改善的EVAD技術(shù)與圖象識別法提取平均散度.pdf

1、本論文提出了從多普勒雷達(dá)基數(shù)據(jù)中提取散度值的一種改善的EVAD技術(shù)新算法—MGS法,并且根據(jù)此算法,開發(fā)出相應(yīng)的可以業(yè)務(wù)化運(yùn)行的雷達(dá)產(chǎn)品.另外,本文提出了圖象識別技術(shù),用數(shù)值模擬的方法,進(jìn)行散度定量化提取.論文主要包括三部分:(1)本文提出利用修正的Gram-Schmidt算法(MGS法)解決求解問題.并通過兩個實例,分別計算出大氣平均散度,再用變分法對散度值進(jìn)行調(diào)整,然后利用連續(xù)方程,計算大氣的垂直速度,并對各種結(jié)果進(jìn)行了比較分析.結(jié)

2、果表明:本文提出的MGS法具有算法上的優(yōu)越性,較簡單易行,對散度分離的穩(wěn)定性較好.(2)大量的實際探測資料證明,冷暖平流常和大尺度的輻合輻散結(jié)合在一起,應(yīng)用EVAD技術(shù),本文用數(shù)值模擬方法,分析了這種復(fù)合風(fēng)場的多普勒雷達(dá)圖的徑向速度特征,同時分析了雨滴下落速度對這些特征的影響,根據(jù)數(shù)值模擬得到的散度變化圖表,通過對雷達(dá)PPI圖像的識別,可以初步定量分析出各高度的輻合(散)值的大小.(3)本人還開發(fā)了一個從多普勒基數(shù)據(jù)中提取散度及大氣垂直