【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地球科学中雷达气象资料应用，具体涉及一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法。
技术介绍
1、目前，数值天气预报(numerical weather prediction，简称nwp)是提高中小尺度强对流天气预报的重要手段，由于强对流天气具有短时性、局地性的特点，常规观测不能提供足够精细的观测资料，常规多普勒天气雷达也难以准确识别降雨系统内的三维微物理结构，而双偏振雷达交替或同时发射水平和垂直偏振波，并接收两个偏振方向的回波，能提供差分反射率因子、差分传播相位常数、相关系数等偏振量的观测。这些高时空分辨率的偏振参量可有效识别降雨系统内的三维微物理结构，更好地反演粒子大小分布和相关属性以及进行水凝物分类，因此将偏振参量同化到数值模式中将有助于改进对降水系统的分析及预测。
2、雷达观测中的水凝物信息在初始化对流尺度nwp中起着重要作用。在三维变分(three-dimensional variational，简称3dvar)同化中，为了避免反射率观测算子高度非线性带来的误差，常常使用雷达反射率的间接同化方法，然而如何将反射率观测中的降水信息准确分配给多种水凝物是一大难点。研究表明，与仅使用雷达反射率反演得到的水凝物含量相比，加入偏振参量观测能够提供更准确的估计结果。另外偏振参量在识别水凝物类型方面也具有独特的优势；现有技术中，基于模糊逻辑建立了一套水凝物分类算法(hydrometeor classification algorithm，简称hca)，能够区分10种不同的类别(雨、大雨、雨/冰雹、大雨滴、湿
3、近年来，研究发现差分反射率与强对流系统中的上升气流紧密相关，现有技术中，基于差分反射率对检测的湿度和潜热进行调整，显著改进了对流系统的分析和预报效果，此研究验证了同化偏振参量对于提高降水预报水平的巨大潜力。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，通过建立双偏振雷达反射率因子和偏振参量的三维变分同化系统，实现多种水凝物和水汽的协同分析，从而更好地改善强对流系统的水汽条件，进一步提高对流尺度的nwp水平。
2、技术方案：本专利技术所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，对水凝物反演进行改进，包括以下步骤：
3、（1）读取背景场信息、雷达反射率及偏振参量的观测；分别根据背景依赖、温度判定计算各水凝物所占权重；其中，x分别为r为雨水，s为雪和g为霰；
4、（2）分析背景依赖和温度判定两种各水凝物权重，获取权重最大值所对应的水凝物类型作为识别结果；其中，背景依赖和温度判定的识别结果分别为和；
5、（3）读取偏振参量差传播相移率、差分反射率因子、相关系数，通过双偏振雷达的水凝物分类法获得各水凝物的概率值并将概率最大值对应的水凝物为识别结果y；
6、（4）基于双偏振水凝物分类算法hca对水凝物识别结果进一步订正。
7、本专利技术所述一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，对水汽反演进行改进，包括以下步骤：
8、（s1）读取背景场信息、雷达反射率观测；基于不同温度下的相对湿度和雷达反射率的线性函数关系，得到对应的相对湿度；
9、（s2）根据雷达反射率分为“无雨”和“降水”两个区域；
10、（s3）读取偏振参量的雷达观测；将“降水”区域分为0℃层以上和0℃层以下两个区域，基于偏振参量观测分别采用不同反演方案，得到对应条件下的相对湿度；
11、（s4）基于双偏振雷达水凝物分类算法hca对相对湿度的结果进行订正。
12、进一步的，所述步骤（1）包括以下步骤：
13、（11）根据背景依赖计算各水凝物所占权重：首先，统计背景场在各模式层k、各反射率区间内雨水混合比、雪混合比和霰混合比对应的平均等效反射率，然后计算各水凝物所占权重，公式如下：
14、；
15、其中，为水凝物混合比，包括：雨水混合比、雪混合比、霰混合比；为第k层、反射率区间内的平均等效反射率因子；
16、（12）根据温度判定计算各水凝物所占权重：首先，基于背景场温度，对于同一温度区间内和的比例由雪和霰的系数比来确定的定值；其中，为各水凝物由介电系数、密度和截距参数所决定的系数；
17、为3.63×109；当温度大于0℃时，为4.26×1011，为9.08×109，当温度低于0℃时，为9.80×108，为1.09×109；的比例在-5°c至5°c之间呈线性增加，从0增加到1，具体公式如下：
18、；
19、其中，、、分别为温度判定方案计算的雨水、雪、霰所占权重；为背景场温度，、、分别为雨水、雪、霰由介电系数、密度和截距参数所决定的系数。
20、进一步的，所述步骤（4）具体如下：首先，当、与y均一致时，根据背景依赖反演；当、与y均不同时，，其中，为模拟的等效反射率因子，为权重系数，、分别为水凝物分类算法hca和背景依赖识别的对应水凝物相态的等效反射率因子；然后，使用调整后的反演水凝物含量；当、中一个与y相同时，按照与hca水凝物分类信息相同的方法反演水凝物含量，公式如下：
21、；
22、其中，为水凝物混合比，为模拟的等效反射率因子，为各水凝物由介电系数、密度和截距参数所决定的系数，为空气密度。
23、进一步的，所述步骤（s1）具体如下：输入背景场信息和雷达反射率观测，根据不同温度条件下相对湿度与降水强度的观测信息，拟合相对湿度与降水强度的相关关系：利用雷达反射率因子与降水强度关系z=aib构建相对湿度与雷达反射率因子的关系式rh=f(z)；其中，rh=a×z+b，为拟合的不同温度区间内雷达反射率因子z和相对湿度rh的线性关系，在不同温度条件下系数a和b的值不同；基于rh=a×z+b关系式反演水汽伪观测。
24、进一步的，所述步骤（s2）具体如下：将小于10dbz的区域归类为无雨区域；对于无雨地区，相对湿度减少为背景相对湿度的一半；将超过10dbz归为降水区域，对于降水区域分为0℃层以上和0℃层以下两部分。
25、进一步的，所述步骤（s3）具体如下：输入偏振参量观测差传播相移率、差分反射率因子、相关系数对于降水区域的0℃层以上和0℃层以下两部分，分别采用不同的水汽订正方法以抑制过多水汽的产生，具体如下：
26、（a）0℃层以上，当相关系数大于0.85、大于1.0且垂直方向有连续观测值时，rh为max(95,rh)；当大于1.0、大于0.85但垂直方向没有连续观测值时，rh = 80+0.5×|f(z)-80|；
27、（b）0℃层以下，建立基于差传本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，对水凝物反演进行改进，包括以下步骤：
2.一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，对水汽反演进行改进，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，所述步骤（1）包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，所述步骤（4）具体如下：首先，当、与y均一致时，根据背景依赖反演；当、与y均不同时，，其中，为模拟的等效反射率因子，为权重系数，、分别为水凝物分类算法HCA和背景依赖识别的对应水凝物相态的等效反射率因子；然后，使用调整后的反演水凝物含量；当、中一个与y相同时，按照与HCA水凝物分类信息相同的方法反演水凝物含量，公式如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，所述步骤（S1）具体如下：输入背景场信息和雷达反射率观测，根据不同温度条件下相对湿度与降水强度的观测信息，拟合相对湿度与降水强度的相关关系：利用雷达
6.根据权利要求2所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，所述步骤（S2）具体如下：将小于10dBZ的区域归类为无雨区域；对于无雨地区，相对湿度减少为背景相对湿度的一半；将超过10dBZ归为降水区域，对于降水区域分为0℃层以上和0℃层以下两部分。
7.根据权利要求2所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，所述步骤（S3）具体如下：输入偏振参量观测差传播相移率、差分反射率因子、相关系数对于降水区域的0℃层以上和0℃层以下两部分，分别采用不同的水汽订正方法以抑制过多水汽的产生，具体如下：
8.根据权利要求2所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，所述步骤（S4）具体如下：引入基于双偏振雷达的HCA降水分类信息进行订正，调整优化水汽反演结果；当分类结果为小到中雨时rh=max(85，rh)，rh采用偏振参量反演算法；当分类结果为大雨时rh=min(90，rh)，rh采用基于反射率因子反演算法，公式如下：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-8任一项所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法。
10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8任一项所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，对水凝物反演进行改进，包括以下步骤：
2.一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，对水汽反演进行改进，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，所述步骤（1）包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，所述步骤（4）具体如下：首先，当、与y均一致时，根据背景依赖反演；当、与y均不同时，，其中，为模拟的等效反射率因子，为权重系数，、分别为水凝物分类算法hca和背景依赖识别的对应水凝物相态的等效反射率因子；然后，使用调整后的反演水凝物含量；当、中一个与y相同时，按照与hca水凝物分类信息相同的方法反演水凝物含量，公式如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于双偏振雷达资料的水凝物和水汽反演方法，其特征在于，所述步骤（s1）具体如下：输入背景场信息和雷达反射率观测，根据不同温度条件下相对湿度与降水强度的观测信息，拟合相对湿度与降水强度的相关关系：利用雷达反射率因子与降水强度关系z=aib构建相对湿度与雷达反射率因子的关系式rh=f(z)；其中，rh=a×z+b，为拟合的不同温度区间内雷达反射率因子z和相对湿度rh的线性关系，在不同温度条件下系数a和b的值不同；基于rh=a×z+b关系式反演水汽伪观测。
6.根据权利要求2所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈菲菲，宋丽欣，何志新，许冬梅，王易，束艾青，陈嘉君，岳梦琪，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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