多普勒雷达数据处理显示系统

多普勒天气雷达目前已经成为对短时强烈天气进行监测的主要手段之一。为了方便资料的处理和分析 ,将科研成果向业务应用转化 ,提高观测资料软件和资料处理能力 ,为预报员和科研人员提供方便 ,我们开发了多普勒雷达资料分析显示系统。该软件是兼原始数据处理、反演、显示功能于一体的雷达数据处理系统 ,有很好的兼容性和可移植性 ,其交互式、多线程、多窗口、多任务的汉化操作界面 ,灵活、简便 ,容易使用。根据用户需要 ,水平风场可用风矢量、风羽、流线或等值线等不同方式表达 ,多种水平变量也可以任意叠加     

一次台风尾流暴雨的多普勒雷达资料特征分析福

利用多普勒雷达加密资料对发生在闽南的一次台风尾流暴雨进行中尺度分析。结果表明 ,这次暴雨过程由两阶段暴雨组成 :第一阶段暴雨是由海上形成的中尺度气旋造成的 ;第二阶段暴雨是由切变线上的强辐合及切变线上形成的边界层中尺度气旋造成的。暴雨雨带的形成主要与“逆风区”、气流辐合、边界层急流、切变、地形有关。     

714CD多普勒天气雷达和711测雨雷达探测雹云的对比分析

利用７１４ＣＤ多普勒天气雷达和７１１天气雷达对１９９５年８月２６日一次较强单体雹云的对比观测资料,分析了南疆北部渭干河灌区单体雹云的结构及发展演变特点,比较并分析了两部雷达观测结果的异同及其产生原因。结果表明：７１４ＣＤ多普勒天气雷达与７１１雷达相比具有探测能力强、探测精度高的优势,而且在探测雹云的结构方面,与７１１雷达的探测结果基本一致,可以引用７１１雷达长期以来对雹云的研究结果。     

脉冲多普勒天气雷达发射功率测量技术

通过分析目前国内脉冲多普勒天气雷达发射功率的测量原理和方法,总结得到测量中的计量依据、关键因子及其影响,结合在S波段脉冲多普勒天气雷达测量工作中的实际应用情况,研究科学规范且适合台站应用的雷达发射功率测量方法、技巧和关键技术。影响雷达发射功率测量准确性的因素很多,不规范的测量方法会导致较大的功率测量误差,影响雷达探测精度。研究与掌握科学规范的雷达发射功率测量技术与方法,对保证雷达检查、测试与定标的准确性有十分重要的意义。     

江西省一次强对流天气的多普勒天气雷达分析

对2003年江西省4月的1次强对流天气过程的Doppler雷达资料进行分析,得出不同类型和阶段的强对流天气过程的相关特征,认为“逆风区”、VIL值的变化、弓状回波能有效地指导灾害性天气临近预报,并有一定的提前量。     

一种DBS多普勒中心的估计算法

多普勒中心估计是DBS成像的重要问题,其估计的准确性决定了扫描中心角补偿、距离走动校正等多项性能的精度.对DBS基本原理和多普勒中心估计进行了介绍,提出了采取相关函数法完成精确多普勒中心估计,利用距离走动率进行解模糊的方法,并进行了仿真分析.还提出了采取三重频法来避开多普勒盲区,从而得到无模糊的多普勒中心,保证高精度的成像.     

基于多普勒天气雷达的低空多普勒速度的切变识别算法研究

低空风切变是影响航空器起飞和着陆安全的重要因素,利用多普勒天气雷达径向速度数据,从风的空间和时间变化上对低空风切变的识别进行了研究,并利用一次飑线过程和一次低空急流过程的资料对识别算法进行了验证。识别算法的核心是分别计算二维合成风切变、垂直风切变和时间风切变。在计算二维合成风切变时,先利用风切变强度因子自适应地选择拟合“窗口”的大小,再利用最小二乘线性拟合方法,得到水平风切变。结果表明:自适应多尺度最小二乘法得到的合成风切变,在低空风切变识别效果、切变连续性和边缘数据处理等方面都优于我国多普勒天气雷达的PUP合成风切变;垂直风切变反映了雷达径向速度的高低空配置情况;时间风切变可提供径向速度随时间的变化情况。算法还可应用于民航机场低空风切变的识别和预警。      

应用单多普勒雷达资料反演风场作暴雨中尺度分析

针对2002年6月23日发生在安徽西部的一次暴雨过程，以有限的探空资料作为大尺度背景场，应用合肥CINRAD-98D多普勒雷达资料，通过准四维变分分析方法进行反演，获得了不易被常规探测到的中小尺度三维风场，由此分析了引起强降水的中尺度天气系统。指出暴雨中心位于风速切变的下方，同时上空也伴随辐合中心，以及正涡度极大值。分析结果表明，变分法是一种较为准确的从雷达资料中提取三维风场的方法。利用雷达资料反映中尺度天气系统，同时又加入大尺度的背景场作为基础，两者相互弥补，能较真实地反映实际天气状况。在气象预报中有效地应用多普勒雷达资料，有助于研究更为细致的中小尺度天气系统结构，而且也可为中小尺度数值预报模式提供准确的初始场。     

Hybrid ETKF-3DVAR方法同化多普勒雷达速度观测资料Ⅰ:模拟资料试验

利用WRF(Weather research and forecasting)模式及模式模拟的资料,采用Hybrid ETKF-3DVAR(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational data assimilation)方法同化模拟雷达观测资料。该混合同化方法将集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter)得到的集合样本扰动通过转换矩阵直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析扰动场;然后通过增加额外控制变量的方式把"流依赖"的集合协方差信息引入到变分目标函数中去,在3DVAR框架基础下与观测数据进行融合,从而给出分析场的最优估计。试验结果表明,Hybrid ETKF-3DVAR同化方法相比传统3DVAR可以提供更为准确的分析场,Hybrid方法雷达资料初始化模拟的台风涡旋结构与位置比3DVAR更加接近"真实场",对台风路径预报也有明显改进。通过对比Hybrid S试验与Hybrid F试验发现,Hybrid的正效果主要来源于混合背景误差协方差中的"流依赖"信息,集合平均场代替确定性背景场带来的效果并不显著。     

ADCM测流数据后处理探索

声学多普勒剖面测流(ADCP-Acoustic Doppler Current Profilers)是当今水文领域进行流量测验的新技术.声学多普勒流速仪ADCM(ADCM-Acoustic Doppler Current Meter)用于对水文站点的流量测验,可以实现流速信息采集的自动化,但对收集到信息的后处理提出了新的要求.本文旨在探索采用自主开发程序的方式,建立声学多普勒流速仪速度、断面特性、水位等数据序列的数学模型,进而实现ADCM洲流数据快速后处理.