Validation of TRMM Precipitation Radar Through Comparison of its Multi-Year Measurements to Ground-Based Radar

A procedure to accurately resample spaceborne and ground-based radar data is described, and then applied to the measurements taken from the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Precipitation Radar (PR) and the ground-based Weather Surveillance Radar-1988 Doppler (WSR-88D or WSR) for the validation of the PR measurements and estimates. Through comparisons with the well-calibrated, non-attenuated WSR at Melbourne, Florida for the period 1998-2007, the calibration of the Precipitation Radar (PR) aboard the TRMM satellite is checked using measurements near the storm top. Analysis of the results indicates that the PR, after taking into account differences in radar reflectivity factors between the PR and WSR, has a small positive bias of 0.8 dB relative to the WSR, implying a soundness of the PR calibration in view of the uncertainties involved in the comparisons. Comparisons between the PR and WSR reflectivities are also made near the surface for evaluation of the attenuation-correction procedures used in the PR algorithms. It is found that the PR attenuation is accurately corrected in stratiform rain but is underestimated in convective rain, particularly in heavy rain. Tests of the PR estimates of rainfall rate are conducted through comparisons in the overlap area between the TRMM overpass and WSR scan. Analyses of the data are made both on a conditional basis, in which the instantaneous rain rates are compared only at those pixels where both the PR and WSR detect rain, and an unconditional basis, in which the area-averaged rain rates are estimated independently for the PR and WSR. Results of the conditional rain comparisons show that the PR-derived rain is about 9% greater and 19% less than the WSR estimates for stratiform and convective storms, respectively. Overall, the PR tends to underestimate the conditional mean rain rate by 8% for all rain categories, a finding that conforms to the results of the area-averaged rain (unconditional) comparisons

La structure multimodale de la distribution de probabilité de la réflectivité radar des précipitations

Un ensemble de données radar collectées sur divers sites du réseau américain de radars bande S, Nexrad (Next Generation Weather Radar), est utilisé pour analyser la fonction de distribution de probabilité (fdp) du facteur de réflectivité radar (Z) des précipitations, soit P(Z). Nous avons étudié et comparé divers types de systèmes précipitants : 1) orages grêlifères sur le site continental de Little Rock (Arkansas), 2) convection péninsulaire et côtière à Miami (Floride), 3) convection côtière et transition terre/mer à Brownsville (Texas) , 4) convection maritime tropicale à Hawaii, 5) convection maritime des latitudes moyennes à Eureka (Californie), 6) neige associée aux systèmes frontaux continentaux d'hiver à New York City (New York) et 7) neige à Middleton Island (Alaska), une zone maritime des hautes latitudes. On montre que chaque type de système précipitant a une signature spécifique au niveau de la forme de P(Z). La distribution P(Z) a une forme complexe. Nous montrons qu'il s'agit d'un mélange de plusieurs composantes gaussiennes, chacune étant attribuable à un type de précipitation. Avec l'algorithme EM (Expectation Maximisation) de Dempster et al. 1977, basé sur la méthode du maximum devraisemblance, on décompose la fdp des systèmes précipitants en quatre compo-santes : 1) le nuage et les précipitations de très faible intensité ou drizzle, 2) les précipitations stratiformes, 3) les précipitations convectives et 4) la grêle. Chaque composante est représentée par une gaussienne définie par sa moyenne, sa variance et la proportion de l'aire qu'elle occupe dans le mélange. On a mis en évidence l'absence de composante grêle dans les P(Z) des cas de systèmes convectifs maritimes et côtiers. Les chutes de neige correspondent à des distributions P(Z) plus régulières. La présence de plusieurs composantes dans P(Z) est liée à des différences dans la dynamique et la microphysique propres à chaque composante. Une combinaison linéaire des différentes composantes gaussiennes a permis d'obtenir un très bon ajustement de P(Z). Nous présentons ensuite une application des résultats de la décomposition de P(Z). Nous avons isolé chaque composante, et pour chacune d'elles, la distribution de réflectivité est convertie en une distribution d'intensité de précipitation (R), soit P(R) ayant comme paramètres µR et sR2 qui sont respectivement la moyenne et la variance. On montre, sur le le graphe (µR ,sR2), que chaque composante occupe une région spécifique, suggérant ainsi que les types de précipitation identifiés constituent des populations distinctes. Par exemple, la position des points représentatifs de la neige montre que cette dernière est statistiquement différente de la pluie. Le coefficient de variation de P(R), CVR = sR /µR est constant pour chaque type de précipitation. Ce résultat implique que la connaissance de CVR et la mesure de l'un des paramètres de P(R) permet de déterminer l'autre et de définir la distributionde l'intensité de précipitation pour chaque composante. L'influence des coefficients a et b de la relation Z = aRb sur P(R) a été également discutée.A set of radar data gathered over various sites of the US Nexrad (Next Generation Weather Radar) S band radar network is used to analyse the probability distribution function (pdf) of the radar reflectivity factor (Z) of precipitation, P(Z). Various storm types are studied and a comparison between them is made: 1) hailstorms at the continental site of Little Rock (Arkansas), 2) peninsular and coastal convection at Miami (Florida), 3) coastal convection and land/sea transition at Brownsville (Texas), 4) tropical maritime convection at Hawaii, 5) midlatitude maritime convection at Eureka (California), 6) snowstorms from winter frontal continental systems at New York City (New York), and 7) high latitude maritime snowstorms at Middleton Island (Alaska). Each storm type has a specific P(Z) signature with a complex shape. It is shown that P(Z) is a mixture of Gaussian components, each of them being attribuable to a precipitation type. Using the EM (Expectation Maximisation) algorithm of Dempster et al. 1977, based on the maximum likelihood method, four main components are categorized in hailstorms: 1) cloud and precipitation of very low intensity or drizzle, 2) stratiform precipitation, 3) convective precipitation, and 4) hail. Each component is described by the fraction of area occupied inside P(Z) and by the two Gaussian parameters, mean and variance. The absence of hail component in maritime and coastal storms is highlighted. For snowstorms, P(Z) has a more regular shape. The presence of several components in P(Z) is linked to some differences in the dynamics and microphysics of each precipitation type. The retrieval of the mixed distribution by a linear combination of the Gaussian components gives a very stisfactory P(Z) fitting. An application of the results of the split-up of P(Z) is then presented. Cloud, rain, and hail components have been isolated and each corresponding P(Z) is converted into a probability distribution of rain rate P(R) which parameters are µR and sR2 , respectively mean and variance. It is shown on the graph (µR ,sR2) that each precipitation type occupies a specific area. This suggests that the identified components are distinct. For example, the location of snowstorms representative points indicates that snow is statistically different from rain. The P(R) variation coefficient, CVR = sR/µR is constant for each precipitation type. This result implies that knowing CVR and measuring only one of the P(R) parameters enable to determine the other one and to define the rain rate probability distribution. The influence of the coefficients a and b of the relation Z = aRb on P(R) is also discussed