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阵列天气雷达是一种具有高时空分辨率的新型天气雷达,采用分布式相控阵技术探测强对流天气的精细化流场和强度场,为小尺度强对流天气研究提供了新技术及工具。文章提出一种高分辨率强度场融合方法:计算每个方位向和仰角方向分辨率扩展系数,依次对强度值进行填充;将极坐标形式强度值转换成笛卡尔坐标;对多个收发子阵强度值进行融合。利用模拟雷达探测来定性及定量地评价高分辨率强度场融合结果,验证了融合方法的有效性。通过分析了一次真实降水个例,证明了本文得到的100 m分辨率的强度场融合资料具有更为精细完整的回波结构。 相似文献
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黑体为目标的能见度测量是从科西米德定律出发,通过工业相机对黑体目标物进行拍摄,建立黑体和背景天空的数学模型,求得能见度。分析表明:当能见度小于30 km,黑体黑度和CCD(change-coupled device)工业相机的面非均匀性对该方法测得的能见度造成的误差约为3.7%。该方法与前向散射能见度仪测量进行对比,能见度变化趋势上具有一致性;但在高能见度时,黑体能见度测量值大于前向散射能见度测量值,低能见度时,黑体测量值小于前向散射能见度测量值。 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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阵列天气雷达是分布式、高度协同的相控阵天气雷达。阵列天气雷达至少包括3个相控阵收发子阵（简称收发子阵）,通过增加收发子阵而扩大探测区域。每3个相邻的收发子阵一组协同扫描,保证3个相邻收发子阵在同一个空间点的数据时差小于2 s,从而保证径向速度合成正确的流场。采用相控阵多波束扫描技术,4个发射波束和64个接收波束覆盖0°~90°仰角,机械扫描覆盖360°方位,整个体扫时间为12 s,为多普勒天气雷达整个体扫时间的1/30。阵列天气雷达通过金属球进行了强度、波束宽度、方位、仰角的定标。阵列天气雷达在长沙机场布设试验,成功获取了精细的风场和回波强度数据,可为更精细、更完整揭示小尺度天气系统变化规律提供新工具。 相似文献
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利用2019年4—9月高时空分辨率的长沙机场阵列天气雷达资料开展三维变分（three-dimensional variational data assimilation,3DVAR）风场反演研究。为验证该算法的反演效果,选取外场试验中10次降水过程,在阵列天气雷达的三维精细探测区内,采用阵列天气雷达合成风场和1部L波段边界层风廓线雷达产品作为参考值对阵列反演风场进行验证评估。结果表明:在稳定性降水条件下,阵列反演风场与阵列合成风场、风廓线雷达产品的结果较为一致;在对流性降水条件下,由于不均匀性会造成风廓线测风精度下降,风廓线雷达产品与阵列反演风场和阵列合成风场差异较大。阵列反演风场与阵列合成风场在稳定性、对流性降水条件下水平风速相对偏差分别低于19%,29%,水平风向差分别低于14.92°,26.35°,稳定性降水条件下阵列反演风场更优,误差在可接受范围内。两种算法得到的风场结构符合各类天气系统的基本特征,水平风场空间分布和风速、风向非常接近。 相似文献
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