利用Ka波段云雷达对青藏高原三类重要天气系统云宏观参数日变化特征的研究

青藏高原上空云宏观参数的日变化受大尺度环流、当地太阳辐射和地表过程的联合作用,对辐射收支、辐射传输及感热、潜热的分布等有重要影响。由于缺乏持续定量的观测,对各类天气系统云宏观参数日变化特征的了解还十分不足。多波段多大气成分主被动综合探测系统APSOS（Atmospheric Profiling Synthetic Observation System）的Ka波段云雷达是首部在青藏高原实现长期观测云的雷达。本文基于2019年全年APSOS的Ka波段云雷达资料,采用统计和快速傅里叶变换方法研究了西风槽、切变线和低涡三类重要天气系统影响下的有云频率、单层非降水云或者降水云非降水时段的云顶高度、云底高度和云厚日变化的时域和频域特征,得到了统计回归方程。主要结论有:（1）西风槽系统日均有云频率为56.9%,切变线系统为50.8%,低涡系统达73%。（2）尽管西风槽和切变线系统的成因不同,但两类系统云宏观参数的日变化趋势和主要谐波周期相似:日变化趋势基本为单峰单谷型,日出前最低,日落前最高。有云频率表现为日变化和半日变化,单层云云顶高度、云底高度和云厚主要表现为日变化。（3）低涡系统云宏观参数的日变化特征与前两类系统明显不同:日变化趋势表现为多峰多谷型,虽然有云频率和单层云云顶高度、云底高度主要谐波中均以日变化振幅最大,但频谱分布分散,云厚主要变化中振幅最大的是周期为4.8 h的波动。（4）得到了各系统有云频率、单层云云顶高度、云底高度和云厚日变化的统计回归方程。     

北京MST雷达功率谱密度处理算法改进

北京MST（mesosphere-stratosphere-troposphere,中间层-平流层-对流层）雷达是我国“子午工程”一期中探测大气动力结构的独特大型设备。雷达自2011年建成以来,已获取较好的大气风场数据,但在其他要素提取方面仍有改进需求。从噪声电平估算与目标回波识别这两个关键步骤改进雷达原始功率谱密度处理算法,以期得到更准确的大气要素信息。在噪声电平估算方面,提出应用对数-线性拟合方案快速实现客观分析法,与二分法方案差值的标准差为0.43 dB,表明对数-线性拟合方案能兼顾时效性与准确性。改进后的数据处理算法能够精确识别目标回波。利用改进算法处理2012年1—12月数据结果与雷达、探空以及ERA5再分析数据进行比较,各高度纬向风与探空测值的均方根误差均为2~3 m·s-1,优于雷达产品和探空测值均方根误差（3~4 m·s-1）,信噪比、谱宽和垂直速度质量也有明显提高,表明改进算法可靠、有效且相对易于实现。     

北京MST雷达探测中间层-低热层观测结果初步分析

北京MST雷达是子午工程建设的国内仅有的两部MST雷达之一,为研究其在中间层-低热层MLT区域的探测能力以及数据可靠性,本文应用北京MST雷达2012、2013两年高模式数据,从数据获取率、与廊坊流星雷达测风对比以及风场时空分布特征三个方面进行初步分析.结果是:(1)数据获取率日变化特征为:白天65~100km均可获取数据,数据获取率的高值区主要集中在70~80km,最大值可达80%;夜间主要集中在80~100km,数据获取率在30%及以下.表明该MST雷达白天可以探测到电离层D层和E层低层,夜间D层消失,只探测到E层低层.季节变化特征为:夏季白天可获取数据的时间和高度区间都比较大,春季次之,冬季最小.夏季白天以及日落后1h内可探测到120km.(2)对北京MST雷达与廊坊流星雷达2012年5月份、80~100km高度区间测量的水平风进行对比分析,二者测风结果在时空分布上有很好的一致性,表明MST雷达探测数据是可靠的.(3)2012年和2013年相应月份平均的纬向风、经向风时空分布特征有较高的一致性,并与HWM07模式结果也基本一致.上述初步分析结果表明,北京MST雷达对中间层-低热层60~120km高度区域已具备较强的探测能力,所得结果将可用于MLT过程揭示与驱动因子研究,并可与该高度上其他探测手段作综合研究.     

基于FRFT域空间分形特征差异的海面弱目标检测

针对传统分形方法在海杂波研究中的局限性,为了有效检测海面弱小目标,本文提出一种分形理论与时频分析相结合的海面弱目标检测算法。首先通过分数阶Fourier变换(FRFT)将时域回波信号变换到时频联合域,在FRFT的最佳变换域,信号的能量得以聚集、信杂比得以提高。然后提取改进的空间分形特征差异作为检测统计量,将其作为目标检测的依据。利用IPIX雷达实测数据进行验证,实验表明本文的算法可以有效避免门限效应的影响,克服了传统方法中使用固定分数维门限检测效果不佳的缺陷,提高了海事雷达的弱目标检测性能。