【摘 要】
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雷暴作为当今世界频发的主要灾害性天气系统之一,其产生的大气与地面的强放电过程对人类生产生活造成了巨大危害,因此,提高雷暴的识别精度及跟踪效率具有非常重要的现实意义。论文开展了基于S波段双偏振多普勒天气雷达的雷暴识别跟踪方法的研究,旨在提高雷达对雷暴的探测能力。论文的主要研究内容及成果如下:（1）对雷达资料进行滤波和速度退模糊处理,利用9点和25点双窗口滑动滤波对KDP进行“去噪”处理,利用自然目标
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雷暴作为当今世界频发的主要灾害性天气系统之一,其产生的大气与地面的强放电过程对人类生产生活造成了巨大危害,因此,提高雷暴的识别精度及跟踪效率具有非常重要的现实意义。论文开展了基于S波段双偏振多普勒天气雷达的雷暴识别跟踪方法的研究,旨在提高雷达对雷暴的探测能力。论文的主要研究内容及成果如下:（1）对雷达资料进行滤波和速度退模糊处理,利用9点和25点双窗口滑动滤波对KDP进行“去噪”处理,利用自然目标物法对ZDR的系统噪声进行订正,提高了数据的可靠性,同时选取大量强单体作为论文研究的样本集。（2）对原始数据进行预处理,得到雷达CAPPI（等高平面位置显示）、CR（组合反射率因子）和VCS（任意垂直剖面）数据,统计分析雷达参量ZH、ZDR和KDP随雷暴生消及发展演变的时空特征,提出了基于三个参量的雷暴最优识别指标。（3）利用雷达资料和探空资料通过模糊逻辑算法开展云中粒子相态的识别,并对识别结果进行验证。研究云中粒子相态同雷暴生消及发展演变的相关性,统计分析得出基于粒子相态分布的雷暴识别指标。（4）利用偏振参量及粒子相态的分布特征指标改进传统的风暴识别跟踪算法,提出了针对雷暴的识别跟踪算法,并对识别跟踪的效果进行评估。初步建立了初生雷暴的识别模型。
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