【摘要】：云在大氣空間環(huán)境中扮演重要角色,對(duì)毫米波在大氣空間中傳輸有重要的影響,所以為了保證大氣空間環(huán)境下毫米波的傳輸效應(yīng),必須研究云的毫米波散射輻射特性、衰減特征和云中水凝物的類型。而卷云中冰晶粒子的不規(guī)則性,加大了對(duì)云的研究難度。本文的主要研究成果如下:(1)利用離散偶極子近似算法系統(tǒng)地計(jì)算分析了卷云中冰晶粒子在不同條件下的毫米波散射特性,并將計(jì)算結(jié)果與在相同條件下Mie理論計(jì)算結(jié)果對(duì)比。對(duì)比結(jié)果表明了離散偶極子近似算法計(jì)算冰晶粒子毫米波散射特性結(jié)果的正確性。冰晶粒子融化時(shí),其毫米波散射特性也隨之改變。本文使用了同心雙層球和同心雙層橢球模型計(jì)算了融化冰晶在不同條件下的毫米波散射特性,并分析了在毫米波段卷云層的單次散射特性,結(jié)果表明,卷云中冰晶粒子尺度對(duì)其散射特性有很大的影響。(2)本文使用Rayleigh近似、Mie理論和DDA方法計(jì)算分析了不同條件下云滴毫米波散射特性,并將結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。根據(jù)經(jīng)典公式和工程計(jì)算經(jīng)驗(yàn)公式,計(jì)算了云的衰減,分析了經(jīng)驗(yàn)公式的相對(duì)誤差,并根據(jù)不同類型云(高云、中云、低云、積云、積雨云和雨層云)的實(shí)際情況計(jì)算了其衰減特性。(3)將模糊邏輯算法和極化雷達(dá)探測(cè)獲得的云參數(shù)相結(jié)合來反演云中水凝物的類型,結(jié)果顯示,模糊邏輯算法對(duì)水凝物類型的判斷基本準(zhǔn)確。但在一些特殊情況下,對(duì)一組雷達(dá)輸入?yún)?shù),不同類型的水凝物表現(xiàn)的強(qiáng)度可能相同,因此引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與模糊邏輯算法結(jié)合的改進(jìn)算法:神經(jīng)模糊算法。神經(jīng)模糊算法通過自動(dòng)調(diào)整隸屬函數(shù)參數(shù)的方法彌補(bǔ)了模糊邏輯算法反演云中水凝物類型的不足,提高了云中水凝物反演的準(zhǔn)確性。本文考慮了不同降水類型,反演了非降水云和降水云水含量,并將反演結(jié)果與前人未考慮降水類型的結(jié)果對(duì)比,表明本文云含水量反演結(jié)果的正確性,豐富了反演云含水量的方法。
【圖文】：

R 為降水率。(4) Weibull 分布云滴 Weibull 分布表達(dá)式如下：()()exp(())10 rrN r N (2-其中，0N 是云內(nèi)粒子濃度，， 和 為譜參數(shù)。2.2 云中冰晶粒子物理模型現(xiàn)實(shí)中存在著多種不同類型的冰，但其中的大部分都是在實(shí)驗(yàn)室的高壓情況下生的，一般自然條件下可以產(chǎn)生的只有常規(guī)的六棱柱體晶狀結(jié)構(gòu)的冰。卷云中冰晶粒子的尺寸大小一般在 100 ~2000 m，冰晶粒子的形狀和大小與大的濕度、溫度、氣壓以及冰晶粒子濃度有一定關(guān)系[35]。卷云中冰晶形狀主要為玫瑰狀、實(shí)心六棱柱、空心六棱柱、六角棱柱、六角平板和聚合物粒等，如圖 2.1 所示[36本文使用的冰晶模型主要為六角棱柱和六角平板模型。

圖 2. 2 模糊算法的水凝物分類框圖：是將輸入的參數(shù)轉(zhuǎn)換為具有相應(yīng)隸屬度的模糊集理：用于表示輸入和輸出的模糊變量之間的復(fù)雜關(guān)可以使用幾個(gè)規(guī)則（而不是單個(gè)規(guī)則）來描述模糊合。化：聚合過程的輸出是一個(gè)模糊集合，利用一定的類型。紹了大氣中云滴和冰晶譜的不同譜分布函數(shù)，給出了離散偶極子近似算法基本公式，并對(duì)其派生開源軟驗(yàn)證離散偶極子近似算法計(jì)算冰晶散射特性的正確了雙線偏振多普勒天氣雷達(dá)及其物理參數(shù)，并分析了分析了水凝物反演方法，引入反演水凝物類型的模
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN011

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2691870