高频地波雷达数据检验及在台风监测中的应用

解效白,吴元清，刘 洪，周文君

(1.中国船舶集团有限公司第八研究院,南京 211153；2. 盐城市气象局,江苏 盐城 224000)

0 引 言

黄海南部海域是我国海上活动最活跃的区域之一，也是气候条件比较复杂的区域。在黄海南部强对流天气、台风、海雾、寒潮等现象频发，不但给海洋资源开发、海洋空间利用、海洋权益维护等各种海洋活动和沿海居民生活造成诸多不便，而且也会造成生命和财产损失。为了有效地支持海洋经济发展、保障人民安居乐业、维护海洋主权权益，就必须对海洋动力环境进行实时、连续、全面的监测，进而提供精准的多时长、多尺度海洋环境预报和灾害预警。目前，海洋动力环境监测主要依赖浮标、海洋调查船、潜标、岛屿站等常规观测系统。这些观测站一般离海岸较近，只能获取局部点或线上的数据，覆盖面积小，容易受周围环境的影响，有时不能提供恶劣天气下的信息，无法全面反映海域的真实状况，且使用和维护都十分困难，不能满足实际业务应用的需求。[1]随着卫星遥感技术的发展，星载微波散射计也可以用于反演洋面风向风速，但卫星反演风场的空间分辨率最小也要达到12.5 km。[2]

近年来，高频地波雷达海洋环境探测技术得到了快速发展和广泛的应用。高频地波雷达是基于高频波段(3～30 MHz)电磁波与海面风浪相互作用而产生散射的原理，通过回波信号及相关算法处理进而得到海态信息(风场、海浪场和海流)的监测。[3]与传统监测方法不同，高频地波雷达可以全天候大范围监测海洋状况，具有系统稳定、高时空分辨率、探测面积广、使用和维护费用低等特点，已成为海洋动力学和气象学的研究热点。[4-6]作为一种覆盖面积广、全天候、高频次、低维护成本的海洋遥感设备，高频地波雷达必将成为海洋监测中经济、可靠的有效工具。[7-9]陈洪滨等[10]指出，为了快速建设好海洋气象综合观测系统，尽早完成格点化海洋气象精细化产品，必须进一步研发与验证新型气象观测仪器的数据可用性，并将其应用至数值模式产品中，建立全面的海洋信息观测和预报网。

滨海高频地波雷达站位于江苏省盐城市滨海县古黄河入海口附近(120.285°E,34.238°N)。近几年地波雷达数据已趋于稳定。但是，由于地波雷达容易受到环境等因素的干扰，这种干扰随时间变化而变化。[11]因此，分析地波雷达探测海况信息的数据可用性、总结不同环境对雷达参数的影响规律、综合研究高频地波雷达在海洋监测中应用显得尤为重要。本文利用江苏滨海最新的地波雷达监测资料(2017年8月到2018年8月)和射阳港气象浮标站(120.5°E,34.8°N)观测资料，将地波雷达数据与浮标站数据做对比分析，检验地波雷达监测数据的可用性，总结不同情况下地波雷达数据的变化规律，同时将地波雷达反演数据与卫星遥感数据进行对比，准确评价雷达性能，以期为高频地波雷达在海洋气象业务中的应用提供技术支撑。

1 资料来源和比对方法

1.1 资料来源

江苏省滨海高频地波雷达站具体参数详见表1。该雷达海况参数的反演方法主要是基于Barrick提出的一阶和二阶回波谱理论，反演得到的参数主要是海洋浅表海流、海面浪高和海面低空风场。[12-13]

表1 滨海站地波雷达相关参数

验证滨海地波雷达站风浪场数据来自于探测范围内的气象浮标站(120.5°E,34.8°N)。该浮标站数据有分钟级数据、10分钟平均数据，参数包括海流、风场、浪高等多要素。浮标站已经过数据标定，数据质量可信。选取数据的时间段均为2017年8月至2018年8月。地波雷达与浮标站的相对位置见图1。

图1 地波雷达与浮标站的位置(标注1为浮标站)

1.2 比对方法

龚子平等[14]指出，地波雷达的产品参数基本可以用3种方法来进行对比验证：其1是从宏观上判断地波雷达的性能，比如台风期间地波雷达风场的变化规律；其2是应用卫星反演的大面积风场分布规律与地波雷达进行对比，但由于卫星数据分辨率的限制只能大致对比风场的变化趋势；其3利用单点站的数据进行对比分析，比如浮标站、自动监测站或者海洋监测平台等。本文就是采用第2种和第3种方法分别用浮标站数据、卫星反演风场资料与雷达反演数据进行对比验证，并利用地波雷达数据对江苏影响较大的台风个例进行分析。

何艳丽等[15]提出使用数据获取率、可用性、标准差、相对误差等统计方法对海流、海浪、风场这3个要素进行对比分析。数据获取率可定义为

其中，s表示理论上应该输出的数据，但受环境及其他外在因素的影响，地波雷达探测到的数据并不完整；n表示实际探测到的正常有效数据。数据可用性可定义为

其中，m表示对比差值在最大误差允许范围内的有效数据。此处的最大误差允许范围阈值设定为：风速>10 m/s时最大误差为5 m/s，风速<10 m/s时最大误差为3 m/s，风向最大误差为30°，浪高最大误差为0.5 m。[16]

2 数据可用性分析

以滨海地波雷达探测范围内的浮标站(120.5°E,34.8°N)探测的风向风速、海流及浪高信息作为参考，将地波雷达反演出的此点的海态信息与浮标站的信息做对比，从2017年9月到2018年8月的地波雷达的数据中每个月随机抽取一天，分别统计获取率、可用性及标准差，以此来验证地波雷达的数据可用性。

2.1 随机数据检验

随机抽取12天全天海态信息数据与浮标站数据进行对比分析。表2给出风速的各项统计值。可以看出：地波雷达整体的风向获取率较高，基本都能达到90%以上，而风速的获取率与风速大小有关，风速较大时数据获取率较高，风速较小时数据获取率较低。例如，2017年10月15日和2018年2月1日平均风速3 m/s，对应的风速获取率分别为82%和68.8%，对应的数据可用性也较低。风速的平均偏差最大值出现在2018年3月7日，其对应的日平均风速4.6 m/s。标准差的最大值出现在2017年10月15日，其对应的日平均风速仅3.1 m/s，均是低风速海况。而平均风速较大的2018年1月9日(日平均风速11.3 m/s)数据获取率和可用性均在90%以上，风速标准差仅2.84 m/s。从数据统计过程中发现，地波雷达风速缺测较多的时间段主要集中在夜晚到早晨，尤其是低风速海况时数据获取率和可用性均较低。

表2 地波雷达探测风速数据获取率、可用性、平均偏差及标准差

从表2中还可以看出，风向的数据较为稳定，且其获取率较风速获取率高。除2018年5月14日的风向获取率为88.1%外，其他时段的获取率均达到95%以上。风向的平均偏差范围在5°～30°，标准差的范围在10°～58°，数据可用性差异较大。风向的平均偏差最大值和标准差最大值均出现在2018年2月1日，日平均风速3.0 m/s的低风速海况。风向的平均偏差最小值出现在2018年1月9日，日平均风速11.3 m/s的高风速海况。可见，风向的可用性也与风速大小有一定关系。但整体而言，风向的数据获取率高于风速。这与风向风速的反演算法相关：风向、海流信息是由雷达回波信号的一阶谱(易识别)反演得到，而风速和浪高信息是由二阶谱(难识别)得到的。[1,17]由此可见，地波雷达在反演低风速海况数据时的算法还有待进一步提升。

2.2 不同风速大小雷达反演风场特征

在随机数据统计中发现，地波雷达反演风向风速的数据获取率和可用性与风速大小有一定关系。当风速较小时，数据获取率、可用性较低，偏差较大；当风速较大时，数据获取率、可用性较高，且偏差较小。王曙曜等[11]指出，产生这种现象的主要原因是由于雷达反演算法中假设了布拉格波的主波方向与风向一致，如果风速较小时海浪方向并不能代表风向。根据高频地波雷达的发射频率(f=10.75 MHz)和谐振海浪波长(λ=14 m)的关系计算，谐振海浪的波速为4.7 m/s。[16]

(1)

其中，T是谐振海浪波周期，v是谐振海浪波波速。因此，将风速按照谐振波速大小分为大于4.7 m/s和小于4.7 m/s两段，分别计算获取率、可用性、标准差和相关性。

抽选3段地波雷达连续的探测数据，分别为2018年1月1日到1月10日、2018年5月10日到5月21日、2018年6月16日到6月24日共31天数据。理论上所选时段应该探测的风向风速数据为4 464组，实际地波雷达探测的风速数据为4 272组，风速获取率为95.7%；探测风向数据4 361组，风向获取率为97.7%。地波雷达的缺测数据主要集中在20:00-03:00时段内。以浮标站的风向风速数据为标准，将数据分为大于4.7 m/s和小于4.7 m/s两段进行分析。表3和表4给出了分段后雷达数据与浮标站数据的对比情况。在低海况下(小于4.7 m/s)地波雷达探测风速的获取率、可用性均很低，平均偏差和标准差较大，且相关性低。根据统计发现，当浮标站风力在1～3 m/s时，地波雷达反演风速仍在5～8 m/s，偏差较大，数据不可用，可信度不高。高风速海况下(大于4.7 m/s)风向风速可用性均达到80%以上，达到雷达性能的基本指标要求，平均偏差和标准差均显著减小，且风速相关性达到0.78，风向相关性达到0.85，数据可信度较高，基本满足业务应用需求。由此说明，地波雷达比较适宜高风速海况信息的探测。

表3 不同风力大小地波雷达探测风速的各项统计指标

表4 不同风力大小地波雷达探测风向的各项统计指标

2.3 海流数据对比

根据上述抽选的3个时间段对地波雷达反演出的海流数据和浮标站数据进行对比分析(两者的时间分辨率一致，均为10 min一组数据)。结果发现：流向流速的数据获取率均达到98%以上，且流向的数据可用性为84.4%，流速的数据可用性为91.3%；流向的平均偏差为22°，相关系数达到0.83，而流速的平均偏差为40 mm/s，相关系数高达0.90。此统计结果说明雷达海流数据的探测结果与浮标站有很好的一致性。图2给出了雷达探测海流流速和浮标站流速的散点分布情况，数据基本分布在y=x的左右，说明海流数据的稳定性和可信度均很高。

2.4 浪高数据对比

图2 地波雷达反演海流流速和浮标站流速的散点分布图

浪高反演是采用Barrick提出的浪高反演经验模型[12-13]。浪高和风速的反演均依赖于二阶回波谱。如果海面处于低海况状态，同时雷达发射频率较低，那么此时雷达反演出的浪高和风速误差较大。[1]现抽选2018年5月10日到5月21日、2018年6月12日到6月20日这两段时间雷达反演的浪高数据和浮标站数据进行对比分析，数据的总获取率为75%，可用性为78.8%。在可用数据中，雷达与浮标站数据的平均偏差为0.27 m，标准差为0.45 m，在误差范围以内，两者的相关性达0.71，相关性较好。由于雷达对低海况状态下的浪高反演误差较大，因此对浪高>1 m的所有数据点单独进行分析，结果发现：当浪高>1 m时，数据吻合度更好，相关系数提高到了0.8，平均偏差从0.27 m减小到0.15 m，标准差从0.45 m减小到0.3 m，数据的获取率和可用性也有大幅提升，均达到80%以上。图3给出了浪高>1 m时两组数据的对比情况，可以看出：数据变化趋势一致，吻合度较好，两者间相对误差较小。同时发现：当浪高<1.5 m时，雷达数据较浮标站数据略偏大；当浪高>2 m时，雷达数据较浮标站数据略偏小。由此可以说明：地波雷达对于高风速海况信息的反演完全可以应用于海洋气象监测中，数据可信度更高，对沿海地区海上大风警报的发布有一定的指示意义。

图3 地波雷达浪高与浮标站浪高时间序列比对(浪高>1 m的数据点)

3 “安比”期间雷达资料应用

本文利用地波雷达监测台风“安比”影响期间风浪场的变化，并将地波雷达数据与浮标站数据做对比。选取风场的起止时间为2019年7月21日20时到2019年7月24日08时。图4中给出了地波雷达风速与浮标风速的对比，可以看出：两组数据的变化趋势基本一致，但当风速>10 m/s时，地波雷达的风速略小于浮标站；当风速<5 m/s时，雷达数据与浮标站数据的相对误差较大。总体而言，地波雷达完整地反映了台风经过江苏时风速的变化趋势，尤其是风速先逐步增大后逐渐减小的变化过程。这个数据结论一定程度上反映了地波雷达在台风影响期间(高风速海况下)具有很好的风场探测能力。

图4 台风“安比”期间地波雷达反演风速变化(单位:m/s)

图5给出了台风期间风向变化的对比图。从图中可以看出，地波雷达与浮标站的风向变化趋势基本一致。从台风登陆到台风北上，雷达完整地反映了风向由偏东风转东北风再逐渐转为东南到偏南风的整个过程。两组数据的平均偏差：3°，标准差：11°，数据反映出了雷达对于台风期间风向变化的捕捉具有非常好的效果。但是，仔细对比两组数据发现，地波雷达在风向有转折性变化时反演出的时间较浮标站有一定滞后。

图5 台风“安比”期间地波雷达反演风向变化(单位:°)

台风期间雷达关于浪高的数据获取率达到91%，雷达反演的浪高最大值为4.3 m，浮标站最大浪高为5 m，两组数据的平均偏差为0.3 m，标准差为0.7 m。文中已指出，当海面处于低海况状态时，雷达反演出的浪高数据误差较大。根据台风期间雷达与浮标站的浪高数据对比发现：高风速海况时，尤其是当浪高大于2 m时，雷达反演的浪高较浮标站数据偏小，浪高越高两组数据偏差越大。这与雷达反演浪高的算法有一定关系。此外，数据统计发现浮标站在高风速海况下浪高数据略偏大。但是，这些并不影响雷达对风浪场的反演结果，两组数据总体的变化趋势十分吻合。

4 结果与讨论

为了将地波雷达数据更好地应用于海洋气象业务中，本文将地波雷达数据与浮标站观测数据进行比对分析。结果发现：(1)地波雷达海流数据的探测结果与浮标站数据有很好的一致性，流速的平均偏差仅0.4 m，相关系数高达0.90，可信度很高；(2)地波雷达反演浪高的数据与浮标站数据变化趋势较一致，浪高较低时相对误差较大，但当浪高大于1 m时雷达数据与浮标数据变化趋势一致且吻合度较好，两者误差显著减小;(3)地波雷达的风向获取率较高，能达到90%以上，而风速的获取率受风速大小的限制，风速较大时数据获取率和可用性均较高，风速较小时数据获取率和可用性均较低，即地波雷达对低风速海况信息的探测不敏感。(4)通过不同风力大小时地波雷达数据与浮标数据的对比分析发现：在低海况下地波雷达探测风向风速的获取率、可用性均很低，平均偏差和标准差较大，且相关性低，可信度不高。而风速大于4.7 m/s的数据的可用性明显高于低风速海况，风向风速可用性均达到80%以上，平均偏差和标准差均显著减小，数据可信度较高，满足业务应用需求。通过台风期间雷达数据与浮标站数据的对比可见：地波雷达完整地获取了台风期间雷达探测范围内的风浪场的结构和变化特征，证明了高频地波雷达在复杂灾害性天气下具有很好的探测能力。其反演的高时空分辨率风向风速、海流和浪高数据完全可以在海洋气象业务中得到应用。地波雷达实现了近海海域内“面”上的长时间实时监测，可以弥补我国常规海洋监测仪器的不足。通过沿海地区设立多部地波雷达，建立全国地波雷达组建网，可以全面提升我国近海海域海洋环境实时监测的能力。