基于GNSS-RTK定位的无人机L波段探空系统标定方法

随着我国北斗卫星导航探空观测系统升级换代工作逐步推进,降低L波段探空系统测风数据差异的需求尤为迫切。利用无人机GNSS-RTK定位信息研究新的标定方法,相较传统标定手段,避免人为因素干扰、极大的降低测量误差,新的标定方法更加科学有效,对保证测风数据的有效性,提高高空气象观测数据质量具有重要应用意义。

L波段探空雷达天线故障问题及日常维护保障策略研究

L波段探空雷达是我国高空气象探测业务中不可或缺的重要设备。它的探测范围覆盖了地面至高空30km的区域,可以精准地获取温度、气压、相对湿度、风向和风速等气象要素的数据。这些数据在天气预报,尤其是灾害性天气的预警和防范中起着至关重要的作用。然而,在实际应用过程中,L波段探空雷达可能会出现天线故障等问题。天线故障会影响雷达的正常工作,导致气象数据的准确性下降。鉴于此,本文将在介绍L波段雷达基本组成和原理的基础上,重点分析L波段探空雷达天线故障问题,并提出针对性的保障策略。最后,探讨L波段探空雷达的日常维护问题,以期为同行提供参考和借鉴。

L波段探空雷达维护及常见故障分析和维修保障措施

文章根据波段探空雷达运行实际,总结了L波段雷达设备维护及常见故障维修保障措施,为确保L波段雷达的稳定运行,提升高空探测质量提供参考。

基于L波段探空秒数据识别河套地区云垂直结构

基于L波段探空秒数据反演云的垂直结构,统计分析2019年内蒙古河套地区的云垂直结构及其与不同强度降水的关系。得到结论如下:(1)河套地区有云日>256 d,以1~2层云为主,云层最多时有5层。1层云时,临河地区、乌拉特中旗的云较薄,东胜地区、呼和浩特地区的云较厚。2层云时,乌拉特中旗、东胜地区及呼和浩特地区的下层云厚,上层云薄;临河地区相反。3层云时,乌拉特中旗、东胜地区及呼和浩特地区的中间云层较厚,上、下层云较薄;临河地区则是最上层云较厚。(2)当降水云为1层云时,东胜地区的云最厚,乌拉特中旗的云最薄。当降水云为2层云时,呼和浩特及东胜地区的云呈现下层厚、上层薄的特征,临河及乌拉特中旗的云呈现上下两层云厚度相差不大的特征。(3)弱降水时,云为1~3层,云厚的变化对降水影响不大。一般降水时,6 h累积降水量与云层分布有较好的对应关系,总云厚大,降水偏多。(4)总云厚及6 h累积降水量有明显的季节变化。春冬季的云偏薄,降水较弱;夏秋季的云偏厚,降水较强。6—9月是主要的降水期,在水资源开发利用时要把握好此阶段。

L波段探空判别云区方法的研究

利用2008年1月到2009年12月的L波段探空资料,和与之时空匹配的Cloudsat云观测资料,首先分析了云内和云外相对湿度的累积频率分布,发现以75%作为相对湿度阈值判断云准确率可达81%。随后利用BS(Bias Score)和TS(Threat Score)评分方法,对不同相对湿度阈值进行评分分析,发现以81%作为相对湿度阈值TS评分可达0.66,为最高。接着利用BS和TS评分方法分不同高度对相对湿度阈值进行评分分析,发现随高度的增加该高度上具有最好TS评分的相对湿度阈值在减小。利用这些阈值对云判断时,总的TS评分高于0.6,且其准确率达到84%以上,比利用单一相对湿度阈值判断云准确率要高。最后对这些阈值进行优化,得到一套适合于我国L波段探空秒数据的云垂直结构的判别方法。

L波段探空高分辨率廓线中近地层信息分析及相关模型

L波段高空气象探测系统的更新换代,提高了大气探测精度,L波段"秒级"数据为垂直高分辨率廓线探测信息的获取提供了气象要素再分析的基础平台。为了探讨L波段探空垂直高分辨数据应用的可行性,考虑到用于对比分析的其他观测系统获取"秒级""高时间密度"同步观测数据的设备条件,本文重点选用了JICA(中日气象灾害合作研究中心项目)PBL(行星边界层)通量铁塔梯度观测系统来进行对比分析,并构造L波段探空再分析与通量铁塔近地层气象信息相关模型。研究结果表明,L波段探空垂直高分辨率廓线近地层数据能够较好地描述大气边界层内近地层温、湿、压;所建立的温、湿、压模型具有推算PBL铁塔近地层的温、湿、压的可行性。研究结论可为L波段高分辨率垂直廓线再分析平台及其对大气结构描述可行性提供具有应用价值的技术基础。基于L波段高分辨率垂直廓线再分析信息平台的构造,将有助于开发全国L波段探空在数值模式应用方面的潜力,推进探空垂直高分辨信息在数值模式同化系统中新技术的发展。

L波段探空仪湿度资料偏差订正及同化试验

L波段探空仪观测资料是基础资料之一,无论在天气预报还是在数值天气预报中都起着重要作用,其资料质量直接影响数值模式同化分析及降水预报准确性。通过对我国3种常用的L波段探空仪观测湿度的偏差特性比较,研发适合该仪器的偏差订正方案,并在GRAPES同化系统中加以试验应用。结果表明:L波段探空仪湿度观测资料与ECMWF再分析湿度场比较有偏干现象。多种偏差订正方案订正结果显示:湿度偏差值比订正前减小,特别是在500 hPa以上层次减小明显。在GRAPES分析同化系统中使用Vomel偏差订正方案,分析偏差减小5%;预报模式个例和连续试验中湿度观测订正后预报降水更接近实况,预报降水检验评分显著提高,故该订正方案在实际应用中表现出积极的正效果。

风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料的对比

为了探讨风廓线雷达资料的可用性,对2013年9月—2015年10月青岛站和济南站的风廓线雷达与L波段探空雷达测风数据进行相关、误差及有效样本比率分析。结果表明:(1)济南站和青岛站绝大多数高度层00:00和12:00风廓线雷达与L波段探空雷达的水平风速显著正相关,通过α=0.05及以上信度检验;(2)济南站00:00和12:00,晴天1.5 km以上及雨天0.64 km以上大多高度层风廓线雷达的水平风速比L波段探空雷达偏小约2 m·s^(-1),且当风廓线雷达与L波段探空雷达水平风向差≤20°时,有效样本比率基本在70%以上,资料质量很高;(3)青岛站00:00和12:00,6.48 km以下大多高度层风廓线雷达探测的水平风速比L波段探空雷达偏小2~4 m·s^(-1),水平风速资料可用,但当2部雷达风向差≤20°时,有效样本比率仅为20%,海陆风及2种仪器的布设距离是水平风向差异的主要原因。

L波段探空观测偏差分析及订正算法研究

为了探讨探空观测的水汽可降水量资料的可靠性,本文以GNSS/MET遥感的大气可降水量为参照标准,对广东汕头站2013年以及西藏那曲站2016年6月至2017年5月的两种可降水量观测结果进行对比分析和偏差订正。经过研究分析表明:两个站探空可降水量相比地基GNSS可降水量偏干,偏差分别为7. 4%和9. 8%。探空可降水量的偏差显示具有季节变化和日变化的特征,其中夏季偏差较明显,00时比12时明显。太阳辐射加热引起的地面气温的日变化和季节变化是造成偏差的重要原因。本文根据太阳辐射偏差订正经验公式,对两个站的探空可降水量进行偏差订正,订正后偏差明显减少。

可业务化应用的L波段探空系统高空风改进算法

为进一步挖掘L波段高空气象探测业务系统原始资料潜力、优化改进现行测风业务算法,本文基于新疆博斯腾湖东岸L波段系统机动站累积的2 a探空原始资料,提出了可业务化运行的高空风改进算法。该算法首先对雷达原始秒点坐标进行严格的质量控制,采用低通滤波、加权最小二乘法、线性补缺等方法去除探空仪摆动、雷达测量误差等对秒点坐标造成的扰动;然后采用逐秒点坐标滑动计算矢量平均风,通过与同球施放的GPS探空做比对分析得出,在全程使用50~60 s计算时间窗口或前50 min使用30~40 s时间窗口、50 min以后使用50~60 s时间窗口条件下,雷达矢量平均风廓线与GPS矢量平均风廓线吻合较好;规定高度层风和固定垂直分辨率高度层风采用查找表方法确定,其结果不仅能在风场结构上与现行业务算法一致,同时能呈现出明显的风层中小尺度扰动信息。

L波段探空雷达常见故障分析和检修方法

总结了在实际工作中对L波段雷达常见故障的维修方法和技巧,以及在灾害性、恶劣性天气过程等条件下雷达的维护保养方法。

基于L波段探空的云区边界识别改进算法

利用气象业务中使用的L波段探空数据和毫米波云雷达观测资料,分析探空相对湿度在入云和出云时的变化规律,提出一种基于探空相对湿度阈值与梯度相结合的云区边界识别改进算法,并利用云雷达观测数据对算法识别结果进行验证。利用北京市南郊观象台2019年1—6月层状云样本验证分析,结果表明:改进算法相比相对湿度阈值法,对云区边界识别更加合理;改进算法识别结果与云雷达观测的云底高度相对误差为-1.1%,云顶高度相对误差为3.7%,较单纯利用相对湿度阈值法精度均有明显提高。

L波段探空系统实用中重放球的原因及应对措施

L波段雷达—电子探空仪高空气象探测系统是我国高空探测业务运行的主要设备,本文列举了系统操作过程中出现的各种重放球情形,分析了原因,并提出了要维护好探测环境、熟练操作技巧等应对措施。

L波段探空雷达的大修安装及使用经验

GFE（L）1型二次测风雷达简称L波段雷达，用于高空大气综合性的探测，它与GTS1型数字式电子探空仪相配合，能测定高空的风向、风速、气温、气压、湿度五个气象要素，为气象台站提供准确的高空气象资料。业务规定雷达安装使用8a后进行大修，2013年对喀什、阿克苏、哈密3部雷达进行了大修。以大修工作为依据，简述雷达大修安装工作的内容和步骤，并对使用过程中的经验进行总结。

L波段探空雷达天控系统故障分析与处理

L波段探空雷达主要由天馈线分系统、发射分系统、接收分系统、测距分系统、测角分系统、天控分系统和电源分系统等组成。通过对雷达探测过程中出现的天控系统故障进行总结分析,归纳出各类天控系统故障的成因及排查方法,达到快速排除故障的目的,供同行借鉴和参考。

L波段探空雷达天馈系统故障分析与处理

L波段探空雷达是我国高空气象探测业务使用的主要雷达,配合数字探空仪为气象服务提供风场资料及高空大气的气象要素数据。天馈分系统作为探空雷达的重要组成部分,故障率在探空雷达故障中所占比例较高。文章结合福建省探空雷达的故障实例,总结分析雷达天馈系统典型故障的处理方法,供相关业务人员参考。

中低空探空相对湿度观测数据的新问题——基于中国L波段探空系统湿度观测异常偏干现象的初步分析

中国探空系统的湿度传感器从59型探空仪的肠膜湿元件改为L波段电子探空仪的碳湿敏碳质电阻后,敏感度极大提高,滞后误差明显减小,但出现新的问题,即在中低空经常出现极度偏干的现象,而且偏干层的厚度很大.利用2008年12月-2009年11月中国91个L波段探空站的相对湿度观测数据,初步分析了L波段探空系统相对湿度观测异常偏干的问题,得到结论：L波段探空系统相对湿度观测在对流层中下层出现异常偏干的现象,不是个别现象,具有相当的普遍性,占整个观测的10％～20％,其中在中国西南和东部沿海地区出现的概率更高,可达20％～40％;并且主要出现在对流层中低层650～ 500hPa的高度上,起始高度可以到900hPa以下;该现象具有明显的季节变化特征,与中国东部地区雨带的移动有较好的对应关系,冬季主要出现在贵州、广西和广东等地区,春夏秋季节逐渐随着雨带北移,然后南撤.L波段探空系统相对湿度观测的异常偏干已经超过了大气中可能出现的自然异常,主要是湿度传感器的不良性能造成的问题,并与探空球上升过程中湿度传感器穿过的云型特点有关.这些异常偏干的相对湿度数据不是真实反应大气状态的错误数据,在使用过程中应采取有效措施克服.

应用L波段探空数据分析黑龙江省雾-霾垂直结构特征

本文选用2010-2014年黑龙江省4个探空站08、20时L波段探空资料和地面常规观测资料,应用相对湿度阈值法,分析了雾-霾天气云系的垂直结构特征。结果表明:85%的雾底高度在贴地层至0.3 km;雾顶高度1.0-1.2 km,雾厚度0.72-0.92 km;37.6%的雾为单层结构,雾的发生常伴随有中高云,其中35%的雾具有双层云结构;23.9%的雾为三层云结构。

TK-2GPS人影探空火箭与L波段探空数据差异性分析

开展TK-2GPS人影探空火箭探测数据的分析检验,对于了解试验仪器的适用性和数据可靠性及其在人影中的应用前景非常重要。利用TK-2GPS人影探空火箭和L波段探空资料,采用平均偏差、均方根误差和相关系数等分析方法,对两种探空的温度、相对湿度、风向及风速等要素的差异性和变化特征进行了对比分析,并对可能造成差异的原因进行了探讨。结果表明:探空火箭与L波段探空同要素间均呈显著的正相关,通过了0.05及以上显著性检验。温度、风速平均偏差和离散度较小,相关性最好;相对湿度的平均偏差虽大,但相关性较好;风向在各高度层的离散度较大。两种探空的温度、风速垂直廓线变化趋势一致性高;相对湿度垂直廓线变化趋势存在一定差异,前者相对湿度较后者明显偏小。随水平探测距离的增加,探空火箭探测数据相对L波段探空的偏差值有所增大。通过相关分析建立的相对湿度订正方程,能很好地对探空火箭的相对湿度进行订正。

L波段探空雷达秒数据在污染天气边界层分析中的应用

文章基于L波段探空雷达秒数据,采用总理查森数法、逆温法和位温梯度法3种方法,计算北京2014年11-12月的边界层高度,并与罗氏法进行对比。结合各类要素垂直廓线和同时段PM_(2.5)浓度数据,对2014年11月27日至12月1日、12月15-20日两次典型大气污染过程中上述4种方法边界层高度计算结果的异同点进行详细分析。研究结果表明:总理查森数法、逆温法和位温梯度法计算得出的北京地区平均边界层高度分别为653、1152和1296 m,且与PM_(2.5)浓度呈现出不同程度的负相关关系。通过概率分布统计分析发现,北京冬季大气边界层高度在0~500 m的概率分布最大,但在其他高度区间分布上存在一定差异。结合两次典型大气污染过程发现,不同方法存在一定适用性和局限性,需结合气象要素的垂直分布和污染物浓度等情况加以主观判断,从而得到大气真实的边界层高度。