项目名称: 多普勒天气雷达地物回波预测及折射率剖面反演研究

项目编号: No.41205024

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 大气科学学科

项目作者: 王红光

作者单位: 中国电子科技集团公司第二十二研究所

项目金额: 25万元

中文摘要: 基于对流层大气波导传播的抛物方程方法,并采用射线描迹技术、地海杂波模型,利用雷达气象方程,研究根据大气折射率环境计算雷达地物回波的方法,建立多普勒雷达地物回波强度的预测模型。以建立的地物回波预测为正演模型,结合优化反演算法,进一步研究利用地物回波获得低空大气折射率剖面的反演方法和模型。在沿海开展多普勒天气雷达观测实验,收集气象探空数据,用中尺度数值天气预报模式获得雷达周边三维折射率数据,比较模型预测和雷达实际观测结果,验证完善地物回波预测模型,检验地物回波反演大气折射率剖面的性能。课题研究对阐明超折射等反常地物回波产生和影响机制、识别和抑制地物回波,以及地物回波的有效利用提供基础理论与技术支撑,对多普勒天气雷达观测数据质量控制有重要意义。

中文关键词: 地物回波;反常传播;抛物方程;优化算法;

英文摘要: According to the weather radar equation, a method that can calculate ground returns using atmospheric refractivity profiles as input will be studied, which is based on the parabolic equation method used widely in radiowave propagation under tropospheric ducting conditions and the technique of ray tracing and land/sea clutter model. And the model of predicting the strength of ground returns of Doppler weather radar is intended to be founded. As a forward model, the ground return predict model combines optimizational algorithm to explore the technique of retrieving the lower atmopheric refractivity profiles, which make use of the ground returns. Doppler weather radar observation experiments are planned to contact within the littoral environment and to collect radiosonde data. Three-dimensional refractivity profiles around the weather radar are derived from mesoscale numerical weather prediction. Through comparisons between simulated and radar observation results, the model of predicting ground returns will be validated and completed. The technique of retrieving refractivity profile using ground returns will be tested by the experimental data. The subject study could provide basic theoretical and technical support for explaining the mechanism of the generation and influence of super-refractive ground returns or ano

英文关键词: ground clutter;anomalous propagation;parabolic equation;optimization algorithm;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

CVPR 2022 Oral | 基于熵筛选的半监督三维旋转回归
专知会员服务
17+阅读 · 2022年4月18日
【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
90+阅读 · 2022年4月17日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年10月3日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年8月31日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年7月5日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
120+阅读 · 2020年12月7日
【NeurIPS 2020】视觉注意力神经编码
专知会员服务
40+阅读 · 2020年10月4日
三款千元手机实测,红米、OPPO、荣耀谁更适合你?
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2021年12月7日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
Arxiv
57+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
AdarGCN: Adaptive Aggregation GCN for Few-Shot Learning
Arxiv
136+阅读 · 2018年10月8日
小贴士
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员