22、气象雷达极化技术与相控阵雷达极化技术解析

气象雷达极化技术与相控阵雷达极化技术解析

1. 气象雷达极化技术现状

气象雷达极化技术在气象应用中已取得显著进展，但仍面临一些挑战。在数值天气预报（NWP）模型中，像融化的雪和冰雹等混合物是雷达回波的主要来源，但这些情况在NWP模型中并未得到有效预测。因此，需要构建新的融化物质模型（融化雪和融化冰雹）来准确模拟极化雷达变量。

Jung等人开发并发布了极化雷达数据（PRD）的正向操作算子，可利用NWP模型输出模拟PRD。PRD模拟器代码已在相关网站发布，这将有助于更全面的NWP模拟和比较，以实现PRD的最优利用。

不过，模拟器的开发并不能解决所有问题。电磁建模误差和PRD测量误差尚未得到充分表征和记录，这限制了数据同化（DA）专家在基于NWP模型的分析中最优使用PRD。以下是典型的极化雷达测量值和误差：
| 变量 | 范围 | 误差 | 相对误差(%) |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| ZH (dBZ) | 0 - 70 | 1.0 | <10 |
| VH (m/s) | -25 - 25 | 1.0 | <10 |
| ZDR (dB) | 0 - 4 | 0.2 | ~100 |
| KDP (degree/km) | 0 - 3 | 0.2 | ~100 |
| ρhv | 0.9 - 1 | 0.01 | ~50 |

反射率和多普勒速度的测量误差分别约为1 dB和1 m/s，相对误差较小，约为10%。径向速度与NWP模型中状态的风分量呈线性关系，因此在NWP模型中同化径向速度会产生较大影响。而同化反射率Z的影响较难体现，因为它与预测的水混合比呈非线性关系，但相对误差仍然较小。对于极化测量，ZDR、KDP和ρhv的绝对误差虽小（<0.2），但相对误差巨大，约为100%。这是因为对于某些云和降水类型（如小雨和干雪），这些变量的固有值非常小。ρhv的动态范围很小（0.8 - 1.0），其测量值的0.1变化可能意味着水凝物种类的变化。由于非高斯误差分布和非线性关系，这些误差最终会通过误差传播导致分析偏差，在PRD DA使用中需要谨慎处理这些误差。

2. 模型微物理不确定性

在PRD的DA应用中，另一个问题是微物理参数化和NWP预报存在较大的变异性和不确定性。这些模型变异性限制了PRD对状态参数分析和模型预报改进的贡献程度。

大多数运行中的NWP模型使用单矩（SM）微物理和单参数滴谱分布（DSD）模型，仅预测水混合比。因此，所有雷达变量都与水混合比唯一相关，即仅雷达反射率因子就足以确定雨水混合比，这种模型没有为差分反射率和其他极化雷达变量改进雨水含量估计留下空间。

幸运的是，双矩（DM）和多矩（MM）微物理参数化方案最近得到了广泛关注和发展。例如，Thompson等人提出的SM和DM参数化混合方案、Milbrandt和Yau的MM（一、二和三矩）方案以及Lim和Hong的WDM6方案。这些DM或MM微物理参数化方案具有灵活性，能够纳入双极化信息，因为数浓度和粒子大小是独立的，从而可以模拟真实的PRD。考虑到PRD的独立信息有限，目前阶段DM方案适合用于PRD DA。

通过对超级单体风暴的极化雷达特征进行NWP模型模拟和雷达观测的比较，可以看出不同微物理方案的差异。在低海拔的极化雷达数据中，SM微物理方案在风暴前沿未产生增强的ZDR弧，而DM模型结果与雷达观测一致，出现了强ZDR弧。这主要是由于大小分选效应，小水滴被吹向风暴尾部，大水滴动量更大、下落更快，导致低海拔处ZDR值较大。

在中海拔的ρhv环特征方面，SM微物理方案中ρhv和ZH特征高度相关，未产生环结构，因为所有状态/观测变量通过单一的PSD/DSD参数连接。而DM微物理方案具有两个自由度，清晰地显示出与雷达观测一致的环结构。这表明在NWP模型模拟中使用兼容的微物理参数化方案对于产生真实的极化雷达特征至关重要，这样PRD才能对DA分析和预测产生积极影响。

然而，即使选择了双矩微物理方案，不同方案在产生极化特征方面仍存在较大差异。对中尺度对流系统的模拟结果显示，不同微物理方案模拟的PRD值（ZH、ZDR、KDP）存在显著差异，这表明这些方案在处理微物理过程时存在明显的不确定性。要获得收敛的结果以证明PRD DA对NWP的实际影响，仍有大量工作要做。

3. 未来PRD DA的期望

鉴于极化雷达测量的相对误差较大以及NWP模型微物理状态和过程参数化的不确定性问题，需要采取更系统的方法来最优利用PRD以改进定量降水估计（QPE）和定量降水预报（QPF）。以下是最优利用PRD涉及的各个组件及其相互依赖关系和连接：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(PRD观测):::process --> B(现场测量):::process
    A --> C(微物理参数化):::process
    C --> D(NWP模型):::process
    D --> E(EnKF DA系统):::process
    E --> F(基于DA的反演):::process
    A --> G(PSD模型):::process
    G --> F
    H(误差建模):::process --> F
    I(正向观测算子):::process --> F
    J(PRD误差表征):::process --> F
    A --> K(基于观测的反演):::process
    F --> L(QPE):::process
    K --> L
    F --> M(QPF):::process
    K --> M

每个组件都值得深入研究，以便准确构建物理模型和约束条件，并正确表征相关误差，从而实现PRD的最优利用。

4. 相控阵雷达极化技术背景与挑战

虽然多参数测量的雷达极化技术在气象应用中已成熟，但未来气象观测和量化需要更快的数据更新。新的相控阵雷达（PAR）技术最近被引入气象领域并受到广泛关注。

目前，WSR - 88D雷达完成一次体积扫描大约需要5分钟，对于龙卷风、下击暴流等持续时间短的恶劣天气事件，这个更新时间太慢。理想情况下，需要雷达数据具有更高的时间分辨率（<1分钟），以便揭示和跟踪恶劣风暴现象的详细演变。机械扫描的碟形天线雷达在实际操作中很难达到这种细节水平，尽管一些研究雷达（如RaXPol和Rapid Doppler on Wheels）能够在短时间内进行快速扫描。

使用PAR技术的另一个动机是多功能相控阵雷达（MPAR）计划。美国目前有四个雷达网络分别用于气象监测、空中交通管制和目标检测识别，使用MPAR网络可以将这些任务整合到一个雷达网络中，提高成本效益和管理/运营效率。为了满足所有任务的要求，这个单一雷达网络需要配备快速、强大且能灵活调整波束和扫描特性的MPAR网络。

PAR技术在军事领域已经成功应用了五十多年。最近微波技术的进步使相控阵天线更加可行和经济，气象雷达界开始投入时间和资源研究相控阵技术。美国首个相控阵气象雷达——国家气象雷达试验台（NWRT）已在俄克拉荷马州诺曼市建成。其脉冲到脉冲的波束转向能力使其能够在比机械转向波束更短的驻留时间内进行准确的气象测量，从而实现更快的数据更新。例如，在对强雷暴的观测中，NWRT/PAR每36秒更新一次数据，提供了风暴演变的详细信息，而WSR - 88D KTLX雷达的4分钟更新间隔则无法做到这一点。此外，NWRT/PAR还被用于间隔天线干涉测量，用于横向风测量和波束内不均匀性检测。

5. 相控阵雷达极化技术的发展与问题

PAR技术有潜力推动气象观测发展并服务于多个任务，雷达极化技术也有很大潜力改善气象量化和预报。因此，未来气象雷达期望同时具备极化（多参数测量）和PAR快速扫描能力，即极化相控阵雷达（PPAR）。

PPAR已在NASA和军事任务中得到应用，但由于技术挑战和高成本，扫描角度和孔径尺寸有限。例如，SIR - C/X - SAR任务、NASA/JPL的机载合成孔径雷达任务、日本的PALSAR和加拿大的RADARSAR - 2等都具备极化能力。此外，美国海军的P - 3飞机配备了具有全极化能力的FOpen雷达，洛克希德·马丁公司还开发了用于探测太空碎片的地面空间围栏原型PPAR。

然而，对于地面气象监测来说，使用PPAR技术存在困难。这是因为需要高精度的极化雷达测量，而开发该技术的资源有限。技术挑战包括：
- 二维广角扫描（与军事和NASA任务中的一维窄角扫描相比）。
- 极化雷达测量的高精度要求（如ZDR误差<0.2 dB和ρhv误差<0.01），这超过了传统机载目标检测的要求。这些精度在碟形天线雷达系统中经过几十年的研究和开发才得以实现，而PPAR很难达到这些精度。

平面PPAR（PPPAR）在进行准确的极化测量时存在固有局限性。PPPAR通常使用四个面来覆盖360°方位角，由于天线面及其宽边方向固定，波束和极化特性会随电子波束方向而变化，导致几何诱导的交叉极化耦合。扫描相关的波束特性和波束轴上的强交叉极化不是极化气象测量所期望的特征。

研究表明，当PPPAR波束偏离宽边方向时，会出现灵敏度损失和测量偏差误差。交叉极化耦合会导致气象极化测量出现偏差。例如，为了使ZDR偏差小于0.2 dB，交叉极化隔离度在ATSR模式下需要优于20 dB，在STSR模式下需要优于40 dB。

综上所述，气象雷达极化技术和相控阵雷达极化技术在气象领域都有重要的应用前景，但也面临着诸多挑战。未来需要进一步研究和改进相关技术，以实现更准确的气象观测和预报。

气象雷达极化技术与相控阵雷达极化技术解析（续）

6. 相控阵雷达极化技术的理论与校正方法

为了更好地应用相控阵雷达极化技术进行气象测量，需要建立相关理论来明确相控阵雷达天线处的电场与充满水凝物的分辨率体积内的电场之间的关系。通过理论推导，可以深入理解相控阵雷达极化测量的物理过程，为后续的误差校正和测量优化提供基础。

在实际测量中，相控阵雷达极化测量会存在偏差和误差，需要采取相应的方法进行校正和避免。以下是一些可能的方法：
- 系统校准 ：对相控阵雷达系统进行定期校准，确保硬件设备的性能稳定。校准过程可以包括对发射机、接收机、天线等部件的参数测量和调整，以减少系统误差对极化测量的影响。
- 数据处理算法 ：开发先进的数据处理算法，对测量数据进行滤波、降噪和误差补偿。例如，可以采用自适应滤波算法来去除噪声干扰，提高测量数据的质量。
- 模型修正 ：根据理论模型和实际测量数据，对相控阵雷达极化测量模型进行修正。通过不断优化模型参数，可以提高模型的准确性，从而更准确地模拟和预测极化测量结果。

7. 气象雷达极化技术与相控阵雷达极化技术的对比

气象雷达极化技术和相控阵雷达极化技术在气象观测中都有各自的特点和优势，以下是它们的对比：
| 对比项目 | 气象雷达极化技术 | 相控阵雷达极化技术 |
| ---- | ---- | ---- |
| 数据更新速度 | 较慢，例如WSR - 88D雷达完成一次体积扫描约需5分钟 | 较快，相控阵雷达可实现快速电子波束转向，数据更新时间短 |
| 扫描灵活性 | 机械扫描，扫描灵活性有限 | 电子扫描，可快速调整波束方向和扫描模式，灵活性高 |
| 测量精度 | 经过多年发展，碟形天线雷达系统可达到较高精度 | 受技术限制，目前在高精度极化测量方面存在挑战 |
| 应用场景 | 适用于常规气象监测和预报 | 更适合对快速变化的恶劣天气进行实时监测和跟踪 |

通过对比可以看出，相控阵雷达极化技术在数据更新速度和扫描灵活性方面具有明显优势，但在测量精度方面还需要进一步提高。气象雷达极化技术虽然数据更新速度较慢，但在测量精度方面相对成熟。在实际应用中，可以根据不同的气象观测需求，选择合适的雷达技术。

8. 气象雷达极化技术与相控阵雷达极化技术的应用案例

以下是气象雷达极化技术和相控阵雷达极化技术在实际气象观测中的应用案例：
- 气象雷达极化技术应用案例 ：在一次暴雨天气过程中，气象雷达极化技术通过测量极化雷达变量（如反射率、差分反射率等），可以准确识别降水类型（如雨、雪、冰雹等）和降水强度分布。通过对这些数据的分析，气象预报员可以提前发布暴雨预警，为公众提供及时的气象信息。
- 相控阵雷达极化技术应用案例 ：在一次龙卷风监测中，相控阵雷达极化技术凭借其快速的数据更新能力和灵活的扫描模式，能够实时跟踪龙卷风的移动路径和强度变化。相控阵雷达可以在短时间内对龙卷风进行多次扫描，获取详细的气象数据，为龙卷风的预警和防御提供有力支持。

这些应用案例表明，气象雷达极化技术和相控阵雷达极化技术在气象观测中都发挥着重要作用，能够为气象预报和灾害防御提供关键信息。

9. 气象雷达极化技术与相控阵雷达极化技术的发展趋势

随着气象观测需求的不断提高和技术的不断进步，气象雷达极化技术和相控阵雷达极化技术将呈现以下发展趋势：
- 高精度测量 ：不断提高极化雷达测量的精度，减少测量误差。通过改进硬件设备和数据处理算法，实现更准确的气象参数测量。
- 多参数融合 ：将气象雷达极化技术与其他气象观测技术（如卫星遥感、地面气象站等）进行融合，获取更全面的气象信息。多参数融合可以提高气象预报的准确性和可靠性。
- 智能化应用 ：引入人工智能和机器学习技术，实现气象雷达数据的智能化分析和处理。通过对大量气象数据的学习和分析，提高气象预报的自动化水平和准确性。
- 小型化和低成本化 ：研发小型化、低成本的气象雷达设备，扩大气象雷达的应用范围。小型化和低成本化的雷达设备可以更广泛地部署在不同地区，提高气象观测的覆盖率。

10. 结论

气象雷达极化技术和相控阵雷达极化技术在气象领域具有重要的应用价值和发展前景。气象雷达极化技术在数值天气预报、降水类型识别等方面已经取得了显著成果，但仍面临着微物理不确定性和测量误差等挑战。相控阵雷达极化技术凭借其快速的数据更新能力和灵活的扫描模式，为快速变化的恶劣天气监测提供了新的手段，但在高精度测量方面还需要进一步突破。

未来，需要进一步加强对气象雷达极化技术和相控阵雷达极化技术的研究和开发。通过不断改进技术和方法，提高测量精度、扩大应用范围，实现气象观测和预报的更准确、更及时。同时，要加强不同技术之间的融合和协同，充分发挥各自的优势，为气象事业的发展做出更大的贡献。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(气象雷达极化技术):::process --> B(高精度测量):::process
    A --> C(多参数融合):::process
    A --> D(智能化应用):::process
    A --> E(小型化和低成本化):::process
    F(相控阵雷达极化技术):::process --> B
    F --> C
    F --> D
    F --> E

这个流程图展示了气象雷达极化技术和相控阵雷达极化技术的共同发展趋势，包括高精度测量、多参数融合、智能化应用以及小型化和低成本化。这些趋势将推动气象雷达技术在未来不断发展和进步。