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一次强降水过程TWP16风廓线雷达资料分析
引用本文:郑石,王冠,关健华,康博识,黄兴友. 一次强降水过程TWP16风廓线雷达资料分析[J]. 装备环境工程, 2021, 18(12): 116-127. DOI: 10.7643/issn.1672-9242.2021.12.018
作者姓名:郑石  王冠  关健华  康博识  黄兴友
作者单位:中国气象局沈阳大气环境研究所,沈阳 110166;辽宁省气象装备保障中心,沈阳 110166;中国气象局气象干部培训学院辽宁分院,沈阳 110166;辽宁省气象服务中心,沈阳 110166;辽宁省气象装备保障中心,沈阳 110166;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;中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,南京 210044
基金项目:中国气象局沈阳大气环境研究所和东北冷涡重点开放实验室联合开放基金项目(2020SYIAE03);国家自然科学基金(40775029);辽宁省气象局科研项目(BA201905)
摘    要:利用TWP16风廓线雷达资料,对2019年8月10—15日“利奇马”台风在辽宁盘锦登陆引发的强降水天气过程进行诊断分析。结果表明,风廓线雷达资料从时间和空间上能准确清晰地对这次强降水的天气系统变化过程进行连续监测。对流层中下层径向速度大于9 m/s(极值为11.2 m/s)、SNR大于55 dB(极值为70 dB)、Cn2大于1.0×10-10、速度谱宽大于2.5 m/s是强降水发生发展阶段,整个大气层垂直风场运动与降水过程有着较好的对应关系。对流中下层垂直下沉速度数值越大,降水越强,SNR能够很好地揭示强降水发生、发展、结束时雷达接收到目标散射信号的强弱,Cn2最大值1.0×10-10出现的最大探测高度和持续时间与降水有密切的关系。降雨不同高度层内,速度谱宽与其降雨量存在着显著的线性关系,即降雨强度越强,速度谱宽数值越大,反之利用速度谱宽的变化趋势可以得到降水强的变化趋势。研究结果揭示了风廓线雷达水平风廓线、径向速度、SNR、速度谱宽与降雨强度之间的内在联系,为风廓线雷达应用在降雨天气监测提供了参考。

关 键 词:风廓线雷达  特征分析  强降水
收稿时间:2021-07-07
修稿时间:2021-08-22

Analysis of TWP16 Wind Profile Radar Data during the Heavy Precipitation
ZHANG Shi,WANG Guan,GUAN Jian-hu,KANG Bo-shi,HUANG Xing-you. Analysis of TWP16 Wind Profile Radar Data during the Heavy Precipitation[J]. Equipment Environmental Engineering, 2021, 18(12): 116-127. DOI: 10.7643/issn.1672-9242.2021.12.018
Authors:ZHANG Shi  WANG Guan  GUAN Jian-hu  KANG Bo-shi  HUANG Xing-you
Affiliation:Shenyang Institute of Atmospheric Environment, CMA, Shenyang 110166, China;Liaoning Meteorological Equipment Support Center, Shenyang 110166, China;Liaoning Branch, Training Institute for Meteorological Cadres, CMA, Shenyang 110166, China;Liaoning Provincial Meteorological Service Center, Shenyang 110166, China; Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China
Abstract:
Keywords:wind profile radar   heavy precipitation   feature analysis
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