X波段測雨雷達系統在鄱陽湖降雨監測中的應用

摘要：鄱陽湖湖盆內存在雨量站分布不均、密度較低的問題，而X波段測雨雷達系統在解決遙測站少、面雨量計算代表性不足方面具有獨特優勢。基于鄱陽湖湖盆區周邊34個地面雨量站觀測資料，選取鄱陽湖2024年4～6月6場強降水過程，評估了X波段測雨雷達降水量估計產品的可靠性與準確性。結果表明：測雨雷達與地面雨量站在累計降雨量方面的相關性較好，相關性系數為0.870 2。同時，短時（1，3，6 h）降雨時段下比對遙測站點雨量和對應的雷達監測雨量，在累計時段和雨量達到一定等級后兩者相關性明顯提升，但測雨雷達在短時段降雨的監測中具有一定的局限性。整體而言，X波段測雨雷達對降雨過程的監測能力較好，能夠更好地呈現流域降雨的時空分布。

關 鍵 詞：面雨量監測；測雨雷達；定量估算；雷達產品；鄱陽湖

中圖法分類號：TV125 文獻標志碼：ADOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.S2.014

0 引言

鄱陽湖位于江西省北部，地處長江中下游南岸，是一個吞吐型、季節性湖泊，也是中國最大的淡水湖和國際重要濕地之一。鄱陽湖匯集江西省的贛江、撫河、信江、饒河、修河等五大河流來水，經調蓄，于湖口注入長江，構成以鄱陽湖為匯聚中心的完整輻射水系。實時、準確監測鄱陽湖湖區降水量，對于確保鄱陽湖的“一湖清水”以及防汛抗旱、水資源管理具有極其重要的意義。長期以來，鄱陽湖湖區地面降雨量采用傳統的雨量筒或雨量計設備獲得，受限于雨量站分布不均、密度較低，目前的雨量數據難以準確反映降雨的空間分布，從而導致湖區面雨量精度不高^［1-3］。因此，雨量筒和雨量計等傳統監測方法在面雨量監測方面受到限制。

與地面雨量站單點監測相比，測雨雷達作為一種主動遙感手段，可獲取精確、大范圍、高時空分辨率的實時降雨量信息，可有效防止局部強降雨漏測風險^［4-6］。近年來，中國研發了多種以雷達為核心的新型高分辨率局地面雨量自動監測系統^［7］。例如，韓文宇等利用C波段多普勒雷達對甘肅省天水市2013年的兩場降雨資料反演風場、回波與降水之間的關系，并檢驗發生冰雹和大風等強對流天氣過程的預警條件^［8］。此外，賀芳芳等基于自動氣象站、S波段雷達回波資料研究了上海市暴雨面雨量計算方法，并建立上海地區暴雨面雨量自動化查詢計算系統^［9］。傳統的S和C波段天氣雷達探測距離遠、成本高，在探測遠距離的近地面降雨時效果難以滿足使用要求^［10］。相比而言，X波段測雨雷達系統具有分辨率高、掃描盲區小、測量精度高等特點，同時多極化天線在高精度降水測量、降水結構探測及降水粒子相態反演方面具有獨特優勢^［11-13］。高山等采用西安市Ｘ波段全固態測雨雷達估測的降水數據同周邊6個地面氣象觀測站降水數據進行對比，分析了測雨雷達在西安市的探測效果和數據的準確性^［14］。以上研究表明，X波段雷達面雨量自動監測系統能夠有效防止局部強降雨漏測風險，在面雨量檢測上更加精確，但上述研究多集中于雷達系統的技術實現或特定區域的初步應用，對于X波段雷達在不同時間尺度下的監測性能、空間分布特征精細刻畫的全面評估尚顯不足。

本文基于鄱陽湖中心蛇山島建設的X波段測雨雷達面雨量自動監測系統，選取了2024年4～6月6場強降水過程，從不同時間尺度降雨量數值精度、降雨過程監測及暴雨中心落區識別等多個維度比較雷達的監測性能，以期全面評估雷達在降雨監測中的綜合應用能力，為鄱陽湖湖區雨水情監測預報“三道防線”建設，雷達測雨在區域降水量監測、水量平衡分析、預報預警中的應用提供可靠的技術支撐。

1 鄱陽湖測雨雷達系統

1.1 系統介紹

鄱陽湖測雨雷達系統包括1部X波段固態測雨雷達、4臺雨滴譜儀、雷達數據處理軟件、雷達應用服務軟件以及附屬配套設備等。

（1）測雨雷達。該設備位于鄱陽湖中心蛇山島上，來源于中科星圖億水（四川）科技有限公司生產的X波段雷達（HTRR-2000）。該X波段測雨雷達采用中頻相參脈沖多普勒體制，使用地型匹配掃描和垂直功率譜自動探測方式，以5 min為探測周期，可定量測量半徑36 km范圍內氣象目標的強度、平均徑向速度、譜寬及垂直功率譜參數，自動獲取60 m×60 m分辨率的格點雨量數據，并實時傳輸至數據處理單元進行處理，可實現對流域高分辨率格點雨量的精確測量。

（2）雨滴譜。4個雨滴譜監測站分別位于雷達站周圍的韓家壟、下山村、南磯鄉和蓮湖鄉。該套設備主要包括激光雨滴譜儀、遙測終端機、通信模塊、供電和基礎設施。激光雨滴譜儀是由激光光學發射源產生的一組平行光速，位于接收端的透鏡光二級管可以測量光強并把它轉換成電信號。當雨滴穿過激光束時產生接收信號通過減小的振幅計算出雨滴直徑；通過減小信號的持續時間測得雨滴下降速度。根據所有雨滴直徑和速度的統計比例確定降雨類型，進而修正雷達Z-R關系參數，提高雷達測雨精度。

1.2 系統功能

鄱陽湖測雨雷達系統通過自動接收雷達數據信息并對數據進行質量控制，將收集的資料進行綜合加工處理，實現區域面雨量的自動監測與應用。該系統主要功能包括信息采集、接收處理、存儲與共享、維護、查詢統計分析等功能。

產品輸出包括：①基本產品包括雨強，1，3，6 h及任意時段累計雨量，等值線分析等；②應用產品包括降雨過程回放、24 h動態雨量分布、區域降雨面積統計、雨量拼圖、統計報表、專題圖制作等。

系統可根據基本雨強數據完成任意時段累計雨量、等值線、雨量拼圖、降雨過程回放、統計報表、專題圖等成果的應用（圖1～2），從而直觀反映區域降雨分布情況和過程。系統充分發揮了其面雨量監測的技術優勢特點，有效解決了單一地面雨量計可能遺漏區域暴雨中心的問題，并避免了離散雨量站網監測數據點面關系不完全匹配的現象。

2 數據來源與方法

2.1 數據來源

本文使用鄱陽湖測雨雷達系統降水估算產品數據（Quantitative Precipitation Estimation，QPE）。目前該系統在鄱陽湖區設有1臺測雨雷達，覆蓋范圍為半徑36 km，輔助雨滴譜儀。地面雨量站數據為測雨雷達半徑36 km內34個遙測雨量站同步觀測資料。從中選取鄱陽湖2024年4月1～3日、4月13～14日、4月16～19日、5月3～4日、6月18～19日、6月24～28日6場強降水過程和地面雨量站監測進行分析。

2.2 數據處理

X波段測雨雷達采用Z-R關系來進行定量降水估測^［15-16］，具體表達式如下。

根據雷達回波強度dbz和反射率因子Z關系式，將dbz轉換為Z。

dbz=10lgZ（1）

利用天氣雷達對降水信息進行反演，主要依據反射率因子Z與降雨強度R的關系。

Z=A×R^b（2）

式中：Z為反射率因子；R為降雨強度；A，b為反演參數。

2.3 評估方法

以實際降雨過程為例，對比遙測雨量站與雷達測雨系統計算的數據。

（1）從測雨雷達掃描范圍內的40處遙測雨量站點選定比測分析的站點和降水時段。

（2）根據選定站點收集所在位置9個60 m×60 m格網雨量數據，從數據庫中導出對應格網對應時段的1，3，6 h的降雨量和累計降雨量數據，并通過格網雨量取平均值推算給定區域的雷達雨量。

（3）以遙測雨量站1 h降水量觀測為基準，選擇點、面兩種形式，按1，3，6 h和累計過程降雨，對不同降雨量級的降雨量、降雨強度與對應遙測站點進行相關性分析；同時，評估各站點的累計面平均雨量和格網面平均降雨量關系；最后，對測雨雷達和雨量計累計面平均雨量和空間分布情況進行對比分析。

3 結果分析

3.1 不同歷時降雨量監測結果對比

3.1.1 1 h降雨量比較

選取2024年4～6月6場強降雨過程的1 h累計降雨量的數據進行分析。其中測雨雷達和地面雨量站監測數據共計比對4 319個，絕對差區間為0～37.1 mm，全部樣本比測數據線性相關系數為0.282。其中10 mm以上比測數據132個，線性相關系數為0.282 4；15 mm以上比測數據54個，線性相關系數為0.316 0（圖3）。

3.1.2 3 h降雨量比較

選取2024年4～6月6場強降雨過程的3 h累計降雨量的數據進行分析。其中測雨雷達和地面雨量站監測數據共計比對1 380個，絕對差區間為0～32.6 mm，全部樣本比測數據線性相關系數為0.564 7。其中10 mm以上比測數據201個，線性相關系數為0.487 4；20 mm以上比測數據38個，線性相關系數為0.412 7（圖4）。

3.1.3 6 h降雨量比較

選取2024年4～6月6場強降雨過程的6 h累計降雨量的數據進行分析。其中測雨雷達和地面雨量站監測數據共計比對757個，絕對差區間為0.01～44.60 mm，全部樣本比測數據線性相關系數為0.594。其中30 mm以上比測數據39個，線性相關系數為0.555 6；50 mm以上比測數據9個，線性相關系數為0.685 7（圖5）。

3.2 累計降雨量比較

對6個場次降雨過程的累計降雨量進行分析，評估一個降雨過程各遙測站點的累計降雨量和測雨雷達相應區域監測累計降雨量之間的關系，綜合分析測雨雷達監測系統運行的穩定性。對比情況詳見表1。

選取2024年4～6月6場強降雨過程的累計降雨量數據進行分析。其中測雨雷達和地面雨量站監測數據比對204個，絕對差區間為0.1～149.8 mm，全部樣本比測數據線性相關系數為0.870 2。其中100 mm以上比測數據70個，線性相關系數為0.607 7；150 mm以上比測數據65個，線性相關系數為0.602 4（圖6）。

3.3 空間分布比較

3.3.1 實測降雨過程空間分布

以2024年4月1～3日、4月13～14日鄱陽湖兩場強降水過程為例，圖7給出了兩次降水過程的遙測站累計實測降水分布。2024年4月1～3日鄱陽湖發生大暴雨，暴雨主要集中在中部大部分區域，最大降雨量為鄱陽站的254 mm（圖7（a））。2024年4月13～14日鄱陽湖強降水，累計雨量大、短時雨強大，暴雨主要集中在南部，最大降雨量為鄱陽站的84 mm（圖7（b））。

3.3.2 雷達產品性能評估

雷達定量估算降水產品計算的累計降水分布結果表明（圖8），測雨雷達能夠相對準確地刻畫出兩次降水過程的主要空間分布特征，QPE產品估測的兩次強降水中心基本一致，但估測的強降水區范圍和整體雨量均較遙測站實測雨量偏大。

總體來說，測雨雷達系統可實現對覆蓋區域面雨量和暴雨中心的連續監測，雷達QPE產品可獲得大范圍降水的強度以及累計量，直觀反映雨區范圍，為降水監測預警提供快速更新的面雨量分析依據。

4 結論

針對鄱陽湖湖盆區內雨量站分布不均、密度較低導致湖區面雨量精度不高的問題，本文以鄱陽湖實際降水過程評估了X波段測雨雷達累計降水量估計產品在面降雨量、暴雨中心落區監測中的可靠性與準確性，得到如下結論：

（1）基于X波段測雨雷達的雨量自動監測系統通過對自動接收雷達數據信息進行數據質量控制，將收集的資料進行綜合加工處理，生成雷達回波拼圖、流域面雨量定量估算、格點化的估算降雨等多種雷達應用產品，實現對雷達定量估算降水產品的查詢、制作并顯示。

（2）短時（1，3，6 h）降雨時段下比對遙測站點雨量和對應的雷達監測雨量，在雨量達到一定等級后相關性明顯提升，但測雨雷達在短時段降雨的監測中具有一定的局限性。綜合2024年4～6月6場強降雨過程的累計降雨量進行分析，遙測雨量和雷達雨量的相關性較好，全部樣本數據相關性系數為0.870 2，反映出雷達測雨累計降雨量的成果質量較好，具有較明顯的規律。后續通過增加樣本資料優化算法進一步提升測雨雷達系統面雨量精度，進而推算出湖區面雨量。

（3）X波段測雨雷達QPE產品能夠刻畫出兩次降水過程的主要空間分布特征，測雨雷達暴雨中心和降雨分布與遙測站監測情況較為一致，表明測雨雷達對降雨過程的監測能力較好，能夠展現流域降雨的時空分布。

綜上，與傳統的區域面雨量監測方法相比，X波段測雨雷達系統在面雨量自動監測方面具備科學性、可行性和實用性，且在空間連續性、降雨演進、監測密度、維護工作量等方面具有較大優勢。該系統生成的產品數據能夠滿足區域降水監測的要求，有利于精準開展流域面雨量監測和水資源管理工作。未來將進一步通過不同的降水類型驗證X波段雷達QPE的適用性，評估X波段雙極化測雨雷達系統在降水數據監測精準度方面的可靠性，為全國大規模測雨雷達應用提供科學支撐。

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（編輯：謝玲嫻）