机载云降水粒子成像仪所测数据中伪粒子的识别

机载云粒子成像仪(Cloud Imaging Probe,简称CIP)和降水粒子成像仪(Precipitation Imaging Probe简称PIP)所测数据中伪粒子的存在会直接导致仪器所测数据质量下降。利用山西Y-12探测飞机在太原地区的三次航测资料对飞机采样期间伪粒子图像的特点及其成因进行了分析和归类,并在此基础上提出了综合利用到达时间间隔阈值和图像处理识别技术的伪粒子识别方法。利用所提的方法对航测的粒子图像资料进行处理、统计和分析,统计结果表明,在一次测量过程中伪粒子的出现概率最高可达45.2%,其平均出现概率分别是36.01%(CIP)和8.64%(PIP);在所有伪粒子成分中,破碎形成的伪粒子的出现概率是最高的,它可以占到伪粒子总数的95%以上;其次是条纹状粒子和并存粒子,相对来说,空白粒子和线状粒子出现的概率是比较低的。研究还发现,机载平台的飞行状态对伪粒子各成分的出现概率也会造成影响。利用所提方法对仪器测量的粒子谱、粒子数浓度和冰水含量值进行订正,订正结果表明伪粒子对仪器量程内的粒子谱、粒子数浓度和冰水含量值均有影响,其中在云粒子谱影响上,伪粒子对粒子谱两端的影响较大,其中对小云粒子谱的影响主要是在400 μm以下,对大云粒子端的影响主要是在1000 μm(CIP)和2000 μm(PIP)以上。所提方法和阈值对于以Y-12飞机为机载探测平台,以CIP和PIP为探测仪器所获取的其它航次云微物理图像资料处理也是有一定的参考使用价值。     

机载云降水粒子成像仪的数据处理软件研发及其在云微物理研究的应用

云粒子成像仪(Cloud Imaging Probe,CIP)和降水粒子成像仪(Precipitation Ima-ging Probe,PIP)在云微物理和人工影响天气的观测研究中具有重要的作用.受限于仪器的成像测量原理,CIP和PIP所测云微物理数据质量因伪粒子的影响而降低,因此,急需一款能够对仪器所测数据进行订正...     

基于深度学习的积层混合云对流泡降水粒子特征研究

为实现对降水粒子的高精准分类,整理3 a机载探测降水粒子图像,构建山东省降水粒子图像数据集（Shandong Province Precipitation Particle Image Dataset, SD-PPID）。结合多维度混和的模型放缩方法,提出一种基于EfficientNet卷积神经网络的降水粒子识别模型（A Precipitation particle Recognition model based on EfficientNet convolutional neural Network,PREN）。通过多模型、多指标评价对比,验证了PREN模型具有较好的性能和分类识别能力,模型的识别准确率、精准率和召回率均为98%。使用PREN模型分析对流泡降水粒子特征,选取2次典型积层混合云降水过程的3个时段,结合机载Ka波段云雷达（Airborne Ka-Band Precipitation Cloud Radar,KPR）和DMT粒子测量系统（Droplet Measurement Technologies）分析对流泡内部与外部、不同强度和不同高度的降水粒子形状占比,并研究其降水...     

基于云雷达和降水雷达资料的一次典型暖云降水成因及粒子类型演变

针对2020年8月9日南京市一次典型对流性暖云降水过程,结合云雷达和双偏振降水雷达资料,研究了此次短时强降水的雷达回波特征和成因;基于雷达参量和模糊逻辑算法识别了水凝物粒子类型,并分析了降水过程中水凝物粒子的性质和演变.结果 表明:此次降水强度大、效率高,雷达观测的云体回波呈现低质心、强回波的热带型结构.正负速度对的出...     

DMT机载云粒子图像形状识别及其应用

利用机载云粒子探测设备入云进行观测是目前获取云粒子微物理特征最直接有效的手段。国内已有多家单位引进美国DMT（Droplet Measurement Technologies）公司的云粒子图像探头CIP（cloud imaging probe）。由于其配套软件不能输出逐个粒子的详细信息,在很大程度上限制了对云粒子图像探测数据的深入挖掘和分析。基于解析粒子图像原始数据,对粒子图像数据进行质量控制,并根据粒子形状几何特征将粒子形状分为8类（微小、线状、聚合状、霰状、球状、板状、枝状和不规则状）。利用2018年12月—2019年3月河南省3次冬季航测获取的灰度CIP探测数据,分析云粒子形状及各形状粒子面积的统计特征,并对比基于不同形状粒子的质量-尺度关系与将所有粒子视作球形液滴计算所得的粒子水凝物含量,发现后者超过前者约1个量级。     

改进的Holroyd云粒子形状识别方法及其应用

云降水粒子形状是影响云微物理过程的重要因素,准确的云粒子形状信息是诸多云微物理参量计算的前提。为获取机载云粒子成像仪(CIP)所测云粒子的形状信息,文中提出了一种改进的Holroyd云粒子形状识别方法,即先对云粒子形状进行预分类,然后针对预分类后的完整粒子和可识别的部分状粒子,分别选出合适的参数及其阈值再进行具体的分类,最终可将云粒子分为微小状、线形状、聚合状、霰、球形、板状、不规则和枝状。利用实测数据对原始的Holroyd方法和改进的Holroyd方法进行识别效果对比验证。结果表明改进的Holroyd方法在云粒子形状识别的准确度方面比原Holroyd方法有较大的提高。将所提方法应用于太原地区一次降水性层状云的云微物理飞机观测资料以分析不同的降水阶段云中冰晶粒子的形状分布、增长机制、冰晶粒子数浓度以及冰水含量的垂直分布特征,所获取的云中冰晶粒子属性表明新提出方法有助于云微物理分析。     

基于CloudSat资料的东北地区降水云及非降水云垂直结构特征对比分析

利用2007—2010年CloudSat和CALIPSO卫星资料,首先通过大量个例分析并结合地面逐小时降水量观测资料验证CloudSat卫星识别降水云指标的合理性。在此基础上,统计分析了东北地区(39°~53°N、119°~135°E)的云垂直结构参数,着重分析了降水云系和非降水云系的垂直结构差异和季节差异。结果表明:东北地区云量廓线呈双峰分布特征,有明显的昼夜及季节差异。东北地区以单层云为主,降水也主要产生于这类云系,是东北地区人工增雨作业的主要对象。单层降水云以低云、冷云、冰云或混合云为主,主要云类别是雨层云。双层降水云以高低云或中低云配置为主,且都为冷云;高层以冰云为主,主要类型是卷云和高层云;低层以混合云或冰云为主,主要类型是雨层云、层积云、积云。降水云系与非降水云系存在显著的垂直结构差异,双层云的降水由低层产生。云底高度较低、云体较厚且夹层厚度更薄的云易产生降水。同时,降水云云底温度更高,分布呈现出季节差异。     

一次华北冷涡降水的云物理飞机探测特征

分析了１９９９年５月１７￣１８日,由华北冷涡与长江中、下游切变线系统在山东境内交汇形成的一次较强的降水过程。对这闪天气过程进行限收音机连续观测和人工增雨作业。此类降水是山东傻子春季降水系统中的主要过程,具有一定的代表性。作业高度为４１５０￣４５００ｍ,是层状 中上层。云中含水量较小,最大值为０．０３５ｇ／ｍ＾３。云粒子浓度最大值为２５０个／ｃｍ＾３,云粒子走私、浓度空间分布等存在不均匀特性。其降水     

内蒙古中部地区云气候学特征及降水云垂直结构特征分析

文章利用2013年内蒙古中部地区呼和浩特、东胜、临河、乌拉特中旗4个高空观测站的L波段探空秒数据,采用相对湿度阈值法,进行云垂直结构气候学特征分析以及降水云系的垂直结构分析。结果表明:呼和浩特地区平均云底高度为2680m,平均云顶高度为6433m,平均云厚为3753m。在全年中有60.2%的时间是无云天气;在有云时候,单层云约占24.1%;多层云中以双层云居多,约占总数的10.1%。云底高度低于2.5km、云层厚度在3.5km以上、云顶高度高于5.0km且连续无夹层是内蒙古中部地区降水云系的垂直结构特征。     

基于Cloudsat的降水云和非降水云垂直特征

降水云是人工增雨作业的主要对象,了解降水云系的垂直结构对于人工增雨可播条件的选择至关重要。利用Cloudsat卫星2008年3月—2009年2月资料,首先通过大量个例分析并结合地面降水量观测验证Cloudsat卫星识别降水云方法的合理性,在此基础上,统计分析了华北和江淮地区降水云与非降水云的垂直结构特征。统计结果表明:降水云与非降水云垂直结构存在明显差异, 两地区降水云云底高度都在2 km以下,非降水云的云底高度以高于2 km为主。两地区单层降水云云厚以大于6 km为主,多层降水云云厚以2~4 km为主,非降水云云厚以小于2 km为主。两地区降水云夹层厚度集中于1~2 km,非降水云夹层厚度集中在4 km以上。江淮地区多层云降水频率略高于华北地区。     

利用卫星云图估算焦作市4-9月12h降水

利用2004-2006年FY-2C卫星云图资料,统计了云顶亮温与焦作市降水量的关系;并根据相邻两张云图中云顶低亮温中心移动的距离和时间,确定云的移速.在此基础上,建立了层状云和积状云降水估算方程.经对2005-2006年估算结果统计,层状云有无降水预报准确率为80%;对4次积状云降水的估算结果为1次漏报、1次降水量级误差较大、2次预报正确,准确率达50%.     

利用卫星云图估算焦作市4-9月12h降水

利用2004-2006年FY-2C卫星云图资料,统计了云顶亮温与焦作市降水量的关系;并根据相邻两张云图中云顶低亮温中心移动的距离和时间,确定云的移速。在此基础上,建立了层状云和积状云降水估算方程。经对2005-2006年估算结果统计,层状云有无降水预报准确率为80%;对4次积状云降水的估算结果为1次漏报、1次降水量级误差较大、2次预报正确,准确率达50%。     

河南省层波状云系飞机人工增雨作业条件短期预测方法

对河南省春秋季降水以及云状特征的分析表明,河南省春秋季降水大多为层状云或波状云产生的稳定性降水,因而可采用对河南省分区分级进行降水预测的方法来确定适合飞机人工增雨的天气过程以及短期增雨区域。利用T213数值预报产品,运用逐步回归建立分区分级预报方程,并针对个别准确率较低的区域进行后处理。结果表明,用此方法对人工增雨作业进行指导是可行的。     

2002年河南春季的一次层状云降水特征研究

对2002年4月4—5日发生在河南省的大范围春季层状云降水进行探空、雷达、卫星等综合加密观测,分析了锋面移动过程中的云系特征和降水特点。结果发现此次降水主要是700～500hPa大气位势不稳定( θse/ z<0)造成的,位势不稳定区与地面降水极值中心有较好的对应。另外,在位势不稳定层出现前后,高空250～200hPa均存在一个急流中心,而在位势不稳定层的上方或下方则会有风向切变与之对应。云层厚度小、云顶高度低、云系结构不均匀是此次降水云系的主要特点。700～500hPa之间的位势不稳定度小、水汽输送量小和云顶温度低是造成此次降水量小的主要原因。     

基于雷达资料的增雨过程分析

应用天津WSR-81S雷达体积扫描资料和地面降水实况资料对2000年8月2日天津市武清区进行的一次雹云高炮人工增雨作业进行了分析。作业后从地面降水实况资料上看,在作业炮点的上游出现了大降水中心,表明人工增雨作业可以改变自然降水的原始分布,增加局部地区的降水。利用降水时段的雷达体积扫描资料分析表明:循环往复的爆炸作业使雷达回波的强度减弱、高度降低、移动速度减慢。由于迎着雹云的移动方向作业,造成上游地区降水较大,大于45 dBz的强回波滞留在作业炮点的上游。     

层状云降水微物理特征及降水机制研究概述

层状云是中国北方大部分地区降水的主要云系,采用综合观测资料的分析研究并结合最新的数值模式对层状云特征和降水机制进行深入研究很有必要,也是含后工作的方向。描述了层状云的种类、特点,通过分析机载PMS(粒子测量系统)资料和地面雨滴谱资料介绍了国内外在层状云云滴谱、冰晶谱、雪质粒谱、雨滴谱、云中质粒总谱等微物理特征方面的研究方法及成果,还介绍了国内外在层状云降水机制方面的研究方法及成果,包括层状云降水数值模拟以及暖云降水机制和冷云降水机制研究。     

一个简化的混合相云降水显式方案

该文提出一个新的混合相云降水显式方案,它预报2个云物理量,即云水（冷区为过冷云水）和降水（冷区为冰雪,暖区为雨）,考虑了7种云物理过程。文中给出了详细的方程组,可以作为一个子程序供大、中尺度天气模式使用。该方案还与详细微物理显式方案和暖云方案作了实例模拟比较。