库区GNSS-R精细化反演水面高度及其验证研究

全球卫星导航系统(GNSS)反射测量技术的出现,为高时空分辨率水位监测提供了一种新的解决方案.?尤其在我国,大中型大坝、库岸高边坡大多建立了GNSS变形监测系统,为全球卫星导航反射信号(GNSS-R)技术监测水位提供了不需重复建设的硬件设备与丰富的数据资源.?以GPS信噪比(SNR)数据为观测量,详细推导了卫星反射信号...     

数字检波器在地震勘探中的应用效果

随着地震勘探精度的要求和发展,对地震仪器和检波器的要求也不断提高,只有接收到来自地下的有效反射信号,尤其是深层的高频弱反射信号,才能通过室内处理达到提高勘探精度的目的。数字检波器具有直接输出数字、高保真矢量场、感应器倾斜校正等特点,其动态范围与目前最先进的地震仪器相匹配,对来自地下的地震波没有改造,真实地记录了地震波的特性。针对数字检波器的特性进行了系统试验,通过试验效果分析认为:在信噪比方面,单个数字检波器与单个普通检波器无明显的差别,但单个数字检波器的信噪比明显低于多个普通检波器组合的信噪比;在能量方面,单个数字检波器的能量相当于多个普通检波器组合的能量;在频率方面,教字检波器比普通检波器的频带宽,可以预测,数字检波器将广泛地应用于高分辨率地震勘探中。     

GPS信噪比观测值的土壤湿度变化趋势反演

土壤湿度变化趋势是某一个位置或区域内水资源循环的重要指标.多路径误差作为一种在导航、定位中的重要测量误差,由于其较弱的空间相关性,难以采用全球甚至区域性模型或差分的方法予以消除.在讨论和研究了多路径误差反射模型的基础上,实现了利用 GPS信噪比 SNR(Signal - to - NoiseRatio)观测值中的多路径反射分量对土壤湿度变化趋势的模拟.结合实测 GPS数据和土壤湿度计观测数据的对比和分析表明,该方法能反映土壤湿度变化趋势.同时,在计算过程中如何选择合适卫星、对反演结果质量进行评价以及如何实现两种观测结果之间的同化等是进一步需要研究的问题.     

风廓线雷达测风精度评估

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。     

风廓线雷达资料在暴雨天气过程特征分析中的应用

为了研究风廓线雷达在暴雨天气过程预报中的作用,对2008年6月1日至6月2日云南大理发生的一次暴雨过程进行研究。结果表明,降水前三维风的脉动变化较大,水平风在垂直方向上存在风速切变,最大探测高度明显升高;降水期间可以对降水性质进行判断;降水期间功率谱密度出现双峰谱,能测出垂直气流速度及下降粒子速度,通过这样的分析,便于开展更深层次的降水物理过程研究。     

风廓线雷达估算大气返回信号功率方法研究

基于风廓线雷达大气返回信号功率谱中噪声电平的估算方法,统计分析了北京延庆对流层风廓线雷达（CFL-08）2006年10～12月的探测数据。对该频段风廓线雷达环境噪声的空间和时间变化进行了分析,观测期间环境噪声在5km以下随高度递减,10月的平均环境噪声大于11月、12月的平均分布。给出目前风廓线雷达用信噪比估算大气返回信号功率的两种方法,并对两种方法进行了环境噪声的剔除,经过修正后的大气返回信号功率输出结果趋于一致。     

基于风廓线雷达资料的暴雨天气过程分析

2008年6月1～2日大理市暴雨过程的风廓线雷达资料和每小时的雨量资料分析发现：暴雨过程具有明显的中小尺度系统影响特征,雷达水平风廓线资料可以很直观地显示随时间变化风场的垂直结构;高空气流的向下脉动与降水强度的增强有着紧密的联系;风廓线雷达产品（垂直速度、折射率结构常数和信号噪声比）清楚地反映降水的开始、结束以及降水的强度。     

风廓线雷达探测降水过程的初步研究

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。     

风廓线雷达回波信号强度定标方法

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。     

GLONASS卫星SNR信号的雪深探测

利用GNSS-MR(Global Navigation Satellite System Multipath Reflectometry)技术反演积雪深度是近年来一种新兴的卫星遥感技术。目前大多数研究仅使用GPS(Global Position System)数据限制了该技术的发展,为了扩展GNSS-MR算法的应用,介绍了基于GNSS-MR算法的雪深反演模型。首先,通过多项式拟合分解GLONASS观测数据获取高精度的信噪比残差序列;然后,利用Lomb-Scargle谱分析法对其进行频谱分析可解算雪深值。选取IGS中心的YEL2站2015年11月到2016年6月共243天的GLONASS卫星L1波段反射信号的SNR数据进行实例分析,并以美国国家气象数据中心提供的加拿大Y-H (Yellowknife Henderson)气象站的实测雪深数据为真值,将反演雪深与实测雪深进行对比验证。所得实验结果如下:(1)与GPS卫星的反演值相比,基于GLONASS-MR(GLONASS Multipath Reflectometry)技术反演积雪深度的精度同样能达到厘米级,RMSE仅3.3 cm,反演值与实测值的空间分布趋势一致且相关性较强,其相关系数R2高达0.969;(2)不同的积雪深度对信噪比的振幅频率与垂直反射距离具有直接影响;(3)对同一卫星而言,信噪比的频谱振幅强度峰值与其对应的反演值存在线性相关;(4)在相同条件下,采用多颗GLONASS卫星数据比单颗GLONASS卫星数据反演雪深的效果明显更优。基于反演的高时间分辨率产品,分析该地区雪深日变化的情况,实验结果表明基于陆基CORS站的GLONASS-MR技术在用于实时、连续的雪深变化监测方面具有良好的潜力和可行性。