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云中过冷水滴的识别对于预警飞机积冰及云-降水物理研究具有重要意义。本文利用美国ARM-AMF2在芬兰的35GHz测云雷达多普勒谱数据,建立了谱峰识别算法,对全局谱进行了谱分离,识别出了过冷水滴然后,经过谱矩计算得到不同类型粒子的反射率因子、多普勒速度、谱宽,最后根据经验关系反演云中液态水含量,并与微波辐射计探测结果进行对比。结果表明：(1)混合云中,雪花主导了毫米波雷达总回波强度,因此根据总雷达反射率因子反演液态水含量会造成低估;(2)冰雪晶粒子在过冷水层(SWL)中多普勒速度随反射率因子的变化梯度比在冰雪层(ISL)中大;(3)多普勒谱反演得到过冷水的液态水路径(LWP)与微波辐射计反演结果一致性较好,说明毫米波雷达能够有效估量云中液态水路径。 相似文献
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近年来,Ku和Ka卫星在广播、通信和军事等领域应用数量越来越多,传统的Ku和Ka波段星地链路降水衰减预报模型基于经验关系和理想假设,考虑降水微物理特性不足,针对此问题,在实测降水粒子微物理特征的基础上定量分析了降水垂直分布、粒子形状、粒子取向、粒子相态等对Ku和Ka频段信号衰减的影响特性.结果表明,与考虑降水非均匀垂直分布的计算结果相比,ITU和SAM模型是基于降水分布均匀的假设,无法代表降水垂直分布不均匀时的衰减情况;降水粒子形状和取向对衰减的影响较小,在13GHz和32GHz频段,球形和非球形粒子衰减值的平均绝对偏差均在0.01dB以下,不同粒子取向时衰减系数的平均绝对偏差最大值为0.00098dB/km和0.0207dB/km;不同相态的降水引起的衰减差异较大,衰减值从大到小依次是湿雪、水和冰.研究结果可以为Ku和Ka波段星地链路传播特性评估及降雨反演新方法提供基本的理论支撑和数据参考. 相似文献
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构建了一种基于毫米波云雷达多普勒谱的过冷水滴、冰晶、雪花的识别算法,通过对全局谱的谱峰识别,分离出了不同类型粒子的局部谱,得出了不同类型粒子的反射率因子、多普勒速度、谱宽等谱矩参数及含水量.通过对一次降雪过程Ka波段测云雷达多普勒谱的分析,结果表明:(1)混合相云中,由于雪花对毫米波雷达总回波强度贡献较大,基于总雷达反射率因子直接反演液态水含量会忽略过冷水滴的贡献,造成云中含水量的低估;(2)多普勒谱反演得到过冷水的液态水路径(LWP)与微波辐射计反演结果一致性较好,说明毫米波雷达能够有效估量云中液态水路径;(3)冰雪晶粒子在过冷水层(SWL)中下落速度随反射率因子的变化梯度(d V/d Z)比在冰雪层(ISL)中大,这主要是因为冰雪晶粒子在SWL中通过凇附增长比在ISL中通过碰并增长要增长得更快. 相似文献
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