17、气象雷达在降水观测与定量中的应用

气象雷达在降水观测与定量中的应用

1. 降水估计数据集的获取途径

在开发降水估计器时,有三种获取数据集的途径:
- 雷达 - 雨量计对比:通过对比雷达测量值和雨量计的观测值来获取数据。
- DSD 建模与参数模拟:对雨滴谱分布(DSD)进行建模,并模拟相关参数。
- 从测量的 DSD 计算降水率和雷达反射率:利用实际测量的 DSD 数据来计算降水率和雷达反射率。

建立数据集后,使用最小二乘法拟合来确定降水率与雷达变量之间的关系。这里主要关注使用 2DVD 测量的 DSD 和模拟的雷达变量来开发降水估计器。

2. 单极化雷达降水估计

2.1 单极化雷达测量参数

典型的单极化气象雷达提供三种测量值:反射率因子(Z)、多普勒速度($v_r$)和谱宽($\sigma_v$)。其中只有反射率(Z)包含降水率(R)的信息。

2.2 雷达降水估计的目的与 Z - R 关系

雷达降水估计的目的是建立并应用幂律($Z = \alpha R^{\beta}$)关系,从雷达反射率获取降水率。由于 Z 和 R 并非线性相关,且雨滴谱分布存在较大变化,幂律关系中的系数($\alpha$)和指数($\beta$)会因降水类型、季节和气候位置而异。

常见的单极化 NEXRAD 使用的 Z - R 关系如下表所示:
| 关系 | 名称 | 适用情况 | 推荐适用情况 |
| — | — | — | — |
| $Z = 300 R^{1.4}$ | 对流型 | 夏季深对流降水 | 其他非热带对流降水 |
| $Z = 200 R^{

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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