本文選題：多普勒雷達 + 退速度模糊��； 參考：《南京信息工程大學》2016年碩士論文

【摘要】：風切變是氣象界公認的對飛機航行危害最大的災害性天氣之一,尤其是下擊暴流,是典型的風切變。減少風切變對飛行的危害是航空氣象關注的問題。為了降低下擊暴流對飛機航行帶來危害,對下擊暴流的結構和回波特征有一定了解也是非常重要的。同時,利用多普勒雷達資料識別風切變,也是對風切變預警的一個重要方法。我國的新一代多普勒天氣雷達是災害性天氣預警的重要工具,但是雷達資料的基數據中,常出現數據質量問題,例如速度模糊,它是影響速度資料正確應用的主要因素之一,尤其是C波段雷達,波長比S波段的波長短,更容易發(fā)生速度模糊現象。因此,在對數據處理前應該退除速度模糊現象。只有確保數據資料正確,才能保證對速度資料的有效應用,降低風切變帶來的損失。新一代天氣雷達發(fā)展的趨勢是雙偏振多普勒雷達,其偏振量主要用于粒子的相態(tài)識別、以及對降水的估計改進等。位于南京信息工程大學的C波段雙偏振雷達(簡稱NUIST-CDP) 2014年開始投入科研和教學使用,結合偏振參量對風切變進行研究,可以有效的識別強對流、暴雨等災害性天氣回波中存在的風切變區(qū)域,并由此改進災害性天氣短臨預報的方法。本文的研究內容主要針對多普勒徑向速度資料的應用而展開,對速度模糊的退除、下擊暴流的仿真和風切變的識別進行研究,具體如下：(1)對南京信息工程大學C波段雙偏振雷達的速度資料進行退速度模糊處理,通過人機交互的方法,圈出速度模糊并進行退除。將同時刻位于龍王山的S波段雷達(CINRAD-SA)探測到的數據與之對比,驗證人機交互退模糊可行性。(2)利用MATLAB軟件,仿真下擊暴流的三維結構、特別是垂直剖面結構,并結合雷達探測是極坐標掃描的特點,將仿真的風場結構投影到雷達徑向上,通過個例分析,總結下擊暴流的結構特征。(3)利用最小二乘法識別風切變,通過改變擬合窗口的大小,并結合區(qū)域生長法的識別效果,對比識別算法。將最小二乘法分段擬合法應用到退除速度模糊后的NUIST-CDP雷達資料中,結合偏振參量分析NUIST-CDP資料識別風切變以及切變中的降水區(qū)。
[Abstract]:Wind shear is recognized as one of the most harmful weather hazards to aircraft navigation, especially the downburst current, which is a typical wind shear. Reducing the harm of wind shear to flight is a problem concerned by aeronautical meteorology. In order to reduce the damage to aircraft navigation caused by downburst flow, it is also very important to have a certain understanding of the structure and echo characteristics of downburst flow. At the same time, using Doppler radar data to identify wind shear is also an important method for wind shear warning. The new generation of Doppler weather radar in China is an important tool for early warning of disastrous weather. However, in the basic data of radar data, data quality problems, such as velocity ambiguity, are often found, which is one of the main factors affecting the correct application of velocity data. Especially for C band radar, the wavelength is shorter than that of S band, so it is easy to produce velocity ambiguity. Therefore, speed ambiguity should be removed before data processing. Only by ensuring that the data are correct, the effective application of velocity data can be ensured and the loss caused by wind shear can be reduced. The development trend of the new generation weather radar is dual polarization Doppler radar, which is mainly used for particle phase identification and precipitation estimation. The C-band dual-polarization radar (NUIST-CDP), located at Nanjing University of Information Engineering, has been used in scientific research and teaching since 2014. Combining polarization parameters to study wind shear, it can effectively identify strong convection. The windshear region existing in the echo of heavy rain and other disastrous weather, and the method of short-term and imminent forecast of disastrous weather is improved. This paper mainly focuses on the application of Doppler radial velocity data. The details are as follows: (1) the velocity data of the C-band dual-polarization radar of Nanjing University of Information Engineering are processed by de-velocity fuzzy processing, and the velocity blur is circumscribed and removed by the method of human-computer interaction. The data detected by S-band radar (CINRAD-SA) in Longwangshan are compared to verify the feasibility of human-computer interaction deblurring. (2) the 3D structure, especially the vertical section structure, of the downburst flow is simulated by using MATLAB software. Combined with the characteristic that radar detection is polar coordinate scanning, the simulated wind field structure is projected onto the radar radial direction, and the structural characteristics of the downburst flow are summarized through an analysis of an example. (3) the wind shear is identified by using the least square method. By changing the size of the fitting window and combining the recognition effect of the region growth method, the recognition algorithm is compared. The least square method is applied to the NUIST-CDP radar data after the de-velocity is blurred, and the polarization parameters are used to identify the wind shear and the water drop region in the shearing process of the NUIST-CDP data.
【學位授予單位】：南京信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P412.25;V321.2

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本文編號：2110683