在过去的几十年里，偏振雷达资料在定量估测降水、降水粒子相态识别、强对流天气临近预报及人工影响天气的效果检验等方面得到了大量应用并取得了丰富的成果。随着雷达资料愈加广泛的应用，对其资料质量的分析和控制也就显得越发重要了。

影响雷达资料质量的因子有很多，其中，非气象回波(如：地物杂波，海浪杂波和生物杂波)的干扰和降水粒子对电磁波的衰减是两个最为主要的因子。这些因子会使雷达参量与其真实值之间产生偏差，并直接影响与其相关的雷达产品(如：降水估测产品)。中外研究人员在各种雷达误差的探索和订正方面已做了大量工作，并取得了较多的研究成果。

随着各种型号雷达资料数量的逐渐增多，资料应用方向的不断扩展，对雷达资料质量的要求也越来越高。尽管对雷达资料质量存在的各种问题已研究出相应的识别及订正算法，但这些算法仍存在一定的局限性——即把重心放在数据订正而不是数据评估上。而雷达资料质量评估应该是资料应用前最为重要的一环，它直接关系到资料质量控制的处理效果。欧洲各国的气象学者在科学和技术领域进行了广泛合作(COST Action 717)，并就如何充分利用雷达资料进行了深入探讨(Rossa et al，2005)。Friedrich等(2006)根据多个欧洲气象服务部门有关雷达资料使用需求的调查结果，利用雷达质量指数算法对影响雷达强度、速度和偏振资料质量的各主要因子按0—1的取值范围进行量化处理，得到各影响因子的质量指数，并按相应的权重系数进行加权求和得到平均质量指数，以此来表征雷达资料质量受各因子的影响程度及其整体情况。其中，质量指数越接近0就表明资料受该因子的影响程度越大，质量越差，质量指数越接近于1，表示雷达资料受各因子影响越小，质量越好

。本文在Friedrich等(2006)的研究基础上，对部分质量指数算法进行了调整和修改，并利用C波段双线偏振多普勒雷达的实测资料对定量评估方案进行了检验，为该方案的深入研究和业务运行奠定了基础。2 强度资料的定量评估方案2.1 方案介绍

导致雷达强度资料不确定性的主要影响因子为：(1)波束展宽因子(雷达质量指数：Frange)，(2)波束阻挡因子(雷达质量指数：Fshield)，(3)电磁波衰减因子(雷达质量指数：Fatt)，(4)垂直廓线不均匀因子(雷达质量指数：Fvpr)。

上述4个因子对强度资料的综合影响程度可用平均雷达质量指数——F_Z来定量表示(式(1))。当雷达波束被地物完全遮挡(Fshield=0)，或雷达电磁波受降水粒子影响而存在严重衰减(Fatt=0)时，相应距离库的数据被认为是不可靠的，其F_Z=0。

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随着探测距离的增大，雷达电磁波的波束宽度在水平和垂直方向都会出现展宽现象，波束高度也随之增大。当波束宽度超过0℃层亮带的厚度时，利用雷达探测0℃层亮带将变得非常困难。而当波束高度超过降水回波的高度时，利用雷达数据进行降水估测也将出现明显误差。雷达电磁波的超折射效应会随着探测距离的增大而加强，从而导致降水回波的错误定位和地物杂波污染。综上所述，反射率因子(Z_H)的测量精度随距离的增大基本呈线性下降趋势。因此，F_range的定义如下：

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当地物部分甚至完全阻挡雷达电磁波的传播时，其后向散射回来的强信号会直接污染气象回波信号。当波束部分阻挡时，雷达发射电磁波的峰值功率有所减弱(功率增益样式用角度权重函数表示，见式(3))，其后向散射信号的强度也将随之减弱；而当电磁波主瓣被阻挡时，由脉冲边缘产生的后向散射信号会被误认为是主瓣的回波信号，从而产生高度误差。

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降水粒子对雷达电磁波的吸收和散射作用使其对电磁波能量具有衰减效应，其衰减大小主要取决于电磁波的波长λ。S波段(波长约10 cm)雷达衰减作用相对较小，实际应用中常忽略不计。但对于C、X波段(波长约5、3 cm)雷达，电磁波的衰减严重影响了强度资料的应用。衰减作用会沿着径向方向逐渐累积，常在强对流单体或0℃层亮带后存在明显衰减。

水和冰对电磁波的衰减作用不同，在计算衰减量时需要区别对待。由于霰、冰雹等固态粒子对电磁波的衰减主要取决于外包水膜的厚度，因此，很难定量计算。为了方便分析，假设在0℃层以上，电磁波的衰减主要由冰雪粒子引起，而在0℃层以下则以液态降水粒子为主。雨和雪的单程衰减Kr和Ks见经验公式(4)和(5)(Dovick et al，1992)。

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受水凝物的增长效应(凝结、凝聚、蒸发等)，相态变化(冰、水、融化中的雪等)，下落速度及反射率因子Z_H正比于粒子尺寸的6次方等因素的影响，Z_H的垂直廓线表现出明显的时空变化性。为了便于分析，在计算F_vpr时做如下假设：当雷达有效照射体积完全低于融化层高度时，Z_H主要来自液态降水粒子，其F_vpr=1；而融化层以上存在雪、冰雹、霰等粒子，其F_vpr=0.5；当雷达波束横穿融化层时，其F_vpr值取决于它们之间交叉区域的大小(见式(7))。其中，融化层厚度设为0℃层以下500 m至0℃层以上200 m(Doviak et al，1992)。

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雷达波束的展宽会增大空间分辨率，从而导致小尺度的风场信息(如：垂直风切变区域)被过度平滑。波束阻挡、雷达相位的测量精度及非气象目标物(如：飞鸟、轮船、飞机等)干扰也与速度资料质量密切相关。因此，影响速度资料质量的主要因子可归结为：

(1) 波束展宽因子(雷达质量指数：F_range)；

(2) 波束阻挡因子(雷达质量指数：F_shield)；

(3) 多普勒速度标准差因子(雷达质量指数：F_συ)；

(4) 非气象目标物污染因子(雷达质量指数：F_np)。

基于上述4个影响因子的速度资料平均雷达质量指数—F—_V见式(8)。若雷达波束被地物完全遮挡(F_shield=0)，则F_V=0。

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速度谱宽(S_W)是速度离散程度的度量，它与距离库内各目标物的运动速度和方向的差异性成正比，可用来检验径向速度的可靠性。影响S_W的主要气象因素为风切变和湍流。当风切变和湍流较强时，S_W会随之增大，反之亦然。层状云降水的风场相对均匀，S_W相对较小；而对流云降水内部的上升和下沉气流使其存在明显的风切变和湍流，S_W也因为雷达分辨体积内多普勒速度的高度变化而变大。F_συ的定义见式(9)，υnv为奈奎斯特速度间隔。

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通常情况下，降水粒子或昆虫会随气流的流动而运动，因此，其后向散射回波的速度值能代表客观风场速度。而移动的非气象目标物(如：飞鸟、轮船、飞机等)则会干扰多普勒速度的测量。通过速度-方向(VAD，Velocity Azimuth Display)资料分析，可以检测出非气象目标物及速度退模糊错误。为了方便计算，此处将降水粒子下落末速度的不一致、反射率因子的分布形式及雷达扫描仰角的变化等影响因素忽略不计。

对于固定的距离和仰角，雷达扫描一周的多普勒速度呈正弦形波动

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偏振雷达在定量降水估测、降水粒子相态识别、云微物理机制研究及人工影响天气效果检测等方面表现出的巨大潜力，使其成为未来天气雷达发展的一个重要方向。偏振雷达的上述优势都是以较高质量的偏振资料为前提，若资料质量较差，降水估测产品将会出现较大误差(Seliga et al，1976)。地物杂波污染会导致降水强度(量)的高估，波束阻挡会使测量值出现高度偏差，而对于非球形降水粒子，水平和垂直偏振波的衰减差异还会导致Z_DR产生差分衰减(Gorgucci et al，1998)。除此以外，偏振资料质量还受其他因素的影响，其主要影响因子为

(1) 波束展宽因子(雷达质量指数：F_range)；

(2) 波束阻挡因子(雷达质量指数：F_shield)；

(3) 电磁波衰减因子(雷达质量指数：F_att)；

(4) 波束充塞不均匀因子(雷达质量指数：F_beam)；

(5) 非降水回波污染因子(雷达质量指数：F_rain)；

(6) Z_H、Z_DR和K_DP资料一致性因子(雷达质量指数：F_con)；

(7) 信噪比影响因子(雷达质量指数：F_snr)。

上述7个因子对偏振资料的综合影响程度可由平均雷达质量指数——F_P来度量，见式(12)。若雷达波束被地物完全遮挡(F_shield=0)或雷达电磁波存在严重衰减(F_att=0)，则_P=0；由于非降水区(F_rain=0)的不确定性较大，其F_P=0。

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其中，C_P=W_range+W_shield+W_att+W_beam+W_rain+W_con+W_snr，W_range、W_shield、W_att、W_beam、W_rain、W_con和W_snr为各影响因子的权重系数(见表 1)。4.2 波束充塞不均匀因子

当降水粒子在雷达分辨体积内均匀充塞，且无交叉波束的反射率梯度时，可以得到较高精度的偏振参量(如：Z_DR和K_DP)。否则，两个波束形状上的微小差异都将使测量值产生巨大误差( Chandrasekar et al，1993)，且大的反射率梯度还会得到负的K_DP值(Ryzhkov et al，1998)，这显然与降水粒子K_DP>0的理论相违背。F_beam的定义为

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目前，模糊逻辑法是利用偏振雷达资料识别降水粒子相态的主要方法(还有统计决策树法、神经网络法等)。Straka等(1993)在Aydin等(1989)研究基础上利用变化的一维和二维隶属函数来描述各种偏振参量，为后续利用模糊逻辑法进行降水粒子相态识别奠定了基础。Liu等(2000)通过雷达实测数据与地面观测资料给出了一维隶属函数的一系列参数值，建立了一种调整模糊逻辑法系数的反馈方案。美国NSSL的KOUN雷达利用探测到的4种参数(Z_H、Z_DR、K_DP、ρHV(0))建立了3种识别模式(非气象回波识别模式、夏季识别模式和冬季识别模式)，并在2002—2003年的外场试验中取得了较好的识别效果(Ryzhkov et al，2003)。曹俊武等(2007)综合分析了中外降水粒子相态识别方法，并结合中国双线偏振雷达的应用需求，构建了一种降水粒子类型的识别模式。由于本文所用的雷达资料均来自夏季降水过程，因此，选用KOUN雷达的夏季识别模式对降水与非降水回波进行辨别。若识别为降水回波，其F_rain=1，反之，则F_rain=0。4.4 Z_H、Z_DR和K_DP资料一致性因子

Goddard等(1994)提出了Z_H、Z_DR和K_DP资料一致性的检测方法。Scarchilli等(1996)通过分析这3个参量的一致性来检测雷达系统对降水的探测性能，即利用Z_H和Z_DR得到降水的滴谱分布，然后根据滴谱分布估计K_DP值(记为：)，若与K_DP测量值相吻合，则表明Z_H、Z_DR和K_DP资料是一致的。Gorgucci等(1998)提出了另一种检测方法：利用Z_H和Z_DR得到降水粒子对雷达信号的衰减量(记为α_H)；与此同时，利用K_DP估测信号的衰减量(记为)，若α_H与吻合，则认为Z_H、Z_DR和K_DP测量值一致。其中，与K_DP及α_H与的差异主要来自雷达标定误差和对散射特性及滴谱分布的错误假设(Gorgucci et al，1998)。需要特别注意的是：资料一致性的检测仅仅适用于降雨资料，对其他类型的粒子无效。若存在强烈衰减，Gorgucci等(1998)的方法同样不适用。F_con的定义为

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受噪声的影响，弱信号的差分反射率因子Z_DR往往会出现较大偏差(Bringi et al，2001)。Liu等(2010)在分析C波段双线偏振多普勒雷达资料质量时发现，信噪比偏低时，噪声对差分反射率因子Z_DR和零滞后互相关系数ρ_HV(0)的影响明显。杜牧云等(2011)对升级改造的C波段双线偏振多普勒雷达进行资料分析时同样发现信噪比偏低时，Z_DR受噪声影响存在测量误差，数值明显偏小；ρ_HV(0)也远小于理论值(一般大于0.9)，且都随信噪比的降低呈减小趋势。当信噪比增大后，Z_DR的分布趋于稳定，ρ_HV(0)也随之增大并迅速向1靠拢(图略)。上述结论说明，当信噪比偏低时探测资料整体质量较差，回波信号淹没在噪声之中，数据变得不可信。因此，在Friedrich等(2006)研究的基础上，本研究在偏振资料质量的定量评估中引入了信噪比影响因子——F_snr

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图 1为2011年8月13日10时54分(北京时，下同)晴空模式下反射率因子Z_H和径向速度V_r的PPI(Plan Position Indicator)，观测仰角为0.8°。为避免弱回波信号干扰，图中资料已经过孤立杂波剔除和弱信号抑制等预处理。其中，雷达在外场试验前已用外部信号源标定，且每次开机观测前都用机内曲线进行了重新标定。

图 1 2011年8月13日10时54分0.8°仰角ZH(a)和Vr(b)的PPI Fig. 1 PPI images of ZH(a)，Vr(b)at 10:54 BT 13 August 2011 at the 0.8° elevation angle

图选项

由图 1可以清楚地看到，在雷达的观测范围内存在大面积的地物回波，其中，强度最强的两块地物回波位于距离雷达较近的北部和南部(图 1a箭头标注区域)，其他地物回波的强度相对较弱或距离雷达较远，且主要分布在PPI的第一、二象限。5.1 层状云降水过程分析

2011年8月15日C波段双线偏振多普勒雷达观测到1次大范围的层状云降水过程，该过程的平均回波强度在35 dBz左右，持续时间在10 h以上。5.1.1 强度资料定量评估结果分析

图 2为18时01分0.9°仰角雷达强度资料的Z_H、F_Z、F_range、F_shield、F_att和F_vpr的PPI。其中，取r_max=120 km，而F_shield由中国地理信息数据计算得到(下同)。由于C波段双线偏振多普勒雷达在外场观测试验中位置固定，因此，F_range和F_shield仅需计算一次。

图 2 2011年8月15日18时01分0.9°仰角强度资料及其各雷达质量指数的PPI(a. ZH，b. Z，c. Frange，d. Fshield，e. Fatt，f. Fvpr) Fig. 2 PPI images of(a)ZH，(b)Z，(c)Frange，(d)Fshield，(e)Fatt，and (f)Fvpr at 18:01 BT 15 August 2011 at the 0.9° elevation angle

图选项

由F_range(图 2c)可以看到，随着探测距离的增大(即逐渐远离雷达)，F_range越来越小，这表明雷达波束随距离的增大而逐渐展宽，对雷达资料质量的影响程度也逐渐增大。由F_shield(图 2d)看到，在雷达的北部和西北部存在明显的波束阻挡现象(F_shield<0.2)，而在雷达的西南部和南部也存在波束的部分阻挡(0.8>F_shield>0.2)。上述波束阻挡情况与图 1中主要地物回波的分布位置完全吻合。值得注意的是，在雷达的整个东部区域并未出现明显的波束阻挡，而在图 1中却探测到了多块地物回波，这很可能是雷达电磁波在该区域发生超折射而出现的超折射地物回波(AP)。从F_att(图 2e)看到，几块强降水回波后面都存在强烈的电磁波衰减(F_att<0.4)。而在0.9°的观测仰角下，其最大探测距离75 km对应的高度约为1.6 km，远低于0℃层的高度(当天的探空资料测得0℃层高度约为5.1 km)，因此，强度资料(图 2a)不受0℃层亮带的影响，在所有距离库中的F_vpr=1(图 2f)。由F_Z(图 2b)可知，高质量的强度资料(F_Z>0.8)主要分布在距离雷达较近的45 km范围内，这一区域内无明显的波束阻挡和电磁波衰减；具有较大不确定性的强度资料(F<0.2)则主要分布在电磁波存在较大衰减的雷达东南部、西南部、东北偏北部和西北偏西部。5.1.2 速度资料定量评估结果分析

图 3为18时01分0.9°仰角雷达速度资料的V_r、S_w、F_V、F_συ和F_np的PPI及多普勒速度的VAD分析。

图 3 2011年8月15日18时01分0.9°仰角速度资料及其各雷达质量指数的PPI和VAD分析(a. Vr，b. FV，c. Sw，d. Fσυ，e. VAD，f. Fnp) Fig. 3 PPI images of(a)Vr，(b)FV，(c)Sw，(d)Fσυ，and (f)Fnp at 18:01 BT 15 August 2011 at the 0.9° elevation angle and (e)VAD of the Doppler velocity along the 360°azimuth angle(thin-solid lines)together with the fitted sine curve(thick-dashed lines)

图选项

由速度谱宽(S_w，图 3c)可以看到，S_w基本都小于3 m/s，且大部分都在2 m/s以下。因此，其F_συ(图 3d)除了少量谱宽值较大的散点(主要分布在雷达东北方向50 km及西北方向60 km附近)以外，基本都大于0.8。对多普勒速度进行VAD分析(图 3e)后发现，大部分的速度值都在对应的VAD拟合速度阈值范围内(F_np=1)，只有少量数据点位于阈值范围以外(F_np=0)。从F_np(图 3f)可以看出，在雷达的远端探测到了少量非气象目标物。为了便于观察和分析，以10 m/s为间隔将各距离圈的速度数据绘制在同一张图上(图 3e)。其中，细实线为42—42.75 km距离范围内沿整个圆周扫描得到的多普勒速度测量值(υ_r(α))，虚线为通过VAD分析拟合得到的正弦曲线(υ_r^*(α))，粗实线则表示多普勒速度的阈值范围(υ_r^*(α)±ε)，取ε=4 m/s(见表 2)。由F_V(图 3b)可知，除了波束存在部分阻挡的雷达西北、西南部及雷达远端探测到的少量非气象目标物以外，速度资料(图 3a)整体质量较高(F_V>0.6)，且大部分资料的F_V>0.8。5.1.3 偏振资料定量评估结果分析

图 4为18时01分0.9°仰角雷达偏振资料的Z_DR、Φ_DP、ρ_HV(0)及F_P、F_beam、F_rain、F_con和F_snr的PPI。

图 4 2011年8月15日18时01分0.9°仰角偏振资料及其雷达质量指数的PPI(a)ZDR，(b)ΦDP，(c)ρHV(0)，(d)FP，(e)Fbeam，(f)Frain，(g)Fcon，(h)Fsnr Fig. 4 PPI images of(a)ZDR，(b)ΦDP，(c)ρHV(0)，(d)FP，(e)Fbeam，(f)Frain，(g)Fcon，and (h)Fsnr at 18:01 BT 15 August 2011 at the 0.9° elevation angle

图选项

由F_beam(图 4e)可以清楚地看到，F_beam的低值区(F_beam<0.4)主要分布在降水回波的边缘及雷达远端区域。距离观测点约85 km的丽江站当天的探空资料测得0℃层高度约为5.1 km，而在0.9°的观测仰角下，雷达最大观测距离75 km对应的高度约为1.6 km，远远低于0℃层的高度，因此，整个雷达探测范围内的水凝物都被认为是液态降水粒子。由F_rain(图 4f)看到，利用模糊逻辑法建立的降水粒子相态识别模式成功地识别出了降水回波(F_rain=1)，其余离散的非降水回波则主要分布在距离雷达较远的区域和降水回波的边缘。而从F_con(图 4g)和F_snr(图 4h)发现，上述区域正是Z_H、Z_DR和Z_DP资料一致性较差(F_con<0.4)和信号较弱(Fsnr<0.6)的区域。在这些区域里，信噪比较低，偏振参量的测量受噪声影响较大，存在明显的误差，从而导致资料一致性变差并被相态识别模式误判为非降水回波。由P(图 4d)可知，除了距离雷达较远的，存在明显波束阻挡的雷达西南偏西部和电磁波严重衰减的雷达东南部、东北偏北部、西北部及西南偏西部以外，偏振资料整体质量较好(F_P>0.6)，且大部分资料的F_P>0.8。5.2 对流云降水过程分析

2011年8月22日C波段双线偏振多普勒雷达观测到一次局地的对流云降水过程。其中，对流单体出现在距离雷达约60 km的东北及西南方向，最大回波强度达到了61 dBz。雷达的西北及东部也出现了平均强度低于30 dBz的小面积层状云降水。由于分析与计算方法与5.1节类似，下面仅对各种资料的定量评估结果做简要分析。5.2.1 强度资料定量评估结果分析

图 5为18时26分1.0°仰角雷达强度资料的Z_H、F_Z、F_att和F_vpr的PPI。其中，F_range和F_shield同图 2c、d。

由F_att(图 5c)看到，强的电磁波衰减(F_att<0.2)主要出现在雷达东北及西南方向的对流单体处，而强度相对较弱(Z_H<30 dBz)的层状云降水产生的衰减较小(F_att>0.8)，基本可以忽略。在1.0°的观测仰角下，雷达最大探测距离75 km对应的高度约为1.6 km，远低于0℃层的高度(当天的探空资料测得0℃层高度约为5.0 km)。因此，该降水过程的强度资料(图 5a)同样不受0℃层亮带的影响，所有距离库的F_vpr=1(图 5d)。由Z(图 5b)可知，整体而言，除了受电磁波衰减影响明显的两块对流单体回波以外，其他区域的强度资料质量都较好(Z>0.8)。

图 5 2011年8月22日18时26分1.0°仰角强度资料及其各雷达质量指数的PPI(a. ZH，b. FZ，c. Fatt，d. Fvpr) Fig. 5 PPI images of(a)ZH，(b)FZ，(c)Fatt，and (d)Fvpr at 18:26 BT 22 August 2011 at the 1.0° elevation angle

图选项

图 6为18时26分1.0°仰角雷达速度资料的V_r、S_w、F_V、F_συ和F_np的PPI及多普勒速度的VAD分析。

图 6 2011年8月22日18时26分1.0°仰角速度资料及其各雷达质量指数的PPI和VAD分析(a. Vr，b. FV，c. Sw，d. Fσυ，e. VAD，f. Fnp) Fig. 6 PPI images of(a)Vr，(b)FV，(c)Sw，(d)Fσυ，and (f)Fnp at 18:26 BT 22 August 2011 at the 1.0° elevation angle and (e)VAD of the Doppler velocity along the 360°azimuth angle

图选项

由速度谱宽S_w(图 6c)看到，除了对流单体回波的S_w相对较大外，其他区域的S_w都小于2 m/s。因此，其F_συ(图 6d)基本上均大于0.8。从F_np(图 6f)可以看出，仅探测到了少量的非气象目标物(F_np=0)。图 6e为距离雷达40—40.5 km范围内沿整个圆周扫描得到的多普勒速度VAD分析结果，此处取ε=8 m/s(见表 2)。由F_V(图 6b)可知，除了波束存在部分阻挡的区域及探测到的少量非气象目标物以外，速度资料(图 6a)的整体质量较高，其F_V>0.8。5.2.3 偏振资料定量评估结果分析

图 7为18时26分1.0°仰角偏振资料的Z_DR、Φ_DP、ρ_HV(0)及F_P、F_beam、F_rain、F_con和F_Snr的PPI。

图 7 2011年8月22日18时26分1.0°仰角偏振资料及其各雷达质量指数的PPI(a. ZDR，b. ΦDP，c. ρHV(0)，d. FP，e. Fbeam，f. Frain，g. Fcon，h. Fsnr) Fig. 7 PPI images of(a)ZDR，(b)ΦDP，(c)ρHV(0)，(d)FP，(e)Fbeam，(f)Frain，(g)Fcon，and (h)Fsnr at 18：26 BT 22 August 2011 at the 1.0° elevation angle

图选项

由图 7可以清楚地看到，F_beam(图 7e)的低值区(F_beam<0.6)主要分布在降水回波的边缘及对流单体处。由于探测资料的高度远低于0℃层高度，在此认为雷达探测范围内的水凝物以液态降水粒子为主(同5.1.3节)。从图 7f看出，降水粒子相态识别模式探测出少许离散的非降水回波(F_rain=0)，且主要分布在雷达远端和降水回波边缘。而在这些区域，由于信噪比(图 7h)偏低(F_snr<0.6)，噪声严重影响了偏振参量的测量，使其存在明显的误差，从而导致Z_H、Z_DR和K_DP资料一致性(图 7g)变差(F_con<0.4)并被相态识别模式误判为非降水回波。由F_P(图 7d)可知，除了距离雷达较远且电磁波存在严重衰减的对流单体区域以外，偏振资料的整体质量较好(F_P>0.6)，且大部分资料的F_P>0.8。

在Friedrich等(2006)研究的基础上，本文在偏振资料质量的定量评估方面引入了信噪比影响因子——F_snr，下面通过对比分析引入F_snr前后的F_P来了解其具体的改进效果。图 8即为剔除信噪比影响因子F_snr后，上述两次降水过程F_P的PPI。

图 8 剔除Fsnr后FP的PPI(a. 对应图 4d，b.对应图 7d) Fig. 8 PPI images of FP excluding Fsnr(a)corresponding to Fig. 4d，and (b)corresponding to Fig. 7d

图选项

整体而言，引入F_snr前后F_P的变化并不明显，但经过仔细观察后仍可发现些许差异。相较于剔除F_snr后的F_P(图 4d、7d)，引入F_snr得到的F_P(图 8a、b)对雷达远端及降水回波边缘数据的评估更加细致准确，而这些区域也正是信噪比偏低，数据质量偏差的区域。前者由于忽略了信噪比因子F_snr的影响，得到的评估结果也明显偏大。上述分析结果表明：信噪比影响因子F_snr的引入使偏振资料质量的定量评估更加全面，尤其是对雷达远端及降水回波边缘等信噪比偏低的数据。对其他降水过程的资料分析也能得到相同的结论(图略)。6 结论与展望

雷达资料质量的定量评估是将导致雷达测量参数不确定性的各影响因子通过简单的量化算法转化成雷达质量指数，并将各雷达质量指数以指定的权重系数加权求和得到相应的平均雷达质量指数，从而直观地了解资料质量受各因子的影响程度及其整体情况。得到如下结论：

(1)由于信噪比对偏振资料质量存在较大影响，低的信噪比往往会导致测量值出现明显偏差。因此，在Friedrich等(2006)研究的基础上，本文在偏振资料质量的定量评估方案中引入了信噪比影响因子，使其更加完善。

(2)由定量评估结果可以看到，该雷达的强度资料除了存在明显波束阻挡和强烈电磁波衰减的区域以外，整体质量较好；速度资料的质量很好，只存在少量质量较差的离散数据点；而在雷达远端及降水回波边缘的偏振资料质量相对较差，其余偏振资料的质量较好。

(3)雷达资料质量的定量评估方法将影响雷达强度、速度和偏振资料质量的各主要因子以距离库为单位进行量化处理，得到的评估结果直观易懂且与资料质量的实际情况一致。除此之外，该方法适用性强，不受雷达频率、波束宽度和站点周围地形及气候环境等因素的影响。

截至到目前，该方法还处在试验与研究阶段。对不同的天气过程和资料应用需求下各权重系数的设置以及各影响因子的量化方法都还有待做进一步的研究，对其得到的评估结果也需要更多的雷达资料去检验。