潘赫拉，许东蓓，陈明轩，支树林，李典南

(1.成都信息工程大学大气科学学院，高原大气与环境四川省重点实验室，四川 成都 610225；2.北京市气象局，北京 100089；3.江西省气象局，江西 南昌 330096)

引 言

天气雷达是大气监测的重要手段，在对中小尺度天气系统监测和预警中有着不可替代的作用，受到很多国家和气象、水文等相关国际组织的高度重视[1]。例如多普勒天气雷达，它向大气中发射脉冲电磁波，电磁波在大气中近似直线传播，当遇到云、雾、雨、雪粒子时会发生散射，一部分被散射的能量会被雷达天线接收，即回波信号，可以将气象目标物的信息显示在屏幕上并储存在雷达基数据中。天气雷达具备的自动完成立体扫描模式，简称“体扫”，“体扫”过程中雷达天线作螺旋式上升，目前多数是6 min为一个体扫周期[2]。多普勒天气雷达根据反射波长度可分为X波段(波长3 cm)、C波段(波长5 cm)与S波段(波长10 cm)，其中X波段雷达适合小雨探测，C波段雷达对中雨探测较为适宜，S波段雷达则更适合探测暴雨及冰雹[3]。由于多普勒天气雷达探测资料时空分辨率高，揭示强对流天气(包括对流风暴和对流性降水)时空分布的短周期变化特别是日变化特征具有独特优势，可以帮助了解强对流天气的发展演变机制和当地气候特征，为对流风暴和对流性强降水的临近预报和预警提供背景资料和科学依据[4-7]。

天气雷达资料早期主要应用于气象学研究，雷达气候学的研究较少[8]。直到CARBONE等[9-10]在雷达气候学方面取得一些成果才将研究重点初步确定为对流研究和降水分布[11-16]。这两个方面的研究初步揭示了不同地区对流风暴和对流性降水的日变化特征，以及不同天气系统、气候特征和地形强迫对对流日变化的影响机理[17-22]。国内相关研究起步较晚，早期研究多是利用雷达资料对强对流天气的基本特征进行统计分析[23-25]。

近年来，随着雷达数据的积累、雷达监测网的完善和技术手段的更新，雷达气候学的研究也取得一些新进展[26-27]。这些新进展，不仅丰富了现有雷达气候学的研究成果，还为更多区域深入进行气候学研究提供参考。本文主要从以下三个方面介绍国内外雷达气候学研究的进展。第一方面，对流的雷达气候学研究新进展聚焦于在统计分析基础上进行更深入的研究。例如，结合再分析资料和数值模式等手段进一步揭示强对流天气的物理机制和垂直结构[28]。第二方面，雷达降水气候学的研究成果不仅从不同角度分类降水系统并阐明不同降水系统的气候学特征及其物理机制，而且充分利用雷达降水数据优势，通过不同算法提高其数据质量，利用高质量的复合雷达数据研究当地降水的气候学特征[29-30]。第三方面，通过天气雷达对风暴三维特征的研究是天气雷达的一大特色，也是近年雷达气候学研究的新方向。这一特色研究比常规观测和卫星观测可以提供更多风暴的信息，例如活动轨迹和周期等[31]。近年来的进展不仅对风暴进行识别、追踪，了解其时空分布，还对它们进行分类并研究了其产生、传播演变的大气环境和影响机制。

1 对流的雷达气候学特征

1.1 日循环特征

日循环是地球气候系统最基础的模式之一，对流降水具有很强的日循环特征已成为雷达气候学的经典结论。例如，CARBONE等[9-10]和AHIJEVYCH等[11-12]利用美国大陆多年雷达探测资料，揭示了降水回波存在明显的日循环和半日循环的周期性传播气候特征。HSU等[32]通过波谱分析法得出美国大陆对流性降水存在0.5、1.0、4.0 d等多个周期变化特征，其中日变化特征最明显。

为进一步掌握暖季对流的时空变化规律和发展机理，在研究华南沿海区域暖季季风活跃期对流系统的日变化和传播特征时，陈兴超等[33-34]在数值模式中再现了对流的热力及动力过程。在对雷达反射率数据进行质量控制，然后通过双线性插值方法插值到卡式坐标下的等高面上得到CAPPI数据，以40 dBZ为阈值基于STEINER等[35]提出的分类方法和ROMATSCHKE等[36]提出的对流样本概念识别对流并区分不同大小和强度的对流系统，对比不同对流系统间空间分布和日变化特征的差异，同时结合雷达径向速度观测、雷达反演的VAD环境风廓线资料、JMA再分析资料以及地面观测，解释了华南沿海区域对流中心形成的物理机制。华南沿海暖季对流呈现出不同的日变化特征，7、8月呈明显的午后单峰特征，5、6月除了午后峰值外，还有凌晨次峰(当地凌晨05:00左右)，9月则存在晚间次峰(当地21:00左右)。通过高分辨率WRF模拟结果，确定了华南沿海沿岸地区夜间对流主要由陆风和盛行南风辐合形成，与海风锋相联系的对流降水雨带被逐渐推到内陆地区。通过敏感性实验，发现华南沿海沿岸地形在夜间对流降水的触发过程中有着重要作用，白天降水产生的冷池又加快海风及降水雨带的传输。动力强迫在对流降水过程中起到触发因子的作用，而潜热的释放过程决定了降水的强度。

早在1975年，WALLACE[37]将对流降水日变化的物理机制划分为两大类：(1)通过主要热动力过程改变大气层结稳定性影响对流降水的日变化；(2)由边界层过程改变低层的辐合辐散场来改变对流降水日变化的趋势。除了太阳辐射加热的日变化之外，每天特定时段频繁出现对流还与区域地形有关，包括海陆差异、当地土地利用(或土地覆盖)情况、大气环流模式和热力学条件等，不同地区对流风暴和对流性降水存在不同的日循环特征[38-42]。例如，LANG等[43]、ROWE等[44]发现地形强迫对对流风暴的每日新生和传播起到关键作用。CHEN等[45]指出500 hPa和925 hPa的盛行风对对流系统的日变化存在显著影响。近年来，国内外学者对比分析了山地、平原、沿海地区日循环特征的差异。一般来说，低空急流触发的对流在夜间东移过程中逐渐衰减，而来自平原的对流最大值在早上迅速衰减[46-47]。在CHEN等[34]、STEINER等[35]的研究中，对比海岸和内陆的对流特征发现，当低空急流存在时，海岸地区向岸风速辐合和平均上升速度更强，对流更容易在沿岸发展；而低空急流不存在时，来自海上的空气更容易进入内陆，经过地形抬升形成对流。对一些走廊型山谷地区进行研究发现该区域对流并不活跃，例如密西西比、下密苏里和俄亥俄河谷，这可能是由于与山谷相联系的螺线管环流的下沉气流支持平流风暴的输送或阻止旧的风暴被新的风暴取代[18]。

上述国内外关于对流日变化气候特征的研究是目前雷达气候研究的主流，主要解释了不同地区对流形成、加强和日循环传播与太阳加热、地形强迫以及天气尺度和中尺度系统的活动存在紧密联系。值得注意的是，对流的发生及其时间和频率与湖泊和非大型地形特征也有关。这些因素导致水平辐合的变化，从而引起低层垂直运动。它们还调节了地表能量的平衡，导致静力稳定梯度和浮力梯度的产生，后者利用强上升气流推动热循环。一般来说，较暗、较干和比热容较低的土壤容易产生较大的感热通量、较深的对流边界层和热力上升，这些都有利于对流的形成。HABERLIE等[48]给定周期内至少出现一次对流定义为雷暴日，并将已识别的对流30 km范围内第一次出现回波强度大于40 dBZ的位置识别为对流初生点。他的研究集中在德克萨斯东南部3个大型水库区域，探索人工水体对深厚湿对流时空特征的影响。结果表明，人工建造的水库在相对静止的天气条件下改变了雷暴特征。大型水库不仅在某些情况下抑制雷暴的形成，从而影响对流初生地的空间分布，而且还会影响对流初生的时间。但类似的雷达气候研究需要累积较长时间的雷达资料，目前针对非大型地形特征对对流日循环影响的研究开展得还不多。

1.2 空间变化特征

不同区域对流风暴出现频率不同。地形复杂的区域，对流风暴的出现频率具有很大的差异。例如，匈牙利地区2007年出现雷暴的天数最多，且大部分雷暴分布在匈牙利东北、中北、西南地区[49]。美国地区中尺度对流系统表现出明显的季节循环，大部分发生在暖季，有2个对流频发中心：美国中南部和墨西哥湾沿岸、中部平原和中西部地区[50]。

近几年在继续研究不同区域对流日变化过程气候学特征的同时，对对流垂直结构的研究也更加深入，更侧重于研究对流产生和传播的物理机制。南京市及周边地区暖季对流风暴存在明显的活跃区域，不同月份也存在差异，对流风暴频数分布大值中心位于南京东部沿江地区，其中7—8月为对流风暴活动高峰期，6月次之，9月最少[51]。7、8月日照加热作用最强，6、7月受西南气流加强和西太平洋副热带高压北抬以及冷暖空气在江淮地区交汇的影响。受盛行风、下垫面、低空急流、太阳加热等多种因素影响，不同条件下的对流风暴在水平尺度和垂直伸展高度上不同，从而在回波强度上表现出不同特征，对流风暴的强弱与伸展高度有密切的关系。此外，南京地区的对流风暴与闪电活动密切相关，中型深对流与深对流频数的空间分布与闪电频数的空间分布具有很好的一致性。陈兴超等[33]研究发现对流发生频次的空间分布也存在明显的月变化特征，主要与低层盛行风的月变化有关。对发生在弱天气强迫和无低空急流条件下的华南沿岸对流个例进行分析发现，对流最早分别在沿岸地形和海岸线上触发，地形和海风锋的抬升作用是对流触发的主要原因。大型对流与深对流有2个明显的高频中心位于东北迎风坡和南侧海岸线，说明地形和海岸线对形成深厚的、组织化的对流起到了重要作用。KOVACS等[52]采用VIL识别深对流，利用22 a McGill雷达资料研究了魁北克南部夏季下午深对流的空间分布，发现3个对流热点区域。这3个地区之所以对流达到最强，是由于对流抑制接近于零、对流有效位能较大以及有组织的水平风和水汽汇聚，而对流最弱区域往往是缺乏其中的一个或多个特性。

2 降水的雷达气候学特征

2.1 不同降水特征

近几年，对流性降水和层状云降水的分离被用来量化不同的非绝热加热模式对大气环流的影响[53]。与对流性降水相比，层状云降水的日变化幅度要小得多，而早晨降水量占总降水量的百分比高于对流降水。哥斯达黎加地区降水量高度依赖层状云降水，大多数地区层状云降水月变化呈双峰型，特征随地区不同而变化。在冬季和盛夏，对流降水量比层状云降水量更多；而在雨季开始和结束时，层状云降水量更多，主要与加勒比低空急流、ITCZ和哥伦比亚急流等有关[54]。有关美国中尺度对流系统的降水特征的研究发现中尺度对流系统降水有2个大值区分别位于美国中南部和墨西哥湾沿岸以及美国中部平原和中西部，表现出明显的季节循环，大部分地区对流出现在暖季[50]。此外，中尺度降雨量占许多地区年降水量和季节降水量的50%以上。尤其是在农业发达和有重要含水层的地区，大部分暖季降水都由中尺度对流系统造成。

从另一个角度出发，RICKENBACH等[55]把降水系统分为中尺度降水系统和孤立降水(isolated precipitation)系统(如孤立雷暴，尺度较小)并研究其气候学特征。与中尺度系统降水的季节循环相比，孤立降水系统的季节循环较为明显。冬季，孤立降水系统出现在佛罗里达南部和佛罗里达东部海岸到卡罗来纳的海域，是由于美国东南海岸附近的墨西哥湾暖流导致沿岸具有相对较高的冬季海平面温度。春季，整个区域的孤立系统降水增加，尤其是在佛罗里达南部。夏季整个东南海岸(包括温暖的墨西哥湾流和古巴岛)孤立系统降水增加。孤立系统降水量一般向北递减，远离海岸也递减。中尺度系统和孤立系统降水的日变化表明控制降水类型的机制存在明显差异。正午前后，孤立的降水迅速增强，这与地表加热有关。午后，阿巴拉契亚高原和田纳西州东部山脊的孤立降水量明显增加，可能与加热引起的地形环流有关。相比之下，中尺度系统降水除了夏季南部沿海地区外，没有明显的日变化。

FAIRMAN等[56]把基于带状降水特征的自动检测算法应用于复合雷达图像，建立了美国大陆地区第一个带状降水气候学。该研究是对长时间序列的所有降水特征进行量化研究的首次尝试，未来的工作可以使用这个方法结合气象参数的降水特征数据库来确定盛行风或大气条件对降水特征大小、形状和强度的相对影响。

2.2 复合雷达降水数据的应用

雷达降水数据在气候学应用方面有着高时空分辨率的优势，可准确性却有待提高。为克服雷达降水数据应用存在的不足，国外学者进行了一些尝试[57-59]。KRONENBERG等[60]提出一种基于四分位离群值检测和抛物线插值的参数优化算法提高长时间降水数据质量。GOUDENHOOFDT等[61]利用层状云降水和对流降水的分类、40 min垂直反射率剖面平均、亮带识别和不同降水模式降雨率转换对雷达定量估测降水数据集进行矫正。也有研究将雷达降水数据与其他探测资料在气候学方面的应用进行对比研究，或结合生成一个新的数据集，以弥补单一数据集应用在气候学方面的不足。例如，BERG等[62]、ZHANG等[63]基于现有的雷达降水气候学的研究成果对雷达降水产品误差进行分析调整，并运用一种实时算法结合雷达数据和雨量计数据生成质量更高的复合数据集。

通过改进反演算法得到的复合雷达降水数据集具有高时空分辨率和高准确性的优势，但实际的气候学应用效果还有待于在不同地区进行更多的实践才能加以验证。例如，Met Office雷达的复合降水数据产品计算得到的年平均降水量与气象局综合数据系统和地面台站网的地表降水观测结果进行对比发现大多数雷达和实测降水值的差值每年在500 mm以内，有9个地点的高估超过500 mm，主要在苏格兰西海岸附近[64]。这可能是由于大风导致的对实测降水的低估，也可能是由于地形效应导致的对降水的高估。平均而言，雷达复合降水数据反演的年平均降水总量有2%的格点高估量每年超过23.4 mm，平均高估量为29 mm，而爱尔兰有46%的格点平均低估量超过781 mm。

无论是基于现有雷达气候学成果对降水数据反演算法进行改进，还是采用不同算法提高数据质量再做气候学分析，这些研究都反映了现阶段雷达降水气候学对高精度的雷达降水数据集的诉求。上述算法均能在某一程度上提高雷达降水数据的质量，但这些研究都还局限于某一地区，而各地降水气候特征差异显著，不同算法的适用范围及改良效果还有待在更多地区进行研究才能得到验证。

3 风暴属性识别追踪

雷达的风暴追踪信息可以提供风暴单体的过去位置和未来移动趋势，有助于发布强天气预警[65]。一些学者采用风暴属性追踪统计的方法进行雷达气候学的研究[66-68]。这种方法首先是基于雷达三维反射率因子回波，利用风暴识别和追踪分析算法对每个风暴单体的属性进行识别、分析和追踪，然后再对得到的所有风暴的有效属性进行统计分析，得出某一地区对流风暴的时空分布特征及其发展演变和传播的气候特征[69]。

目前比较有代表性的对流风暴识别和追踪分析算法包括风暴三维属性追踪算法TITAN(thunderstorm identification, tracking, analysis, and nowcasting)以及风暴质心追踪算法SCIT(storm cell identification and track)。ZITTEL[70]提出判断雷达反射率在三维区域是否大于给定阈值，以识别风暴位置，并根据连续时次风暴位置估算移速，预报下一时次位置。DIXON等[71]先后改进该方法，提出较为完整的TITAN算法用于追踪风暴的运动过程。周毓荃等[72]开发了TITAN系统，并应用在人影评估和强天气识别中。在该算法里，风暴云被定义为一个反射率超过一定阈值的三维临近区域，阈值不固定，可根据不同风暴类型来确定反射率阈值，通常设为30 dBZ或者35 dBZ。TITAN算法区域识别追踪性能和直观性好，但很难反映出三维风暴体的内部情况，而且它只用一个阈值来判断是否为风暴。SCIT算法[73]根据多个阈值识别三维风暴，在追踪过程中将风暴体看作一个单点质心，同时给出了风暴体内部的一些重要信息，如最大反射率、单体VIL等。除这两种应用比较广的算法外，还有很多针对各自研究目的采用不同算法，这些不同的算法为目前三维风暴属性识别追踪提供了更多思路。雷达的这一特色研究可以给出更多风暴的信息(体积、顶高、移动轨迹、移速、生命周期等)，这非常有利于提高对某地区风暴特征的认识和理解，也是其他资料所不能比拟的。

在强对流风暴活跃的区域，目前主要的研究方法是基于长时间序列的雷达资料识别某一特定类型的强对流风暴，研究其周期和轨迹及其初生演变机制。例如，通过对美国18 a暖季雷达资料的统计研究识别出256个Derecho(一种典型的风暴，通常存活超过8 h以上，它的特点为大面积的持续强风)天气事件，分析了Derecho的气候特征以及形成背景[74]。结果表明，Derecho大部分在美国中部和北部的平原产生，主要活动在一个走廊型区域(从明尼苏达州经过中西部到弗吉尼亚与西俄亥俄州的边界)，南部平原(主要在堪萨斯和俄克拉荷马州)有一个Derecho活动中心。在落基山以西没有发现Derecho，而在阿巴拉契亚山以东Derecho的出现频率急剧下降。通过风暴追踪识别对希腊北部和中部的超级单体的雷达气候学特征进行的研究发现2014—2015年超级单体数明显增加，其中2014为最活跃的一年[75]。大部分超级单体出现在6月，主要发生在16:00—17:00(世界时)，这与有利于雷暴发展的昼夜加热周期有关。通过对超级单体的跟踪，发现在希腊北部地区大多数超级单体都来自西方和西南方向，且超级单体生成于山地，促进超级单体发展加强的是西南气流和短波槽。对高切变、低对流有效位能环境中的95个龙卷风涡旋和135个非龙卷风涡旋进行跟踪，确立了与这些涡旋相关的雷达反射率特征在不同大小范围内的差异[76]。在雷达60 km范围内，特别是在接近地表的情况下，龙卷和非龙卷涡旋的方位角切变有显著差异，在60 km的范围外没有明显差异。SODERHOLM等[77]利用雷达数据对加拿大对流单体进行跟踪，将对流单体分为3类：STLD(short-track long-duration短轨迹长周期)、LTLD(long-track long-duration长轨迹长周期)、STSD(short-track Short-duration短轨迹短周期)，在所分析的130个单体中，绝大多数(77个)被归类为STSD，而STLD(28个)和LTLD(25个)数量相对较少。

对基于高时空分辨率的雷达三维追踪资料得到的对流风暴的三维属性进行定量统计分析，与常规观测资料和静止卫星红外亮温的统计结果相比，运用雷达资料进行统计分析不仅可以给出对流风暴的三维空间信息，还可以给出风暴的生命史、移速、移向等定量气候分布特征，进一步充实了某一地区对流天气气候特征的认识，为当地对流的诊断分析和临近预报提供了科学背景支撑。而使用三维雷达资料的不足之处是雷达站点观测资料要保持同步，即观测时间要比较接近。同时，不同型号不同波段的雷达资料需要转化为同一格式进行质量控制。而且雷达性能的稳定性也是监测天气的保证条件，一次体扫时间内天气系统往往发生了一定的变化，而在研究中认为这段时间探测到的空间资料是同一个时次。风暴追踪的时间间隔与雷达资料的采样间隔有一定的关系，为准确追踪风暴轨迹，对雷达资料有一定的要求，即雷达资料的体扫时次必须连续。在新一次的风暴追踪之前，对存放历史风暴识别追踪结果内容的相关表进行读取，保证风暴的探测时间间隔满足条件[78]。

4 结论与讨论

(1)雷达气候学的研究对理解一个区域内对流风暴和降水的时空分布和演变特征有十分关键的作用，也有助于对中小尺度对流天气的临近预警以及定量降水预测能力的提高。近年来有关雷达气候学的研究主要集中在对流和降水的雷达气候学特征以及风暴属性识别追踪。

(2)在对流的雷达气候学特征方面，主要研究了对流的周期性变化特征，其中日循环特征最明显。很多研究表明地形和太阳辐射加热以及天气系统对对流初生、传播有明显影响。随着雷达网络的逐步完善和雷达数据的逐步积累，有关不同地区不同对流特征的研究得到丰富，例如山脉迎风坡、海岸沿线、湖泊和平原等地不同的对流发展特征。为了对对流的初生、传播和加强机制进行研究，将雷达数据与闪电资料、再分析资料相结合，并使用模式模拟，研究不同深度对流的时空分布，以及低空急流对对流风暴的影响。

(3)在降水的雷达气候学研究方面，根据累积的雷达降水数据对比分析不同类型降水系统的气候学特征，并对它们产生的物理机制进行研究。同时，国外不少学者尝试改进反演算法或将雷达数据与观测数据结合产生更高质量的复合雷达数据进行降水气候学的研究。

(4)风暴属性识别追踪方面，基于雷达三维反射率因子回波信息，利用风暴识别和追踪分析算法对每个风暴单体的属性进行识别、分析和追踪，然后再对得到的所有风暴的有效属性进行统计分析。除了分析风暴的气候学特征之外，还对风暴的传播路径进行统计分析。也有通过雷达路径和周期对对流风暴进行分类，分析不同类型风暴的形成及演变机制。

尽管近些年国内外有关雷达气候学研究取得很多新的成果，但地域差异非常明显。例如在中国，由于天气雷达分布不均以及地形条件的限制，目前雷达气候的研究主要集中在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲地区，其他地区的雷达气候学研究工作还很匮乏。又由于多种因素(比如雷达地物杂波、亮带回波、波束阻挡、不同雷达之间的标定差异等)均影响到天气雷达对真实对流回波的探测，加之大气模式本身的复杂性，雷达气候学研究仍然面临很多难题。

在雷达数据的应用方面，需要注意的是雷达数据是否被适当地校准？地面回波以及昆虫和鸟类的干扰是否被清除？雷达的覆盖范围是否足够？为控制这些误差，还需要较好的质量控制和杂波清除方法，或者使用具有不同测量对象的互补数据(例如闪电图、再分析资料等)。此外，新一代多普勒雷达的主要功能之一是对降水进行准确的测量，而由于降水粒子相态的多样化，新一代天气雷达不具备识别降水粒子相态和获取雨滴谱的能力，从而使具有多普勒功能的新一代天气雷达对降水的准确定量测量能力变得十分有限[79]。能够实现降水粒子相态的双线偏振技术将是新一代天气雷达发展及未来得到广泛应用的重要支撑技术[80-81]。