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本研究提出了一种在边界层风廓线雷达连续运行的降水探测时段中对降水频谱进行在线分析的新的应用方式。详细介绍了边界层风廓线雷达在线分析原理和方法。同时结合典型降水频谱个例,分析了可获得的多个潜在的气象参数和信息。并指出,该在线分析方式的实施可以使风廓线雷达的应用领域从晴空探测向降水测量拓展;有效缓解当前风廓线雷达应用存在的瓶颈问题;间接证明边界层风廓线雷达组网间距不固定的观点。文章分析说明,随着在线分析方式的推广应用,边界层风廓线雷达将成为单站精细化气象探测和预报/服务的重要工具。 相似文献
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风廓线雷达包括边界层风廓线雷达、对流层风廓线雷达、可移动风廓线雷达等系列产品 ,在气象、军事、航空、航天及全球变化研究等方面具有广泛的用途。其中边界层风廓线雷达在大气边界层空气质量、中尺度天气预报、垂直风切变、湍流、尾涡流研究等方面发挥着很好的作用 ,特别是在对飞行有严重影响的低空风切变、下击暴流的研究方面 ,目前还没有其它可替代的探测产品。边界层风廓线雷达是多普勒雷达的一个分支 ,它能可靠地提供从近地面到高空约 3公里高度处连续的实时水平风分量、垂直风分量、水平风分量垂直剖面图以及从近地面到高空约 1 5公… 相似文献
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3000Q型车载式边界层风廓线雷达测风资料的验证 总被引：1，自引：1，他引：0
利用L波段无线电探空仪、GPS探空仪及Vaisala边界层风廓线雷达,与3000Q型车载式边界层风廓线雷达进行对比观测,验证其测量值的准确性。多次对比试验结果表明,3000Q型风廓线雷达与其他测风手段的观测结果具有较好的一致性,所测得风速、风向值之间的差异不明显。 相似文献
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上海TWP3型边界层风廓线雷达探测性能评估 总被引：1，自引：0，他引：1
在简述上海TWP3型风廓线雷达系统的基础上,从雷达运行情况、风数据获取率和产品资料分析3方面对该型号雷达探测性能进行评估。通过统计分析不同高度层上平均测风数据全年和逐月的数据获取率,发现TWP3风廓线雷达在3km以下具有较高的数据获取率,对于边界层的探测能力要远高于高层,且夏季的数据获取率明显高于冬季。利用风廓线雷达提供的信号噪声比SNR、垂直速度和折射率结构常数C2N等资料分析了一次弱降水探测过程,二次产品可以清晰地反映降水的始末时间,且降水期间探测高度增高2km左右。评估结果表明TWP3型边界层风廓线雷达具有较低的故障率和较好的探测性能,产品资料具有可靠性和应用价值。 相似文献
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风廓线雷达已在我国得到大范围的业务布网应用,现有业务产品主要为风场信息。为了充分发挥风廓线雷达的作用,获取更多的天气过程信息,该文提出仅使用风廓线雷达返回信号功率谱进行数据定标（DCNP）的方法。使用雷达系统噪声功率对返回信号功率谱单位幅度进行标校计算,基于标校后的雷达探测功率谱分布数据计算回波强度功率谱密度分布、回波强度、大气折射率结构常数。利用2017年北京风廓线雷达、2016年南京风廓线雷达和2018年梅州风廓线雷达观测数据,对我国业务运行的3种主要型号风廓线雷达进行算法评估试验。定标方法的计算结果稳定,风廓线雷达不同探测模式之间的一致性较好。使用每个测站定标结果与相邻天气雷达数据进行比较,风廓线雷达回波强度定标结果与天气雷达也有较好的一致性。DCNP方法与基于信噪比（SNR）的强度计算方法进行比较,与SNR方法相比,DCNP方法定标结果更加稳定可靠。 相似文献
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风廓线雷达以测风为主要目的设计,没有充分考虑强度的定量测量。如果能够实现强度定量测量将大大扩展风廓线雷达的应用范围。首要的扩展应用就是可以获取雨滴谱分布、解决降水定量测量准确性问题。若实现强度定量测量,需要解决的一个关键技术问题是如何由其功率谱数据准确计算噪声功率。该文根据风廓线雷达功率谱估计方法、依据噪声频域统计特性,提出了一种计算风廓线雷达功率谱噪声功率的方法,并利用风廓线雷达实测功率谱数据进行检验。检验结果表明:即便在有降水或存在地物时,该方法仍可以准确、快速分辨出噪声功率谱, 且客观有效。 相似文献
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风廓线雷达是当前获取大气三维风场信息的有效途径,但受其本身探测原理的约束,降水时的观测数据(尤其是边界层风廓线雷达的观测数据)将受到较大影响。为提高降水时边界层风廓线雷达数据的可信度,依据五波束探测和三波束探测原理,结合风廓线雷达功率谱再分析,建立了风廓线雷达数据筛选、填补的重处理方法,通过选取不同降水强度下的从化、潮州、阳江三个边界层风廓线雷达站的观测数据,开展了基于该方法的数据质量评估。研究结果指出:降水时虽能提高风廓线雷达的数据获取率,但风场数据质量并不一定较好(尤其是在特大暴雨时数据质量较差);经过数据重处理后,风廓线雷达的有效数据获取率得到提高,且内陆站点提升的幅度超过沿海站点;降水对2 km以下的观测数据影响较小,对于2 km以上的数据,若降水只是对部分高度造成数据缺失,则经过重处理后数据质量仍可以保持较好,但若连续多个高度数据缺失,则经过数据重处理后也不能较好地提高数据质量。 相似文献
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登陆台风边界层风廓线特征的地基雷达观测 总被引：2，自引：0，他引：2
为了分析登陆台风边界层风廓线特征,利用2004—2013年中国东南沿海新一代多普勒天气雷达收集的17个登陆台风资料,采用飓风速度体积分析方法,反演登陆台风的边界层风场结构特征。与探空观测对比表明,利用雷达径向风场可以准确地反演登陆台风的边界层风场结构,其风速误差小于2 m/s,风向误差小于5°。所有登陆台风合成的边界层风廓线显示,在近地层(100 m)以上,边界层风廓线存在类似急流的最大切向风,其高度均在1 km以上,显著高于大西洋观测到的飓风边界层急流高度(低于1 km)。陆地边界层内低层入流强度也明显大于过去海上观测,这主要是由陆地上摩擦增大引起。越靠近台风中心,边界层风廓线离散度越大,其中,径向风廓线比全风速以及切向风廓线离散度更大。将风廓线相对台风移动方向分为4个象限,分析边界层风廓线非对称特征显示,台风移动前侧入流层明显高于移动后侧。最大切向风位于台风移动左后侧,而台风右后侧没有显著的急流特征,与过去理想模拟的海陆差异导致的台风非对称分布特征一致。 相似文献
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降水条件下,风廓线雷达 (wind profiler radar,WPR) 能够同时接收到大气湍流回波和降水粒子的散射回波,降水信号谱与湍流信号谱叠加在一起。风廓线雷达计算水平风时,若采用叠加在一起的功率谱处理降水条件下的探测数据,必将导致后期水平风的合成严重失真。该文首先对原始功率谱数据进行插值和平滑处理,通过功率谱曲线极大值点的个数判断其是否受到降水影响。对于受到降水影响的功率谱,依据湍流谱和降水谱均趋于对称型的特点,用两种方法分别对不同特征的功率谱曲线进行湍流谱和降水谱的分离处理,继而利用分离出的湍流谱信号反演水平风场。研究选取广东省湛江站风廓线雷达2013年6月及7月两次实测降水过程,分析结果表明:用湍流谱代替原始功率谱反演的风场,一致性较处理前有明显提高,从而证明了该分离方法的可行性。 相似文献
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结合毫米波雷达提取降水条件下风廓线雷达大气垂直速度的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
风廓线雷达主要是利用大气湍流对电磁波的散射作用,在晴空条件下对大气风场等进行探测。在降水天气下,风廓线雷达能同时接收到大气湍流回波和雨滴的散射回波信号,其探测到的回波功率谱中降水信号谱和大气湍流信号谱叠加在一起,使得大气的运动被雨滴的运动信息所掩盖,给后续的大气风场反演带来误差。而毫米波云雷达在降水天气下仅能探测到云雨粒子的回波而无法探测到大气湍流回波,基于这一差异结合毫米波云雷达资料对风廓线雷达功率谱数据进行订正,剔除其中的降水回波信息,进而获取正确的大气运动垂直速度。通过一次典型弱降水天气过程的雷达资料对该方法进行了可行性验证,并将计算得出的大气垂直速度与传统双峰法提取的大气运动垂直速度及原始风廓线雷达垂直速度进行了对比分析,显示在弱降水天气下该方法能有效消除降水对风廓线雷达垂直速度测量的影响,提高弱降水天气下测速准确率,并且在湍流谱极其微弱的情况下该方法也能准确地获取到大气运动垂直速度信息。但是云雷达回波在降水时会有衰减,虽然是弱降水也会导致在高层距离库上的订正效果变差,故目前只适用于弱降水时低距库处的降水订正。 相似文献
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风廓线雷达与天气雷达风廓线数据的融合及应用 总被引：2，自引：1，他引：1
风廓线雷达与多普勒天气雷达风廓线产品均可以获取高时间分辨率的高空风信息,但两种遥感测风的探测原理及时空代表性不同。在对风廓线雷达进行质量控制处理、剔除降水粒子空间不均匀分布对数据可信度影响之后,根据风廓线雷达与天气雷达风廓线数据探测原理差异,进行不同时间代表性的风廓线数据的空间匹配试验,确定与天气雷达风廓线数据进行融合的风廓线雷达数据最优时间分辨率,结果为1 h。利用2015年7月北京南郊观象台的探空、风廓线雷达、天气雷达测风数据进行三种高空风的一致性比对,结果表明三种测风数据具有较好的一致性,均方根误差分别为2.3和2.5 m·s~(-1);60、30以及6 min不同时间代表性风廓线雷达数据与天气雷达风廓线数据之间的均方根误差分别为2.6、2.8及3.1 m·s~(-1),60 min数据的融合效果最佳,低空尤其明显。利用广东省2014年5月的风廓线雷达观测网以及天气雷达网风廓线数据进行了高空风场的融合分析试验,融合分析场提供了更为丰富的高空中尺度水平风场信息,低空的涡旋更加明显。 相似文献
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风廓线雷达探测过程中电磁波传输会受到各类杂波的干扰,其中,地物是主要来源。从功率谱数据上看,地物杂波主要集中在零频附近,且幅度较高,不加以抑制会影响气象回波的识别。针对目前常用的小波阈值滤波法在处理近零频回波被杂波覆盖时效果不佳的情况,该文结合风廓线雷达特点,提出一种根据小波分解高频系数自适应确定阈值的方法,并通过模拟数据与风廓线雷达实测数据进行检验,结果表明:即便信号靠近零频,且被杂波覆盖,该方法也能快速准确识别信号回波。同时,该算法原理简单、计算量小、易于实现,在实际应用中能够增加谱峰识别准确率,可为改善风廓线雷达产品质量提供参考。 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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利用2016～2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6min的风场资料评估雷达探测性能,主要针对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与常规探空探测风的相关性等进行了分析。结果表明：风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000米以下平均数据获取率都在60%以上。雷达探测数据存在日出后数据缺测率高,午后缺测率低的变化趋势。各层数据获取率与气温和比湿的相关系数分别在0.45和0.35左右。对比风廓线与常规高空探测数据发现：二者v分量的相关系数大于u分量；各高度层中400米到1900米的u分量的相关系数在0.4以上,500米到3400米的v分量的相关系数都在0.6以上；风廓线雷达与常规探空数据u分量相关系数随风速的增大时而减小,从春季到冬季u、v分量相关系数都呈减小趋势。各个季节中风廓线雷达与常规探空数据风速平均偏差春季最小、冬季最大。 相似文献
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采用中尺度模式WRF和美国俄克拉荷马大学风暴分析预测中心的资料同化系统开展中国东部地区35部风廓线雷达资料同化试验研究,在同化1 h平均采样产品前,对其进行气候极值检查、一致性检查、垂直稀疏化等质量控制,选取2014年5月16-17日暴雨过程评估同化风廓线雷达资料对降水预报的影响,探讨其对初始场改进作用,之后,通过批量试验再次确认同化风廓线雷达资料可有效提高降水预报能力。个例同化试验对比分析表明:同化风廓线雷达资料后,暴雨区及其上游地区850 hPa的风速增强20%~30%,水汽通量增加30%~50%,大气层结不稳定性增强,小雨和大雨TS评分分别提高0.06和0.07,暴雨漏报率和空报率分别降低0.04和0.05,降水预报得到改进。 相似文献
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风廓线雷达（wind profile radar,WPR）因具有高时空分辨率特点,成为当前短时临近预报的重要参考工具。降水时WPR同时接收大气湍流回波和降水粒子散射回波,现有技术不能有效分离叠加在一起的湍流信号和降水信号,导致降水期间风廓线雷达反演的风场数据严重缺失或失真。根据风廓线雷达探测技术原理及降水天气的功率谱特点,提出了降水天气时风廓线雷达湍流信号提取方法（WPR-HW）,并选取2015—2018年天津10次降水过程对WPR-HW方法进行模式检验及个例效果评估。结果表明:WPR-HW方法对改善降水期间风廓线雷达风场数据缺失问题效果明显,在选取的10次降水过程中,目前通用的风廓线雷达风场反演方法（WIND）风场数据平均缺失率为25.4%,WPR-HW方法未出现风场数据缺失现象;WPR-HW方法较WIND方法反演风场数据可信度有显著提高,反演数据与再分析数据的风速均方根误差由WIND方法的2.3 m·s-1降至WPR-HW方法的1.6 m·s-1,风向均方根误差由WIND方法的45°降至WPR-HW方法的22°,从而验证WPR-HW方法在降水期间适用。 相似文献
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采用风廓线雷达5波束探测模式的数据对测风精度进行评估分析,用垂直波束和其中两个相邻倾斜波束的探测数据构成一对计算因子,通过对同一距离高度上的4对计算因子进行误差分析,评估风廓线雷达的测风精度,得到水平风在垂直指向连续高度上的精度。对北京延庆CFL-08风廓线雷达2010年3,6,9,12月4个典型代表月份逐日连续探测资料进行了处理分析,结果表明:该雷达满足风速误差不大于1.5 m·s-1、风向误差不大于10°探测精度要求的最大探测高度6月、9月为8 km,3月、12月为6 km,基本符合该雷达探测高度的设计要求。信噪比、大气风场的不均匀性是影响雷达测风精度的主要因素:信噪比影响了高空的测风精度,-15 dB可以作为判断雷达测风可信数据最大探测高度的阈值;晴空大气出现的风场不均匀性对风廓线雷达的测风精度影响不大,降水出现时环境风场不均匀性造成水平风向、风速的测量误差较大,不能满足测风精度要求,特别是对流性降水发生前的1~2 h,水平风向、风速的方差增长迅速,可以作为强降水出现的预警指标。 相似文献