一、多波长雷达识别冰雹的数值研究（论文文献综述）
林青云,何建新,王皓,史朝,陈婉婷[1]（2020）在《基于双偏振天气雷达的水凝物相态识别技术研究进展》文中指出水凝物相态识别（Hydrometeor Classification Algorithm,HCA）是从微物理角度分析天气特征的一个重要研究方向,研究水凝物粒子的分类,对于冰雹、降雨、降雪的观测均有重大意义。分析并总结了目前模糊逻辑水汽分类算法（Fuzzy logic Hydrometeor Classification,FHC）的优势,但是其局限性在于FHC较大地依赖于散射模拟,对冰相粒子相态识别的结果不确定。此外,目前也缺少有效的相态识别验证方法,这进一步限制了雷达双极化特征的应用。因此,发展其他聚类算法进行相态识别并建立分类标准体系是未来主要研究方向。
郑朝阳[2]（2020）在《地基激光雷达网数据质量控制方法的研究》文中研究指明近年来,全国雾霾和臭氧污染增加,激光雷达技术也已经广泛的应用于对气溶胶和臭氧的监测。然而,对于气候预测、大气模式的检验以及区域传输的过程分析,仅有局地的气溶胶及臭氧信息往往是不够的。因此,在国内一些新的地基激光雷达网已应用到对颗粒物及臭氧在区域传输问题上的研究。然而,由于这些新的激光雷达观测网的应用时间短,目前暂时没有形成可供参考的行业标准。而且每个制造商的设计理念、结构规格等都不统一,同一厂家在设备的装调过程中也存在些微的不同,从而导致整体的数据质量不齐。同时又由于激光雷达系统本身的复杂性,影响激光雷达数据质量的因素也就多种多样,而对造成数据错误的各种故障源,目前还没有建立统一、有效的数据质量控制体系来对激光雷达数据进行质量控制,而数据质量的好坏直接影响着雷达数据在各种业务应用中的有效率及准确率。与此同时,受工作环境、配件质量等因素的影响,硬件故障也是难以避免的。当雷达出现硬件故障时,会直接导致回波形态、回波强度的异常,严重的甚至会造成设备的停机。这种情况的出现,对数据质量的影响也非常的大,而数据质量控制是对激光雷达业务进行推广及深入研究的根本保障。因此,为了整体上提高激光雷达数据的质量,本文主要对激光雷达网的数据质量控制进行了研究。本文主要针对地基米散射激光雷达和差分激光雷达,从光机结构、电子学干扰、反演算法等方面对影响米散射激光雷达及差分激光雷达数据质量的各种因素进行了分析,并基于这些不同类型的影响因素,通过采用一系列的标定及参数统一方法等方面构建了激光雷达数据质量控制体系,在保证单台激光雷达数据质量的基础上,实现了多台间数据的一致性,为保证激光雷达组网数据的质量奠定了基础。针对组网激光雷达,为了进一步提高米散射激光雷达及差分激光雷达在运行过程中获得的监测数据的质量,完善数据质量控制体系,随后对在外场长时间的运行过程中出现的各种各样的硬件故障问题进行了研究。首先,结合不同站点的外场维修记录,对已知的两种激光雷达的不同故障类型分别进行统计,提出了确定故障发生时间的方法,并对故障出现后及故障排除之前的数据进行了提取,同时也提取出了相对应的无硬件故障时的数据,分别建立了训练集及测试集;然后,分别对由于激光雷达硬件故障导致的异常回波数据及无硬件故障时的数据进行特征分析。由于激光雷达系统的复杂性以及硬件故障类型的多样性,选择模糊逻辑来实现对硬件故障数据的识别,建立了基于模糊逻辑的硬件故障数据自动识别方法,并提出了相应的降低误判率的方法,将该方法在测试集中作了检验。经过检验,对米散射激光雷达硬件故障数据识别率达到95.9%,而误判率仅为1.5%;对差分激光雷达的硬件故障数据识别率也达到了 94.8%,误判率为2.3%。在对典型故障类型进行分析的基础上,提出了采用聚类分析方法来初步判断硬件故障类型的方法。将此算法应用于对未知硬件故障数据的识别,在实际的应用过程中得到了较好的结果,由此进一步证明了该硬件故障数据自动识别算法的可行性。同时该方法也可以对雷达运行状态进行的实时监控,为及时发现故障、排除故障,保证仪器的正常运行及数据的完整性提供支持。最后,提出了通过构建雷达比与消光系数、污染物数据以及气象数据的线性函数,建立了区域激光雷达的雷达比估算方程。通过与区域内组网雷达的对比验证,证明了该方法在区域激光雷达组网观测中对数据的订正有较好的结果。
吴翀[3]（2018）在《双偏振雷达的资料质量分析，相态识别及组网应用》文中指出本文使用我国近年来布网的双偏振业务雷达观测资料,首先研究了影响双偏振参量测量的因素及其对应的质量控制方法。随后针对相态识别这一双偏振雷达的主要优势,提出了本地化的识别方法并做了验证。研究了双偏振雷达的组网技术,对不同区域、不同波长的雷达网做了拼图试验。最后,研究了双偏振雷达在强对流中的应用。使用华南双偏振业务雷达的观测结果,结合相控阵雷达精细扫描、相态识别产品、三维风场反演产品等资料,分析了 2014年5月11日飑线和2016年5月9日超级单体的观测特征。主要的研究内容和结论包括:（1）从非降水回波的影响、电磁波传播和散射特性的影响、雷达硬件的限制三个方面介绍了影响数据质量的众多因素,发现ZDR是最为敏感的偏振参量,ρhv和ФDP相对更为可靠。对应的参量特征可以用于质控中杂波的去除,并提出了针对质控效果的验证方法和针对误差与回波混叠情况的质量量化方法。（2）各降水相态微物理过程的差异导致了对应偏振参量的特征及其敏感性的不同,使用6种参量经模糊逻辑运算、融化层识别、经验阈值检查等步骤,识别出了 10类降水相态。针对国内不同地区和波长的雷达,使用统计的方法得到了本地化的参数,并用湿雪和冰雹的识别结果与探空和地面对比,验证了可靠性。（3）在不同方案的组网试验中,华南S波段雷达网提供了稳定、精细的拼图结果,但在融化层内因参量敏感性的不同导致空间一致性不佳。南京地区X波段与S波段雷达的融合组网体现了 X波段雷达的补盲优势,但损失了分辨率。相比之下,北京地区的X波段雷达独立组网提供了较高时空分辨率的拼图结果,但对质控的要求很高。（4）珠海雷达有效监测了 2014年5月11日的飑线过程,提供的雨夹雹识别结果出现在弓状回波移动方向的前侧,与中层径向辐合区对应,地面也有降雹记录。微物理分析认为,大量霰与过冷水碰并增长,生成的冰雹部分降落到地面。在飑线的演变过程中,雨夹雹相态的面积变化对应了对流的加强或减弱,具有一定的应用价值。（5）在2016年5月9日的超级单体协同观测中,广州雷达清晰的观测到钩状回波生成于超级单体成熟阶段的低层,过冷水滴出现在其上方的有界弱回波区内,冰雹在回波穹窿内生长,相态识别算法的引入能够将偏振参量的信息直观展现。借助相控阵雷达高时空分辨率的资料,发现超级单体内入流和出流的强弱关系是钩状回波生成和消散的关键因素。相态识别产品提供的雨夹雹面积与超级单体的生命史紧密结合,定量分析结果能够较好的用于临近预报。
于莹洁[4]（2018）在《多普勒气象雷达湍流目标检测与信号处理研究》文中研究表明灾害性天气对飞机的飞行安全带来很大的危害和影响,多普勒气象雷达可以实现对台风、湍流和风切变等极端天气的有效探测和预警,目前仍是一项重要的技术手段并获得了广泛应用。由于大气环境变化的突发性和复杂性,多普勒气象雷达对恶劣气象的探测还存在许多技术难题,例如地杂波抑制和湍流目标的解速度模糊等问题。信号处理是多普勒气象雷达系统的重要组成部分,开展多普勒气象雷达信号处理关键技术的深入研究,有助于提高雷达检测气象目标的性能,具有重要的学术研究意义和较大的应用价值。本文深入研究了多普勒气象雷达的湍流目标检测方法、解速度模糊和地杂波抑制等关键技术,主要贡献和创新工作如下:1.提出了一种机载多普勒气象雷达湍流目标检测的仿真方案,采用湍流三维风场模型提高了仿真系统的逼真度。该方法采用理论模型的相关函数矩阵来生成三维风场模型,建立了基于Von Karman模型和Dryden模型的三维仿真湍流模型,进行了两种模型的理论分析和数值仿真对比。仿真结果及分析表明,基于Von Karman的湍流仿真模型的相关特性与理论值有较好的一致性,可以较好满足机载多普勒气象雷达湍流检测对湍流风场模型的仿真要求。2.提出了一种机载多普勒气象雷达湍流目标的检测方法:涡旋耗散率（EDR）法,EDR法不仅考虑了湍流目标的速度谱宽,而且参考了雷达工作参数和目标相对距离等参数,与传统的简单谱宽的判定法相比,不仅适用于湍流区域判定,还能实现湍流强度的分级。仿真结果及分析表明,EDR法具有较好的湍流检测性能,而且适用面更宽。3.基于BoXPol雷达强对流天气过程的观测数据,采用了模糊逻辑水凝物分类法（FHC）,并结合双线偏振多普勒气象雷达偏振参量,对实测数据进行了降水粒子相态的识别分析,并将偏振参量与湍流强度相结合,分析了湍流对降水系统中粒子相态的影响,采用FHC法获得了降水粒子相态的识别结果,采用EDR法获得了湍流强度分布。数据分析结果表明,湍流强度较大时会导致降水粒子下落过程中速度和形态的变化趋势发生改变,符合实际天气情况。4.提出了一种在距离高度显示（RHI）扫描方式下三维模型的速度模糊修正方法,较好解决了多普勒气象雷达速度测量中的速度模糊问题。在RHI扫描方式下,依据扫描风场的分布特点和多普勒速度分布建立了三维圆筒模型,并采用最小二乘法估计奈奎斯特数,实现了速度测量的解模糊。在无其它辅助测量设备条件下与基于线性外推的自动判别法进行了对比分析。仿真结果及分析表明,所提出的方法在不同尺度的风场环境下能够准确解算速度模糊值,且计算简单,具有较高的应用价值。5.设计了一种基于时域参数化方法（PTDM）的多重脉冲重复周期工作方式下的杂波抑制方案,进行了三种不同脉冲重复周期组合条件下的地杂波抑制性能分析和数值仿真。在雷达发射单一重复周期信号时,与高斯模型自适应处理方法相比,PTDM方法的信号参数估计精度更高;在雷达采用参差双重复周期时,与谱矩估计方法相比,PTDM法具有较高的杂波抑制性能;当应用于多重脉冲重复周期时,与参差双重重复周期相比,杂波抑制效果得到进一步提升。仿真结果及分析表明,在雷达多重脉冲重复周期工作方式下,所提出的杂波抑制方案较好克服了常规技术的局限性,实现了地杂波的有效抑制。
祝青林,王丽娜,卞若玢,王秀萍[5]（2013）在《基于GIS的大连冰雹分布与地形因子的相关分析》文中指出利用1971—2010年大连地区64个乡镇冰雹观测资料和1∶50 000数字高程模型,选择和设计对冰雹空间分布可能有影响的地形因子,如海拔高度、坡度、坡向、地形起伏度和地形切割深度等,采用数字地形分析、不规则窗口统计等方法研究冰雹分布与地形因子间的相关关系。结果表明:地形高程、西北偏西坡向和地形切割深度是影响大连地区冰雹分布的主要地形因子。地形高程抬升下的强对流天气系统利于降雹;西北偏西坡向利于冰雹的形成;地形起伏显着的区域更有利于冰雹的形成和降落。建立冰雹与地形因子间的回归方程,模拟大连地区的冰雹空间分布,结果显示大连地区冰雹最严重区域位于瓦房店和普兰店北部地区,沿海及南部地区冰雹较少。
洪延超,雷恒池[6]（2012）在《云降水物理和人工影响天气研究进展和思考》文中研究表明云降水物理和人工影响天气密不可分,云降水物理为人工影响天气提供理论基础,人工影响天气是云降水物理一个重要应用领域。目前我国人工影响天气规模、经费投入已达世界之最,人工影响天气工程正在建设之中。论文简要回顾了我国云物理研究和人工影响天气的发展过程,评述研究工作取得的进展,思考我国人工影响天气在新形势下进一步的发展的问题,显得尤为重要。几十年来,我国开展了一系列云雾降水的外场观测研究和人工影响天气的外场试验研究,云和降水物理以及人工影响天气的理论和技术研究不断取得进展,数值云模式和中尺度模式的模拟研究水平有了长足的进步,在云和降水物理过程和降水机制研究、云的微物理结构、云水资源和人工增雨潜力评估、催化条件预测、催化剂和催化技术等方面取得了显着进展。论文最后指出,目前的人工影响天气需要加强人工影响天气核心技术研究,并提出了需要进一步研究的云和降水物理中的有关科学问题。
杜文婷[7]（2012）在《基于气象雷达数据对灾害性天气识别的算法研究》文中指出多普勒天气雷达以其较高的时空分辨率成为中小尺度灾害性天气监测和预警的主要工具之一。多普勒天气雷达可以提供回波强度、径向速度、速度谱宽等基本产品,在此基础上应用不同的算法模型可以得到不同特性的二次产品。二次产品的准确性主要依赖于算法设计结构的严密性和阈值的精准性。自从美国的WSR-88D雷达开展业务应用以来,在灾害天气回波的识别方面,建立了不少算法。我国学者也进行了相应的研究和本地化工作,提出了适应本地区气候条件的算法阈值,但基本上都是针对某种灾害性天气进行单独研究。本文将几种主要灾害性天气进行了综合集中性的识别,并设计相应的识别软件,比较全面、系统,有一定的新意。本文作者对最近几年江苏省和安徽省的灾害性天气的雷达数据进行分析归纳,将具体的结果总结如下：1、利用雷达回波强度、回波顶高、风暴剖面45dBZ强回波的高度、垂直积分液态水含量、VIL密度等5个判别因子建立识别冰雹云的多因子判别方程；2、应用SCIT算法得到风暴单体质心的垂直高度在一个体扫中下降的高度,确定该风暴单体是否为下击暴流警戒区；若是,在一维径向速度图（V-PPI）上相应地区是否出现速度强辐散,从而确定该地区是否会出现下击暴流天气；3、应用观测区内雨量计资料订正雷达回波强度反演的雨强；再利用雷达回波强度反演大面积的定量降水,通过雷达探测较大范围内的降水分布确定区域内的总降水量。根据以上的结果,建立灾害性天气识别的算法模块。应用灾害性天气的算法模块对2007年7月25日发生于江苏苏北地区的冰雹、雷雨、大风强对流天气进行识别,可以将出现下击暴流的可能位置和时间、冰雹的可能位置和时间提前1-2个体扫识别出来。对于此次天气过程中可能会出现的灾害性天气,算法可以提前1-2个体扫识别出来,识别效果较好。
闵晶晶[8]（2012）在《京津冀地区强对流天气特征和预报技术研究》文中认为本文利用京津冀地区基本气象站观测资料、多普勒天气雷达资料、FY-2C静止卫星资料、NCEP再分析资料、北京快速更新循环数值预报（BJ-RUC）模式资料,首先采用气候统计分析、分区统计及集中度（期）等方法,分析了京津冀地区雷暴大风、冰雹、短时强降水三类强对流天气的时空、强度分布特征,并研究了近30年冰雹的气候变化趋势特征及成因。然后基于自组织特征映射方法（SOM）对发生强对流天气的天气形势进行客观分型,采用平均概率方法（PRO）、神经元网络方法（ANN）和基于SOM的神经元网络方法（ASOM）,研究了四类不同天气形势下强对流天气的预报模型,并对其48h内的强对流天气区域预报进行了检验；利用典型个例构建了冰雹天气的中尺度概念模型,分别选取与降雹相关性好的热力、动力参数作为预报因子,研究了基于综合指标叠套法（Ingredients-Based Methodology）建立冰雹天气的单站点逐1h预报模型。最后基于数学形态学的改进TITAN算法对风暴单体的识别、跟踪技术,通过分析京津冀地区冰雹云和雷雨云的雷达回波统计特征,研究了冰雹天气提前识别和预警方法。主要研究结果如下：（1）京津冀地区强对流天气的统计特征：京津冀地区雷暴大风多发生在5月上旬到6月中旬,冰雹主要出现在6月中旬到7月上旬,短时强降水则主要发生在7月中旬到8月中旬,并且具有明显的日变化和局地性特征。50%以上的短时强降水或雷暴大风天气会伴随其他天气的发生,90%以上的冰雹天气会伴有雷暴大风或短时强降水现象。近30年冰雹存在2.0～2.5a的变化周期,且呈明显减少趋势,其突变点发生在1993年；北部地区比南部地区的减少幅度要大,山地地区比平原地区减少幅度要大。200hPa西风急流中心西移、0℃层抬升和0℃到-20℃之间的厚度减小可能是造成近30年冰雹减少的主要原因。（2）强对流天气的天气形势客观分型：5-9月发生强对流天气的天气形势进行客观分型,分型结果依次为：暖湿切变型、冷涡型、西北气流型、西风槽型。其中,西北气流型和冷涡型出现强对流天气的概率最高,达65%以上,暖湿切变型次之,西风槽型最低。（3）传统预报因子选取方法和ANN方法的改进：通过分析预报因子与预报量之间相关系数的空间分布,利用相关性较大的主要影响区域提炼出的组合预报因子可以消除单站因子的局限性,相比传统方法,改进的选取方法获取的预报因子与预报量之间的相关性都有不同程度的提高,最高达到17%。改进的ANN方法在网络训练中可以自动网络结构和学习训练参数,还能有效的解决网络模型泛化能力差和局部极小等问题。通过拟合正弦曲线的试验,改进算法与标准函数的拟合曲线更为接近,平均误差较小,拟合效果优于传统ANN算法。（4）强对流天气潜势预报建模技术：对比3种预报方法对新样本的试报结果,检验结果表明,改进ANN方法的预报效果最优,ASOM方法次之,PRO方法预报结果最差,并且3种预报方法对白天（北京时08：00-20：00时段）的预报效果比晚上（北京时20：00-08：00时段）的预报结果要好。（5）典型冰雹天气过程的诊断：冰雹发生前,对流有效位能（CAPE）有一个明显增大的过程,只。廓线呈弓状,与之相对应,对流抑制能量（CIN）有一个减小的过程,使得层结不稳定显着加大,同时,0-3km垂直风切变（SHR）明显增大；造成降雹的超级单体风暴,在发展成熟阶段,多普勒雷达图上呈现出弓形回波、底层弱回波区和中高层悬垂回波区及三体散射现象,降雹前垂直液态含水量（VIL）出现明显跃增现象。（6）BJ-RUC系统对地面基本要素的预报效果的评估：研究结果表明,系统对2m温度、10m风速、逐1h降水量的预报结果整体偏高,对2m相对湿度的预报偏低,平均误差随着预报时效的增长逐渐增大,0-12h内的预报性能优于12-24h,同时,系统能很好的预报出各要素的日变化,2m温度的预报与实况最为接近。整体上,BJ-RUC系统对高空和地面要素的预报性能较好。（7）冰雹天气单站点的短时预报技术：4种天气型预报结果的平均临界成功指数（CSI）为15.8%,因为受选取样本的限制,冰雹样本占总样本的比例较低,造成虚假报警率（FAR）较高。同时,K指数、（T-TD）850、V300、θse950均是冰雹天气预报的较好消空因子。（8）冰雹临近预报和提前识别技术：雹云提前识别模型的预报结果CSI达到82%,冰雹预警模型的预报结果CSI达到了90%。相比基于单参数统计阈值的雹云提前识别和预警方法,利用选取指标建立的提前识别和预警模型对冰雹的预报效果更好。
姚展予[9]（2008）在《中国气象科学研究院人工影响天气工作50年回顾》文中指出中国气象科学研究院人工影响天气工作,在过去的50年中,围绕人工增雨技术与外场试验、雹云物理与人工防雹、雾结构观测与人工消雾、云的宏观结构与云图、云降水模式与数值模拟、云物理室内实验与催化剂及催化技术等方面开展了大量的研究工作,取得了丰硕的研究成果,很多研究成果在我国人工影响天气业务实践中已经得到广泛的应用,发挥了实际效益。
王瑾[10]（2008）在《基于强对流数值模拟的贵州冰雹识别及临近预报方法研究》文中提出本论文使用贵州区域雷达网的多雷达拼图资料,以及504个防雹炮点的冰雹观测资料和其它资料（NCEP资料及DEM资料）,通过分析研究贵州冰雹的雷达统计特征,对各种技术进行综合集成,建立有效的冰雹天气识别方法;并在此基础上,通过区域雷达资料同化技术的应用,建立基于强风暴数值预报的冰雹等强对流天气的临近预报方法,提供未来3小时内贵州区域冰雹的移动和发展的预报。论文的主要研究内容和研究成果如下:采用气候统计分析和基于GIS的数字地形分析、分区统计和图像分类方法,研究了贵州降雹的气候统计特征,并在此基础上研究冰雹分布与地形高程、坡向、坡度及地形切割深度的关系。研究表明,贵州降雹的空间分布与海拔高度、地形和下垫面性质等关系密切,具有明显的局地性特征。地形高程是影响贵州降雹分布的最主要地形影响因子。年平均降雹日数随地形高程增加呈增加趋势,在高程1000-1500m增加明显;微观地形因子如坡向和坡度对降雹日数的变异并没有显着性影响,但大范围的地势抬升及暖湿空气的迎风坡有利于降雹;地形切割深度并不是年平均降雹日数差异的显着性影响因子;纬度位置的不同,由于受暖湿空气影响程度不同及热力条件的差异,也是影响平均降雹日数差异的因子之一;根据3个影响因子建模获得的方程及贵州冰雹风险分区图,经统计检验和与历史乡镇降雹资料比较,具有较好的一致性。通过订立一定的规则,使用贵州504个防雹炮点的冰雹观测资料及贵州2005、2006年8次贵阳雷达站冰雹个例观测资料,使用“时间窗”方法间接地将风暴单体与降雹记录相联系,从而建立了冰雹算法校验数据库,然后通过对降雹校验数据库的统计分析,使用探测概率（POD）、虚警率（FAR）、临界成功指数（CSI）来检验冰雹探测算法。POSH的强冰雹探测算法的总体评估结果表明,30%的POSH强冰雹冰雹预警阈值在贵州地区获得最高的CSI评分,但这个阈值在每一次强冰雹的预警时也并未都获得最佳的结果。预警阈值选择模式（WTSM,即根据冻结层高度动态选择每一天的SHI的预警阈值）在不同地区气候状况下的差异,是导致缺省的POSH算法在贵州地区应用不佳的最主要的原因,这也说明对冰雹探测算法的局地性适用评估是非常必要的。通过对WTSM的调整,我们改进了原来的POSH算法,对它的重新评估结果表明,改进的POSH算法降低了识别的虚警率,对贵州地区的强冰雹识别效果还是相当好的。采用局部空间插值方法将雷达资料插值到规则的直角坐标网格点上,然后通过最大值法进行多雷达拼图;使用多雷达三维插值拼图产品,实现基于格点的垂直累计含水量、垂直累计含水量密度、强冰雹指数及强冰雹概率等强冰雹诊断因子,并加入冰雹地形影响因子,改进强冰雹概率算法。通过对一次发生在贵州西北部到中部一线的冰雹过程的成功诊断识别,说明了我们所开发的基于多雷达拼图的新的强冰雹诊断产品对识别贵州地区的强降雹是有比较好的效果的。以ARPS模式及其资料三维同化系统ARPS3DVAR和复杂云分析模块为研究平台,使用贵阳多普勒雷达的体扫观测资料,对一次强雷暴天气过程进行研究,分析了雷达反射率因子资料对云微物理量场的同化问题,并分析了雷达资料质量控制对同化的影响。在数值试验中使用了双层单向嵌套网格,在3km网格上设计了三个数值试验,分别使用不同的雷达反射率同化方案反演水凝物场。研究表明,数值试验中两个不同的云分析方案都能同化出合理的云水场和水凝物场,同时因为水凝物场的调整,位温场和垂直速度场也得到了很好的响应;与没有使用云分析方案的试验比较,使用了云分析方案同化雷达资料的试验,因为在初始时刻能够调整出一个合理的云微物理量场,抓住了对流风暴的主要特征,因此能够减少模式的热启动时间,更准确地模拟出初始时刻和短时的风暴的主要结构和演变特征,而没有使用云分析方案的试验在2到3小时后才调整出一个位置有较大偏差的水凝物场,因此,雷达反射率资料的同化在强对流风暴的模拟中起到了一个非常关键的作用。利用基于格点冰雹识别的研究成果,结合ARPS风暴数值模式的输出结果,提出基于风暴数值模式的冰雹临近预报方法,即用风暴数值预报的水物质场反演的反射率因子场作为冰雹的预报因子,并通过建立基于格点的强冰雹识别算法作为冰雹预报模型,从而对冰雹的落区及大小做出预报。与一般的冰雹预报模型相比,新的方法有以下特点:选取的冰雹预报因子物理意义更加明确,更加全面;建立的冰雹预报模型比较稳定;建立冰雹预报模型的过程相对简单。新的方法在一次强冰雹过程中得到了成功应用,在3h的临近预报中基本准确预报了强冰雹的落区位置。
二、多波长雷达识别冰雹的数值研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多波长雷达识别冰雹的数值研究（论文提纲范文）
（1）基于双偏振天气雷达的水凝物相态识别技术研究进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 相态识别技术研究进展 |
| 2.1 基于模糊逻辑模型的水凝物相态识别（HCA) |
| 2.2 基于神经网络模型的水凝物相态识别(HCA) |
| 2.3 基于聚类模型的水凝物相态识别（HCA) |
| 2.4 其他智能算法 |
| 3 相态识别应用研究进展 |
| 3.1 冰雹观测 |
| 3.2 降雨观测 |
| 3.3 降雪观测 |
| 4 水凝物相态识别的验证方式 |
| 4.1 飞机测量验证 |
| 4.2 设置模拟天气场景验证 |
| 4.3 与地面观测对比验证 |
| 5 结语 |
（2）地基激光雷达网数据质量控制方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 数据质量研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 激光雷达技术发展现状 |
| 1.2.2 数据质量控制研究现状 |
| 1.3 米散射激光雷达及差分激光雷达 |
| 1.3.1 米散射激光雷达原理 |
| 1.3.2 差分激光雷达原理 |
| 1.4 影响数据质量的因素 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 1.5.1 本文重点关注的问题 |
| 1.5.2 本文的主要内容及目录结构 |
| 第二章 激光雷达数据质量影响因素 |
| 2.1 光机结构的影响 |
| 2.2 电子学模块的影响 |
| 2.3 其他硬件的影响 |
| 2.4 外界环境的影响 |
| 2.5 反演算法对数据质量的影响 |
| 2.6 现有订正方法及问题 |
| 2.6.1 接收口径均匀性标定 |
| 2.6.2 几何重叠因子的标定 |
| 2.6.3 接收光轴瑞利散射标定 |
| 2.6.4 太阳光度计标定 |
| 2.6.5 能见度仪标定 |
| 2.6.6 微波辐射器标定 |
| 2.6.7 拉曼雷达标定 |
| 2.6.8 球载消光仪标定 |
| 2.6.9 球载紫外荧光臭氧分析仪标定 |
| 2.7 本章小节 |
| 第三章 激光雷达硬件故障数据识别方法 |
| 3.1 识别方法原理 |
| 3.2 识别前的数据检验 |
| 3.2.1 背景基线检验 |
| 3.2.2 僵值检验 |
| 3.2.3 异常值检验 |
| 3.3 米散射激光雷达硬件故障数据识别方法 |
| 3.3.1 建立米散射激光雷达已知硬件故障训练集 |
| 3.3.2 米散射激光雷达硬件故障识别函数的建立 |
| 3.3.3 识别效果分析及算法评估 |
| 3.4 差分雷达硬件故障数据识别方法 |
| 3.4.1 建立差分激光雷达已知硬件故障训练集 |
| 3.4.2 差分激光雷达硬件故障识别函数的建立 |
| 3.4.3 识别效果分析及算法评估 |
| 3.4.4 臭氧雷达典型故障类型的分类 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 激光雷达故障检验及数据修正 |
| 4.1 故障检验 |
| 4.1.1 米散射激光雷达报警检验 |
| 4.1.2 差分激光雷达报警检验 |
| 4.2 数据修正 |
| 4.2.1 米散射雷达故障数据修正 |
| 4.2.2 差分雷达故障数据修正 |
| 4.3 本章小节 |
| 第五章 激光雷达网数据订正方法 |
| 5.1 单台雷达订正方法 |
| 5.2 组网雷达订正方法及结果验证 |
| 5.2.1 组网雷达的订正方法 |
| 5.2.2 数据 |
| 5.2.3 雷达比的影响因子分析 |
| 5.2.4 结果验证 |
| 5.3 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 存在的问题及下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（3）双偏振雷达的资料质量分析，相态识别及组网应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 双偏振雷达特点及其参量的物理含义 |
| 1.3 双偏振业务雷达的发展及研究进展 |
| 1.3.1 美国业务化天气雷达的双偏振升级计划 |
| 1.3.2 美国业务化双偏振雷达的应用进展 |
| 1.3.3 双偏振雷达相态识别方法的研究进展 |
| 1.3.4 国内业务化双偏振雷达的发展现状和规划 |
| 1.4 问题的提出 |
| 1.5 本文研究的目标和内容 |
| 第二章 双偏振业务雷达的数据质量分析及其质量控制方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非降水回波对双偏振数据的影响分析 |
| 2.2.1 地物及其部分波束遮挡的影响 |
| 2.2.2 地物抑制对气象信号的影响 |
| 2.2.3 复杂电磁环境的影响 |
| 2.2.4 晴空回波的影响 |
| 2.3 电磁波的传播和散射特性对双偏振数据的影响分析 |
| 2.3.1 雷达对小雨及冰相粒子的不敏感 |
| 2.3.2 米散射效应的影响 |
| 2.3.3 雷达波束体积随距离增大的影响 |
| 2.3.4 退极化效应的影响 |
| 2.3.5 降雨衰减的影响 |
| 2.4 雷达硬件的限制对双偏振数据的影响分析 |
| 2.4.1 距离折叠的影响 |
| 2.4.2 数据噪声的影响 |
| 2.4.4 弱信噪比的影响 |
| 2.4.5 雷达硬件导致的标定误差 |
| 2.5 数据质量控制流程及数据质量检验方法 |
| 2.5.1 数据质量控制流程 |
| 2.5.2 数据质量的检验方法 |
| 2.5.3 数据质量系数及其作用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 双偏振业务雷达相态识别算法的本地化及其验证 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常见降水相态的双偏振参量特征 |
| 3.3 双偏振降水相态识别算法 |
| 3.3.1 算法总体流程 |
| 3.3.2 模糊逻辑方法及其隶属函数 |
| 3.3.3 融化层的识别 |
| 3.3.4 经验阈值检查 |
| 3.4 相态识别参数的本地化 |
| 3.4.1 基于统计的参数本地化方法 |
| 3.4.2 数据质量系数的计算阈值 |
| 3.4.3 S波段雷达隶属函数参数 |
| 3.4.4 X波段雷达隶属函数参数 |
| 3.5 相态识别结果的验证 |
| 3.5.1 相态识别结果与探空对比 |
| 3.5.2 相态识别结果与地面降雹对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 双偏振业务雷达基数据组网技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 雷达三维组网拼图算法 |
| 4.2.1 拼图流程及笛卡尔坐标系的转换方法 |
| 4.2.2 极坐标数据的插值方法 |
| 4.2.3 不同雷达共同覆盖区的选取方法 |
| 4.3 华南S波段双偏振业务雷达网组网试验 |
| 4.3.1 雷达站点及组网方案介绍 |
| 4.3.2 双偏振参量的组网拼图 |
| 4.3.3 本方法的优点和不足 |
| 4.4 南京X波段双偏振科研雷达网与业务雷达融合组网试验 |
| 4.4.1 雷达站点及组网方法介绍 |
| 4.4.2 衰减订正前后的回波结构对比 |
| 4.4.3 X波段雷达与S波段雷达的融合组网拼图 |
| 4.4.4 本方法的优点和不足 |
| 4.5 北京X波段双偏振业务雷达网独立组网试验 |
| 4.5.1 雷达站点及组网方法介绍 |
| 4.5.2 X波段雷达独立组网的拼图 |
| 4.5.3 X波段雷达网与S波段业务雷达的对比 |
| 4.5.4 本方法的优点和不足 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 华南双偏振业务雷达对飑线的观测分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 飑线发生的天气背景 |
| 5.3 双偏振雷达对飑线的观测分析 |
| 5.3.1 飑线的水平结构演变 |
| 5.3.2 飑线的垂直结构演变 |
| 5.4 双偏振雷达飑线的微物理特征分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 华南双偏振业务雷达联合相控阵雷达对超级单体的观测分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 华南强对流外场试验及设备标定介绍 |
| 6.2.1 外场试验介绍 |
| 6.2.2 设备标定检查 |
| 6.3 超级单体发生的天气背景 |
| 6.4 双偏振和相控阵雷达对超级单体的观测分析 |
| 6.4.1 超级单体的演变过程 |
| 6.4.2 超级单体的典型双偏振参量特征 |
| 6.4.3 超级单体的地面观测特征 |
| 6.4.4 相控阵雷达的快速扫描结果 |
| 6.4.5 相态识别产品与常规雷达产品的对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与讨论 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 论文的特色和创新点 |
| 7.3 存在的问题和未来的研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）多普勒气象雷达湍流目标检测与信号处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 湍流建模 |
| 1.2.2 湍流检测 |
| 1.2.3 降水粒子相态识别 |
| 1.2.4 解速度模糊技术 |
| 1.2.5 杂波抑制技术 |
| 1.3 本文主要内容和章节安排 |
| 2 气象目标与探测 |
| 2.1 电磁波传播特性 |
| 2.1.1 电磁波在大气中的散射 |
| 2.1.2 电磁波在大气中的衰减 |
| 2.1.3 电磁波在大气中的折射 |
| 2.2 气象目标回波信号 |
| 2.2.1 气象目标特性 |
| 2.2.2 回波信号特性 |
| 2.2.3 回波信号仿真 |
| 2.3 气象目标探测 |
| 2.3.1 多普勒气象雷达基本组成 |
| 2.3.2 气象雷达方程 |
| 2.3.3 降水区域探测 |
| 2.3.4 冰雹区域探测 |
| 2.3.5 湍流区域探测 |
| 2.3.6 下击暴流探测 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 湍流目标的建模与检测方法 |
| 3.1 湍流风场建模 |
| 3.1.1 大气湍流风场特性 |
| 3.1.2 湍流Von Karman模型 |
| 3.1.3 湍流Dryden模型 |
| 3.1.4 湍流风场建模仿真 |
| 3.1.5 湍流模型分析及对比 |
| 3.2 湍流回波信号检测 |
| 3.2.1 湍流回波信号建模 |
| 3.2.2 回波信号谱矩估计 |
| 3.2.3 基于涡旋耗散率的湍流判定 |
| 3.2.4 湍流判定算法分析 |
| 3.2.5 仿真结果与分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 双线偏振多普勒气象雷达降水测量数据分析 |
| 4.1 双线偏振多普勒气象雷达的测量参数 |
| 4.1.1 雷达基本组成 |
| 4.1.2 水平和垂直反射率因子 |
| 4.1.3 差分反射率 |
| 4.1.4 零延迟的相关系数 |
| 4.1.5 比差分相位 |
| 4.1.6 偏振参量的组合测量 |
| 4.2 FHC降水粒子相态识别法 |
| 4.2.1 模糊化 |
| 4.2.2 推理规则 |
| 4.2.3 合成 |
| 4.2.4 去模糊化 |
| 4.3 相态识别实测数据分析 |
| 4.3.1 平面位置扫描(PPI)方式下实测数据分析 |
| 4.3.2 距离高度扫描(RHI)方式下实测数据分析 |
| 4.4 基于降水粒子相态实测数据的湍流特征分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多普勒气象雷达解速度模糊方法 |
| 5.1 速度模糊 |
| 5.2 模糊速度修正技术 |
| 5.2.1 平面位置扫描(PPI)方式下速度模糊修正 |
| 5.2.2 平面位置扫描(PPI)方式下算法仿真 |
| 5.2.3 距离高度扫描(RHI)方式下速度模糊修正 |
| 5.2.4 距离高度扫描(RHI)方式下算法仿真 |
| 5.3 参差脉冲重复周期技术 |
| 5.3.1 基本原理 |
| 5.3.2 参差双PRT技术算法及仿真分析 |
| 5.3.3 MPRT技术算法及仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 多普勒气象雷达PTDM杂波抑制方法 |
| 6.1 地杂波及分析 |
| 6.1.1 地杂波特性 |
| 6.1.2 地杂波及总回波信号功率谱 |
| 6.2 PTDM杂波抑制技术 |
| 6.2.1 基本原理 |
| 6.2.2 算法仿真分析 |
| 6.2.3 扩展应用于SPRT技术原理 |
| 6.2.4 应用于SPRT技术算法仿真分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文及参加科研情况 |
（5）基于GIS的大连冰雹分布与地形因子的相关分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 地理因子提取 |
| 1.2.1 坡度 |
| 1.2.2 坡度变率 |
| 1.2.3 坡向 |
| 1.2.4 地形起伏度 |
| 1.2.5 地形切割深度 |
| 1.3 不规则空间窗口分析法 |
| 1.4 数据运算 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 冰雹与地理高程的关系 |
| 2.2 冰雹与经度和纬度的关系 |
| 2.3 冰雹与坡向和坡度的关系 |
| 2.4 冰雹与地形起伏度和地形切割深度的关系 |
| 2.5 基于地理因子的降雹空间分布模拟及检验 |
| 3 结论与讨论 |
（6）云降水物理和人工影响天气研究进展和思考（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 云降水物理研究 |
| 2.1 云中粒子和微物理结构 |
| 2.2 云中粒子增长及降水形成机制 |
| 2.3 云和降水的发展过程 |
| 3 人工影响天气的理论研究 |
| 3.1 冰雹云物理和人工防雹研究 |
| 3.2 工增雨理论研究 |
| 4 研究思考 |
| 5 总结 |
（7）基于气象雷达数据对灾害性天气识别的算法研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 国内外研究的历史和现状 |
| 1.1.1 国内外关于天气雷达资料的应用研究 |
| 1.1.2 国内外关于灾害性天气雷达识别算法研究 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 第二章 灾害性天气的雷达回波特征 |
| 2.1 多普勒天气雷达识别回波的理论基础 |
| 2.1.1 多普勒天气雷达探测的原理 |
| 2.1.2 多普勒天气雷达的工作流程 |
| 2.2 几种主要灾害性天气的雷达回波特征 |
| 2.2.1 冰雹云回波 |
| 2.2.2 下击暴流回波 |
| 2.2.3 强降水回波 |
| 2.2.4 中气旋 |
| 2.2.5 龙卷回波 |
| 2.2.6 超级单体风暴和多单体风暴 |
| 第三章 几种主要灾害性天气雷达识别算法 |
| 3.1 风暴体识别算法 |
| 3.2 冰雹云识别算法 |
| 3.3 下击暴流识别算法 |
| 3.4 雷达测量强降水算法 |
| 3.5 低空风切变识别算法 |
| 3.6 中气旋(M)和龙卷式涡旋特征(TVS)算法 |
| 第四章 数据前期处理及程序设计 |
| 4.1 雷达数据说明 |
| 4.2 数据质量控制 |
| 4.2.1 雷达坏图处理 |
| 4.2.2 缺失数据填补 |
| 4.2.3 非降水回波的去除 |
| 4.2.4 速度退模糊处理 |
| 4.3 模块识别阈值设定 |
| 4.4 模块识别算法设计 |
| 4.4.1 风暴单体识别算法流程图 |
| 4.4.2 冰雹云识别算法流程图 |
| 4.4.3 下击暴流识别算法流程图 |
| 4.4.4 雷达测量强降水算法流程图 |
| 4.4.5 低空风切变识别算法流程图 |
| 4.4.6 中气旋(M)和龙卷式涡旋TVS识别算法流程图 |
| 第五章 灾害性天气实例分析 |
| 5.1 实况描述 |
| 5.2 天气背景概况 |
| 5.3 实测雷达数据分析 |
| 5.4 算法识别结果分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文存在的不足和展望 |
| 参考文献 |
| 附录 CINKAD SA/SB雷达据格式 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（8）京津冀地区强对流天气特征和预报技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、意义和目的 |
| 1.2 强对流天气的国内外研究进展 |
| 1.2.1 强对流天气的天气形势和环境条件 |
| 1.2.2 强对流天气的潜势预报 |
| 1.2.3 强对流天气的短临预报 |
| 1.3 冰雹研究现状 |
| 1.3.1 冰雹形成机理 |
| 1.3.2 冰雹的雷达特征和识别方法 |
| 1.3.3 冰雹短临预报 |
| 1.4 论文主要内容、研究方法和使用资料 |
| 1.4.1 论文主要内容 |
| 1.4.2 论文研究方法 |
| 1.4.3 论文使用资料 |
| 第二章 京津冀地区强对流天气特征分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 强对流天气的时空分布特征 |
| 2.2.1 资料和方法 |
| 2.2.2 强对流天气的气候概率 |
| 2.2.3 强对流天气的时间分布特征 |
| 2.2.4 强对流天气的空间分布特征 |
| 2.2.5 强对流天气的强度特征 |
| 2.3 冰雹天气的气候特征 |
| 2.3.1 资料和方法 |
| 2.3.2 气候区划分 |
| 2.3.3 冰雹的年际和年代际变化 |
| 2.3.4 冰雹的变化周期 |
| 2.3.5 冰雹的集中度和集中期 |
| 2.3.6 冰雹的气候突变分析 |
| 2.4 冰雹变化趋势成因分析 |
| 2.4.1 风场 |
| 2.4.2 温度场 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于SOM天气分型的强对流天气特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SOM方法介绍 |
| 3.2.1 天气分型概述 |
| 3.2.2 SOM的工作原理 |
| 3.2.3 SOM的具体算法 |
| 3.3 天气形势聚类分型 |
| 3.3.1 天气分型 |
| 3.3.2 分型结果统计 |
| 3.3.3 各型形势场和强对流天气 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 强对流天气预报因子选取和客观预报方法改进 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 资料 |
| 4.3 改进的预报因子选取方法 |
| 4.3.1 传统方法 |
| 4.3.2 改进方法的思路 |
| 4.3.3 改进方法的应用 |
| 4.3.4 改进方法的检验 |
| 4.4 改进的人工神经网络方法(ANN) |
| 4.4.1 传统BP方法 |
| 4.4.2 改进的BP算法 |
| 4.4.3 传统和改进方法的模拟试验 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 京津冀地区强对流天气潜势预报方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 资料 |
| 5.2.1 实况资料 |
| 5.2.2 数值产品资料 |
| 5.3 潜势预报方法改进 |
| 5.3.1 概率预报方法(PRO方法) |
| 5.3.2 神经元网络方法(ANN方法) |
| 5.3.3 聚类方法(ASOM方法) |
| 5.4 三种潜势预报方法的效果对比分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 一次大冰雹过程的中尺度特征和成因分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 天气实况和环流形势 |
| 6.3 中尺度系统结构特征和发生发展 |
| 6.3.1 中尺度对流系统 |
| 6.3.2 强风暴系统 |
| 6.4 大冰雹过程的成因分析 |
| 6.4.1 不稳定层结条件 |
| 6.4.2 水汽条件 |
| 6.4.3 风的垂直切变 |
| 6.4.4 触发机制 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 基于BJ—RUC输出产品诊断参数的冰雹短时预报 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 BJ-RUC系统模式地面要素预报效果评估 |
| 7.2.1 BJ-RUC系统简介 |
| 7.2.2 资料与方法 |
| 7.2.3 地面要素预报效果检验 |
| 7.2.4 日变化预报效果检验 |
| 7.2.5 累积降水量预报效果检验 |
| 7.3 冰雹中尺度概念模型 |
| 7.3.1 暖湿切变型 |
| 7.3.2 冷涡型 |
| 7.3.3 西北气流型 |
| 7.3.4 西风槽型 |
| 7.4 基于综合指标叠加法的冰雹单站点预报 |
| 7.4.1 资料及方法 |
| 7.4.2 预报因子的选取 |
| 7.4.3 预报因子的物理意义 |
| 7.4.4 基于综合指标叠加法的冰雹单站点预报 |
| 7.5 小结 |
| 第八章 基于雷达三维格点参数的冰雹提前识别预警方法探索 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 资料选取和处理方法 |
| 8.2.1 资料选取 |
| 8.2.2 雷达资料的三维格点插值方法 |
| 8.3 冰雹识别参数 |
| 8.3.1 组合反射率因子(CR)和高度(CRH) |
| 8.3.2 回波底高(EL)和回波顶高(ET) |
| 8.3.3 强回波45dBZ底高(RL)和顶高(RU) |
| 8.3.4 垂直累积液态含水量(VIL) |
| 8.3.5 垂直累积液态含水量密度(DVIL) |
| 8.3.6 强冰雹指数(SHI) |
| 8.3.7 强冰雹概率(POSH)和最大预期冰雹尺寸(MEHS) |
| 8.4 风暴单体的识别和跟踪 |
| 8.4.1 单体识别和跟踪方法介绍 |
| 8.4.2 单体识别最低阈值(T_(zmin))选取 |
| 8.5 降雹单体的选取 |
| 8.6 风暴单体雷达参数追踪结果对比分析 |
| 8.7 冰雹识别参数的选取及特征 |
| 8.7.1 静态指标 |
| 8.7.2 动态指标 |
| 8.8 基于ANN的冰雹提前识别方法及预警 |
| 8.8.1 冰雹提前识别方法 |
| 8.8.2 降雹的识别及预警 |
| 8.9 小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 主要工作和研究成果 |
| 9.2 论文特色与创新点 |
| 9.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于强对流数值模拟的贵州冰雹识别及临近预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题的意义 |
| 1.2 多普勒雷达应用综述 |
| 1.2.1 天气雷达的发展简史 |
| 1.2.2 对强对流天气的监测和预警 |
| 1.2.2.1 对流风暴的识别和跟踪 |
| 1.2.2.2 对流风暴强弱的判断 |
| 1.2.2.3 强对流天气的雷达识别 |
| 1.3 冰雹的形成机理及其雷达识别特征 |
| 1.3.1 冰雹云形成机理研究 |
| 1.3.2 冰雹云的雷达特征及识别算法 |
| 1.4 云微物理量调整的研究 |
| 1.5 强对流天气的临近预报 |
| 1.5.1 主要的临近预报方法 |
| 1.5.1.1 回波特征追踪法 |
| 1.5.1.2 交叉相关追踪法 |
| 1.5.1.3 强风暴数值模式 |
| 1.5.2 冰雹预报 |
| 1.5.2.1 形成冰雹天气的局地条件 |
| 1.5.2.2 国内外冰雹临近预报的研究状况 |
| 1.6 论文的目的、主要内容及技术方法 |
| 1.6.1 论文的目的 |
| 1.6.2 论文的主要内容 |
| 1.6.3 论文的主要思路及依托的技术方法 |
| 第2章 贵州降雹的时空分布特征及其与地形因子的关系分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 贵州冰雹的气候统计特征 |
| 2.2.1 降雹的空间分布特征 |
| 2.2.1 降雹的时间分布特征 |
| 2.2.2 冰雹的年际变化 |
| 2.2.3 冰雹的年代际变化 |
| 2.3 基于GIS的贵州冰雹分布与地形因子的关系分析 |
| 2.3.1 资料及预处理 |
| 2.3.1.1 资料 |
| 2.3.1.2 冰雹资料处理 |
| 2.3.1.3 地形因子提取 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 2.3.2.1 分类区统计 |
| 2.3.2.2 贵州降雹风险区划图的制作 |
| 2.3.3 贵州冰雹分布与地形因子的关系分析 |
| 2.3.3.1 年平均降雹日数的正态性检验 |
| 2.3.3.2 降雹分布与地形高程的关系 |
| 2.3.3.3 降雹分布与地形坡向的关系 |
| 2.3.3.4 降雹分布与地形切割深度及地形坡度的关系 |
| 2.3.3.5 贵州降雹分布与地理位置的关系 |
| 2.3.3.6 贵州降雹风险区划图的制作 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 WSR-88D冰雹探测算法在贵州地区的评估检验 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 WSR-88D冰雹探测算法 |
| 3.2.1 SCIT风暴识别算法 |
| 3.2.2 任意大小冰雹的探测算法 |
| 3.2.3 强冰雹的探测算法 |
| 3.3 资料和方法 |
| 3.3.1 检验数据库的建立规则 |
| 3.3.2 应用规则建立校验数据库的例子 |
| 3.3.3 探测算法统计检验方法 |
| 3.4 结果分析 |
| 3.4.1 SCIT风暴识别和跟踪算法评估检验 |
| 3.4.2 任意大小冰雹探测的评估检验 |
| 3.4.3 POSH算法的评估检验及改进 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于多雷达三维插值格点强冰雹诊断因子及冰雹地形影响因子的强冰雹识别方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法 |
| 4.2.1 雷达资料三维格点插值方法 |
| 4.2.1.1 直角坐标系到球坐标系的转换 |
| 4.2.1.2 插值方案 |
| 4.2.1.3 多雷达拼图方案 |
| 4.2.2 冰雹识别参数 |
| 4.2.2.1 垂直累积液态水含量 |
| 4.2.2.2 垂直累积液态水含量密度 |
| 4.2.2.3 强冰雹指数 |
| 4.2.2.4 强冰雹概率 |
| 4.2.2.5 冰雹地形影响因子 |
| 4.3 强冰雹诊断参数识别能力的统计评估 |
| 4.3.1 识别因子图像地理空间校正 |
| 4.3.2 GVIL诊断参数的强冰雹识别能力统计评估 |
| 4.3.3 GDVIL强冰雹诊断参数的统计特征 |
| 4.4 贵州地区强冰雹的综合识别策略 |
| 4.5 一次贵州强冰雹识别个例的结果及分析 |
| 4.5.1 多雷达三维格点插值及多雷达拼图 |
| 4.5.2 格点VIL（GVIL） |
| 4.5.3 格点VIL密度(GDVIL) |
| 4.5.4 与地形有关的强冰雹概率 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 ARPS模式及其三维变分同化系统介绍 |
| 5.1 动力学框架 |
| 5.2 物理过程 |
| 5.2.1 微物理方案 |
| 5.2.1.1 暖雨微物理参数化 |
| 5.2.1.2 冰相微物理方程 |
| 5.2.2 积云对流参数化方案 |
| 5.2.2.1 改进的Kain-Fritsch 方案 |
| 5.2.2.2 Kuo方案 |
| 5.3 三维变分同化系统 |
| 5.3.1 基本原理 |
| 5.3.2 多普勒径向速度直接同化观测算子 |
| 5.3.3 ARPS 3DVAR中的递归滤波器 |
| 第6章 CINRAD/CD雷达反射率因子同化对中尺度数值模式云微物理量场调整的分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 ARPS模式及云微物理量调整方案介绍 |
| 6.2.1 ARPS模式简介 |
| 6.2.2 ARPS模式的云分析方案 |
| 6.2.2.1 云水及云冰混合比场的分析 |
| 6.2.2.2 降水粒子形态的诊断 |
| 6.2.2.3 降水粒子场的雷达反射率因子同化分析方案 |
| 6.3 贵州一次强对流天气的ARPS模式同化及预报试验方案设计 |
| 6.3.1 个例选取 |
| 6.3.2 试验方案设计 |
| 6.4 云微物理量的同化及模式预报结果分析 |
| 6.4.1 云水、云冰场分析 |
| 6.4.2 降水粒子场的分析 |
| 6.4.3 云分析对模式初始场调整的影响分析 |
| 6.5 临近预报结果检验 |
| 6.6 主要结论及讨论 |
| 第7章 基于风暴数值模拟的冰雹临近预报方法研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 方法 |
| 7.2.1 基于格点冰雹识别算法的冰雹临近预报方法 |
| 7.2.1.1 反射率因子场的生成 |
| 7.2.1.2 格点冰雹识别算法 |
| 7.2.2 基于风暴识别跟踪的外推预报 |
| 7.3 个例选择及方案设计 |
| 7.4 结果分析 |
| 7.4.1 风暴识别跟踪及1 小时移动外推预报 |
| 7.4.2 风暴模式的临近预报能力检验 |
| 7.4.3 强冰雹的临近预报 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 论文的主要创新点 |
| 8.3 存在的问题的下一步的工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、多波长雷达识别冰雹的数值研究（论文参考文献）
- [1]基于双偏振天气雷达的水凝物相态识别技术研究进展[J]. 林青云,何建新,王皓,史朝,陈婉婷. 遥感技术与应用, 2020(03)
- [2]地基激光雷达网数据质量控制方法的研究[D]. 郑朝阳. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [3]双偏振雷达的资料质量分析，相态识别及组网应用[D]. 吴翀. 南京信息工程大学, 2018(01)
- [4]多普勒气象雷达湍流目标检测与信号处理研究[D]. 于莹洁. 西北工业大学, 2018(02)
- [5]基于GIS的大连冰雹分布与地形因子的相关分析[J]. 祝青林,王丽娜,卞若玢,王秀萍. 气象与环境学报, 2013(05)
- [6]云降水物理和人工影响天气研究进展和思考[J]. 洪延超,雷恒池. 气候与环境研究, 2012(06)
- [7]基于气象雷达数据对灾害性天气识别的算法研究[D]. 杜文婷. 南京信息工程大学, 2012(09)
- [8]京津冀地区强对流天气特征和预报技术研究[D]. 闵晶晶. 兰州大学, 2012(09)
- [9]中国气象科学研究院人工影响天气工作50年回顾[A]. 姚展予. 中国人工影响天气事业50周年纪念文集, 2008
- [10]基于强对流数值模拟的贵州冰雹识别及临近预报方法研究[D]. 王瑾. 中国气象科学研究院, 2008(09)