[发明专利]一种基于多普勒天气雷达的垂直风廓线非线性反演方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于多普勒天气雷达的垂直风廓线反演方法，尤其是一种针对实际风场包含大量缺测以及强非线性成分时的垂直风廓线反演方法，属于大气科学(遥感资料分析)研究领域，用于多普勒天气雷达的垂直风廓线反演及临近预报。

背景技术

垂直风廓线(水平风速随高度的变化)的反演是多普勒天气雷达最重要的业务应用之一。以往的反演方法一般包括以下两步：

①针对实际风场的空间分布特征选择合理的数学模型对实际风场进行建模；

②使用多普勒天气雷达观测到的径向速度来拟合相应数学模型，从而得到需要的水平风信息。使用相同的方法对不同高度的数据进行计算，即可得到垂直风廓线。

最早基于多普勒天气雷达的垂直风廓线反演算法(VAD，距离方位显示)由(Browning and Wexler1968)在1968年提出，其方法的核心是假定实际风场在同一高度平面上呈线性变化。在这样的线性假设下，雷达观测到的多普勒速度V_d在一个距离圈上是方位角α的三角函数：V_d＝usinαcosβ+vcosαcosβ+wsinβ (1)

通过选取某一距离圈(同一仰角和径向距离，但方位角不同的数据)上的数据进行计算，即可得到水平风u和v，再通过计算不同高度上的距离圈的数据，即可得到垂直风廓线。(Waldteufel and Cobin1979)对以上的方法进行了改进，不再使用单距离圈的资料进行拟合，而是使用一个雷达体积扫描的所有数据来进行相应的计算。(Tabary et al.2001)进一步使用使用径向速度在方位方向的梯度来进行拟合，从而克服了多普勒速度折叠的问题。

虽然VAD方法从提出以来得到了以上的改进，但其方法的基本假设，即实际风场在空间呈线性变化，并没有改变。这一假设虽然在一般的情况下可以近似成立，但是实际天气过程的风场可能包含很强的非线性性。因此基于以上线性假设而计算得到的垂直风廓线可能存在较大的误差。(Caya and Zawadzki1992)在VAD方法的基础之上，提出了一个可以分析非线性风场的垂直风廓线反演方法(NVAD)。这个方法的实现分成两个步骤，第一步的分析和VAD的方法相似，即同样使用三角函数来对一个距离圈上的多普勒速度数据进行建模。唯一的区别是和实际风场对应的数学模型了包含了非线性项的贡献。在包含了非线性成分的贡献后(这里以3阶的非线性风场为例)，多普勒速度在一个距离圈上的表达式为：

在式(2)里，三角函数的系数不再与雷达所在位置的水平风的直接对应，而同时依赖与水平距离r。因此，NVAD第二步分析以第一步计算的结果为基础，对不同距离圈的cosα和sinα对应的系数进行一个多项式的拟合来得到雷达上空的水平风场变化。(Caya and Zawadzki1992)的方法虽然从理论上解决了雷达风廓线反演中的非线性污染问题。但在实际应用当中还有很大的局限性。

(Caya and Zawadzki1992)的方法第一步使用了和VAD计算相同的算法，当计算的距离圈上出现大范围资料缺测时，由于“过拟合”问题该方法容易出现严重的计算偏差。同时，由于该方法计算的第二个步骤以第一个步骤的结果为基础，第一个计算步骤中出现的错误结果会进一步污染第二步的计算结果。另外，由于NVAD的计算需要对雷达观测到的每一个距离圈独立的进行，因而难以通过对中间计算结果进行分析的方法来去除出现严重计算偏差的结果。最后，从(2)可以直观地看出，NVAD方法所包含的数学模型风场复杂，在实时的雷达分析应用中并不方便。

发明内容

本发明针对现有基于天气雷达反演垂直风廓线技术的不足，提出一种新的垂直风廓线的反演方法。其首要技术目的是改变现有技术在包含缺测和噪音的观测中不能有效处理非线性风场的问题。

本发明的方法不以雷达直接观测到的多普勒速度V_d来进行计算，而是使用多普勒速度V_d和对应数据点到雷达径向距离r的乘积rV_d为基本的分析量来进行建模和反演。通过使用这一新的合成观测量，实际的风场可以简单地表示成一个二元的高次多项式。雷达所在位置的水平风速u和v可以通过对以上的多项式分析而得到。同时，由于新的分析方法只有一个拟合的过程，因而在拟合当中的数据量变得很大，这样可以显著提高拟合的稳定性。当实际的观测包含较大的缺测时，仍然可以提供准确的计算结果。