L11-12多普勒雷达测雨

水信息学导论多普勒雷达流域降雨定量估算与预报主要内容多普勒雷达定量探测的原理与方法多普勒雷达国外建设情况多普勒雷达在防汛预警中的作用多普勒雷达定量探测降雨国内外研究应用情况多普勒雷达数据质量控制多普勒雷达流域降雨定量估算方法广州市多普勒雷达及流溪河流域研究成果介绍多普勒雷达定量探测降雨的精度分析多普勒雷达方程参数校正广州市多普勒雷达流域降雨定量预报系统多普勒雷达定量探测的原理与方法原理：利用微波的反射现象来对目标进行探测。方法：接收到的回波信号的强度，反映了雨强的大小电磁波在雷达与雨滴之间传播所需要的时间，反映了雨滴的位置通过回波强度与接受回波时间，进行降雨的定点、定量探测。多普勒雷达定量探测的原理与方法组成：微波发射机：通过天线发射电磁波天线：发射和接受电磁波回波接收机：接收反射回到天线的电磁波显示器：信号处理与显示韶关雷达站外景多普勒雷达定量探测的原理与方法范围以雷达为中心，半径为460公里的圆形区域，230公里效果更好分辨率

1-4平方公里时限

5-6分钟扫描一次仰角连续进行9个仰角的扫描，得到9层数据9个仰角的扫描数据插入广州市多普勒雷达数据反演软件界面多普勒雷达国外建设情况多普勒雷达（WeatherSurveillanceRadar—88Doppler，简称为WSR-88D）是由美国大气及海洋管理暑（ＮＯＡＡ）所属的国家气象局（ＮＷＳ）研究开发的新一代数字气象雷达，于1988年研究成功并开始在全国部暑。美国是应用多普勒雷达最早的国家，目前在美国全国已部署220多台多普勒雷达，覆盖了其本土的全部陆地表面，为洪水预警提供了新的手段。提供的降雨估算值已作为美国洪水预报预警的重要数据，并进入日常使用中。多普勒雷达国内建设情况我国上个世纪80年代末开始进行多普勒天气雷达的研制和在气象业务上的试用90年代中期中国气象局正式将多普勒天气雷达作为新一代天气雷达列入气象业务探测系统的发展规划，并于1997年制订了《我国新一代天气雷达监测网站点布局方案》计划在全国建设126部多普勒天气雷达(2004年又调整为158部)，建成我国新一代天气雷达探测网多普勒雷达国内建设情况中国气象局所属华云技术开发公司与美国洛克希德－马丁公司共同投资组建了北京敏视达雷达有限公司，在美国WSR-88D的技术基础上，结合相关技术发展的最新成果，引进、吸收、消化，生产中国新一代多普勒天气雷达，使用统一的品牌CINRAD截止2004年，纳入国家计划进行建设的新一代天气雷达共计93部，主要分布在东部沿海和七大江河流域，以及西部重点地区。其中既有CINRAD雷达，也有国产雷达。广东省多普勒雷达站建设情况广东已分别在广州、阳江、梅州、韶关和湛江、深圳、河源建成并投入使用了7部新一代天气雷达，其中，广东已成为我国新一代多普勒雷达覆盖率最高的省份。广州多普勒雷达为全国第二台同类雷达，位于广州市番禺南村镇大镇岗山上广州新一代多普勒雷达覆盖了广州市全境以及珠江三角州的大部分地区，北江流域的部分。广州市多普勒雷达站外观图广州多普勒雷达覆盖范围示意图多普勒雷达成本投资4-5千万元（含土建），其中，雷达系统本身投资约3千万元运行10-12人运作模式由国家及地方政府投资气象部门管理多部门应用：气象、防汛、海洋、农业多普勒雷达在防汛预警中的作用可对中小尺度雷暴天气系统进行监视可估算高分辨率的流域降雨量可进行中小尺度的数值降雨预报可进行恶劣气象条件下的降雨探测05.6洪水降雨过程监视可对中小尺度雷暴天气系统进行监视可估算高分辨率的流域降雨量雨量站：点雨量

广州市的流溪河流域约2100平方公里范围内有21个雨量站，相当于在1百平方公里范围内只有一个雨量站。可估算高分辨率的降雨量而多普勒雷达可估测1平方公里范围的降雨，相当于１平方公里就有1个雨量站可估算高分辨率的降雨量充分反映降雨在流域上的空间分布进行中小尺度的数值降雨预报可根据多普勒雷达测报的降雨反射率，进行中小尺度的数值降雨预报预见期为0-6小时，1小时的降雨有一定的精度，但预报时效越长，精度越低。恶劣气象条件下的降雨探测恶劣气象条件下，地面雨量站运行不稳或破坏，难以进行可靠的降雨测报恶劣气象条件下的降雨探测多普勒雷达天线在玻璃罩内，其它设备在室内，运行不受天气情况的影响可对恶劣气象条件下的降雨量进行探测，为暴雨洪水预警报提供降雨测报多普勒雷达流域降雨定量估算方法雷达方程反映雷达降雨反射率因子与降雨率关系的方程

Z是雷达降雨反射率因子(度量单位为mm6／m3)R是降雨率(度量单位为mm/h)

系数a和b除与雷达本身有关外，还与当地的地形，气候及降雨成因有很大的关系。国产多普勒雷达取a=300，b=1.4。在雷达的实际应用中，一般测量的是雷达回波强度dbz多普勒雷达流域降雨定量估算方法多普勒雷达降雨定量估算方法将实测的dbz换算成降雨反射率因子Z应用Z-R关系反推R国产多普勒雷达方程参数国产多普勒雷达Z-R关系参数是根据美国在实验室进行长期试验得出的结果，其值统一取为a=300，b=1.4，由于该值有较为可靠的科学依据，并且经美国长期验证有较高的可靠性，因此国产多普勒雷达一直取该值，包括广州市多普勒雷达也取此值。多普勒雷达降雨探测国内外研究应用情况多普勒雷达定量估算降雨的误差来源多普勒雷达不是直接测量降雨，而是通过遥感的方法间接测量降雨，存在误差是不可避免的。多普勒雷达定量估算降雨的误差来源是多方面，主要有三种类型，测量误差算法误差雨量计-雷达采样偏差测量误差测量误差又称系统误差，是指雷达测量的回波与实际降雨不符所产生的误差。要使用多普勒雷达测雨回波图象进行降雨估算，必须对其进行查错纠错。测量误差一般由八种原因引起，包括硬件性能硬件标定地物阻挡杂物回波异常传播亮带衰减波束充塞测量误差硬件性能误差(Hardwarestability)

由于多普勒雷达是一种新型的电子装备，受到制造水平及运行维护能力的限制，在实际运行过程中，容易出现设备运行不稳及接受不到准确的信号的情况，主要表现是发射机或接受机运行不稳定，导致间断的发生数据漏测，如一个体扫中的若干单元或若干个体扫数据丢失，其相应的单元的回波值为255，本文称这种情况为数据缺测，缺测的数据一般可采取插补延长的方法实现对数据的修补。随着硬件性能的提高，国外雷达发生数据缺测的机率已较低，但国产雷达发生数据缺测的机率仍较高。测量误差硬件标定误差（Hardwarecalibration）

多普勒雷达测量的是雷达接收的降雨反射波的功率，不是直接探测降雨，而是间接测量降雨，因此需要对设备进行标定，这种标定不可避免的会产生一定的误差。由于多普勒雷达在每一次体积扫描中进行自动标定，因而降低了这种误差。目前，这种误差在国外已可控制在2dbz的范围内。

测量误差地物阻挡（Occultation）当雷达波正前方有地物时，雷达波就会被阻挡而使地物后部的降雨无法被探测到，这种情况称为地物阻挡。若雷达安装的地点高程较高时，就可有效避免这种偏差的发生。异物回波(Clutter)

异物回波主要指由非雨滴物质引起的回波。由于大气组成的复杂性，在降雨期间，大气中除雨滴外，还会有其它物质，降雨回波率中也包含其它物质产生的回波，这时异物回波中的一种。另外，异物回波还包括由体扫范围内的建筑物及其它地物形成的回波，这类回波即使在没有下雨的情况下也可以测量到。异物回波，或称杂物回波，一般可通过统计方法进行剔除。

测量误差超折射(anomalouspropagation/bendingofradarbeam)

超折射也称为异常传播（AP），指雷达波在大气中的不正常传播引起的测量误差，异常传播的一个重要来源是波的折射引起的。当雷达波碰到一些物质时，会引起雷达波的折射，从而产生特别强的雷达回波，这种超强回波一般被称为超折射。出现超折射的单元也被称为异常点或噪声点。亮带（brightband）当下落的雪花发生融化时，会在其周围形成一层液体水，引起超强的反射率，这种现象被称为亮带。亮带一般发生在溶点附近，因此当气温较低时容易发生。测量误差衰减(Attenuation)

雨滴对雷达波有一定的吸收作用，这种作用会引起雷达回波率的衰减，特别是大雨时这种衰减相当严重，从而引起雷达测雨偏小的情况出现。波束充塞（overshoot）由于倾角的增加及地球曲率的影响，对于距雷达较远处的体扫，雷达波不能完全填满整个雨区，甚至有可能使雷达波处于整个雨区以上从而出现探测不到降雨的情况。随距雷达距离的增加，这种误差会更明显，这种情况一般会使雷达测量数值偏小。这种误差有时也称为距离衰减（range-dependentbias,rangedegradation）

算法误差多普勒雷达降雨定量估算均采用Z-R关系，即根据实测的雷达降雨回波率，利用Z-R关系反推降雨率。对于多普勒雷达，采用的Z-R关系是基于统一的参数a和b，而a和b的值是基于统一的滴谱分布而提出来的，实际上情况并非如此，对于不同的降雨类型及地形条件，a和b的值会有所不同，若采用不变的a和b值，就会引起误差，误差来源主要是基于下述2个方面的原因。滴谱分布假定误差反射率在垂直方向的分布误差算法误差滴谱分布假定误差（Assumptionsmadeaboutthedropsizedistribution）滴谱分布对不同类型的降雨是不同的，而实际的滴谱分布与当地的地形、气候、降雨成因及与雷达的距离有很大的关系。目前使用的Z-R关系是基于统一的滴谱分布提出来的，这样的Z-R关系具有较强的不确定性，采用统一的滴谱分布率定Z-R关系参数进行降雨估算就会引起算法误差反射率在垂直方向的分布误差（Variationsintheverticalprofileofreflectivity/brightband）反射率在垂直方向的分布对不同类型的降雨是不同的，实际的反射率在垂直方向的分布与当地的地形、气候、降雨成因有很大的关系。假定反射率在垂直方向统一的分布率定的Z-R关系参数就会有误差，也会引起相应的算法误差。雨量计-雷达采样偏差为了率定雷达方程，往往采用雨量计对雷达校正。由于雨量计测量的是点雨量，是实际降落地面的雨量，而雷达测量的是通过三维方式间接估测的，位于高空一定位置的体积降雨量，由于两者的采样测量方式不同，相应的测值是有差异的，在应用雨量计-雷达联合较准时，应该考虑两者的差异。雨量计-雷达采样差异主要表现在如下2个方面。雨量蒸发与增长水平位移雨量计-雷达采样偏差雨量蒸发与增长雷达测量的是位于高空一定位置的雨量的反射率，测量的降雨在下落过程中，可能会发生蒸发从而使实际降落地面的雨量变小，测量的降雨在下落过程中，也可能会发生与所接触的水气相结合从而使实际降落地面的雨量增加的情况，这样就会使雨量计和雷达测量的降雨量产生一定的误差。雨量蒸发多发生在干旱地区，而雨量增长则多发生在湿润地区。雨量计-雷达采样偏差水平位移当地面或距地面一定高度的地方存在水平方向的风时，则测量的降雨在下落过程中，就会受到水平方向的风的作用而发生实际落点与测量时的位置不一致的情况，从而使雨量计和雷达测量的降雨量产生一定的误差。这种情况多发生在暴雨期间，此时多伴有大风。

多普勒雷达数据质量控制ConstructionofthesectorizedreflectivityhybridscanBiscanmaximizationPartialbeamblockagecorrectionCorrectionforisolatedtargetsandgroundclutterTilttestandanomalouspropagationRangedegradationcorrectionParameteroptimizationBrightbandandsnowRangedegradationReflectivitycalibrationandcluttersuppressionAnomalouspropagationAttenuation广州市多普勒雷达及流溪河流域研究成果介绍广州市多普勒雷达简介建于广州市番禺南村镇大镇岗山上2000年12月建成，是我国建设的第2台新一代多普勒天气雷达由北京敏视达公司生产的CINRAD/SA（WSR-98）型号雷达中心所处的位置为东经113021’18’’、北纬23000’14’’广州多普勒雷达对雷暴天气的监视雷达空间与地面测雨单元的定位空间单元定位：方位角：极径：r地面单元定位：经纬坐标：X、Y雷达空间与地面测雨单元的定位05.6雷暴天气监视05.6雷暴天气监视情况广州多普勒雷达数据质量分析广州多普勒雷达数据质量分析广州市多普勒雷达数据反演不同层体扫数据的分析比较数据短缺异常点异物回波雷达降雨回波与同期雨量站数据对比分析广州市多普勒雷达数据反演为了进行数据质量分析，开发了一个软件，可对各场次广州多普勒雷达降雨回波数据进行反演可对回波原始图象进行连续反演可选择相应的降雨过程进行数据反演可对一场降雨中的时间进行设定，以反演相应时间段的数据广州市多普勒雷达在进行降雨探测时，可连续进行9个不同仰角的体扫，因此降雨回波有9层的数据广州市多普勒雷达数据反演软件界面插入广州市多普勒雷达数据反演软件界面9层体扫层数据的对比1层2层3层4层5层6层7层8层9层不同体扫层数据的分析比较对2005年的数据进行目视观察，发现随数据层数的增加，雷达探测到的信息逐步减少，并且强度也逐步减轻前1-4层数据基本完整、可以用，第5层及以后的数据较少，基本不能用，第九层则基本没有数据第一层离地最近，与地面情况最接近，以第一层数据为主开展研究数据短缺广州市多普勒雷达数据沿轴向整体短缺的情况比较严重数据短缺数据短缺数据短缺异常点通过对上述数据分析发现，一些点的回波率明显不合理，或与雨量站测值不对应，这些不合理的测值一般由异常传播、雨量增长、水平位移和衰减引起，为了数据同化的方便，本文将其归纳到一起，统称为异常点或噪声点异物回波通过对上述数据分析发现，即使在万里无云的情况下，在雷达中心点约100公里的范围内，也有一定强度的回波率05.6洪水异物回波广州市多普勒雷达数据同化方法短缺数据的插补延长方法异常点的同化方法基础回波的同化方法短缺数据的插补延长方法数据短缺点的检测沿轴向方向逐个检查，当检测到同一轴向方向短缺数据点（即其值为255）超过80个时，则表明该轴向方向的所有数据点均丢失。检查轴向方向所有点，找出轴向方向所有数据丢失点，以便进行插补。短缺数据的插补延长方法轴向短缺数据插补方法空间插补延长法沿数据丢失点的同一轴向在数据丢失点的左右方向进行检测，直到检测到两个方向上均有有效数据时，用两者的平均值作为数据丢失点的值。时间插补延长法根据丢失点前2个时刻的有效测值，采用线性插值方法进行插补采用方法由于空间插补延长法所用于插补延长的数据与数据丢失点处于同一时间，只要不是雷达大面积没有测到数据，则总是可以实现对短缺数据的插补延长。而相邻时间的回波有时插值不成功，故本文以空间插补延长法进行插补延长计算。插补延长对比插补延长前插补延长后异常点的同化方法异常点

主要考虑因超折射而引起的回波异常及亮带引起的回波异常，两者的共同点是回波率特别大，超出了雷达有效回波阈值，或是该点的回波值明显高于其周围点的回波值。有效回波阈值的确定

流溪河流域各测站的最大降雨率为每小时100mm左右,将54dbz定义为广州市多普勒雷达的有效降雨回波阈值回波率（dbz）降雨率(mm)回波率（dbz）降雨率(mm)回波率（dbz）降雨率(mm)回波率（dbz）降雨率(mm)100.094217.014845.6254122.40200.464320.054953.7855144.28302.364423.635063.4056170.07355.384527.865174.7357200.474012.244632.845288.0958236.314114.434738.7153103.8360328.35异常点的同化方法异常点的检测首先检查每一个网格内的有效回波,看其值是否大于有效降雨回波阈值，若大于，则该点为异常点；若不大于，则继续对每一个网格内的有效回波,检测其8个相邻点的值,如果其值大于43，并且比其中任一点的数值大3dbz时，则该点为异常点。异常点的同化方法

其新值用其周围8个相邻点中有效点的均值代替

广州市多普勒雷达异常点的同化站名第一层第二层第三层第四层数量(个)比例(%)数量(个)比例(%)数量(个)比例(%)数量(个)比例(%)联星00.0010.0200.0000.00枫木朗10.0210.0200.0000.00黄龙带00.0010.0200.0000.00流溪河00.0010.0200.0000.00良口坝上10.0220.0310.0200.00温泉00.0030.0510.0200.00南大00.0020.0320.0310.02街口00.0010.0220.0310.02棋杆20.0320.0320.0310.02凤凰10.0210.0200.0000.00大坳上10.0200.0010.0210.02太平场20.0310.0210.0210.02鹿颈坑10.0210.0210.0200.00蟾蜍石10.0210.0230.0530.05九湾潭10.0200.0020.0320.03李溪上00.0000.0000.0010.02东华上00.0010.0200.0000.00铜锣湾10.0210.0210.0200.00人和上10.0210.0200.0010.02和龙10.0230.0510.0230.05异常点数据统计基础回波的同化方法基础回波的确定：第一层统计

站名最小值最大值平均值站名最小值最大值平均值联星04911.99大坳上0448.53枫木朗03813.97太平场34316.87黄龙带13518.21鹿颈坑34212.55流溪河04315.57蟾蜍石0427.51良口坝03618.06九湾潭0437.84温泉244131.87李溪上244533.32南大0399.35东华上0437.50街口1409.67铜锣湾94317.25棋杆0438.00人和上24513.32凤凰0358.15和龙0409.38基础回波的同化方法基础回波的确定：第二层统计

站名最小值最大值平均值站名最小值最大值平均值联星15019.29大坳上0458.74枫木朗24120.12太平场0457.37黄龙带23821.37鹿颈坑0456.89流溪河14419.59蟾蜍石0369.12良口坝04020.50九湾潭0398.55温泉03813.43李溪上0447.03南大03714.60东华上0476.45街口0399.37铜锣湾0434.65棋杆04210.53人和上0466.50凤凰0359.18和龙0424.84基础回波的同化方法基础回波的确定：第三层统计

站名最小值最大值平均值站名最小值最大值平均值联星84622.28大坳上04413.97枫木朗83923.27太平场34715.52黄龙带73722.37鹿颈坑24813.89流溪河104422.08蟾蜍石04419.67良口坝73822.91九湾潭03916.45温泉83614.98李溪上154121.98南大73521.54东华上3469.49街口13715.01铜锣湾84218.18棋杆44121.38人和上94714.21凤凰53515.52和龙64413.55基础回波的同化方法基础回波的确定：第四层统计

站名最小值最大值平均值站名最小值最大值平均值联星53916.12大坳上44319.34枫木朗63117.21太平场1467.94黄龙带103019.29鹿颈坑0487.34流溪河83917.98蟾蜍石44620.31良口坝83319.25九湾潭03919.65温泉33614.91李溪上1377.07南大73621.28东华上1469.09街口23516.92铜锣湾54310.67棋杆24019.62人和上4469.73凤凰33412.56和龙3449.55基础回波与离雷达距离的变化第1层第2层第3层第4层第1层第2层第3层第4层基础回波的同化方法基础回波确定平均值第一层为8-33dbz，第二层为9-21dbz，第三层为10-24dbz，第四层为7-22dbz前4层各层间的变化不大，除第一层外，其它各层均不大于24dbz，第一层也只有2个站温泉和李溪大于24dbz，平均为15dbz按标准Z-R关系，15dbz回波对应的降雨率为0.2mm，若将此定义为基础回波，则不会影响对降雨率大于0.2mm的降雨的估算考虑到本项目的应用主要是针对暴雨洪水，故本文以15dbz作为广州市多普勒雷达估测流溪流域降雨的基础回波值

基础回波的同化方法基础回波的同化方法对每一个网格内的回波,若其数值小于基础回波值，则该点为非降雨，即降雨量以零计。广州市多普勒雷达基础回波的同化处理对2005年数据进行了基础回波的同化，根据统计发现，对2005年的暴雨的统计结果列于下表，从结果来看，广州市多普勒雷达的基础回波相当普遍。基础回波的同化演示雨量站名第一层第二层校正数据量（个次）占总量比例（%）校正数据量（个次）占总量比例（%）联星13848.088128.22枫木朗10536.598027.87黄龙带7626.487124.74流溪河11138.688429.27良口坝上8027.878629.97温泉4716.3812242.51南大17962.378830.66街口22478.0512944.95棋杆20170.0311439.72凤凰21073.1710436.24大坳上21173.5213547.04太平场8629.9718664.81鹿颈坑19066.2016958.89蟾蜍石20972.8214550.52九湾潭23782.5817460.63李溪上196.6220069.69东华上22277.3518664.81铜锣湾8931.0121976.31人和上11640.4221574.91和龙16958.8923581.88基础回波校正数据统计雨量站名第三层第四层校正数据量（个次）占总量比例（%）校正数据量（个次）占总量比例（%）联星5719.865920.56枫木朗5920.565619.51黄龙带6121.254816.72流溪河6221.605318.47良口坝上6522.656020.91温泉20571.4310436.24南大5218.125619.51街口8529.626522.65棋杆4917.075318.47凤凰6522.657626.48大坳上8027.874716.38太平场22578.4021574.91鹿颈坑21273.8720571.43蟾蜍石5820.215218.12九湾潭8128.226321.95李溪上23782.5823782.58东华上22277.3522277.35铜锣湾22979.7922979.79人和上23581.8823581.88和龙24284.3224284.32基础回波校正数据统计广州多普勒雷达实测数据的同化处理数据同化处理方法对短缺数据进行插补延长对异常点进行同化对基础回波进行同化数据同化处理软件流溪河流域实测数据的同化处理对收集的流溪河流域的雷达数据进行了同化处理，绘制了前四层同期雷达回波强度-雨量计小时降雨对比图广州多普勒雷达实测数据的同化处理流溪河流域降雨定量估算流溪河流域降雨定量估算流溪河子流域划分流溪河流域降雨估算降雨估算实时校正流溪河流域降雨校正流溪河流域子流域划分流溪河流域面积较大，超过2000平方公里，并且流域呈长方形在洪水预报系统中，将流域划分成子流域，雷达估算/预报降雨需与此相对应在洪水预报子系统中，将整个流溪河流域分成8个子流域，本项目与其一致流溪河流域子流域划分流溪河流域降雨估算（第一层数据）采用现行的雷达方程参数，a=300，b=1.4，对流溪河流域05.6洪水期间的降雨进行了估算流溪河全流域05.6暴雨洪水期间的估算降雨流溪河流域降雨估算

雷达-雨量计降雨估算对比雷达-雨量计降雨估算对比站名雨量计估算雨量(mm)雷达估算雨量(mm)偏差（%）流溪河水库子流域421.00467.6111.07黄龙带水库子流域653.67365.96-44.01良口以上区间子流域550.67416.10-24.44良口温泉区间子流域486.50370.69-23.80温泉街口区间子流域440.50518.8917.80街口大坳区间子流域390.50454.1716.30大坳李溪区间子流域278.92355.8127.57李溪人和区间子流域315.25351.9611.64全流域442.135412.65-6.67降雨估算精度的提高降雨估算精度？无公认的方法验证雷达估算降雨的精度一般认为雷达估算降雨有误差国外提出可根据雷达-雨量计实时测量误差，对多普勒雷达估测降雨量进行实时校正，以提高雷达降雨定量估测的精度：有不同看法（当雨量计较少时，效果不好）降雨估算实时校正方法平均校正法方法应用方便，有较好的效果，是国外应用较多的方法卡尔曼滤波法有较为成熟的理论和计算方法，但实际使用的效果不是太好，目前在实际中采用的不多平均校正法方法设流域上有N个校准雨量计，则该流域的平均校准因子的计算式为：

式中，G为雨量计测雨值，I为雷达单元上的估算雨量。平均校准法就是把与子流域上的各雷达单元上的雷达估算值Ｉ相乘，得到雷达单元上的校正降水值。目前国内外均对同一流域上的所有单元采用相同的校准系数。流溪河流域降雨校正对流溪河流域估算的05.6洪水期间的降雨，采用平均校准法进行了校正，计算出了全流域各单元的估算降雨校正值。按子流域统计了各子流域校正后的平均降雨量，绘出了各子流域各时段雷达-雨量计校正后的估算流域平均降雨对比图雷达校正降雨-雨量计降雨结果对比雷达校正降雨-雨量计降雨结果对比站名雨量计估算雨量(mm)雷达估算雨量(mm)偏差（%）流溪河水库子流域421.00580.6237.91黄龙带水库子流域653.67618.05-5.45良口以上区间子流域550.67589.186.99良口温泉区间子流域486.50287.91-40.82温泉街口区间子流域440.50328.49-25.43街口大坳区间子流域390.50509.6630.51大坳李溪区间子流域278.92315.9213.27李溪人和区间子流域315.25400.9027.17全流域442.13453.842.65多普勒雷达流域降雨定量预报多普勒雷达流域降雨定量预报利用多普勒雷达测雨回波率，对降雨量进行短期预报，俗称为降雨临近预报。可进行1-3小时的预报，1小时的降雨有一定的精度，但预报时效越长，精度越低。多普勒雷达进行降雨临近预报利用的数据主要为雷达测雨回波率，可利用的信息不多，相应的方法也不多。线性外推法交叉相关追踪法线性外推法法较简单，而交叉相关追踪法需要的参数较多，在实际操作中较困难，本文采用线性外推法进行多普勒雷达降雨临近预报。线性外推法在一个预报区域内以定常的速度和方向平移现在的雷达回波,从而获得下一时次雷暴位置的预报。利用一个简单的相关拟合算法,由以前时次的降雨回波，来线性外延降雨回波，以达到降雨预报的目的。对于较强的组织稳定的风暴可在一定的短时间内获得较好的效果。线性外推法计算方法根据前几个时段的实测雷达降雨回波率，计算确定一单元雷达降雨回波在过去几个时段的变率，并将其作为下一时段该点雷达回波的变率，即预报时段的雷达回波按下式计算：

其中，k为预报的预见期，一般取1、2或3小时，本文分别取1、2或3小时进行计算。根据预报要求的预见期（1，2或3小时）时长，按上式计算即得到预见期内的预报雷达降雨回波率；将预报雷达降雨回波率按Z-R关系进行降雨量估算，得到通过雷达预报的流域降雨预报。根据预见期的不同，可预报1，2或3小时的分布式流域降雨，但随着预见期的增加，预报的精度将下降。1小时雷达降雨预报效果分析建立了流溪河流域多普勒雷达降雨预报的线性外推法，编制了预报软件，可进行流溪河流域降雨预报。模拟预报效果分析对2005年6月暴雨洪水期间的降雨，进行了模拟预报计算，得到了05.6洪水期流域各单元及各子流域的预报降雨量流溪河流域降雨预报（1小时）雷达预报-雨量计估算降雨对比

（1小时）雷达降雨预报-雨量计估算降雨对比（1小时）站名雨量计估算雨量(mm)雷达估算雨量(mm)偏差（%）流溪河水库子流域42165054.36黄龙带水库子流域654483-26.09良口以上区间子流域551450-18.23良口温泉区间子流域48761927.29温泉街口区间子流域44174168.18街口大坳区间子流域39173488.09大坳李溪区间子流域279640129.55李溪人和区间子流域31541631.97全流域44259233.852小时雷达降雨预报效果分析2小时雷达降雨预报效果分析站名雨量计估算雨量(mm)雷达估算雨量(mm)偏差（%）流溪河水库子流域421.0987.2134.50黄龙带水库子流域653.3779.819.35良口以上区间子