顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法

1.本技术涉及雷达技术领域，特别是涉及一种顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法。


背景技术：

2.现代气象雷达产品由于具有面积覆盖大（如200km半径）、时空分辨率高（如1km，5min）的特点，因此广泛用于提供降雨信息，作为水文模型的输入或初始条件。目前雷达测雨方法已广泛应用于水文和气象学领域的研究中。
3.传统的原始雷达测雨方法需要在解决地杂波与异常传播、信号衰减、波束群等基本问题以后，将雷达测雨值与“地面实况”的雨量计测量值进行比较，以调整其在水文应用中的系统偏差。这是基于高空雷达观测到的降雨是垂直降落到地面的，与雷达波束采集的体积以下的地面降雨相对应的假设。然而，这个假设显然并非恒成立，因为其忽略了三维风场的风效应对于雨量测量的影响：风漂移效应导致雷达和雨量计之间产生不一致的空间相关性；风湍流效应下使得因围绕在雨量计周围的湍流气流造成雨量计捕获时错失部分雨量，从而使得雷达降雨估算的准确性低。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高雷达降雨估算的准确性的顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法。
5.一种顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法，所述方法包括：获取雷达监测的降雨强度数据以及wrf模型的三维风场数据；对所述降雨强度数据进行分析，确定各雨滴的直径和初始位置；根据各雨滴的直径、初始位置以及三维风场数据，基于地面与雷达波之间的空间划分的多个三维子空间，模拟地面与雷达波之间的各三维子空间内的质量加权雨滴运动轨迹，直至模拟到各所述雨滴到达地面，获得在风漂移作用下各所述雨滴到达地面的最终实际位置；根据各所述雨滴到达地面的最终实际位置，获得雷达与雨量计之间的空间关系；根据所述空间关系下雷达和雨量计对的降雨值，计算雷达偏差的校正系数，对雷达降雨值进行校正。
6.在其中一个实施例中，所述对所述降雨强度数据进行分析，确定各雨滴的直径和初始位置的步骤，包括：按照wrf模型的水平分辨率将降雨强度数据划分成水平方网格，即若干个雷达像元；再根据wrf模型的垂直分辨率划分地面与雷达波之间的空间为若干个垂直层，最终地面与雷达波之间的空间体积被划分为若干三维子空间；根据降雨强度和雨滴直径的关系，得到各雷达像元相应雨滴的直径；以雷达像元的中心点为初始水平坐标（x，y），以该中心点对应的雷达波束高度为
初始高度（），设置雨滴的初始位置（ x，y，）；式中：hc为该中心点对应的雷达波束高度；rd为该中心点到雷达测站的距离，r为地球半径；rea指雷达仰角；ir为折射率。
7.在其中一个实施例中，所述根据各雨滴的直径、初始位置以及三维风场数据，基于地面与雷达波之间的空间划分的多个三维子空间，模拟地面与雷达波之间的各三维子空间内的质量加权雨滴运动轨迹，直至模拟到各所述雨滴到达地面，获得在风漂移作用下各所述雨滴到达地面的最终实际位置的步骤，包括：根据雨滴的直径、初始位置以及三维风场数据，确定雨滴的位移关系，模拟地面与雷达波空间的每层雨滴的运动轨迹，所述运动轨迹通过雨滴的位移关系确定，雨滴的位移关系表达式为；式中，x、y和是三维风向的三个相互正交的方向；u、v和w分别是风场的x、y和分量；m为雨滴质量，g为重力加速度；re为雷诺数；为空气密度；为水密度；为空气粘度；d为雨滴直径；cd为雨滴的阻力系数；在每个时间步长内进行轨迹模拟，在该时间步长的最后，得到雨滴的新位置和速度将用于下一个时间步长的轨迹模拟；将所有时间步长的x、y和方向的位移分别累加，反复迭代进行雨滴运动轨迹模拟，直到雨滴移出当前子空间，所述所有时间步长的x、y和方向的位移分别累加表示为：
式中：dx
i,k 、dy
i,k
和是第i网格的第k层所有时间步长在x、y和方向上的位移累加量；dx
i,k,t
、dy
i,k,t
以及分别为第i网格的第k层以及时间步长在x、y、方向上的位移；tnk指第k层的时间步长；将边界处的雨滴出口位置和速度作为下一子空间的输入；进入下一个子空间继续反复迭代进行雨滴运动轨迹模拟，直至模拟到所述雨滴到达地面，获得在风漂移作用下各所述雨滴到达地面的最终实际位置的坐标（x
i,r
，y
i,r
），该最终实际位置定义为雷达像元的地面映射点，其中，最终实际位置的坐标为：式中，（x
i,r
，y
i,r
）为网格i的坐标；（x
i,o
，y
i,o
）为雨滴的原始水平坐标；kn指层数。
8.在其中一个实施例中，根据各所述雨滴到达地面的最终实际位置，获得雷达与雨量计之间的空间关系的步骤，包括：针对每个雨量计，搜索每个雨量计周围的雷达像元的地面映射点，并从中选择空间最邻近该雨量计的一个映射点，该映射点对应的雷达像元与该雨量计被视为一对经过校正的雷达-雨量计对，实现雷达-雨量计对的空间匹配。
9.在其中一个实施例中，根据所述空间关系下雷达和雨量计对的降雨值，计算雷达偏差的校正系数，对雷达降雨值进行校正的步骤，包括：根据所述空间关系下的雨量计的降雨值和雷达像元的降雨值计算雷达偏差的校正系数；式中，f是雷达偏差校正系数；是获得正确空间匹配的雷达-雨量计对的函数；g是雨量计的降雨值；r是雷达像元的降雨值；根据所述校正系数，校正雷达降雨值为：式中，是经过校正后的雷达降雨值；r是雷达像元的降雨值；f是雷达偏差校正系数。
10.在其中一个实施例中，所述雨量计的降雨值为校正后的雨量计雨量；获得所述校正后的雨量计雨量的方式为：根据雨滴运动轨迹的模拟和三维风场数据，计算雨滴和风速直径相应的风湍流误差；
式中，w为风速，d为雨滴直径；e
num
为风湍流误差；、和是仅和风速相关的系数；通过所述风湍流误差在雨滴谱上积分，计算由于风效应而漏失的降雨量；式中：表示由于风效应而漏失的总降雨量；dm为雨滴质量加权直径；v为雨滴的最终下落速度；n(d，dm)为雨滴谱；校正后的雨量计雨量为雨量计初始测量值与漏失的降雨量之和。上述顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法，通过获取雷达监测的降雨强度数据以及wrf模型的三维风场数据；对降雨强度数据进行分析，确定各雨滴的直径和初始位置；根据各雨滴的直径、初始位置以及三维风场数据，基于地面与雷达波之间的空间划分的多个三维子空间，模拟地面与雷达波之间的各三维子空间内的质量加权雨滴运动轨迹，直至模拟到各雨滴到达地面，获得在风漂移作用下各雨滴到达地面的最终实际位置；根据各雨滴到达地面的最终实际位置，获得雷达与雨量计之间的空间关系；根据空间关系下雷达和雨量计对的降雨值，计算雷达偏差的校正系数，对雷达降雨值进行校正，更为全面地考虑三维风场对雷达测雨误差的影响，使得雷达测雨的误差更为准确地得到校正，从而实现雷达降雨估算更准确地反映真实的降雨情况，提高了雷达降雨估算的准确性。
附图说明
11.图1为一个实施例中顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法的流程示意图；图2为本发明的雷达降雨量校正方法框架图；图3为本发明的雨滴漂移空间示意图；图4是地面风与直径为0.2、1和5mm的雨滴漂移图；图5是平均风速和雨滴的平均漂移距离的关系图；图6是雨量计、原始雷达、修正后雷达的雨量值时间序列图；图7是原始与校正后的雨量计-雷达对之间的相关系数对比图。
具体实施方式
12.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
13.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法，以该方法应用于终端为例进行说明，包括以下步骤：步骤s220，获取雷达监测的降雨强度数据以及wrf模型的三维风场数据。
14.步骤s240，对降雨强度数据进行分析，确定各雨滴的直径和初始位置。
15.其中，通过确定的各雨滴的直径和初始位置，设置雨滴的直径和初始位置，实现雨滴运动轨迹模拟的初始化。
16.步骤s260，根据各雨滴的直径、初始位置以及三维风场数据，基于地面与雷达波之间的空间划分的多个三维子空间，模拟地面与雷达波之间的各三维子空间内的质量加权雨滴运动轨迹，直至模拟到各雨滴到达地面，获得在风漂移作用下各雨滴到达地面的最终实际位置。
17.其中，获得在风漂移作用下各雨滴到达地面的最终实际位置，以得到正确的雷达与雨量计之间的空间关系。
18.步骤s280，根据各雨滴到达地面的最终实际位置，获得雷达与雨量计之间的空间关系。
19.步骤s300，根据该空间关系下雷达和雨量计对的降雨值，计算雷达偏差的校正系数，对雷达降雨值进行校正。
20.上述顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法，通过获取雷达监测的降雨强度数据以及wrf模型的三维风场数据；对降雨强度数据进行分析，确定各雨滴的直径和初始位置；根据各雨滴的直径、初始位置以及三维风场数据，基于地面与雷达波之间的空间划分的多个三维子空间，模拟地面与雷达波之间的各三维子空间内的质量加权雨滴运动轨迹，直至模拟到各雨滴到达地面，获得在风漂移作用下各雨滴到达地面的最终实际位置；根据各雨滴到达地面的最终实际位置，获得雷达与雨量计之间的空间关系；根据该空间关系下雷达和雨量计对的降雨值，计算雷达偏差的校正系数，对雷达降雨值进行校正，更为全面地考虑三维风场对雷达测雨误差的影响，使得雷达测雨的误差更为准确地得到校正，从而实现雷达降雨估算更准确地反映真实的降雨情况，提高了雷达降雨估算的准确性。
21.在一个实施例中，对降雨强度数据进行分析，确定各雨滴的直径和初始位置的步骤，包括：按照wrf模型的水平分辨率将降雨强度数据划分成水平方网格，即若干个雷达像元；再根据wrf模型的垂直分辨率划分地面与雷达波之间的空间为若干个垂直层，最终地面与雷达波之间的空间体积被划分为若干三维子空间；根据降雨强度和雨滴直径的关系，得到各雷达像元相应雨滴的直径；以雷达像元的中心点为初始水平坐标（x，y），以该中心点对应的雷达波束高度为初始高度（），设置雨滴的初始位置（ x，y，）；式中：hc为该中心点对应的雷达波束高度；rd为该中心点到雷达测站的距离，r为地球半径，r为6371km；rea指雷达仰角，单位为度；ir为折射率，ir为1.21。
22.其中，地面与雷达波之间的空间体积、wrf模型的三维分辨率（水平分辨率和垂直分辨率）共同决定着垂直层、水平方网格以及最终划分的三维子空间的数量，。
23.在一个实施例中，根据各雨滴的直径、初始位置以及三维风场数据，基于地面与雷达波之间的空间划分的多个三维子空间，模拟地面与雷达波之间的各三维子空间内的质量加权雨滴运动轨迹，直至模拟到各雨滴到达地面，获得在风漂移作用下各雨滴到达地面的
最终实际位置的步骤，包括：根据雨滴的直径、初始位置以及三维风场数据，确定雨滴的位移关系，模拟地面与雷达波空间的每层雨滴的运动轨迹，运动轨迹通过雨滴的位移关系确定，雨滴的位移关系表达式为；表达式为；表达式为；式中，x、y和是三维风向的三个相互正交的方向；u、v和w分别是风场的x、y和分量；m为雨滴质量，g为重力加速度；re为雷诺数；为空气密度；为水密度；为空气粘度；d为雨滴直径；cd为雨滴的阻力系数，该雨滴的阻力系数利用其与雨滴直径的经验关系进行估算；在每个时间步长内进行轨迹模拟，在该时间步长的最后，得到雨滴的新位置和速度将用于下一个时间步长的轨迹模拟；将所有时间步长的x、y和方向的位移分别累加，反复迭代进行雨滴运动轨迹模拟，直到雨滴移出当前子空间，所有时间步长的x、y和方向的位移分别累加表示为：式中：dx
i,k
、dy
i,k
和是第i网格的第k层所有时间步长在x、y和方向上的位移累加量；dx
i,k,t
、dy
i,k,t
以及分别为第i网格的第k层以及时间步长t在x、y、方向上的位移；tnk指第k层的时间步长，通过雨滴的位移关系表达式和公式（7）求得；将边界处的雨滴出口位置和速度作为下一子空间的输入；进入下一个子空间继续反复迭代进行雨滴运动轨迹模拟，直至模拟到雨滴到达地面，获得在风漂移作用下各雨滴到达地面的最终实际位置的坐标（x
i,r
，y
i,r
），该最终实际位置定义为雷达像元的地面映射点，其中，最终实际位置的坐标为：
式中，（x
i,r
，y
i,r
）为网格i的坐标；（x
i,o
，y
i,o
）为雨滴的原始水平坐标；kn指层数。
24.其中，可以将进行模拟到达地面的雨滴（即雷达像元的地面映射点）称为修正的雨滴点，修正的雨滴点表示为rrps，雨滴的原始水平坐标是原始雨滴点的水平坐标，原始雨滴点表示为orp，即雷达像元中心的雨滴点。
25.在一个实施例中，根据各雨滴到达地面的最终实际位置，获得雷达与雨量计之间的空间关系的步骤，包括：针对每个雨量计，搜索每个雨量计周围的雷达像元的地面映射点，并从中选择空间最邻近该雨量计的一个映射点，该映射点对应的雷达像元与该雨量计被视为一对经过校正的雷达-雨量计对，实现雷达-雨量计对的空间匹配。
26.在一个实施例中，根据该空间关系下雷达和雨量计对的降雨值，计算雷达偏差的校正系数，对雷达降雨值进行校正的步骤，包括：根据该空间关系下的雨量计的降雨值和雷达像元的降雨值计算雷达偏差的校正系数；式中，f是雷达偏差校正系数；是获得正确空间匹配的雷达-雨量计对的函数；g是雨量计的降雨值；r是雷达像元的降雨值；根据校正系数，校正雷达降雨值为：式中，是经过校正后的雷达降雨值；r是雷达像元的降雨值；f是雷达偏差校正系数。
27.在一个实施例中，所述雨量计的降雨值为校正后的雨量计雨量；获得所述校正后的雨量计雨量的方式为：根据雨滴运动轨迹的模拟和三维风场数据，计算雨滴和风速直径相应的风湍流误差；式中，w为风速，d为雨滴直径；e
num
为风湍流误差；、和是仅和风速相关的系数；通过所述风湍流误差在雨滴谱上积分，计算由于风效应而漏失的降雨量；
式中：表示由于风效应而漏失的总降雨量；dm为雨滴质量加权直径；v为雨滴的最终下落速度；n(d，dm)为雨滴谱；校正后的雨量计雨量为雨量计初始测量值与漏失的降雨量之和。
28.其中，雨量计的降雨值是经过校正风湍流所致的雨量计雨量误差后的雨量值，可以进一步提高雷达降雨值校正的精度。
29.上述顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法的优点在于：（1）本发明相较传统的雷达-雨量计对的垂直位置构造雷达-雨量计对的常规方法，优势在于考虑了包括风漂移效应和风湍流效应在内的三维风场的作用所导致的两者所估算的雨量偏差。
30.（2）本发明利用了wrf模型推导三维风场以及雨滴谱演算雨滴直径，充分考虑了雨滴微物理过程并进行运动轨迹模拟，发掘了雨量计和雷达的空间关系，实现了雷达降雨数据的校正，大大提高了雷达测雨数据的可靠性、准确性。
31.（3）本发明的顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法，简洁、高效，是第一次同时处理两种风效应对降雨强度数据的影响。
32.在一个实施例中，选取2017年6月5日0:00:00至2017年6月6日12:00:00，持续36小时累积降雨量为31.6毫米的降雨事件作为案例研究，具体描述一种顾及三维风场影响的雷达降雨估算误差校正方法，参见图2和图3，图2描述了雷达测雨校正的整体结构，图3形象地显示了风漂移对雷达雨量的影响，其中，实心点代表雷达观测到雨滴的投影位置，空心点代表雨滴漂移落到地面的最终位置。
33.按照wrf模型的分辨率，将地面与雷达波之间的空间划分为若干个三维子空间，本例配置wrf模型的分辨率为空间1km、时间0.5h以及垂直28层的分辨率；选取中心点坐标为53.75
°
n和2.29
°
w的雷达像元，设置为雨滴的初始位置坐标，并且设置0.2、1和5mm三种经典雨滴直径，实现雨滴运动轨迹模拟的初始化；模拟地面与雷达波之间的子空间内的雨滴运动轨迹，并将所有时间步长的位移累加，反复进行直到雨滴移出子空间；在新的子空间反复迭代以上模拟，直到雨滴到达地面，得到雨滴的最终位置，搜索雷达像元的地面映射点相应的雨量计，实现雷达像元与雨量计对的空间匹配，以得到正确的雷达与雨量计之间的空间关系，模拟结果如图4所示，箭头的起点和终点分别是雨滴在地面上的垂直投影位置和漂移映射位置，平均风速和雨滴的平均漂移距离的关系如图5所示；根据上述空间关系下的雷达和雨量计对的降雨值（即得到雷达-雨量计对的相应降雨量），其中，雨量计的降雨值是经过校正风湍流所致的雨量计雨量误差后的雨量值，计算雷达偏差的校正系数，最终校正雷达降雨值。图6是选取本实施例研究的校正前后的降雨量的结果，最后校正前后的雷达-雨量计对的降雨量相关系数计算验证结果如图7所示，可见经过本方法校正后的雷达雨量与雨量计的真实雨量值更为接近。
34.应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分
步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
35.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
36.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。