好，支持

论文名称：Intensity and Inner-Core Structure of Typhoon Haiyan (2013) near Landfall: Doppler Radar Analysis
链接：https://journals.ametsoc.org/view/journals/mwre/146/2/mwr-d-17-0120.1.xml#bib15

这篇论文可能许多吧友都有所耳闻，Carl一年前发的一个贴子也提到了JMA写的这篇论文。在海燕即将登陆的2020z，论文给出的风速和气压估计分别为157kt~177kt，906hpa±4hpa。这个结论显然和大部分吧友心中的海燕强度不太相符；我们在论文中也有看到推导过程中一些明显的误差，比如论文中展示的4km CAPPI 速度图是不正常，扭曲的，比如DR法得出的气压曲线和guiuan气压实测不符合等，当然本篇论文中的吉万雷达数据依然是海燕重要的观测资料。在本贴中，Carl查询了一些文献，简要介绍了论文使用的研究方法和结论，并探讨了雷达数据质量，风速换算因子，气压场不对称性，样条插值方法等因素对论文结论的影响，并尝试解释论文结论出现误差的原因。

感谢@◆HCl◆ 对本文的支持！全文大概有八千多字，大概四五天发完。

上面链接看得到吗

海燕的风速很高诶，102m/s，但这只是根据眼壁雷达的测出的环流风，其中只有几十米宽，难以勘测的迷你旋涡风速可能会更高。（帕克会议中心的破坏）
菲律宾森林多，山地多，地表粗糙，风在这种情况下极易形成旋涡，旋涡一开始高度很低，风速弱，但是旋涡的上面有强大的背景风，所以压强会拉伸地面旋涡，把它变成百米高度，根据角动量守恒定律，旋涡的风速在这时会迅速加大，再加上强大的背景风，会形成猛烈而短暂的地表阵风，形成条纹状破坏带，安德鲁的“super wind”效应就产生了。所以海燕的极限风速很可能不止102m/s。（藤田博士提出的迷你涡旋理论）
感兴趣的话可以谷歌学术(1994) Damage survey of Hurricane Andrew and its relationship to the eyewall. Bull Am Meteorol Soc 75:189–200.（安德鲁极端地表风），百度搜索tornado scale vortex（迷你涡旋）

1. 论文主要的研究方法以及结论
I. 获取吉万雷达站多普勒速度数据
II. 由于海燕风速明显高于雷达的最大不模糊速度（73.63m/s），因此>73.63m/s的速度数据以及<-73.63m/s的多普勒速度数据存在速度模糊，需要对速度数据进行退模糊处理。关于速度模糊的原理可以参考HCl的气象雷达科普贴。我们可以看到在这张多普勒速度图中，眼墙北侧负的速度中出现了正的速度，眼墙东南侧正的速度中出现了负的速度。在退模糊处理中，北侧的正速度被减去两倍最大不模糊速度，东南侧的负速度被加上两倍最大不模糊速度。同时，在这一步中，论文过滤了一部分数据。（这一点我们会在后面详细讨论）

III. 不同倾角的多普勒速度数据被处理为同一平面（CAPPI）的多普勒速度数据。

IV. 通过GBVTD方法，论文从同一平面的多普勒速度数据反演出了海燕的高空（2、3、4、5、6km）风场。将高空风场的极大值乘以一个TC普遍的换算系数，3km*0.90，2km*0.85，得到了海平面最大风速81m/s~91m/s，折合157kt~177kt。值得注意的是，文中应该没有提到具体对应几分钟平均。

V. 论文使用DR法，通过海燕高空风场以及吉万雷达站气压实测数据计算出海燕的中心气压。这种方法的原理是假设一定高度的高空风场和气压符合Gradient Wind Balance，从高空风场的切向风速推导出气压梯度，以吉万雷达站气压实测为基准内推出中心气压，最终推得的结果是906hpa±4hpa。

在上面的这张图中，横轴是到海燕中心的距离，竖轴是从958.3向下计算的气压差，红线代表吉万雷达站的气压实测。粉红色线代表2km的切向风速对应的气压差，淡蓝色线代表了3km的切向风速对应的气压差，在这里论文为了探究定位对GBVTD结果以及气压推估的影响，采用了许多不同的定位，因此图中能看到密集的线。论文认为在距离海燕中心约20km处，吉万雷达站的实测气压与3km切向速度推得的气压大致相符，因此采信了3km切向速度推估的气压曲线，得到了906hpa的气压推估。
VI. 论文接下来通过雷达数据分析了海燕的内核结构。论文发现海燕除了在边界层以外，在4~5km高空有第二个最大风区；论文从雷达数据中发现也正在形成的半径约62km的外眼墙；同时，论文也详细分析了海燕由于风切导致的高层不对称结构。本贴里我们不会对这一部分深入讨论。

最近贴吧有限制诶，每层不能超过120个字......
我发的那第一篇论文提到“ While the strong wind gusts result from vertical momentum transport (21⇓⇓⇓–25), the superposition of the perturbation flow of the cyclonic circulation can further enhance the wind gusts on the radially outward side.” 。

放一点先前在台风吧的讨论贴，有兴趣可以翻阅一下之前关于这篇论文的讨论：
【强度讨论】海燕登陆前夕吉万雷达估强精确数字
还是只发标题，这里不多放链接，可以用贴吧搜索

直奔主题：所以，燕王拉了吗？

2. 论文中气压曲线的冲突
本图的这张气压曲线是存在显著问题的，我们在一年前一个分析海燕气压的贴子里面也有提到过这点。在进入海燕的眼墙后（30km左右），我们可以看到吉万雷达站的气压曲线相比切向风速推出的气压曲线有非常显著的向下偏离，也就是说实测的气压比推估的气压更低，气压梯度大很多。

距离中心20km处有一个孤立的气压实测数据点，让气压实测看似符合切向速度推估的气压曲线，然而这个气压数据的时标很可能是错误的。这个数据点让海燕在眼墙内侧的气压梯度小于1.5hpa/km，甚至显著小于眼墙外缘的2.5~3.0hpa/km。眼墙内侧往往是气压梯度最大的地方，比如2010年的鲇鱼的飞机实测就表明它在这里的气压梯度有5hpa/km左右。
这样看，海燕眼墙内侧的气压梯度几乎没有可能是1.5hpa/km，而那个孤立的气压实测很可能有着错误的时标，将2100z（存疑）的实测气压当成了2115z的实测气压。从吉万的气压实测中我们可以认为海燕的实际中心气压应显著低于论文给出的906hpa，由于论文是利用风速计算气压梯度的，我们也有理由认为论文反演的风场对于海燕风速存在低估。接下来的部分我们将尝试解释这样的低估现象的原因。

3. 多普勒速度数据的质量问题以及它的影响
论文在2. Data and methods描述了它使用的多普勒速度数据存在的问题，我们在这里翻译关键的几段，当然这里我可能只提炼其中的主要信息，不追求翻译的准确度：
We used the radar data that were routinely sent to PAGASA headquarters by communication satellites after some data processing at the radar site. Unfortunately, raw data stored at the radar site did not survive the destruction of the radar by Haiyan's extremely violent winds.
论文使用的雷达数据是通过通讯卫星传给PAGASA的，这些数据在雷达站已经被预先处理过，原数据由于雷达被摧毁已经丢失。


In addition, in the processing at the radar site, the Doppler velocity data were spatially smoothed with a local nine-point filter to reduce noise such as sea clutter and folded velocities. Unfortunately, this smoothing was done without first dealiasing the Doppler velocities and, as a result, it was impossible to dealias Doppler velocities in our processing of the data in two areas: area I, the narrow boundary regions between aliased and nonaliased Doppler velocities, as shown on the 6° plan position indicator (PPI) display at 2023 UTC (bands marked by Xs in Fig. 3a); and area II, inside the RMW, where the horizontal wind shear was very strong(oval surrounded by the dashed line in Fig. 3a). Area I included outliers because of the averaging of aliased and nonaliased velocities, and area II included outliers because of dual-PRF velocity errors in the presence of strong horizontal wind shear.
在雷达站的预处理中，多普勒速度数据在空间上被平滑了。平滑的方法是九数据点过滤，应该是一种3*3数据点的平滑方式。这个平滑操作在多普勒速度退模糊处理之前进行，因此我们无法对如下两个区域的多普勒速度进行退模糊：


I. 出现速度模糊的边界，即图（a）中用×标示的部分。速度模糊的边界正常来说是没有过渡的，比如直接从-70的负速度转为+70的正速度这样，然而在平滑处理中，这些边界上的速度数据被平滑了，因此我们能看到速度模糊的边界有明显的“负--0--正”这样的过渡。速度模糊边界上的数据难以被退模糊，需要被舍弃。
II. 海燕RMW（最大风速半径）内部的水平风切变非常大,导致双PRF雷达多普勒速度出现异常值，在图（a）中用黑色虚线椭圆标示。这些异常值被平滑以后，相邻的速度数据也受到影响，需要被舍弃。比如在黑色虚线椭圆中，出现了接近0的多普勒速度，如果直接退模糊，得出的多普勒速度会达到147m/s左右。这里“水平风切变”与我们熟悉的，阻碍台风发展的“垂直风切变”不同，指的是风向风速在水平方向上的变化。