风云三号星载降水测量雷达最佳频段组合仿真研究

风云三号星载降水测量雷达最佳频段组合仿真研究

论文摘要

台风降水主要发生在海上,常规观测通常难以对其进行准确测量,因此,卫星遥感在监测台风降水方面具有很大的优势。星载降水测量雷达是探测全球降水分布的有效手段,它能够克服光学和被动微波遥感仪器的缺点,直接测量降水的三维结构。为了实现对台风、暴雨等灾害性天气的有效监测,从而满足台风降水业务监测预警的需求,起到防灾减灾的目的,我国准备在新一代极轨气象卫星风云三号(02批)系列卫星上装载降水测量雷达,配合其他光学和被动微波遥感仪器进行全球降水三维观测。本文旨在通过仿真研究,在仪器预研阶段对不同频点探测台风降水的能力开展敏感性试验,为风云三号星载降水测量雷达最佳频段组合的设计提供参考。本研究中,降水的雷达回波仿真借助科罗拉多州立大学的雷达回波仿真软件Quickbeam实现。为了检验该模拟软件的模拟能力,在模式模拟台风和TRMM-PR实测台风时间匹配的基础上,对比了模拟的雷达反射率因子和实测的雷达反射率因子。研究结果表明,Quickbeam雷达模拟软件具有较强的模拟能力,适合作为本文的基础模拟软件。在不同频点对降水的探测敏感性试验研究方面,利用GCE模式中输出的飓风BOB的大气廓线和水凝物廓线作为Quickbeam的输入,模拟生成了雷达反射率因子、水凝物衰减等,构建基础数据集,从而展开正演模拟分析。5,10,14,35和94GHz五个频点探测近地面层降水的动态范围以及雷达回波衰减分析表明:频点越高,所能探测近地面层降水的动态范围越窄,且受到水凝物粒子的衰减越明显。因此,在频段选择中,必须选择一个较低的雷达频点以满足动态范围的要求。在考虑衰减的情况下,94GHz的高频因为衰减严重,不宜作为强降水的探测频点。通过不同频点对降水的探测能力以及对雨水粒子扰动的敏感性分析结果可以发现,高频对弱降水探测的敏感性比较高,能弥补低频在弱降水区域受到敏感性限制的缺点。因此,风云三号星载降水测量雷达选择双频比较合适。综合天线硬件条件以及星载降水雷达的频率配置要求,本文给出了我国星载双频降水测量雷达的最佳频段组合应该选择位于13.4-14GHz的Ku波段和35.5-35.6GHz之间的Ka波段的结论,Ku波段有利于探测强降水,Ka波段有利用探测弱降水,两者结合形成双频,可以改善降水反演的精度,而且两个雷达频点之间具有足够的差异,也便于使用双频的降水反演算法。本论文利用云模式模拟的台风资料,通过雷达回波仿真软件模拟了五个频点对台风降水的探测能力,展示了不同频点对台风降水探测的优劣。希望本论文的研究结果可以为我国星载降水测量雷达最佳频段组合的选取提供基础依据,同时为研究降水反演算法提供帮助。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 引言
  • 1.1 引言
  • 1.2 卫星遥感降水的研究进展
  • 1.3 星载降水雷达的发展
  • 1.3.1 TRMM PR
  • 1.3.2 国外星载降水雷达的发展
  • 1.3.2.1 星载双频降水测量雷达介绍
  • 1.3.2.2 新一代星载降水雷达的发展
  • 1.3.3 我国星载降水雷达的发展
  • 1.3.3.1 我国星载降水雷达的发展需求
  • 1.3.3.2 我国星载降水雷达的发展现状
  • 1.4 本文的主要内容
  • 1.4.1 本论文选题依据和研究目的
  • 1.4.2 本文研究内容
  • 第二章 星载降水雷达的探测原理及仿真模型验证
  • 2.1 星载降水雷达探测原理
  • 2.2 Quickbeam 仿真系统简介和检验
  • 2.2.1 Quickbeam 仿真系统简介
  • 2.2.2 Quickbeam 仿真软件检验
  • 2.2.2.1 云模式简介
  • 2.2.2.2 台风简介
  • 2.2.2.3 数据选取
  • 2.2.2.4 仿真软件可靠性检验及结果分析
  • 2.3 小结
  • 第三章 风云三号星载降水雷达最佳波段组合研究
  • 3.1 云模型概述
  • 3.2 台风资料
  • 3.3 模拟频点选择依据
  • 3.4 不同频点探测近地面层降水的动态范围研究
  • 3.5 天线硬件条件分析
  • 3.6 台风不同区域衰减特性分析以及水凝物敏感性试验
  • 3.6.1 雷达反射率因子的三维剖面仿真
  • 3.6.2 水凝物衰减和大气衰减的影响差异
  • 3.6.3 不同种类的水凝物粒子对衰减的贡献
  • 3.6.4 不同频点探测降水能力及降水反演精度分析
  • 3.6.4.1 不同频点探测降水能力分析
  • 3.6.4.2 水凝物敏感性分析
  • 3.6.4.3 单频降水反演精度分析
  • 3.6.4.4 双频降水反演算法
  • 3.7 星载降水雷达频率配置需求分析
  • 3.8 结论
  • 第四章 结论与展望
  • 4.1 主要结论
  • 4.2 论文主要创新点
  • 4.3 未来展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简介
  • 相关论文文献

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