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本文讨论了风廓线雷达不同降水强度下的谱矩参数特征,并分析了不同降水强度下的风廓线雷达测风准确性,结果表明,风廓线雷达在毛毛雨(0~1mm/h)和小雨(1.1~2.5mm/h)时各波束测得的垂直速度一致性较好,对称波束分别测得的两组UV分量的差别较小,即风廓线雷达在毛毛雨和小雨这两个降水等级下测得的水平风可信度较高;而在中雨(2.6~8mm/h)和大到暴雨(>8.1mm/h)时各波束测得的垂直速度一致性较差,对称波束分别测得的两组UV分量差别偏大,即风廓线雷达在中雨和大到暴雨这两个降水等级下测得的水平风可信度较低,研究将为后续工作中对风廓线雷达降水数据的质量控制提供理论依据。 相似文献
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利用2018年10月~2020年12月彭州边界层铁塔的风速风向观测资料,分析了彭州地区近地面各季节平均风速日变化、盛行风向及污染系数特征,在此基础上,选取彭州大风天气个例,对按月分类法和风速区间法的反演结果进行了有效性验证。结果表明:除夏季10m高度盛行西风以外,其余三季各高度均盛行东北风,秋冬两季各高度东北风出现频率大于春夏两季,每个季节随着高度增加,东北风出现频率均逐渐增大,对应平均风速均逐渐增大。春夏季10m高度的最大污染系数在偏西方向,其他各高度最大污染系数均在东北方向,各层高度最小污染系数多在东南或偏南方向;秋冬季各高度污染系数均大于春夏季,最大均为东北方向,10~20m最小污染系数多在偏南或偏东南方向,60~90m最小污染系数为偏西北方向;彭州铁塔偏西和东北方向不宜布设污染源。两种风速反演方法均能对近地面风速进行较为有效的反演,风速区间法在大风区间的反演效果优于按月分类法。 相似文献
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利用多普勒天气雷达资料和自动站资料对2012年5月16日江苏、6月9日京津冀地区以及7月10日河北的三次阵风锋过程进行综合分析。结果表明：持续下沉的冷空气形成雷暴高压是阵风锋产生的直接原因。雷暴高压形成过程中,一方面,下沉气流在较小区域内迅速堆积形成雷暴高压,另一方面,新旧单体不断更替,风暴内稳定的下沉气流使雷暴高压发展。雷暴高压内强辐散气流与环境空气形成阵风锋。随着雷暴高压的移动和增强,阵风锋向前移动和增强,当雷暴高压减弱,阵风锋也逐渐消亡。温度梯度与气压梯度越大,瞬时大风越强,阵风锋也越强。阵风锋产生的瞬时大风与窄带回波的强度值不一定成正比。中层径向辐合对阵风锋产生有提前预示作用,提前量为半小时左右,辐合持续时间越长,阵风锋生命史越长。 相似文献
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在降水环境下,风廓线雷达获得的多普勒信息主要是降水质点运动的结果,从而对大气风场的计算造成很大误差,因此,判断雷达回波信号是否受到降水干扰是很有必要的.采用一种基于K-means聚类算法思想的集合分析法对晴空和降水条件下的数据进行了聚类分析,得到随信噪比变化的垂直速度阈值,再根据该速度阈值对风廓线雷达数据是否受到降水干扰进行判别.采用此方法对南京边界层风廓线雷达2011年8-12月及2012年3-4月的部分观测数据进行了计算分析,结果表明,该方法可在不同的高度区分晴空和降水数据,能有效判别回波信号是否受到降水干扰. 相似文献
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