Ka波段云雷达晴空回波垂直结构及变化特征

陶 法 官 莉 张雪芬 胡树贞 杨 玲 马 强

1)(南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044) 2)(中国气象局气象探测中心，北京 100081) 3)(成都信息工程大学，成都 610255)

引 言

随着固态技术的发展，Ka波段云雷达能够长时间连续稳定、可靠运行，已经广泛应用于云的观测[1-3]，由于其灵敏度和时空分辨率高，不仅能够探测云的宏观结构，还可以得到云的微物理特性。然而受大气湍流、人类活动、昆虫等影响，边界层具有较强的非气象雷达回波，尤其在夏季大陆上空更加明显[4-5]。所以在无云的晴天，也常探测到雷达回波。据统计，Ka波段云雷达回波70%～80%的观测时间在边界层会受到晴空回波影响，因而极大限制了边界层云探测的准确性[6-7]。为得到晴空回波的特性和形成机理，20世纪30年代以来，国内外很多科学家开展了相关研究，分别从生态学和大气折射率指数两个角度对这类回波进行解释，认为这类回波主要源于昆虫、飞鸟或大气折射指数不均匀结构对微波的散射[8-13]。20世纪60年代Tatarski[14]应用局地各向同性湍流概念,导出电磁波在湍流介质中的散射公式,该理论被许多科学家用来解释大气中的晴空回波现象。尽管晴空回波对气象雷达探测有很大影响，但也有很多学者利用晴空回波探测到更多气象信息[15]，1994年Wilson等[16]将晴空回波作为示踪剂，通过扫描天气雷达探测低层大气风场。大气的垂直运动对雷达估测降水具有非常重要作用[17-18]。

晴空回波相比气象回波具有自身特征，可用于识别晴空回波和气象回波，郑佳锋等[19]、冷亮等[20]基于双偏振毫米波雷达，利用线性退极化比和反射率因子识别晴空回波和气象回波；Steiner等[21]利用三维反射率结构自动检测和去除雷达数据中的非降水回波, Ralph[22]利用雷达径向速度从降水回波中去除晴空回波,Luke等[4]基于Ka波段云雷达功率谱特征，采用神经网络算法自动识别晴空回波和气象回波；Knight等[23]采用双波长雷达，基于雷达反射率因子与雷达波长无关区分晴空回波和气象回波。

受边界层大气以及昆虫等影响，导致晴空回波形成机理和分布特征非常复杂，所以本文重点从气象特征、空间分布和偏振特性等方面,分析北京地区Ka波段云雷达探测的边界层晴空回波垂直结构及其变化特征。

1 数 据

本文使用布设在中国气象局大气探测试验基地的Ka波段云雷达，该雷达采用垂直观测，距离分辨率为30 m，时间分辨率为0.3 s，具体参数见表1。

激光云高仪型号为维萨拉生产的CL51，安装位置距离云雷达30 m，空间分辨率为5 m，时间分辨率为1 min。地面自动气象站位于雷达南侧20 m，其中温湿度传感器型号为维萨拉生产的HMP155，温度测量精度为±0.1℃(-50～50℃)，相对湿度测量精度为±2%(相对湿度不大于80%)，±3%(相对湿度大于80%)，时间分辨率为1 min；能见度仪为维萨拉PWD50，测量范围为10～35000 m，时间分辨率为1 min。研究时段为2017年1月—2019年12月。

2 晴空回波识别及分类方法

根据雷达回波呈现的形状将晴空回波大致分为两类：第1类称为点状回波，表现为离散的小亮点，主要由鸟和昆虫等造成；第2类称为层状回波，大多对应大气中折射率不均匀的区域，即湍流大气对雷达波的散射[24-25]。由于大气中有效湍流尺度随高度增加而增大，在边界层湍流尺度以毫米、厘米尺度为主，根据光学中的布拉格(Bragg)条件，后向散射有效湍流尺度ι是波长λ的一半：ι(π)=λ/2，所以云雷达探测到的湍流晴空回波一般出现在边界层。根据Tatarski湍流大气散射理论，层状湍流回波的雷达反射率η计算公式[26-28]:

(1)

(2)

其中，a2一般取2.8(量纲为1)，L0是湍流外尺度，一般为百米级，M是大气折射率的垂直变化率，M2一般在10-17～10-14之间，大气折射率的垂直变化率计算公式为

(3)

(4)

2010年Wood等[25]应用云雷达观测晴空回波中的昆虫回波，指出昆虫回波空间分布数量较少，体积较大，一般1000 m3中含有一个直径约1 mm 的昆虫，所以在雷达一个有效照射体内通常只有几个或十几个昆虫回波。雷达有效照射体积计算公式[5]为

Vpulse=1/4πr2φ2h。

(5)

式(5)中，r为目标物离雷达距离(单位：m)，φ为雷达波束宽度(单位：rad)，h为雷达距离分辨率(单位：m)。文中雷达波束宽度为0.7°，距离分辨率为30 m，根据式(5)距离1000 m 处雷达照射体积约为3500 m3,即照射体内约有3～4个昆虫。根据雷达方程在1 m3体积里直径为1 mm 的球形粒子反射率因子Z=1 mm6·m-3,即0 dBZ，其中dBZ=10lgZ，通常探测的点状昆虫回波反射率因子大于-30 dBZ。

图1 晴空回波识别与分类流程图

2017年7月27日00：00—24：00(北京时，下同)全天云雷达反射率因子叠加激光云高仪云底高度如图2所示，其中黑色点为激光云高仪的云底高度，填色为雷达反射率因子垂直廓线。图3为根据上述分类方法识别的晴空回波结果，蓝色为云回波，绿色为层状湍流晴空回波，红色则是点状昆虫晴空回波。

图2 2017年7月27日云雷达反射率因子叠加激光云高仪云底高度

图3 2017年7月27日云、层状湍流回波和点状昆虫回波识别结果

3 晴空回波顶高度随地面气温变化

对2017年3月—2019年10月近3年的晴空回波顶高度进行小时平均，与地面气温(来自地面自动气象站1.5 m 高度百叶箱内温度传感器)小时平均进行对比，得到晴空回波顶高度和地面气温的日变化如图4a所示。由图4a可以看到，晴空回波顶高度与气温变化趋势具有很好的一致性，随着气温的升高，晴空回波顶高度增加，13：00—14：00达到峰值高度，主要原因是温度增加后大气湍流强度增强，湍流高度增加。图4b是晴空回波顶平均高度与地面气温平均值逐月变化箱体图，其中1，2，11，12月由于气温过低几乎没有晴空回波，图中未绘出。气温低于5℃几乎没有晴空回波，与Kenichi[5]和Wood等[25]观测结论较一致。昆虫一般生活在边界层，温度在10℃以上，5℃以上有时也有少量晴空回波，另外随着温度降低，大气折射率也会减小，导致湍流回波减弱。2017年7月、2018年8月和2019年8月回波顶平均高度最高。从月平均变化趋势看，回波顶高度与气温相关性较好。

图4 2017—2019年晴空回波顶高度与地面气温对比(a)逐日变化，(b)逐月变化

4 晴空回波强度和速度垂直结构特征

对中国气象局大气探测试验基地2017年3月—2019月10月3 km 高度以内的晴空回波(包括点状回波和层状回波)雷达反射率因子和垂直移动速度进行统计，去除降水、云和雾回波，得到晴空回波反射率因子和垂直移动速度发生频次随高度变化图(图5)。由图5可以看出晴空回波反射率因子集中在-40～-15 dBZ 之间，随着高度增加较强反射率因子出现频次逐渐降低。垂直速度集中在-1.5～+0.5 m·s-1之间，下沉运动速度为负，上升运动速度为正，由于昆虫等在垂直方向移动速度一般小于0.1 m·s-1，所以晴空回波垂直移动速度主要来自大气湍流运动。将点状回波和层状回波分开后统计的雷达反射率因子概率密度分布如图6所示。由图6可以看到，层状回波反射率因子概率密度峰值为-35 dBZ，而点状回波反射率因子概率密度峰值在-30 dBZ，与理论计算较为一致。

图5 2017—2019年晴空回波雷达反射率因子和垂直速度发生频次随高度变化

图6 2017—2019年点状昆虫回波与层状湍流回波反射率因子概率密度

5 晴空回波线性退极化比结构特性

湍流团的不规则特性会产生偏振效应，在强水平风作用下，湍流团形状发生改变，趋于扁平，在强垂直风作用下会趋于垂直，利用双偏振雷达可以探测层状晴空回波的偏振特性。而昆虫等点状回波由于其形状的不规则也会产生偏振现象。本文云雷达采用垂直观测模式，无法区分水平偏振还是垂直偏振，通过线性退极化比衡量层状晴空回波和点状昆虫回波主轴与发射电磁波的电场方向的退偏振程度，进而表明其形状的不规则程度。线性退极化比计算公式为

(6)

式(6)中，ZHH为发射和接收，均是水平偏振波，ZHV为发射水平偏振波、接收垂直偏振波。对近3年有效样本分别统计点状昆虫回波和层状湍流回波线性退极化比随高度变化情况如图7所示。由图7可以看到，昆虫回波线性退极化比概率密度随着高度增加有向大值倾斜的趋势，即500～1000 m高度上线性退极化比大概率取值为-15～-10 dB，2500～3000 m则取值多为-10～-5 dB。层状湍流回波线性退极化比随高度增加基本不变，近地面1000 m以内，线性退极化比分布宽度较宽(从-15到0 dB)，这主要是由于近地面湍流混合较强烈，湍流尺度小，数密度大导致的。随着高度增加宽度逐渐变窄，其中1500 m处最窄(从-8到-5 dB)，主要是由于两种不同脉冲宽度(1 μs和10 μs)拼接时产生定标误差。点状昆虫回波和层状湍流回波线性退极化比随雷达反射率因子概率密度分布如图8所示，图中等值线为层状湍流回波的线性退极化比，填色为点状昆虫回波的线性退极化比。从图8可以看到，层状湍流回波线性退极化比整体较大，平均值约为-8 dB，且几乎不随雷达反射率因子变化；而点状昆虫回波线性退极化比则随反射率因子增大而变小，平均值约为-10 dB。

图7 2017—2019年晴空回波线性退极化比概率密度随高度分布

图8 2017—2019年点状昆虫回波(填色)和层状湍流回波(等值线)线性退极化比随反射率因子概率密度分布

6 结 论

本文利用激光和毫米波分析晴空回波散射的差异，结合图像处理技术将晴空回波分成点状昆虫回波和层状湍流回波；结合地面自动气象站气温数据对北京地区2017—2019年的云雷达晴空回波观测资料进行分析，统计晴空回波的强度、速度和高度随气温的变化规律；分别对点状昆虫回波和层状湍流回波统计其线性退极化比的垂直结构特征。得到如下主要结论：

1)利用激光云高仪和云雷达可以很好地区分云回波和晴空回波，结合图像处理技术能够分离出点状昆虫回波和层状湍流回波。受灵敏度的影响，云雷达一般只能探测3000 m 以内的湍流晴空回波。昆虫回波空间分布数量较少，体积较大，在雷达一个照射体内一般只有几个或十几个昆虫回波，其反射率因子一般大于-30 dBZ。

2)晴空回波顶高度与气温变化具有很好的一致性，随着气温的增加，晴空回波顶高度增加。主要原因是温度增加后大气湍流强度增加，使湍流晴空回波强度增加，湍流高度增加；当气温低于5℃几乎没有晴空回波，所以每年的1，2，11，12月几乎没有晴空回波，7月和8月晴空回波顶平均高度最高。

3)在边界层探测到的晴空回波垂直速度集中在-1.5～+0.5 m·s-1范围，晴空回波垂直移动速度主要来自大气湍流运动。

4)层状湍流回波线性退极化比随高度增加基本不变，平均值约为-8 dB；近地面1000 m以内，线性退极化比分布宽度较宽，主要是由于近地面湍流混合较强烈，湍流尺度小，数密度大，分布宽度随着高度增加逐渐变窄。点状昆虫回波线性退极化比随着高度的增加逐渐变大，平均值约为-10 dB。