劉建忠，史 辰，張 醇

(1. 北京市海淀區(qū)氣象局，北京 100089；2. 北京市氣象局，北京 100089)

引 言

降水預(yù)報(bào)是氣象服務(wù)的重點(diǎn)也是難點(diǎn)，提高其精細(xì)化預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率既需要高性能數(shù)值預(yù)報(bào)模式支持，也需要高精度的實(shí)況探測(cè)資料提供幫助，特別是風(fēng)的探測(cè)。風(fēng)廓線雷達(dá)是利用大氣湍流對(duì)電磁波的散射作用進(jìn)行大氣風(fēng)場(chǎng)等物理量探測(cè)的遙感設(shè)備，也稱風(fēng)廓線儀。因其探測(cè)資料時(shí)空分辨率較高，近年來在大氣科學(xué)研究和天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)等方面得到廣泛應(yīng)用[1]。如其強(qiáng)度和速度產(chǎn)品能夠很好地監(jiān)測(cè)、診斷降雨到降雪相態(tài)變化的持續(xù)時(shí)間[2]；另外，其結(jié)合激光雷達(dá)數(shù)據(jù)等，可估算高時(shí)空分辨率的邊界層高度[3]；也可將風(fēng)廓線儀資料同化到數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式和空氣質(zhì)量模式，提高估算臭氧輸送的精度[4]。

風(fēng)廓線儀自投入使用以來，針對(duì)其探測(cè)精度有大量相關(guān)研究。如利用風(fēng)廓線儀的5波束觀測(cè)數(shù)據(jù)和探空資料，分析晴空和降水條件下風(fēng)廓線儀探測(cè)的準(zhǔn)確性，發(fā)現(xiàn)在均勻性降水條件下，雖然垂直速度很大，但大氣在風(fēng)廓線雷達(dá)5波束探測(cè)的水平范圍內(nèi)均勻，風(fēng)廓線雷達(dá)測(cè)量水平風(fēng)的準(zhǔn)確性也較好[5]；在探測(cè)范圍不均勻性降水條件下，東西波束和南北波束測(cè)得的徑向風(fēng)對(duì)稱性較差，垂直速度變化差異較大[6]。對(duì)激光測(cè)風(fēng)雷達(dá)、風(fēng)廓線雷達(dá)和GPS探空儀同步觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)城市復(fù)雜下墊面條件下邊界層不同高度風(fēng)廓線雷達(dá)測(cè)風(fēng)性能相對(duì)較差[7]；將NCEP再分析資料、探空資料，與VHF(very high frequency)雷達(dá)700 hPa水平風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)風(fēng)廓線雷達(dá)數(shù)據(jù)促進(jìn)了資料同化的精度，一致性提高約10%[8]。利用探空數(shù)據(jù)和ERA-interim再分析資料與同期風(fēng)廓線雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)風(fēng)廓線雷達(dá)資料與探空資料、再分析資料整體上相關(guān)性較好，相關(guān)系數(shù)隨高度的增高而增大[9]；利用實(shí)際探空水平風(fēng)對(duì)全國(guó)風(fēng)廓線儀探測(cè)水平風(fēng)的可信度進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)水平風(fēng)總體在700 hPa高度以下可信，風(fēng)向可信度隨高度的增加而增大，風(fēng)速可信度隨著高度的增加而降低[10]。風(fēng)廓線儀測(cè)風(fēng)的精度直接影響其應(yīng)用，特別是風(fēng)廓線儀探測(cè)在常用等壓面上到底和實(shí)際探空有多大差異？參照數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品檢驗(yàn)方法，利用探空資料對(duì)微波輻射計(jì)反演產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)比分析[11-12]，得出不同等壓面上溫、濕差異，這對(duì)如何評(píng)估風(fēng)廓線儀資料提供了很好的借鑒。

2006年北京市南郊觀象臺(tái)風(fēng)廓線儀建成并投入使用，在研究北京地方性天氣發(fā)生發(fā)展的機(jī)理方面發(fā)揮了重要作用。如利用風(fēng)廓線儀，結(jié)合激光雨滴譜儀和自動(dòng)氣象站等資料，對(duì)北京地區(qū)雨雪天氣過程的演變特征進(jìn)行分析，了解風(fēng)廓線雷達(dá)反射率因子亮帶、譜寬和雨滴譜儀降雨強(qiáng)度變化在弱降水相態(tài)轉(zhuǎn)換發(fā)生時(shí)的表現(xiàn)[13]，了解特大暴雨過程急流的變化[14]，了解弱氣壓場(chǎng)背景條件下持續(xù)性霧霾天氣形成和維持過程中偏東風(fēng)和偏南風(fēng)的作用[15]等。但在實(shí)際使用過程中，尤其是在強(qiáng)對(duì)流天氣影響時(shí)風(fēng)場(chǎng)有時(shí)會(huì)出現(xiàn)較大變化，如出現(xiàn)較亂的風(fēng)向和較大風(fēng)速變化(在某個(gè)時(shí)次沒有數(shù)據(jù))。冬季，晴朗靜穩(wěn)天氣條件下，有時(shí)也會(huì)出現(xiàn)2000～3000m高度以上沒有數(shù)據(jù)等，導(dǎo)致一些預(yù)報(bào)員認(rèn)為降雨時(shí)風(fēng)廓線儀產(chǎn)品不好用，影響風(fēng)廓線儀的使用。本文利用北京市觀象臺(tái)2014—2018年風(fēng)廓線儀資料，結(jié)合MICAPS地面資料，通過與同期08:00(北京時(shí)，下同)、14:00、20:00的探空資料進(jìn)行對(duì)比，對(duì)風(fēng)廓線儀產(chǎn)品進(jìn)行誤差定量對(duì)比分析，以期對(duì)風(fēng)廓線儀在不同降水情況下與探空風(fēng)的差異有全面了解，為今后更好利用風(fēng)廓線儀資料，特別是為降水精細(xì)化預(yù)報(bào)服務(wù)提供幫助。

1 資料和方法

1.1 資 料

北京市觀象臺(tái)現(xiàn)役風(fēng)廓線儀型號(hào)為CFL-06，表1列出其主要性能。該儀器能連續(xù)提供南郊觀象臺(tái)150～6000 m探測(cè)高度范圍內(nèi)大氣水平風(fēng)場(chǎng)、垂直氣流、大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)等氣象要素及其隨高度的分布。本文所用資料為該型風(fēng)廓線儀2014年8月至2018年8月的水平風(fēng)資料，水平風(fēng)的探測(cè)包括風(fēng)向和風(fēng)速，風(fēng)向在0°～360°范圍；探空資料為同期該臺(tái)每日08:00、20:00規(guī)定等壓面上的測(cè)風(fēng)資料，汛期(6—9月)還包括每日14:00的資料。

表1 CFL-06風(fēng)廓線儀主要性能Tab.1 Main performance of CFL-06 wind profiler

1.2 評(píng)價(jià)方法

考慮風(fēng)廓線儀風(fēng)和實(shí)際探空風(fēng)兩種資料特點(diǎn)，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)和科研應(yīng)用需要，主要在不同等壓面高度上對(duì)水平風(fēng)進(jìn)行對(duì)比分析。先將探空和風(fēng)廓線儀各高度層的風(fēng)分解為U、V分量，然后針對(duì)風(fēng)廓線儀U、V分量風(fēng)采用靠近法進(jìn)行不同高度插值，得到規(guī)定等壓面的U、V分量風(fēng)資料，再進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)主要采用平均誤差、均方根誤差及相關(guān)系數(shù)。

在計(jì)算過程中，剔除由于人為原因或儀器故障導(dǎo)致不合理的數(shù)據(jù)，并結(jié)合MICAPS地面資料進(jìn)行編程處理?？紤]實(shí)際業(yè)務(wù)使用情況，僅分析925、850、700、500、400 hPa高度上U、V分量風(fēng)的平均誤差、均方根誤差、相關(guān)系數(shù)的變化情況。

2 結(jié)果分析

2.1 總體情況

2.1.1U分量風(fēng)

圖1是2014年8月至2018年8月北京南郊觀象臺(tái)不區(qū)分有無降水、無降水和有降水情況下風(fēng)廓線儀與探空U分量風(fēng)的平均誤差、均方根誤差與相關(guān)系數(shù)的垂直廓線。可以看出，不同情況下各高度U分量風(fēng)平均誤差均為負(fù)值，說明風(fēng)廓線儀探測(cè)的U分量風(fēng)比探空資料偏小。平均誤差的平均值有降水時(shí)最小(-0.39 m·s-1)，不區(qū)分有無降水時(shí)最大(-0.74 m·s-1)，無降水時(shí)介于兩者之間(-0.72 m·s-1)。不區(qū)分有無降水時(shí)平均誤差在-1.57～-0.14 m·s-1之間，其絕對(duì)值隨高度遞增；無降水時(shí)平均誤差為-1.45～-0.19 m·s-1，其絕對(duì)值也隨高度遞增；有降水時(shí)平均誤差為-1.13～-0.15 m·s-1，且在850～400 hPa高度平均誤差明顯偏小，其中700 hPa平均誤差絕對(duì)值最小(0.15 m·s-1)，該高度以上平均誤差的絕對(duì)值隨高度遞增，以下先增后減。

不同情況下各高度U分量風(fēng)均方根誤差在1.86～5.62 m·s-1之間，均方根誤差平均值有降水時(shí)最小(2.77 m·s-1)，不區(qū)分有無降水時(shí)和無降水時(shí)比較接近(均為3.08 m·s-1)。700 hPa以下，有降水時(shí)均方根誤差最大，不區(qū)分有無降水時(shí)次之，無降水時(shí)最??；700 hPa以上無降水時(shí)均方根誤差最大，不區(qū)分有無降水次之，有降水時(shí)最小。不區(qū)分有無降水和無降水時(shí)均方根誤差隨高度基本呈增大趨勢(shì)，而有降水時(shí)均方根誤差隨高度呈“增、減、增”的變化。

不同情況下各高度風(fēng)廓線儀與探空U分量風(fēng)相關(guān)系數(shù)在0.86～0.98之間，表明風(fēng)廓線儀U分量風(fēng)能較好地反映實(shí)際U分量風(fēng)的變化。相關(guān)系數(shù)平均值在有降水時(shí)最大(0.92)，不區(qū)分有無降水和無降水時(shí)比較接近(均為0.91)。不區(qū)分有無降水時(shí)相關(guān)系數(shù)在0.87～0.94之間，925～500 hPa相關(guān)系數(shù)隨高度遞增，至400 hPa又減??；無降水時(shí)相關(guān)系數(shù)在0.87～0.93之間，且在500 hPa最大，該高度以上隨高度遞減，以下隨高度遞增；有降水時(shí)相關(guān)系數(shù)在0.87～0.98之間，表明有降水時(shí)相關(guān)性更好。但從隨高度變化看，有降水時(shí)的相關(guān)系數(shù)比不區(qū)分有無降水時(shí)和無降水時(shí)復(fù)雜，850 hPa最小，500 hPa最大，隨高度上升整體呈“減、增、減”的變化。

綜上所述，風(fēng)廓線儀探測(cè)的U分量風(fēng)比探空資料偏小，且高層誤差大于低層；有降水時(shí)U分量風(fēng)誤差較小，值得注意的是850 hPa高度均方根誤差和相關(guān)系數(shù)均有較大變化，說明云對(duì)風(fēng)廓線儀U分量風(fēng)有一定影響(北京地區(qū)低云底高一般在1200 m左右，該地區(qū)風(fēng)向變化對(duì)判斷云底高是否抬升有借鑒意義)。無降水時(shí)誤差大，尤其500 hPa以上誤差較大。

圖1 2014年8月至2018年8月北京南郊觀象臺(tái)不同情況下風(fēng)廓線儀與探空U分量風(fēng)的平均誤差(a)、均方根誤差(b)、相關(guān)系數(shù)(c)的垂直廓線Fig.1 The vertical profiles of average error (a), root-mean-square error (b) and the correlation coefficient (c) of U-component detected by wind profiler and the radiosonde data under different conditions at the southern suburbs observatory of Beijing from August 2014 to August 2018

2.1.2V分量風(fēng)

圖2為2014年8月至2018年8月北京南郊觀象臺(tái)不同情況下風(fēng)廓線儀與探空V分量風(fēng)的平均誤差、均方根誤差、相關(guān)系數(shù)的垂直廓線?？梢钥闯?，與U分量風(fēng)相比，不同情況下各高度層V分量風(fēng)平均誤差變化區(qū)間明顯減小，平均誤差平均值在有降水時(shí)最小(0.07 m·s-1)，不區(qū)分有無降水時(shí)最大(0.41 m·s-1)。700 hPa高度平均誤差均為負(fù)值，說明該高度風(fēng)廓線儀V分量風(fēng)整體比探空資料偏小。不區(qū)分有無降水時(shí)平均誤差為-0.04～0.78 m·s-1，700 hPa最小，700 hPa以上平均誤差隨高度遞增，以下隨高度減小；無降水時(shí)平均誤差為-0.24～0.58 m·s-1，925 hPa和700 hPa為負(fù)，其余高度為正，其中絕對(duì)值850 hPa最??；有降水時(shí)平均誤差為-0.34～0.47 m·s-1，且700 hPa及以下均為負(fù)，以上為正。說明有降水時(shí)V分量風(fēng)在700 hPa高度及以下比探空資料偏小，以上偏大。平均誤差絕對(duì)值在700 hPa最小，925 hPa次之，且700 hPa以上隨高度增加。

不同情況下各高度V分量風(fēng)均方根誤差為2.02～3.51 m·s-1，均方根誤差平均值在無降水時(shí)最小(2.55 m·s-1)，有降水時(shí)次之(2.61 m·s-1)，不區(qū)分有無降水時(shí)最大(2.93 m·s-1)。不區(qū)分有無降水和無降水時(shí)V分量風(fēng)均方根誤差均在850 hPa最小，400 hPa最大，隨高度上升呈“減、增”變化；有降水時(shí)均方根誤差在925 hPa最小，700 hPa最大，隨高度上升呈“增、減”變化。

不同情況下各高度V分量風(fēng)相關(guān)系數(shù)為0.74～0.95，比U分量風(fēng)的相關(guān)系數(shù)稍小。其中，各高度層相關(guān)系數(shù)的平均值在有降水時(shí)最大(0.91)，不區(qū)分有無降水時(shí)次之(0.87)，無降水時(shí)最小(0.77)。不區(qū)分有無降水和無降水時(shí)相關(guān)系數(shù)均在850 hPa最大，400 hPa最小，隨高度上升呈“增、減”變化；有降水時(shí)925 hPa相關(guān)系數(shù)最大，700 hPa最小，隨高度上升呈“減、增”變化。

綜上所述，與U分量風(fēng)相比，V分量風(fēng)誤差隨高度變化相對(duì)較復(fù)雜，但總體上高層誤差大于低層；有降水時(shí)，風(fēng)廓線儀V分量風(fēng)誤差小，相關(guān)性較好；不區(qū)分有無降水時(shí)其誤差較大，尤其500 hPa以上誤差較大，相關(guān)性也較差。

2.2 不同降水情況

有降水時(shí)風(fēng)廓線儀測(cè)風(fēng)誤差比無降水時(shí)小，那么不同降水情況下U、V分量風(fēng)的誤差到底有多大？這對(duì)研究不同降水形成機(jī)理很重要。因此，結(jié)合MICAPS地面天氣現(xiàn)象資料進(jìn)行分析，因2013年后北京南郊觀象臺(tái)地面觀測(cè)業(yè)務(wù)有所調(diào)整，天氣現(xiàn)象為雷暴類的代碼不再編報(bào)，而雷暴類天氣在實(shí)際工作中又非常重要，因此，按季節(jié)用大風(fēng)和陣雨組合作為雷陣雨的判斷條件，并以此編程計(jì)算分析。

圖2 2014年8月至2018年8月北京南郊觀象臺(tái)不同情況下風(fēng)廓線儀與探空V分量風(fēng)的平均誤差(a)、均方根誤差(b)、相關(guān)系數(shù)(c)的垂直廓線Fig.2 The vertical profiles of average error (a), root-mean-square error (b) and the correlation coefficient (c) of V-component detected by wind profiler and the radiosonde data under different precipitation conditions at the southern suburbs observatory of Beijing from August 2014 to August 2018

僅對(duì)降雨、降雪、陣雨(雪)和雷陣雨情況下，不同高度上風(fēng)廓線儀U、V分量風(fēng)的平均誤差、均方根誤差、相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析。毛毛雨因樣本數(shù)量有限，不再贅述。

2.2.1U分量風(fēng)

圖3為2014年8月至2018年8月北京南郊觀象臺(tái)降雨、降雪、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)風(fēng)廓線儀與探空U分量風(fēng)的平均誤差、均方根誤差、相關(guān)系數(shù)的垂直廓線。可以看出，不同降水情況下各高度層U分量風(fēng)平均誤差的平均值陣雨(雪)時(shí)最小(-0.20 m·s-1)，降雨時(shí)次小(-0.42 m·s-1)，降雪時(shí)最大(-1.21 m·s-1)，雷陣雨時(shí)次大(-0.65 m·s-1)。降雨和雷陣雨時(shí)各高度層平均誤差均為負(fù)值，表明降雨和雷陣雨時(shí)風(fēng)廓線儀探測(cè)的U分量風(fēng)均比探空資料偏??；降雪時(shí)僅在850 hPa為正，其余高度為負(fù)；陣雨(雪)時(shí)在850、700 hPa為正，其他高度為負(fù)。除雷陣雨時(shí)700 hPa高度平均誤差絕對(duì)值最大、850 hPa次之外，其他三種情況下基本是低層平均誤差小于高層。降雨時(shí)平均誤差在各高度層變化幅度較小。

不同降水情況下各高度層U分量風(fēng)均方根誤差在0.99～5.17 m·s-1之間，其平均值在降雨與雷陣雨時(shí)最小(均為2.05 m·s-1)，降雪時(shí)次之(2.91 m·s-1)，陣雨(雪)時(shí)最大(3.38 m·s-1)。降雨和陣雨(雪)時(shí)均方根誤差隨高度上升呈“增、減、增”變化，降雪和雷陣雨時(shí)隨高度呈“增、減”變化。降雪時(shí)925、850 hPa均方根誤差比降雨、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)都小。降雨時(shí)均方根誤差各高度層變化幅度較小。

不同降水情況下各高度層U分量風(fēng)相關(guān)系數(shù)在0.65～0.99之間，其平均值在陣雨(雪)時(shí)最小(0.83)，雷陣雨時(shí)次小(0.88)，降雨時(shí)最大(0.97)，降雪時(shí)次大(0.94)。陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)相關(guān)系數(shù)隨高度呈“減、增、減”變化；降雪時(shí)相關(guān)系數(shù)隨高度呈“減、增”變化；降雨時(shí)相關(guān)系數(shù)隨高度呈“增、減”變化，且各高度層變化幅度較小。

綜上所述，降雨和雷陣雨時(shí)風(fēng)廓線儀探測(cè)的不同高度U分量風(fēng)均比探空資料偏小，降雨時(shí)U分量風(fēng)誤差相對(duì)較小，相關(guān)性也較好；陣雨(雪)時(shí)誤差變幅較大，相關(guān)性較差；降雪時(shí)925、850 hPa的均方根誤差比降雨、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)都小。降雨時(shí)各統(tǒng)計(jì)量各高度層變化幅度較小。

2.2.2V分量風(fēng)

圖4為2014年8月至2018年8月北京南郊觀象臺(tái)降雨、降雪、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)風(fēng)廓線儀與探空V分量風(fēng)的平均誤差、均方根誤差、相關(guān)系數(shù)的垂直廓線?？梢钥闯?，不同降水情況下各高度層V分量風(fēng)平均誤差的平均值在降雨時(shí)最小(-0.08 m·s-1)，陣雨(雪)時(shí)次之(0.21 m·s-1)，雷陣雨時(shí)最大(0.45m·s-1)，降雪時(shí)次大(0.42m·s-1)。各高度層平均誤差在降雪時(shí)均為正，表明降雪時(shí)風(fēng)廓線儀V分量風(fēng)比實(shí)際探空資料偏大；降雨和雷陣雨時(shí)平均誤差在低層為負(fù)、高層為正；陣雨(雪)時(shí)僅850 hPa為負(fù)，其余高度層為正。除降雨情況外，其他降水情況基本是低層的平均誤差小于高層。不同降水情況下各高度層V分量風(fēng)均方根誤差為0.62～5.00 m·s-1，其平均值在降雨和降雪時(shí)最小(均為2.16 m·s-1)，雷陣雨時(shí)次之(2.85 m·s-1)，陣雨(雪)時(shí)最大(3.13 m·s-1)。降雪時(shí)925、850、700 hPa的均方根誤差比降雨、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)都小，而500、400 hPa的均方根誤差偏大；雷陣雨時(shí)700 hPa的均方根誤差比其他三種情況都大；降雨時(shí)均方根誤差各高度層變化幅度較小。

圖3 2014年8月至2018年8月北京南郊觀象臺(tái)降雨、降雪、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)風(fēng)廓線儀與實(shí)際探空U分量風(fēng)的平均誤差(a)、均方根誤差(b)、相關(guān)系數(shù)(c)的垂直廓線Fig.3 The vertical profiles of average error (a), root-mean-square error (b) and the correlation coefficient (c) of U-component detected by wind profiler and the radiosonde data under rain, snow, shower or snow shower, and thundershower weather conditions at the southern suburbs observatory of Beijing from August 2014 to August 2018

圖4 2014年8月至2018年8月北京南郊觀象臺(tái)降雨、降雪、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)風(fēng)廓線儀與探空V分量風(fēng)的平均誤差(a)、均方根誤差(b)、相關(guān)系數(shù)(c)的垂直廓線Fig.4 The vertical profiles of average error (a), root-mean-square error (b) and the correlation coefficient (c) of V-component detected by wind profiler and the radiosonde data under rain, snow, shower or snow shower, and thundershower weather conditions at the southern suburbs observatory of Beijing from August 2014 to August 2018

不同降水情況下各高度層V分量風(fēng)相關(guān)系數(shù)在0.76～0.99之間，其平均值在降雪時(shí)最大(0.95)，降雨時(shí)次大(0.92)，雷陣雨時(shí)最小(0.87)，陣雨(雪)時(shí)次小(0.88)。降雨和降雪時(shí)，相關(guān)系數(shù)隨高度上升呈“減、增、減”變化；陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)相關(guān)系數(shù)隨高度上升呈“增、減、增”變化。雷陣雨時(shí)700 hPa的相關(guān)系數(shù)比其他三種情況都小；降雨時(shí)相關(guān)系數(shù)各高度層變化幅度較小。

綜上所述，降雪時(shí)風(fēng)廓線儀V分量風(fēng)比探空資料偏大，其他降水情況下基本是低層偏小、高層偏大；除降雨外，其他三種情況的平均誤差基本是低層小于高層。降雨和降雪時(shí)V分量風(fēng)誤差相對(duì)較小，相關(guān)性較好。降雪時(shí)925、850、700 hPa的均方根誤差比其他三種情況小，500、400 hPa則相反。雷陣雨時(shí)700 hPa均方根誤差大，相關(guān)性較差。降雨時(shí)V分量風(fēng)均方根誤差、相關(guān)系數(shù)在各高度層變化幅度較小。

3 結(jié) 論

(1)從不區(qū)分有無降水、無降水和有降水情況來看，風(fēng)廓線儀U分量風(fēng)比探空資料偏小，V分量風(fēng)有些高度偏大、有些偏小。有降水時(shí)U、V分量風(fēng)誤差小，U分量風(fēng)在不同高度均方根誤差比V分量風(fēng)稍大；風(fēng)廓線儀和探空的U分量風(fēng)相關(guān)系數(shù)的平均值比V分量風(fēng)大，相關(guān)性更好，U分量風(fēng)在850 hPa的誤差和相關(guān)系數(shù)均有較大變化，說明云底對(duì)風(fēng)廓線儀探測(cè)U分量風(fēng)有一定影響?？傮w看，500 hPa以上風(fēng)廓線儀的U、V分量風(fēng)與探空資料差異較大，在實(shí)際使用時(shí)要注意。

(2)從降雨、降雪、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)的誤差分析對(duì)比來看，降雨和雷陣雨時(shí)風(fēng)廓線儀所測(cè)不同高度U分量風(fēng)均比探空資料偏小。降雨時(shí)風(fēng)廓線儀的U分量風(fēng)誤差相對(duì)較小，相關(guān)性較好。陣雨(雪)時(shí)則誤差隨高度變幅大，相關(guān)性較差。降雪時(shí)925、850 hPa的U分量風(fēng)均方根誤差比降雨、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)都小。雷陣雨時(shí)700 hPa的U分量風(fēng)平均誤差絕對(duì)值最大、850 hPa次之，其他三種降水情況時(shí)基本是高層誤差大于低層。降雪時(shí)風(fēng)廓線儀探測(cè)的V分量風(fēng)比探空資料偏大，其他降水情況下基本是低層偏小、高層偏大。降雨和降雪時(shí)風(fēng)廓線儀的V分量風(fēng)誤差相對(duì)較小，相關(guān)性較好。降雪時(shí)925、850、700 hPaV分量風(fēng)的均方根誤差比降雨、陣雨(雪)和雷陣雨時(shí)都小，500、400 hPa則相反。雷陣雨時(shí)700 hPaV分量風(fēng)誤差大，相關(guān)性較差。降雨時(shí)V分量風(fēng)的均方根誤差、相關(guān)系數(shù)在各高度層變化幅度較小?？傮w上，降雨時(shí)風(fēng)廓線儀的U、V分量風(fēng)誤差相對(duì)較小，相關(guān)性較好。