论文总字数：14934字

目 录

1 绪论 5

1.1 GPM/DPR介绍 5

1.2国内外研究进展 6

1.3本文主要研究内容 6

2 DPR与GR数据的匹配 8

2.1 几何匹配法介绍 8

2.2 反射率因子图像比对 9

2.2.1个例时间 9

2.2.2 个例分析 9

3 DPR与GR资料差异分析 11

3.1匹配效果分析 11

3.2 地基S波段雷达的Ku调整 16

4 结论与展望 19

参考文献： 20

致谢 21

GPM与S波段天气雷达观测对比分析

韩啸

，China

Abstract: In this paper, the geometrical matching method is used to analyze the data obtained from the dual-frequency rain radar (DPR) of the recently launched GPM (Global Precipitation Measurement) satellite and the Nanjing Longwangshan Foundation Radar (GR). The reflectance factor measured by GR and DPR, the average vertical profile and the changes in the sample data before and after the Ku-band adjustment. The results are as follows: (1) DPR is roughly consistent with the precipitation echo measured by GR, but the precipitation intensity of GR detected by GR is larger than that of DPR detection. (2) The linear correlation between DPR and GR's reflectivity factor is best when the pairing height is below the zero-level bright band and below the zero-level bright band (3) With the increase of height, the mean deviation of DPR and GR reflectivity factor increases, and the average deviation of high level increases obviously (4) The consistency trend of DPR and GR echo reflectivity factors in layered cloud precipitation is better than that in convective cloud; (5) The Ku-band adjustment of the S-band ground-based radar makes the GR and DPR data more consistent.

Key words: GPM/DPR; spatiotemporal matching; mean deviation; unbiased square root deviation

1 绪论

1.1 GPM/DPR介绍

在世界上许多地方，国家负担不起密集的雨量计或雷达网络，因此它们常常没有完善的雷达网络。在海洋上空，来自船只和岛屿的测量数据甚至越来越少。这意味着科学家们需要用更少的数据来预测未来的天气和全球气候变化。卫星观测填补了这些空白。在我们上空数百英里的范围内，地球观测卫星对整个地球进行了测量。GPM的任务是基于热带降雨量测量任务的成功。这一开拓性的降水卫星以一个角度环绕地球，让它可以看到热带地区的所有降雨，这是一个介于北纬35°和南纬35°之间的区域，是田纳西州的南部边界，大约是阿根廷的一半^[1]。科学家想要更多的观测结果，结合了TRMM的先进降雨数据和其他卫星的数据来测量降雨量。这一系统允许他们在一天内增加降雨量，并将覆盖范围扩大至45度，南至45度(美国-加拿大边境，几乎是南美洲的尖端)。但是他们仍然没有清楚地看到高纬度地区的高纬度地区，特别是那些通常有轻微降雨或降雪的地区，大部分卫星，包括TRMM，都无法探测到。进入GPM的核心观测台，它携带着复杂的仪器，可以测量赤道附近的热带暴雨，并探测到两极附近的小雨和落雪,它将成为所有9个卫星的参考标准，并统一测量数据。

我国国土面积巨大，地形复杂，因此台风、冰雹、暴雨等一系列恶劣的气候事件频频发生，这需要我们大力发展大气探测技术，使得对各种天气情况进行实时的监测提高降水预告的准确性和精确度。有多部天气雷达共同测量构成了我国现阶段的天气雷达网络，目前在气象业务中发挥着极其重要的作用^[2]。大部分地区位于多部天气雷达交叉测量的区域，各个站点所测数据受到不同雷达参数、波束阻挡、杂波干扰等众多原因的影响，导致各个站点所测量同一地区数据资料结果不一致^[3]。卫星搭载的测雨雷达覆盖的范围大，所得的数据一致性好，并通过了美国地面主动雷达校准系统进行了精确的标定^[4]。因此运用GPM卫星上搭载的测雨雷达数据作为标准来对我国地基雷达进行分析校准。

全球降水调查（GPM）卫星方案是美国宇航局与日本航空研究开发署（JAXA）和其他欧洲国际组织共同开发使用的卫星监测系统，以实现更加精确的天气预报，提高测量精确度和采样次数^[5]。GPM是2012年开始的GEOSS（Global Earth Observation System of Systems）示范项目，GPM的核心观测站在独特的65°非太阳同步轨道上，作为物理观测站的高度为407公里，并提供校准参考，以通过8个或更多的星座改进降水测量专用和操作。由焦点卫星和八颗小型卫星构成，它将全球降水量以3小时的速度输送给地面监测人员。GPM核心观测台于2014年2月27日从日本的Tanagashima岛发射，并放置在非太阳同步轨道上。 这个轨道容许在大多数人口栖息的中纬度地区进行高度复杂的降水观测。 GPM的要求是将雨量从0.2到110毫米/小时进行测量，并检测和估计下雪。GPM的要求来衡量降雨率从0.2到110毫米/小时，并检测和估算飘落的雪花。它扩大了热带降雨测量使命（TRMM）在地球覆盖范围，星座成员的数据集的互校准，合并降水数据集，扩展全球地面验证工作和集成用户应用程序。GPM的核心卫星建造和NASA和JAXX启动，它携带双频雨量雷达观测（DTR）和GPM微波成像仪（GMI），JAXX供给气象雷达和发射器，NASA供应被动微波辐射，卫星构造和地面控制。除主卫星外的8颗小卫星组成GPM的传感器网。每个小卫星装载单独的辐射计。这些小卫星各自具有独立的科研题目，同时也为GPM降雨提供观测服务。GPM具有多种检索产品级别，从原始仪器数据到幅度降水估计值到网格和积累的产品，最后到多颗卫星合并产品。 后者的合并产品称为IMERG，具有5小时的延迟，时间分辨率为30分钟，空间分辨率为0.1°x0.1°（10千米×10公里）网格框。一些产品在洪水，山体滑坡，飓风，暴风雪和台风等社会应用中具有1小时的延迟。GPM对于全球天气预报产生了跨时代的影响，能够帮助到我们对于以后的地面经济分析、洪水灾害、干旱等极端天气情况的预报。

1.2国内外研究进展

在国内，对于地面雷达检测数据验证的准确性，许多研究学者通常通过雨量计数据或星载雷达来比较所获得的数据^[6]。李嘉睿等^[7]利用TRMM卫星上搭载的测雨雷达用于修正青藏高原地区地面降雨率修正。曲伟等^[8]将卫星降水数据应用于分布式水文模型SWAT，研究黑河山区降水径流过程，并对水文模拟与预报中TRMM数据的性能进行了评估。同时，许多学者通过许多降水情况分析了星载雷达和地面雷达的回波分布和回波反射系数，并将卫星雷达数据用于校准地基雷达。沈艳等^[9]研究评测了６种常用卫星降水产品在中国地区的表现，结果表明各类产品虽然都能够捕捉整体的降水时空分布，但这些产品都需要加强提高对于寒冷季节、干旱半干旱地区的降水观测精度，以及提升对于梅雨早高峰的估测的准确度。

国际上，有Gabella等^[10]使用TRMM空间雷达作为补偿地面雷达范围缺失的参考,基于雨量计方法验证在以色列地区。以及Chandrasekar等^[11]使用神经网络从空间和地面雷达对降雨进行估计。还有许多运用网格匹配法和空间匹配法来匹配星载雷达和地基雷达的个例，现在新的降水计划中则使用了更高级的几何匹配法，Schwaller et al^[12]则对于不同高度降水类型的像素点分类运用几何匹配法分析。

本文基于TRMM PR和地面雷达的比较分析，采用几何匹配法将南京雷达的CINRAD-SA和GPM DPR进行匹配。通过Ku调整与偏差的订正，提高中国雷达网络多站点数据的一致性和准确性，获取准确的降水资料，增强天气预报和气候环境监测能力。

1.3本文主要研究内容

论文总共有四个章节，每个章节的主要内容如下：

第一章是绪论，论述介绍了对GPM PR，并介绍了国内外关于星载雷达和地基雷达对比分析进展状况。

第二章主要介绍了PR和GR数据匹配方法，对几何匹配法进行介绍，分析星载雷达与地基雷达回波反射率因子进行对比。

第三章具体分析PR与GR回波强度反射率因子数据相关性，然后分析PR与GR雷达反射率因子平均垂直廓线，对S波段数据进行Ku调整，然后分析数据样本的平均偏差与无偏均方根偏差在经过Ku调整之后与原始数据对比。

第四章给出了本文得到的结论以及文中的不足之处并给出下一步的研究方向。

2 DPR与GR数据的匹配

基于时间同步和空间区域相干性的情况，通过设置适当的时间窗口和空间窗口来解决雷达有效照射体积的时间和空间匹配，在适当的相同坐标系下进行反射率因子数据重采样，以获得最佳匹配数据。

2.1 几何匹配法介绍

GPM/DPR与GR的观测方式不同，数据排列不同，空间坐标也不相同，要进行二者的对比，首先要解决的是数据配对问题。图1是几何匹配法的示意图，在GPM PR扫描区域的纬度范围内，任何确定的地面雷达位置每天都有多个观测轨迹，地面雷达和空间雷达扫描光束在几何空间中重叠，回波均匀空间点是有效的匹配点，其水平尺度是 GPM星点的水平分辨率，垂直尺度则与GPM PR和地面雷达波束相交区域距离地面高度有关。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：14934字

相关图片展示：