空间和地面雷达观测的定量交叉验证外文翻译资料

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空间和地面雷达观测的定量交叉验证

STEVEN M. BOLEN AND V. CHANDRASEKAR

Colorado State University, Fort Collins, Colorado

(Manuscript received 14 October 1999, in final form 8 February 2000)

摘要

同时比较热带降雨测量任务（TRMM）降水雷达（PR）和从国家大气研究中心运行的S波段偏振雷达收集的数据，交叉验证PR仪器的校准，并量化降水衰减对PR测量的影响。用在德克萨斯和佛罗里达州飞行前实验中收集的数据来交叉验证。

从具有不同视角，波束宽度和频率的两个独立平台定量比较雷达反射率是一项具有挑战性的任务，而且交叉验证是非常重要的。本文介绍了实施这种交叉验证的分析程序，还提出了降水的S波段和Ku波段反射率的理论模拟，以表征在没有衰减的情况下S波段和Ku波段之间的反射率的理论差异。分析表明，当衰减不显著时，TRMM PR测量值与地面雷达观测值的差异约在1dB内。同时也发现，在存在显著的路径积分衰减的情况下，在低于2km的高度处的衰减校正后的反射率与地面雷达观测值一致，差异约在1dB内。

1.简介

在较高的微波频率下工作的雷达，如13.8 GHz的热带降雨测量任务（TRMM）降水雷达（PR），和低频雷达相比，有相同的空间分辨率，但使用更小的天线的，所以具有成本较低的优点。这个成本优势是一个重要的考虑因素，因为对于太空天气雷达的水平分辨率要求应该在2到6公里之间，这样大多数气象应用就足够了（Meneghini和Kozu，1990）。然而，降水衰减大大抵消了通过使用较高频率获得的空间分辨率和增加的灵敏度。因此，对在较高频率下运行的雷达收集的数据的定量解释需要对衰减进行修正（Bringi等，1990）。

美国的大部分地面气象雷达在非衰减频率下工作，如S波段。雷达衍生产品的任何定量交叉验证，如来自这些雷达和宇宙飞船的降水，都必须确保两组雷达经过良好的校准，以使它们之间没有相对的偏差。偏差误差校准可能会导致交叉验证结果的误差。除此之外，TRMM PR返回信号也经历衰减，随后被校正。因此，准确的交叉验证非衰减地面雷达和PR测量的可以直接测量返回信号的路径积分衰减（PIA）。TRMM PR与地面雷达观测的交叉验证在概念上很简单，但在实践中很难完成。此外，PR传输500瓦峰值功率，接收机本底噪声约为-111.0 dBm，而下一代天气雷达如天气监视雷达1988多普勒（WSR-88D）或国家大气研究中心（NCAR）S波段偏振（SPOL）雷达在峰值功率下传输约1 MW，接收机噪声基底接近-115.5 dBm。此外，地面雷达记录的气象数据远远低于PR在近350公里高度记录的。因此，地面雷达记录的弱降水的反向散射可能会低于PR的本底噪声，约为20 dBZ（接近地球表面）。交叉验证分析的辅助结果之一是确定PR遗漏的回波分贝数。

在佛罗里达州墨尔本附近的八个案例研究中，1988年8月2日，9日，13日，15日，17日，20日和22日，NCARSPOL雷达[以下也称为地面雷达（GR）]获得了地面验证数据。在宽范围的雨滴尺寸分布（RSD）下进行模拟以确定S-和Ku波段频率之间的理想（非衰减）散射关系。然后使用模拟结果和GR数据，以确定给定平均风暴反射率的理论PR反射率。GR和PR的性能特征可以分别在网上（www.ncar.ucar.edu）和Kummerow等（1998）找到。

本文的组织结构如下。第2节描述了用于评估由不同视角和频率导致的PR和GR感知的反射率差异的理论模拟。第3节描述了用于比较GR和PR观察结果的方法。第4节描述了数据集的使用。第5节介绍了两种仪器之间比较的定量结果。第6节介绍了PR与GR观测相比“错过”的反射率。最后，第7节以结语和总结结束。

2.S和Ku波段的反射率的理论比较

基于空间的PR是一个向下指向的仪器，沿着plusmn;17°弧线横向方向扫描。因此，以下论证中可以将其模拟为基本垂直指向。相比之下，GR指向水平方向只有几度，可以建模为水平指向的仪器。两个雷达的观察几何形状如图1所示。本节开发了一个模拟，以获得S波段和Ku波段频率之间的反射率的理论差异。

图1 GR和PR视图几何图示

模拟使用T矩阵法计算雨中介质的散射（Waterman1971），由伽马RSD建模。通过根据可以表示为gamma;模型改变RSD参数来确定反射率值（Ulbrich 1983），

(1)

其中N（D）描述了在每单位体积的间隔（D，D Delta;D）中具有直径D的液滴数量。在以下范围内，通过在观测值范围（约束下雨率小于300 mm/h^-1）范围内改变参数进行模拟

10³lt;Nwlt;10⁵ 0.5lt;Dolt;2.5mm -1lt;mu;lt;4 (2)

其中Nw是与No，Do和mu;相关的归一化常数,

Nw=N₀f(u)D₀^-mu; (3)

(4)

同时假设液滴与定向倾斜角度赤道对称。假设倾斜角的分布为高斯，方位角在360度以上是均匀的，零均值和标准偏差为5°。

图2a示出了对于N₀= 8000，D₀固定为2.5mm，mu;= 0，不同指向角度的从零（最低点）到30°的Ku波段反射率的曲线图。如图2a所示，可以看出，在PR扫描的边缘（最低点17°度），来自天底指向的Ku波段反射率的差异仅为约0.05dBZ。因此，出于所有实际目的，PR被假设为模拟中的垂直指向的仪器。从该模型获得的S波段和Ku波段反射率之间的差异如图2b所示。三维曲线适合数据用作测量的GR和PR数据之间比较的平均值，并且还与1-标准偏差界限一起描绘。注意，由于非瑞利散射，对于相同的RSD，Ku波段的反射率可高达2dBZ。

(a) (b)

图2（a）对于N₀ = 8000，直径D₀= 2.5mm，mu;=0，K波段反射率与指向角的模拟。注意，PR中心角度为0°表示PR指向下方

（b）从模拟得到的S波段反射率与S波段水平指向和K波段垂直指向之间的反射率差异的散射图。 实线与细线偏离范围是1标准偏差

3.方法

原则上，GR和PR数据的比较可以通过散点图在三维上逐点进行。然而，PR和GR数据集之间的采样量和逐点扫描时间同步差异导致的不准确可能会导致错误的散点图。几何误差源包括卫星高度，速度和姿态的变化（Richards 1986）。 TRMM卫星高度的变化可能会导致分辨率的变化。以类似的方式，由TRMM卫星轨道偏心和地球的非球面性引起的轨道速度变化也可能有助于沿轨道方向的变化。这些变化可能有助于与GR数据相比可能导致差异的束填充效应。卫星滚动，俯仰和偏航可导致沿轨道方向的图像旋转和交叉轨道方向上的位移，使得难以正确地对准PR和GR点。

当有气象回波时，GR和PR数据同时收集。然后将数据集重新映射到GR中心坐标系。坐标变换中使用非球面地球模型（World Geodetic System 1984），以及TRMM卫星轨道特征。

然后使用最近邻内插法将PR数据采样到4.0公里的水平网格，海拔范围为1.5至15.0公里，增量为0.25公里。在网格上的每个点，确定到GR的范围，并计算GR波束宽度。然后每个点的PR数据在GR波束宽度上在垂直方向上平均（以反射率的线性尺度），产生高度等于GR波束宽度的三维PR分辨率体积。以类似的方式，使用每个高度的0.5公里网格的最近相邻插值对GR数据进行采样，然后在水平方向上的每个点进行平均，以匹配宽度的PR体积，从而产生与PR网格重合的最终三维分辨率网格。在进行平均化后的分析中获得三维体积，发现弯曲对GR束的影响不明显。最后，为了避免由前述各种因素引起的规定分辨率的不准确之处的差异，分辨率数据的网格数据在每个高度的整个水平平面上进行平均，这样即使网格点中存在位移，也会被平均减轻。随后，为PR和GR数据构建平均垂直分布，形成比较依据。对于每个案例研究，处理之前的数据的水平和垂直横截面示例如图3和图4所示。图3显示了8月13日GR和PR数据的水平和垂直横截面， 图4显示了8月15日的。这两个数字清楚地看出了GR的良好的水平分辨率和PR的精细垂直分辨率。还要注意的是，8月13日的数据集与8月15日的数据集有相对于GR的不同面积范围和范围位置。水平图像以2公里的高度显示，并且垂直横截面的位置标记在SPOL水平图像中。

图3 1998年8月13日，PR和GR水平和垂直图像以自然分辨率绘制，水平图像为2公里高度，垂直横截面显示在GR水平图像中，GR的良好水平分辨率和PR的精细垂直分辨率清晰可见，GR的范围小于60公里

（a）GR水平图像 （b）PR水平图像 （c）GR垂直截面 （d）PR垂直截面

图4

4.个例分析

在有气象回波的基础上，GR和PR同时进行观察，选择分析数据。在某些情况下，GR处于固定的高程扫描，并没有在高程扫描到风暴活动垂直剖面的全部程度。在所有情况下，GR都在平面位置指示器（PPI）模式下进行扫描。在固定高程情况下，方位扫描为360°，而在其他情况下，将方位角限制为风暴前沿的极限。在三个案例研究中，GR区域东北部的海洋中包含了重叠的反射率曲线；另外五个在地上。表1和表2分别给出了每个案例研究的GR操作特性和TRMM轨道特性的描述。

表1 地面雷达的运行特性，标有“*”的数据表示海洋表面

表2 TRMM PR轨道特征

1. 平均垂直剖面比较

图5-12显示了对于每个案例研究，PR测量的[]和衰减校正的[]数据，GR偏振反射率[]和Ku波段[]的平均GR等效反射率的平均垂直反射率分布。 的计算基于模拟结果，并测量每个高达2公里的平均GR反射率。 平均GR和PR反射率之间的差异是衰减校正数据的Delta;Zm=）-[或Delta;Zc=- ]。 和之间的差异可以从模拟中获得。从这个差异来看，对于给定的测量平均GR反射率，Ku波段调整的平均GR等效反射率为

=-ε[Z（GR）] （5）

其中ε[Z（GR）]是由图2b中的暗线给出的平均关系,注意，ε是负的，因此，总是大于或等于。

从图5-12可以看出几点。首先，在没有明显的衰减的情况下，地面雷达和TRMM PR测量的平均反射率在8月20日和22日的情况下可以看出在约1 dB内。这个结果非常重要，表明TRMM PR和GR之间校准的交叉验证。如果两个雷达之间没有校准差异，并且如果考虑到不同分辨率体积，角度和频率差异的所有影响，则和之间的差异给出了直接测量的PIA，其反过来可以用于各种应用，包括衰减校正算法的验证。图5-12显示了（具有衰减校正）和的垂直剖面。他们之间的低空协议相当好，从而交叉验证了PIA估计的表现。然而，图7和8还表明，在较高海拔处，Zc（PR）与的垂直分布的比较差异超过2dB，因此不是很准确。

图13显示了对于低于2.0公里的数据，-和-之间的复合差异作为平均值的函数。该数据基本上总结了当没有显着衰减时，和在的约1dB内一致。此外，PIA的估计是相当准确的（在1分贝以内）。 在这里研究的情况下，在最低高度的风暴水平范围内平均衰减高达8dB。

图5 1998年8月2日的平均反射率与高度 图6 1998年8月9日的平均反射率与高度

图7 1998年8月13日的平均反射率与高度 图8 1998年8月15日的平均反射率与高度

图9 1998年8月17日的平均反射率与高度 图10 1998年8月20日的平均反射率与高度

图11 1998年8月20日的平均反射率与高度 图12 1998年8月22日的平均反射率与高度

图13 平均风暴反射率与GR等效反射率与PR反射率之间的差异（对于高度le;2.0 km）

6.错过PR回波的百分比

在第1节中已经说明，在没有衰减的情况下，PR的检测阈值是大约20 dBZ。在本节中，我们定量估计与GR数据相比遗漏的PR数据的百分比及其对平均降雨量估计的潜在影响。为此目的，对和进行了一次单点比较。在2.0和2.5公里高度进行GR和PR之间的二维相关分析，以确保对齐错误对该计算没有贡献。如果需要确定匹配模式，则平均每次被确定并应用于整个数据集;实际上需要的水平位移小于2.0公里。随后，如果在GR回波的情况下，由PR（dBm）接收到的信号功率小于3dB信噪比，则被归类为缺失回波。表3总结了缺失回

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