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本文定义了在天气雷达天线座水平度数值非0条件下的“实用坐标系”,并给出了该坐标系与“理想坐标系”之间的解析关系;在此基础上通过严格数学分析,给出了天气雷达探测目标的方位、仰角在“实用坐标系”中的读数与其在“理想坐标系”中对应的方位、仰角数值之间的多元函数关系;定义了方位误差分析函数、仰角误差分析函数,并利用所定义的误差分析函数对天气雷达天线座水平度数值如何影响目标定向进行了深入的解析分析。结果表明：仰角读数在45°以下,天线座水平度引起的方向定位误差不会大于天线座水平度自身的数值;当仰角读数大于45°后,天线座水平度引起的方向定位误差将迅速增大。尤其在接近天顶的空间区域,天线座水平度引起的方向定位误差可达天线座水平度数值本身的百倍以上。 相似文献
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天气雷达天线馈源的精确定位关系到雷达数据的精确使用和天气雷达全网拼图的使用效果.目前,国内新一代天气雷达天线馈源坐标基本都是使用GNSS(GLobal Navigation Satellite System)系统中的美国GPS(Global Position System)系统接收机,在雷达塔楼楼顶单点瞬时定位测量得到的,误差一般大于30 m.为了提高定位精度,将GPS精确定位技术与全站仪测量相对高度结合起来,提出了一种测量天气雷达的馈源坐标的方法,可使天线馈源的海拔高度测量精度达到10 m以内.使用这种方法对北京市气象局S波段新一代天气雷达天线馈源坐标进行了实地测量,精度达到设计要求. 相似文献
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文章提出了一种基于CINRAD/SC新一代天气雷达地物回波强度和速度数据的质量检测方法。通过采集天气雷达按统一的参数进行标定后的晴空标准地物回波强度作为模版,与实时采集的回波强度进行比较和误差分析,以及通过移相来自动检测速度数据理论值和实测值的误差大小,对回波强度数据和速度数据质量进行检测和校正,以此来实现对天气雷达探测精度的提高。 相似文献
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《气象科学进展》2018,(6)
目前主流业务天气雷达天线指向精度指标为0.1°,实际天线指向精度主要用太阳作为辐射源进行检测。其主要不足是实施太阳法检测雷达需停止正常的业务运转,不能实现自动在线检测,通常业务雷达每月检查一次。目前的大部分业务天气雷达系统内尚无天线指向的自动在线检测办法,而天气雷达是7×24 h的工作模式。产生天线角码的伺服系统包含机械传动装置和电子系统,部分故障导致业务雷达系统天线角码数据误差超过指标,且用户不知情的情况时有发生。提出了一种用激光探测器精度为0.05°的自动在线检测天线角码数据的方法,能满足业务需求,可有效保障带有天线罩的业务天气的雷达角度数据质量。 相似文献
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风廓线雷达系统误差和探测数据时空代表性影响风的数据质量。针对五波束探测风廓线雷达,提出雷达系统误差检测方法并分析风的空间不均匀分布和时间代表性对风数据质量的影响。在此基础上,通过比较4组三波束计算的两组水平风u,v分量离差进行风的空间均匀性判别,并比较了一致性平均和数学平均两种时间代表性处理算法间的测风精度差异。利用广东风廓线雷达站网2014年3—5月10部雷达数据进行方法应用和评估。结果表明:稳定大气条件下,3种型号雷达 (LC,PB,PA) 的有效数据高度分别达到3,6 km和10 km的雷达系统功能设计需求。经空间均匀性检验与时间一致性平均处理的风数据在降水期间质量优于业务雷达数据,3—5月10部雷达获取的两组u,v分量离差标准差约为1 m·s-1,表明经过空间一致性检验和时间一致性平均处理后的数据质量较好。 相似文献
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针对一些型号新一代天气雷达普遍存在太阳法天线波束指向检测成功率低、精度差,而且没有天线波束宽度、雷达接收系统全链路回波强度测量误差检测功能等问题,采取5个方面改进措施:(1)改进算法;(2)改进数据质控方法;(3)改进天线控制方式;(4)改进太阳位置搜索方式;(5)降低天线转速并提高采集分辨率。实际测试评估表明:改进后的太阳法天线波束指向检测明显提高了天线波束指向精度,解决了太阳法天线波束指向检测可靠性差、成功率低的问题;现场太阳法天线波束宽度测量可靠性高,测量精度可以满足回波强度定标要求;雷达接收系统全链路回波强度测量误差检测功能能够发现雷达回波强度定标中无法发现与天馈参数有关的回波强度测量误差偏大问题。 相似文献
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在双基地多普勒天气雷达的试验和应用研究中发现, 天线的高度设计和旁瓣污染是双基地天气雷达研究中需要直接面对的两个问题。探测目标的最低高度取决于天线的架设高度, 它的设计具有实用价值, 同时发现旁瓣污染影响探测资料的质量。基于双基地雷达探测原理, 对其进行分析, 给出在一定基线长度和最大探测距离乘积条件下, 以目标探测高度为参数的雷达天线架设的最低高度设计方案; 并分析双基地多普勒天气雷达旁瓣污染的主要原因, 进一步探讨在一定假设条件下减小或消除旁瓣污染的影响, 以控制观测资料质量。 相似文献
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地物杂波是影响雷达产品准确性的重要因素。该文提出了一种改进的基于模糊逻辑的阵列天气雷达地物识别算法。在Kessinger模糊逻辑基础上,加入回波强度时间变化量（time variability of reflectivity factor,TVR）参数,利用收集到的雷达数据统计出各输入参数的概率分布,确定隶属函数;分析TVR参数对地物识别算法的贡献,并在不同天气情况下进行识别算法有效性验证。试验结果表明:加入TVR参数,长沙机场阵列天气雷达地物识别准确率最大可提高4%,降水识别误判率最多可降低2%。该文提出的地物杂波识别算法,无降水时,地物识别准确率达96%;有降水时,地物识别准确率达92%;降水回波误判为地物杂波的误判率约为10%,能较好地区分降水回波和地物杂波。 相似文献
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受外场试验条件的限制,相控阵天气雷达在测试过程中难以与用于对比的多普勒天气雷达保持相同位置,造成不同雷达之间的观测资料无法直接对比。为了较全面地分析该情况下相控阵天气雷达的探测能力,提出了针对不同地理位置不同分辨率的雷达反射率因子匹配方法和观测资料的定量对比方法。初步使用该方法对2010年5月21日的S波段相控阵天气雷达（S-PAR）与相距54 km的南京新一代多普勒天气雷达（CINRAD/SA）观测资料进行了结构的对比及数值的分析。结果表明：（1）S-PAR的回波结构与位置均较为合理,与CINRAD/SA相比反射率因子测量偏差很小,未受地物影响的径向速度较为接近,同时单波束发射4波束同时接收的扫描方式大大节约了扫描时间;（2）S-PAR受宽波束的影响,100 km外的回波出现了明显的平滑现象,难以探测到细微结构;（3）S-PAR的灵敏度比CINRAD/SA差,100 km处的最小可测反射率因子偏高16 dBz,通过相同灵敏度的模拟后发现S-PAR较差的灵敏度是造成回波结构差异的主要原因;（4）提出的经纬度匹配方法较好地将不同位置下的雷达资料对应起来,经纬度匹配后在垂直方向的不同处理方式得到的结果存在细微差异,基于采样体积的平均方法取得的效果最佳。 相似文献
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