文摘

Hallasan山位于济州岛的中心,韩国。尽管Hallasan山的高度只有1950米,温度在冬季减少−20摄氏度以下。相反,在沿海地区仍然是零上温度。因此,大的降雪和降雨在济州岛沿海地区很常见。大部分的雨量数据可用在高度密集的沿海地区,和雪测量可用在沿海地区四个位置。因此,它几乎是不可能区分济州岛的降雨和降雪。幸运的是,两个雷达(Seongsan和Gosan雷达)操作在济州岛上,这充分覆盖Hallasan山。本研究提出了一种利用雷达和雨量计信息的方法在济州岛的地区地图,包括Hallasan山。作为第一步,本研究分析了Z- - - - - -R和Z- - - - - -年代关系获得固定阈值的雷达反射率降雪和降雨,分开,另外在第二步中,本研究认为观察到的雨率信息实现使用固定阈值的问题。这种方法是应用于雷达反射率数据收集在11月1日,2014年4月30日,2015年,结果表明,该方法考虑了雷达和雨量计信息是令人满意的。这种方法也表现出良好的性能,尤其是当雨率很低。

1。介绍

映射的区域是非常重要的在我们的日常生活中。在一些地方下雨,但在其他地方,也许在海拔较高的地区,会下雪。如果下雪,它可能需要限制车辆交通,清除路上的积雪和路边,有时警告登山者不要擅自进入。准确预测雪线是如此重要的,特别是在降雨和降雪同时发生。

济州岛,位于朝鲜半岛最南端的一部分,可能是唯一一处平原沿海地区的降雨和降雪在山区可以观察到在同一时间。这主要是因为Hallasan山位于济州岛的中心。高度为1950米,Hallasan山有强烈的地形雨。在冬天,从12月到2月,沿海地区的平均温度大约是6.5∼7.3°C,但在山区减少−2.3∼1.0°C。在山顶,温度容易低于−10°C (1]。

济州岛道路主要有两个:一个是环城公路沿着海岸和其他高速公路连接两大城市,济州城和西归浦市城市,在济州岛。特别是高速公路通过Hallasan山的一侧在海拔700米。不幸的是,这种高速公路经常由于冬季大雪封闭。四通道Hallasan山跑到海拔1000米。

然而,在济州岛,几乎是不可能的分裂地区的降雨和降雪。济州地区气象局(JRMA)运营着一个共24雨仪表,但13日雨量数据位于海岸附近(海拔0从海平面到250米)的人口高。在海拔较高的山区雨量数据非常有限。降雪在四个地点进行观测济州岛(济州岛西归浦市,Seongsan,和Gosan),但这些都是在沿海地区降雪是非常罕见的。雨山区的指标可以根据水深测量降雪,但它是不容易区分降雪和降雨。

雷达数据可能被用作另一种划分区域之间的降雨和降雪。基本上,在雨滴雷达反射率是不同于雪花。例如,Z- - - - - -R雷达反射率之间的关系(Z)和降雨率(R毫米/小时)(2),(3),(4)等。相反,Z- - - - - -年代雷达反射率之间的关系(Z)和雪率(单位毫米/小时,一样的R)(5),(6),(7)等。这两个关系是明显不同的比例常数,即的比例常数Z- - - - - -年代通常是更大的比的关系Z- - - - - -R的关系。

然而,问题在于,对于一个给定的雷达反射率,区分降雪和降雨是不可能的。这是本研究的主要问题。目前,降雨和降雪完全依赖于分类信息的空气温度。一般认为,雪就不能生存如果温度高于5°C (8]。同时,韩国气象局的方针(KMA)表明,降水被认为是降雪如果温度低于1.2°C (9]。所以问题在于之间的范围明显降雨和降雪明显太宽。这个范围内的温度对应于高差500米左右。以防雪线的预测等很多问题在济州岛,温度信息可能不是一个足够的指标。

本研究的目的如下。首先,本研究将分析Z- - - - - -R和Z- - - - - -年代报道到目前为止全世界来表现其差异的关系。两者的区别可能会给我们一个分离的降雪降雨。第二,作为已知的降雨雷达反射率范围很宽,包括降雪,只是一个固定的雷达反射率值可能不是有用的地图(下雪的地区10]。在这种情况下,必须使用额外的信息成功地实现研究目标。在这项研究中,雨量计数据将被视为次要的信息分离降雪和降雨,因为人们普遍认为雷达反射率雨率成正比。

这手稿共有五部分组成,包括介绍和结论。在第二部分中,Z- - - - - -R和Z- - - - - -年代综述了获得不同的关系。在第三部分中,研究区和数据解释道。最后,第四节解释方法和应用实例使用雷达和雨量数据收集的数据在济州岛,韩国。

2。Z- - - - - -R和Z- - - - - -年代的关系

所谓的方程Z- - - - - -R关系主要有以下形式(11]: 在哪里Z是雷达反射率( ),R雨量计雨率( ),和一个和b是参数。这两个参数是已知的变化如此广泛的区域和类型取决于风暴。表1介绍了一些Z- - - - - -R从过去的研究和报告收集全球的关系。

类似于Z- - - - - -R估计雷达降雨率的关系从雷达反射率,所谓的Z- - - - - -年代关系是用来估计雷达雪率(15]。的方程的基本形式Z- - - - - -年代关系是一样的Z- - - - - -R关系: 雪率年代有相同的单位雨率。表2显示了一些Z- - - - - -年代从过去的研究和报告收集的关系。在这个表中,有关系Z如 。这个关系,提出了在22]因为融化的雪花。

的参数的变异性Z- - - - - -R和Z- - - - - -年代相互关系是完全不同的。图1比较了箱形图的参数一个和b本研究收集到的两个关系。在这个图中,我们可以看到参数的范围一个的Z- - - - - -R关系是16.6∼730和参数b是1.0∼2.87。相反,参数的范围一个的Z- - - - - -年代关系是160∼3300和参数b1.09∼2.21;也就是说,参数的范围一个是非常不同的,但这些参数b类似于彼此。

简单的绘图Z- - - - - -R关系和Z- - - - - -年代在本研究收集生产图的关系2。对数尺度是用于这个数字,所以所有关系的线性显示Z- - - - - -R和Z- - - - - -年代飞机。比较这两个面板,你可以很容易地发现山坡上的线是相似。事实上,这是一个自然结果,因为参数b在这两种关系相似。然而,拦截,这是相关的参数一个,发现非常不同。

本研究采用置信区间的概念,总结了Z- - - - - -R关系和Z- - - - - -年代的关系。一般来说,置信区间是派生的固定一个给定的意思。然而,在这项研究中,置信区间是派生的整个范围的雷达反射率的函数R或年代。雷达反射率Z对于一个给定的R或年代是按高斯分布假设。95%的置信区间(即。2.5∼97.5%范围)派生的Z- - - - - -R关系和Z量年代在人物关系也重叠2(一个)和2 (b),分别。我们可以看到这两个置信区间的比较,Z为年代明显高于吗R。然而,它也确实这两个置信区间重叠有点让分离的降雪降雨变得非常复杂。

3所示。研究区域与数据

3.1。研究区域

济州岛位于朝鲜半岛的南部地区。事实上,济州岛是由主岛,8个有人居住的岛屿上,55个无人居住的岛屿。图3显示了济州岛及其行政区划。

济州岛是一个火山岛组成的约360小规模的火山和火山锥1]。Hallasan山位于济州岛的中心,它坐落在1950米的高度。Hallasan山缓坡约3°沿东西方向,但陡边坡沿南北方向(大约5°济州特别自治省份,http://www.jeju.go.kr)。岛的形状是椭圆的长轴的长度73公里沿东西方向和一个小轴的长度沿南北方向31公里。济州岛的总面积是1848 ,和沿海地区的海拔高于海平面小于200覆盖岛总面积的55.3%。

3.2。雨量计和雷达数据

1990年,韩国气象局(KMA)开始介绍自动气象站(aws)在济州岛23]。现在,共有24 aws在操作24]。其中,16日雨量数据都位于沿海地区,海拔不到250米,四个在250和500之间,两个在750和1000之间,一个在1250年和1500之间,一个海拔1500米或更高。雨的位置指标如图所示4。

KMA经营Gosan雷达和Seongsan雷达在济州岛。Gosan雷达,它最初是一个c波段雷达,1991年开始跟踪台风,但于2006年取代了一个s波段雷达。Seongsan雷达在2006年引入补充Gosan雷达,特别是消除盲点引起Hallasan山。Seongsan雷达也是一个s波段雷达,雷达拥有一个观察240×240公里半径和分辨率为1×1公里。的主要规范Gosan和Seongsan雷达在表中做了总结3。

Gosan和Seongsan雷达,总共八个雷达反射率领域准备从海拔250米到2000米的间隔250米。从每个雷达,CAPPI 0.25公里,0.50公里CAPPI、CAPPI 0.75公里,1.00公里CAPPI、1.50公里CAPPI、CAPPI 1.75公里和2.00公里CAPPI数据准备。这些数据被用来产生一个复合字段在每个高程。当数据既可以从雷达系统,其算术平均值计算反射率代表。使用的雷达反射率数据捕获从11月到4月从2007年到2016年。总共21 aws数据被用于同期济州岛。

4所示。映射下雪的地区

4.1。只使用雷达的信息

在这项研究中,映射雪地区的首次尝试基于之间的差异Z- - - - - -R和Z- - - - - -年代的关系。雷达反射率数据收集过冬期从2007年到2016年。在大多数情况下,收集的数据在沿海地区的降雨和降雪的山区。然而,随着雪线在空间和时间的不同,因此,并不容易区分降雪和降雨通过分析雷达反射率值。在这项研究中,收集的数据,在95%范围的意义Z- - - - - -R关系被选中,如图5(一个),250 - 500米的海拔区,作为一个例子。在95%范围的意义Z- - - - - -年代关系也被选中,如图5 (b)。即使它是不可能的,以检查是否这两个数据集是降雨或降雪,他们认为现在。这两个数据集由概率密度函数(图被量化6)。这里的高斯分布假设自dBZ单元用于雷达反射率(25- - - - - -27]。的降雨情况下,雷达反射率数据分布在一系列20 - 50 dBZ但降雪在30到55 dBZ的范围。他们显然重叠,表明不确定性的可能性从降雨降雪的分离。

我们可以看到在图6,为降雨雷达反射率的均值为26.1 dBZ,降雪的情况下,41.8 dBZ。他们的标准差是6.6 5.6 dBZ dBZ相似,分别。重叠的范围雷达反射率的降雨和降雪24和42 dBZ之间被发现。从理论上讲,降雨和降雪可能发生如果雷达反射率在这个范围内。然而,它的可能性(概率)是完全不同的。附近的低约束的范围内,它更像是降雨,上限附近的这个范围内,它更像是降雪。在这项研究中,列联表的概念被用来确定阈值的雷达反射率不同的降雨和降雪条件。列联表是由四个不同的概率表明真假概率的假设下的降雨或降雪。

通过改变阈值的雷达反射率、降雨和降雪的平均精度预测计算以及它们的区别。很明显,降雨预报的准确性增加阈值降低。相反,降雪增加预测的准确性随着阈值的增加。因此,平均精度应确定介于两者之间的低和高阈值,约33∼35 dBZ在这种情况下。然而,准确度的差异之间的降雨和降雪预言是最小的33 dBZ的阈值,而增加,而高度随着阈值的增加。因为平均精度和准确性的差异之间的降雨和降雪预测很重要,本研究确定了33 dBZ阈值。

遵循同样的步骤,本研究确定了阈值为每个海拔区从11月到4月,降雪时观察到济州岛的山区。结果在图进行了总结7。在这个图中,符号“○”表示阈值,和“□”符号代表的平均精度。这图显示的阈值确定每月最多或多或少相同的海拔区除了海拔250∼500米区。即使在250∼500米的海拔区,阈值仍然同样从11月到2月,但从3月增加一点。在应用中一个固定的阈值为每个海拔区,平均精度为发现不显著改变估计通过应用价值确定月度(图7)。也明显的阈值都在约30 dBZ不管海拔决定。因此,本研究决定使用固定阈值30 dBZ映射每个月下雪的地区,海拔区被认为是在这个研究。通过应用这种固定的阈值,精度略有恶化,如图7。

接下来,本研究试图映射雪地区的固定阈值的雷达反射率值30 dBZ雷达反射率数据测量在济州岛从11月1日,2014年,2015年4月30日。作为一个例子,图8显示了映射的结果从12月15日22:00到02:40 12月16日2015年。在这个图中,红色代表的地区和灰色的颜色多雨的地区。

在这个时刻,现在还不确定是否映射的结果是正确的。的降雪并没有积累低海拔区(大气温度一般高于零),结果无法证实基于降雪测量在四个地点位于低海拔区0到250米。然而,图8表明,下雪的地区发生,而随机济州岛,也与大气温度不一致。高海拔区被列为雪区,但一些低海拔区也被归类为雪区即使温度相当高。总的来说,的确,映射结果包含大量的不确定性。降雪在空间的行为是随机的,并且映射结果缺乏物理与大气温度的一致性。

4.2。使用雷达和雨量计的信息

雷达反射率正比于雨率(=雨量/持续时间)或雪率(=降雪深度/持续时间)。因此,在这项研究中,考虑到雷达反射率的这种行为,另一种方法提出了另外考虑雨率数据测量在每个地面雨量计站。济州岛的雨量数据都配备了雪融化的装置,从而可以测量单位的降雪降雨率。没有考虑每月变化的阈值在这项研究中,它被发现是非常小的在前一节中分析。

首先,在这项研究中,阈值估计再次使用雷达和雨量计观测资料,另外考虑到降雨率(或雪率)。自冬季降雨率如此之低,只有四个范围的降雨率可以考虑,这是0∼3.0毫米/小时,3.0∼6.0毫米/小时,6.0∼9.0毫米/小时和9.0∼12.0毫米/小时。图9显示结果为每个海拔区通过95%意义区间在前一节中派生而来。在这个图中,我们可以看到所有海拔区,阈值确定雷达反射率与降雨率成正比。阈值也发现所有的置信区间的重叠区域内Z- - - - - -R和Z- - - - - -年代的关系。特别是,阈值被发现位于靠近的95%置信区间的上限Z- - - - - -年代的关系。

基于以上结果,研究决定使用上限的95%置信区间Z- - - - - -年代作为降雪的阈值之间的关系。同样,作为雨量阈值,95%置信区间的下限Z- - - - - -R使用的关系。在两个阈值之间,区域的混合降雨和降雪。

接下来,这个方法用一个变量阈值应用相同的数据被认为是在前一节中。如前所述,这个变量阈值的雷达反射率导出了考虑降雨率。降雨和降雪定义两个阈值,另外,混合的区域降雨和降雪也引入了考虑降雨和降雪分类的不确定性。一个例子应用变量阈值方法观测到的事件在22:00 12月15日02:40 12月16日,2015年,在图10。在这个图中,红色表示降雪和灰色的颜色表示降雨。此外,横条纹代表混合降雨和降雪。

不同于以前的结果图8,图10显示了截然不同的特点。首先,下雪的地区在这种情况下比在前面的情况。如果添加混合的区域降雨和降雪,下雪的地区比在前面的情况下变得更大。第二,尤其是Hallasan山在零度以下的温度下,雷达反射率数据也分为降雪或混合。在前面的情况下,大部分的雷达反射率数据在海拔较高的区域,分为降雨。第三,暴风雪的行为,即。,directional property of the snowfall movement, could be clearly identified. In this example, the snowfall approached from the west or northwest to Jeju Island, which also scattered snowfall mostly on the rising limb of Hallasan Mountain. This behavior of the snowfall could not be detected when applying the fixed threshold method. Obviously, the variable threshold method showed a superior performance to classify the rainfall and snowfall. In addition, applying the variable threshold method was also found to be advantageous, especially when the rain rate was very low.

4.3。决心的雪线Hallasan山,济州岛

最后,在这项研究中,Hallasan山的雪线由应用变量阈值方法决定。雪线在这种情况下显示海拔最低的雪是观察到的地方。在这项研究中,雪是假定融化如果温度高于5°摄氏度(8),雪会消失不管雪深度。作为一个例子,图11显示了积雪覆盖的变化济州岛从250米至2000米不等。发现早期的冬天,雪Hallasan山的顶部,但在冬天白雪覆盖的面积显著增加,然后下降又在冬天的结束。

确定雪线,降雪比率10%和90%的被认为是在这项研究中(图12)。降雪比率计算的细胞的数量除以在每个海拔区细胞的总数。事实上,标准10%是很弱的但是被认为显示snow-detectable海拔及其变化在冬季。第二例是添加到估计的天数可以看到白雪覆盖的Hallasan山。结果表明,白雪皑皑的山顶可以看到从12月到3月在济州岛的开始。

5。摘要和结论

在这项研究中,提出了一种方法来映射下雪的地区使用雷达和雨量计的信息。作为第一步,本研究分析了Z- - - - - -R和Z- - - - - -年代关系获得固定阈值的雷达反射率降雪和降雨,分开,在第二步中,这项研究还认为观察到的降雨频率信息地址使用固定阈值的问题。这种方法是应用于雷达反射率数据收集在11月1日,2014年4月30日,2015年,在韩国济州岛。结果总结如下。

只使用雷达信息的情况下,雷达反射率的阈值确定为33 dBZ。然而,这个阈值的应用程序没有任何令人满意的结果。结果表明,下雪的地区发生,而随机,也与大气温度不一致。

的情况下使用雷达和雨量计信息,阈值确定雷达反射率与降雨率成正比。阈值尤其发现接近95%置信区间的上限Z- - - - - -年代的关系。同样,为降雨,阈值下限的95%置信区间Z- - - - - -R关系是决定使用。这两个阈值之间的区域被认为是复杂的降雨和降雪。应用该方法导致了截然不同的特性,如(1)明显的降雪在Hallasan山在零下的温度和(2)降雪运动的方向性。该方法基于可变阈值根据雨率显示,分类性能优越的降雨和降雪,包括良好的性能尤其是雨率很低。

根据以上结果,本研究提出的方法基于雷达反射率考虑的变量阈值观察雨率可以被证实是有效的,当应用于地图的地区。尤其是AWS,测量水深的降雪的单位,被发现有利于提高降雪的质量预测。尽管这是一个案例研究在济州岛,韩国,同样的方法可以应用在任何地方与一个类似的环境。特别是,这种方法可以有利在积雪的山区测量不系统。

数据可用性

本研究中使用的雷达数据和地面数据收集从韩国气象局(https://data.kma.go.kr)。

的利益冲突

作者宣称他们没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是支持的“基础科学研究项目”,通过韩国国家研究基金会,由教育部(nrf - 2016 r1d1a1a09918155)和韩国环境产业与技术研究所(KEITI)韩国环境部(MOE)通过“高级水资源管理研究项目”(79615)。