导读:本文包含了定量测量降水论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大雨滴,雷达,定量测量降水,等效反射率因子
定量测量降水论文文献综述
赵城城,杨洪平,刘晓阳,李柏[1]（2014）在《大雨滴对雷达定量测量降水的影响研究》一文中研究指出根据米散射雷达截面公式,分别利用模拟M-P谱分布和模拟强降水对流谱分布以及实测强降水雨滴谱资料,计算粒子直径6次方之和(Zd)与3.2 cm、5.5 cm和10 cm叁种波长雷达的等效反射率因子值(Ze)及二者之间的差值,进而分析其对雷达定量测量降水的影响。结果表明:随着降水强度增大,单位体积内雨滴个数(N)、大雨滴含量和Zd值均增加,对3.2 cm波长雷达,Ze>Zd且Ze-Zd增大,差值超过2 dB;对5.5 cm波长雷达,Ze由小于Zd值逐渐转变为大于Zd值,差值在±1dB左右;对10 cm波长雷达,Ze<Zd且|Ze-Zd|增大,差值达-1dB;在同一滴谱分布下,波长越短,大雨滴对雷达反射率因子测量值影响越大,对雷达定量测量降水影响越严重。(本文来源于《第31届中国气象学会年会S1 气象雷达探测技术研究与应用》期刊2014-11-03）
尹忠海,张沛源,程明虎[2]（2014）在《雷达定量测量降水的检验“真值”求取方法研究》一文中研究指出利用湖南省2013年汛期(4—9月)的高密度区域自动站的雨量数据,引入Cressman逐步订正法求取0.01?×0.01?精细网格的区域降水量,并与距离平方倒数法、距离指数法和距离平方指数法计算的区域降水量进行比较.结果表明,Cressman逐步订正法计算的区域降水量与距离平方倒数法和距离指数法的结果相当,但其空间结构更为精细和准确,更好地反映了雨量站数据的分布特征.交叉验证表明Cressman逐步订正法与原始区域自动站值最为接近,误差绝对值小于0.5 mm的雨量站占总站数的98.71%,误差标准差为0.24 mm.对于0.01?×0.01?精细的空间分辨率而言,Cressman逐步订正法利用高密度的区域自动站数据求得的区域降水量可以用于检验雷达定量估测降水.(本文来源于《物理学报》期刊2014年23期）
赵城城,杨洪平,刘晓阳,李柏[3]（2014）在《大雨滴对雷达定量测量降水的影响研究》一文中研究指出根据米散射雷达截面公式,分别利用模拟M-P谱分布和模拟强降水对流谱分布以及实测强降水雨滴谱资料,计算粒子直径6次方之和(Zd)与3.2 cm、5.5 cm和10 cm叁种波长雷达的等效反射率因子值(Ze)及二者之间的差值,进而分析其对雷达定量测量降水的影响。结果表明:随着降水强度增大,单位体积内雨滴个数(N)、大雨滴含量和Zd值均增加,对3.2 cm波长雷达,Ze>Zd且Ze-Zd增大,差值超过2 dB;对5.5 cm波长雷达,Ze由小于Zd值逐渐转变为大于Zd值,差值在±1 dB左右;对10cm波长雷达,Ze<Zd且|Ze-Zd|增大,差值达-1 dB;在同一滴谱分布下,波长越短,大雨滴对雷达反射率因子测量值影响越大,对雷达定量测量降水影响越严重。(本文来源于《暴雨灾害》期刊2014年02期）
肖晨[4]（2014）在《人工神经网络在雷达定量测量降水中的研究与实现》一文中研究指出随着现代气象技术(尤其是气象雷达、气象卫星)的高速发展,降雨定量测量技术有了新的发展思路。借助雷达的高时空分辨率,利用雷达定量测量降水不管是在降雨探测的实时性还是探测的范围上,都能够较好的满足现代降雨观测的需要。本文利用重庆市气象局CINRAD/SA气象雷达基数据和重庆市巴南区地面雨量站资料,在地面雨量站上空采用9点法确定其对应的雷达反射率值,建立反射率-雨强的数据对,然后分别采用反向传播(Back Propagation, BP)神经网络和基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络方法利用数据对建立雷达定量估测降水模型,将其用于地面降水估测。实验结果表明,本文建立的两种雷达定量估测降水模型无论从估测精度还是稳定性上都要明显优于变分法校准的Z-I关系式,能较好的反映当地降雨的真实情况。同时本文还通过对常规的RBF神经网络降水估测模型进行参数调整,发现对于重庆市巴南区这种多山地形区域,改变输入参数后的RBF神经网络建立的估测模型要比BP神经网络效果更好一些,这对神经网络在雷达定量测量降水中的应用具有很好的参考意义。本文设计并实现的雷达定量测量降水系统正是基于此雷达降水估测模型的,从工程学的角度入手,以实践检验理论,验证了本文提出的RBF神经网络雷达估测降水模型对该地区是非常适用的。同时该系统也为巴南区基层降雨预报人员的工作提供了帮助,对该区山洪、滑坡和泥石流等灾情预警工作具有重要意义。本论文的主要研究内容及成果如下：(1)阐述了雷达定量测量降水的基本原理,总结了现有成熟的雷达定量测量降水方法(Z-I关系法、平均校正法、最优插值法、自适应卡尔曼滤波算法、变分法),并研究了每种方法的优点和局限性,从中可以看到该领域技术方法的更迭,为找出适合本文研究区域的方法奠定理论基础。(2)简介了人工神经网络的研究内容和主要特征；研究了神经元的模型结构,以及神经元传递函数的种类和特点；阐述了神经网络的建模过程和原理,说明了本文为何选用神经网络进行雷达定量测量降水模型的建立。(3)利用数据资料分别通过BP神经网络和RBF神经网络建立雷达测量降雨模型,并和利用变分法得到的Z-I关系式(Z=37I1.45)进行实验结果的对比,分析得到利用两种神经网络建立的降雨估测模型的效果要明显好于Z-I关系式,偏差(bias)降低了大约30%,平均相对均方根差(RMSE)降低了约1.5,相关系数(R2)提高了0.7左右。(4)对改变参数的RBF神经网络模型进一步研究发现,在本文所研究的重庆市巴南地区,由于其山丘较多,基于这一原因建立的增加两个输入参量(海拔、距离)的RBF神经网络估测降雨模型,在实验过程中得到了最好的结果,因此本文建立的模型对于神经网络在雷达定量估测降雨领域的应用具有很好的参考意义。(5)设计并实现了重庆市巴南区雷达定量测量降雨系统,展示了系统架构以及各个模块的功能说明,并说明了关键技术的实现过程。经实践表明,.该系统能较为精准的提供对巴南区乡镇级的降雨预报,对当地的基层预报人员的预报工作提供了很好的参考,同时由于巴南区山丘、河流较多,雨季雨水充沛,该系统也对当地的山洪、滑坡、泥石流等气象灾害预警具有很高的参考价值。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2014-06-01）
范江琳[5]（2013）在《多普勒天气雷达在定量测量降水及短时强降水预报中的应用》一文中研究指出本文是在四川省气象局“强降水诱发山体滑坡、泥石流气象预报预警技术”行业专项（项目编号：GYHY201006039）的资助下完成的。短时强降水引发山洪、城市渍涝和地质灾害已屡见不鲜，但到目前为止，其预报水平远远不能满足国家防灾减灾的需求；多普勒天气雷达因其及时准确的遥感探测能力，在中小尺度灾害性天气的监测与预警中发挥着重要的作用，因此开展多普勒天气雷达在强降水预警预报中的应用研究，对各级政府组织指导防灾减灾、发展经济具有重要的现实意义。论文拟以2009-2011年6-9月多普勒天气雷达资料、自动雨量站资料和闪电数据，采用最优化法，对成都雷达有效探测范围内作Z-I关系研究，建立适合本地天气气候特征的雷达定量测量降水计算关系式；分析短时强降水过程中的雷达和闪电特征，得出对强降水预报有参考价值的雷达和闪电参数，以提升强降水短时临近预报业务准确率。主要的研究结论如下：1.本文根据降水类型，地理分布，确立了不同海拔地区内各试验区的Z-I关系式，以及成都雷达有效探测范围内对流性降水的Z-I关系式（Z=255I1.43）。经计算，优化后雷达估测降水的平均标准差在15%以下，比CINRAD通用的Z-I关系式（Z=300I1.4）略优，估测精度得到改善。2.利用Z-I关系式反演面雨量和降水分布得到，Z=255I1.43优于Z=300I1.4的反演结果，强降水区域和强降水强度与实况较吻合，对流性降水区域的反演效果优于层状云降水区域。3.经分析得到一些对强降水落区和强度预报有参考价值的参数。强回波区、强辐合上升区、逆风区、垂直累积液态含水量(VIL)大值区与强降水区基本对应。（1）产生短时强降水的雷达回波强度值在35-55dBz，回波顶高为8-12km，超过35dBz的回波集中在3-8km高度，45dBz以上的强回波在5-6km左右，回波质心较低。（2）速度场上常有逆风区，风向和风速的辐合，小尺度系统，“牛眼”结构（低空急流）等与之配合，逆风区的存在和维持表明对流活动旺盛，强降水还将持续，在短时临近预报中有一定的警示作用。（3）垂直累积液态含水量VIL在35kg·m-2以上，强降水中心的VIL值在45kg·m-2或以上。4.短时强降水过程中，负地闪活动非常活跃，占总闪电的90%以上，闪电活动与对流性降水关系密切，层状云降水区域内仅有零星的闪电发生。负地闪密集区与强回波区（35dBz以上）基本吻合，闪电与强回波的移动方向较一致。5.负地闪出现及其频数增加，对强降水预报有较好的警示作用，利用负地闪频数突增可预示持续性强降水开始，地闪频数峰值对雨强峰值也有较好的指示意义。对100个短时强降水个例统计分析得出：地闪频数突增并呈持续性增长时，6-30min后83%的事件出现持续性强降水（6min累积雨量≥2mm）。负地闪频数峰值出现后的6-30min，67%的事件出现降水量峰值。负地闪频数和降水强度随时间的变化较一致，有单峰、多峰的特征。(本文来源于《成都信息工程学院》期刊2013-06-30）
蒋志[6]（2012）在《机器学习方法在雷达定量测量降水及临近预报中的应用研究》一文中研究指出本论文中，利用合肥的中国新一代S波段雷达资料和覆盖区域内的雨量计资料，引入径向基函数网络(RBF)、广义回归网络(GRNN)、小波BP网络(BPNN)叁种人工神经网络(ANN)应用于雷达定量降水估测，与传统Z-R关系法进行了对比；在TREC的基础上，结合ANN和支持向量机(SVM)，对雷达反射率因子进行一小时的临近预报研究，并与交叉相关法(TREC)外推预报的结果进行了比较。研究所用资料是利用雷达的原始体扫资料经过补漏测方位处理、水平方向双线性插值、垂直方向线性插值后得到的直角坐标下的等高度上雷达回波CAPPI资料。使用相关系数CC、均方根误差RMSE、平均相对误差Wabs，平均偏差Bias和平均相对均方根差σ五个评价参数来综合比较人工神经网络和Z-R关系的定量测量降水的效果；使用命中率(HR)、虚警率(FAR)、漏报率(NAP)、临界成功指数(CSI)、相关系数(CC)和均方根误差(RMSE)这六个指标检验人工神经网络、支持向量机和TREC的预报效果。下面是本论文的主要研究结果和结论：（1）基于人工神经网络解决非线性问题的能力，建立雷达反射率因子-降雨强度的人工神经网络模型结构性能较好，推广能力较强，能够从时空变率复杂的反射率因子-降雨强度序列中找出一定的演变规律，在相似的降雨过程能够对降雨进行较高精度的估测。（2）相比于Z-R关系，人工神经网络每小时估测降水量与实测值较为吻合，即使降水强度较大时(>20mm/h),估测值与实测值的误差也相对较小。而Z-R关系对于强降水中心强度（>45mm/h）会出现明显的高估,对于降水强度介于5-45mm/h时，Z-R关系会出现明显的低估。（3）神经网络的性能受其结构和参数设置的影响较大。当结构选的不理想或者参数设置不合理时，网络的性能较差。（4）使用RBF、GRNN、小波BP网络以及支持向量机可以预报雷达反射率因子回波的时空分布。（5）在使用HR、FAR、NAP和CSI检验预报效果时设定的阈值对预报结果的评价有影响。以小阈值使用多个个例平均的命中率、虚警率、漏报率和临界预报成功指数并结合相关系数和均方根误差评价SVM和TREC的预报效果表明：当预报时间较短时(约小于30min)，TREC的预报效果较好而当预报时间较长时(约大于30min)，SVM的预报效果较好。（6）与TREC相比，支持向量机(SVM)比TREC总体上能更好地预报未来1小时以内强对流性天气的发展变化情况(本文来源于《中国气象科学研究院》期刊2012-04-01）
白先达,王艳兰,孙莹[7]（2011）在《雷达定量测量降水》一文中研究指出根据桂林新一代天气雷达实际定义混合扫描面,采用降水回波强度分级,用最优化方法统计Z-I关系中的A、b系数,定量测量降水能力得到了明显的提高,比用天气系统分类确立的Z-I关系准确率提高20%,比直接应用美国提供的Z-I关系准确率提高近40%。利用回波强度分级确定降水定量关系操作方便,容易自动变更定量估测降水的关系及实现降水监测业务自动化。(本文来源于《气象科技》期刊2011年01期）
白先达,王艳兰,孙莹[8]（2009）在《桂林雷达定量测量降水研究》一文中研究指出桂林新一代天气雷达于2004年正式投入业务应用,气象台在利用雷达定量测量降水方面做了很有效的试验。根据桂林的实际定义混合扫描面,采用降水回波强度分级,用最优化方法统计Z～I关系中的A、b系数,定量测量降水能力得到了明显的提高,比用天气系统分类确立的Z～I关系准确率提高了20%,比直接应用美国提供的Z～I关系准确率提高近40%。利用回波强度分级确定降水定量关系容易操作,容易自动变更定量估测降水的关系,容易实现降水监测业务自动化。(本文来源于《第26届中国气象学会年会第叁届气象综合探测技术研讨会分会场论文集》期刊2009-10-14）
王斌,张健,Kenneth,Howard[9]（2008）在《不同时间尺度雷达定量测量降水的误差分析》一文中研究指出利用美国俄克拉荷马州高分辨率中尺度网雨量资料,根据2007年夏季13次降水个例资料,分别计算5分钟、1小时和24小时的雷达和雨量计累积降水量测量误差分布,评估了基于4种Z- R方案的不同时间尺度的雷达定量降水测量(QPE)结果,对QPE的误差不确定性进行分析。结果表明,随着累计降水量的时间尺度和降水强度的减小,雷达QPE的误差不确定性逐渐增大,这主要是由于Z- R关系在降水强度小的情况下存在非常大的不确定性。此外,对于产生雷达和雨量计测量降水偏差的原因也进行了详细分析。以上分析结果有助于提高对雷达和雨量计测量降水偏差的物理成因的认识,为今后改善QPE测量误差奠定基础。同时,研究结果表明通过合理地降水类型分型,在不同降水时段和地点使用不同的Z-R关系式,与只使用单个Z-R关系相比,雷达QPE的测量准确度和误差分布都有比较明显地改善。(本文来源于《中国气象学会雷达气象学委员会第叁届学术年会文集》期刊2008-11-01）
濮文耀,魏鸣,李红斌,何玉科,于世秀[10]（2008）在《雷达定量测量降水中的异方差性及加权判别函数处理》一文中研究指出利用Z-I关系法,通过2006年两次积层混合云降水过程的回波和雨量资料分析A,b值的变化规律。针对Z-I关系的非线性和不稳定性,发现Z-I统计关系拟合中存在着异方差性,提出了对传统的最小二乘法和最优判别函数法进行加权处理的方法,并与其他方法的计算结果作了对比分析。研究结果表明:使用加权判别函数法,可以在符合Z-I关系实际变化规律的前提下抑制异方差性在计算过程中的不稳定,同时保持回波反演降水与实测降水之间的偏差最小化。(本文来源于《南京气象学院学报》期刊2008年03期）
定量测量降水论文开题报告
（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：
利用湖南省2013年汛期(4—9月)的高密度区域自动站的雨量数据,引入Cressman逐步订正法求取0.01?×0.01?精细网格的区域降水量,并与距离平方倒数法、距离指数法和距离平方指数法计算的区域降水量进行比较.结果表明,Cressman逐步订正法计算的区域降水量与距离平方倒数法和距离指数法的结果相当,但其空间结构更为精细和准确,更好地反映了雨量站数据的分布特征.交叉验证表明Cressman逐步订正法与原始区域自动站值最为接近,误差绝对值小于0.5 mm的雨量站占总站数的98.71%,误差标准差为0.24 mm.对于0.01?×0.01?精细的空间分辨率而言,Cressman逐步订正法利用高密度的区域自动站数据求得的区域降水量可以用于检验雷达定量估测降水.
（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。
定量测量降水论文参考文献
[1].赵城城,杨洪平,刘晓阳,李柏.大雨滴对雷达定量测量降水的影响研究[C].第31届中国气象学会年会S1气象雷达探测技术研究与应用.2014
[2].尹忠海,张沛源,程明虎.雷达定量测量降水的检验“真值”求取方法研究[J].物理学报.2014
[3].赵城城,杨洪平,刘晓阳,李柏.大雨滴对雷达定量测量降水的影响研究[J].暴雨灾害.2014
[4].肖晨.人工神经网络在雷达定量测量降水中的研究与实现[D].南京信息工程大学.2014
[5].范江琳.多普勒天气雷达在定量测量降水及短时强降水预报中的应用[D].成都信息工程学院.2013
[6].蒋志.机器学习方法在雷达定量测量降水及临近预报中的应用研究[D].中国气象科学研究院.2012
[7].白先达,王艳兰,孙莹.雷达定量测量降水[J].气象科技.2011
[8].白先达,王艳兰,孙莹.桂林雷达定量测量降水研究[C].第26届中国气象学会年会第叁届气象综合探测技术研讨会分会场论文集.2009
[9].王斌,张健,Kenneth,Howard.不同时间尺度雷达定量测量降水的误差分析[C].中国气象学会雷达气象学委员会第叁届学术年会文集.2008
[10].濮文耀,魏鸣,李红斌,何玉科,于世秀.雷达定量测量降水中的异方差性及加权判别函数处理[J].南京气象学院学报.2008