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Fu, Y. F., L. Yang, Z. H. Wu, P. Zhang, S. Y. Gu, L. Chen, and N. Sun, 2024: A New Algorithm of Rain Type Classification for GPM Dual-Frequency Precipitation Radar in Summer Tibetan Plateau, Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-024-3384-7
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一种适合于夏季青藏高原GPM双频测雨雷达降水类型识别的新算法
为解决星载双频降水雷达(Dual-Frequency Precipitation Radar, DPR)识别青藏高原夏季降水类型问题，本文通过分析2014-2020年夏季全球降水测量(Global Precipitation Measurement, GPM) 卫星搭载的DPR探测数据，发现了DPR降水分类算法(简称DPR算法)的夏季青藏高原降水类型识别存在两个缺陷失误。一是DPR算法中默认的冻结高度与青藏高原地表高度接近，使得DPR算法失效；二是夏季青藏高原普遍存在弱降水，导致DPR算法使用的对流降水识别阈值失效。为此本文提出了一种适合于青藏高原夏季降水类型分类的新算法，即建立了新的最大反射率因子、最大反射率因子与背景最大值之差、回波顶高度的阈值，识别夏季青藏高原强对流降水、弱对流降水和弱降水。研究结果表明夏季青藏高原这三种降水的反射率因子和垂直速度存在明显差异，其中大部分强对流降水的反射率因子分布在4~13km高度和15~35dBZ之间，随高度的降低反射率因子几乎呈线性增加；大多数弱对流降水的反射率因子分布在4~9km、15~28dBZ之间；弱降水的反射率因子主要分布在4~10km高度、15~25dBZ之间。弱降水是夏季青藏高原的主要降水类型，其占比40%~80%，弱对流降水占比25%~40%，强对流降水占比最小(小于30%)。
关键词：卫星，测雨雷达, 降水类型，分类方法, 青藏高原，强对流
适合于星载测雨雷达识别夏季青藏高原降水类型的新算法示意图
创新点
本文针对星载测雨雷达在青藏高原降水类型识别的错误，通过分析全球降水测量卫星搭载的双频测雨雷达探测数据，发现了其降水类型识别错误的原因（DPR算法默认的冻结高度与高原地表高度接近、DPR算法的对流降水识别阈值过高），进而建立了夏季青藏高原降水类型识别的新阈值，识别了夏季青藏高原强弱对流降水和弱降水，并揭示了这三类降水的垂直结构和空间分布特点。
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大气科学进展
《大气科学进展(英)》(Advances in Atmospheric Sciences，简称AAS)——中国大气科学领域学术水平最高的英文期刊之一，1984年创刊，1999年被SCI收录。最新影响因子6.5，JCR分区表一区。
AAS主要发表大气和海洋科学领域的创新性研究成果，刊登气候学、大气物理学、大气化学、大气探测、气象学、天气学、数值天气预报、海洋-大气相互作用、人工影响天气和应用气象学等各主要分支学科的国际最新创造性论文和研究进展的综合评述。AAS积极扩展栏目，除学术论文外，还设有数据描述文章、会议报告（特邀）、学科亮点(News&Views)（特邀）、展望（Perspectives）（特邀）及有关大气科学领域研究进展的讨论等。
AAS由国际气象学和大气科学协会（IAMAS）中国委员会、中国科学院大气物理研究所、中国气象学会主办，由Springer和科学出版社共同出版，是国际IAMAS的合作期刊。来自9个国家、36个专业科研机构的60多位优秀责编全程监督审稿过程。
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