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降雪是重要的淡水资源,是全球气候系统中重要的组成部分,与人民生产生活息息相关,研究全球降雪的空间分布、发生的频率和强度特征有重要的意义。继搭载在TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星上的降水雷达PR(Precipitation Radar)之后,GPM(Global Precipitation Measurement)核心观测平台搭载了全球首个双频降水雷达DPR(Dual-Frequency Precipitation Radar),包含13.6 GHz的Ku波段雷达(KuPR)和35.5 GHz的Ka波段雷达(KaPR),其对降雪的探测能力备受人们关注。本文基于GPM-DPR的探测资料,以三次降水过程(包含降雪、积层混合性降雨和冬季层状云降雨)为例,分析降雪指数SI(Snow Index)对降水相态的判别能力,并对计算SI的算法进行了改进。利用全国自动站逐小时降雪观测资料对DPR_NS(Normal Scans)、DPR_MS(Matched Scans)和DPR_HS(High Sensitivity Scans)三种扫描工作方式的降雪产品进行了评估。最后利用GPM星载双频降水雷达DPR和微波成像仪GMI(GPM Microwave Imager)观测综合分析了2018年1月3日安徽地区的大范围雨雪混合降水过程。研究结果表明:(1)利用DPR Ku和Ka双波段三个参数(测量双频比DFR_m垂直廓线斜率、回波顶高、垂直方向上Ku波段最大反射率因子)计算的降雪指数SI可识别地面固态降水。若不使用辅助信息(0℃等温线高度等),利用SI原计算公式能很好地区分夏季降雨和降雪,但较难区分冬季降雨和降雪。为了提高冬季降雨和降雪的分辨效果,改进了反射率因子的质量控制方法,用最小二乘法计算DFR_m垂直廓线的斜率,结果显示改进后降雪识别结果与地面自动站观测结果有较好的一致性。(2)DPR反演降雪率的地面检验结果表明:DPR三种扫描工作方式(NS、MS和HS)对降雪事件的漏报率和错报率均较高,超过了50%。由于降雪回波强度和回波顶高一般较低,回波严重受到DPR灵敏度和地面杂波的影响,造成DPR对降雪过程的探测率较低,约为8%-10%。其中NS和HS探测率相对较高,HS的错报率最低。DPR对降雪的探测率与实测降雪量的大小密切相关,它能有效地检测到降雪量大于1.6 mm/h的强降雪,而对小到中雪的探测能力较弱。DPR在不同扫描工作方式下对不同强度降雪的探测率存在一定的差异,DPR_HS对小雪的探测能力较强。从DPR反演的降雪率和地面小时降雪量的对比统计分析结果来看,DPR三种扫描工作方式的产品均明显低估了降雪率,其中NS降雪率产品的偏差和均方根误差最小,误差最大的是MS,但MS反演的降雪率与地面实测结果的相关性优于其他两种产品。(3)利用多源资料对2018年1月3日安徽地区一次雨雪混合过程的综合分析结果表明:DPR能很好地反映此次降水过程的水平和垂直分布特征。Ku波段地面回波强度在降雪区域成片状,回波强度较小且比较均匀,垂直结构上回波自上而下逐渐增强,强回波中心在近地面,Ka_HS回波强度弱于KuPR和Ka_MS回波。对比KuPR、Ka_MS和Ka_HS未订正雷达反射率因子发现,Ka_HS具有较高的灵敏度,回波顶高要高于KuPR和Ka_MS。与地面自动站观测结果相比,DPR_NS反演的降雪率偏低,GMI对地面弱降雪的降雪率估计值偏大,对强降雪的估计值偏小。与DPR_NS相比,GMI探测到了DPR未探测到的毫州地区的降雪,反演的降雪率平均比DPR_NS估计值偏高约0.8 mm/h,总体来讲就这次个例而言GMI探测降雪的误差小于DPR_NS。