林子伦，游宇琦，蒋 悦，杨庆波

（1.泉州市气象局，福建 泉州 362000；2.惠安县气象局，福建 泉州 362100；3.九仙山气象站，福建 泉州 362500）

0 引言

无线电探空资料虽然能对整个大气层进行温、压、湿、风的观测，但其时间分辨率低，无法获取有效的湍流信息。风廓线雷达的探测基础建立在大气湍流基础之上，观测资料中包含了大量的湍流信息，具有时空分辨率高、实用性好、连续性强的特征［1］，因而成为目前研究边界层湍流最有力的工具。风廓线雷达可以提供水平方向上的风向风速值、垂直速度、信噪比、折射率结构系数Cn2等资料。这些参数对边界层结构特征的刻画与对天气系统的预测都是很好的分析工具［2-4］，然而由于天气条件和杂波等因素干扰影响，导致风廓线雷达观测数据的稳定性和准确性有待提高［5］。因此，需对风廓线雷达资料的质量进行评估，勘定风廓线雷达数据在不同天气条件下对风速、风向的探测误差。

目前，风廓线雷达数据的验证主要以常规探空资料为主，并且有学者在对比中探究了质控阈值［6］。随着高度增加，探空风向与雷达风向的相关度明显降低，风速的相关变化不大［7］。王欣等［8］和孙旭映等［9］通过对比分析风廓线雷达资料和探空资料，发现在对应高度上两者所得的垂直风场有较好一致性，200 m 高度以上风廓线资料的可信度较高。万蓉等［10］对黑山站风廓线雷达资料与加密探空资料进行对比，探究有效样本比率，提出由于风廓线雷达与探空在探测原理和方法上存在差异，无法对数据进行严格的对比，只能对误差设置一个范围，认为风廓线雷达资料在该误差范围之内时是可靠的。

当前我国风廓线雷达网络已经比较成熟，但对风廓线雷达数据的利用率较低，且边界层内的风廓线雷达数据质量控制研究目前较少［11］。福建省德化县九仙山地区同时布设有气象梯度观测站和风廓线雷达等系列设备，有边界层内湍流研究的硬件基础，因此可研究不同高度自动站测风和风廓线雷达测风之间的异同点，并做相关检验和评估，对自动站和风廓线测风数据的质量控制方有较好指示意义。文章将以在边界层高度上探究两者在风探测上的差别，重点研究不同高度和不同天气条件下的差异，以期为有效利用风廓线雷达数据提升局地天气预报水平提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 数据说明

采用的资料为2020年12月～2021年5月的九仙山国家气象观测站和三个气象自动化观测梯度站（以下简称九仙山站、一、二和三号梯度站）的逐小时降水量、湿度以及平均风力和风向数据，和同时段的德化LC风廓线雷达资料。其中，九仙山和三个梯度站的海拔高度自低向高分别为：1 092 m（一号梯度站）、1 336 m（二号梯度站）、1 522 m（三号梯度站）和1 654.6 m（九仙山）。

德化风廓线雷达资料为逐小时数据，德化风廓线起始高度150 m，4.1 Km以下垂直分辨率120 m，海拔高度645.6 m。九仙山站、三个梯度站以及德化风廓线雷达地理位置分布如图1所示。

图1 气象自动观测站和风廓线雷达地理位置

1.2 研究方法

1.2.1 天气条件分型

依据逐小时的气象观测站资料，利用降水量、湿度两个关键要素，将天气条件分为晴空、雾、弱降水和强对流共四种条件。其中当逐小时降水量为0 mm 且相对湿度＜80%时判定该时次为晴空；当逐小时降水量为0 mm 但相对湿度≥80%判定该时次为雾；当逐小时降水量＞0 mm但≤8 mm时判定为弱降水；当逐小时降水量＞8 mm时判定为强对流。

1.2.2 垂直剖面风速风向数据对比方法

为了重点体现显著的对比效果，并考虑到观测站点的实际情况，这里实验组（德化风廓线雷达）的取样对比检验风场数据取样为0～3 Km 高度范围内的风场，均采用水平风场数据，从而在技术上实现与控制组自动站水平风场的显著对比，且能够加强对边界层的风场梯度对比观测和认识：

（1）晴空条件下的水平风场之间的对比和分析；

（2）雾条件下的水平风场之间的对比和分析；

（3）弱降水条件下的水平风场之间的对比和分析；

（4）强对流降水条件下的水平风场之间的对比和分析。

针对不同条件下的风场对比，采用两种指标方法进行检验：

（1）平均绝对偏差方法（ADEV）：以自动站资料为基准（控制组），评估德化风廓线雷达资料（实验组）样本数据估值的总体误差或精度水平。参考公式如下：

其中，n为样本数，Tia为实验组，Tib为控制组。定义风向偏差为风廓线雷达风向与气象自动站风向相减的偏差值，范围为-180°至180°，即当偏差值为负时，风廓线雷达风向相对于气象自动站风向左偏，反之当偏差值为正时，风廓线雷达风向相对于气象自动站风向右偏。同理定义风速偏差，当风速偏差为正时风廓线雷达风速相对于气象自动站风速大，反之为负时风廓线雷达风速相对于气象自动站风速小。

（2）箱型图法：箱形图（Box-plot）是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。可用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。

对于标准正态分布的大样本，只有0.7%的值是异常值，中位数位于上下四分位数的中央，箱形图的方盒关于中位线对称。选取不同自由度的t分布的大样本，代表对称重尾分布，当t分布的自由度越小，尾部越重，就有越大的概率观察到异常值。

2 不同天气条件下的风场对比分析

2.1 晴空条件

根据1.2.1的天气条件分型方法，可得2020年12月1日至2021年5月31日共有2 183 个时次满足晴空条件，即样本数n 为2 183。以此样本选取同时段德化风廓线雷达逐1 h测风数据，依据梯度站和九仙山站海拔高度匹配相应的剖面高度（390 m、750 m、870 m和990 m），即叠加德化风廓线雷达基准海拔高度则分别为1 035.6 m、1 395.6 m、1 515.6 m和1 635.6 m，共取得4组匹配风场数据。

计算每个气象自动站和匹配高度的风廓线风场差异可得：风向的平均绝对偏差ADEV分别为1.85°（一号梯度站）、-16.57°（二号梯度站）、-8.35°（三号梯度站）和-20.50°（九仙山站），即除一号梯度站高度德化风廓线雷达测风风向右偏外，其余均为左偏；风速的ADEV分别为0.68 m/s（一号梯度站）、2.49 m/s（二号梯度站）、2.11 m/s（三号梯度站）和-1.01 m/s（九仙山站），即梯度站高度风廓线雷达测风风速均偏大，在九仙山站高度偏小。

从晴空条件下的风向差异分布（图2a）可以看出，在一号梯度站高度（1 092 m 附近）的风向偏差相对范围较小，处于-46.65°～59.20°，中位数接近于0°；而在其他三个气象自动站的风速偏差趋向于负偏态，即德化风廓线雷达测风风向相较于气象自动站向左偏，其中以九仙山站（1 654.6 m 附近）左偏现象最为明显。

从晴空条件下的风速差异分布（图2b）可以看出，除九仙山站之外，其余三个梯度站的风速偏差均趋向正偏态，即德化风廓线雷达测风风速在这三个高度范围内相较于气象自动站偏大，下四分位数为-0.80～0.80，上四分位数为2.10～3.80，偏差振幅2.90～3.50 m/s。在九仙山站高度则相反，风速偏小。

图2 晴空条件下风廓线雷达与气象自动站的风向

综上所述，在晴空条件下，德化风廓线雷达测风风场相对于气象自动站，在一号梯度站高度（1 092 m 附近）偏差较小；在二、三号梯度站高度（1 336 m和1 522 m附近）风向向左偏，风速偏大；在九仙山站高度（1 654.6 m附近）风向向左偏，风速偏小。

2.2 雾条件

同理根据天气条件分型方法，可知2020年12月1日至2021年5月31日共有1 644个时次满足雾条件，即样本数n为1 644。以此样本选取同时段德化风廓线雷达逐1 h测风数据，依据梯度站和九仙山站海拔高度匹配相应的剖面高度共取得4组匹配风场数据。

计算每个气象自动站和匹配高度的风廓线风场差异可得：风向的平均绝对偏差ADEV分别为-15.13°（一号梯度站）、-29.38°（二号梯度站）、-3.59°（三号梯度站）和-10.67°（九仙山站），即所有气象自动站站高度德化风廓线雷达测风风向左偏；风速的ADEV 分别为2.06 m/s（一号梯度站）、3.52 m/s（二号梯度站）、3.26 m/s（三号梯度站）和-1.29 m/s（九仙山站），即梯度站高度风廓线雷达测风风速均偏大，在九仙山站高度偏小。

从雾条件下的风向差异分布（图3a）可以看出，在一号梯度站高度（1 092 m附近）和九仙山高度（1 654.6 m附近）的风向偏差相对变化范围较小，分布在-54.20°～14.40°和-40.90°～18.30°；所有气象自动站的风向偏差趋向于负，即德化风廓线雷达测风风向相较于气象自动站向左偏，其中以二号梯度站（1 336 m附近）左偏现象最为明显。

图3 雾条件下风廓线雷达与气象自动站的风向

从雾条件下的风速差异分布（图3b）可以看出，除九仙山站之外，其余三个梯度站的风速偏差均向正，即德化风廓线雷达测风风速在这三个高度范围内相较于气象自动站偏大，下四分位数为0.50～1.80，上四分位数为3.30～4.90，偏差振幅2.80～3.10 m/s。在九仙山站高度则相反，风速偏小。

综上所述，在雾条件下，德化风廓线雷达测风风场相对于气象自动站，测风风向左偏，其中以二号梯度站（1 336 m附近）左偏现象最为明显。测风风速在1 092～1 522 m范围偏大，在九仙山站高度（1 654.6 m附近）偏小。

2.3 弱降水条件

同理根据天气条件分型方法，可知2020年12月1日至2021年5月31日共有390个时次满足雾条件，即样本数n 为390。以此样本选取同时段德化风廓线雷达逐1 h测风数据，依据梯度站和九仙山站海拔高度匹配相应的剖面高度共取得4组匹配风场数据。

计算每个气象自动站和匹配高度的风廓线风场差异可得：风向的平均绝对偏差ADEV 分别为-6.37°（一号梯度站）、-48.05°（二号梯度站）、-1.21°（三号梯度站）和-9.99°（九仙山站），即所有气象自动站站高度德化风廓线雷达测风风向左偏；风速的ADEV 分别为2.35 m/s（一号梯度站）、3.96 m/s（二号梯度站）、3.53 m/s（三号梯度站）和-1.19 m/s（九仙山站），即梯度站高度风廓线雷达测风风速均偏大，在九仙山站高度偏小。

从弱降水条件下的风向差异分布（图4a）可以看出，在一号梯度站高度（1 092 m附近）和九仙山高度（1 654.6 m附近）的风向偏差相对变化范围较小，分布在-37.52°～20.97°和-34.30°～16.77°；所有气象自动站的风向偏差趋向于负，即德化风廓线雷达测风风向相较于气象自动站向左偏，其中以二号梯度站（1 336 m 附近）左偏现象最为明显。

从弱降水条件下的风速差异分布（图4b）可以看出，除九仙山站之外，其余三个梯度站的风速偏差均向正，即德化风廓线雷达测风风速在这三个高度范围内相较于气象自动站偏大，下四分位数为0.90～2.10，上四分位数为3.50～5.20，偏差振幅2.70～3.20 m/s。在九仙山站高度则相反，风速偏小。

图4 弱降水条件下风廓线雷达与气象自动站的风向

综上所述，在弱降水条件下，德化风廓线雷达测风风场相对于气象自动站，测风风向左偏，其中以二号梯度站（1 336 m 附近）左偏现象最为明显。测风风速在1 092～1 522 m范围偏大，在九仙山站高度（1 654.6 m附近）偏小。

2.4 强对流条件

同理根据天气条件分型方法，可知2020年12月1日至2021年5月31日共有31个时次满足雾条件，即样本数n为31。以此样本选取同时段德化风廓线雷达逐1 h测风数据，依据梯度站和九仙山站海拔高度匹配相应的剖面高度共取得4组匹配风场数据。

计算每个气象自动站和匹配高度的风廓线风场差异可得：风向的平均绝对偏差ADEV 分别为29.32°（一号梯度站）、-1.54°（二号梯度站）、34.30°（三号梯度站）和-43.95°（九仙山站），即一、三号梯度站高度德化风廓线雷达测风风向右偏，二号梯度站和九仙山站高度向左偏；风速的ADEV 分别为1.83 m/s（一号梯度站）、4.23 m/s（二号梯度站）、4.29 m/s（三号梯度站）和-0.22 m/s（九仙山站），即梯度站高度风廓线雷达测风风速均偏大。

从强对流条件下的风向差异分布（图5a）可以看出，在一号梯度站高度（1 092 m附近）和三号梯度站高度（1 522 m附近）的风向偏差趋向于正，即德化风廓线雷达测风风向相较于气象自动站向右偏，其中以三号梯度站右偏现象最为明显。在九仙山站高度（1 654.6 m附近）则趋向负偏态，及德化风廓线雷达测风风向相较于气象自动站向左偏。

图5 强对流条件下风廓线雷达与气象自动站的风向

从强对流条件下的风速差异分布（图5b）可以看出，除九仙山站之外，其余三个梯度站的风速偏差均向正偏态，即德化风廓线雷达测风风速在这三个高度范围内相较于气象自动站偏大，下四分位数为0.40～2.08，上四分位数为3.23～6.68，偏差振幅2.80～4.70 m/s。在九仙山站高度中位数趋向于0，偏差较小。

综上所述，在强对流条件下，德化风廓线雷达测风风向相较于气象自动站向右偏，其中以三号梯度站右偏现象最为明显。测风风速在1 092～1 522m 范围偏大，在九仙山站高度（1 654.6 m附近）偏差较小。

3 总结

文章研究不同高度自动站测风和风廓线雷达测风之间的异同点，并做相关检验和评估，对自动站和风廓线测风数据的质量控制方有较好指导意义。经研究发现：

（1）在晴空条件下，德化风廓线雷达测风风场相对于气象自动站，在一号梯度站高度（1 092 m附近）偏差较小；在二、三号梯度站高度（1 336 m和1 522 m附近）风向向左偏，风速偏大；在九仙山站高度（1 654.6 m 附近）风向向左偏，风速偏小。

（2）在雾和弱降水条件下，德化风廓线雷达测风风场相对于气象自动站，测风风向左偏，其中以二号梯度站（1 336 m 附近）左偏现象最为明显。测风风速在1 092～1 522 m 范围偏大，在九仙山站高度（1 654.6 m附近）偏小。

（3）在强对流条件下，德化风廓线雷达测风风向相较于气象自动站向右偏，其中以三号梯度站右偏现象最为明显。测风风速在1 092～1 522 m范围偏大，在九仙山站高度（1 654.6 m附近）偏差较小。