本发明涉及一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法。对输入的双偏振多普勒天气雷达PPI体扫数据进行插值处理，以获取多个高度的CAPPI数据；分别对所述多个高度的CAPPI数据内的零度层亮带进行识别；分别对多高度CAPPI数据中的非零度层亮带区域进行降水云分类，将其分为层状云和对流云两大类；将零度层亮带置为层状云，并将多高度的降水云识别结果进行融合；对降水云分布图中的层状云和对流云区域，分别进行降水量估计，得到完整的降水量分布图。本发明充分考虑了降水云的特征，对层状云、对流云分别采用不同的降水量估计方法进行降水量估计，可有效提高降水量估计的精度。
📄 2018106736572
📂 G01S13_95
👤 成都信息工程大学
📅 2018-06-26
本发明公开一种修正多普勒天气雷达回波衰减的方法，该方法利用雷达回波的特性，并通过分析当前雷达与邻近雷达站在同一时刻等高面位置的回波重叠区域的回波交叉相关系数，寻求当前天气状况下最优的函数参数，进而得到一个最优的回波增益函数，由此函数计算出合理增益后的雷达回波强度值，对多普勒天气雷达回波衰减进行有效修正，其结果更接近大气的实际状况。
📄 2015107370292
📂 G01S7_41
👤 南京信息工程大学
📅 2015-11-03
本发明公开了一种多普勒天气雷达径向速度场的退模糊方法，属于气象雷达数据质量控制领域。该方法包括如下步骤：第一步，用噪声分离方法将噪声数据从径向速度场中分离出来；第二步，用多曲线拟合的方法退速度模糊；第三步，将第一步中误删除的非噪声数据恢复到原位置。本发明能直接改善天气雷达速度场的质量，间接提升短时临近预报、气象灾害预警、人工影响天气等业务的水平，有较高的应用价值和较好的应用前景。
📄 2013100418408
📂 G01S7_32
👤 南京信息工程大学
📅 2013-02-04
本发明提出一种基于多普勒天气雷达数据的高空风反演方法，该方法利用多普勒天气雷达的外推产品和径向速度产品，以及探空报资料进行多层次高空风场融合。本发明利用雷达回波图像的外推结果，将各个仰角面的平均径向速度场转化为具有U、V分量的速度矢量场，提高高空风场主观分析的可读性。利用探空资料对雷达风场进行适当修正，修正的力度随雷达网格点与探空站之间距离的增加而递减，使得风场具有较好的整体性和连续性，且更加符合实际大气风场的状况。本发明相较一些多元资料融合的方法，本发明算法的运算复杂度适中，可提高雷达二次风场输出的时效性。
📄 2018108263855
📂 G01S13_95
👤 南京信息工程大学
📅 2018-07-25
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