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风廓线雷达测风精度评估 总被引：7，自引：3，他引：4
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
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风廓线雷达返回信号功率定标通常通过返回信号信噪比和系统噪声功率的估算得到。该方法存在着噪声电平的确定、外部噪声等不确定性因素,影响了定标的精度。采用信号源分别对接收机和信号处理器进行定量测试,进而对雷达系统进行定标,是另一种可行的办法,该文利用这种方法对CFL-03风廓线雷达进行了定标,并利用该雷达在东莞2009年7月和8月探测资料与广州S波段天气雷达和地面雨量计资料进行比较。结果表明:用该定标方法得到的回波强度与天气雷达回波强度和地面雨量计资料估算的回波强度基本一致,平均标准差在1 dB左右,表明这种定标方法是可行的。 相似文献
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为利用风廓线雷达 (WPR) 开展降水研究, 分析了2006年8月25-26日北京延庆WPR探测降水个例。降水前高空出现持续时间长达10h以上的水平风垂直切变; 在信噪比 (SNR) 时间序列资料中出现比较清晰的SNR极值层, SNR极值层所处高度与水平风垂直切变高度相吻合。降水期间及前后, 水平风探测高度明显增高2km以上。随地面降水的临近, 下降速度所处高度逐渐降低, 从高空一直延伸到低空, 持续时间长达10h。资料分析表明:国产WPR可以在降水天气工作, 其探测资料能及时反映大尺度流场的变化。通过WPR提供的功率谱密度、SNR、水平速度、垂直速度等多种资料, 可从多种角度了解降水过程; 特别是WPR可以同时探测垂直气流速度、粒子落速及其高度分布, 进而可以估计降水粒子尺度谱及其高度分布, 便于开展更深层次的降水物理过程研究。 相似文献
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雨滴谱仪与风廓线雷达反射率对比试验 总被引：2，自引：2，他引：0
针对风廓线雷达估算的反射率数据需要进行验证。开展雨滴谱仪与风廓线雷达反射率对比试验,通过两种不同探测设备观测数据的对比,以验证风廓线反射率数据的可靠性和可用性。结果表明:确定了以风廓线低模360~1440 m采样体积内的反射率与3 min雨滴谱反射率数据对比方法能最大程度的减少时空差异;在雨滴谱仪反射率小于40 dBz时,对应的风廓线雷达反射率数据是可靠和可用的;同时由于风廓线雷达有限的动态范围造成反射率低估的现象,使得风廓线雷达反射率在大气垂直结构以及微物理特性等方面应用受到一定的局限性。 相似文献
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对降水云更高时、空分辨率观测资料的需求推动了天气雷达技术的发展,调频连续波雷达(FMCW)系统采用收发分置双天线体制,采用数字直接移相(DDS)技术和快速傅里叶变换(FFT)信号处理技术,获取高度分辨率达到15、30 m,探测周期2—3 s的回波功率谱分布和谱参数,具有脉冲多普勒雷达无法比拟的探测优势。C波段FMCW(C-FMCW)雷达最小可测信号功率达到-170 dBm,微弱信号的定量标校是技术难点。采用标准信号源输出单频信号,经过数字直接移相扩展为与雷达系统相同扫频范围信号,得到最小输入功率可达-169.77 dBm的定标曲线,由定量标校后的谱分布计算得到回波强度谱密度分布。该雷达于2013年6月起在安徽定远开始观测,利用8月24日降水过程探测数据,与距离该地48 km的蚌埠和83 km的合肥SA扫描雷达观测数据,分别进行对流云与层状云的观测比对分析。对于均匀分布的层状降水云,C-FMCW雷达与SA雷达探测结果基本接近, C-FMCW雷达与蚌埠SA雷达的平均均方根误差为1.75 dB,与合肥SA雷达的平均均方根误差为2.02 dB,C-FMCW雷达与两部SA雷达探测的回波强度差异小于1 dB。对观测试验谱参数及回波强度谱密度分布进行了初步分析,C-FMCW雷达在研究降水云体的相态分区、晴空大气边界层回波等方面有较好的应用前景,有助于加深对强降水云中垂直运动的强烈变化的探测和认识。 相似文献
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利用2008年1—9月北京延庆地区对流层CFL-08风廓线雷达和2009年7—12月广东东莞地区边界层CFL-03风廓线雷达晴空大气探测资料，对大气返回信号功率谱密度分布及雷达系统噪声幅度统计特征进行分析。基于大气返回信号的谱分布符合高斯分布的统计结果，采用高斯模型对大气返回信号谱进行模拟；雷达系统噪声是白噪声，其谱线幅度的统计特征呈高斯分布，在此基础上，通过生成高斯分布随机函数对雷达探测输出信号进行信号谱分布的仿真模拟，并采用雷达探测信号的谱参数对仿真模拟进行检验，效果较好。该文应用仿真模拟的数据，对风廓线雷达信息处理方法及其处理精度进行了初步试验和分析。 相似文献
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零度层亮带对研究层状云降水机理和人工影响天气作业具有意义,应用风廓线雷达对北京2010年4-9月不同类型的降水进行观测,提出了针对北京地区的亮带识别算法,通过订正的亮带识别算法对降水数据进行亮带识别,得到了延庆地区亮带出现的高度、持续时间以及和降水量、降水类型的对比等数据.根据统计结果得到了2010年夏季北京延庆地区融化层的分布特征,回波强度最大值主要出现在36～40 dBz之间,亮带厚度主要为1000～1500m,上下边界速度差值主要为4～5 m·s-1. 相似文献
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基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)提出降水云分类方案,将降水分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云和混合型五种类型,其中浅对流和浅层状云降水属于暖雨范畴而深对流、深层状云和混合型降水属于冷雨范畴。并且利用此分类方案对2012年和2013年夏季(5-10月)北京延庆地区降水天气类型进行了分类统计。结果表明,暖雨是北京夏季降水的一个重要组成部分,占26%,其降水比例为17%;冷雨过程占74%,降水比例为83%。北京夏季以混合型降水为主占47%,其次是层状云占43%,对流性降水最少,占10%;对流性系统造成的降水最显著,其次是混合型降水,层状云对降水的贡献最小。对各种降水类型的特征归纳得到:浅层状云降水的谱参数随高度变化均不明显,总体比较平滑;浅对流性降水变化比浅层状云降水强烈,在3 km处增大明显,且降水出现次数随高度下降迅速增多;深对流性降水谱参数分布广泛,特别是谱宽,比其他类型都宽且高空存在宽谱区;深层状云降水回波呈现出统一的亮带分布,速度和谱宽在零度层附近出现强梯度区;混合型降水兼顾对流性和层状云降水特征,其回波分布跟深对流性降水类似,速度和谱宽分布跟深层状云降水分布类似。 相似文献