基于多源融合数据的华南夏季云参数统计分析

发布时间：2021-06-11 16:58

　　云是影响天气和气候的重要因素。借助地面观测设备或卫星遥感等设备,可以获取云内信息,对云和降水进行研究。毫米波雷达发射波长为毫米级的微波信号,探测小粒子具有优势,可以获取更精细的云内结构。但单独利用毫米波云雷达研究云参数,由于降水对毫米波雷达衰减的影响,反演误差可能较大。毫米波云雷达、C波段连续波雷达和激光云高仪的融合数据,在保留云内信息的情况下,可以减小降水对研究结果的影响,并能较准确的确定云边界。中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室于2016年5月-8月在广东省龙门县采用多种观测设备,进行了云和降水的综合观测。此次试验主要是中国气象科学研究院同时将多部不同波段的垂直探测设备部署于同一地点联合观测,对华南地区夏季的云和降水特征进行研究。本文利用此次试验期间的融合数据,根据云相态分类方法和云顶温度,将云分为冰云、水云和混合云,对广东龙门地区夏季云的云顶高度和云底高度、云厚、云量、云层数等特征的日变化进行了初步统计分析,对不同类型云的宏观特征进行了讨论。并反演了三种云的云内液态水含量,分析了含水量的分布特征及回波强度的日变化等。得到以下主要结论:龙门地区云顶高度、云厚、云量、云层数和不... 

【文章来源】：成都信息工程大学四川省

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Ka波段毫米波云雷达外观图

C波段调频连续波雷达外观图

Vaisala激光云高仪外观图

【参考文献】：
期刊论文
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[2]毫米波云雷达与探空测云数据对比分析[J]. 赵静,曹晓钟,代桃高,王志成,陈冬冬,郑丹.  气象. 2017(01)
[3]固态毫米波雷达探测模式的对比评估与分析[J]. 武静雅,刘黎平,郑佳锋.  气象. 2016(07)
[4]垂直探测雷达对北京地区夏季降水分类统计[J]. 黄钰,阮征,郭学良,何晖,嵇磊.  高原气象. 2016(03)
[5]青藏高原那曲地区夏季对流云结构及雨滴谱分布日变化特征[J]. 常祎,郭学良.  科学通报. 2016(15)
[6]基于云雷达和微波辐射计反演混合云液态水含量的算法[J]. 谢晓林,刘黎平.  成都信息工程大学学报. 2016(02)
[7]毫米波雷达和激光雷达探测云边界的对比分析[J]. 宗蓉,郭伟,仲凌志.  激光技术. 2016(02)
[8]云雷达联合微波辐射计反演混合性降水层云液态水含量的方法研究[J]. 谢晓林,刘黎平.  暴雨灾害. 2016(01)
[9]淮河流域混合云频率、云高和含水量的毫米波云雷达资料分析[J]. 杨轲然,邱玉珺.  气象科学. 2016(01)
[10]基于云亮温和降水回波顶高度分类的夏季青藏高原降水研究[J]. 傅云飞,潘晓,刘国胜,李锐,仲雷.  大气科学. 2016(01)

博士论文
[1]Ka波段—多模式亳米波雷达功率谱数椐处理方法及云内大气垂直速度反演研究[D]. 郑佳锋.中国气象科学研究院 2016
[2]基于雷达资料的降水云微物理参数反演及垂直结构研究[D]. 阮征.中国气象科学研究院 2015
[3]94 GHz毫米波云雷达测云能力研究与回波分析[D]. 吴举秀.南京信息工程大学 2014
[4]东亚区域云和降水微物理特征及云微物理参数化方案构建[D]. 尹金方.浙江大学 2013
[5]毫米波测云雷达系统的定标和探测能力分析及其在反演云微物理参数中的初步研究[D]. 仲凌志.中国气象科学研究院 2009

硕士论文
[1]94G毫米波云雷达的卷云散射特性[D]. 祝潇.南京信息工程大学 2014
[2]雷达外推预报与暴雨数值模式融合预报降水方法研究[D]. 王丹.中国气象科学研究院 2013
[3]机载W波段测云雷达Z值对云参数的敏感性研究[D]. 滕煦.南京信息工程大学 2011



本文编号：3224927