GVAD技术及其在新一代天气雷达中的应用

天气雷达中VAD技术可求取雷达站上空水平风垂直廓线,梯度VAD技术(简称GVAD技术)为克服传统VAD技术受速度模糊影响较大而被提出。文中首先从理论上对GVAD技术进行模拟分析,再将其应用于新一代天气雷达实际探测的台风与大范围强降水速度模糊个例,分析其应用效果。理论模拟表明,GVAD技术较传统VAD技术可有效克服速度模糊对反演水平风垂直廓线的影响,加入的模拟噪声,也通过低通滤波方法有效抑制;在两次实际应用个例中,GVAD技术可较好克服速度模糊影响,但方位径向速度中的小波动或者噪声会在径向速度方位梯度中放大,尽管利用低通滤波进行了平滑,但其对反演水平风精度有较大影响,尤其影响水平风速反演精度,在个例中GVAD技术反演风速较传统VAD技术平均偏弱2~3m·s~(-1),模拟部分方位缺失并不影响GVAD技术的反演精度。需进一步研究减少新一代天气雷达径向速度资料中小波动或者噪声对GVAD技术应用影响的方法。     

一种简易的多普勒雷达速度模糊纠正技术

多普勒天气雷达是监测强对流天气中尺度风场的重要手段。纠正速度模糊是多普勒雷达探测风场信息有效应用的前提。速度模糊纠正技术大多需要首先对模糊点集或非模糊点集进行识别，如果无法识别或识别错误，将造成纠正过程的失败或需要人工识别。文章提出了一种不需先对模糊点集或非模糊点集进行识别的纠正速度折叠的简便方法。它只需首先将存在折叠的速度场恢复为连续的速度场；然后对其速度数值是否存在整体偏移做出判断和调整。给出的存在严重模糊的台风个例的速度模糊纠正实例表明，这种方法对二次折叠也同样有效。     

Kaiser filter for antialiasing in digital photogrammetry

Image aliasing is a problem appearing as artefacts in digitally resampled images, which degrades the quality of the image. In digital rectification and texture mapping, pixels from an input image are transformed to pixels of an output image. The discrete nature of a digital image causes aliasing in the transformed image. In this paper the source of aliasing and the theory of antialiasing are described. The necessity of a precise filter design in antialiasing is discussed and a filter based on a Kaiser adjustable window is designed. Different practical antialiasing methods are described as well as interpolation methods, which are conventional in photogrammetry. Selected antialiasing methods are implemented and applied to a close range image. An objective analysis is carried out by applying inverse transformations to rectified images and deriving some measures to estimate the information loss for each method by comparing original and reconstructed images. Results indicate that interpolation methods are not capable of removing or reducing aliasing in highly decimating transformations. The output images of interpolation methods therefore suffer from edge corruption and interfusion of small features. Applying a Kaiser filter with a precise antialiasing method results in the least information loss and considerably reduces aliasing at the expense of higher computation load.     

潮汐模型对利用卫星测高数据研究海平面变化的影响

利用T/P测高数据反演了中国近海及西北太平洋海域的潮汐参数,构造了CSR3.0、FES95.2和T/P反演的海潮模型改正下的海面高时间序列,通过海面高变化曲线及功率谱的比较确定了利用测高数据发现的海平面季节内变化主要是潮汐模型误差的贡献.     

联合EEMD-KECA算法的InSAR干涉相位时频滤波

根据干涉图信号和噪声时频分布差异的特点,提出一种改进的基于经验模态分解EEMD的InSAR干涉相位滤波方法。该方法首先利用可有效降低模态混叠的EEMD算法,对干涉图的实部及虚部分别进行2维经验模态分解,获得具有不同时间尺度的模态分量;然后根据信号和噪声分量的时间尺度分布特性的差异,采用适用于非线性信号分析的KECA算法对噪声识别、分离;最后利用去除噪声后的模态分量重构干涉图。为了证明本文方法的有效性,分别利用模拟数据及真实InSAR差分干涉相位进行滤波试验。对比本文EEMD-KECA滤波方法、Goldstein滤波、圆周期—中值滤波、EMD分解、EMD-PCA方法的滤波效果,采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持指数进行定量评价。结果表明,与经典InSAR干涉图滤波方法相比,本文联合EEMD-KECA算法的滤波方法能有效滤除干涉图噪声,且在条纹边缘等细节信息的保持上也具有较大优势。     

Influence of Tide Models on the Use of Altimetry Data to Research Sea Level Anomaly

A tide model (named DN1.0), which contains 12 principal constituents over China seas and the Northwest Pacific is estimated by along-track harmonic analysis with TOPEX/Poseidon altimetry data taken from 1993 to 2002. CSR3.0, FES95.2 and DN1.0 are used respectively to detide the data for the time series of sea level anomaly (SLA) in the Yellow Sea, East China Sea, South China Sea and Northwest Pacific. The SLA curves and the power spectral density show that the major components that exist in SLA in China seas arise from the error of the tide models.     

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基于CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型的东北夏季降水预测

针对传统时间序列模型无法有效预测模态混叠数据的不足,本文提出了一种基于CEEMDAN-SE-ARIMA的组合模型,并且对东北地区2016—2020年夏季降水量进行了实证分析。首先,基于完全自适应集合经验模态分解方法,将降水时间序列分解为多个本征模态分量,并根据不同分量样本熵的计算结果进行分量序列重构。然后,针对每一个重构分量,构建自回归移动平均预测模型。最后,将各分量的预测值进行叠加,得到组合模型的预测值。此外,还构建了ARIMA单一模型和其他组合模型,旨在与CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型对比。结果表明：CEEMDAN-SE-ARIMA组合模型考虑了时间序列的模态混叠特征,能有效提高东北地区夏季降水时序模型的预测能力,具有良好的预测应用价值。预测结果较单一模型和其他组合模型均有所提高,MASE降低了0.02～0.91 mm, RMSE降低了0.80～130.49 mm, MAE降低了2.52～129.84 mm, MAPE降低了1.08～35.53 mm。CEEMDAN-SE-ARIMA模型在降水变率较小的西北部区域预测效果更好,对东南部区域的极值分布中心预测较为准确。     

运用调和分析方法分离卫星高度计资料中的潮汐信息

针对TOPEX／POSEIDON卫星高度计资料中的潮汐高频混淆现象，采用潮汐调和分析方法，通过比较卫星上、下行轨道交叉点两组资料分析的分潮振幅和分离潮汐后的海面高度；同时比较潮位站实测资料与遥感资料分析的分潮振幅，结果表明：采用潮汐调和分析可以有效地分离高度计资料中的潮汐信息。