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选取2014年7月31日安徽滁州一次飑线过程,使用地基雨滴谱仪资料分析此次过程的雨滴谱特征。根据雷达回波和地面降水强度将这次降水过程划分为对流降水、过渡性降水和层云降水,并以10 mm·h-1为临界值将对流降水进一步划分为对流前沿降水、对流中心降水、对流后沿降水。结果表明:对流中心降水、过渡性降水、层云降水的质量加权直径均比较稳定,平均值分别为1.8 mm, 1.0 mm, 1.7 mm。对流降水的标准化截距相比层云降水更大。对流中心降水各粒径段雨滴数浓度均较高;层云降水小雨滴浓度较低,且有少量大雨滴;过渡性降水由小雨滴组成。当雨水含量相同时,层云降水的质量加权直径相比对流降水更大。当雨强相同时,层云降水的反射率因子相比对流中心降水更大。更为精细的降水类型划分可有效改善Z-I关系。 相似文献
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基于基数据的雷达间一致性评估的基本方法,分析了雷达高差、地形遮挡、噪声、充塞、时空重叠率、衰减等对一致性评估算法的结果质量的影响,并采取了相应的改进措施：使用雷达的波束遮挡比例数据进行遮挡订正或直接剔除存在遮挡的重叠点;对信噪比较低、充塞不充分及存在异常的重叠点予以剔除;增加了时间、空间重叠率因子,分析了不同阈值时间、空间重叠率对评估结果的影响。改进措施对一致性评估结果中的偏差均值、标准偏差的质量均有了一定的提高。使用改进后的算法对岳阳站雷达系统偏差和苏皖地区雷达回波一致性做了评估。结果表明：岳阳站在维护前后与周边雷达的偏差值有明显的降低,并回到正常水平,标准偏差值也略有降低;苏皖地区雷达间偏差均值大部分在2 dB以内,雷达间偏差均值所组成的矢量三角形闭合度较好,标准偏差在2.9~3.3 dB,相关系数在0.40~0.55。 相似文献
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安徽地区春夏季冰雹云雷达回波特征分析 总被引：5，自引：3，他引：2
分析安徽地区春夏季冰雹云雷达回波特征,对人工影响天气防雹作业有重要意义。根据2002—2013年间安徽省地面降雹资料,结合合肥新一代天气雷达(CINRAD)探测资料,使用Storm Cell Identification and Tracking (SCIT)算法设计风暴识别、追踪程序,得到3—8月59站次的降雹过程。统计分析冰雹云回波强度、回波高度、单体VIL等特征信息,结果表明：6—7月安徽地区降雹概率最大,1日中15—18时降雹概率最大。安徽地区春夏季冰雹云回波强度至少为55 dBz,大多数为60~70 dBz,单体VIL至少为30 kg·m-2,大多数为40~80 kg·m-2。单体VIL与最大反射率的变化趋势比较一致,最大值往往出现在降雹时间附近。安徽地区春夏季冰雹云回波顶高平均13.6 km,30 dBz风暴顶高平均12.1 km,最大回波顶高达17 km以上。 相似文献
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本文设计了一种运用SCIT算法提取雷达拼图中对流云特征量的方法:用SCIT算法识别并追踪云体,算法中只用一个反射率阈值识别对流单体、云体边界;使用模糊逻辑法区分层状云和对流云,提取对流云雷达特征量。使用该方法提取了2013—2015年江淮地区夏季对流云的雷达特征量,并对雷达特征量与降水量分布的关系进行统计分析。结果表明:江淮地区夏季对流云中生命史为13～30 min的对流云比较多,约占总数的60%;生命史大于30 min的对流云较少,并具有平均回波强度、VIL、冷层厚度较大的特征,其最大回波强度和VIL与降水量的相关性较好。 相似文献
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