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1.
基于SRTM数据的天气雷达探测环境分析研究   总被引:4,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
景号然  谢晓琳  郑伟  彭涛  刘娟  刘宗庆 《气象》2019,45(6):871-876
利用SRTM高程数据作为选址基础数据,结合天气雷达工作方式和探测方法,计算得到天气雷达在0.5°、1.0°、2.4°仰角上地物遮挡情况;利用高程格点数据获得3个仰角的地物剖面数据,提高了SRTM数据利用精度和运算速度;分析中结合地球曲率和电磁波折射影响,改进算法获得站点遮蔽角图,站点上空1 km、海拔3和6 km等射束高度图及数据,该分析结果充分体现了SRTM数据的高分辨率特点。最后将结果数据与GIS地图结合,完成了四川省天气雷达网探测环境分析,并给出了各个台站评估结果。  相似文献   
2.
文章针对S波段双偏振天气雷达设计了一种改良的标准差分析方法,用以评估雷达数据质量,通过评估2022年2月-10月成都雷达基数据的数据质量,得到了如下结果:(1)对于正常雷达数据,改良的标准差计算方法与原始方法能得到相同趋势的标准差分布结果,计算异常雷达数据的标准差时,能得到更优的标准差分布结果。(2)成都雷达Zh数据质量存在较大波动,标准差低于SDZh标准值的比例仅43.67%。(3)成都雷达Zdr和CC数据质量较好,标准差低于SDZdr和SDCC标准值的比例分别为84.09%和87.10%,φdp的数据波动较大,标准差低于SDφdp上限的比例仅34.54%。  相似文献   
3.
针对双线偏振雷达偏振参量能在回波识别中提供更多特征的优势,在常规多普勒天气雷达模糊逻辑算法的基础上,引入偏振参量实现地物杂波识别,由此根据雷达数据中地物和降水回波各自的回波特性,选择6个区别最明显的特征参量,建立了特征参量的统计分布概率,并运用CSI评判标准给出了地物杂波识别的最优化隶属函数;利用2020年攀枝花市新架设的X波段全固态双线偏振雷达观测个例,对比了传统的与改进后的模糊逻辑算法识别效果,结果引入偏振参量的模糊逻辑算法能更好地识别降水和地物混合位置的地物回波,同时改善了径向速度为零区域被误判为地物回波的问题。   相似文献   
4.
景号然  郑伟  刘宗庆  谢晓林  彭涛 《气象》2020,46(2):278-282
采用航天飞机雷达地形测绘使命(SRTM)高程数据对天气雷达净空环境进行评估,可有效提高雷达选址评估效率。利用人工测量数据和SRTM数据进行天气雷达净空环境评估对比试验,结果表明基于该数据的天气雷达净空环境评估算法总体与人工测量方法具有较好的一致性。采用方位矫正和距离矫正算法后,基于该数据的天气雷达净空环境评估算法精度明显提高。  相似文献   
5.
基于1981~2018年成都平原经济区44个气象站点霾日观测资料,分析了该地区霾日的时空演变特征,并利用城市群霾日综合评估模型范式对区域空气质量进行了量化分析。结果表明:(1)成都平原经济区高霾日多集中在德阳、成都和乐山等城市地区,冬季霾日最多,春秋季次之,夏季最少;(2)1991~2000年为成都平原经济区霾日数的高发阶段,2011~2018年霾日数呈明显下降趋势;(3)EOF(Empirical Orthogonal Function)和小波分析均揭示出成都平原经济区霾日数呈明显下降的趋势,其中资阳、成都、遂宁下降最快,仅绵阳北部呈小幅上升趋势。   相似文献   
6.
针对四川省复杂地形和雷达型号多样的特征,设计了一种以长时间序列统计单/双偏振天气雷达数据质量的评估方法,算法定性评估了天气雷达数据是否存在空回波、电磁干扰和地物干扰的问题,定量评估了雷达Zh(水平极化反射率因子)、Z_(dr)(差分反射率)、CC(相关系数)、Фdp(差分相移)和G_(C)(地物回波系数)的数据质量。通过评估2022年5—9月四川省12部新一代天气雷达基数据的数据质量,得到了如下结果:(1)同频电磁干扰严重影响四川省天气雷达数据质量,超过74%的宜宾和广元站数据存在电磁干扰回波;宜宾和乐山雷达站出现了较多空回波数据;超过77.91%的广元雷达站数据存在风电场地物回波干扰。(2)雷达性能正常时,地物回波系数G_(C)的均值变化不大,G_(C)系数的标准差可以有效反应出雷达数据问题,特别对空回波数据问题比较敏感。(3)四川省12部天气雷达Zh标准差总体较小,绵阳和宜宾站较优,乐山站较差。(4)四川省3部双偏振天气雷达的Z_(dr)和CC数据质量较好,?dp的数据波动较大。  相似文献   
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