结合Ka和X波段双偏振雷达对北京一次锋面降雪过程雪带的观测分析

本文设计了中国科学院大气物理研究所位于同一观测站内的一部单发双收Ka波段双偏振雷达和一部双发双收X波段双偏振雷达高效结合观测的方法,并首次将Ka和X波段双偏振雷达结合应用在降雪过程的观测中,对2019年2月14日锋面气旋系统在北京地区降雪过程中雪带的形成、发展、消亡过程的宏微观结构进行了分析。结果表明,雪带的垂直结构符合以往对层状云垂直分层的物理认识,类似但不同于雨带由凝结增长层、丛集层、淞附层、融化层组成的四层结构,雪带只包含由上层“播种”至下层的冰晶形成的凝结增长层、丛集层和淞附层三层。由于各层水平风速不同,雪带的三层结构并非垂直排列。多个雪带不断生成发展维持降雪,直至冰晶凝结生长层变空,云从冰晶凝结生长层分裂为多层云后各自消散。证明了Ka和X波段双偏振雷达结合的必要性和高效性,丰富了对锋面气旋系统雪带的认识,补充了Ka波段和X波段雷达对降雪的观测研究。     

Ka/Ku双波段云雷达反演空气垂直运动速度和雨滴谱方法研究及初步应用

在Ka波段云雷达上升级改造建成的Ka/Ku（Ka和Ku波段波长分别为8.9 mm和2.2 cm）双波段云雷达2019年用于华南云降水垂直结构观测,以改进云内动力和微物理参数探测能力。为了利用该双波段云雷达研究华南降水微物理和动力结构,本文提出了基于双波段云雷达回波强度谱密度（S_Z）数据和最优估计技术的云内空气垂直运动速度（V_air）、雨滴谱（DSD）、含水量（LWC）、雨强（R）的反演方法（DWSZ）,雨区衰减的订正方法。利用2019年在广东龙门观测的一次降水过程数据,对比分析了云雷达反演的微物理参数与雨滴谱直接观测量,并检验了云雷达反演的低层空气垂直运动速度,利用反演结果分析了一次混合云过程的V_air与这些微物理参数的垂直结构和相互关系。结果表明:Ka/Ku双波段云雷达合理反演了微降水微物理和动力参数及其垂直分布,经过衰减订正的Ka和Ku波段回波强度偏差明显减小。该双波段云雷达数据可以用于分析0～30 dBZ回波强度的云降水垂直结构。本次过程为混合云降水,对流单体前部存在明显的上升气流,后部存在下沉气流;从平均垂直结构来看:V_air和粒子平均直径（D_m）在2 km高度层到达最大,粒子数密度（N_w）、LWC和R在2 km以下明显增强,粒子直径却减小,水汽凝结过程、雨滴碰并云滴是本次过程的主要机制。这一工作验证了Ka和Ku波段组合的双波段云雷达的可行性,为Ka/Ku波段云雷达技术的推广,单波段云雷达反演算法进一步改进,云降水精细结构分析等提供了基础。     

多类型天气系统下VAP风场反演效果分析

基于河源雷达站的历史观测数据,挑选不同灾害天气(台风、前汛期暴雨、大范围强对流)下对应的天气系统,采用VAP方法对这些天气系统的风场进行反演并分析,结果表明:该方法对于前汛期暴雨类型天气系统能够较好反演出整体风场分布及切变线的位置、移动趋势等;对于台风系统在台风一二象限反演效果较好,但反演出的风场只能指示回波的移动方向,对于台风内部风场结构反演效果则不佳;对强对流天气系统能够很好反演出环境风场以及指示系统的移动方向,但对于系统内部中小尺度系统反演方法效果不佳.     

风廓线雷达产品与ERA5再分析资料的对比分析

利用2019-2020年广西三部风廓线雷达的实时风产品与ERA5再分析资料进行分析对比,检验风廓线雷达数据质量.结果 表明,三种风廓线雷达产品(ROBS、HOBS、OOBS)数值差距小,OOBS产品稍显优势,在1h内风廓线雷达探测的水平风波动不大.风廓线雷达数据整体小于ERA5再分析资料.三个站中,北海站的误差最小.北海站误差在2-6km,柳州站在4-6km,南宁站风向误差最小在1-4km,风速在4～6km.三个站的数据在0.5km以下误差都很大,柳州站和南宁站在9km以上误差也很大.分别选取北海站105°、6.5m·s-1,南宁站100°、7m·s-1,柳州站85°、8m·s-1作为极端误差阈值,剔除极端误差后三个站的MAE都小于25°和3m·s-1,并且数据有效率都能达到70％以上.     

地表粗糙度影响下的GNSS-R土壤湿度反演仿真分析

基于双天线全球导航卫星系统反射技术（global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R）,建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1 C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。     

Jason-2近海海面高的最优高斯低通滤波半径选择

使用测高卫星Jason-2传感器地球物理数据记录（sensor geophysical data record,SGDR）的近海海面高观测数据,基于最大似然估计4参数法,对波形数据进行重跟踪。考虑到星下点沿轨方向前后相邻海面高观测值中高频改正信号具有相关性的特征,提出了确定海面高的最优高斯低通滤波半径选择的技术方法,即对星下点沿轨方向观测值进行差分计算,形成差分数据序列,根据序列的相关系数性来确定滤波半径。对于SGDR数据,若对其进行低通滤波,建议滤波半径选为2 km,既可抑制沿轨海面高数据的高频误差,又可保证该数据没有被过度平滑。研究成果可为充分利用卫星测高数据建立高精度近海海面高模型提供参考,进而促进高精度陆海无缝垂直基准的技术体系建设。     

基于时间序列InSAR分析的西部山区滑坡灾害隐患早期识别——以四川丹巴为例

滑坡是仅次于地震、发生最频繁、造成损失最严重的一种地质灾害,中国西部山区则是世界上滑坡灾害分布最密集的地区之一。广域范围内滑坡灾害隐患的早期识别是地质灾害防治工作中的一项关键任务,基于星载合成孔径雷达重复轨道观测的时间序列雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术在此领域具有巨大的应用潜力,但以永久散射体干涉测量为代表的传统时序InSAR方法在西部山区应用中往往受到植被覆盖等不利因素的影响,滑坡探测识别的可靠性较差。针对这一问题,以大渡河上游丹巴县为例,采用自主研发的相干散射体时序InSAR（coherent scatterer InSAR,CSI）方法,从历史存档的ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据集中成功识别出了17处持续变形中的不稳定坡体,通过与外部观测数据比对和实地调查核实等手段验证了CSI方法探测结果的有效性和优势,并探讨了影响时序InSAR方法滑坡监测应用效果的主要因素及未来的优先研究方向。     

用于海上溢油监测的航海雷达图像降噪技术研究

航海雷达溢油监测技术具有大范围目标探测、工作方式灵活、能够适应恶劣天气的优势。而海上溢油监测技术应用的航海雷达原始图像数据中,含有大量的同频干扰、斑点、假目标等噪声,处理上述噪声是航海雷达海上溢油监测技术研究的首要工作。本文基于先锁定噪声位置,再消除噪声的思想,提出了一种有效的航海雷达原始回波图像的降噪技术。以大连716溢油事故中采集得到的数据进行试验,并分析处理结果,这种方法不仅能够很好地消除干扰噪声,而且能够有效地保护航海雷达原始回波图像中的海浪信息,为溢油监测技术研究提供了良好的数据基础。     

双碳背景下我国煤炭资源勘查开发布局研究

随着双碳背景下国家能源结构调整和生态文明建设的要求,本文从保障国家主体能源安全和优化煤炭资源勘查开发布局的角度考虑,阐述了中国煤炭资源分布特点及勘查开发现状;从坚持集约与协调发展、改革与创新发展、绿色与清洁发展的基本原则出发,分析了新时期煤炭资源勘查目标：加强大型煤炭基地资源勘查、推进新增煤层气资源储量、加快煤系矿产资源勘查;从资源禀赋、开发强度、市场区位、环境容量、输送通道等方面出发,阐述了14个大型煤炭基地开发布局方向及建设规模,同时要加快煤层气的开发利用。研究成果对未来一段时期煤炭资源勘查开发及煤炭工业高质量发展具有重要的指导意义。     

基于Sentinel-1和DEM数据的南岭高植被覆盖区地形线性特征提取方法

在南岭高海拔山脉、植被茂密等地区开展地质调查难度大,人员和物资难以进入,因此需提前根据该区域的地形线性特征合理设计野外调查路线;此外地形线性特征可为区域构造运动信息的认知提供辅助知识.遥感技术以其宏观性、多尺度、多层次的特点成为地质研究和地质勘查的重要手段,然而在高植被覆盖区,常见的光学影像难以穿透植被,而微波雷达遥感则因为较好的植被穿透性,使得其应用成为可能.因此,提出了一种基于雷达卫星Sentinel-1和数字高程模型（digital elevation model,DEM）数据的地形线性特征提取方法.该方法首先利用似然比边缘检测算法提取Sentinel-1影像中的边缘特征,然后对DEM进行线性特征增强以生成山体阴影影像,再利用Canny边缘检测算子提取DEM数据中的山脊线与山谷线等主要线性特征,以DEM提取出的特征线为中心建立缓冲区并与雷达影像的提取结果做相交处理,将得到的线性特征利用道格拉斯-普克算法进行局部直线拟合,最后得到研究区的地形线性特征.结果表明,该方法综合考虑了雷达影像的微观细节信息和DEM数据的宏观趋势信息,在保留主要线性地形特征的同时剔除了伪边缘和噪声点,提取效果较好.