1 引言

双偏振天气雷达不仅可提供探测目标的水平反射率因子(Z_H)和径向速度(V)，还可获得差分相位(Φ_DP)、差分相移率(K_DP)、零滞后相关系数(ρ_hv)和差分反射率因子(Z_DR)等观测信息^[1-4]。根据各个探测量分布特征，能够更加准确地识别降雨类型^[5-10]，开展相应的雷达定量降雨估测(Quantity Precipitation Estimation, QPE)^[11-14]。基于上述优势，双偏振天气雷达逐渐成为当前气象探测领域的主流雷达。双偏振天气雷达按波长可分为S波段、C波段和X波段等类型，雷达波长越短信号越容易衰减，从而导致远距离探测到的降雨回波强度变小；另外我国地形复杂，也给雷达波束带来信号遮挡衰减问题，严重制约雷达探测性能发挥。雷达反射率因子降雨衰减订正方法源于Hitschfeld等^[15]提出的降雨廓线理论，后来应用于星载降雨雷达回波强度订正，例如美国NASA的TRMM降雨卫星，基于海洋背景反射率强度和降雨区域反射率强度之差，用降雨廓线订正法提高了卫星对热带海洋地区降雨强度的探测精度^[16]，使得TRMM卫星降水产品广泛应用于天气和气候方面的研究^[17]。美国NASA新一代全球降雨观测计划GPM (Global Precipitation Measurement)卫星搭载的主动探测双频测雨雷达DPR (Dualfrequency Precipitation Radar)亦采用了类似算法，其降雨反演产品为华南地区云-降水垂直结构特征研究提供新的手段和视角^[18]。由于双偏振天气雷达中的Φ_DP具有不受降雨衰减和波束部分地形遮挡影响的优点^[19-20]，研究人员将降雨廓线算法进一步扩展应用于双偏振天气雷达回波强度订正，比如基于Φ_DP数据的简单衰减订正法、Z_H-K_DP综合法^[21]、ZPHI订正方法^{[16, 22]}、基于Φ_DP数据的自适应衰减订正方法^[23-24]，还有基于Φ_DP数据的“hotspot”订正方法^[25]，获得了较好订正效果，得到了全球多个地区不同降雨类型的平均衰减系数。

当前雷达波束地形遮挡区域识别问题已基本获得解决^[26-31]，但雷达回波强度部分地形遮挡衰减订正仍是一个难题。当雷达天线做低仰角扫描时，波束极易受地形遮挡影响，从而导致实际观测到的雷达回波强度减弱很多^{[28, 32-33]}。相关科研人员尝试过多种订正方法，包括反射率因子水平插值法^[34]、反射率因子垂直廓线法^[35]、地形阻挡率法^{[32, 36-37]}，但上述订正方法均存在一定的局限性，水平或者垂直插值方法仅适用于小范围数据缺失，而地形阻挡率方案须依靠高精度的地理高程数据，而且不同的地形阻挡率方案订正结果不同。此外雷达波束的传播路径随大气温度、密度变化而变化，加上雷达天线角机械误差和雷达波束在远场具有绕射特性，最后获得的订正结果存在较大不确定性^[38]。

本文以广东省韶关市新丰县的C波段双偏振天气雷达为例(以下简称新丰雷达)，选取了2018年6月8日台风“艾云尼”、8月30日华南季风降水和9月16日台风“山竹”期间的三次典型强降雨过程，采用基于Φ_DP数据的扩展自适应降雨廓线法对Z_H降雨衰减和部分地形遮挡衰减进行了订正研究，要注意的是文中的部分地形遮挡衰减包括该区域地形和降雨衰减共同作用。本文将上述自适应降雨廓线法的应用范围从降雨衰减扩展到部分地形遮挡衰减，是对该方法的创新发展。然后将新丰雷达订正结果与广州S波段双偏振天气雷达(以下简称广州雷达)数据进行了直接对比检验，与中国气象局龙门云物理野外科学试验基地的4台二维视频雨滴谱仪实测雨滴谱数据反演的雷达仿真探测量及国内外Z_H-K_DP经验统计关系^{[18, 23]}进行了间接对比检验，取得了较好效果。最后选择一次具体降雨过程来展示订正效果，订正结果清晰展现了台风螺旋雨带中多个对流单体雷达回波强度从地面到高空的垂直结构特征。计算结果表明，部分地形遮挡带来的回波强度衰减高达5~35dBZ。总的来说，对双偏振雷达回波强度雨区衰减和部分地形遮挡衰减进行订正，对提高复杂地形区域雷达对极端天气的探测能力以及提升雷达降水估测水平具有重要意义。

2 新丰雷达和广州雷达概况 2.1 雷达安装位置

新丰雷达于2018年5月安装在广东省韶关市新丰县大顶山，具体空间方位见图 1，文中涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2019)3266号的中国地图制作，底图无修改，雷达站西北方向1 km处为云髻山(主峰海拔1 434.2 m)，东南方向20~50 km处为鲁古河自然保护区，西南方向50 km处为南昆山国家森林公园，雷达站海拔高度为885 m，雷达最大有效探测半径为150 km，扫描覆盖范围如图 1蓝色圆圈所示，从内到外的蓝圈分别代表50 km、100 km和150 km扫描半径。广州雷达位于广州市番禺区，雷达站海拔高度为179 m，广州雷达由原来的S波段多普勒雷达升级改造而来，2016年5月开始正式运行，是我国第一部进行双偏振体制改造的CINRAD/SA雷达^[39]。图 1中蓝色圆点是新丰雷达站位置，黄色圆点是广州雷达站位置，广州雷达在新丰雷达214°方位角处(顺时针方向，正北方向为0°)。

蓝色圆点表示新丰雷达站，黄色圆点表示广州雷达站，红色方点表示二维激光雨滴谱仪站点，背景地图来自Google Earth。

2.2 雷达基本性能

新丰雷达生产厂家为安徽四创电子股份有限公司，安装时间为2018年5月。该雷达探测量有Z_H、Z_DR、Φ_DP、K_DP、ρ_hv、V、W(谱宽)，其主要性能指标如表 1所示。

广州雷达和新丰雷达均为双发双收模式的双偏振天气雷达，探测量相同，不同的是广州雷达发射频率为2.885 GHz，天线直径为8.5 m，最远探测距离为250 km，距离库长为250 m，陈超等^[39]对广州雷达主要参数做了具体介绍。

2.3 雷达扫描方式与遮挡情况

新丰雷达采用组合扫描模式，扫描周期为5分钟，扫描方式包括5层仰角体扫和3个方位角高扫，体扫仰角为0.5°、1.5°、3.5°、6.0°和9.8°，高扫方位角为136°、168°和214°(图 1红色箭头为高扫方向)。图 2是新丰雷达0.5°仰角波束地形遮挡情况，灰色代表地理高度，彩色区域为0.5°仰角雷达波束受地形影响区域，按照地形对波束的遮挡严重情况分为5档，并用不同颜色表示，遮挡率方案采用了其他科研人员的研究方法^{[33, 36]}。地理高程数据来自于美国宇航局TERRA卫星的ASTER GDEM数据产品，该数据水平分辨率30m，垂直分辨率20 m。

广州雷达扫描方式为9层体扫模式，体扫周期6分钟，体扫仰角分别为0.5°、1.5°、2.4°、3.4°、4.3°、6.0°、9.9°、14.6°和19.5°，由于广州雷达位于珠江三角洲平原中部，雷达回波强度数据受地形遮挡影响小，数据质量较好。

3 数据与方法 3.1 雷达数据选择

新丰雷达安装后，观测到三次比较典型的强降雨过程，分别为2018年6月8日台风“艾云尼”(图 3a)、8月30日华南季风降水(图 3b)和9月16日台风“山竹”(图 3c)，图 3为广东省气象局S波段双偏振/多普勒天气雷达3 km高度的雷达回波强度拼图。2018年6月7日20:30(北京时间，下同)，台风“艾云尼”在广东阳江沿海登陆，登陆时中心附近最大风力8级(20 m/s)，中心最低气压为990hPa，“艾云尼”虽然风力不大，但是影响中国期间与大陆东移冷空气团相遇，给华南、江南带来的降雨非常强。2018年8月30日05:00—31日05:00，受西南-偏南季风低压、副热带高压带和华南沿海特殊地形共同作用的影响，华南沿海地区出现了一次极端强降水过程^[40-41]，广东、福建沿海多地24h降雨量达到250~500 mm，其中广东惠东高潭镇录得破历史极值降雨量达1 056.7 mm(30日05:00—31日05:00)，刷新广东省内陆日雨量历史纪录。2018年9月15日05:00台风“山竹”在西北太平洋洋面转为超强台风，9月16日17:00，台风“山竹”在广东台山登陆，台风“山竹”云系庞大，直径范围达1 000 km，登陆时中心附近最大风力15级，中心最低气压940 hPa，其中惠州沱泞列岛测得24 h降水1 178.8 mm(16日00:00—17日00:00)，是2018年登陆中国的最强台风。这三次降雨过程覆盖了广东省大部分地区，雷达回波强度高达40~55 dBZ，降雨持续时间也较长，很适合开展天气雷达降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正研究。

3.2 雷达数据质控

新丰雷达位于粤北山区，低仰角数据受地形、避雷针、电视信号发射塔影响严重，此外雷达基数据还存在晴空回波、地物杂波、Z_DR系统偏差、Φ_DP高频抖动等问题，因而在进行降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正前必须对基数据进行预处理^[39]，预处理的主要内容包括Z_H杂波滤除、Z_DR系统偏差订正、Φ_DP信号平滑等。本文采用“微雨滴法”对Z_DR进行系统偏差时空订正^{[39, 42]}，图 4为三次降雨过程中Z_DR系统偏差随方位角变化，图中红点是每个方位角对应的Z_DR系统偏差均值，在45°、135°、225°和315°方位角处为4根避雷针，在70°方位角处为电视信号发射塔，在290~340°方位角处为云髻山主峰，从图 4可看到电视信号金属发射塔会造成Z_DR系统偏差偏大，但外覆纤维增强塑料材质的避雷针会造成Z_DR系统偏差偏小，这与之前的研究结果略有不同^[42]，可能和玻璃纤维增强塑料的非导电性有关，金属材料尖状物会带来正的Z_DR系统偏差，而外覆绝缘材料的尖状物则会带来负的Z_DR系统偏差。

在晴空回波、地物杂波滤除方面，采用Z_DR、K_DP、ρ_hv、Z_H阈值组合方式进行滤波，针对降水回波和非降水回波的偏振量分布不同，删除符合下列条件之一的数据：①Z_H < 25 dBZ & ρ_hv < 0.95 & Z_DR > 2 dB；②Z_DR < -2 dB & K_DP > 2°/km。其中条件①主要用于滤除晴空回波，条件②主要用于滤除地物杂波，经过上述步骤，能够较好地去除新丰雷达的两类非降水回波。

在此基础上，对每个径向Φ_DP数据进行滤波平滑，参考前人对Φ_DP数据的多种滤波效果研究^[43]，本文采用小波阈值去噪方法对Φ_DP数据进行滤波处理，对受地形遮挡影响区域的Φ_DP数据先进行恢复订正，再进行小波滤波处理，尽可能确保Φ_DP随距离单调递增。原始Φ_DP数据存在高频抖动，碰到地形等障碍物还会产生整段偏移，严重影响Φ_DP使用和K_DP计算，上述订正和滤波处理基本能够消除Φ_DP数据大幅度跳跃问题。

3.3 扩展的Z_H自适应降雨廓线衰减订正方法

对Φ_DP数据进行订正并滤波后，按下列步骤进行降雨和部分地形遮挡衰减订正，其中步骤1~3参考了ZPHI订正方案^{[16, 22]}和基于Φ_DP的自适应衰减订正方案^[23-24]，步骤4~6为本文改进部分。

第1步：融化层识别，将融化层下方受降雨和部分地形遮挡影响的回波强度(单位：dBZ)数据，换算为雷达反射率因子(Z_H，单位：mm⁶/m³)数据，并根据Hitschfeld等^[15]提出的降雨廓线理论，反射率因子衰减率A_H(r)可记为：

$ {A_{\rm{H}}}(r) = a{[{Z_{\rm{H}}}(r)]^b} $

(1)

式中，r为波束传播路径(单位：m), A_H(r)为距离r处的衰减率(单位：dB/m), Z_H(r)为距离r处的未衰减的反射率因子(单位：mm⁶/m³), a是与温度和雨滴谱标准化截距参数相关的变量，b是与雷达发射频率相关的变量，对于C波段，b≈0.8。

第2步：根据雷达散射传输矩阵可得：

$ [{{ Z '}_{\rm{H}}}(r)] = [{Z_{\rm{H}}}(r)] \times {{\rm{e}}^{ - 4{k_{im}}r}} $

(2)

并定义衰减率：

$ A(r) = {\rm{ }}8.686{k_{im}} $

(3)

可得：

$ [{{ Z '}_{\rm{H}}}(r)] = [{Z_{\rm{H}}}(r)] \times {{\rm{e}}^{ - 0.46\int_0^r {A(s){\rm{d}}s} }} $

(4)

式中，Z'_H(r)为距离r处的衰减后的反射率因子(单位：mm⁶/m³), k_im为离散电介质等效波数虚部(单位：m^-1), A(s)为非均匀路径衰减率(单位：dB/m)。并定义：

$ I({r_0}, r){\rm{ }} = {\rm{ }}0.46b\int_{{r_o}}^r {{{[{{Z'}_{\rm{H}}}(r)]}^b}{\rm{d}}r} $

(5)

$ f({r_0}, r) = {{\rm{e}}^{ - 0.46b\int_{{r_0}}^r {A(s){\rm{d}}s} }} $

(6)

结合：

$ {A_{\rm{H}}}(r) = \alpha {K_{{\rm{DP}}}}^b $

(7)

经过积分变换最后可得到：

$ {A_{\rm{H}}}(r) = \frac{{{{\left[ {Z_{\rm{H}}^\prime (r)} \right]}^b}\left( {{{10}^{0.1(b\alpha )\Delta {\mathit{\Phi }_{{\rm{DP}}}}\left( {{r_0}, {r_m}} \right) - 1}}} \right)}}{{I\left( {r, {r_m}} \right) + \left( {{{10}^{0.1(b\alpha )\Delta {\mathit{\Phi }_{{\rm{DP}}}}\left( {{r_0}, {r_m}} \right) - 1}}} \right)I\left( {r, {r_m}} \right)}} $

(8)

式中，α为雷达反射率因子衰减系数，α与温度和雨滴谱特性有关，r为波束传播路径，r₀为波束传播起始位置，r_m为波束传播终点位置，r₀ < r < r_m(单位：m)，∆Φ_DP(r₀, r_m)为这段路径的Φ_DP变化量(单位：°)，指数b在式(1)中已给出定义。

第3步：对于降雨衰减，α值在0.01~0.40等间距选择40组数据，对于部分地形遮挡衰减，α值在0.05~1.25等间距选择40组数据，代入上述式(8)，可获得一系列积分构建的Φ_DP^C(r, α)距离廓线[式(9)]，并用矩阵记录下来：

$ \mathit{\Phi }_{{\rm{DP}}}^{\rm{C}}(r, \alpha ) = 2\int_{{r_0}}^r {\frac{{{A_{\rm{H}}}(s, \alpha )}}{\alpha }} {\rm{d}}s, {\alpha _{\min }} \le \alpha \le {\alpha _{\max }} $

(9)

第4步：利用式(10)计算积分重构Φ_DP^C距离廓线与滤波后的观测Φ_DP^filter距离廓线误差水平：

$ {\mathit{\Phi }_{{\rm{DP}}}}{(\alpha )_{{\rm{误差}}}} = \sum\limits_{i = 1}^n {\left| {\mathit{\Phi }_{{\rm{DP}}}^{{\rm{filter }}}\left( {{r_i}} \right) - \mathit{\Phi }_{{\rm{DP}}}^{\rm{c}}\left( {{r_i}, \alpha } \right)} \right|} $

(10)

式中：Φ_DP(α)_误差为距离廓线i从1到n时，积分重构Φ_DP^C与观测Φ_DP^filter之间的累计误差(单位：°)。

第5步：寻找积分重构的Φ_DP^C距离廓线与观测Φ_DP^filter距离廓线误差最小时的α值，研究发现，对于纯降雨衰减，α值的范围在0.01~0.25之间，对于部分地形遮挡衰减，α值的范围在0.10~1.25之间。

从最佳衰减系数α值随仰角变化的统计平均值(图 5a)中可看到，部分地形遮挡衰减系数α随雷达天线仰角增大从0.85降低到0.10附近，而降雨衰减系数α保持在0.10~0.11，受仰角影响较小。图 5b为2018年6月8日10:49、雷达波束方位角为214°且仰角为0.5°时积分重构Φ_DP^C与观测Φ_DP^filter距离廓线误差随α值变化，此时获得的最佳α值为0.6。

将α=0.6代入式(10)，获得结果如图 6a所示，蓝色曲线为最优α值对应的积分重构的Φ_DP^C距离廓线，红色曲线为滤波平滑后的观测Φ_DP^filter距离廓线，此时积分重新构建的Φ_DP^C距离廓线(图 6a蓝色曲线)和滤波平滑后的观测Φ_DP^filter距离廓线(图 6a红色曲线)能够基本重合。

第6步：通过式(11)计算地形遮挡衰减订正后的真实Z_H强度。

$ 10{\rm{lg}}[{Z_{\rm{H}}}(r)] = {\rm{ }}10{\rm{lg}}[Z{'_{\rm{H}}}(r)] + {\rm{ }}2\int_0^r {{A_{\rm{H}}}(s)} $

(11)

图 6b中的黑色曲线是观测得到的Z_H距离廓线，蓝色曲线是订正后的Z_H距离廓线，Φ_DP随距离不断增大，导致观测的Z_H和订正后的Z_H之间的差值也不断增大，说明部分地形遮挡对雷达信号衰减影响极大，在距离新丰雷达120 km处，观测的Z_H和订正后的Z_H差值高达35 dBZ，从而使得雷达探测到的对流单体呈纺锤型，此时近地面对流系统回波强度远小于真实值。

4 Z_H降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正结果与检验

为了检验Z_H降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正效果，本文将新丰雷达降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正结果与广州雷达同时空观测数据进行了直接对比，与中国气象局龙门云物理野外科学试验基地的4台二维视频雨滴谱仪实测数据反演的雷达仿真观测量以及前人总结的Z_H-K_DP经验拟合公式进行了间接对比检验，最后采用具体个例将新丰雷达回波强度订正结果与广州雷达观测结果进行直观比较。

4.1 新丰雷达Z_H降雨衰减订正结果

对于降雨衰减订正，两部雷达Z_H数据对比方法如下：选择两部雷达连线中点位置、高度3.2~3.4 km、水平范围500 m×500 m、观测时间差在3分钟以内、波束完全不受地形遮挡影响的Z_H数据进行对比，包括Z_H散点分布对比和Z_H时间序列对比，此时两部雷达中点位置刚好在新丰雷达214°方位角高扫剖面上。

三次降雨过程，从两部雷达同时空Z_H观测数据散点分布图(图 7a)及广州雷达与订正后的新丰雷达同时空Z_H数据散点分布图(图 7b)对比可发现，订正前的新丰雷达Z_H数据总体略小于广州雷达，订正后新丰雷达Z_H数据与广州雷达更一致，但两部雷达Z_H数据并不完全相等，主要原因在于两部雷达对同一空间的降雨云团观测存在时间差(≤3分钟)，两部雷达观测到的降雨云团不完全相同，在华南地区，降雨云团在3分钟时间内的漂移距离可达3 km；其次，雷达回波强度数据存在起伏波动，影响观测精度。

从新丰雷达Z_H降雨衰减订正结果与广州雷达观测结果对比(图 8)可看到，三次降雨过程中，订正后的新丰雷达Z_H数据(蓝色曲线)与广州雷达(黑色曲线)基本一致，尤其是在降雨强度比较稳定的时段，两部雷达观测数据基本重合。

以广州雷达为基准，统计获得的新丰雷达Z_H降雨衰减订正公式为：

$ 10{\rm{lg}}[{Z_{\rm{H}}}(r)] = {\rm{ }}10{\rm{lg}}[Z{'_{\rm{H}}}(r)] + {\rm{ }}2\int_0^r {{A_{\rm{H}}}(s)} - 1.063 $

(12)

此外，本文还对新丰雷达Z_H进行了降雨简单衰减订正研究，统计三次降雨过程，获得的新丰雷达Z_H简单衰减订正公式如下：

$ 10{\rm{lg}}[{Z_{\rm{H}}}(r)] = {\rm{ }}10{\rm{lg}}[Z{'_{\rm{H}}}(r)] + {\rm{ }}0.11{\rm{ }} \times [{\mathit{\Phi }_{{\rm{DP}}}}(r) - {\mathit{\Phi }_{{\rm{DP}}}}\left( {{\rm{ }}0{\rm{ }}} \right){\rm{ }}] - 1.02 $

(13)

式(13)中，衰减系数α=0.11、统偏差系数-1.02由三次降雨过程中两部雷达同时空的Z_H数据对比统计获得。

要注意的是，本文的降雨和波束地形遮挡衰减订正均采用式(12)计算。

4.2 新丰雷达Z_H降雨和部分地形遮挡衰减订正结果与广州雷达对比

新丰雷达Z_H降雨衰减订正结果与广州雷达对比：进一步的，选择两部雷达连线方向上，高度低于融化层且不受地形遮挡影响的三次降雨Z_H数据，根据式(12)对新丰雷达Z_H进行降雨衰减订正，图 9a为新丰雷达Z_H衰减订正前两部雷达Z_H联合概率密度分布，广州雷达Z_H值比新丰雷达总体上略微偏大，当新丰雷达Z_H在35~45 dBZ时，广州雷达Z_H已达到40~50 dBZ，新丰雷达Z_H降雨衰减最多可达5 dBZ，而在对新丰雷达进行Z_H降雨衰减订正之后的Z_H联合概率密度分布图(图 9b)中可发现，此时两部雷达Z_H数据沿对角线均匀分布，验证了新丰雷达Z_H降雨衰减订正效果较好。

新丰雷达Z_H部分地形遮挡衰减订正结果与广州雷达对比：将两部雷达连线上，所有受地形遮挡影响的新丰雷达Z_H样本数据，根据式(12)进行衰减订正，图 9c为地形遮挡衰减订正前的Z_H联合概率密度分布，地形遮挡使得部分新丰雷达的Z_H数据远低于广州雷达，甚至高达10~40 dBZ，而在地形遮挡衰减订正后的Z_H联合概率密度分布图(图 9d)中可发现，这部分严重失真的回波数据经过地形遮挡衰减订正后基本沿对角线分布，显示出良好的订正效果。

这里要注意的是，在两部雷达直线方向上，两部雷达观测数据的采样空间大小并不相同，这和雷达波瓣宽度有关，距离雷达越远，单个距离库的采样空间越大，这会给两部雷达数据对比带来观测误差。此外，图 9d联合概率密度分布图中的广州雷达有少部分Z_H数据比新丰雷达略小，是因为两部雷达直线方向上且0.5°仰角时的广州雷达有一小部分数据受广东南昆山遮挡影响，从而导致订正后的新丰雷达Z_H比广州雷达的略大一点。

4.3 新丰雷达Z_H降雨和部分地形遮挡衰减订正前后Z_H-K_DP散点分布

此外，本文还将新丰雷达Z_H订正前后的Z_H-K_DP散点分布关系同中国气象局龙门云物理野外科学试验基地实测雨滴谱数据散射仿真结果和前人总结的Z_H-K_DP经验拟合公式进行了间接对比检验。文中使用的4台二维视频雨滴谱仪，分别位于广东的韶关新丰、惠州龙门、清远佛冈和广州帽峰山，图 1红色方块标识是4台雨滴谱仪的具体位置，与新丰雷达的直线距离分别为3.5 km、34.6km、70.5 km和115.4 km，雨滴谱模型采用Gamma分布模型：

$ N(D){\rm{ }} = {N_{\rm{0}}}{D^\mu }{\rm{exp}}({\rm{ }} - \mathit{\Lambda }D) $

(14)

式中，D为雨滴直径(单位：mm), N(D)为单位体积内单位尺寸间隔(D~D+ΔD)内的雨滴数(单位：m^-3·mm^-1), N₀为Gamma分布截距参数(单位：m^-3·mm^-1)，反映数密度大小，Λ和μ为Gamma分布参数。雨滴谱数据选自3次降雨过程中降雨稳定时段，并采用Rayleigh-Gans散射模拟^[44]，将雨滴谱数据转为相应波长(C波段雷达波长5.5 cm)的Z_H和K_DP值，然后与新丰雷达观测的Z_H和K_DP散点图进行比较，新丰雷达数据来自与雨滴谱数据同时间段的高扫和体扫过程。图 10a是新丰雷达未进行Z_H降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正时的Z_H-K_DP联合概率密度分布图，图 10b是新丰雷达Z_H降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正后的Z_H-K_DP联合概率密度分布图，图 10a、图 10b中红色实线分别为观测Z_H-K_DP拟合曲线和衰减订正后的Z_H-K_DP拟合曲线，黑色虚线是Bringi等^[23]和Gou等^[45]统计获得的C波段双偏振雷达Z_H-K_DP经验统计关系，灰色散点为基于雨滴谱仪数据仿真的Z_H-K_DP散点分布。图 10a中雨滴谱仪数据仿真的Z_H-K_DP散点分布和Z_H-K_DP经验统计关系一致，两种算法关系能够互相验证，此时观测曲线和前两种算法存在差距，主要是由于Z_H衰减造成。从图 10b中可看到，衰减订正后的Z_H-K_DP数据分布、雨滴谱仪数据仿真的Z_H-K_DP散点分布与国内外学者获得的Z_H-K_DP曲线分布^{[18, 23]}三者能够基本重合，间接验证了新丰雷达Z_H衰减订正的可靠性。

4.4 两部雷达高扫和体扫直观对比

为了直观展示新丰雷达Z_H降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正前后的变化，本文选取两部雷达一次高扫和一次体扫过程进行对比。理想情况下，应选择两部雷达同时空Z_H数据进行比较，但因为两部雷达位置和扫描模式不同，很难做到样本数据时空完全相同。

图 11a为2018年6月8日10:48两部雷达连线方向上的广州雷达垂直剖面图，广州雷达剖面图由体扫数据通过垂直方向上截取、反距离插值和滤波平滑处理得到，广州雷达从左到右存在6个明显的台风螺旋雨带对流单体，高度均在6 km以下。图 11b为6月8日10:49新丰雷达观测得到的高扫图，图中能观察到第1、3、4、5号对流单体，另外2个对流单体雷达回波强度较弱，且这些对流单体近地面回波强度明显偏小。图 11c为新丰雷达降雨和部分地形遮挡衰减订正后的高扫图，从左到右也存在6个对流单体，这些对流单体从地面一直延伸到融化层，离地面越近对流单体雷达回波强度越强。一般认为雷达回波强度大于15 dBZ才会出现明显降雨，如果使用未经过订正的原始观测图，就会误以为第2、3、4、5、6号对流单体下方不存在强的降雨，事实上，第1号和第2号对流单体间存在海拔高度500~1 200 m的南昆山，只有部分雷达信号可穿过此山脉，在进行部分地形遮挡衰减订正后，图 11c中可清晰观察到这6个对流单体从地面到高空的垂直结构特征，订正后的6个对流单体与广州雷达观测结果具有较好的一致性。

在两部雷达体扫对比选择方面，时间上要求高扫时刻尽量相同，空间上要求覆盖两部雷达共同观测区域。图 12a是2018年6月8日10:48广州雷达0.5°仰角体扫结果，为便于和新丰雷达作对比，广州雷达扫描半径选择150 km，此时新丰雷达在广州雷达右上角位置。图 12b是6月8日10:51新丰雷达0.5°仰角体扫原始观测结果，左上角大片空白为波束受到山脉完全遮挡导致。图 12c是新丰雷达回波强度降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正后的结果，新丰雷达采用0.5°仰角体扫时，波束受部分地形遮挡影响比较严重，尤其是在椭圆形标识区域，订正后的回波强度比原来观测到的回波强度有5~35 dBZ的提高，椭圆形区域订正后的雷达回波强度和广州雷达观测结果(图 12a)更加一致。这里需要注意的是，由于大雨滴存在米散射效应，不同波长雷达观测到的Z_H数值并不完全相等，对于S波段来说，雨滴主要以瑞利散射为主，而对于C波段，雨滴对入射电磁波既存在瑞利散射，还存在米散射效应，当球形粒子的尺度数大于0.13时，还需要考虑米散射效应，所以两部雷达回波强度实际上只能进行强度一致性对比，而无法进行严格意义上的数值相等比较。

5 总结

针对降雨和复杂地形遮挡给雷达回波带来的衰减问题，本文以广东省韶关市新丰县的C波段双偏振天气雷达为例，选取了2018年6月8日台风“艾云尼”、8月30日华南季风降水和9月16日台风“山竹”三次降雨过程，对受降雨和地形遮挡影响的Z_H，进行了基于Φ_DP数据的扩展自适应降雨廓线算法衰减订正研究，获得以下主要结论。

(1) C波段双偏振天气雷达数据在使用时，必须对雷达回波强度进行衰减订正，对Z_DR进行系统偏差订正。根据扩展的自适应降雨廓线理论，当雷达回波强度在15~55 dBZ时，广东地区C波段双偏振天气雷达降雨衰减系数α在0.05~0.17之间，三次强降雨过程获得的平均降雨衰减系数为0.11，部分地形遮挡衰减α范围为0.20~1.25，并随降雨强度、大气层结物理特性变化而变动，需要对上述两类衰减进行准确订正，才能获得近地面的真实雷达回波强度，本文的研究结果可为以后同类型雷达在华南地区开展外场观测提供参考依据。

(2) 选取雷达扫描范围内的4台二维视频雨滴谱仪在降雨稳定时段的雨滴谱数据，对其进行Rayleigh-Gans雷达散射仿真模拟，并将获得的Z_H-K_DP关系用于对新丰C波段双偏振天气雷达回波强度衰减订正效果检验，是有效的检验方法。

(3) 文中订正结果清晰展示了台风螺旋雨带中的对流单体雷达回波强度从地面到高空的垂直结构，受地形遮挡影响区域的回波强度提高了5~35 dBZ，与广州S波段双偏振雷达观测结果对比，对流单体大小和强度一致性较好，订正技术具有实用性，缺点是该算法在计算上花费时间稍长，对Φ_DP数据质量要求较高。

对双偏振雷达Z_H数据进行降雨衰减和部分地形遮挡衰减订正，对提高复杂地形区域雷达对极端天气的探测能力，尤其是在暴雨、冰雹、龙卷风、飑线以及台风等灾害性天气的监测和预警具有重要意义，可提升雷达降雨估测的准确度。