講座10雷達(dá)衛(wèi)星測(cè)雨課件

雷達(dá)、衛(wèi)星測(cè)雨技術(shù)與應(yīng)用

河海大學(xué)王加虎雷達(dá)、衛(wèi)星測(cè)雨技術(shù)與應(yīng)用

河海大學(xué)王加虎1雨量站網(wǎng)

估計(jì)降水分布

存在的困難和問題

成本問題。雨量計(jì)只能在點(diǎn)上精確測(cè)量降水，降水是具有高度空間分布特性的物理量，因此，一個(gè)雨量計(jì)所能代表的區(qū)域非常有限，要準(zhǔn)確測(cè)量一個(gè)流域上的降水分布必須布設(shè)非常稠密的雨量站網(wǎng)；系統(tǒng)維護(hù)。在人口稠密的發(fā)達(dá)地區(qū)，人員和技術(shù)支持不成為問題，但在人煙稀少的地區(qū)尤其是在上游山區(qū)，雨量站的維護(hù)相當(dāng)困難；質(zhì)量效率問題。雨量站通常有人工站和自動(dòng)站，人工站的人為讀數(shù)錯(cuò)誤，自動(dòng)站的數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤，以及將所有雨量站數(shù)據(jù)及時(shí)傳送到區(qū)域水情中心的時(shí)效等都是問題。（95%，公網(wǎng)）雨量站網(wǎng)估計(jì)降水分布

存在的困難和問題

成本問題。雨量計(jì)只2雨量站網(wǎng)

估計(jì)降水分布

地區(qū)差異對(duì)比

甘肅省，55.5萬(wàn)km2，400個(gè)站點(diǎn)，山洪災(zāi)害預(yù)警建設(shè)增加至4000個(gè)站點(diǎn)江西，遂川江流域2845km2，雨量站96個(gè)，其中45個(gè)長(zhǎng)系列站。學(xué)者研究表明，23~39個(gè)站可以滿足當(dāng)?shù)夭煌瑫r(shí)段測(cè)雨精度的要求。雨量站網(wǎng)估計(jì)降水分布

地區(qū)差異對(duì)比

甘肅省，55.5萬(wàn)km3雷達(dá)

“測(cè)雨數(shù)據(jù)空間分布合理”

雷達(dá)

“測(cè)雨數(shù)據(jù)空間分布合理”

4雷達(dá)

單個(gè)雷達(dá)的覆蓋范圍雷達(dá)

單個(gè)雷達(dá)的覆蓋范圍5雷達(dá)

雷達(dá)群雷達(dá)

雷達(dá)群6衛(wèi)星測(cè)雨

衛(wèi)星測(cè)雨衛(wèi)星測(cè)雨

衛(wèi)星測(cè)雨72測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

測(cè)站投資

2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

測(cè)站投資

82測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

測(cè)站應(yīng)急通訊

2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

測(cè)站應(yīng)急通訊

92測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

雷達(dá)投資

2003年中國(guó)新一代多普勒天氣雷達(dá)南京浦口的龍王山，山上建10層樓高的塔，塔上有一個(gè)12米的大球，球內(nèi)有直徑10m的天線，1300萬(wàn)。成都，95米高的塔樓，5700多萬(wàn)2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

雷達(dá)投資

2003年中國(guó)新一代多普勒天102測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

時(shí)空間分辨率比較，相互不可替代

站點(diǎn)：?jiǎn)吸c(diǎn)過程準(zhǔn)確，6h報(bào)，整點(diǎn)1mm觸發(fā)，閑事5mm加報(bào)雷達(dá)：局地空間分布合理，R=460km的圓形，但是<200km以內(nèi)效果較好，分辨率1-4km2，5~6min衛(wèi)星：

大范圍的空間分布合理，±50度之間，0.25*0.25度，約4000km2，3h一幅數(shù)據(jù)2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

時(shí)空間分辨率比較，相互不可替代

站點(diǎn)：112測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

雷達(dá)的難言之隱

雷達(dá)：缺乏歷史資料提高硬件的可靠性（12,5600km2）研究把雷達(dá)回波轉(zhuǎn)換為降雨量的方法提高雷達(dá)測(cè)雨產(chǎn)品的精度……2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

雷達(dá)的難言之隱

雷達(dá)：122測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

雷達(dá)的難言之隱

雷達(dá)：2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

雷達(dá)的難言之隱

雷達(dá)：132測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

衛(wèi)星的難言之隱

衛(wèi)星：研究把衛(wèi)星遙測(cè)信號(hào)波轉(zhuǎn)換為降雨量的方法提高衛(wèi)星測(cè)雨產(chǎn)品的精度缺乏歷史資料（1997年之后）……2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

衛(wèi)星的難言之隱

衛(wèi)星：142測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

各自的產(chǎn)品

2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

各自的產(chǎn)品

152測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

各自的產(chǎn)品

2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

各自的產(chǎn)品

162測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

各自的產(chǎn)品

2測(cè)站、雷達(dá)、衛(wèi)星

各自的產(chǎn)品

17小結(jié)

站點(diǎn)、雷達(dá)、衛(wèi)星各有所長(zhǎng)、各有所短相互不可替代小結(jié)

站點(diǎn)、雷達(dá)、衛(wèi)星183雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

凡是不具有多普勒性能的雷達(dá)稱為非相干雷達(dá)或常規(guī)氣象雷達(dá)，具有多普勒性能的雷達(dá)稱為相干雷達(dá)或多普勒雷達(dá)。主要的氣象雷達(dá)有：測(cè)云雷達(dá)。是用來(lái)探測(cè)未形成降水的云層高度、厚度以及云內(nèi)物理特性的雷達(dá)。其常用的波長(zhǎng)為1.25厘米或0.86厘米。工作原理和測(cè)雨雷達(dá)相同，主要用來(lái)探測(cè)云頂、云底的高度。如空中出現(xiàn)多層云時(shí)，還能測(cè)出各層的高度。由于云粒子比降水粒子小，測(cè)云雷達(dá)的工作波長(zhǎng)較短。測(cè)云雷達(dá)只能探測(cè)云比較少的高層云和中層云。對(duì)于含水量較大的低層云,如積雨云、冰雹等,測(cè)云雷達(dá)的波束難以穿透，因而只能用測(cè)雨雷達(dá)探測(cè)。3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

凡是不具有多普勒性能的雷達(dá)稱為非相193雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

測(cè)雨雷達(dá)。又稱天氣雷達(dá)，是利用雨滴、云狀滴、冰晶、雪花等對(duì)電磁波的散射作用來(lái)探測(cè)大氣中的降水或云中大滴的濃度、分布、移動(dòng)和演變，了解天氣系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和特征。測(cè)雨雷達(dá)能探測(cè)臺(tái)風(fēng)、局部地區(qū)強(qiáng)風(fēng)暴、冰雹、暴雨和強(qiáng)對(duì)流云體等，并能監(jiān)視天氣的變化。測(cè)風(fēng)雷達(dá)。用來(lái)探測(cè)高空不同大氣層的水平風(fēng)向、風(fēng)速以及氣壓、溫度、濕度等氣象要素。測(cè)風(fēng)雷達(dá)的探測(cè)方式一般都是利用跟蹤掛在氣球上的反射靶或應(yīng)答器，不斷對(duì)氣球進(jìn)行定位。根據(jù)氣球單位時(shí)間內(nèi)的位移，就能定出不同大氣層水平風(fēng)向和風(fēng)速。在氣球上同時(shí)掛有探空儀，遙測(cè)高空的氣壓、溫度和濕度。3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

測(cè)雨雷達(dá)。又稱天氣雷達(dá)，是利用雨滴203雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

圓極化雷達(dá)。一般的氣象雷達(dá)發(fā)射的是水平極化波或垂直極化波，而圓極化雷達(dá)發(fā)射的是圓極化波。雷達(dá)發(fā)射圓極化波時(shí)，球形雨滴的回波將是向相反方向旋轉(zhuǎn)的圓極化波，而非球形大粒子（如冰雹）對(duì)圓極化波會(huì)引起退極化作用，利用非球形冰雹的退極化性質(zhì)的回波特征，圓極化雷達(dá)可用來(lái)識(shí)別風(fēng)暴中有無(wú)冰雹存在。調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)。它是一種探測(cè)邊界層大氣的雷達(dá)。有極高的距離分辨率和靈敏度，主要用來(lái)測(cè)定邊界層晴空大氣的波動(dòng)、風(fēng)和湍流（見大氣邊界層）。3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

圓極化雷達(dá)。一般的氣象雷達(dá)發(fā)射的是213雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

氣象多普勒雷達(dá)。利用多普勒效應(yīng)來(lái)測(cè)量云和降水粒子相對(duì)于雷達(dá)的徑向運(yùn)動(dòng)速度的雷達(dá)。甚高頻和超高頻多普勒雷達(dá)。利用對(duì)流層、平流層大氣折射率的不均勻結(jié)構(gòu)和中層大氣自由電子的散射，探測(cè)1～100公里高度晴空大氣中的水平風(fēng)廓線、鉛直氣流廓線、大氣湍流參數(shù)、大氣穩(wěn)定層結(jié)和大氣波動(dòng)等的雷達(dá)。3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

氣象多普勒雷達(dá)。利用多普勒效應(yīng)來(lái)測(cè)223雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

雙波長(zhǎng)雷達(dá)和機(jī)載多普勒雷達(dá)等。利用一個(gè)運(yùn)動(dòng)著的小天線來(lái)等效許多靜止的小天線所合成的一個(gè)大天線的合成孔徑雷達(dá)的新發(fā)展雙線偏振雷達(dá)除了能獲得云中的強(qiáng)度信息外還能獲得云粒子的相態(tài)信息。因此，雙線偏振雷達(dá)可以幫助確定雨滴譜，并有效地改善區(qū)域降雨量的測(cè)量和提高洪水預(yù)報(bào)能力。3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的分類

雙波長(zhǎng)雷達(dá)和機(jī)載多普勒雷達(dá)等。233雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的基本原理（略）

電磁波的發(fā)射與接收雷達(dá)常用參數(shù)：工作頻率、波長(zhǎng)、發(fā)射功率、天線增益……雷達(dá)的反射率因子多普勒速度雷達(dá)仰角雷達(dá)方位角大氣折射……3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的基本原理（略）

電磁波的發(fā)射與接收243雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的回波形態(tài)片狀（亮帶）回波——層狀云連續(xù)降水塊狀（帶狀）回波——對(duì)流云連續(xù)降水絮狀回波——混合型降水3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的回波形態(tài)片狀（亮帶）回波——層狀云連續(xù)降253雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的主要顯示方式3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的主要顯示方式263雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的主要顯示方式3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的主要顯示方式273雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的主要顯示方式3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的主要顯示方式283雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的反射率因子氣候特征：福建3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的反射率因子氣候特征：福建293雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)測(cè)量的局限性虛假回波與地物回波對(duì)識(shí)別的影響遮蔽物對(duì)降水的遮掩速度模糊與距離模糊不同距離的最小回波強(qiáng)度不同不同距離有不同的切向分辨率不同位置、不同波長(zhǎng)的雷達(dá)，探測(cè)結(jié)果可能不同3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)測(cè)量的局限性虛假回波與地物回波對(duì)識(shí)別的影響303雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的局限性——遮蔽物3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的局限性——遮蔽物313雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的局限性——雷達(dá)位置差異3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的局限性——雷達(dá)位置差異323雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的局限性——雷達(dá)位置差異雷達(dá)電磁波在降水和大氣中的衰減情況不同，探測(cè)的回波形態(tài)和強(qiáng)度也可能不同架設(shè)高度的差異廈門，150m，1km高的探測(cè)能力180km長(zhǎng)樂，648m，1km高的探測(cè)能力280km仰角的差異……3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)的局限性——雷達(dá)位置差異雷達(dá)電磁波在降水和333雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)資料的產(chǎn)品線3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)資料的產(chǎn)品線343雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)資料的獲取和使用雷達(dá)資料的獲取氣象局網(wǎng)站有云圖一類的影像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)資料，簽合同國(guó)外的雷達(dá)數(shù)據(jù)即產(chǎn)品可以實(shí)時(shí)在線下載FTP功能3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)資料的獲取和使用雷達(dá)資料的獲取353雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)資料的獲取和使用雷達(dá)數(shù)據(jù)的格式中國(guó)氣象局雷達(dá)通用數(shù)據(jù)格式（V1.2）有代碼用于讀取，能夠自由實(shí)現(xiàn)雷達(dá)產(chǎn)品顯示和二次處理功能3雷達(dá)測(cè)雨

雷達(dá)資料的獲取和使用雷達(dá)數(shù)據(jù)的格式36小結(jié)

雷達(dá)的基礎(chǔ)知識(shí)雷達(dá)很“能”但不是萬(wàn)能的小結(jié)

雷達(dá)的基礎(chǔ)知識(shí)374衛(wèi)星測(cè)雨

星載測(cè)雨雷達(dá)產(chǎn)品經(jīng)過近50年的發(fā)展，基于可見光、紅外和微波等各類衛(wèi)星傳感器的降水反演算法也逐漸發(fā)展成熟起來(lái)。應(yīng)用降水反演算法制成的3種主要全球降水?dāng)?shù)據(jù)集，包括熱帶雨林觀測(cè)衛(wèi)星（TRMM）全球降水衛(wèi)星制圖（GSMaP）全球降水氣候項(xiàng)目（GPCP）數(shù)據(jù)集4衛(wèi)星測(cè)雨

星載測(cè)雨雷達(dá)產(chǎn)品經(jīng)過近50年的發(fā)展，基于可見光384衛(wèi)星測(cè)雨

星載測(cè)雨雷達(dá)熱帶降水測(cè)量衛(wèi)星測(cè)雨雷達(dá)（TRMM-PR）是第一部星載測(cè)雨雷達(dá)。還有后繼產(chǎn)品，如TRMM-TMI可見光，紅外云圖（降水云頂部）微波探測(cè)器（較強(qiáng)穿透性，測(cè)雨）最小可探測(cè)雨強(qiáng)0.7mm/h基本處理：標(biāo)定雷達(dá)回波強(qiáng)度，換算成降水產(chǎn)品4衛(wèi)星測(cè)雨

星載測(cè)雨雷達(dá)熱帶降水測(cè)量衛(wèi)星測(cè)雨雷達(dá)（TRMM394衛(wèi)星測(cè)雨

精度——瞬時(shí)值4衛(wèi)星測(cè)雨

精度——瞬時(shí)值404衛(wèi)星測(cè)雨

精度——月累計(jì)4衛(wèi)星測(cè)雨

精度——月累計(jì)414衛(wèi)星測(cè)雨

資料的獲取固定的團(tuán)隊(duì)做硬件維護(hù)和軟件解譯TRMM3B42RTTRMM3B42V6/data/datapool/TRMM/4衛(wèi)星測(cè)雨

資料的獲取固定的團(tuán)隊(duì)做硬件維護(hù)和軟件解譯424衛(wèi)星測(cè)雨

資料的獲取產(chǎn)品線很長(zhǎng)實(shí)時(shí)3B42RT修正3B42V74衛(wèi)星測(cè)雨

資料的獲取產(chǎn)品線很長(zhǎng)434衛(wèi)星測(cè)雨

資料的處理下載的文件*.Z解壓*.bin或*.hdf自解釋二進(jìn)制文件單個(gè)文件的處理有很多專用工具，hdfView等多個(gè)文件批處理或在線實(shí)時(shí)處理（1年2920）FORTRAN頭文件MATLAB外部函數(shù)庫(kù)VB6函數(shù)庫(kù)VB.NET函數(shù)庫(kù)4衛(wèi)星測(cè)雨

資料的處理下載的文件*.Z44小結(jié)

衛(wèi)星測(cè)雨就是星載雷達(dá)測(cè)雨自己的特點(diǎn)：范圍大固定的團(tuán)隊(duì)做硬件維護(hù)和軟件解譯使用上的“零成本”小結(jié)

衛(wèi)星測(cè)雨就是星載雷達(dá)測(cè)雨455雷達(dá)衛(wèi)星測(cè)雨的三種境界

偏硬件提高雷達(dá)掃描速度、提高實(shí)效克服距離模糊和速度模糊的問題偏數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析準(zhǔn)確識(shí)別降水相態(tài)提高雷達(dá)測(cè)量降水精度基于天氣雷達(dá)探測(cè)和預(yù)報(bào)降水短時(shí)預(yù)報(bào)一般是0-12h的天氣預(yù)報(bào),臨近預(yù)報(bào)則是0-3h的天氣預(yù)報(bào)。雷暴、暴雨(雪)、大風(fēng)、冰雹等嚴(yán)重災(zāi)害性天氣大多由25-250km的β-中尺度天氣系統(tǒng)所造成,龍卷的尺度更小。5雷達(dá)衛(wèi)星測(cè)雨的三種境界

偏硬件465基于衛(wèi)星遙感信息的鄰近預(yù)報(bào)

5基于衛(wèi)星遙感信息的鄰近預(yù)報(bào)

475小流域洪水災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)的兩種可選方案山洪，從降雨到成災(zāi)，時(shí)間間隔是“分鐘”“雨量站群”，是“重在免責(zé)”思路有什么好辦法呢？辦法一：老農(nóng)敲鑼辦法二：測(cè)量、估算、報(bào)警一體辦法二：雷達(dá)，做強(qiáng)降雨的鄰近預(yù)報(bào)5小流域洪水災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)的兩種可選方案山洪，從降雨到成486基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)相對(duì)于降水測(cè)量，用雷達(dá)資料進(jìn)行臨近降水預(yù)報(bào)的水平提高得較慢。目前，臨近預(yù)報(bào)技術(shù)主要包括雷暴識(shí)別追蹤和外推預(yù)報(bào)技術(shù)、分析觀測(cè)資料為主的概念模型預(yù)報(bào)技術(shù)以及數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)等。6基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)相對(duì)于降水測(cè)量，用雷達(dá)資料進(jìn)行臨近496基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)識(shí)別追蹤和外推預(yù)報(bào)技術(shù)主要以雷達(dá)資料為基礎(chǔ)，在這方面，交叉相關(guān)外推和回波特征追蹤識(shí)別外推是比較成熟的技術(shù)，已經(jīng)用于許多的臨近預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，其缺陷是預(yù)報(bào)時(shí)效較短，準(zhǔn)確率也不是很高。概念模型預(yù)報(bào)技術(shù)主要是通過綜合分析多種中小尺度觀測(cè)資料，包括雷達(dá)和氣象衛(wèi)星資料等，在此基礎(chǔ)上建立雷暴發(fā)生、發(fā)展和消亡的概念模型，特別是邊界層輻合線和強(qiáng)對(duì)流的密切關(guān)系等，再結(jié)合數(shù)值模式分析預(yù)報(bào)和其它外推技術(shù)的結(jié)果，然后建立雷暴臨近預(yù)報(bào)的專家系統(tǒng)，其不但可以獲取雷暴和對(duì)流降水移動(dòng)、發(fā)展的信息，還可以預(yù)報(bào)它們的生成和消亡。6基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)識(shí)別追蹤和外推預(yù)報(bào)技術(shù)主要以雷達(dá)資506基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)隨著精細(xì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用多普勒天氣雷達(dá)資料和其它中小尺度觀測(cè)資料進(jìn)行數(shù)值模式初始化，來(lái)預(yù)報(bào)雷暴的發(fā)生、發(fā)展和消亡已經(jīng)成為一個(gè)研究的熱點(diǎn)，該技術(shù)得益于雷達(dá)資料同化技術(shù)的發(fā)展和中尺度觀測(cè)資料的獲取，發(fā)展很快。ARPS(AdvancedRegionalPrediction)是美國(guó)Oklahoma大學(xué)的風(fēng)暴分析和預(yù)報(bào)中心（CAPS）研發(fā)的主要針對(duì)風(fēng)暴尺度的非靜力高分辨率區(qū)域預(yù)報(bào)系統(tǒng)ARPS模式采用廣義地形坐標(biāo)系統(tǒng)MM5（MesoscaleModelversion5）是PSU/NCAR研發(fā)的適用于對(duì)熱帶風(fēng)暴中緯度氣旋鋒面系統(tǒng)暴雨中尺度對(duì)流系統(tǒng)等重要天氣系統(tǒng)的非靜力區(qū)域數(shù)值模式模式RAMS模式RAMS(RegionAtmosphereModelSystem)是一三維、非流體靜力、可壓縮區(qū)域大氣模式。模式的動(dòng)力框架是非流體靜力、原始方程中尺度模式，WRF大家都知道，不用介紹。6基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)隨著精細(xì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技516基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)從國(guó)內(nèi)外的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，短時(shí)預(yù)報(bào)技術(shù)主要是針對(duì)強(qiáng)風(fēng)暴和強(qiáng)降水(雪)等容易致災(zāi)的強(qiáng)對(duì)流天氣開展研究的。這些技術(shù)包括基于圖形特征的雷暴識(shí)別追蹤以及結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的臨近外推預(yù)報(bào)及基于資料同化的短時(shí)數(shù)值預(yù)報(bào)等。以雷達(dá)回波為主的臨近外推預(yù)報(bào)，有兩個(gè)因素影響預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。其一是回波移速估計(jì)，另一個(gè)則是回波變化的估計(jì)。無(wú)論矩形區(qū)域跟蹤，或者不規(guī)則形狀的回波區(qū)域跟蹤，都是假定所跟蹤的對(duì)象線性移動(dòng)，不僅導(dǎo)致預(yù)報(bào)位置的偏差，而且降低了預(yù)報(bào)時(shí)效。利用風(fēng)暴生命史的概念模型控制回波變化，能在一定程度上改善預(yù)報(bào)回波場(chǎng)。但是需要利用充足的樣本來(lái)建立本地化的風(fēng)暴生命史概念模型。。6基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)從國(guó)內(nèi)外的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，短時(shí)預(yù)報(bào)技526基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)目前改進(jìn)預(yù)報(bào)的方法：一是多種探測(cè)資料的綜合應(yīng)用，即在應(yīng)用雷達(dá)資料的同時(shí)將其與雨量計(jì)資料、氣象衛(wèi)星、天氣探測(cè)資料和模式輸出成果等綜合集成并與人的經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，以人機(jī)交互的方式制作預(yù)報(bào)。二是雷達(dá)與數(shù)值模型相結(jié)合，通過中尺度模式與雷達(dá)資料的交互作用應(yīng)用，模式輸出雷達(dá)外推方法將有效地提高短時(shí)預(yù)報(bào)的水平。6基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)目前改進(jìn)預(yù)報(bào)的方法：536基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)雷達(dá)、鄰近暴雨預(yù)測(cè)、產(chǎn)匯流與潰壩聯(lián)動(dòng)6基于雷達(dá)的臨近預(yù)報(bào)技術(shù)546小結(jié)由于強(qiáng)對(duì)流天氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，發(fā)展變化快，短時(shí)數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)之中還有待于進(jìn)一步的研究與檢驗(yàn)。只有在強(qiáng)對(duì)流天氣發(fā)展到一定階段，能夠被雷達(dá)捕捉到之后，才能夠通過資料同化，不斷調(diào)整改善數(shù)值模式的初始場(chǎng)，進(jìn)而預(yù)報(bào)未來(lái)幾個(gè)小時(shí)的強(qiáng)風(fēng)暴天氣系統(tǒng)。也就是說(shuō)，在風(fēng)暴系統(tǒng)形成之初，而雷達(dá)又不能充分提供充分的初始信息時(shí)，模式預(yù)報(bào)的結(jié)果將不會(huì)有太大的改善。6小結(jié)由于強(qiáng)對(duì)流天氣系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，發(fā)展變化快，短時(shí)數(shù)值預(yù)報(bào)55研究目的：通過對(duì)比研究，尋找衛(wèi)星測(cè)雨和雷達(dá)測(cè)雨的優(yōu)劣勢(shì)，并探求利用衛(wèi)星測(cè)雨技術(shù)改進(jìn)雷達(dá)測(cè)雨（Q2）精度的方法。數(shù)據(jù)源:多源數(shù)據(jù)整合出的降雨數(shù)據(jù)StageIV（ST4）,分辨率4km,逐時(shí)(假設(shè)ST4為精準(zhǔn)數(shù)據(jù))；衛(wèi)星測(cè)雨數(shù)據(jù):PERSIANN-CCS和HE,分辨率0.04degree,逐時(shí)；雷達(dá)測(cè)雨數(shù)據(jù):Q2GC(gageconnectedradardata)和Q2RD（Q2radar-only）,分辨率0.01degree,逐時(shí)；區(qū)域:美國(guó)本土研究時(shí)段:12/01/2007-11/30/2008應(yīng)用舉例：降雨監(jiān)測(cè)精度比較研究研究目的：應(yīng)用舉例：降雨監(jiān)測(cè)精度比較研究56SeasonalScanQ2GCisclosertoStageIVthanothers.Alldatasourceisclosertoothersinwarmseasonthancoolseasonbothforraineventsandrainquantity應(yīng)用舉例：降雨監(jiān)測(cè)精度比較研究SeasonalScan應(yīng)用舉例：降雨監(jiān)測(cè)精度比較研究57SpatialDistributionBiasofSummeraccumulatedprecipitationInwest,CPCandHEmadelessbiasthanQ2RDandQ2GC,whichmaybeusefultoimproveQ2precipitationestimationofwarmseason應(yīng)用舉例：降雨監(jiān)測(cè)精度比較研究SpatialDistribution應(yīng)用舉例：降雨監(jiān)測(cè)精58實(shí)時(shí)衛(wèi)星測(cè)雨數(shù)據(jù)TRMM-3b42rt在洪水預(yù)警中的應(yīng)用研究（SERVIR-Africa）在對(duì)地面觀測(cè)和衛(wèi)星測(cè)雨數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析的基礎(chǔ)上，以分布式水文模型為工具展開研究研究區(qū)域：非洲Victoria湖Nzoia子流域結(jié)論：TRMM-3b42rt基本能夠用于驅(qū)動(dòng)Nzoia流域的洪水預(yù)警，但其效果有待進(jìn)一步改善。應(yīng)用舉例：SERVIR-Africa實(shí)時(shí)衛(wèi)星測(cè)雨數(shù)據(jù)TRMM-3b42rt在洪水預(yù)警中的應(yīng)用研59應(yīng)用舉例：SERVIR-Africa應(yīng)用舉例：SERVIR-Africa60應(yīng)用舉例：SERVIR-Africa應(yīng)用舉例：SERVIR-Africa61應(yīng)用舉例：SERVIR-Africa應(yīng)用舉例：SERVIR-Africa62分布式洪旱一體預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)應(yīng)用舉例：SERVIR-Africa分布式洪旱一體預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)應(yīng)用舉例：SERVIR-Afri631Background2742floodeventshavebeenreportedgloballyfrom1998to2008Thisfloodeventdatabasewascompiledfromfourglobalflooddatabases(Adhikariet.al,2009)Poster:NH51C-1068;GlobalFloodandLandslideCatalog:CompilationandApplications應(yīng)用舉例：基于衛(wèi)星測(cè)雨的全球洪水事件識(shí)別1Background應(yīng)用舉例：基于衛(wèi)星測(cè)雨的全球洪水事件64Xin’anjiangmodel(Zhao,1980),it’sknownaswaterbalancepartofVIC(Liang,etal.(1996)Canopyinterception,Dickinson(1989)Sub-gridroutingLinearreservoirCell-to-cellroutingtraveltimeThreefeedbacksfromroutingtorainfallrunoffgeneration2Model:CoupledRoutingandExcessSTorageDHM(CREST)應(yīng)用舉例：基于衛(wèi)星測(cè)雨的全球洪水事件識(shí)別Xin’anjiangmodel(Zhao,1980)653CalibrationstrategyForgaugedbasins,useAdaptiveRandomSearchalgorithm(ARS)Indicator:NSCE(Nash

Sutcliffecoefficientofefficiency)andBiasRatioRandomsearch,reduceparameterrangebytopN(10-20)resultsEasyandeffective,globaloptimization,needNOaprioriestimate;goodforparallelcomputing,etc.Forungaugedbasins,calibratemodelforarepresentativebasinineachclimatezone,transferparameterstoadjacent,ungaugedbasins應(yīng)用舉例：基于衛(wèi)星測(cè)雨的全球洪水事件識(shí)別3Calibrationstrategy應(yīng)用舉例：基于衛(wèi)664Evaluations-1/7:modelperformanceindischargesimulationatoutletCase:LakeVictoriaBasin,Nzoiastation30arcseconds+dailyForcingfromraingaugedataGlobalmonthlymeanPETCalibrationperiod1985-1999NSCE=0.82,Bias=-2.1%Validationperiod2000-2004NSCE=0.80,Bias=+3.5%Result:performanceisgood應(yīng)用舉例：基于衛(wèi)星測(cè)雨的全球洪水事件識(shí)別4Evaluations-1/7:modelperf674Evaluations-2/7:comparetoMODIS-basedfloodmonitoringCase:LakeVictoriaBasin,Nzoiastation30arcseconds+dailyForcingfromTRMMV6GlobalmonthlymeanPETPosterH21F0905Title:Satellite-basedfloodmonitoringinun-gaugedbasin:AfricacasestudyByS.Khan;Y.Hong;J.Wang;et.al.Result:modelcangiveareasonableestimateofinundatedarea應(yīng)用舉例：基于衛(wèi)星測(cè)雨的全球洪水事件識(shí)別4Evaluations-2/7:compareto684Evaluations-3/7:modelsensitivitytospatialresolutionCase:YangtzeRiver,DatongsubbasinForcingfromTRMMV6GlobalmonthlymeanPETAutomaticcalibrationResult:Sameresultsfromdifferentspatialresolution7parametersareindependentofscale6parametersaredependentonscale3parametersareunknown應(yīng)用舉例：基于衛(wèi)星測(cè)雨的全球洪水事件識(shí)別4Evaluations-3/7:modelsens694Evaluations-4/7(a):transferabilityofparametersCase:6sub-basinsinAfrica,calibratetheirparameters,compareparametersbetweenbasins1/8deg,3hourlyForcingfromTRMMV6GlobalmonthlymeanPETResult:calibratedparametersofdifferentsub-basinsareverysimilar,especially5sensitiveones應(yīng)用舉例：基于衛(wèi)星測(cè)雨的全球洪水事件識(shí)別4Evaluations-4/7(a):transfe704Evaluations-4/7(b):transferabilityofparametersCase:6sub-ba