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2017年8月3—4日岫岩县特大暴雨雷达回波分析朱宪龙;肖光梁;纪永明【摘要】利用常规MICAPS资料和多普勒雷达资料,对2017年8月3—4日辽宁省岫岩县特大暴雨过程的天气环境背景及雷达回波特征进行分析.结果表明,此次降水过程特点为影响范围广、降水强度强、持续时间长;天气形势为高空东北冷涡提供冷空气输送,西太平洋副高及台风\"海棠\"带来源源不断的水汽;中尺度系统为高空急流、低空西南急流水汽输送,低层有明显的切变线系统辐合形势,地面有辐合线存在,同时岫岩县山区地形明显,更加有利于辐合抬升及水汽堆积;大连、丹东地区700 hPa以下有比较深厚的湿层,850 hPa风速最大可达22 m/s,比湿最大可达22 g/kg,辽宁省南部地区的水汽条件较好.K指数大于35℃,沙氏指数(SI)和抬升指数(LI)小于0℃,层结不稳定.CA PE值均大于1000 J/kg,不稳定能量不断堆积;岫岩此次降水过程主要降水时段分为3个阶段,此次降水过程的雷达回波为明显的\"列车效应\",并具有后向传播及低质心暖性降水的特征.【期刊名称】《现代农业科技》【年(卷),期】2019(000)002【总页数】4页(P144-147)【关键词】系统背景;特大暴雨;列车效应;辽宁岫岩;2017年8月3—4日【作者】朱宪龙;肖光梁;纪永明【作者单位】辽宁省气象灾害监测预警中心,辽宁沈阳 110166;辽宁省气象灾害监测预警中心,辽宁沈阳 110166;辽宁省气象灾害监测预警中心,辽宁沈阳 110166【正文语种】中文【中图分类】P412.25多普勒天气雷达具有较高的时间和空间分辨率，是探测暴雨中尺度降水系统演变的有力工具。
暴雨是一种常见的灾害性天气，通过对暴雨的雷达特征进行分析，可以在一定程度上提高暴雨预报的准确性。
众多气象学者针对暴雨雷达特征进行大量研究工作。
陈传雷等[1]应用常规天气资料和多普勒雷达回波资料对暴雨天气进行诊断分析，确定了辽宁区域性暴雨模式，并揭示了多普勒雷达的基本反射率和基本径向速度等产品在短时强对流性天气预报中的指导意义。
在一次强降水天气过程中X波段移动雷达与S波段雷达对比分析发布时间：2021-11-29T03:44:37.363Z 来源：《现代电信科技》2021年第14期作者：申天瑶章婉奇余星毅魏雯婷方韵[导读] 为研究X波段移动雷达的实用性，通过对长沙S波段多普勒天气雷达和莲花X波段移动雷达资料在一次暖区强降水天气过程中的观测资料结合自动站降水资料进行对比分析，得出：X波段移动雷达在探测降水回波时，衰减严重，探测到的回波强度较S波段多普勒雷达弱；在探测降水回波的强度变化趋势以及移动比变化时，与S波段雷达探测结果基本一致；X波段移动雷达对弱到中等强度降水回波具有更灵敏的探测能力，与S波段雷达相结合使用，能在短临预报预警和人工增雨防雹中发挥重要作用。
（长沙市气象局 410000）摘要：为研究X波段移动雷达的实用性，通过对长沙S波段多普勒天气雷达和莲花X波段移动雷达资料在一次暖区强降水天气过程中的观测资料结合自动站降水资料进行对比分析，得出：X波段移动雷达在探测降水回波时，衰减严重，探测到的回波强度较S波段多普勒雷达弱；在探测降水回波的强度变化趋势以及移动比变化时，与S波段雷达探测结果基本一致；X波段移动雷达对弱到中等强度降水回波具有更灵敏的探测能力，与S波段雷达相结合使用，能在短临预报预警和人工增雨防雹中发挥重要作用。
关键词：强降水，雷达资料，对比分析1 引言由于多普勒雷达探测“点少面广”，探测盲区和距离衰减不可避免，有时因网络故障或雷达故障，实时探测资料也难以保障。
而X波段移动雷达较S波段多普勒雷达探测距离小，但稳定性及可维护性更好，X波段雷达发射功率低且天线直径小，且短波雷达对弱气象目标物有更灵敏的探测能力，能够有效补充S波段雷达探测的不足[1]。
将X波段雷达和S波段多普勒雷达资料结合起来使用，相互弥补不足，有效提升防灾减灾能力，因而将X波段雷达与S波段雷达资料在一次暖区强降水天气过程中进行同步对比观测，有效提高预报预警准确性，在防汛中起到重要作用。
一次强对流天气雷达回波分析一、引言强对流天气是一种特殊的天气现象，其常伴随着暴雨、雷电、龙卷风等极端气象事件。
这些极端天气现象可能会给人民生命和财产带来重大威胁，因此强对流天气的警报和监测非常重要。
雷达是一种有效的气象监测工具，可以用于监测强对流天气的发生和发展，提供准确的预警信息。
本文将对强对流天气雷达回波分析的基本原理、技术方法和应用进行探讨，并结合实例进行分析。
二、强对流天气雷达回波的基本原理雷达回波是指雷达向大气中发射电磁波，当遇上雨滴、冰晶等介质时，会被反射回来并被雷达接收器接收到的信号。
雷达回波信号强度与回波信号的反射系数、降雨量、降雨密度、雷达波长和雨滴粒径等参数有关。
由于强对流天气的特殊性质，其回波信号在雷达接收端的表现较为突出，常常具有以下特征：1.回波强度突然增加。
2.回波垂直延伸范围大。
3.回波内深层反射面清晰。
4.回波内存在尖点或闪电现象。
5.回波呈现出多层回波结构。
三、强对流天气雷达回波分析的技术方法对于雷达回波信号的分析，目的是为了确定天气现象的类型、强度和轨迹，为预测和预警提供数据。
在强对流天气中，雷达回波的分析需要采用一些特殊的技术方法。
例如：1.雷达图像识别技术。
该技术基于雷达回波的分布图像，在灰度共生矩阵、纹理特征、图像熵等基础上，通过模板识别和分类算法来识别飑线、旋转风暴、高尺度回波等强对流天气类型。
2.反射率图解析技术。
该技术是指利用雷达返回强度与事先设定的标准强度比较，将雷达回波划分为几个等级。
通过比较反射率的大小，可以判断强对流天气的类型和强度。
3.体扫雷达技术。
体扫雷达是指利用雷达扫描一定方位角之间的所有角度，获取雷达回波立体数据的技术。
通过对立体数据的分析，可以获取强对流天气的三维体积信息，相对于面扫雷达有更好的预测能力。
四、强对流天气雷达回波分析的应用强对流天气雷达回波分析可以为天气预测、防灾减灾等方面提供有效的数据和技术支持。
例如：1.预警预报。
如何看雷达回波图
天气预报里的雷达图由当地的地图和不规则的颜色块组成，颜色从蓝
色到绿色、黄色、橙色、红色到紫色，图的旁边有雷达站名、时间、和数
据范围，还有一条标示着数字的竖向的颜色条，从蓝色到紫色数字渐大，
并标有数字单位，为dBZ。
dBZ的范围是10—70DBZ。
在雷达图上，颜色表示气象雷达的回波强度，从蓝色到紫色的渐进变化，代表回波强度由小到大，降雨强度逐渐提升。
dBZ叫反射率因子单位，数值越高，代表降水强度越大。
一般而言，蓝色回波对应的区域表示当地被降水云系笼罩，但尚未出
现降雨；绿色回波覆盖的区域代表当地正沉浸在小雨之中；黄色到红色回
波覆盖的区域有中到大雨；而紫色回波的区域降水强度最大，该地区正
“沦陷”于暴雨、甚至大暴雨之中，并有可能伴随雷电大风甚至冰雹等剧
烈天气。
天气预报里的雷达图就这么看。
雷达回波外推预报的误差分析
王改利;赵翠光;刘黎平;王红艳
【期刊名称】《高原气象》
【年(卷),期】2013(32)3
【摘要】基于天气雷达资料的外推预报是灾害天气临近预报的基础,选取4次强降水过程分析了外推预报的误差。
主要分析方法包括3个步骤:(1)采用多尺度回波跟踪方法确定雷达回波的运动场;(2)采用半拉格朗日平流方案对雷达回波进行外推;(3)预报结果和观测结果进行对比。
利用去相关时间方法分析了雷达回波的可预报性,利用预报技巧评分和相对绝对误差对外推预报的误差进行了定量分析。
此外,还分析了外推预报的误差与尺度之间的关系,以及外推预报中的不确定因素——回波强度变化和回波运动场变化在预报误差中的相对重要性。
这4次强降水过程的误差分析表明,预报误差随预报时效的变化基本上是以指数规律递减的,大尺度的降水系统对应较长的持续性,对于发展演变较快、尺度较小的风暴,其持续性较短。
【总页数】10页(P874-883)
【作者】王改利;赵翠光;刘黎平;王红艳
【作者单位】中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室;中国气象局国家气象中心
【正文语种】中文
【中图分类】P456.1
【相关文献】
1.基于雷达外推和中尺度数值模式的定量降水预报的对比分析
2.雷达回波外推方法在临近降雨预报中的应用
3.基于ConvLSTM的雷达回波外推预报
4.一种雷达回波外推短临预报方法仿真
5.结合中尺度模式物理约束的雷达回波临近外推预报方法研究
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第1篇一、实验背景随着气象科学技术的不断发展，雷达观测技术在降水预报和监测中发挥着越来越重要的作用。
实时降水回波观测是了解降水动态、评估降水强度和分布的关键手段。
本实验旨在通过新一代多普勒天气雷达，对实时降水回波进行观测和分析，为降水预报和气象服务提供科学依据。
二、实验目的1. 研究实时降水回波的时空分布特征。
2. 分析降水回波与地面降水的关系。
3. 探讨实时降水回波在降水预报中的应用价值。
三、实验材料与方法1. 实验材料：新一代多普勒天气雷达、自动站数据、气象卫星数据等。
2. 实验方法：（1）选取某地区连续一周的降水过程作为研究对象。
（2）利用新一代多普勒天气雷达观测实时降水回波，并记录回波强度、移动速度、路径等信息。
（3）收集同期自动站地面降水数据，分析降水回波与地面降水的关系。
（4）结合气象卫星数据，分析降水回波的生成、发展和消散过程。
四、实验结果与分析1. 实时降水回波的时空分布特征（1）观测到实时降水回波主要分布在降水中心附近，与地面降水区域基本一致。
（2）降水回波强度与地面降水强度呈正相关，即回波强度越大，地面降水强度也越大。
（3）降水回波移动速度与降水强度、降水类型等因素有关，如对流性降水回波移动速度较快，层状降水回波移动速度较慢。
2. 降水回波与地面降水的关系（1）降水回波是地面降水的先导，即降水回波出现后，地面降水往往紧随其后。
（2）降水回波强度与地面降水强度呈正相关，回波强度越大，地面降水强度也越大。
（3）降水回波移动速度与地面降水移动速度基本一致，即降水回波移动到哪里，地面降水也相应移动到哪里。
3. 实时降水回波在降水预报中的应用价值（1）实时降水回波可以直观地反映降水区域、强度和移动路径，为降水预报提供重要依据。
（2）结合自动站地面降水数据，可以更准确地评估降水强度和分布。
（3）实时降水回波可以作为降水预警的重要手段，为公众防灾减灾提供及时信息。
五、结论本实验通过对实时降水回波的观测和分析，得出以下结论：1. 实时降水回波可以反映降水区域、强度和移动路径，为降水预报提供重要依据。
多普勒天气雷达回波识别和分析之降水回波1.层状云降水雷达回波特征——片状回波层状云是水平尺度远远大于垂直尺度云团，由这种云团所产生的降水称之为稳定性层状云降水。
降水区具有水平范围较大、持续时间较长、强度比较均匀和持续时间较长等特点。
⑴回波强度特征：①在PPI上，层状云降水回波表现出范围比较大、呈片状、边缘零散不规则、强度不大但分布均匀、无明显的强中心等特点。
回波强度一般在20-30dBz，最强的为45dBz。
②在RHI上，层状云降水回波顶部比较平整，没有明显的对流单体突起，底部及地，强度分布比较均匀，因此色彩差异比较小。
一个明显的特征是经常可以看到在其内部有一条与地面大致平行的相对强的回波带。
进一步的观测还发现这条亮带位于大气温度层结0度层以下几百米处。
由于使用早起的模拟天气雷达探测时，回波较强则显示越亮，因此称之为零度层亮带。
回波高度一般在8公里以下，当然会随着纬度，季节的不同有所变化。
⑵回波径向速度特征：由于层状云降水范围较大，强度与气流相对比较均匀，因此相应其径向速度分布范围也较大，径向速度等值线分布比较稀疏，切向梯度不大。
在零径向速度型两侧常分布着范围不大的正、负径向速度中心，另外还常存在着流场辐合或辐散区。
⑶零度层亮带：如前所述，在PPI仰角较高或者RHI扫面时，总能在零度层以下几百米处看到一圈亮环或者亮带回波，亮带内的回波比上下两个层面都强。
由于亮带回波总是伴随层状云降水出现，因此是层状云降水的一个重要特征。
（零度层亮带形成的原因：冰晶、雪花下落的过程中，通过零度层时，表明开始融化，一方面介电常数增大，另一方面出现碰并聚合作用，使粒子尺寸增大，散射能力增强，所以回波强度增大。
当冰晶雪花完全融化后，迅速变成球形雨滴，受雨滴破裂和降落速度的影响，回波强度减小。
这样就存在一个强回波带，说明层状云降水中存在明显的冰水转换区，也表明层状云降水中气流稳定，无明显的对流活动。
）2.对流云降水雷达回波特征——块状回波对流云往往对应着阵雨、雷雨、冰雹、大风、暴雨等天气。
学会看雷达回波图
雷达回波图，从蓝色到紫色表示回波强度由小到大（10-70dBz），从不同颜色回波可以判断降雨强度，雨区范围、未来降雨强度和移动。
1、如何识别雨区范围
雷达回波图上，绿色回波包围内的区域一般都对应有降雨出现。
一般而言，浅绿色有可能有降雨，深绿色一定有降雨。
图上从河北西北部一直到山西中部都有降雨出现
2、如何识别降雨强度
雷达回波从蓝色到紫色，降雨强度逐渐增强。
一般亮黄色区域一般对应有10毫米/小时左右降雨强度出现，暖红色雷达回波一般对应有20毫米/小时左右的降雨强度，并且有可能出现短时雷雨大风、冰雹等强对流天气。
如图上河北西北部有绿色雷达回波，有降雨出现，但雨势并不强。
山西北部、陕西中北部有黄色雷达回波，有中等强度降雨出现。
3、如何识别降雨未来趋势
以今天雷达回波的多时次动态图上可以看到，从21日9时开始一直到13时前后，影响西北华北一带的降雨系统呈现东北-西南走向，稳定向东偏南方向缓慢移动。
从14：40和14：50两张图上可以看到，降雨带移动缓慢，强度变化不大。
第1篇一、引言雷达技术作为现代军事、气象、航空航天等领域的重要手段，具有广泛的应用价值。
随着雷达技术的不断发展，雷达数据的处理和分析也日益成为关键环节。
本报告将对雷达数据分析的基本原理、常用方法以及应用领域进行探讨，旨在为雷达数据分析提供参考。
二、雷达数据分析基本原理1. 雷达数据概述雷达数据主要包括脉冲回波数据、连续波数据、多普勒数据等。
脉冲回波数据是通过雷达发射脉冲信号，接收目标反射回来的信号，从而获取目标的位置、速度等信息。
连续波数据则是通过雷达发射连续的电磁波，接收目标反射回来的信号，从而获取目标的速度、距离等信息。
多普勒数据则是通过分析目标反射回来的信号频率的变化，获取目标的速度信息。
2. 雷达数据分析原理雷达数据分析主要包括信号处理、目标检测、目标跟踪、目标识别等步骤。
（1）信号处理：对原始雷达数据进行预处理，包括滤波、压缩、去噪等，提高数据的信噪比，为后续分析提供高质量的数据。
（2）目标检测：通过检测雷达数据中的目标回波，确定目标的存在，并估计目标的位置。
（3）目标跟踪：对检测到的目标进行持续跟踪，估计目标的位置、速度等参数，提高跟踪精度。
（4）目标识别：根据目标的位置、速度等参数，对目标进行分类和识别，如飞机、舰船、地面车辆等。
三、雷达数据分析常用方法1. 信号处理方法（1）滤波：通过滤波器对原始雷达数据进行处理，去除噪声和干扰，提高数据的信噪比。
（2）压缩：通过压缩算法对雷达数据进行压缩，减少数据存储空间，提高处理速度。
（3）去噪：通过去噪算法去除雷达数据中的噪声和干扰，提高数据分析的准确性。
2. 目标检测方法（1）阈值法：根据雷达数据中目标回波强度，设定阈值，检测目标。
（2）概率密度函数法：根据雷达数据中目标回波的概率密度函数，检测目标。
（3）基于深度学习的方法：利用深度学习技术，对雷达数据进行特征提取和目标检测。
3. 目标跟踪方法（1）卡尔曼滤波：通过卡尔曼滤波算法，对目标的位置、速度等参数进行估计。
