李 哲 吳 翀 劉黎平 宗 蓉 羅 鳴

1)(復(fù)旦大學(xué)大氣與海洋科學(xué)系/大氣科學(xué)研究院， 上海 200438) 2)(中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100081) 3)(深圳市國家氣候觀象臺， 深圳 518000)

引 言

近年相控陣技術(shù)由軍用逐漸向民用領(lǐng)域發(fā)展，從單偏振相控陣?yán)走_(dá)向雙偏振相控陣?yán)走_(dá)發(fā)展。相比機(jī)械掃描雷達(dá)，相控陣?yán)走_(dá)采用電掃描方式，多個發(fā)射和接收單元的發(fā)射接收系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)快速掃描并獲取更高分辨率的數(shù)據(jù)[1-3]。X波段雙偏振相控陣?yán)走_(dá)建設(shè)條件靈活[4]，還可以彌補(bǔ)S波段雙偏振雷達(dá)網(wǎng)低仰角存在觀測盲區(qū)的不足，因此，中國氣象局在廣東開展了多部X波段雙偏振相控陣?yán)走_(dá)協(xié)同觀測試驗(yàn)，對冰雹生成的微物理過程以及龍卷開展精細(xì)化研究[5]。

盡管相控陣?yán)走_(dá)在掃描周期上具有優(yōu)勢，但過快采樣會降低采樣準(zhǔn)確性，相控陣?yán)走_(dá)的寬波束也會使距離雷達(dá)較遠(yuǎn)的回波被明顯平滑，難以探測到細(xì)微結(jié)構(gòu)。為了驗(yàn)證相控陣?yán)走_(dá)數(shù)據(jù)的可靠性，劉俊等[6]對比分析X波段相控陣?yán)走_(dá)與X波段機(jī)械掃描雷達(dá)的回波數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)相控陣?yán)走_(dá)受平滑作用影響導(dǎo)致探測的弱回波面積減少，強(qiáng)回波面積增加?？紤]到升級為雙偏振的相控陣?yán)走_(dá)，其雙偏振參量的可靠性也很重要，因此需要對雙偏振相控陣?yán)走_(dá)的探測能力進(jìn)行全面對比。雙偏振相控陣?yán)走_(dá)存在不同的數(shù)據(jù)誤差，研究發(fā)現(xiàn)雙偏振相控陣?yán)走_(dá)因受接收機(jī)內(nèi)部噪聲[7]、大氣環(huán)境擾動[8]以及回波自身變化等影響可產(chǎn)生嚴(yán)重的隨機(jī)性誤差。特別是對于數(shù)量級較小的雙偏振參量，噪聲會降低雙偏振算法的穩(wěn)定性。雙偏振相控陣?yán)走_(dá)還受陣列天線結(jié)構(gòu)影響，雷達(dá)波束寬度、天線收發(fā)增益等系統(tǒng)參數(shù)隨掃描角改變而變化，其中X波段雷達(dá)衰減比C波段、S波段雷達(dá)更強(qiáng)[9]，從而導(dǎo)致嚴(yán)重的系統(tǒng)性誤差[10]。系統(tǒng)性誤差主要分為雷達(dá)整體性誤差與仰角變化產(chǎn)生的誤差[11]，不同參量的系統(tǒng)性誤差會對雷達(dá)相態(tài)識別方法產(chǎn)生不同影響，使識別準(zhǔn)確性降低。因此需獲取準(zhǔn)確的隨機(jī)性誤差和系統(tǒng)性誤差量級，并有必要定量分析該誤差對于相態(tài)識別結(jié)果的影響。

雙偏振雷達(dá)通過發(fā)射和接收水平及垂直方向的偏振波，獲得不同形狀、不同尺寸觀測目標(biāo)在不同方向的回波以及存在的差異信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)相態(tài)識別。目前相態(tài)識別常用模糊邏輯相態(tài)識別 (fuzzy logic hydrometeor classification,FHC) 方法，F(xiàn)HC方法由Zadeh[12]提出，經(jīng)Straka等[13]和Zrnic等[14]引入雷達(dá)氣象領(lǐng)域。FHC方法的主要優(yōu)勢在于利用隸屬度函數(shù)設(shè)定各相態(tài)參量過渡閾值，有效解決不同相態(tài)之間參量重疊的問題，將多種參量的識別結(jié)果進(jìn)行綜合考慮，得到最合理的結(jié)果。然而，曹俊武等[15]發(fā)現(xiàn)FHC方法識別結(jié)果中各相態(tài)參量特征值并不明確。針對該問題，Park等[16]對FHC方法進(jìn)行優(yōu)化，加入融化層高度和降水類型等信息，并考慮數(shù)據(jù)誤差和波束展寬影響，以提高數(shù)據(jù)特征值不明顯相態(tài)識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。在不同誤差對FHC方法識別結(jié)果影響的研究中，徐舒揚(yáng)等[17]利用廣州S波段雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)，通過引入系統(tǒng)性誤差和隨機(jī)性誤差定量分析誤差對于識別結(jié)果穩(wěn)定性的影響，發(fā)現(xiàn)引入不同量級誤差后相態(tài)識別結(jié)果變化明顯，主要原因是FHC方法在相態(tài)識別過程中，部分參量間權(quán)重系數(shù)非常接近，由此得到的合成值也幾乎相同，識別結(jié)果易受誤差影響。水凝物相態(tài)識別是一種略為復(fù)雜的分類問題，Hunt等[18]提出的二叉決策樹算法在分類中起重要作用，決策樹算法易于理解并能夠?qū)崿F(xiàn)可視化分析，逐級將對象進(jìn)行分類。X波段雷達(dá)數(shù)據(jù)衰減嚴(yán)重，誤差較大，利用決策樹算法可以提高衰減較小參量的優(yōu)先級，降低誤差較大參量對識別結(jié)果的影響，提高其準(zhǔn)確性，因此研究決策樹算法在X波段雙偏振相控陣?yán)走_(dá)相態(tài)識別中的應(yīng)用有重要意義。

隨著粵港澳大灣區(qū)相控陣?yán)走_(dá)布網(wǎng)的推進(jìn)[19-20]，目前已有15部X波段雙偏振相控陣?yán)走_(dá)投入試運(yùn)行。但受相控陣?yán)走_(dá)獨(dú)特的天線結(jié)構(gòu)和掃描方式的影響，數(shù)據(jù)往往存在不同類型的誤差，同時(shí)FHC方法識別結(jié)果易受誤差影響出現(xiàn)異常相態(tài)，將影響新布網(wǎng)雷達(dá)的實(shí)際應(yīng)用效果。因此，本文在定量分析X波段雙偏振相控陣?yán)走_(dá)不同類型數(shù)據(jù)誤差的基礎(chǔ)上，建立基本結(jié)構(gòu)為二叉樹的決策樹相態(tài)識別(decision tree hydrometeor classification,DHC) 方法，對DHC方法進(jìn)行誤差敏感性檢驗(yàn)和識別效果檢驗(yàn)，并與FHC方法進(jìn)行對比，以改善相態(tài)識別效果。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)選取與質(zhì)量評估方法

本文使用2020年3月4日—9月15日深圳求雨壇站X波段雙偏振相控陣?yán)走_(dá)(簡稱X-PAR) 22317個時(shí)次反射率因子ZH(單位:dBZ)、相關(guān)系數(shù)ρhv、差分反射率ZDR(單位:dB)、差分傳播相移ΦDP(單位:(°))、差分相移率KDP(單位:(°)·km-1)等參量的三維體掃數(shù)據(jù)。X-PAR采用全相參脈沖多普勒、雙偏振以及相控陣體制，數(shù)據(jù)水平分辨率為30 m，垂直方向?yàn)?2層仰角，時(shí)間分辨率為92 s，原始數(shù)據(jù)經(jīng)過衰減訂正處理。通常S波段雷達(dá)衰減較弱，在升級改造過程中經(jīng)過嚴(yán)格標(biāo)定，觀測數(shù)據(jù)可靠性高，因此為了與X-PAR原始數(shù)據(jù)對比，選取相同位置的S波段雙偏振雷達(dá)(簡稱S-POL)作為參照雷達(dá)，S-POL水平分辨率為250 m，垂直方向?yàn)?層仰角，時(shí)間分辨率為6 min。

利用S-POL原始數(shù)據(jù)，對X-PAR的ZH和ZDR可靠性進(jìn)行驗(yàn)證。由于兩部雷達(dá)所處位置相同，高度相差9 m，可忽略經(jīng)緯度匹配問題，根據(jù)S-POL原始數(shù)據(jù)格點(diǎn)的仰角、方位角、徑向距離以及掃描時(shí)間，在X-PAR原始數(shù)據(jù)中找到仰角、方位角、掃描時(shí)間接近的格點(diǎn)。S-POL和X-PAR庫長不一致，故以S-POL庫長為基準(zhǔn)，對該長度下的X-PAR原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理，建立仰角、方位角、距離庫一一對應(yīng)的匹配點(diǎn)對，為了減小米散射對兩個波段對比的影響，ZDR的誤差計(jì)算僅選擇小到中雨的降水過程。在此基礎(chǔ)上，將誤差細(xì)分為標(biāo)定誤差(時(shí)間和仰角)、衰減訂正誤差、波束展寬誤差和隨機(jī)誤差，通過改變單一變量，保持其他變量不變，分類對誤差定量分析。在討論隨機(jī)誤差時(shí)，基于X-PAR原始數(shù)據(jù)，通過限制距離去除波束展寬帶來的誤差，限制ΦDP的大小去除衰減訂正誤差，固定仰角層去除仰角變化帶來的標(biāo)定誤差，以及去除因時(shí)間變化帶來的標(biāo)定誤差。其中仰角和距離的選擇應(yīng)保證匹配點(diǎn)對足夠多且不受地物回波影響。同理在對標(biāo)定誤差、衰減訂正誤差和波束展寬誤差討論時(shí)，采用相同的限制條件去除其他誤差干擾，但需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理去除隨機(jī)誤差。限制條件見表1。

表1 X-PAR不同誤差的限制條件Table 1 Limiting conditions for different errors of X-PAR

1.2 FHC方法的限制及DHC方法的優(yōu)勢

FHC方法通過構(gòu)建隸屬度函數(shù)，將輸入的雷達(dá)參數(shù)利用模糊規(guī)則計(jì)算合成值，每個相態(tài)對應(yīng)1個合成值，合成值最大的相態(tài)即為識別結(jié)果。FHC方法在計(jì)算過程中，不同參量的權(quán)重系數(shù)較接近，各參量優(yōu)先級幾乎一致，使得識別結(jié)果易受誤差影響。X-PAR波長相比于S-POL更短，對于橢球粒子的后向散射截面更大，散射特性不同會導(dǎo)致一定誤差，其中ZH偏差量級較小，接近0。對于直徑較大的粒子，兩種波長的ZDR存在明顯差異，當(dāng)粒子直徑為0.3～0.8 cm時(shí)，X-PAR的ZDR偏大0.3 dB[21]。同時(shí)X-PAR還因陣列天線硬件限制存在較大系統(tǒng)誤差以及衰減訂正誤差。在以上誤差共同影響下，導(dǎo)致FHC方法識別結(jié)果出現(xiàn)異常，為解決上述問題，本文提出DHC方法，其流程如圖1所示。

圖1 DHC方法流程Fig.1 Flow chart of DHC method

在雷達(dá)參量的選用上， DHC方法保留FHC方法中ZH，ρhv，KDP及融化層高度和降水類型，誤差較大的ZDR未保留。水凝物分類與FHC方法保持一致，包括以下9種：地物回波、晴空回波、干雪、濕雪、冰晶、霰、小到中雨、大雨和雨夾雹。DHC方法避開使用各個參量以及輔助信息同時(shí)進(jìn)行判別，從特征值較為特殊且誤差較小的參量開始，誤差較大參量最后進(jìn)行判別，逐級分離出相態(tài)，以降低誤差對于相態(tài)識別結(jié)果的影響。在融化層以下，利用ZH，ρhv依次分離出參量特征范圍明顯的地物回波、晴空回波和雨夾雹，利用KDP區(qū)分大雨和小到中雨；在融化層內(nèi)，通過ρhv區(qū)分層狀云中的干雪和濕雪，ZH和ρhv區(qū)分對流云中的雨夾雹和霰；在融化層以上，將融化層高度和ZH相結(jié)合區(qū)分層狀云中的干雪和冰晶，以取代誤差較大的ZDR，對流云中則先利用ZH分離出冰晶，再結(jié)合ρhv區(qū)分雨夾雹和霰。判別過程中融化層高度信息通過MLDA(melting layer detection algorithm)[22]獲得，在當(dāng)日L波段探空數(shù)據(jù)獲取的濕球溫度0℃高度基礎(chǔ)上，利用該高度上下位置雷達(dá)觀測到的融化物空間分布情況計(jì)算不同方位角的融化層頂和底層的高度；降水類型采用肖艷姣等[23]提出的區(qū)分方法，將組合反射率因子水平梯度、35 dBZ 回波頂高的水平梯度和垂直累積液態(tài)水含量密度作為分離參數(shù)，利用模糊邏輯算法分離層狀云和對流云。

針對DHC方法的效果評估，主要從兩個方面與FHC方法開展對比。第一是方法的誤差敏感性檢驗(yàn)對比，由于X-PAR誤差由系統(tǒng)性誤差和隨機(jī)性誤差兩部分組成[24]，因此在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步訂正后，人為引入兩種誤差，統(tǒng)計(jì)兩種方法各相態(tài)變化比例。第二是相態(tài)空間分布合理性對比，利用X-PAR濾波后數(shù)據(jù)，得到一段時(shí)間內(nèi)融化層以下、融化層內(nèi)和融化層以上各相態(tài)所占比例的統(tǒng)計(jì)結(jié)果以及典型個例相態(tài)分布結(jié)構(gòu)，并以S-POL的識別結(jié)果作為客觀驗(yàn)證，分析DHC方法識別結(jié)果的合理性。

2 基于統(tǒng)計(jì)的X-PAR誤差分析

2.1 ZH及ZDR總誤差

本文選取2020年3月18日10：30(北京時(shí)，下同)X-PAR和S-POL的ZH和ZDR原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，說明X-PAR總誤差存在的特點(diǎn)，其中S-POL 仰角為4.3°，X-PAR仰角為4.5°，對比結(jié)果見圖2。由圖2可知，X-PAR反射率因子整體高于S-POL，受衰減作用的影響，X-PAR未探測到S-POL 90°～180°方位角強(qiáng)回波后的邊緣弱回波。由于米散射效應(yīng)，兩部雷達(dá)的ZDR在ZH大于40 dBZ的區(qū)域差別較大。整體上，X-PAR的ZH和ZDR存在系統(tǒng)性偏移和隨機(jī)波動，在距離雷達(dá)較遠(yuǎn)的位置，系統(tǒng)性偏移有增大趨勢，可能是因?yàn)椴煌恢盟p訂正效果不同和X-PAR波束較寬對雷達(dá)采樣造成影響。以上對比表明：ZH和ZDR均存在一定誤差，經(jīng)統(tǒng)計(jì)ZH總誤差80%以上位于-1～5 dB，平均為1.6 dB，ZDR總誤差80%以上位于-0.8～0.2 dB，平均為-0.17 dB。總誤差由多種因素共同導(dǎo)致，誤差按特征表現(xiàn)為系統(tǒng)性誤差和隨機(jī)性誤差，產(chǎn)生的原因主要有標(biāo)定隨時(shí)間和仰角的變化、衰減訂正效果不同、波束寬度較寬和隨機(jī)噪聲，為了定量分析不同原因引起的誤差占比及特點(diǎn)，需要對總誤差進(jìn)行分類討論。

圖2 2020年3月18日10:30 X-PAR與S-POL的ZH和ZDR水平結(jié)構(gòu)(相鄰距離圈間距為15 km，+為雷達(dá)位置)Fig.2 The horizontal structure of ZH and ZDR of X-PAR and S-POL at 1030 BT 18 Mar 2020(the distance between adjacent circles is 15 km，+ denotes the location of radar)

2.2 ZH及ZDR隨機(jī)誤差

依據(jù)表1，選取2020年3—9月降水個例，通過逐小時(shí)訂正時(shí)間誤差，保持距離、仰角和ΦDP不變討論隨機(jī)誤差。由圖3中X-PAR的ZH和ZDR標(biāo)準(zhǔn)差與隨機(jī)誤差對比頻次可以看到，ZH隨機(jī)誤差均勻分布在零值上下，ZDR隨機(jī)誤差多處于-0.5～0.5 dB。隨著標(biāo)準(zhǔn)差增加，兩參量隨機(jī)誤差范圍均有所擴(kuò)大，但對于ZH標(biāo)準(zhǔn)差大于2 dB，ZDR標(biāo)準(zhǔn)差大于0.2 dB的區(qū)域，由于點(diǎn)數(shù)較少造成規(guī)律不明顯，為了進(jìn)一步探究隨機(jī)誤差的分布規(guī)律，分段繪制ZH和ZDR隨機(jī)誤差量級占比圖，并與總誤差進(jìn)行對比。由圖3可知，ZH和ZDR隨機(jī)誤差相對于總誤差范圍均有所減少，且更加聚集，其中ZH隨機(jī)誤差80%以上位于-2.5～2.5 dB，平均為0，ZDR隨機(jī)誤差80%以上位于-0.4～0.4 dB，平均為0。ZH標(biāo)準(zhǔn)差為0～3 dB比標(biāo)準(zhǔn)差超過3 dB的隨機(jī)誤差分布更加聚集，誤差范圍也相對減小，說明隨著數(shù)據(jù)波動增加，隨機(jī)誤差也隨之增加，但變化不明顯；ZDR標(biāo)準(zhǔn)差變化也表現(xiàn)出相同趨勢。為了降低隨機(jī)誤差對于后續(xù)相態(tài)識別結(jié)果的影響，采用以某格點(diǎn)前后4個庫長為1組數(shù)據(jù)，對該組數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，去除極小值和極大值，求取該組數(shù)據(jù)平均值，對X-PAR原始數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。

圖3 X-PAR的ZH和ZDR隨機(jī)誤差對比頻次及誤差量級占比Fig.3 ZH and ZDR random error comparison frequency and error magnitude ratio of X-PAR

2.3 ZH及ZDR標(biāo)定誤差

X-PAR標(biāo)定誤差是時(shí)間變化產(chǎn)生誤差與仰角變化產(chǎn)生誤差的疊加，因此將標(biāo)定誤差分為時(shí)間誤差和仰角誤差進(jìn)行討論。依據(jù)表1，利用2020年3—9月濾波后數(shù)據(jù)，保持距離、仰角和ΦDP不變討論時(shí)間誤差，分析誤差對比頻次及時(shí)間誤差量級占比(圖4)。去除時(shí)間誤差，利用同時(shí)間的濾波后數(shù)據(jù)，通過保持距離、ΦDP不變討論仰角誤差，對仰角進(jìn)行分段，選擇-5.0°～-1.5°，-10.5°～-5.1°兩段，分析ZH和ZDR的仰角誤差量級占比(圖4)。由ZH及ZDR時(shí)間誤差頻次可以看到，兩參量因時(shí)間變化產(chǎn)生的誤差分布均勻，不因時(shí)間改變產(chǎn)生較大變化，時(shí)間誤差量級占比顯示在去除其他誤差后，ZH及ZDR時(shí)間誤差的范圍相對更加聚集，其中ZH時(shí)間誤差80%以上位于-0.5～4.5 dB，平均為2.3 dB，ZDR時(shí)間誤差80%以上位于-0.6～0 dB，平均為-0.23 dB。仰角誤差量級占比顯示仰角變化產(chǎn)生的ZH誤差相對較小，且誤差范圍對稱分布在0附近，ZH仰角誤差80%以上位于-2.5～2.5 dB，平均為0.43 dB， 而ZDR仰角誤差相對較大，80%以上位于-0.7～0.1 dB，平均為-0.22 dB，同時(shí)受X-PAR收發(fā)增益因掃描指向角改變而發(fā)生變化的影響，仰角偏離法向更多，誤差范圍更大。定量分析時(shí)間和仰角變化產(chǎn)生的標(biāo)定誤差，可以發(fā)現(xiàn)兩種誤差量級均較大，因此對濾波后數(shù)據(jù)進(jìn)行逐小時(shí)訂正，以提高相態(tài)識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

圖4 X-PAR的ZH和ZDR標(biāo)定誤差對比頻次及誤差量級占比Fig.4 ZH and ZDR calibration error comparison frequency and error magnitude ratio of X-PAR

2.4 ZH及ZDR衰減訂正誤差

X-PAR原始數(shù)據(jù)經(jīng)過衰減訂正處理，但在強(qiáng)回波和弱回波訂正效果并不相同，即出現(xiàn)衰減訂正誤差。依據(jù)表1，利用2020年3—9月濾波后數(shù)據(jù)，通過逐小時(shí)訂正時(shí)間誤差，保持距離和仰角不變討論衰減訂正誤差(圖5)。由圖5可知，ZH衰減訂正誤差主要分布在-3～3 dB，ZDR衰減訂正誤差主要分布在-0.7～0.2 dB，但隨著ΦDP增加，點(diǎn)數(shù)減少，誤差變化規(guī)律不明顯。為了進(jìn)一步探究衰減訂正誤差的量級，對ΦDP進(jìn)行分段討論，結(jié)果顯示ZH衰減訂正誤差80%以上位于-3～3 dB，平均為0.57 dB，ZDR衰減訂正誤差80%以上位于-0.7～0.2 dB，平均為-0.19 dB。通過對比ΦDP不同的ZH和ZDR衰減訂正誤差發(fā)現(xiàn)超過40°的ΦDP誤差范圍明顯增大，主要因?yàn)樗p訂正采用固定系數(shù)，衰減越大，訂正的誤差也越大，所以該誤差主要受衰減訂正效果影響，且僅在距離雷達(dá)較遠(yuǎn)、衰減較強(qiáng)的區(qū)域較嚴(yán)重。

圖5 X-PAR的ZH和ZDR衰減訂正誤差對比頻次及誤差量級占比Fig.5 ZH and ZDR attenuation correction error frequency and error magnitude ratio of X-PAR

續(xù)圖5

2.5 ZH及ZDR波束展寬誤差

X-PAR波束寬度較寬會影響雷達(dá)徑向探測能力。依據(jù)表1，利用2020年3—9月濾波后數(shù)據(jù)，通過逐小時(shí)訂正時(shí)間誤差，保持ΦDP和仰角不變討論波束展寬誤差。由圖6可知，ZH波束展寬誤差主要位于-2.5～2.5 dB，ZDR波束展寬誤差主要位于-0.3～0.2 dB，兩參量誤差隨距離增加無明顯變化趨勢。為了進(jìn)一步分析波束展寬對數(shù)據(jù)的影響，討論不同距離范圍誤差量級占比，圖6顯示ZH波束展寬誤差對稱分布在0附近，其中80%以上位于-2.5～2.5 dB，平均為0.39 dB，ZDR誤差80%以上位于-0.7～0.2 dB，平均為-0.21 dB。通過對比5～15 km和34～42 km的誤差占比可知，誤差隨距離改變未發(fā)生明顯變化，說明該部分誤差主要是X-PAR波束寬度較寬導(dǎo)致對分散的氣象目標(biāo)采樣時(shí)，目標(biāo)統(tǒng)計(jì)特征被嚴(yán)重均一化而產(chǎn)生誤差，且ZH誤差量級較小，ZDR較大。

圖6 X-PAR的ZH和ZDR波束展寬誤差對比頻次及誤差量級占比Fig.6 ZH and ZDR beam broadening error frequency and error magnitude ratio of X-PAR

3 DHC方法與FHC方法對比及識別結(jié)果驗(yàn)證

3.1 相態(tài)識別方法誤差的敏感性試驗(yàn)

由于ZDR整體誤差較大，DHC方法中未使用該參量?；跀?shù)據(jù)訂正后的2020年3—9月降水個例，選擇向數(shù)據(jù)引入變化范圍為-3～3 dB的ZH平均系統(tǒng)誤差, 采用生成高斯白噪聲方式模擬平均值為0，不同量級標(biāo)準(zhǔn)差的ZH隨機(jī)誤差。圖7為兩種方法分別引入ZH系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差后各相態(tài)變化率，ρhv和KDP的誤差影響較小可忽略。由圖7可知，ZH系統(tǒng)誤差對DHC方法識別的雨夾雹、大雨、霰和晴空回波影響較大，其中雨夾雹和晴空回波變化率為-50%～50%，大雨和霰變化率為-25%～25%。ZH系統(tǒng)誤差對FHC方法識別的大雨、霰、晴空回波、冰晶、濕雪、地物影響較大，其中雨夾雹和冰晶變化最大，雨夾雹變化率為-40%～90%，冰晶為-50%～60%。ZH隨機(jī)誤差僅對DHC方法識別的雨夾雹產(chǎn)生較大影響，其變化率最大達(dá)到60%，對于其余8種相態(tài)，DHC方法識別的變化率均小于10%，特別是地物、干雪、濕雪和小雨，變化率接近0。ZH隨機(jī)誤差對FHC方法識別雨夾雹、大雨、冰晶、晴空回波和地物均有影響，其中雨夾雹變化率可達(dá)130%，大雨為70%，冰晶、晴空回波和地物為20%。通過向兩種方法引入ZH不同誤差，雨夾雹、大雨和霰識別均對ZH誤差敏感，原因主要在于3種相態(tài)的ZH權(quán)重很大，識別結(jié)果很大程度上取決于ZH的大小，但對于冰晶、濕雪、地物，F(xiàn)HC方法相態(tài)識別變化率均大于DHC方法。

圖7 向ZH分別引入系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差后相態(tài)變化率Fig.7 Phase change rate after introducing system error and random error to ZH

3.2 相態(tài)識別結(jié)果的空間分布對比

選取2020年3—4月X-PAR典型降水個例分為融化層以下、融化層內(nèi)、融化層以上3個高度進(jìn)行識別結(jié)果統(tǒng)計(jì)，計(jì)算各高度不同相態(tài)所占比例。通過計(jì)算得到兩種方法對于干雪、濕雪、冰晶、小雨、大雨等相態(tài)的識別結(jié)果無明顯差異，5種相態(tài)存在的環(huán)境完全符合其生成所需的條件，兩種方法識別結(jié)果基本合理。但在融化層內(nèi)，F(xiàn)HC方法識別出地物和晴空回波兩種異常相態(tài)，其中7%的地物處于該層次，晴空回波為20%，3—4月融化層位于3400 m高度，該高度下不應(yīng)出現(xiàn)這兩種相態(tài)。同時(shí)兩種方法均識別出雨夾雹，通常雨夾雹出現(xiàn)在融化層附近，其數(shù)量隨高度增加而減少[25]，且周圍應(yīng)有霰和濕雪存在。DHC方法識別的雨夾雹在3個高度上均存在，而FHC方法識別的雨夾雹僅存在于融化層以下，未識別出霰，這不符合雨夾雹和霰的實(shí)際分布規(guī)律，可見DHC方法對于地物、晴空回波、霰和雨夾雹在各層次的相態(tài)空間分布結(jié)果更加合理。

3.3 典型個例的相態(tài)識別結(jié)果對比及合理性

圖8為2020年3月18日09：37對流云降水個例中 X-PAR和S-POL的ZH，ρhv和ZDR空間分布。由圖8可知，S-POL在該區(qū)域ZH超過45 dBZ，A區(qū)域強(qiáng)中心甚至達(dá)到60 dBZ，對應(yīng)強(qiáng)中心的ρhv低于0.94，表現(xiàn)為明顯的雨夾雹特征。B區(qū)域和C區(qū)域ZH超過45 dBZ，ρhv大于0.95，且處于融化層以上，更符合霰的特征。云內(nèi)相態(tài)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為融化層內(nèi)主要是冰雹和霰，融化層以下強(qiáng)回波區(qū)域主要是大雨，融化層以上主要是霰。對應(yīng)X-PAR的觀測結(jié)果(圖8)，A區(qū)域回波同樣較強(qiáng)，但在強(qiáng)回波后出現(xiàn)了強(qiáng)衰減導(dǎo)致的V型缺口，在V型缺口的兩側(cè)ZDR由正值突變?yōu)樨?fù)值，ρhv也因X-PAR信噪比低，而被明顯低估，同時(shí)B區(qū)域的ZH也有較強(qiáng)的衰減，衰減可達(dá)5 dBZ以上。在這種因衰減導(dǎo)致誤差較大的對流云降水中，利用X-PAR濾波后數(shù)據(jù)的 FHC方法在A區(qū)域、B區(qū)域、C區(qū)域的識別結(jié)果與利用S-POL原始數(shù)據(jù)得到的識別結(jié)果存在明顯差異(圖9)，A區(qū)域內(nèi)，F(xiàn)HC方法因ρhv被低估將X-PAR探測水凝物識別為地物；在V型缺口兩側(cè)以及B區(qū)域、C區(qū)域， FHC方法會因衰減將X-PAR探測水凝物識別為冰晶或干雪。而DHC方法對X-PAR探測水凝物的識別結(jié)果在強(qiáng)回波以及強(qiáng)回波后的衰減區(qū)與S-POL識別結(jié)果基本一致，相對于FHC方法識別結(jié)果更加合理。但當(dāng)衰減過大時(shí)，如在B區(qū)域，X-PAR的ZH衰減超過5 dBZ，誤差過大導(dǎo)致兩種方法對X-PAR探測水凝物的識別結(jié)果均存在異常。

圖8 2020年3月18日09:37 X-PAR和S-POL的ZH，ρhv和ZDR水平結(jié)構(gòu)(6.3°仰角)Fig.8 The horizontal structure of ZH,ρhv and ZDR of X-PAR and S-POL at 0937 BT 18 Mar 2020(the elevation：6.3°)

圖9 DHC方法和FHC方法對于2020年3月18日09:37 X-PAR和S-POL探測水凝物相態(tài)識別結(jié)果(6.3°仰角)Fig.9 Hydrometeor classification results of DHC method and FHC method in X-PAR and S-POL at 0937 BT 18 Mar 2020(the elevation:6.3°)

選取2020年5月11日23：00大范圍層狀云降水個例，對比兩種方法在層狀云中相態(tài)識別結(jié)果的合理性。由圖10可知，X-PAR和S-POL對ZH和ZDR觀測結(jié)果差異不明顯，而在距離雷達(dá)15 km范圍內(nèi)，S-POL易受地物影響而存在較大范圍ρhv偏小的區(qū)域。在距離雷達(dá)30 km以上的融化層附近，X-PAR受寬波束的影響出現(xiàn)部分方位角融化層附近ρhv被低估的現(xiàn)象。從兩部雷達(dá)各參量分布可以看到，該個例在融化層以下主要為小到中雨，融化層及融化層以上主要為干雪、濕雪和冰晶等相態(tài)。對應(yīng)圖11的相態(tài)分布， DHC方法對X-PAR探測水凝物的識別結(jié)果與S-POL識別結(jié)果基本一致，符合圖10中雷達(dá)參量的分布特點(diǎn)，但對于S-POL，由于靠近雷達(dá)的ρhv偏小，所以在融化層以下識別出較多的地物回波。對比兩種方法利用X-PAR濾波后數(shù)據(jù)得到的識別結(jié)果可知，F(xiàn)HC方法受雷達(dá)寬波束的影響在靠近融化層以下的區(qū)域識別出大范圍地物，可見FHC方法因地物回波的ρhv權(quán)重較大，導(dǎo)致識別結(jié)果產(chǎn)生誤判。

圖10 2020年5月11日23:00 X-PAR和S-POL的ZH,ρhv和ZDR水平結(jié)構(gòu)(6.3°仰角, 相鄰距離圈間距為15 km，+為雷達(dá)位置)Fig.10 The horizontal structure of ZH,ρhv and ZDR of X-PAR and S-POL at 2300 BT 11 May 2020(the elevation:6.3°,the distance between adjacent circles is 15 km，+ deontes the location of radar)

圖11 DHC方法和FHC方法對于2020年5月11日23：00 X-PAR和S-POL探測水凝物相態(tài)識別結(jié)果(6.3°仰角, 相鄰距離圈間距為15 km，+為雷達(dá)位置)Fig.11 Hydrometeor classification results of DHC method and FHC method in X-PAR and S-POL at 2300 BT 11 May 2020(the elevation:6.3°，the distance between adjacent circles is 15 km，+ deontes the location of radar)

4 結(jié)論與討論

研究表明：

1) 對X-PAR的ZH和ZDR誤差定量分析表明：兩參量的標(biāo)定誤差和隨機(jī)誤差均較大，ZH誤差變化范圍為-0.5～4.5 dB，ZDR誤差變化范圍為-0.7～0.2 dB，其中因仰角變化產(chǎn)生的標(biāo)定誤差隨掃描角偏離陣面法向而增大。衰減訂正誤差及波束展寬誤差相對較小，ZH誤差為-2.5～2.5 dB，ZDR誤差為-0.7～0.1 dB。同時(shí)，衰減訂正誤差因衰減增強(qiáng)而增大，而波束展寬誤差隨距離的變化并不明顯。

2) 通過向誤差訂正后X-PAR的ZH引入系統(tǒng)性誤差和隨機(jī)性誤差進(jìn)行檢驗(yàn)，DHC方法和FHC方法識別的雨夾雹、晴空回波、大雨和霰受ZH誤差影響較大，其中雨夾雹和晴空回波因ZH系統(tǒng)性誤差產(chǎn)生的變化率為-50%～50%，大雨和霰的變化率為-25%～25%。對于其余5種相態(tài)，DHC方法因ZH系統(tǒng)性誤差和隨機(jī)性誤差產(chǎn)生的變化率低于10%，普遍低于FHC方法中的相態(tài)變化率，相態(tài)識別結(jié)果穩(wěn)定性整體高于FHC方法。

3) 通過選取典型個例，利用S-POL原始數(shù)據(jù)得到的識別結(jié)果檢驗(yàn)DHC方法在X-PAR濾波后數(shù)據(jù)中的實(shí)際應(yīng)用效果。發(fā)現(xiàn)在對流云降水中，DHC方法對于融化層以下的雨夾雹和大雨區(qū)分力更強(qiáng)，相態(tài)垂直結(jié)構(gòu)更加連續(xù)，且DHC方法不會因衰減產(chǎn)生誤判。在層狀云降水中，DHC方法不會因ρhv被低估將水凝物識別為地物回波。

由于X波段數(shù)據(jù)衰減嚴(yán)重，當(dāng)衰減超過5 dBZ時(shí)，DHC方法也因較大誤差存在誤判。相控陣天氣雷達(dá)作為一種新型天氣雷達(dá)，還未在我國北部地區(qū)廣泛布網(wǎng)，因此如何提高強(qiáng)衰減條件下DHC方法的可靠性，驗(yàn)證該方法在我國北部地區(qū)應(yīng)用效果還需要開展更多工作。