不同降水条件下风廓线仪水平风评价

刘建忠，史 辰，张 醇

(1. 北京市海淀区气象局，北京 100089；2. 北京市气象局，北京 100089)

引 言

降水预报是气象服务的重点也是难点，提高其精细化预报准确率既需要高性能数值预报模式支持，也需要高精度的实况探测资料提供帮助，特别是风的探测。风廓线雷达是利用大气湍流对电磁波的散射作用进行大气风场等物理量探测的遥感设备，也称风廓线仪。因其探测资料时空分辨率较高，近年来在大气科学研究和天气预报业务等方面得到广泛应用[1]。如其强度和速度产品能够很好地监测、诊断降雨到降雪相态变化的持续时间[2]；另外，其结合激光雷达数据等，可估算高时空分辨率的边界层高度[3]；也可将风廓线仪资料同化到数值天气预报模式和空气质量模式，提高估算臭氧输送的精度[4]。

风廓线仪自投入使用以来，针对其探测精度有大量相关研究。如利用风廓线仪的5波束观测数据和探空资料，分析晴空和降水条件下风廓线仪探测的准确性，发现在均匀性降水条件下，虽然垂直速度很大，但大气在风廓线雷达5波束探测的水平范围内均匀，风廓线雷达测量水平风的准确性也较好[5]；在探测范围不均匀性降水条件下，东西波束和南北波束测得的径向风对称性较差，垂直速度变化差异较大[6]。对激光测风雷达、风廓线雷达和GPS探空仪同步观测数据进行对比，发现城市复杂下垫面条件下边界层不同高度风廓线雷达测风性能相对较差[7]；将NCEP再分析资料、探空资料，与VHF(very high frequency)雷达700 hPa水平风观测数据进行比较，发现风廓线雷达数据促进了资料同化的精度，一致性提高约10%[8]。利用探空数据和ERA-interim再分析资料与同期风廓线雷达数据进行对比，发现风廓线雷达资料与探空资料、再分析资料整体上相关性较好，相关系数随高度的增高而增大[9]；利用实际探空水平风对全国风廓线仪探测水平风的可信度进行评估，发现水平风总体在700 hPa高度以下可信，风向可信度随高度的增加而增大，风速可信度随着高度的增加而降低[10]。风廓线仪测风的精度直接影响其应用，特别是风廓线仪探测在常用等压面上到底和实际探空有多大差异？参照数值天气预报模式产品检验方法，利用探空资料对微波辐射计反演产品进行对比分析[11-12]，得出不同等压面上温、湿差异，这对如何评估风廓线仪资料提供了很好的借鉴。

2006年北京市南郊观象台风廓线仪建成并投入使用，在研究北京地方性天气发生发展的机理方面发挥了重要作用。如利用风廓线仪，结合激光雨滴谱仪和自动气象站等资料，对北京地区雨雪天气过程的演变特征进行分析，了解风廓线雷达反射率因子亮带、谱宽和雨滴谱仪降雨强度变化在弱降水相态转换发生时的表现[13]，了解特大暴雨过程急流的变化[14]，了解弱气压场背景条件下持续性雾霾天气形成和维持过程中偏东风和偏南风的作用[15]等。但在实际使用过程中，尤其是在强对流天气影响时风场有时会出现较大变化，如出现较乱的风向和较大风速变化(在某个时次没有数据)。冬季，晴朗静稳天气条件下，有时也会出现2000～3000m高度以上没有数据等，导致一些预报员认为降雨时风廓线仪产品不好用，影响风廓线仪的使用。本文利用北京市观象台2014—2018年风廓线仪资料，结合MICAPS地面资料，通过与同期08:00(北京时，下同)、14:00、20:00的探空资料进行对比，对风廓线仪产品进行误差定量对比分析，以期对风廓线仪在不同降水情况下与探空风的差异有全面了解，为今后更好利用风廓线仪资料，特别是为降水精细化预报服务提供帮助。

1 资料和方法

1.1 资 料

北京市观象台现役风廓线仪型号为CFL-06，表1列出其主要性能。该仪器能连续提供南郊观象台150～6000 m探测高度范围内大气水平风场、垂直气流、大气折射率结构常数等气象要素及其随高度的分布。本文所用资料为该型风廓线仪2014年8月至2018年8月的水平风资料，水平风的探测包括风向和风速，风向在0°～360°范围；探空资料为同期该台每日08:00、20:00规定等压面上的测风资料，汛期(6—9月)还包括每日14:00的资料。

表1 CFL-06风廓线仪主要性能Tab.1 Main performance of CFL-06 wind profiler

1.2 评价方法

考虑风廓线仪风和实际探空风两种资料特点，结合实际业务和科研应用需要，主要在不同等压面高度上对水平风进行对比分析。先将探空和风廓线仪各高度层的风分解为U、V分量，然后针对风廓线仪U、V分量风采用靠近法进行不同高度插值，得到规定等压面的U、V分量风资料，再进行对比评价，评价指标主要采用平均误差、均方根误差及相关系数。

在计算过程中，剔除由于人为原因或仪器故障导致不合理的数据，并结合MICAPS地面资料进行编程处理。考虑实际业务使用情况，仅分析925、850、700、500、400 hPa高度上U、V分量风的平均误差、均方根误差、相关系数的变化情况。

2 结果分析

2.1 总体情况

2.1.1U分量风

图1是2014年8月至2018年8月北京南郊观象台不区分有无降水、无降水和有降水情况下风廓线仪与探空U分量风的平均误差、均方根误差与相关系数的垂直廓线。可以看出，不同情况下各高度U分量风平均误差均为负值，说明风廓线仪探测的U分量风比探空资料偏小。平均误差的平均值有降水时最小(-0.39 m·s-1)，不区分有无降水时最大(-0.74 m·s-1)，无降水时介于两者之间(-0.72 m·s-1)。不区分有无降水时平均误差在-1.57～-0.14 m·s-1之间，其绝对值随高度递增；无降水时平均误差为-1.45～-0.19 m·s-1，其绝对值也随高度递增；有降水时平均误差为-1.13～-0.15 m·s-1，且在850～400 hPa高度平均误差明显偏小，其中700 hPa平均误差绝对值最小(0.15 m·s-1)，该高度以上平均误差的绝对值随高度递增，以下先增后减。

不同情况下各高度U分量风均方根误差在1.86～5.62 m·s-1之间，均方根误差平均值有降水时最小(2.77 m·s-1)，不区分有无降水时和无降水时比较接近(均为3.08 m·s-1)。700 hPa以下，有降水时均方根误差最大，不区分有无降水时次之，无降水时最小；700 hPa以上无降水时均方根误差最大，不区分有无降水次之，有降水时最小。不区分有无降水和无降水时均方根误差随高度基本呈增大趋势，而有降水时均方根误差随高度呈“增、减、增”的变化。

不同情况下各高度风廓线仪与探空U分量风相关系数在0.86～0.98之间，表明风廓线仪U分量风能较好地反映实际U分量风的变化。相关系数平均值在有降水时最大(0.92)，不区分有无降水和无降水时比较接近(均为0.91)。不区分有无降水时相关系数在0.87～0.94之间，925～500 hPa相关系数随高度递增，至400 hPa又减小；无降水时相关系数在0.87～0.93之间，且在500 hPa最大，该高度以上随高度递减，以下随高度递增；有降水时相关系数在0.87～0.98之间，表明有降水时相关性更好。但从随高度变化看，有降水时的相关系数比不区分有无降水时和无降水时复杂，850 hPa最小，500 hPa最大，随高度上升整体呈“减、增、减”的变化。

综上所述，风廓线仪探测的U分量风比探空资料偏小，且高层误差大于低层；有降水时U分量风误差较小，值得注意的是850 hPa高度均方根误差和相关系数均有较大变化，说明云对风廓线仪U分量风有一定影响(北京地区低云底高一般在1200 m左右，该地区风向变化对判断云底高是否抬升有借鉴意义)。无降水时误差大，尤其500 hPa以上误差较大。

图1 2014年8月至2018年8月北京南郊观象台不同情况下风廓线仪与探空U分量风的平均误差(a)、均方根误差(b)、相关系数(c)的垂直廓线Fig.1 The vertical profiles of average error (a), root-mean-square error (b) and the correlation coefficient (c) of U-component detected by wind profiler and the radiosonde data under different conditions at the southern suburbs observatory of Beijing from August 2014 to August 2018

2.1.2V分量风

图2为2014年8月至2018年8月北京南郊观象台不同情况下风廓线仪与探空V分量风的平均误差、均方根误差、相关系数的垂直廓线。可以看出，与U分量风相比，不同情况下各高度层V分量风平均误差变化区间明显减小，平均误差平均值在有降水时最小(0.07 m·s-1)，不区分有无降水时最大(0.41 m·s-1)。700 hPa高度平均误差均为负值，说明该高度风廓线仪V分量风整体比探空资料偏小。不区分有无降水时平均误差为-0.04～0.78 m·s-1，700 hPa最小，700 hPa以上平均误差随高度递增，以下随高度减小；无降水时平均误差为-0.24～0.58 m·s-1，925 hPa和700 hPa为负，其余高度为正，其中绝对值850 hPa最小；有降水时平均误差为-0.34～0.47 m·s-1，且700 hPa及以下均为负，以上为正。说明有降水时V分量风在700 hPa高度及以下比探空资料偏小，以上偏大。平均误差绝对值在700 hPa最小，925 hPa次之，且700 hPa以上随高度增加。

不同情况下各高度V分量风均方根误差为2.02～3.51 m·s-1，均方根误差平均值在无降水时最小(2.55 m·s-1)，有降水时次之(2.61 m·s-1)，不区分有无降水时最大(2.93 m·s-1)。不区分有无降水和无降水时V分量风均方根误差均在850 hPa最小，400 hPa最大，随高度上升呈“减、增”变化；有降水时均方根误差在925 hPa最小，700 hPa最大，随高度上升呈“增、减”变化。

不同情况下各高度V分量风相关系数为0.74～0.95，比U分量风的相关系数稍小。其中，各高度层相关系数的平均值在有降水时最大(0.91)，不区分有无降水时次之(0.87)，无降水时最小(0.77)。不区分有无降水和无降水时相关系数均在850 hPa最大，400 hPa最小，随高度上升呈“增、减”变化；有降水时925 hPa相关系数最大，700 hPa最小，随高度上升呈“减、增”变化。

综上所述，与U分量风相比，V分量风误差随高度变化相对较复杂，但总体上高层误差大于低层；有降水时，风廓线仪V分量风误差小，相关性较好；不区分有无降水时其误差较大，尤其500 hPa以上误差较大，相关性也较差。

2.2 不同降水情况

有降水时风廓线仪测风误差比无降水时小，那么不同降水情况下U、V分量风的误差到底有多大？这对研究不同降水形成机理很重要。因此，结合MICAPS地面天气现象资料进行分析，因2013年后北京南郊观象台地面观测业务有所调整，天气现象为雷暴类的代码不再编报，而雷暴类天气在实际工作中又非常重要，因此，按季节用大风和阵雨组合作为雷阵雨的判断条件，并以此编程计算分析。

图2 2014年8月至2018年8月北京南郊观象台不同情况下风廓线仪与探空V分量风的平均误差(a)、均方根误差(b)、相关系数(c)的垂直廓线Fig.2 The vertical profiles of average error (a), root-mean-square error (b) and the correlation coefficient (c) of V-component detected by wind profiler and the radiosonde data under different precipitation conditions at the southern suburbs observatory of Beijing from August 2014 to August 2018

仅对降雨、降雪、阵雨(雪)和雷阵雨情况下，不同高度上风廓线仪U、V分量风的平均误差、均方根误差、相关系数进行分析。毛毛雨因样本数量有限，不再赘述。

2.2.1U分量风

图3为2014年8月至2018年8月北京南郊观象台降雨、降雪、阵雨(雪)和雷阵雨时风廓线仪与探空U分量风的平均误差、均方根误差、相关系数的垂直廓线。可以看出，不同降水情况下各高度层U分量风平均误差的平均值阵雨(雪)时最小(-0.20 m·s-1)，降雨时次小(-0.42 m·s-1)，降雪时最大(-1.21 m·s-1)，雷阵雨时次大(-0.65 m·s-1)。降雨和雷阵雨时各高度层平均误差均为负值，表明降雨和雷阵雨时风廓线仪探测的U分量风均比探空资料偏小；降雪时仅在850 hPa为正，其余高度为负；阵雨(雪)时在850、700 hPa为正，其他高度为负。除雷阵雨时700 hPa高度平均误差绝对值最大、850 hPa次之外，其他三种情况下基本是低层平均误差小于高层。降雨时平均误差在各高度层变化幅度较小。

不同降水情况下各高度层U分量风均方根误差在0.99～5.17 m·s-1之间，其平均值在降雨与雷阵雨时最小(均为2.05 m·s-1)，降雪时次之(2.91 m·s-1)，阵雨(雪)时最大(3.38 m·s-1)。降雨和阵雨(雪)时均方根误差随高度上升呈“增、减、增”变化，降雪和雷阵雨时随高度呈“增、减”变化。降雪时925、850 hPa均方根误差比降雨、阵雨(雪)和雷阵雨时都小。降雨时均方根误差各高度层变化幅度较小。

不同降水情况下各高度层U分量风相关系数在0.65～0.99之间，其平均值在阵雨(雪)时最小(0.83)，雷阵雨时次小(0.88)，降雨时最大(0.97)，降雪时次大(0.94)。阵雨(雪)和雷阵雨时相关系数随高度呈“减、增、减”变化；降雪时相关系数随高度呈“减、增”变化；降雨时相关系数随高度呈“增、减”变化，且各高度层变化幅度较小。

综上所述，降雨和雷阵雨时风廓线仪探测的不同高度U分量风均比探空资料偏小，降雨时U分量风误差相对较小，相关性也较好；阵雨(雪)时误差变幅较大，相关性较差；降雪时925、850 hPa的均方根误差比降雨、阵雨(雪)和雷阵雨时都小。降雨时各统计量各高度层变化幅度较小。

2.2.2V分量风

图4为2014年8月至2018年8月北京南郊观象台降雨、降雪、阵雨(雪)和雷阵雨时风廓线仪与探空V分量风的平均误差、均方根误差、相关系数的垂直廓线。可以看出，不同降水情况下各高度层V分量风平均误差的平均值在降雨时最小(-0.08 m·s-1)，阵雨(雪)时次之(0.21 m·s-1)，雷阵雨时最大(0.45m·s-1)，降雪时次大(0.42m·s-1)。各高度层平均误差在降雪时均为正，表明降雪时风廓线仪V分量风比实际探空资料偏大；降雨和雷阵雨时平均误差在低层为负、高层为正；阵雨(雪)时仅850 hPa为负，其余高度层为正。除降雨情况外，其他降水情况基本是低层的平均误差小于高层。不同降水情况下各高度层V分量风均方根误差为0.62～5.00 m·s-1，其平均值在降雨和降雪时最小(均为2.16 m·s-1)，雷阵雨时次之(2.85 m·s-1)，阵雨(雪)时最大(3.13 m·s-1)。降雪时925、850、700 hPa的均方根误差比降雨、阵雨(雪)和雷阵雨时都小，而500、400 hPa的均方根误差偏大；雷阵雨时700 hPa的均方根误差比其他三种情况都大；降雨时均方根误差各高度层变化幅度较小。

图3 2014年8月至2018年8月北京南郊观象台降雨、降雪、阵雨(雪)和雷阵雨时风廓线仪与实际探空U分量风的平均误差(a)、均方根误差(b)、相关系数(c)的垂直廓线Fig.3 The vertical profiles of average error (a), root-mean-square error (b) and the correlation coefficient (c) of U-component detected by wind profiler and the radiosonde data under rain, snow, shower or snow shower, and thundershower weather conditions at the southern suburbs observatory of Beijing from August 2014 to August 2018

图4 2014年8月至2018年8月北京南郊观象台降雨、降雪、阵雨(雪)和雷阵雨时风廓线仪与探空V分量风的平均误差(a)、均方根误差(b)、相关系数(c)的垂直廓线Fig.4 The vertical profiles of average error (a), root-mean-square error (b) and the correlation coefficient (c) of V-component detected by wind profiler and the radiosonde data under rain, snow, shower or snow shower, and thundershower weather conditions at the southern suburbs observatory of Beijing from August 2014 to August 2018

不同降水情况下各高度层V分量风相关系数在0.76～0.99之间，其平均值在降雪时最大(0.95)，降雨时次大(0.92)，雷阵雨时最小(0.87)，阵雨(雪)时次小(0.88)。降雨和降雪时，相关系数随高度上升呈“减、增、减”变化；阵雨(雪)和雷阵雨时相关系数随高度上升呈“增、减、增”变化。雷阵雨时700 hPa的相关系数比其他三种情况都小；降雨时相关系数各高度层变化幅度较小。

综上所述，降雪时风廓线仪V分量风比探空资料偏大，其他降水情况下基本是低层偏小、高层偏大；除降雨外，其他三种情况的平均误差基本是低层小于高层。降雨和降雪时V分量风误差相对较小，相关性较好。降雪时925、850、700 hPa的均方根误差比其他三种情况小，500、400 hPa则相反。雷阵雨时700 hPa均方根误差大，相关性较差。降雨时V分量风均方根误差、相关系数在各高度层变化幅度较小。

3 结 论

(1)从不区分有无降水、无降水和有降水情况来看，风廓线仪U分量风比探空资料偏小，V分量风有些高度偏大、有些偏小。有降水时U、V分量风误差小，U分量风在不同高度均方根误差比V分量风稍大；风廓线仪和探空的U分量风相关系数的平均值比V分量风大，相关性更好，U分量风在850 hPa的误差和相关系数均有较大变化，说明云底对风廓线仪探测U分量风有一定影响。总体看，500 hPa以上风廓线仪的U、V分量风与探空资料差异较大，在实际使用时要注意。

(2)从降雨、降雪、阵雨(雪)和雷阵雨时的误差分析对比来看，降雨和雷阵雨时风廓线仪所测不同高度U分量风均比探空资料偏小。降雨时风廓线仪的U分量风误差相对较小，相关性较好。阵雨(雪)时则误差随高度变幅大，相关性较差。降雪时925、850 hPa的U分量风均方根误差比降雨、阵雨(雪)和雷阵雨时都小。雷阵雨时700 hPa的U分量风平均误差绝对值最大、850 hPa次之，其他三种降水情况时基本是高层误差大于低层。降雪时风廓线仪探测的V分量风比探空资料偏大，其他降水情况下基本是低层偏小、高层偏大。降雨和降雪时风廓线仪的V分量风误差相对较小，相关性较好。降雪时925、850、700 hPaV分量风的均方根误差比降雨、阵雨(雪)和雷阵雨时都小，500、400 hPa则相反。雷阵雨时700 hPaV分量风误差大，相关性较差。降雨时V分量风的均方根误差、相关系数在各高度层变化幅度较小。总体上，降雨时风廓线仪的U、V分量风误差相对较小，相关性较好。