Rain gauges and x-band radar hourly comparison under complex orographic conditions in Reunion Island
Résumé
Located in the South-West Indian Ocean, Reunion Island is a volcanic island known for its complex terrain. The island's topography is characterized by steep mountains and deep valleys, which can create significant spatial variability in precipitation patterns. As a result, rainfall measurements can vary considerably across different areas of the island. As part of the ESPOIRS project, a transportable X-band Doppler radar with dual polarization was acquired to study the influence of orography on precipitation in Islands of the Southwest Indian Ocean. During the first campaign of this project, the radar was installed in the Southern coastal region of La Reunion.
Hence, the first aim of this present study is to evaluate the accuracy and reliability of this radar for quantitative precipitation estimation. This will be achieved by comparing the radar data with rain gauges data collected during extreme precipitation events that occurred in La Reunion in 2022. This study also highlighted the challenges of using a X-band radar in complex orographic conditions. For instance the blockage of the radar beam inducing a significant altitude difference between the radar sampled area and the rain gauges located in valleys.
Likewise, the attenuation of the X-band radar signal due to heavy precipitations close to the radar is an important parameter to account in order to effectively exploit the measurements far from the radar. To correct for the attenuation of the radar reflectivity, we used two different approaches: i) the Hitschfeld and Bordan algorithm (1954), which is mainly used for single-polarization radar, and ii) the Philinear algorithm, which relies on the linear relationship between reflectivity and differential phase PHIDP. The results indicate that in heavy rainfall, the Philinear algorithm is more effective than the Hitschfeld and Bordan algorithm. Then, to convert radar observations into rain rates (R), two empirical models were used: a) rain rate-reflectivity relationship R(ZH), and b) rain rate-specific differential phase relationship R(KDP). It has been observed that for stratiform precipitation, R(ZH) provides a good correlation between radar and rain gauges measurement. However, for intense precipitation, R(KDP) was found to be more effective. The results of this study can be applied to Islands located in the Southeast of the Indian Ocean as part of the ongoing campaign.
Située dans le sud-ouest de l'océan Indien, l'île de la Réunion est une île volcanique connue pour son relief complexe. La topographie de l'île est caractérisée par des montagnes escarpées et des vallées profondes, ce qui peut créer une variabilité spatiale significative dans les modèles de précipitations. Par conséquent, les mesures des précipitations peuvent varier considérablement d'une région à l'autre de l'île. Dans le cadre du projet ESPOIRS, un radar Doppler transportable en bande X à double polarisation a été acquis pour étudier l'influence de l'orographie sur les précipitations dans les îles du sud-ouest de l'océan Indien. Lors de la première campagne de ce projet, le radar a été installé dans la région côtière sud de La Réunion.
Le premier objectif de cette étude est donc d'évaluer la précision et la fiabilité de ce radar pour l'estimation quantitative des précipitations. Cet objectif sera atteint en comparant les données du radar avec les données des pluviomètres collectées lors d'événements de précipitations extrêmes survenus à La Réunion en 2022. Cette étude a également mis en évidence les difficultés liées à l'utilisation d'un radar en bande X dans des conditions orographiques complexes. Par exemple, le blocage du faisceau radar induit une différence d'altitude significative entre la zone échantillonnée par le radar et les pluviomètres situés dans les vallées. De même, l'atténuation du signal radar en bande X due à de fortes précipitations à proximité du radar est un paramètre important à prendre en compte afin d'exploiter efficacement les mesures loin du radar. Pour corriger l'atténuation de la réflectivité du radar, nous avons utilisé deux approches différentes : i) l'algorithme de Hitschfeld et Bordan (1954), qui est principalement utilisé pour les radars à polarisation unique, et ii) l'algorithme Philinear, qui repose sur la relation linéaire entre la réflectivité et la phase différentielle PHIDP. Les résultats indiquent qu'en cas de fortes pluies, l'algorithme Philinear est plus efficace que l'algorithme de Hitschfeld et Bordan. Ensuite, pour convertir les observations radar en taux de pluie (R), deux modèles empiriques ont été utilisés : a) la relation taux de pluie-réflectivité R(ZH), et b) la relation phase différentielle spécifique au taux de pluie R(KDP). Il a été observé que pour les précipitations stratiformes, R(ZH) fournit une bonne corrélation entre le radar et les mesures des pluviomètres. Cependant, pour les précipitations intenses, R(KDP) s'est avéré plus efficace. Les résultats de cette étude peuvent être appliqués aux îles situées dans le sud-Ouest de l'océan Indien dans le cadre du campagne ESPOIRS.
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