基于OPAC的典型环境中气溶胶组分的光学特性分析

利用基于Mie散射理论的云和气溶胶粒子的光学特性软件(OPAC)在不同激光雷达探测波段对一般大陆(典型气溶胶组分:水溶性、不溶性和烟尘气溶胶)、沙漠(典型气溶胶组分:水溶性、核模态矿物、积聚模态矿物和粗模态矿物气溶胶)和洁净海洋(典型气溶胶组分:水溶性、积聚模态海盐和粗模态海盐)3种环境下的气溶胶光学参数(散射系数、光学厚度和激光雷达比)进行了仿真研究,分析了各环境中光学参数随气溶胶组分数浓度的变化规律以及各组分对光学特性的影响.结果表明消光系数和光学厚度在不同激光波段、不同环境下均随组分数浓度线性递增,在上述环境中对消光系数和光学厚度影响最大的组分依次为水溶性气溶胶、积聚模态矿物气溶胶和积聚模态海盐气溶胶.激光雷达比变化规律十分复杂,受探测波长及气溶胶组分的双重影响,一般大陆环境中非水溶性气溶胶在2个波段上的影响占主导地位;沙漠环境中,不同波段上积聚模态矿物气溶胶对激光雷达比的影响最大;洁净海洋环境中,积聚模态海盐气溶胶对激光雷达比的影响最强.     

双线偏振雷达测雨公式优化方案的仿真研究

基于滴谱理论和散射原理,利用模拟的雨滴谱及其反演的雷达偏振参数,讨论双线偏振雷达参数随雨滴谱变化而变化的规律;并提出一种测雨公式的优化改进方案。在不同的差分反射率因子Z_(DR)取值区间内,统计相应的测雨公式系数。同时,提出了3种Z_(DR)区间划分的方法:1利用统计学中的t检验法检测测雨公式系数随Z_(DR)变化而变化的曲线图中的显著突变点;并将这些点对应的Z_(DR)值作为区间划分的临界值。2直接按一定的步长等间距地将Z_(DR)的范围划分为不同区间。3依托于Z_(DR)与中值体积直径D_0的拟合关系,通过对D_0的取值范围等步长划分而间接得到相应的Z_(DR)的范围。在对方法二、三最优等分步长进行讨论的基础上,利用模拟的雨滴谱对上述方法进行检验;并对检验效果逐一进行对比分析。结果表明这三种分级统计方法的效果较未进行分级统计,直接采用固定系数测雨公式估测降水的计算结果更加精确,误差有明显改善。     

波形对气象雷达探测的影响研究

对于雷达系统来说,发射波形决定了雷达系统的信号处理方式,因此发射的波形对于雷达系统来说十分重要。常规的气象雷达波形单一,在气象探测中存在不足;基于这个问题,从改变气象雷达波形的角度出发,研究波形对气象雷达探测的影响。分别从脉冲压缩后主旁瓣比、波形对雨量的衰减程度以及多普勒效应方面对三种波形进行仿真和分析,得出当降雨强度为中雨以上和小雨时分别采用线性调频波形信号和13位巴克码波形信号进行探测较为理想,当降雨强度在短时间内变化较大时则采用组合波形信号探测较为合适。     

X波段天气雷达回波强度信号标定方法

为了抵消X波段天气雷达的接收机参数变化引起的雷达回波强度误差,根据雷达回波强度定标原理,利用CINRADSA天气雷达回波强度资料对NuistRD-X常规天气雷达进行强度标定,用标定后的NuistRD-X天气雷达回波与南京和常州CINRAD-SA的雷达回波作对比分析,测得的回波强度与南京和常州CINRAD-SA资料基本一致,结果表明这种定标方法适用于X波段常规天气雷达,这种定标方法是可行的。     

一种BP神经网络软件的设计

介绍了BP神经网络模型及其算法,设计出一种基于模糊的能实现的任意结构的三层BP神经网络软件.软件网络模型具有较高的可靠性.测试表明,该神经网络软件的学习效果达到较高的精度,可广泛应用于故障诊断、模式识别、最优预测等方面.     

X波段天气雷达强度回波信号定标方法

为了抵消X波段天气雷达的接收机参数变化引起的雷达回波强度误差,根据雷达回波强度定标原理,利用CINRAD-SA天气雷达回波强度资料对NuistRD-X常规天气雷达进行强度标定,用标定后的NuistRD-X天气雷达回波与南京和常州CINRAD-SA的雷达回波作对比分析,测得的回波强度与南京和常州CINRAD-SA资料基本一致,结果表明这种定标方法适用于X波段常规天气雷达,这种定标方法是可行的.