一、山东滨州新一代天气雷达气象产品简介（论文文献综述）
韩亚静,谷山青,张骞,魏振东,李丹[1]（2020）在《CINRAD/SA雷达天线锥摆故障诊断分析》文中研究说明天线锥摆现象是雷达天线伺服系统较为常见的故障,天线长期锥摆,会降低天线的控制精度,磨损天线伺服系统的机械结构,严重时还会导致雷达强制停机。为解决滨州CINRAD/SA雷达天线追摆故障,根据天线伺服系统的工作原理、天线位置控制策略和天线各信号流程,逐一排查可能存在的故障点,最终发现俯仰电机速度反馈信号异常,造成天线锥摆。详细描述了故障的发现、诊断、排查、处理过程,通过对此次故障分析处理,为雷达技术保障提供经验。
朱杰[2]（2020）在《风云四号卫星闪电数据质量控制与闪电特征分析》文中研究表明星地闪电探测技术,为监测和研究闪电活动特征提供了重要的手段。高轨道卫星闪电探测,具有独特的平台优势,是当今各国争相发展的新技术。搭载于风云四号A气象卫星（FY4A）上的闪电成像仪LMI（Lightning Mapping Imager）,是我国首枚、世界首批静止轨道闪电光学探测载荷,其数据获取与服务、数据质量控制、星地数据比对与校验,多源闪电数据融合应用是国家亟需的重要研究课题。依据LMI地面应用系统信息流的逻辑关系,本论文分析了太空单粒子轰击对LMI输出数据的影响,提出了地面控制自主修复和多级数据校验方法,设计了LMI多级数据服务平台;根据LMI输出多级数据的特点,分别研究了基于人工智能技术和多层阈值判识技术的LMI多级数据质量控制方法,建立了机器学习和深度学习模型,提高了LMI数据质量;基于星地多源数据,从个例和统计特征两个层面,分析了强对流天气过程中的闪电活动特征,研究了LMI数据与传统地基闪电探测数据的不同特点,提出了星地数据协同分析方法。具体研究内容和成果如下:⑴为了解决宇宙单粒子轰击造成LMI输出数据错误的问题,提出了地面控制自主修复方法,经过检验,修复指令生成正确率达到100%,平均修复时间不超过1分钟,能够最大限度地减少单粒子撞击效应对于LMI探测数据的影响;研究了LMI数据校验方法并设计了数据服务平台,实现了LMI数据的可靠获取,挖掘定制时空区间内的闪电活动与深对流降水之间的统计特征关系,提供了规范、精准、高效的数据服务。⑵分析了LMI中L0级、L2级数据组织结构,开展有针对性的多级数据质量控制方法研究。生成了L0级训练数据集和验证数据集,建立分类回归树模型、朴素贝叶斯模型和支持向量机模型的机器学习模型、卷积神经网络深度学习模型,提出了基于人工智能技术的数据分类识别方法,通过实验证明了该方法可以有效识别L0级闪电数据。根据闪电活动与强对流天气过程间的耦合关系,研究了多源数据判识阈值的选取方法,提出了基于多源气象资料的多层次L2级Group数据质量控制方法,通过实例和地基闪电数据比对,证明了方法的有效性,提升了LMI数据的质量。⑶分析了星地观测得到的闪电资料间的关系,提出了星地多源闪电探测数据综合分析方法。通过实例研究表明,强对流天气过程中,相对于地基闪电定位系统,LMI能够更快速地探测到云闪,从而提早对强对流过程预警;卫星探测的闪电次数通常是地基探测的闪电次数的5-10倍;LMI在白天的探测能力更强,定位精度更高;星地数据的匹配比例在年际、季节、时刻等不同时间尺度下,均呈现良好的一致性,但星地数据匹配比例在我国东西部差异较大,且与闪电信号强度不相关,反映出星地系统不同的探测优势。⑷挖掘了LMI数据与传统地基闪电探测数据的不同特点及二者在强对流监测中的联合应用价值,分别研究了我国境内陆地云地闪比率及变化规律、我国近海海域及台风中的闪电特征。结果表明,我国境内陆地云地闪比率Z平均值为2.82,平均标准偏差0.31,且与纬度、正负地闪比例相关度不高;受地形地貌、气候特征差异影响,我国四个近海海域闪电活动在季节、时段、昼夜以及峰值电流强度等方面均存在不小的差异;闪电主要集中于超强台风阶段爆发;台风移动路径两侧闪电活动分布并不均衡;受地形抬升作用影响,台风两次登陆前,也出现了较密集的闪电活动;密集的闪电活动,主要出现在TBB 210K的低云顶亮温区;LMI多级闪电数据的频次/密度变化与距台风中心眼距离密切相关,径向上基本呈现强-弱-强的三圈阶段性震荡分布特征;眼壁区闪电活动与台风强度的关联程度,要高于外雨带,表征了LMI能够对台风中不同强度的闪电进行更全面地探测,有助于加深对台风中闪电活动特征的认识。本文的研究成果,提升了LMI数据获取的可靠性、数据服务的精准性,提高了LMI多级数据质量控制的研究水平,实现了星地闪电观测资料的综合应用,对我国星载闪电探测技术的进一步开发和后续相关仪器的优化,具有较好地理论指导和重要的实际意义。
俞小鼎,郑永光[3]（2020）在《中国当代强对流天气研究与业务进展》文中研究指明对当代中国几十年来强对流天气研究和业务进展做了阐述,主要包括强对流系统产生的环境背景和主要组织形态,以及具体强对流天气的有利环境条件、触发机制、卫星云图特征、多普勒天气雷达回波特征以及预报、预警技术等诸方面。总体来看,中国学者对强对流以及不同类型强对流天气（强冰雹、龙卷、雷暴大风）发生、发展的环流背景以及通过雷达和卫星观测到的组织结构及其演变特征都已有了明确认识,研究了对流系统的多种触发机制,深入认识了超级单体、飑线等对流系统的环境条件、组织结构特征和维持机制,了解了中国中尺度对流系统的组织形态和气候分布特征,获得了强冰雹、龙卷、下击暴流和雷暴大风等的雷达、卫星和闪电等的多尺度观测特征、形成机制和现场灾害调查特征,发展了各类强对流天气识别、监测和分析方法以及基于"配料法"和深度学习方法等的预报、预警技术等。因此,强对流天气业务预报水平已得到显着提升。
周鑫[4]（2020）在《基于多普勒天气雷达的地面风场反演及大风预警方法研究》文中认为大风（包括台风、龙卷风等）是指近地面风力达到8级（平均风速17.2m/s）或以上的风,会对人们生产生活造成危害,并可能引发多种次生灾害。利用多普勒效应进行探测并具有测速功能的多普勒天气雷达,是实现中小尺度下大风气象监测和天气现象跟踪的有效工具之一。对大风的研究、分析与预警,大多建立在利用雷达速度数据反演得到的风场结构基础上。同时,有效利用地理信息对大风发生发展的定位,在预警模式规范下,建立大风预警平台,能够准确分析大风时空特性和结构特征,对可能引起的大风灾害进行及时准确的判断和预警。研究表明,传统多普勒天气雷达风场反演采用固定的方位夹角,限定了的反演网格分辨率,在到雷达不同距离处,会出现风场结果混叠或不能反演的问题。在结合地理信息进行大风分析中,由于数据匹配与定位准确性受到大气折射、地球曲率、雷达探测要素等的影响,在雷达中远距离回波处,会出现比较明显的定位偏差问题。在雷达数据（风场信息）与地理信息融合时,由于雷达回波数据过大,而出现无法融合地理数据或融合运算量极大的问题。针对这三个问题,在已有研究基础上,开展适应不同雷达回波距离的网格化风场反演算法研究,构建准确的风场结构,保证角度和距离分辨率要求,提高反演质量。开展雷达定位方法研究,建立风场与地理信息之间的准确定位与匹配。进行多源数据融合方法研究,支撑大风短临预报预警平台的综合数据构架。这些研究提高了近地面大风预警的准确性,保证了预警的时效性。主要研究内容和成果包括:（1）根据中尺度风场分辨率和反演精度要求,提出了基于精细化网格的多分辨率和速度矢量平均处理（Multi-resolution and Velocity Vector Average Processing,以下简称MVVAP）风场反演算法。该算法的特点是,采用最大不模糊距离处的径向夹角对应的切向距离作为反演网格的最低距离分辨率,保证远端反演网格内数据的完整性。近端网格内的多径向速度采用不同的角度分辨率,在矢量速度平均后进行风场反演,避免了出现混叠。然后以VAP算法为基础,进行速度方位运算,反演出了风场。该方法能够保持低空大气流场的真实状况,有效提高反演风场的空间分辨率和反演质量。（2）综合分析雷达数据与地理数据的差异性,考虑影响雷达数据定位的因素,基于经纬度数据定位和匹配的思想,提出了雷达同心投影（Concentric Projection,以下简称CP）方法,解决了雷达数据以及二次气象产品与地理信息准确定位的问题,提高了定位精确度,为数据融合提供了支撑。该方法提高了基于地理信息的大风短临预报的可靠性和准确性。（3）雷达体扫数据量过大而不利于叠加融合到地理信息系统中,因此提出了反向数据融合的思路和方法。利用二进制雷达数据格式排列简单和数据结构易修改的特点,以雷达基数据结构为基础,建立新的数据结构并扩充数据容量。提取地理信息相关数据,并将地理数据、风场信息、预警信息等有效地融合到新数据结构体中。这种方法提高了数据融合效率,降低了融合运算量。在建立大风短临预报平台时,数据更易于移植,有效地提高了运算速度。（4）建立大风临近预报预警模式,按照国家标准的基础四级预警模式,主要用于龙卷风、强台风和雷暴大风的预警;加入地理灾害预警点数据的综合预警模式,并采用风力等级进行预警,可以适应不同地理空间环境下的应用要求,提高了预警的灵活性。（5）利用雷达基本反射率数据对大风预警进行研究,垂直液态水含量算法结果可以对基本速度以及风场的准确性进行验证。利用速度方位显示和风暴跟踪算法,推算下一时次回波的位置和范围,位置的变化即可代表风场的变化。建立的风场外推模型,可以对大风产生及发展进行预判。创新点包括:（1）提出了一种中尺度条件下基于速度矢量处理的网格化动态角度分辨率风场反演算法,并将风场反演结果与大风预警模式相结合,形成了大风分级预警的方法。（2）提出了一种以雷达数据结构为基础的地理数据和雷达数据融合的方法,建立了多源数据融合的新数据结构。风场反演、数据定位及融合、预警模式是短时临近大风预报的重要组成部分,但在对不同波段雷达回波数据的适应性上,还需要做进一步的深入分析。在多源数据融合上,提取地理数据的手段、方法还需要优化。未来在利用多部多普勒天气雷达进行三维风场反演与地理信息应用,以支撑短临大风预报时空效应上,具有研究的广阔空间和广泛意义。
高颖[5]（2020）在《基于X波段雷达的功率谱数据处理与定量估测降水》文中研究指明随着雷达遥感探测技术的不断发展,利用天气雷达定量估测降水得到愈来愈广泛的应用。由于雷达受系统复杂与外界干扰影响测量准确性低,且降雨的时空特性强,变化较快,目前通过雷达反射率因子（Z）和降雨强度（I）建立关系式Z=AIb进行估测降水的效果并不是很理想。本文围绕提高雷达定量估测降水精度进行研究,提高雷达探测资料质量,并利用人工神经网络（Artifical Neural Network,ANN）出色的非线性问题解决能力,寻求一种适宜的估测降水方法。本文主要研究内容如下:1.研究了X波段雷达功率谱数据处理方法。首先在分析气象回波时域和频域特性基础上,进行气象回波的仿真;其次利用模拟的气象回波定量评估三种噪声电平计算方法;重点分析对比频域估计算法和脉冲对算法的谱矩估计性能,针对谱矩估计性能受噪声影响较大的问题,提出了一种改进的FFT/NS方法,通过仿真实验表明,该方法减小了噪声对谱矩估计性能的影响,提高了抗干扰性;最后利用谱点数阈值和SNR阈值进行气象信号识别,提高气象回波信号质量。2.研究了神经网络在雷达定量估测降水中的应用。首先利用2019年6月份西安市东南地区的雷达探测资料和地面雨量站实测资料,根据空间和时间一致性原则建立反射率因子-雨强数据对,并对数据进行质量控制;其次通过反向传播（Back Propagation,BP）和径向基函数（Radical Basis Function,RBF）神经网络结合数据对建立雷达估测降水模型用于地面降水估测,并与利用最小二乘法拟合得到的Z-I关系式进行试验比较;然后根据平均误差（ME）、平均相对误差(Wabs)、均方根误差（RMSE）和相关系数（R2）四个评价指标,以及累计降雨量估测结果表明:两种神经网络估测降水模型测量精度要优于Z-I关系式;最后考虑研究区域处于黄土台塬且地势起伏较大,考虑模型的输入量加入雷达-雨量站相对海拔高度和相对距离两个参数,该方法在小时降雨和累积降雨上均能得到准确的降雨估测值,提高了降水估测精度。3.天气雷达信号处理驱动软件的设计与实现。根据系统需求进行功能模块划分和软件架构设计;使用Qt图形应用框架作为开发工具,采用模块化设计思想和多线程编程方法,设计了网络通信模块、系统控制模块、数据采集模块、信息显示模块和仿真测试模块;该软件为神经网络训练提供大量历史数据,并为提高雷达基本产品质量提供保障。
王体健,高太长,张宏昇,葛茂发,雷恒池,张培昌,张鹏,陆春松,刘超,张华,张强,廖宏,阚海东,冯兆忠,张义军,郄秀书,蔡旭晖,李蒙蒙,刘磊,佟胜睿[6]（2019）在《新中国成立70年来的中国大气科学研究:大气物理与大气环境篇》文中进行了进一步梳理新中国成立以来,中国大气物理与大气环境学科不断发展,为大气科学的发展提供了重要支撑,为国民经济的发展提供了重要保障.文章着重介绍新中国成立70年以来中国大气物理与大气环境学科发展的总体概况,梳理改革开放40年大气物理与大气环境学科的主要研究进展,总结21世纪以来的突出研究成果,指出面临的重大问题和挑战,提出未来的重点方向和发展建议.
朱君鉴,蔡康龙,龚佃利,刘永,王硕甫,金伟福[7]（2019）在《登陆台风“摩羯”（1814）在山东引发龙卷的灾情调查与天气雷达识别》文中提出2018年8月13—14日,1814号台风"摩羯"（YAGI）由强热带风暴逐渐减弱成热带低压,在山东省境内造成强降水,并引发了系列龙卷。龙卷发生后,气象部门对龙卷进行了详细的实地灾情调查。通过对6处龙卷路径无人机航拍的高分辨率图像和现场勘察的建筑物损毁、树木折断、庄稼倒伏等状况的综合分析,判断发生在滨州市姜楼镇、东营市盐窝镇的龙卷达到EF2级,其他为EF0/EF1级。上述龙卷都发生在残余低压环流中心移动方向的右前方,且集中在残余低压环流外围偏北段雨带中的小型超级单体内;其中在滨州引发的龙卷距离残余低压环流中心最近,约150km,在潍坊引发的龙卷距离残余低压环流中心最远,约400 km。这些小型超级单体在雨带中,自南向北或者自东南向西北方向移动,尺度都很小,发展高度较低,强反射率因子核位于风暴的底部,低层反射率因子的南端有入流缺口,呈钩状回波特征;低层径向速度产品有较强的正负速度对。用雷达系统原适配参数值计算表明,在调查的6次龙卷中,仅有1次龙卷发生前算出了中气旋（M）产品,2次算出龙卷涡旋特征（TVS）产品;用修改的适配参数值进行计算,在6次龙卷发生前都算出了M产品,4次算出TVS产品,优化适配参数可提前将弱的M和TVS识别出来,对龙卷的临近预警具有指导作用。
周雪松,孟金,姚蔚[8]（2019）在《一种基于快速傅里叶变换的多普勒天气雷达弱杂波识别方法》文中研究表明多普勒天气雷达探测时常会出现电磁干扰和超折射等杂波干扰问题,通过对弱径向干扰回波的规律性特征分析,提出了一种基于快速傅里叶变换的多普勒天气雷达干扰回波识别算法,并成功应用于多普勒天气雷达径向干扰回波的识别中。研究表明,一些干扰回波具有明显的空间周期性规律,对反射率因子进行快速傅里叶变换,得到的频域上能量分布具有与常规回波明显的差异。依靠这些差异可以较好地对一些弱的干扰回波进行识别并剔除。该方法对径向上离散分布的干扰回波均有较好的识别能力,但对相对均匀和密实的径向干扰回波识别能力较弱。
张婷婷,王凤娇[9]（2017）在《鲁西北地区中气旋特征的统计分析》文中研究表明利用滨州新一代天气SA雷达对2015—2016年的中气旋产品进行统计,分析了鲁西北地区中气旋的时空分布特征、中气旋顶高、底高、发展厚度、切变值等特征量及特征量极值变化情况。结果表明:（1）中气旋的出现有明显的日变化和月变化,集中出现在6—9月,其中6月出现的次数最多;约70%的中气旋发生在午后至傍晚;空间分布上,滨州西北方位出现的频次最多,且中气旋发展最为深厚,偏东方向出现频次最少;（2）伴随短时强将水的中气旋的各类特征高度值比伴有冰雹的的中气旋的特征高度值要低,多数的中气旋在初始阶段和消亡阶段都伴有HGT和BASE或HGT与TOP重合的现象;（3）中气旋持续时间平均在28min左右,生命史超过30min的中气旋主要出现在午后至傍晚,且以冰雹天气为主;（4）不同的强对流天气最强切变相差较大,冰雹过程中的中气旋最强切变值平均最强,且最强切变值超过30×10-3·s-1的中气旋均出现在冰雹为主的天气过程中。
吴书君,王金东,王凤娇,邵楠,刘德安[10]（2010）在《新一代天气雷达周围电磁辐射环境影响分析》文中进行了进一步梳理依据国家环境电磁波卫生标准和电磁辐射防护规定要求,根据山东省滨州新一代天气雷达（CINRAD/SC）的实际工作模式和雷达参数,分别在PPI、RHI以及体扫工作模式下,就天气雷达对周围电磁辐射、辐射强度安全区进行计算分析。计算表明雷达以0°仰角连续作PPI扫描下,达到一级（安全区）和二级（中间区）标准的距离分别为163.1、81.5m,作RHI扫描,达到一级（安全区）和二级（中间区）标准的距离分别是555.8、277.9m,雷达天线在进行体积扫描时,由于仰角在不断变化,人体实际接受的辐射功率密度远远小于标准中对公众照射的规定的标准。在大于1153.18m的地方,即使在毫无屏蔽的正对天线处也满足国家规定的电磁辐射防护标准。选取雷达对周边环境影响最大的RHI工作模式,按照可能造成影响较大的瞬时辐射和一类防护标准分别给出了距离雷达1160m的范围内,具体的平均辐射、瞬时辐射强度安全区。分析表明对于滨州雷达建设高度已经满足了周边1km范围内已有建筑的辐射安全保护要求,后建建筑物高度只要不超过辐射安全高度,也能满足雷达电磁辐射安全保护。为了了解滨州雷达实际辐射情况,采用德国Narda公司生产的EMR-300电磁场分析仪对雷达电磁辐射情况进行实地测量,选取了距雷达天线1km范围内,按照间隔45°的八个方位为测量线,每条测量线上选取距雷达天线分别为30、50、100、200、500、1000米等不同距离定点测量,共布设59个,在雷达楼内分别自5楼主控机房到11楼主机房顶布设8个监测点,总共布设67个监测点,在雷达正常开机工作情况,连续进行两天监测,每个测点连续测10次,每次测量时间不少于15秒,并读取稳定状态的最大值,取其平均值作为该点的测量数据,功率密度波动范围为（1.3～117.3）×10-4W/m2,综合电场强度波动范围为（0.209～2.648）V/m,均低于公众照射总的功率密度0.4W/m2和单个项目的公众照射功率密度0.08W/m2的保准限值。表明对于建设在城区内的诸如新一代天气雷达等大型电子设备,通过采取一定防护措施,对周边环境的电磁辐射影响是完全可以符合国家要求的。
二、山东滨州新一代天气雷达气象产品简介（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、山东滨州新一代天气雷达气象产品简介（论文提纲范文）
（1）CINRAD/SA雷达天线锥摆故障诊断分析（论文提纲范文）
| 1 天线伺服系统的组成 |
| 2 天线锥摆过冲故障现象 |
| 3 故障分析及诊断 |
| 4 故障处理 |
| 5 结语 |
（2）风云四号卫星闪电数据质量控制与闪电特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 拟解决的科学问题 |
| 1.4 研究内容与章节安排 |
| 第二章 风云四号(FY4)闪电成像仪(LMI)探测原理及实现 |
| 2.1 LMI探测原理及光谱通道选取 |
| 2.2 LMI结构及工作流程 |
| 2.3 LMI视场范围及工作模式 |
| 2.4 LMI地面数据获取、处理及各级数据产品 |
| 第三章 LMI星上数据错误自主修复与校验方法及其服务平台 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 LMI星上数据错误自主修复方法 |
| 3.3 LMI多级数据校验方法研究及其服务平台设计 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 LMI多级数据质量控制 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于人工智能的LMI L0 级数据处理 |
| 4.2.1 基于机器学习的LMI L0 级数据处理 |
| 4.2.2 基于深度学习的LMI L0 级数据处理 |
| 4.3 基于多源气象资料的多层次LMI L2 级数据质量控制 |
| 4.3.1 星地多源气象资料判识阈值选取 |
| 4.3.2 基于多源气象资料的数据质量控制实验 |
| 4.3.3 基于 GLD360 地基观测数据的比对实验 |
| 4.4 影响LMI数据质量的因素分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于星地多源数据的闪电活动特征分析 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 星地多源闪电探测数据分析方法 |
| 5.3 强对流过程中星地闪电资料的综合分析 |
| 5.4 LMI与地基闪电探测系统数据统计特征对比研究 |
| 5.4.1 LMI和 ADTD闪电观测资料匹配比例的年际变化特征 |
| 5.4.2 LMI和 ADTD闪电观测资料匹配比例的季节变化特征 |
| 5.4.3 LMI和 ADTD系统闪电探测数量平均时段变化特征 |
| 5.4.4 LMI和 ADTD闪电探测信号辐射强度特征 |
| 5.5 陆地云地闪比率分布及变化规律 |
| 5.6 基于LMI数据的我国近海海域闪电活动特征研究 |
| 5.7 基于LMI数据的台风中的闪电活动特征研究 |
| 5.8 小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文特色与创新点 |
| 6.3 存在的问题与未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）中国当代强对流天气研究与业务进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 雷暴和强对流天气产生的有利条件 |
| 2.1 雷暴和强对流的环境背景 |
| 2.2 雷暴和强对流的抬升触发机制 |
| 3 强对流系统的组织形态 |
| 3.1 超级单体风暴 |
| 3.2 飑线与弓形回波 |
| 3.3 中尺度对流系统 |
| 4 强对流天气和预报 |
| 4.1 强冰雹 |
| 4.2 下击暴流和雷暴大风 |
| 4.3 龙卷 |
| 4.4 强对流天气预报 |
| 5 中央气象台强对流天气业务进展 |
| 5.1 业务发展历史和成效 |
| 5.2 客观支撑技术 |
| 6 总结和展望 |
（4）基于多普勒天气雷达的地面风场反演及大风预警方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 气象雷达发展现状 |
| 1.2.2 风场反演方法研究现状 |
| 1.2.3 短时临近预报研究现状 |
| 1.2.4 GIS技术在气象领域应用现状 |
| 1.3 科学问题及研究内容 |
| 1.3.1 科学问题及依据 |
| 1.3.2 主要研究内容及思路 |
| 1.4 技术路线及创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 多普勒天气雷达及测速原理 |
| 2.1 多普勒天气雷达简介 |
| 2.1.1 基本原理简介 |
| 2.1.2 WSR-98D雷达结构与数据 |
| 2.2 多普勒天气雷达数据的获取 |
| 2.2.1 雷达I和Q数据简介 |
| 2.2.2 基数据的产生 |
| 2.3 多普勒天气雷达测速 |
| 2.3.1 多普勒效应 |
| 2.3.2 速度模糊 |
| 第3章 研究区特征及数据处理 |
| 3.1 研究区特征概述 |
| 3.1.1 研究区基本情况 |
| 3.1.2 研究区中的数据 |
| 3.2 多普勒天气雷达数据预处理 |
| 3.2.1 地物杂波抑制 |
| 3.2.2 平滑滤波 |
| 3.2.3 速度退模糊处理 |
| 3.3 地理信息空间数据预处理 |
| 3.3.1 数据格式的转换 |
| 3.3.2 属性数据的处理 |
| 第4章 多普勒天气雷达地面风场反演方法研究 |
| 4.1 风场反演网格的确定 |
| 4.1.1 满足分辨率要求的反演区域 |
| 4.1.2 反演网格中速度数据的确定 |
| 4.2 矢量平均速度-多分辨率方位算法 |
| 4.3 风场反演结果验证与分析 |
| 4.3.1 通过雷达速度场进行对比验证 |
| 4.3.2 通过自动气象站数据进行对比验证 |
| 4.3.3 利用交叉相关法对雷达风场反演结果进行验证 |
| 第5章 雷达数据定位融合方法研究 |
| 5.1 地理信息与雷达回波的定位 |
| 5.1.1 雷达回波数据坐标定位方法研究 |
| 5.1.2 大气折射对定位影响及修正 |
| 5.1.3 定位误差分析 |
| 5.2 地理信息与雷达数据匹配与融合 |
| 5.2.1 数据匹配分析 |
| 5.2.2 数据融合思路及方法 |
| 5.2.3 融合应用分析 |
| 第6章 地面大风预警方法研究 |
| 6.1 对地面大风发生的预测 |
| 6.1.1 基本理论和方法 |
| 6.1.2 VIL在大风预警中的应用分析 |
| 6.2 地面大风实时监测和预警 |
| 6.2.1 预警模式 |
| 6.2.2 预警方法 |
| 6.3 大风外推预警 |
| 总结与展望 |
| (1)主要结论 |
| (2)研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（5）基于X波段雷达的功率谱数据处理与定量估测降水（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外相关技术及领域发展现状 |
| 1.2.1 多普勒天气雷达数据处理研究现状 |
| 1.2.2 雷达定量估测降水研究现状 |
| 1.2.3 神经网络应用于气象的研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及安排 |
| 第二章 雷达定量测量降水理论基础 |
| 2.1 雷达测量降水基本原理 |
| 2.1.1 雷达气象方程 |
| 2.1.2 Z-I关系推导 |
| 2.2 雷达定量估测降水的误差来源 |
| 2.2.1 Z的估计错误 |
| 2.2.2 Z-I关系造成的误差 |
| 2.3 雷达定量估测降水现行方法 |
| 2.3.1 Z-I关系法 |
| 2.3.2 雷达联合雨量计实时估测法 |
| 2.4 雨滴谱仪 |
| 2.4.1 工作原理 |
| 2.4.2 技术指标及测量参数 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 X波段雷达功率谱数据处理 |
| 3.1 X波段雷达信号处理简介 |
| 3.2 气象回波信号特性与模拟 |
| 3.2.1 气象回波信号时域和频域特性 |
| 3.2.2 气象回波信号模拟 |
| 3.3 噪声电平计算方法和准确性定量测估 |
| 3.3.1 噪声电平计算方法 |
| 3.3.2 噪声电平计算方法定量评估 |
| 3.4 气象雷达信号处理谱矩估计算法 |
| 3.4.1 频域估计算法原理 |
| 3.4.2 频域估计算法性能分析 |
| 3.4.3 脉冲对算法原理 |
| 3.4.4 脉冲对算法性能分析 |
| 3.4.5 改进的频域估计算法 |
| 3.5 气象回波数据处理流程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 神经网络在雷达定量估测降水中的应用 |
| 4.1 神经网络模型 |
| 4.1.1 神经元结构模型 |
| 4.1.2 神经网络的互连方式 |
| 4.1.3 BP神经网络模型 |
| 4.1.4 RBF神经网络模型 |
| 4.2 资料来源与处理 |
| 4.2.1 观测区域以及观测资料介绍 |
| 4.2.2 雷达雨量站数据空间时间一致性处理 |
| 4.2.3 雷达雨量站数据质量控制 |
| 4.3 基于神经网络的雷达估测降水 |
| 4.3.1 训练集和检验集的建立 |
| 4.3.2 BP与RBF网络参数配置 |
| 4.3.3 估测降水性能分析 |
| 4.3.4 相对高度和距离对估测降水的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 天气雷达信号处理驱动软件设计 |
| 5.1 天气雷达系统软件 |
| 5.2 SPD系统方案设计 |
| 5.2.1 总体功能需求 |
| 5.2.2 软件架构设计 |
| 5.3 模块详细设计 |
| 5.3.1 网络通信模块 |
| 5.3.2 系统控制模块 |
| 5.3.3 数据采集模块 |
| 5.3.4 信息显示模块 |
| 5.3.5 仿真测试模块 |
| 5.4 SPD软件平台实现 |
| 5.4.1 系统运行环境 |
| 5.4.2 软件运行效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）新中国成立70年来的中国大气科学研究:大气物理与大气环境篇（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 新中国成立以来大气物理与大气环境学科发展的总体概况 |
| 2.1 大气物理 |
| 2.2 大气环境和大气化学 |
| 2.3 大气探测和大气遥感 |
| 3 改革开放40年大气物理与大气环境学科的主要研究进展 |
| 3.1 大气边界层物理 |
| 3.1.1 物理实验研究 |
| 3.1.2 理论和方法研究 |
| 3.1.3 数值模拟研究 |
| 3.2 云雾物理 |
| 3.3 大气辐射 |
| 3.4 大气电学 |
| 3.5 大气化学 |
| 3.6 大气环境 |
| 3.6.1 大气环境模式 |
| 3.6.2 大气污染效应 |
| 3.6.3 大气污染管控 |
| 3.7 大气探测与大气遥感 |
| 3.7.1 地面(海面)气象观测 |
| 3.7.2 高空气象探测 |
| 3.7.3 大气遥感 |
| 3.7.4 科学观测和科学试验 |
| 3.8 气象雷达探测 |
| 3.9 气象卫星遥感 |
| 4 21世纪以来大气物理与大气环境学科的突出研究成果 |
| 4.1 大气边界层物理 |
| 4.2 云雾物理 |
| 4.3 大气辐射 |
| 4.4 大气电学 |
| 4.5 大气化学 |
| 4.6 大气环境 |
| 4.7 大气探测与大气遥感 |
| 4.8 气象雷达探测 |
| 4.9 气象卫星遥感 |
| 5 大气物理与大气环境学科未来发展展望 |
| 5.1 大气物理 |
| 5.2 大气环境与大气化学 |
| 5.3 大气探测与大气遥感 |
（7）登陆台风“摩羯”（1814）在山东引发龙卷的灾情调查与天气雷达识别（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1“摩羯”在山东引发的龙卷概况 |
| 2“摩羯”在枣庄引发的龙卷 |
| 2.1 媒体报道 |
| 2.2 灾情调查 |
| 2.2.1 无人机航拍1号龙卷灾情 |
| 2.2.2 2号龙卷灾情现场调查 |
| 2.3 多普勒雷达产品分析 |
| 2.3.1 1号龙卷 |
| 2.3.2 2号龙卷 |
| 3“摩羯”在潍坊引发的龙卷 |
| 3.1 媒体报道 |
| 3.2 现场灾情实况调查 |
| 3.2.1 3号龙卷手机摄像视频 |
| 3.2.2 无人机航拍 |
| 3.3 多普勒雷达产品分析 |
| 4“摩羯”在东营引发的龙卷 |
| 4.1 灾情报道和实况调查 |
| 4.1.1 4号龙卷灾情调查 |
| 4.1.2 6号龙卷灾情媒体报道 |
| 4.2 无人机航拍6号龙卷分析 |
| 4.3 多普勒雷达产品分析 |
| 4.3.1 4号龙卷 |
| 4.3.2 6号龙卷 |
| 5“摩羯”在滨州引发的龙卷 |
| 5.1 5号龙卷灾情实况调查 |
| 5.2雷达产品分析 |
| 5.2.1 龙卷风暴的结构分析 |
| 5.2.2 近地面龙卷级别估测 |
| 6 M与TVS产品算法适配参数优化试验 |
| 7 小结 |
（8）一种基于快速傅里叶变换的多普勒天气雷达弱杂波识别方法（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 干扰回波的特征分析 |
| 2 回波质控算法 |
| 2.1 使用的数学方法 |
| 2.2 数据与质控方法 |
| 2.2.1 应用的数据 |
| 2.2.2 数据预处理与分析 |
| 2.2.3 数据的频域转换 |
| 2.2.4 干扰回波信号识别 |
| 3 天气实例算法应用 |
| 3.1 局地降水个例杂波识别 |
| 3.2 大范围降水个例杂波识别 |
| 3.3 超折射残余回波个例应用 |
| 3.4 识别问题的分析 |
| 4 结论与讨论 |
四、山东滨州新一代天气雷达气象产品简介（论文参考文献）
- [1]CINRAD/SA雷达天线锥摆故障诊断分析[J]. 韩亚静,谷山青,张骞,魏振东,李丹. 陕西气象, 2020(04)
- [2]风云四号卫星闪电数据质量控制与闪电特征分析[D]. 朱杰. 南京信息工程大学, 2020(01)
- [3]中国当代强对流天气研究与业务进展[J]. 俞小鼎,郑永光. 气象学报, 2020(03)
- [4]基于多普勒天气雷达的地面风场反演及大风预警方法研究[D]. 周鑫. 成都理工大学, 2020
- [5]基于X波段雷达的功率谱数据处理与定量估测降水[D]. 高颖. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]新中国成立70年来的中国大气科学研究:大气物理与大气环境篇[J]. 王体健,高太长,张宏昇,葛茂发,雷恒池,张培昌,张鹏,陆春松,刘超,张华,张强,廖宏,阚海东,冯兆忠,张义军,郄秀书,蔡旭晖,李蒙蒙,刘磊,佟胜睿. 中国科学:地球科学, 2019(12)
- [7]登陆台风“摩羯”（1814）在山东引发龙卷的灾情调查与天气雷达识别[J]. 朱君鉴,蔡康龙,龚佃利,刘永,王硕甫,金伟福. 海洋气象学报, 2019(04)
- [8]一种基于快速傅里叶变换的多普勒天气雷达弱杂波识别方法[J]. 周雪松,孟金,姚蔚. 海洋气象学报, 2019(04)
- [9]鲁西北地区中气旋特征的统计分析[A]. 张婷婷,王凤娇. 第34届中国气象学会年会 S18 气象雷达探测新技术与数据质控的业务应用论文集, 2017
- [10]新一代天气雷达周围电磁辐射环境影响分析[A]. 吴书君,王金东,王凤娇,邵楠,刘德安. 第27届中国气象学会年会雷达技术开发与应用分会场论文集, 2010