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低空风切变是影响航空器起飞和着陆安全的重要因素,利用多普勒天气雷达径向速度数据,从风的空间和时间变化上对低空风切变的识别进行了研究,并利用一次飑线过程和一次低空急流过程的资料对识别算法进行了验证。识别算法的核心是分别计算二维合成风切变、垂直风切变和时间风切变。在计算二维合成风切变时,先利用风切变强度因子自适应地选择拟合“窗口”的大小,再利用最小二乘线性拟合方法,得到水平风切变。结果表明:自适应多尺度最小二乘法得到的合成风切变,在低空风切变识别效果、切变连续性和边缘数据处理等方面都优于我国多普勒天气雷达的PUP合成风切变;垂直风切变反映了雷达径向速度的高低空配置情况;时间风切变可提供径向速度随时间的变化情况。算法还可应用于民航机场低空风切变的识别和预警。   相似文献   
2.
波束阻挡影响了天气雷达数据的质量,使雷达的导出产品存在误差。根据雷达观测数据的空间相关性,提出了不依赖于高精度数字高程模型的波束阻挡识别和订正算法,可以方便地用于天气雷达反射率因子的阻挡订正。对于部分阻挡或小范围完全阻挡造成的回波数据不准确情况,先进行阻挡识别,再进行线性插值处理,实现对阻挡数据的订正。论文建立了阻挡识别算法和阻挡订正算法,并利用雷达数据进行了对比验证。结果表明:利用本文的算法,可以有效地对阻挡数据进行订正,提高了雷达数据质量。  相似文献   
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