【摘 要】
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针对改进雷达定量估计降水的效果这一核心问题,本研究利用银川站C波段天气雷达和周边加密布设的地面雨量计网观测资料,选取10场降水过程的观测数据作为基础资料,建立雷达-雨量计数据对。首先利用降水类型自动识别划分和动态调整两种分类方法并结合最优化处理构建雷达降水反演模型,详细分析了使用不同组合模型进行降水反演的效果,并利用平均偏差法（MFB）和卡尔曼滤波校准法（Kalman）进一步校准优化雷达降水,研究
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针对改进雷达定量估计降水的效果这一核心问题,本研究利用银川站C波段天气雷达和周边加密布设的地面雨量计网观测资料,选取10场降水过程的观测数据作为基础资料,建立雷达-雨量计数据对。首先利用降水类型自动识别划分和动态调整两种分类方法并结合最优化处理构建雷达降水反演模型,详细分析了使用不同组合模型进行降水反演的效果,并利用平均偏差法（MFB）和卡尔曼滤波校准法（Kalman）进一步校准优化雷达降水,研究不同雨量计密度下两种校准方法对于雷达降水的优化效果。另一方面,结合支持向量回归（SVR）和随机森林（RF）,构建基于机器学习的雷达降水反演模型,评估两种机器学习方法在雷达定量降水估计中的应用潜力。论文主要结论如下:（1）分类动态最优化处理模型的反演效果最优（相关系数CC=0.72,比率偏差BIAS=0.75）,相较于固定Z-R关系,平均相对误差MAE和均方根误差RMSE分别提高了35.4%和39.8%,该模型在大部分时刻都低估了降水,但累计降水量十分接近,和真实降水情况具有较好的一致性。使用固定Z-R关系会出现明显的低雨强时高估和高雨强时低估现象,单独采用最优化处理方法估测降水在低雨强时有一定优化作用,但在高雨强时会错误的低估降水,存在一定的局限性。（2）Kalman校准方法的校准优化效果在不同降水强度下都要优于MFB校准方法,可以改善雷达降水与真实降水间的偏差,对于强降水分布的落区和量级的描述要更好。整体上看,MFB的作用属于负优化,优化效果在很大程度上受到雨量计数量的影响,Kalman校准方法在不同雨量计密度下均能较好的优化雷达降水。（3）机器学习方法在雷达定量降水反演中展现了良好的应用潜力,SVR模型的效果更好一些,CC=0.87,MAE=0.5,RMSE=1.25,。二者的BIAS都在0.9以上,但是散点分布图像的拟合曲线斜率k较低。RF模型对降水的低估现象要相对明显一些,降水强度R较小时会轻微的高估降水,R较高时会明显低估降水。
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