新一代天气雷达海浪回波特征分析和识别方法研究

新一代天气雷达灾害性天气监测能力分析及未来发展新一代天气雷达灾害性天气监测能力分析及未来发展近年来，全球气候变化不断加剧，各类极端天气灾害频发，给人们的生命财产安全带来了巨大威胁。

为了及时准确地监测和预报灾害性天气，天气雷达技术不断创新发展，新一代天气雷达在灾害性天气监测能力方面有了显著的提升。

本文将对新一代天气雷达的监测能力进行分析，并展望其未来的发展方向。

一、新一代天气雷达的主要特点新一代天气雷达的主要特点包括高时空分辨率、多参数观测、多普勒效应和立体观察能力。

高时空分辨率是指新一代天气雷达能够对天气系统进行更精细的观测，实现对灾害性天气的更准确监测和预警。

多参数观测是指新一代天气雷达可以同时获取降水、风场、颗粒物浓度等多种参数信息，为灾害性天气的监测提供更全面的数据支持。

多普勒效应是指新一代天气雷达通过测量雷达回波的频率变化，可以对风场进行观测，从而提高对强风、风暴等天气现象的监测能力。

立体观察能力是指新一代天气雷达可以实现对天气系统的三维立体观测，进一步提高对强对流天气和雷暴天气的监测准确性。

二、新一代天气雷达的应用领域新一代天气雷达的应用领域广泛，可以应用于短临天气预报、气候监测、空中交通管理、灾害性天气预警等方面。

在短临天气预报方面，新一代天气雷达能够提供更准确、更及时的降水量、风速、风向等信息，帮助气象部门更好地进行天气预报和预警。

在气候监测方面，新一代天气雷达能够提供全球范围内的降水、温度等数据，帮助气候研究人员深入了解全球气候变化。

在空中交通管理方面，新一代天气雷达能够及时监测到天气变化，为航班调度和飞行安全提供重要保障。

在灾害性天气预警方面，新一代天气雷达可以通过对降水量、闪电等走势的监测，提前预警强对流天气、暴雨洪涝等灾害天气，减少人员伤亡和财产损失。

三、新一代天气雷达的发展趋势随着科技不断发展，新一代天气雷达未来的发展将更加注重数据智能化和信息化。

首先，新一代天气雷达将更加注重数据的智能化处理，并结合机器学习和人工智能等技术，实现对天气数据的自动识别和分析，提高天气监测和预测的准确性。

新一代天气雷达灾害性天气预警系统探讨摘要我国新一代天气雷达建设高潮是从20世纪90年代开始的，已经取得了不小的成就，在灾害性天气的预警上发挥了重要的作用。

新一代天气雷达在不断的发展中弥补了过去天气雷达技术不少的缺陷，从多个方面提高了天气的监测能力。

本文就新一代天气雷达灾害性天气预警系统简要地介绍了其组合结构，探讨其具体应用方法。

关键词天气雷达；灾害；天气预警系统0引言新一代天气雷达具有对天气全天候监测的特点，在灾害性天气的预警上有着突出的作用。

它减少了人工的投入，对数据采集和分析，提高了监测的准确性，有助于天气预报的可靠性。

同时新一代天气雷达具备云体回波结构，能够探测降水，在灾害性天气探测和预警方面比其他探测手段更有优势。

随着这种优势的逐渐显现，我国各地都加大了新一代天气雷达的在业务中的应用力度。

1新一代天气雷达灾害性天气预警系统的功能结构新一代天气雷达灾害性天气预警系统主要由两部分构成，即识别系统和预报系统。

由这两方面配备软件辅助，实行雷达原始数据的监测。

识别系统主要功能为对雷达原始数据的读取和回波参数的提取之后，对灾害性天气的自动识别，预警系统则经过灾害性天气的识别，进行对原始数据文件的更新。

再通过显示软件将结果显示出来，达到预警作用。

这个结构的中枢为地面的气象信息网，连接雷达站和资料处理服务器，将原始信息处理后显示结果。

灾害性天气预警系统具有丰富的数据产品，包括回波参数、自动识别和预警预报等产品[1]。

其识别灾害天气类型也非常丰富，由大风判据、冰雹判据、阵风判据、飓风判据、暴雨判据等识别类型组成，并在数据识别和数据分析模块中设与储存区域，结构安排合理，具有严密的逻辑架构。

新一代天气雷达灾害性天气预警系统的模块功能包括服务端功能以及客户端功能，另外还有其他功能结构。

服务端功能包括预警参数设定、读取解析雷达数据、计算报警信息和储存报警信息等功能模块，其计算由配置的计算雷达产品完成。

客户端功能模块则由报警信息获取、报警信息展示。

学术论坛 / A c a d e m i c F o r u m144CINRAD/CC-D 新一代天气雷达作为全国组网性质雷达，遍布在全国各个角落。

但是由于中国地大物博，山川地势因地区而异，雷达在不同的地理环境和大气环境下，探测的效果也有较大出入，尤其是偏振参数方面，更容易受到影响。

因此，在观测之前，需要进行人为的设置，把滤波和门限等配置到合适程度，使回波更加精细化。

1　质量控制质量控制是从回波信号自身获取的特征值，来决定接收还是拒绝当前的数据，拒绝就是在用户显示软件中不显示该数据，从而得到更好的气象回波显示。

LOG：是信号强度的估计，该门限的设置用于反射率的质量控制。

LOG 并不是真正的SNR （信噪比），它是信号加噪声除噪声，LOG 门限的典型值是0.75 dB。

LOG1是dBT 估值的质量控制因子，LOG2是其他估计值的质量控制因子孤噪控制。

SQI：是对回波信号相关性的一种测量，所以SQI 门限一般用于速度和谱宽的检测，SQI 门限的典型值为0.1~0.3。

当气象回波信号较弱或谱宽太大时，可以通过SQI 质量控制因子进行检测。

CCOR：是设置用于删除杂波非常强的回波信号。

当杂波非常强时，计算出的CCOR 因子是一个非常小的负值（dB），CCOR 门限的典型值是-30 dB。

SIG：是对气象回波SNR 比的估计。

SIG 门限的设置主要用于谱宽的质量控制，来确保气象功率足够大，谱宽测量的精度可以满足要求，SIG 门限的典型值为5dB。

CINRAD/CC-D 雷达的质量控制调整方式如图1所示。

2　杂波图的获取杂波对消处理是在零频附近有一定凹口的高通滤波器，它在对地杂波有一定抑制作用的同时，必然会带来气象回波的损失。

在APRF、DPRF 解速度模糊时，在扩展的不模糊范围内，还存在镜像凹口，而且滤波器会对双偏振参数的估计带来一定的影响。

为了规避这些问题，采用在线实时建立杂波图的方式，使系统在杂波区域开启滤波器，在没有杂波或杂波非常弱的区域不需要进行滤波处理，这样可以大大减小因滤波摘要：CINRAD/CC-D 新一代天气雷达是中国气象局用于全国组网观测的重要设备，属于C 波段双偏振雷达，在气象探测领域发挥着极其重要的作用。

一次强对流天气雷达回波分析一、引言强对流天气是一种特殊的天气现象，其常伴随着暴雨、雷电、龙卷风等极端气象事件。

这些极端天气现象可能会给人民生命和财产带来重大威胁，因此强对流天气的警报和监测非常重要。

雷达是一种有效的气象监测工具，可以用于监测强对流天气的发生和发展，提供准确的预警信息。

本文将对强对流天气雷达回波分析的基本原理、技术方法和应用进行探讨，并结合实例进行分析。

二、强对流天气雷达回波的基本原理雷达回波是指雷达向大气中发射电磁波，当遇上雨滴、冰晶等介质时，会被反射回来并被雷达接收器接收到的信号。

雷达回波信号强度与回波信号的反射系数、降雨量、降雨密度、雷达波长和雨滴粒径等参数有关。

由于强对流天气的特殊性质，其回波信号在雷达接收端的表现较为突出，常常具有以下特征：1.回波强度突然增加。

2.回波垂直延伸范围大。

3.回波内深层反射面清晰。

4.回波内存在尖点或闪电现象。

5.回波呈现出多层回波结构。

三、强对流天气雷达回波分析的技术方法对于雷达回波信号的分析，目的是为了确定天气现象的类型、强度和轨迹，为预测和预警提供数据。

在强对流天气中，雷达回波的分析需要采用一些特殊的技术方法。

例如：1.雷达图像识别技术。

该技术基于雷达回波的分布图像，在灰度共生矩阵、纹理特征、图像熵等基础上，通过模板识别和分类算法来识别飑线、旋转风暴、高尺度回波等强对流天气类型。

2.反射率图解析技术。

该技术是指利用雷达返回强度与事先设定的标准强度比较，将雷达回波划分为几个等级。

通过比较反射率的大小，可以判断强对流天气的类型和强度。

3.体扫雷达技术。

体扫雷达是指利用雷达扫描一定方位角之间的所有角度，获取雷达回波立体数据的技术。

通过对立体数据的分析，可以获取强对流天气的三维体积信息，相对于面扫雷达有更好的预测能力。

四、强对流天气雷达回波分析的应用强对流天气雷达回波分析可以为天气预测、防灾减灾等方面提供有效的数据和技术支持。

例如：1.预警预报。

激光雷达和毫米波雷达探测海雾回波的对比分析激光雷达和毫米波雷达探测海雾回波的对比分析引言：海雾是海洋中常见的天气现象之一，其对海上交通、渔业和石油开采等海洋活动都有重要影响。

因此，及早准确探测海雾以确保海上交通的安全成为一个关键的问题。

激光雷达和毫米波雷达是现代遥感技术中常用的海雾探测工具。

本文将通过对比分析激光雷达和毫米波雷达的工作原理、探测能力、应用场景和优缺点等方面，以期综合评估这两种雷达在探测海雾回波方面的优劣势，从而为海上交通的安全提供更好的支持。

一、激光雷达的工作原理及探测能力激光雷达通过发射窄束激光脉冲，利用红外反射原理来探测海雾。

当激光束遇到雾滴时，会产生散射和反射，其中散射是激光雷达探测海雾最主要的方式。

激光雷达的探测能力较强，可以在海雾条件下准确测量雾滴的尺寸和浓度，从而提供雾霭的可视距离和能见度等重要信息。

二、毫米波雷达的工作原理及探测能力毫米波雷达通过发射和接收毫米波信号来探测海雾。

毫米波较长的波长可以穿透一定厚度的海雾，并与雾滴之间的微弱散射信号相互作用。

毫米波雷达的探测能力较强，可以在较高的精度下测量雾滴的密度、浓度和速度等参数，从而提供更为精确的雾霭信息。

三、激光雷达和毫米波雷达的应用场景对比激光雷达在近海域的浅雾探测中具有很强的优势，能够提供准确的可视距离和能见度信息。

而毫米波雷达则更适合在复杂气象条件下进行海雾探测，能够探测到更微弱的散射信号。

因此，激光雷达适用于近距离低浓度的雾霭探测，而毫米波雷达适用于长距离和高浓度的雾霭探测。

四、激光雷达和毫米波雷达的优缺点对比激光雷达的优点包括成本低、体积小、探测精度高等，但其受到日光和大气等因素的干扰较大，不能长时间连续工作。

毫米波雷达具有良好的穿透性能，并且在复杂气象条件下具有较好的抗干扰能力，但其成本较高、体积较大，且对电磁辐射环境有一定要求。

五、结论激光雷达和毫米波雷达都是目前海雾探测中常用的工具，具有各自的优势和适应场景。

练习题21．业务运行的多普勒天气雷达通常采用体积扫描的方式观测;我国业务运行多普勒雷达通常采用的体描模式VCP11、VCP21、VCP312．多普勒天气雷达与常规天气雷达的主要区别在于：前者可以测量目标物沿雷达径向速度,从而大大加强了天气雷达对各种天气系统特别是强对流天气系统的识别和预警能力;3．新一代雷达系统对灾害天气有强的监测和预警能力;对台风、暴雨等大范围降水天气的监测距离应不小于400km;4．新一代雷达系统对灾害天气有强的监测和预警能力;对雹云、中气旋等小尺度强对流现象的有效监测和识别距离应大于150km;5．新一代雷达观测的实时的图像中,提供了丰富的有关强对流天气信息; 6．新一代雷达速度埸中,辐合或辐散在径向风场图像中表现为一个最大和最小的径向速度对,两个极值中心连线和雷达射线一致;7．新一代雷达速度埸中,气流中的小尺度气旋或反气旋,在径向风场图像中表现为一个最大和最小的径向速度对,但中心连线走向则与雷达射线相垂直; 8．新一代天气雷达观测采用的是北京时;计时方法采用24小时制,计时精度为秒;9．速度场零等值线的走向不仅表示风向随高度的变化,同时表示雷达有效探测范围内的冷、暖平流;10．在距离雷达一定距离的一个小区域内,通过对该区域内沿雷达径向速度特征的分析,可以确定该区域内的气流辐合、辐散和旋转等特征; 11．天气雷达是用来探测大气中降水区的位置、大小、强度及变化12．气象目标对雷达电磁波的散射是雷达探测的基础;13．气象上云滴、雨滴和冰雹等粒子一般可近似地看作是圆球;当雷达波长确定后,球形粒子的散射情况在很大程度上依赖于粒子直径D和入射波长λ之比;对于D远小于λ情况下的球形粒子散射称为瑞利散射；而D与λ尺度相当情况下的球形粒子散射称为Mie米散射;14．多普勒天气雷达使用低脉冲重复频率PRF测反射率因子,用高脉冲重复频率PRF测速度;15．每秒产生的触发脉冲的数目,称为脉冲重复频率,用PRF表示;两个相邻脉冲之间的间隔时间,称为脉冲重复周期,用PRT表示,它等于脉冲重复频率的倒数;16．降水粒子产生的回波功率与降水粒子集合的反射率因子成正比;与取样体积到雷达的距离的平方成反比;17．S波段天气雷达是10cm波长的雷达;18．在天线方向上两个半功率点方向的夹角称为c波束宽度;19．在强回波离雷达较近时,有可能产生旁瓣造成虚假回波.20．降水粒子的后向散射截面是随粒子尺度增大而增大;21．0 dBZ、－10dBZ、30dBZ和40dBZ对应的Z值分别为1、0.1、1000、10000 mm6/m3;22．SA雷达基数据中反射率因子的分辨率为1km×1°;23．写出Z-I关系的表达公式bAIZ=24．Ze的物理意义是所有粒子直径的６次方之和 ;25．雷达反射率η是单位体积中,所有降水粒子的雷达截面之和 ; 26．雷达气象方程说明回波功率与距离的二次方成反比;27．在雷莱散射时,散射截面Qs比后向散射截面σ小;28．降水粒子的后向散射截面是随粒子尺度增大而增大;29．大水滴的后向散射截面总比小水滴的后向散射截面大很多 ;30．大冰雹的后向散射截面随着降落过程其表面开始融化而增大;31．电磁波能量沿传播路径减弱的现象,称为衰减;为减少衰减,我国一般在沿海地区安装S波段雷达;32．S波段和C波段的雷达在传播过程中主要受到降水的衰减,衰减是由降水粒子对雷达波的散射和吸收造成的;33．对于相同的脉冲重复频率,C波段雷达的测速范围大约是S波段雷达测速范围的1/2;34．在雷达产品中,反射率因子的最高显示分辨率为1km;35．在50km以外我国新一带天气雷达的降水估测使用的仰角是0.5度36．对于靠近雷达的强对流回波,应尽量用抬高仰角;37．质点在电磁波作用下产生散射时,散射能量在空间的分布是不均匀的; 38．反射率因子的大小反映了气象目标内部降水粒子的尺度和数密度,常用来表示气象目标的强度;39．单位体积中云雨粒子后向散射截面的总和,称为气象目标的反射率; 40．假设单位体积中有400粒直径为1mm的降水粒子,6粒直径为2mm的降水粒子,3粒直径为3mm的降水粒子和1粒直径为4mm的降水粒子,它们对反射因子的贡献是4mm＞3mm＞1mm＞2mm ;41．假设单位体积中有90粒直径为1mm的降水粒子,6粒直径为2mm的降水粒子,3粒直径为3mm的降水粒子和1粒直径为4mm的降水粒子,它们对反射因子的贡献是1mm＜2mm＜3mm＜4mm;42．一般来说,雷达反射率因子越大,雨强就越大,但这个关系式会受到BC 的很大影响;A、衰减B、零度层亮带C、冰雹D、距离43．多普勒天气雷达的应用领域主要在于对灾害性天气的监测和预警;还可以进行较大范围的降水定量估测,获取降水和降水运体的风场结构,改善高分辨率数值天气预报模式的初值场;44．多普勒雷达主要是由雷达数据采集子系统RDA数据采集、雷达产品生成系统RPG数据处理、主用户处理器PUP用户终端三个部分组成;45．PUP显示雷达回波时,所标注的回拨所在高度是假定大气为标准大气的情况下计算得到的;46．新一代天气雷达回波顶高产品中的回波顶高度小于云顶高度;47．使用PPI上的雷达资料时,不同R处回波处于不同的高度上 ;48．在雷达PPI图上,以雷达为中心,沿着雷达波束向外,随着径向距离的增加距地面的高度增加;49．雷达探测到的任意目标的空间位置可根据仰角、方位角、斜距求得; 50．在大气基本满足水平均匀并且雷达周围有降水的条件下,通过分析某一个仰角扫过的圆锥面内径向速度的分布,可以大致判断雷达上空大尺度的风向、风速随高度变化的情况;从某一仰角扫描径向速度的分布也可以判断速度不连续面;51．多普勒雷达的局限性abd使其探测能力下降或受限;a波束中心的高度随距离增加 b 波束中心的宽度随距离增加c距离折叠d静锥区的存在52．降水回波反射率因子回波大致可以分为哪几种类型CEF ;A、阵雨回波B、暴雨回波C、积云降水回波D、雷阵雨回波E、层状云降水回波F、积云层状云混合型降水回波53．在层状云或混合云降水反射率因子回波中,出现了反射率因子较高的环行区域,成为零度层亮带;54．在0°c层附近,反射率因子回波突然增加,会形成零度层亮带;零度层亮带通常在高于2.4°的仰角比较明显;55．降水算法要求用来导出降水率的反射率因子的取样位于零度层亮带以下的区域;56．降水回波的反射率因子一般在在15dbz以上;层状云降水回波的强度很少超过35dbz;大片的层状云或层状云－积状云混合降水大都会出现零度层亮带;57．当波源和观测者做相对运动时,观测者接收到的频率和波源的频率不通,其频率变化量和相对速度大小有关,这种现象叫做多普勒效应;多普勒天气雷达是利用多普勒效应来测量质点相对于雷达的径向速度;58．电磁波在真空中是沿直线传播的,而在大气中由于折射指数分布的不均匀性,就会产生折射,使电磁波的传播路径发生弯曲;59．压、湿随高度变化的不同,导致了折射指数分布的不同,使电磁波的传播发生弯曲,一般有标准大气折射、临界折射、超折射、负折射、零折射五种折射现象;60．当雷达波束路径曲率大于地球表面曲率时,称之为超折射;超折射一般发生在温度随高度升高而增加、湿度随高度增加而迅速减小的大气层中;61．超折射回波主要出现在最低扫描仰角;62．非降水回波包括：地物回波、海浪回波、昆虫和鸟的回波、大气折射指数脉动引起的回波、云的回波等;63．超拆射回波是因为大气中拆射指数n随高度迅速减小而造成的;64．大气中出现超折射时,电磁波传播路径微微向下弯曲;65．通常,超折射回波的本质是地物回波;66．地物杂波主要有固定地物杂波和超折射地物杂波 ;67．人们把雷达观测到早上所出现的超折射回波,作为一种预算午后可能产生强雷暴的指标是因为低空有暖干盖有利于对流不稳定能量储存;68．可能导致谱宽增加的非气象条件有：天线转速、距离、雷达的信噪比; 69．多普勒天气雷达的数据质量主要受到地物回波、速度模糊和距离折叠的影响;70．当发生距离折叠时,雷达所显示的回波位置的方位角是正确的,但是距离是错误的;以外时,雷达把目标71．当距离折叠发生时,目标物位于最大不模糊距离rmax以内的某个位置;物显示在rmax72．多普勒天气雷达能够测量降水粒子的径向速度;73．对于一个运动的目标,向着雷达运动或远离雷达运动所产生的频移量是相同的, 符号不同;74．新一代雷达可用于定量估测大范围降水,用雷达回波估测的降水值与实际降水存在着一定的差异,其主要的影响因素是雷达本身的精度、雷达探测高度和地面降水的差异;75．雷达定量测量降水的误差主要是因为z-I关系不稳定;76．相比雨量计估计降水,雷达估计降水量的优点有 B D ;A、时间分辨率高B、空间分辨率高C、不以地面为基础D、范围大77．强度不变的同一积雨云从雷达站的315°方向200km处向东南方向移动,在雷达上看起来积雨云回波的强度愈来愈强,这是因为距离衰减愈来愈小; 78．在PPI上有一条对流回波带,由远处逼近本站时,在远处只有少数几块回波出现在荧光屏上,随时间逐渐逼近本站,形成一条排列紧密的回波带,这是b;a. 气象目标反射因子Z的作用 b.距离作用 c. 对流发展的结果 d. 地物挡住;79．天气雷达一般分为X波段、C波段、S波段,波长分别是3cm、5cm、10cm;80．98D的最大的最大不模糊探测距离是460km;81．不存在单一的脉冲重复频率使得最大不模糊距离和最大不模糊速度都比较大,这通常称为多普勒两难;82．多普勒两难是指不能同时得到好的速度和强度;“多普勒两难”表现在PRF脉冲重复频率变化对Rmax最大探测距离和Vmax最大不模糊速度的影响,当PRF增加,Rmax减小,Vmax 增加;83．最大不模糊距离rmax 与脉冲重复频率PRF成反比,而最大不模糊速度Vmax与脉冲重复频率PRF成正比;84．如果一个目标在两个脉冲的时间间隔内移动得太远,它的真实相移超过180°,此时雷达测量的速度是模糊的;85．在线性的假定条件下,雷达获取的经向风速数据通过VAD处理,可得到不同高度上的水平风向和风速,因而可以得到垂直风廓线随时间的演变图; 86．速度方位显示风廓线产品VWP代表了雷达上空60km左右范围内风向风速随高度的变化;87．沿雷达径向方向,若最大入流速度中心位于右侧,则为反气旋性旋转; 88．在速度图上分析风向时,实际风向的矢量必须与从PUP显示屏中心到零等速线上某一点的连线垂直;89．在风向不变的多普勒速度图像中,零等速度线为一条直线 ;90．某点的径向速度为零,实际上包含两种情况;一种是该点处的真实风向与该点相对于雷达径向互相垂直；另一种情况是该点的真实风速为零,在那里的大气运动速度极小或处于静止状态;91．在径向速度图中,气流中的小尺度气旋或反气旋表现为一个最大和最小的径向速度对,但两个极值中心的连线和雷达的射线相垂直;92．速度图上等风速线呈弓形时风速相同,当弓形弯向负速度时,表示大尺度风场为辐散；当弓形弯向正速度时,表示大尺度风场为辐合;93．圆形的中气旋流场,在多普勒速度图上表示为有一对对称的正负速度中心;94．在雷达回波中,强对流天气的出现和发展往往和abc有关,径向速度分布图像中可以看出这些流场特征;A、气流的辐合B、气流的辐散C、气流的旋转 D、气流的方向95．根据对流云强度回波的结果特征,风暴分为单体风暴、多单体风暴和超级单体风暴;每个雷暴单体的生命史大致可分为发展、成熟、消散三个阶段; 96．对流造成的灾害性天气指的是 A B C D;A下沉气流造成的地面阵风速度超过18m/s B 、任何形式的龙卷 C、直径大于2cm的冰雹 D、暴洪97．风暴运动是平流和传播的合成;98．风暴动力结构及风暴潜在的影响力很大程度上取决于环境的热力不稳定、风的垂直切变和水汽的垂直输送;99．局地强风暴是在特定的大气环境中发展起来的强大对流系统,环境的最重要特征是强位势不稳定和强风垂直切变;100．出现超级单体风暴的有利环境条件为：一是大气层结不稳定,二是强的风垂直切变,三是云体低层的环境风速较强;101．一般而言,对流风暴中的上升气流越强,风暴产生强烈天气的潜势就越大;根据反射率因子的三维结构,也就是说通过比较高、中、低层反射率因子的结构,可以判断其中上升气流的强弱,进而判断该对流风暴有无产生强烈天气的潜势,是属于强风暴还是非强风暴;强上升气流的反射率因子特征包括：低层强反射率因子梯度、中低层弱回波区、中高层回波悬垂;强风暴的上升速度通常超过30m/s;102．产生强降水的中尺度对流回波的多普勒速度特征是：强的风切变、强的辐合和形变、深厚的积云对流、旋转环流;103．雷暴大风的部分雷达回波特征包括：反射率因子核心不断下降、中层径向辐合MARC、低层强烈辐散;104．超级单体的低层反射率因子结构除了核心区偏向一侧,导致该侧反射率因子梯度很大外,还在风暴右后侧出现钩状回波,低层有弱回波区,中高层有悬垂回波结构,同时还有有界弱回波区的存在,回波顶位于有界弱回波区之上;105．垂直风切变是指水平风随高度的变化,垂直风切变的大小往往和形成风暴的强弱有关;106．在给定湿度、不稳定性及抬升的深厚湿对流中,垂直风切变对雷暴组织和特征的影响最大;107．在弱的垂直风切变条件下,只有一种类型的强风暴,即脉冲风暴;其特点是初始回波出现的高度较高,通常在6—9km之间,最大反射率因子超过50dBZ,有时会出现风暴顶辐散;其可能产生的强烈天气包括下击暴流、冰雹和弱龙卷.108．在地面上或地面附近形成17.9m/s以上的灾害性风的向外暴发的强下沉气流称为下击暴流,与这种灾害性天气现象紧密相关的低层回波是移动迅速、凹状的弓状回波;弓形回波是指快速移动的、凸状顺移动方向的线状回波;对于显着弓形回波来说,其前进方向的右端,气流呈反气旋式旋转;“弓形回波”是地面大风的一个很好指标;109．地面灾害性大风是对流风暴最常产生的强对流天气;直线型的地面风害主要是对流风暴内的下沉气流导致的;影响下沉气流强度的因素包括气块所受的负的热浮力、降水物的重力拖曳和气压扰动的垂直梯度;在比较大的环境垂直风切变条件下,产生地面直线型大风的系统有多单体风暴、飑线和超级单体风暴;它们的一个共同预警指标是出现中层气流辐合MARC;另外,弓形回波是一种容易产生地面大风的回波形态;110．湿下击暴流的预警指标是 B D ;A、强的垂直风切变B、云底以上的气流辐合C、悬垂回波D、反射率因子核心的下降111．在典型的组织完好的飑线中,新单体沿着回波的前沿上升,而对于孤立的超级单体风暴或多单体风暴来说,新单体形成于回波右后侧;112．飑线上最有可能形成灾害性天气的部分可以通过低层的强发射率因子梯度、中层的悬垂回波及回波顶位置从风暴核上方移到飑线前沿上方来识别; 113．在PPI上,典型的超级单体几乎都有钩状回波;114．超级单体最本质的特征是具有一个深厚持久的中气旋;115．超级单体风暴云中垂直气流基本分为两部分;前部为斜升气流 ,后部为下沉气流;116．超级单体风暴前侧V型缺口回波表明强的入流气流进入上升气流；后侧V型缺口回波表明强的下沉气流,并有可能引起破坏性大风;117．龙卷涡旋特征TVS是业务用以探测强龙卷的一种方法,TVS的定义有三种指标,切变、垂直方向伸展厚度、持续性;118．有利于F2级以上龙卷产生的环境条件是强烈的低层垂直风切变和B低的抬升凝结高度 ;A 强烈的大气不稳定B低的抬升凝结高度 C强的对流有效位能 D 较低的0℃层高度119．只要雷达观测到中气旋就可发布强天气警报,而只有观测到中等以上强度中气旋时,才能发布龙卷警报;120．强冰雹的产生与风暴上升气流的强度和尺度以及跨越上升气流的相对风暴气流有关;121．一般地说,发生大冰雹的潜势与风暴的强度直接相关,而风暴的强度取决于上升气流的尺度和强度;因此,雹暴通常与大片的强的雷达回波相连系; 122．大冰雹常常和超级单体紧密相连,它形成并降落在中气旋周围的钩状回波附近或弱回波区附近的强回波区中;123．冰雹是冰雹云的产物,多数是超级单体风暴、多单体风暴、飑线三类强风暴云中的任一种;但较强的雹灾多半是由超级单体风暴云造成;124．回波强度最大值、有界弱回波区BWER的大小、弱回波区WER的大小、垂直累积液态水含量VIL的大值都可以作为判断强降雹潜势的指标; 125．垂直累积液态水含量VIL是反射率因子的垂直累积,代表了风暴的综合强度;126．具有宽阔的弱回波区或有界弱回波区,特别是它们上方存在强反射率因子核的风暴最有利大冰雹或强降雹的发生;127．有利于冰雹生长的条件之一是运体要具有深厚的负温区,负温区指0℃～－20℃区;一般认为云内0℃层的高度在600hPa上下,-20℃高度在400hPa 等压面高度附近或以下有利于冰雹的生成;128．当45-55dbz的回波强度达到-20℃层的高度时最有可能产生冰雹129．一般来说,在产生冰雹的雹云中最大上升速度及水分累积区的高度一般在零度层以上;水分累积区的厚度不小于1.5-2.0公里;能较快增长为雹块的雹胚为过冷水冻滴;130．有利于强冰雹产生的部分环境因素包括：CAPE值较大、0℃层高度不太高、环境垂直风切变较大;131．大冰雹产生的其他指标还包括风暴顶的强辐散以及与气团有关的季节性的大垂直累积液态水量VIL;S波段雷达出现三体散射将明确表明风暴中存在大冰雹;一般0℃层高度超过4.5km降雹的可能性就非常小;132．三体散射现象是指由于雷达能量在强反射率因子区向前散射而形成的异常回波;强反射率因子区与强冰雹联系密切,这些强回波区域典型的强回波强度通常大于60dbz;133．产生三体散射TBBS的冰雹回波,类似细长的钉子状从强回波区沿径向伸展；它的径向速度很小,谱宽很大;134．通常,冰雹云的雷达回波比一般积雨云强,是由于冰雹云比积雨云的云中粒子的尺度大;135．在强对流天气临近预报预警中,A-I中最有用的4个产品为DEFH;A速度方位显示VAD、B弱回波区WER、C组合切变CS、D风暴路径信息STI、E冰雹指数HI、F中气旋M、G回波顶ET、H垂直累积液态水含量VIL、I分层组合反射率因子;136．关于回波顶描述正确的是：把强度大于等于18.3dbz的回波所在高度定义为回波顶高；雷达旁瓣回波可能导致过高估计回波顶高；雷达近距离处,由于仰角限制,可能导致低估回波顶高；产品经常出现阶梯式形状回波; 137．一般认为阵雨、雷电、冰雹、强飑、龙卷风这几种对流性天气所要求的积雨云的高度和强度,大致上是一个比一个更大;138．边界层辐合线在新一代天气雷达反射率因子图上呈现为窄带回波,强度从几个dBZ到十几个dBZ;139．垂直风廓线产品VWP对分析 B C D 是有用的;A、最大径向速度 B 、高低空急流 C 、垂直风切变 D、热力平流类型140．梅雨锋暴雨回波中,在RHI上,强回波位于O℃等温线的下部 ; 141．最常用的19号产品用途包括估计系统的强度、冰雹的潜在性和 C 风暴结构;A雷暴强度 B大风的潜在性C风暴结构 D 回波顶高142．最常用的V27号产品用途包括估计风向风速、确定水平和垂直切变和B 识别强天气系统;A 估计降水量 B 识别强天气系统 C 估计辐合辐散 D 判别上生运动强弱143．应用垂直最大回波强度显示最大产品应注意：1、应注意近距离处的回波干扰,以免把地物回波误认为最大回波强度;2、在远距离处,由于最低仰角获取的数据离地面有一定高度,所以有可能探测不到真正的最高仰角回波强度;3、由于业务工作的时间限制,一般体积扫描的反射率因子不会很大,所以在雷达周围地区不一定能探测到最大回波强度;所在位置；并说明判断理由;东乡附近有中气旋存在,在约20公里范围内存在正负速度对,速度差较大20m/s以上,持续两个体扫;144．多普勒天气雷达主要由几个部分构成每个部分的主要功能是什么答：三个子系统RDA、RPG、PUP组成1雷达数据采集子系统RDA,主要功能：产生和发射射频脉冲,接收目标物对这些脉冲的反射能量,通过数字化形成基本数据;2雷达产品生成子系统RPG由宽带通讯线路从RDA接收数字化的基本数据、对基本数据进行处理并生成各种产品、将产品通过窄带通讯线路传给用户;3主用户终端子系统PUP主要功能是获取、处理和存储接收来自RPG的产品,包括各种产品的显示及强天气的自动报警设置等;145．后向散射截面答：设有一个理想的散射体,其截面面积为σ,它能全部接收射到其上的电磁波能量,并全部均匀地向四周散射,若该理想散射体返回雷达天线处的电磁波能流密度,恰好等于同距离上实际散射体返回雷达天线的电磁波能流密度,则该理想散射体的截面面积σ就称为实际散射体的后向散射截面; 146．给出反射率因子在瑞利散射条件下的理论表达式,并说明其意义;答：Z=单位体积6 iD反射率因子的大小,反映了气象目标内部降水粒子的尺度和数密度,常用来表示气象目标物的强度;147．零速度和零速度线答：当实际风为零时或雷达波速与实际风垂直时,径向速度为零,称为零速度；径向速度相同的点构成等速度线；由雷达径向速度为零的点组成的线称为零等速度线;148．什么是多普勒效应 WSR-88D CINRAD 测量多普勒雷达的径向速度的主。

多普勒速度回波的识别和分析Ø径向速度的基本特征Ø晴空和大面积降水多普勒速度图像Ø对流风暴的多普勒速度图像FinePrint Software, LLC16 Napier LaneSan Francisco, CA 94133Tel: 415-989-2722Fax: 209-821-7869l尽管多普勒雷达只能测量到径向风分量，但径向风分量的空间分布也可显示重要气象过程的特点，通过对典型的多普勒速度场的特征图象识别来推断实际风场。

l从径向分量的标量场中判断出风场矢量，不仅需要依据数学和天气学的知识，还需要有很好的想象力。

l用这种方法可以判断出风场的基本趋势与大致分布，特别是零速线的走向就是一个很好的判识特征。

零径向速度的意义n该点的真实风速为零n 该点的真实风向与该点相对于雷达的径向垂直l 对于风向均匀或风速连续变化的情况，零速度点的风向是由临近的负速度区，垂直该点的径向吹向正速度区。

径向速度图中，正速度表示目标物运动是离开雷达的负速度表示目标物运动是朝向雷达的速度值接近0的线，叫零速度线l多普勒天气雷达通常采用体积扫描方式（多仰角PPI扫描），以雷达为中心，径向距离的增加代表了距地面高度的增加。

径向速度特征的分析原则l零速度线特征n根据投影关系，风向与零速线走向垂直；n零速线经过雷达中心点（原点）；n由零速线向两侧推断速度模糊。

l远离分量（+）和趋近分量（-）的分布特征n分析它们与原点、距离圈、径向的对称关系、面积大小l风向随高度分布特征n对于大面积降水，根据热成风原理，风随高度顺时针旋转--暖平流，反之，风随高度逆转--冷平流n对于局地的对流性降水，在不满足热成风原理时，注意分析风随高度的垂直切变结构（或垂直涡旋结构）晴空和大面积降水多普勒速度图像零径向速度所在处的方位角与风向互相垂直风向风速不随高度变化风速风向均不随高度变化风速随高度变化，风向不变风向不变，风速随高度增加风速随高度变化，风向不变风向不变，风速随高度先增后减风速不变，风向随高度顺转风速不变，风向随高度逆转风速不变，风向随高度先顺转后逆转风向随高度顺转，风速增加风向随高度顺转，风速增加（地面风速不为零）风向顺转，风速先增后减风向突变90゜，上下两层风速先增后减风向突变180゜，上下两层风速先增后减风向垂直方向不连续实测的多普勒速度图像大尺度连续风场的识别风向随高度不变，风速最大的高度不同风速相同，风向辐散风速相同，风向辐合锋面移向测站时锋面移过测站时非均匀水平风场锋面过境后继续向东南方向移动非均匀水平风场向测站移动的中小尺度锋面的实测多普勒速度图像实测的风向随高度变化的速度图中尺度气旋中小尺度气旋可用理想垂直轴对称气旋环流的蓝金（Rankine)模式来模拟，对流风暴的多普勒速度图像Rankine 模式的切向速度分布示意当回波在雷达站正北方向，气旋和反气旋的速度型典型中尺度气旋受环境南风影响的中尺度气旋典型中尺度气旋速度图像：纯旋转，右正左负，零速线与径线平行中尺度反气旋速度图像：纯旋转，左正右负，零速线与径线平行注意：台风尺度，速度模糊中小尺度辐合辐散轴对称辐散气流中小尺度辐合辐散附加南风环境风辐散气流的速度图像：外正内负，零速线与距圈平行辐合气流的速度图像：外负内正，零速线与距圈平行微下击暴流辐合型气旋辐合型气旋的速度图像：注意零速线走向，兼具辐合与旋转的零速线特征中尺度气旋成熟阶段的气流结构和相应的径向速度分布特征(由Oklahoma 的观测统计得出，雷达在正南）a 低层上升气流下面的辐合运动结合中气旋转动，形成辐合性气旋b 中下层为纯气旋运动c 中上层，风暴顶部的辐散运动与中下层纯气旋运动相结合，形成气旋性辐散d 中气旋顶以上的风暴顶部为纯辐散气流，注：有的风暴回波顶较低、或中气旋向上伸展很高、或距雷达很近而探测仰角不高时，此特征可能探测不到据统计：从a 到d 大约3-5km 高度a 低层-辐合旋转 b 中低层-纯旋转c 中高层-辐散旋转d 高层-纯辐散辐合辐散和中尺度气旋结合。

SuperDARN高频雷达回波特征研究SuperDARN高频雷达回波特征研究引言：随着科技的不断发展，雷达技术在大气科学中的应用越来越广泛。

其中，SuperDARN（Super Dual Auroral Radar Network）高频雷达系统作为一种先进的天气雷达系统，已经在全球范围内得到广泛应用。

通过利用多达16个发射天线和最多144个接收器，SuperDARN雷达系统能够实时监测大气中的离子流动，并提供了高质量的回波数据。

本文将重点介绍SuperDARN高频雷达回波特征的研究，并探讨其在大气科学中的应用。

一、SuperDARN高频雷达系统的原理与结构SuperDARN高频雷达系统由多个发射天线和接收器组成，发射天线通过发射窄脉冲电磁波来探测离子层的活动。

接收器接收由大气中的离子层反射的电磁波，并得到回波数据。

SuperDARN系统的特点在于能够同时工作于多个频率和方向，实现多波束观测。

通过将回波数据进行处理和分析，可以获得丰富的大气信息。

二、SuperDARN高频雷达回波的特征1. 回波的时空分布：SuperDARN高频雷达系统能够提供从数十公里到数千公里的范围内的回波数据。

回波的分布在时间和空间上具有一定的规律性，可用于研究离子层的运动和变化趋势。

2. 回波的散射特性：SuperDARN高频雷达系统能够测量回波的相对强度和频率散射。

这些散射特性可以提供关于离子层中异常回波的信息，用于研究大气层中的异常现象和异常运动。

3. 回波的极化特性：SuperDARN高频雷达可以提供回波的极化参数，例如回波的极化比和极化角度。

通过研究回波的极化特性，可以了解离子层中离子的性质和分布。

4. 回波的速度分布：SuperDARN高频雷达能够测量回波的多普勒频移，从而获得回波的速度信息。

通过分析回波的速度分布，可以研究离子层中离子的流动和变化。

三、SuperDARN高频雷达回波特征的应用1. 研究磁层与电离层的相互作用：SuperDARN高频雷达回波提供了磁层和电离层之间相互作用的信息。

基于深度学习的天气雷达回波外推的研究进展基于深度学习的天气雷达回波外推的研究进展天气雷达回波外推是天气预报中重要的技术支撑，通过分析天气雷达回波数据并预测未来的天气情况，可以帮助人们及时制定应对措施，减少灾害风险。

近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，其在天气预报领域的应用也取得了显著的进展。

深度学习是一种通过模拟人脑神经网络结构和功能，实现机器自主学习和智能决策的技术。

在天气雷达回波外推中，深度学习可以通过大量的历史回波数据进行训练，并通过学习天气系统的特征和模式，预测未来的天气情况。

相比传统的统计方法和物理模型，深度学习可以更好地捕捉不同天气现象之间的复杂关系，提高天气预报的准确性和稳定性。

首先，深度学习在特征提取方面具有优势。

传统的天气雷达回波外推方法通常将回波数据转换为一些手工设计的特征，然后利用这些特征进行预测。

但是，这种方法需要针对不同的天气现象进行不同的特征设计，且难以捕捉到一些隐含的天气信息。

而深度学习可以通过多层的神经网络，自动地从原始的回波数据中学习到更具有区分性的特征，从而提高预测的准确性。

其次，深度学习可以处理非线性的关系。

天气系统中存在着多种天气现象，如降雨、冰雹、风暴等，它们之间的关系往往是非线性的。

传统的回归模型很难建立起这种复杂的非线性关系，而深度学习可以通过构建多个神经元之间的连接，并通过非线性激活函数来实现对非线性关系的建模。

这使得深度学习在处理复杂的天气回归问题上具有更好的表达能力。

另外，深度学习还可以处理多个尺度的信息。

天气现象通常在不同的空间和时间尺度上都有所体现，而深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等架构，同时考虑不同尺度的信息。

CNN可以捕捉到不同空间位置之间的关系，RNN可以捕捉到不同时间步之间的演变关系。

通过综合考虑不同尺度上的信息，深度学习可以提高回波外推的精度。

然而，深度学习在天气雷达回波外推中仍面临一些挑战。

首先是数据稀疏性问题。