水文循环的雷达遥感观测
水文循环是地球上最重要的物质循环之一，对于地球表层结构的演变和人类可持续发展具有重大意义。自20世纪50年代中期降雨雷达的出现，面向水文循环的雷达遥感观测技术已历经60余年的发展，成为水文循环观测与认知的重要支撑。随着以相控阵、合成孔径、超视距、太赫兹为代表的雷达遥感技术的发展，大量雷达遥感数据被广泛用来反演时空上复杂多变的陆地水循环变量，推动着遥感科学与水文科学的发展。小编特向您推荐“水文循环的雷达遥感观测 ”专栏。
主题关键词： 雷达遥感天气雷达雨滴谱降雨观测降雨径流预报降雨动能降雨遥感
水文循环是地球上最重要的物质循环之一，对于地球表层结构的演变和人类可持续发展具有重大意义。自20世纪50年代中期降雨雷达的出现，面向水文循环的雷达遥感观测技术已历经60余年的发展，成为水文循环观测与认知的重要支撑。随着以相控阵、合成孔径、超视距、太赫兹为代表的雷达遥感技术的发展，大量雷达遥感数据被广泛用来反演时空上复杂多变的陆地水循环变量，推动着遥感科学与水文科学的发展。小编特向您推荐“水文循环的雷达遥感观测 ”专栏。
- 论文汇编
- 摘要：降雨是地球系统水循环的核心组成要素，也是水文模型和陆面模式最重要的输入项之一。基于雷达遥感的降雨观测作为区域降雨监测的有效手段，为陆表过程模拟、灾害性天气探测和防洪减灾决策提供了良好的数据支撑。近年来，在不同观测需求和降雨应用场景下，雷达所获取的信息逐渐向双偏振、多角度、多频率、多分辨率与多天线等多模式方向发展。由于雷达观测的间接性，以及气象和水文研究对降雨观测时空尺度需求的多样性，从雷达观测的空中水汽到陆表降雨需要经历一系列转换过程，其中产生的大量不确定性，需要进行系统的偏差校正与数据处理，从而提高雷达陆表降雨反演的精度。基于此，本文总结了当下国内外多模式雷达遥感观测技术特点，对多模式雷达陆表降雨反演过程及方法进行了系统梳理，对此过程中的误差因子和校正方法进行了对比分析，最后展望了多模式雷达遥感在降雨观测领域的未来研究趋势。关键词：天气雷达;降雨观测;雷达遥感;多模式;城市洪涝1123|4512|5<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2023-09-28
- 摘要：本研究从当前数值大气模式应用于水文预报的现状出发，分析了将数据同化技术融入到陆气耦合水文预报中的重要性，针对时空分辨率较高的天气雷达测雨数据，在WRF模式耦合WRF-Hydro陆面水文模式的基础上，构建了逐小时快速更新的WRF-3DVAR同化系统，并进一步验证了其在华北地区降雨径流预报中的应用效果。结果表明，同化天气雷达结合传统气象监测数据可以有效提高WRF模式的预报降雨精度，特别是针对时空分布均匀型的降雨，同化后预报降雨的CSI/RMSE指标提高了23.24%—50.00%。在径流预报中，经过数据同化后，更准确的预报降雨使径流预报结果也一定程度上得到了改善，洪峰流量和洪量误差均有所降低，Nash系数也所提高，整体上数据同化对预报水文过程的改进效果也较为明显。但对于时空分布不均匀型的降雨，洪峰流量和峰现时间的预报结果仍不理想，后续需要从陆面水文参数的精准率定、预报误差的实时校正等方面进行改进。关键词：遥感;数据同化;天气雷达;快速更新;WRF-3DVAR;降雨径流预报1661|3736|3<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2023-09-28
- 摘要：海洋降雨对全球大气循环和局地气候均有重要影响，从遥感影像中监测降雨团对于海洋天气预报具有重要意义。合成孔径雷达以高空间分辨率进行大范围观测的能力使其成为10—30 km尺度大小的强降雨团的有效观测手段之一。针对Sentinel-1波模式获取的9种海面现象的SAR影像组成的数据集，本文使用融合特征的宽度学习系统BLS（Broad Learning System）进行了海面强降雨团的智能检测研究。结果表明强降雨团的检测精度为98.51%，召回率为95.24%，该结果与ResNet50预训练模型的结果相当，但是同等计算条件下后者的模型训练时间却是前者的20倍。此外，与传统深度学习网络相比，BLS的结构是灵活的，即可以通过增加节点或增加数据集来优化、更新模型。对于BLS的节点增量学习功能，本文实验证实其可以在无需重训练整个模型的前提下更新模型。针对训练数据集增广导致的模型更新任务，本文综合利用增量学习方案和重训练方案的优点提出了模型的混合更新方案，新方案既能保证模型的高精度又能显著降低模型更新所需时间。关键词：人工智能检测;海面强降雨检测;宽度学习系统;合成孔径雷达;模型更新1139|2168|2<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2023-09-28
- 摘要：雨滴谱（DSD）描述了降雨过程中雨滴数量随雨滴直径的分布情况，能够有效反映雨滴的微物理特征。基于DSD推导出的雷达反射率因子—降雨强度（Z-R）公式和单位降雨动能—降雨强度（KE-R）公式是雷达定量降水估计和土壤侵蚀评估的关键因素。目前，DSD获取普遍借助单点测量的地面雨滴谱仪，难以反映大尺度雨滴微物理过程的空间差异。GPM主卫星搭载的双频降水雷达（DPR）可以接收两个不同波段的雷达回波，能够获取更多雨滴信息，为空间三维DSD参数反演提供了可能。本文基于GPM-DRP的DSD反演信息，计算降雨强度、降雨动能和雷达反射率因子等参数，构建Z-R和KE-R经验关系，并以长三角地区雨滴谱仪网络观测数据为参考，进行精度评定。结果表明，DPR雷达遥感具有很好的DSD反演性能，有望为大尺度雷达降雨估测与水土保持决策等提供新的支撑。关键词：降雨;雨滴谱;雷达遥感;GPM;降雨动能1424|3123|0<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2023-09-28
