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雷达强降水数据小波域统计特征及其与环境参数的关系研究
文献摘要：
为了得到最优的强降水估计,基于雷达强降水数据多尺度统计特性建立的先验模型显得非常重要.本文基于南京市S波段多普勒天气雷达2013～2016年共180次独立降水事件数据进行小波分解,研究强降水雷达回波数据小波域小波系数尺度内非高斯边缘分布特征以及尺度间分形特征,并基于强降水的先验统计特征建立相应的数学模型.研究结果表明:对于不同降水结构呈现不同形态的雷达回波来说,它们的分形参数差别并不大,方向性不明显,可对强降水小波系数统一建模,其尺度内的非高斯特征可用广义高斯分布表示,尺度间的分形特征可用指数形式表示.为进一步说明强降水小波域统计特征与降水物理参数的关系,讨论了强降水小波域小波系数分形参数与环境参数的关系,发现环境参数中的对流有效位能与分形参数(一阶水平向)相关系数为0.5535、每小时降水量与分形参数(二阶各方向小波系数分形参数的平均)相关系数为0.3848,而其它环境参数与分形参数相关系数低于0.28.强降水小波域统计特征及其与环境参数的先验信息可用于强降水数据的参数化建模,并对后续的强降水最优估计、数据同化、数据降尺度、多源数据融合等应用具有重要的参考价值.
文献关键词：
强降水;雷达回波;小波域;统计特征;环境参数
中图分类号：
作者姓名：
杨春生;寇蕾蕾;蒋银丰;陈垚;毛赢;王振会
作者机构：
南京信息工程大学大气物理学院,南京210044;南京信息工程大学气象灾害预警与评估协同创新中心,南京210044;福建省平潭综合实验区气象局,平潭,350400
文献出处：
引用格式：
[1]杨春生;寇蕾蕾;蒋银丰;陈垚;毛赢;王振会-.雷达强降水数据小波域统计特征及其与环境参数的关系研究)[J].大气科学,2022(06):1425-1436
A类：
B类：
强降水,降水数据,小波域,统计特征,环境参数,了得,统计特性,先验模型,波段,多普勒天气雷达,降水事件,件数,小波分解,水雷,雷达回波,波数,小波系数,数尺,非高斯,边缘分布,分形特征,建立相应,降水结构,不同形态,分形参数,并不大,方向性,统一建模,高斯特,高斯分布,物理参数,对流有效位能,小时降水量,先验信息,参数化建模,最优估计,数据同化,降尺度,多源数据融合
AB值：
0.283921
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