，可提高雷达二次风场输出的时效性。

技术领域

本发明属于地球科学领域，尤其涉及一种利用多普勒天气雷达等探测资料进行多层次高空风反演的方法。

背景技术

高空风场特征是进行天气诊断分析的重要对象之一，在气象、军事和航空航天等领域起到至关重要的作用。当前，获取地球上空大气风场的途径有很多，如利用探空气球、多普勒天气雷达、风廓线雷达以及气象卫星等设备进行观测或探测。这些设备和技术手段各有优势，其中，多普勒天气雷达(以下简称雷达)具有探测空间分辨率高、数据更新频率快和实效性强等特点，在局地天气实况监测和短时临近天气预报等方面得到广泛的研究和应用。

平均径向速度是雷达的基本产品之一，该速度的获得是以多普勒效应为基本原理，其所表征的风场信息是以雷达为中心点，沿雷达体扫的某一径向上的速度分量，而非真实的风速矢量。为了得到雷达探测覆盖范围内不同高度层的实际风场信息，多年来很多学者提出各自的方法，有的是利用雷达自身的多种产品，如反射率因子和平均径向速度，通过数学方法构建约束方程，反演出风场信息；也有的是利用并结合多种探测资料，如风廓线雷达测风、卫星云迹风等多元数据计算出风场信息。由于天气系统的复杂性，以及现有技术手段的局限性，在实际业务应用中，针对高空实况风场的反演仍存在一定的缺陷和不足。例如，仅利用单部雷达的反射率因子和平均径向速度进行风场反演，方法相对简单，但受雷达杂波、电磁波波束随探测距离增加变得偏折、弯曲等不利影响，使得反演出的风场准确性较低。又例如，融合雷达径向速度与云迹风或水汽导风等多元资料，这类方法主要受限于不同资料的空间分辨率不一致，空间网格点对应关系不一致，以及观测时间不一致等问题，使得计算出的风场准确率时高时低，稳定性差。

发明内容

为了克服上述方法的不足，本发明提出一种利用多普勒天气雷达的外推产品和径向速度产品，以及探空报资料进行多层次高空风场融合的方法。

本发明所采用的具体技术方案如下：

一种基于多普勒天气雷达数据的高空风反演方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：假设准备反演某一时刻t的高空风，首先选定一部雷达，利用该部雷达t时刻及之前最接近t时刻的N次雷达数据，采用外推算法得到雷达数据所表征的风暴体在各探测点的位移特征矢量，任一探测点的位移特征矢量记为其中，N取2N≤10的整数；表示雷达体扫的某一仰角面，γ表示雷达探测点与雷达中心点之间的距离库，ω表示雷达体扫的方位角，t表示所处理的雷达数据对应时间；

步骤2：将上步中位移特征矢量根据雷达体扫的时间周期T_it，单位距离库对应的长度L_u，按下式换算成移动速度矢量

作为矢量，表征速度的数值和方向的信息，定义所指的方向与正北方向的夹角为θ，当指向正北方向时，θ＝0，沿顺时针方向旋转，θ逐步增大；

步骤3：将上步中移动速度矢量分解为U、V两个分量，其中，U分量与当前径向垂直，V分量与当前径向重合，假设表示在U轴的分量；表示在V轴的分量；

步骤4：假设在雷达数据中任一探测点位置的雷达平均径向速度为当时，表示该速度的方向是沿着径向指向圆心；反之，当时，表示该速度的方向是沿着径向背离圆心；将作为基准速度，计算与的倍率，并以此倍率放大或缩小的数值，得到计算公式如下：