楊馨蕊,馬舒慶,吳蕾

(中國氣象局氣象探測中心,北京 100081)

UHF風(fēng)廓線雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)判別方法的比較與評價

楊馨蕊,馬舒慶,吳蕾

(中國氣象局氣象探測中心,北京 100081)

給出了5種UHF風(fēng)廓線雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)的判別方法,利用北京CFL-16型對流層風(fēng)廓線雷達(dá)于2007年6—8月獲取的部分觀測數(shù)據(jù),對5種判別方法進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明,這些方法在降水天氣下判斷正確率都在89%以上,其中,建立關(guān)于垂直徑向速度和信噪比、垂直徑向速度和譜寬的判別函數(shù)兩種方法判斷正確率均達(dá)99%以上。

UHF風(fēng)廓線雷達(dá);晴空;降水?dāng)?shù)據(jù);判別方法

0 引言

風(fēng)廓線雷達(dá)是21世紀(jì)高空探測系統(tǒng)的重要組成部分,目前風(fēng)廓線雷達(dá)資料已經(jīng)在全球進(jìn)入業(yè)務(wù)化應(yīng)用,我國也正在進(jìn)行風(fēng)廓線雷達(dá)觀測網(wǎng)的建設(shè)。風(fēng)廓線雷達(dá)主要用來探測大氣風(fēng)場,但它的動態(tài)范圍很大,在探測到弱的湍流散射信號的同時,還可以探測到降水粒子的散射信號。在有降水發(fā)生時,降水粒子的垂直下落速度會使整個信號譜發(fā)生較為明顯的偏移,如果不加以區(qū)分,由此計算得到的水平風(fēng)和垂直風(fēng)會有較大的誤差,而且在降水頻發(fā)的地區(qū)和時間內(nèi),降水干擾將會是一個非常重要的誤差源,所以非常有必要對數(shù)據(jù)是否受到降水干擾進(jìn)行判斷[1-2]。

國外從20世紀(jì)90年代開始了比較多的相關(guān)研究。Ecklund等[3]用垂直徑向速度的大小對降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行判斷。Lambert等[4]和NASA關(guān)于915MHz風(fēng)廓線雷達(dá)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法研究報告[1]中通過對垂直徑向速度和信噪比進(jìn)行分析,給出了區(qū)分降水?dāng)?shù)據(jù)和晴空數(shù)據(jù)的方法。Steiner和Richner[5]通過對探測信號的零階矩、一階矩和二階矩與其各自在晴空天氣下的估計值的差進(jìn)行分析,給出了判斷數(shù)據(jù)是否受到降水干擾的函數(shù)。Ralph等[6]通過對垂直徑向速度的直方圖、方差以及信號功率譜密度和垂直徑向速度的相關(guān)性,對降水?dāng)?shù)據(jù)的判斷方法進(jìn)行了研究。McDonald等[7]對降水?dāng)?shù)據(jù)的垂直信號功率、垂直信號譜寬和信噪比進(jìn)行了分析。Wuertz等[8]通過對幾個典型降水天氣和晴空天氣的研究,給出了UHF風(fēng)廓線雷達(dá)降水以及晴空天氣下數(shù)據(jù)的特征。

本文結(jié)合北京CFL-16型風(fēng)廓線雷達(dá)探測數(shù)據(jù)對降水?dāng)?shù)據(jù)的判別方法進(jìn)行了研究,給出了幾種方法的具體參數(shù),討論了這些方法的優(yōu)缺點(diǎn),并對其判斷正確率作了分析比較,為實(shí)現(xiàn)自動降水干擾識別提供了一些參考。

1 UHF風(fēng)廓線雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)探測原理與判斷方法

1.1 探測原理

在晴空天氣下,風(fēng)廓線雷達(dá)回波為湍流散射。大氣的湍流作用使空氣密度分布不均勻,從而對入射電磁波產(chǎn)生布拉格散射,散射強(qiáng)度與折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)(Cn2)和雷達(dá)波長(λ)有關(guān),雷達(dá)反射率(η)滿足

在降水天氣下,風(fēng)廓線雷達(dá)回波信號中既有湍流造成的回波,也有冰晶、云滴、雨滴等粒子散射產(chǎn)生的回波。其中,湍流散射同樣遵從布拉格散射,而粒子散射則與粒子的雷達(dá)截面以及粒子濃度有關(guān)。雷達(dá)反射率為單位體積內(nèi)全部粒子雷達(dá)截面(σ)之和,即。瑞利散射條件下,球形粒子的雷達(dá)截面為其中m=n-ki稱為復(fù)折射指數(shù),n是通常意義的折射率,k是吸收系數(shù)。由上述球形粒子瑞利散射的雷達(dá)截面公式,雷達(dá)截面與雷達(dá)波長的4次方成反比[9]。因此,雷達(dá)波長對粒子探測效果影響敏感,相同粒子條件下,雷達(dá)波長越長,雷達(dá)截面越小、雷達(dá)反射率越低、探測粒子效果越差。風(fēng)廓線雷達(dá)一般采用1 200 M Hz左右的邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)(L波段)、450M Hz左右的對流層和低對流層風(fēng)廓線雷達(dá)(UHF)以及45M Hz左右的對流層以上的風(fēng)廓線雷達(dá)(VHF)三種,它們對晴空湍流散射和分散目標(biāo)的瑞利散射都很敏感,但是這3種不同頻率的雷達(dá)對這些過程的靈敏度又有很大不同。

McDonald等[7]指出:對于VHF只有降水量大于8.4mm·h-1的大雨發(fā)生時,瑞利散射信號的強(qiáng)度才會超過晴空回波信號的強(qiáng)度;對于UHF來說,只要有降水過程發(fā)生,降水粒子的瑞利散射信號強(qiáng)度就會超過晴空回波信號的強(qiáng)度;邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)除了能接收到降水粒子的散射信號,還能接收到云的回波信號。

1.2 UHF風(fēng)廓線雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)判別方法

1.2.1 方法(一):利用直接測量的功率譜密度

在降水天氣下,接收信號的功率譜密度值會比晴空天氣下大。對已知的晴空數(shù)據(jù)和降水干擾數(shù)據(jù),將每一時刻所有距離庫中的信號作為一個子樣本,首先計算每個子樣本中功率譜密度大于某值的信號占子樣本總信號數(shù)量的百分比,然后將所有子樣本計算得到的百分比進(jìn)行分析得到閾值,當(dāng)百分比大于此閾值時,認(rèn)為數(shù)據(jù)受到了降水干擾,反之,則認(rèn)為是晴空回波數(shù)據(jù)。

1.2.2 方法(二):利用垂直徑向速度

有降水發(fā)生時,在某個高度范圍內(nèi),垂直徑向速度(在降水時,該垂直徑向速度代表了空氣的垂直運(yùn)動和降水粒子的下沉運(yùn)動的總和,下同)[11]會有明顯的增大,利用統(tǒng)計方法可以得到在降水過程中,垂直徑向速度的分布范圍,并由此給出判斷閾值,當(dāng)大于給定閾值時認(rèn)為數(shù)據(jù)受到降水干擾,反之,則認(rèn)為是晴空回波數(shù)據(jù)。

1.2.3 方法(三):建立關(guān)于垂直徑向速度和信噪比的判別函數(shù)

有降水發(fā)生時,通常風(fēng)廓線雷達(dá)接收到回波信號都具有較高的信噪比(SNR),在這種情況下從垂直波束中就可以計算得到相對來說非常明確的垂直徑向速度。將已知的降水干擾數(shù)據(jù)和晴空數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,具體方法為:將垂直徑向速度作為x軸,將SNR值作為y軸,從數(shù)據(jù)分布情況建立關(guān)于垂直徑向速度和信噪比的判別函數(shù),然后根據(jù)判別函數(shù)判斷數(shù)據(jù)是否受到了降水的干擾。

1.2.4 方法(四):建立關(guān)于垂直徑向速度和譜寬的判別函數(shù)

類似方法(三),有降水發(fā)生時,風(fēng)廓線雷達(dá)接收到回波信號通常具有較大的譜寬。將垂直徑向速度作為x軸,將譜寬值作為y軸,從數(shù)據(jù)分布情況建立關(guān)于垂直徑向速度和譜寬的判別函數(shù),然后根據(jù)判別函數(shù)判斷數(shù)據(jù)是否受到了降水的干擾。

1.2.5 方法(五):建立關(guān)于垂直徑向速度、譜寬與其對應(yīng)的晴空估計值的差的判別函數(shù)

這種方法主要是基于降水天氣下垂直徑向速度和譜寬相對晴空天氣下的值的偏移,并由此引入兩個參數(shù):1)由風(fēng)廓線雷達(dá)徑向速度即信號譜的一階矩(認(rèn)為只有垂直方向上的才有價值)RMV定義RMV,dev=RMV-RMV,est,其中RMV,est是RMV在晴空條件下某一波束方向的估計值;2)由譜寬即信號譜的二階矩RSW定義RSW,dev=RSW-RSW,est,其中RSW,est是RSW在晴空條件下某一波束方向的估計值。然后對已知的晴空和降水干擾數(shù)據(jù)分別計算RMV,dev和RSW,dev,以RSW,dev為x軸,以RMV,dev為y軸,由數(shù)據(jù)分布情況建立判別函數(shù),然后根據(jù)判別函數(shù)判斷數(shù)據(jù)是否受到了降水的干擾。

2 對比與評價

2.1 雷達(dá)設(shè)備和資料

本文采用的數(shù)據(jù)采自中國氣象局大氣探測試驗(yàn)基地的CFL-16型對流層風(fēng)廓線雷達(dá)。它的設(shè)計探測高度為16km,屬于對流層風(fēng)廓線雷達(dá)。為了兼顧探測高度和低層的高度分辨率,CFL-16采用高、中、低三種工作模式。低模式使用窄脈沖0.8μs,高度分辨率為120m,最低探測高度150m。中模式采用較寬脈沖1.6μs,高度分辨率為240m,最低探測高度2 550m。高模式采用寬脈沖9μs,高度分辨率480m,最低探測高度4 950m。三種工作模式交替進(jìn)行,在保證低空具有較高高度分辨率的同時可以達(dá)到較高的探測高度。表1列出了CFL-16型風(fēng)廓線雷達(dá)的典型參數(shù)。

表1 CFL-16型風(fēng)廓線雷達(dá)典型參數(shù)Table1 Typical parameters of the CFL-16wind profiler

資料時間為2007年6—8月,探測數(shù)據(jù)是多個模式探測的綜合,時間分辨率約為6m in。分析數(shù)據(jù)包括了探測試驗(yàn)期間的大部分降水過程,以及連續(xù)晴天數(shù)為5d以上的4個晴空過程中的部分?jǐn)?shù)據(jù),降水和晴空數(shù)據(jù)樣本總數(shù)分別為4 760個。此外,還采用了中國氣象局大氣探測試驗(yàn)基地采集的同時期地面觀測資料作為發(fā)生降水天氣的參考,將得到的數(shù)據(jù)依據(jù)地面觀測資料較為客觀地分成降水或晴空回波數(shù)據(jù)[12-13]。為了檢驗(yàn)處理方法的合理性,應(yīng)選擇探測高度范圍內(nèi)數(shù)據(jù)可信度較好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,由于降水發(fā)生的高度一般在4 000m以下,而且較低高度范圍的信號譜寬受地物干擾比較嚴(yán)重,所以譜寬數(shù)據(jù)選擇的高度范圍為2 000～4 000m。在資料處理之前,對選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了合理性檢驗(yàn)以及奇點(diǎn)剔除。

2.2 資料處理

2.2.1 利用直接測量的功率譜密度

分別計算每個子樣本中信號功率譜密度大于0.001W的信號數(shù)量占總信號數(shù)量的百分比,得到兩種天氣下的百分比分布(圖1)。采用線性回歸法得到判斷閾值為0.375%,即:當(dāng)一個子樣本中信號功率譜密度大于0.001W的信號數(shù)量占總信號數(shù)的百分比大于0.375%時,認(rèn)為數(shù)據(jù)受到了降水的干擾。

2.2.2 利用垂直徑向速度

圖2是選取2007年7月31日和2007年6月27日兩個降水個例中5個時刻以及2007年6月5日一個晴空個例中4個時刻的垂直徑向速度廓線圖。由統(tǒng)計分析得出,在穩(wěn)定性降水和陣性降水過程中,垂直徑向速度主要分布在4～10m/s之間,晴空天氣下垂直徑向速度主要分布在-1～1m/s之間,所以當(dāng)垂直徑向速度大于4m/s時認(rèn)為數(shù)據(jù)受到降水干擾。

2.2.3 建立關(guān)于垂直徑向速度和信噪比的判別函數(shù)

將垂直徑向速度V作為x軸,信噪比SNR值作為y軸,兩種天氣條件下的數(shù)據(jù)分布如圖3所示,采用線性回歸法[14]得到判別函數(shù):L=-55+17.54×V+SNR。其中:V是垂直徑向速度,單位為m/s;SNR是信噪比,單位為dB。當(dāng)L>0時,認(rèn)為數(shù)據(jù)受到了降水干擾,當(dāng)L<0時,認(rèn)為數(shù)據(jù)是晴空回波數(shù)據(jù)。2.2.4 建立關(guān)于垂直徑向速度和譜寬的判別函數(shù)

將垂直徑向速度作為x軸,將譜寬值作為y軸,兩種天氣條件下的數(shù)據(jù)分布如圖4所示,采用線性回歸法[14]得到判別函數(shù):L=-5.7+1.7×V+SPE。其中:V是垂直徑向速度,單位為m/s;SPE是譜寬,單位為m/s。當(dāng)L>0時,認(rèn)為數(shù)據(jù)受到了降水干擾,當(dāng)L<0時,認(rèn)為數(shù)據(jù)是晴空回波數(shù)據(jù)。

2.2.5 建立關(guān)于垂直徑向速度、譜寬與其對應(yīng)的晴空估計值的差的判別函數(shù)

圖1 晴空數(shù)據(jù)與受降水干擾的數(shù)據(jù)疊加(a)及0.5%附近的局部放大(b)Fig.1 (a)Overlap of clear air data and precipitation contaminated data and(b)enlarged im age of figure1(a)around0.5%

圖2 降水和晴空個例的垂直徑向速度—高度廓線Fig.2 Vertical radial velocity-height profiles in precipitation and clear air cases

圖3 晴空數(shù)據(jù)與受降水干擾的數(shù)據(jù)疊加分布(垂直徑向速度—信噪比)Fig.3 Overlapped distribution of clean air data and precipitation contaminated data(vertical radial velocity-SNR)

圖4 晴空數(shù)據(jù)與受降水干擾的數(shù)據(jù)疊加(垂直徑向速度—譜寬)Fig.4 Overlap of clean air data and precipitation contaminated data(vertical radial velocity-spectral width)

對晴空天氣下的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計平均得到譜寬的估計值為1.12m/s,垂直徑向速度的估計值為0.19m/s。將待測試數(shù)據(jù)分別減去對應(yīng)的估計值后得到定義的兩個參數(shù)RMV,dev和RSW,dev,以RMV,dev為y軸,以RSW,dev為x軸,兩種天氣條件下的數(shù)據(jù)分布如圖5所示,由此估計出a=2.1、b=0.26(圖5中虛線所示),即并基于圖中所示的不對稱性分布,假設(shè)由降水?dāng)?shù)據(jù)計算得到的L值比晴空時大,采用線性回歸法[14]得到L的閾值為4.85,當(dāng)L大于4.85時,認(rèn)為數(shù)據(jù)受到了降水干擾。

2.3 結(jié)果分析

選用試驗(yàn)數(shù)據(jù)中另外一組已知的晴空和受降水干擾的數(shù)據(jù)對上述各方法的性能進(jìn)行測試,測試結(jié)果見表2。

表2 判別方法性能測試結(jié)果Table2 Test result of all the m ethods

采用直接測量得到的功率譜密度進(jìn)行判別的計算結(jié)果與高度和時間都無關(guān),它是在計算譜矩等參數(shù)之前就首先判斷信號是否受到了降水干擾,不涉及之后的計算帶來的誤差。但是這種計算方法只能對一個時刻的所有距離庫進(jìn)行統(tǒng)一判斷,而不能對各距離庫的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行判斷。此外,在降水發(fā)生時刻的前后,由于大氣中的水汽含量較高,即使粒子沒有垂直下落速度,返回的功率密度值也比較大,采用這種方法時就會造成判斷誤差。

采用垂直徑向速度的方法對判別晴空數(shù)據(jù)效果較好,但對于受到降水干擾的數(shù)據(jù)來說,當(dāng)雨滴直徑較小或垂直下落速度較慢時,垂直徑向速度會比較小,就會產(chǎn)生誤差。這種方法與雨量、高度等因素的相關(guān)性太高,不容易給出比較精確的判別閾值,在降水條件下的判斷正確率為89.59%,在上述方法中最低。

圖5 晴空數(shù)據(jù)與受降水干擾的數(shù)據(jù)疊加分布(垂直徑向速度之差—譜寬之差)Fig.5 Overlapped distribution of clean air data and precipitation contaminated data(RSW,dev-RMV,dev)

建立關(guān)于垂直徑向速度和信噪比、垂直徑向速度和譜寬的判別函數(shù),選取的數(shù)據(jù)與高度和時間無關(guān),可以判斷任意高度的數(shù)據(jù)是晴空回波數(shù)據(jù)還是受到了降水的干擾的數(shù)據(jù)。而且由于垂直徑向速度和信噪比以及譜寬在降水天氣下增加比較明顯,所以這兩種方法在降水天氣下判斷正確率達(dá)到了99%以上。

建立關(guān)于垂直徑向速度、譜寬與其對應(yīng)的晴空估計值的差的判別函數(shù),選取的數(shù)據(jù)與高度和時間的相關(guān)性很小,也可以對任意高度的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。但是在選取晴空天氣下的估計值時,會產(chǎn)生一定的誤差。

3 討論

(1)在用垂直速度、譜寬與其對應(yīng)的晴空估計值的差作對比的方法中,求取垂直徑向速度和譜寬在晴空天氣下的估計值時通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),兩者隨著高度的增加有一定的變化,特別是譜寬隨高度的增加變化較為明顯。本文采用整個高度的統(tǒng)計平均值代表每個高度的估計值會帶來一定的誤差,可能對方法的判斷正確率造成了一定的影響。

(2)對2007年6—8月觀測資料的分析發(fā)現(xiàn),接近地面高度上的探測結(jié)果,常因地物等信號的干擾而難以得到較為明確的判斷,一般在2 000m及其以下,因地物干擾產(chǎn)生的垂直徑向速度有時甚至?xí)_(dá)到15m/s以上,需要對這些干擾信號和降水干擾加以區(qū)分。

(3)本文在給出各種方法的閾值或者判別函數(shù)時,都是基于所選取的試驗(yàn)數(shù)據(jù),所以在數(shù)據(jù)選取時,盡可能多的包括了多種降水類型,但是對降水發(fā)生前后和降水發(fā)生時刻的區(qū)分較為粗略,主要依據(jù)垂直徑向速度的大小進(jìn)行區(qū)分,這可能也帶來了一定的誤差。比如在陣性降水發(fā)生前,因?yàn)榭諝獾拇怪边\(yùn)動非常強(qiáng)烈,垂直徑向速度和速度譜寬比較大,可能會被誤判斷為降水產(chǎn)生的信號[15]。

4 結(jié)論

本文通過對UHF風(fēng)廓線雷達(dá)的探測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,給出了5種判別降水?dāng)?shù)據(jù)方法的具體計算參數(shù),性能測試結(jié)果表明上述5種方法在晴空天氣下判斷正確率較高,都達(dá)到了96%以上,在降水天氣下判斷正確率都在89%以上,其中采用垂直徑向速度和信噪比以及垂直徑向速度和譜寬的相互關(guān)系進(jìn)行判斷,正確率均達(dá)到了99%以上。

目前,國內(nèi)普遍采用垂直徑向速度閾值法對是否受到降水干擾進(jìn)行判斷,從上述測試結(jié)果中可以看出,這種方法盡管在晴空天氣下的正確率最高,但在降水天氣下判斷正確率僅為89.59%,是幾種方法中最低的,建議在對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高的情況下,采用建立關(guān)于垂直徑向速度和信噪比以及關(guān)于垂直徑向速度和譜寬的判別函數(shù)方法進(jìn)行判斷。

[1] Applied Meteorology Unit.Data quality assessment methods for the eastern range915MHz wind profiler network[R]//NASA Contractor Report NASA/CR-1998-207906.1998.

[2] Ralph FM,Neiman P J,Van de Kamp D W,et al.Using spectral moment data from NOAA's404-MHz radar wind profiler to observe precipitation[J].Bull Amer Meteor Soc,1995,76(10):1717-1739.

[3] Ecklund W L,Gage K S,Williams C R.Tropical precipitation studies using a915-MHz wind profiler[J].Radio Sci,1995,30(4):1055-1064.

[4] LambertW C,Merceret F J,Taylor G E,et al.Performance of ifve915-MHz wind profilers and an associated automated quality control algorithm in an operational environment[J].J A tmos O-ceanic Technol,2003,20:1488-1495.

[5] Steiner A,Richner H.Separation of clear-air echoes from precipitation echoes in UHF wind profiler measurements[J].Ann Geophys,1994,12:497-505.

[6] Ralph F M,Neiman P J,Uffieux D.Precipitation identification from radar wind profiler spectral moment data:Vertical velocity histograms,velocity variance,and signal power-vertical velocity correlations[J].J A tmos Oceanic Technol,1995,13:545-559.

[7] McDonald A J,Carey-Smith T K,Hooper D A,et al.The effect of precipitation on wind-profiler clear air returns[J].Ann Geophys,2004,22:3959-3970.

[8] Wuertz D B,WeberB L,Strauch R G,et al.Effects of precipitation on UHF wind profiler measurements[J].J Atmos Oceanic Technol,1988,5:450-465.

[9] 何平.相控陣風(fēng)廓線雷達(dá)[M].北京:氣象出版社,2006:42-61.

[10] 嵇驛民,王寶瑞,張培昌.計算雷達(dá)截面的積分方程法[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報,1991,14(1):61-72.

[11] 王麗榮,胡志群,湯達(dá)章,等.多普勒雷達(dá)徑向速度資料在對流天氣預(yù)報中的應(yīng)用[J].氣象科學(xué),2007,27(6):695-701.

[12] 普貴明,魯亞斌,周國蓮,等.2007年云南7次強(qiáng)降水過程的分析研究[J].氣象科學(xué),2008,28(6):683-688.

[13] 封秋娟,牛生杰,雷恒池,等.吉林省一次層狀云降水宏微觀特征的觀測研究[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報,2007,30(6):770-778.

[14] 濮文耀,魏鳴,李紅斌,等.線性回歸模型的最小二乘法基本假設(shè)在Z-I關(guān)系擬合中的應(yīng)用[J].氣象科學(xué),2008,28(6):644-648.

[15] 耿建軍,顧松山,陳鐘榮,等.新一代天氣雷達(dá)譜寬資料分析晴空回波特征的探討[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報,2007,30(6):814-818.

Comparison and Evaluation of Analysis Methods of UHFW ind Profiler Data Contaminated by Precipitation

YANG Xin-rui,MA Shu-qing,WU Lei

(CMA Meteorological Observation Centre,Beijing 100081,China)

Based on the data from the CFL-16 wind profiler in Beijing from June to August in 2007,five analysis methods of UHF wind profiler data are compared.The results show that accuracy of all the five methods are over 89%in case of precipitation,among which the accuracy of the methods of plotting vertical radial velocities against vertical beam SNRs and against spectra widths are over 99%.

UHF wind profiler;clear air;precipitation data;analysis method

P412.25

A

1674-7097(2010)05-0576-06

2009-02-23;改回日期:2009-05-11

中國氣象局氣象探測中心行業(yè)專項(xiàng)(GYHY(QX)2007-6-16);江蘇省氣象局“北極閣基金”(BJG200803)

楊馨蕊(1982—),女,河北保定人,碩士,研究方向?yàn)轱L(fēng)郭線雷達(dá)數(shù)據(jù)處理及其質(zhì)量控制,yangxinrui82@163.com.

楊馨蕊,馬舒慶,吳蕾.UHF風(fēng)廓線雷達(dá)降水?dāng)?shù)據(jù)判別方法的比較與評價[J].大氣科學(xué)學(xué)報,2010,33(5):576-581.Yang Xin-rui,Ma Shu-qing,WuLei.Comparison and evaluation of analysis methods of UHF wind profiler data contaminated by precipitation[J].Trans Atmos Sci,2010,33(5):576-581.

(責(zé)任編輯:劉菲)