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机载雷达探测资料处理仿真平台的设计与模拟实验
作 者: 纪雷
导 师: 王振会
学 校: 南京信息工程大学
专 业: 大气遥感科学与技术
关键词: 机载毫米波雷达 云探测 SimRAD 衰减订正 模拟仿真
分类号: P415.2
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
云在大气系统中有着重要的作用,毫米波测云雷达是获取云宏观和微观结构的重要手段。为了研究云中水成物粒子宏观和微观结构等多种因素对机载雷达探测回波强度的影响,本文首先按照云的毫米波雷达观测和衰减订正理论,设计开发一种机载雷达探测数据处理仿真软件平台SimRAD,然后利用SimRAD模拟计算研究不同云参数情况下的雷达回波以及衰减订正问题。SimRAD使用Fortran90语言编写,编译环境为Compaq Visual Fortran6.6.C,可在windows平台下运行。SimRAD源程序由15个Fortran文件和4个参数文件组成,主要分为基本参数输入、中间计算和结果输出等三部分。通过输入雷达发射频率,大气状态参数以及水成物相态、滴谱分布、含量等信息,可以模拟计算出水成物的雷达回波强度以及水成物和大气衰减的垂直廓线。使用SimRAD数值模拟了6种典型非降水云的雷达回波强度,并基于雷达回波强度Z与云衰减系数k之间的关系,使用解析法、迭代法、逐库近似1法、逐库近似2法以及逐库法,进行雷达回波衰减订正实验,同时研究在改变6种典型云的液态水含量和云滴数密度之后(成为非典型云),5种订正算法的订正效果。结果表明,利用毫米波段的典型k-Z关系系数a、b,5种订正算法对6种典型云的订正效果中,典型高层云相对误差较小(<5%),层积云相对误差约在15%,其余4种典型云相对误差均较大;在分别得到5种订正算法对6种典型云的最佳订正k-Z关系系数a、b后,全部订正效果都小于2%,即使云厚增加到典型云厚度的2倍,相对误差仍小于5%;在非典型云情况下,解析法容易产生订正计算不稳定;迭代法在云参数偏离典型云不大的情况下,在典型云厚度内,订正效果的相对误差可小于10%;两种逐库近似法和逐库法的订正效果比较接近,对液态水含量不变的非典型云订正效果较好,即使云厚增加到典型云厚度的2倍,相对误差一般小于10%。
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全文目录
摘要 6-7 Abstract 7-9 第一章 前言 9-15 1.1 研究背景及意义 9 1.2 毫米波测云雷达特点 9-10 1.3 毫米波测云雷达研究进展 10-13 1.4 本文的研究目的和研究内容 13-15 第二章 云的毫米波雷达观测和衰减订正理论 15-31 2.1 大气气体对毫米波的衰减 15-17 2.1.1 水汽吸收 15-16 2.1.2 氧气吸收 16 2.1.3 大气吸收的Liebe模式 16-17 2.2 雷达气象方程 17-18 2.3 衰减订正算法 18-22 2.3.1 解析法 19-20 2.3.2 迭代法 20 2.3.3 逐库法与逐库近似法 20-22 2.4 云滴谱函数 22-24 2.4.1 修正伽马分布 23 2.4.2 指数分布 23-24 2.4.3 幂函数分布 24 2.4.4 单一分布 24 2.5 复折射指数 24-30 2.5.1 纯水的复折射指数 25-26 2.5.2 纯冰的复折射指数 26-27 2.5.3 混合相态的复折射指数 27-30 2.6 本章小结 30-31 第三章 机载雷达探测数据仿真平台(SimRAD)的设计和模拟实验 31-45 3.1 SimRAD的开发环境与软件框图 31-33 3.2 SimRAD基本功能的设计与说明 33-40 3.2.1 雷达基本参数 33-35 3.2.2 水成物粒子基本信息 35-36 3.2.3 大气状态参数 36-37 3.2.4 水成物粒子含量廓线 37-38 3.2.5 输出结果文件格式 38-40 3.3 基于SimRAD的模拟计算实验 40-43 3.3.1 模拟流程 40-41 3.3.2 输入参数 41-42 3.3.3 模拟结果 42-43 3.4 本章小结 43-45 第四章 基于SimRAD平台的不同云型衰减订正模拟研究 45-57 4.1 不同云型参数 46-47 4.2 典型云情况下的最佳k-Z关系 47-48 4.3 非典型高层云 48-50 4.4 非典型层云 50-51 4.5 非典型层积云 51-52 4.6 非典型雨层云 52-53 4.7 非典型淡积云 53-54 4.8 非典型浓积云 54 4.9 本章小结 54-57 第五章 总结与展望 57-61 5.1 总结 57-59 5.2 研究的新意 59 5.3 展望 59-61 参考文献 61-68 学术论文撰写与发表情况 68-69 致谢 69-70 附录 70-73
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中图分类: > 天文学、地球科学 > 大气科学(气象学) > 大气探测(气象观测) > 气象雷达
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