中国近海局部海域低空大气波导的天气学特征分析

利用大气模式MM5模拟结果统计分析了中国近海低空大气波导的季节分布特征;根据模拟结果与观测数据选取局部海域为研究对象,采用经验正交函数(EOF)分解方法,详细研究了该海域低空大气波导形成的天气学特征.研究发现,当位于冷高压偏南侧、或热带低压的西北侧、或南部高压与北部低压之间时,依次对应着有利于产生低空大气波导的三种主要天气形势;第一种形势(约占41%)下的波导高度较高(约1300～1600m),第二种形势(约占7%)下的波导强度较大(约17M),它们的共同点是辐散下沉形成稳定逆温层且大气低层较强的水汽平流造成较大的水汽垂直梯度;第三种形势(约占4%)下,平流过程是形成大气波导的主要原因.本文研究同时表明,分析某一局部海域大气波导天气学特征时,EOF分解方法是一种极为有效的途径.     

一次伴随雷达异常地物回波的超视距探测成因分析与数值模拟研究

大气波导对电磁波的陷获作用可以通过雷达超视距探测和异常地物回波等现象被直观感知和捕获. 文中基于欧洲中期数值预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) ERA5再分析资料、葵花卫星云图和WRF4.2模式,对福建中南部及粤东沿海天气雷达探测到的一次伴随异常地物回波的超视距探测现象开展成因分析和数值模拟研究. 研究结果表明:此次大范围异常地物回波的出现与台湾海峡持续存在的显著大气波导过程有关. 台湾海峡受高空槽后下沉运动与低空暖脊共同影响,存在逆温层结与强烈的湿度随高度锐减层,有利于大气波导形成;模拟时段中后期,台湾海峡几乎被顶高200~600 m的表面波导全覆盖,且波导强度持续增强,最终整体强度达到40 M 单位以上. 进一步利用WRF模式模拟预报的气象雷达传播路径上非均匀大气波导廓线,输入电磁波传播模型,结果与雷达实测回波的主体结构吻合,证实了利用中尺度模式开展大气波导预报与传播应用的良好前景.     

基于AIS信号的低空大气波导监测试验分析

鉴于低空大气波导对海上工作的雷达、通信系统的显著影响,提出了基于实测船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)信号的海上低空大气波导遥感新方法.首先讨论了不同大气折射环境下的AIS信号传播特性,验证了低空大气波导尤其表面波导对海上实际VHF频段AIS信号的显著影响;然后给出了2018年4月20日以及22日岸基AIS接收机接收功率平面位置分布图结果,利用接收站附近探空站的修正大气折射率剖面验证了大气波导是形成AIS信号远距离传播的主要原因;最后给出了基于AIS信号反演低空大气波导的步骤,采用粒子群优化算法得到根据单一方位接收功率的反演结果.该方法具有被动接收、时空分辨率高的优点,是当前雷达海杂波、卫星导航信号遥感探测大气波导的有益补充.     

海洋大气波导对雷达探测性能影响的研究

建立了海洋环境中典型波导的经验模型,用电磁波传播的地型抛物方程以及分步傅里叶算法对电磁波在各种波导情况下的传播衰减情况进行了数值模拟,并构建了雷达性能评估模型,应用该方法评估了不同波导环境下雷达的探测性能,分析了由于大气波导环境的影响所产生的雷达低空异常探测特征。     

大气波导效应及其对低空探测的影响分析

对于低空搜索雷达来说,希望能尽早准确地判知低空威胁目标,但在出现大气波导效应时,雷达探测性能往往会受其影响;从大气波导效应的成因、类型以及在我国的分布情况出发,分析了大气波导效应对低空搜索雷达正常工作的影响,初步提出了在大气波导情况下改善和提高雷达低空检测性能的技术措施。     

岸基雷达的大气波导特性及其影响分析

对于低空探测的岸基雷达,希望能尽早准确判知低空威胁目标,但在出现大气波导效应时,雷达探测性能往往会受其影响。从大气波导效应的成因、类型以及传播条件出发,分析了大气波导效应对岸基雷达正常工作的影响,初步提出了在大气波导情况下改善和提高岸基雷达低空检测性能的技术措施。     

大气波导对电磁波陷获传播影响的数值模拟和试验验证

海洋环境中经常出现大气波导,它能够陷获电磁波而形成明显的异常传播特征,对雷达等电子系统性能具有重要的影响,本文主要从数值模拟和试验验证的方法,研究大气波导陷获电磁波所产生的异常传播特征,论文首先简要分析了电磁波传播的抛物近似方程数值模型及其步进类型的傅立叶解法,利用这一数值模型对多种大气波导环境下电磁波进行数值模拟,利用模拟的结果分析大气波导对电磁波的陷获作用,并利用1999年5月6日舰船在杭州湾的实验数据对本文相关的结论进行验证.     

大气波导与气象物理量场相关性的模拟分析

利用NCEP再分析数据和探空数据,使用MM5中尺度数值模式模拟分析了发生在中国东南沿海的一次大气波导过程与温度、湿度和位涡等气象物理量场的相关性.数值模拟分析表明:此次悬空波导的发生是西风槽等系统携带的冷空气与北上台风共同作用引起的,同时位涡场极大值区域(极大值一般大于2PVU)与大气波导出现的区域相对应,分析位涡场变化可作为大气波导机理和预报研究的途径之一.     

中国低空大气波导出现概率和波导特征量的统计分析

本文简要说明了我们对大气波导的统计方法，并对统计结果作了讨论和分析。文中详细讨论了中国低空大气波导在不同地区的出现情况，说明了它们在各地出现概率随季节月份的变化情况及日变化情况，还说明了悬空波导和贴地波导基本分布状况；对于波导顶高、强度、厚度、高度等特征量，主要给出了它们的平均值和波导在不同数值上的分布。结果表明，我国低空大气波导出现的高概率区是南部沿海、东南沿海、东部沿海和西北地区中部；我国的四大高原、天山以北和东北平原是无波导区；我国低空大气波导的顶高一般在地面上２０００ｍ以内，强度在０～２０Ｍ单位之间，厚度一般是１００～５００ｍ，高度是西北地区绝大部分为０米，沿海地区大多数超过３００ｍ。同时文中也讨论了我国低空大气波导的分布和我国各地的具体地理位置、气候条件的相关情况。     

海上大气波导的抛物方程法分析

大气波导是影响电子信息系统的重要环境因素,影响着海上雷达等无线电系统的运作,文中利用抛物方程的离散混合傅里叶变换算法,建立了海上大气波导中电磁波传播路径模式,并对标准大气、蒸发波导和表面波导中的电磁波传播损耗进行比较,结果表明海上大气反常传播可实现低空目标的超视距探测。     

季风期间南海低空大气波导统计分析

根据1998年南海季风试验期间南海部分探空站、‘科学1号’和‘实验3号’观测的每天4次的高分辨率探空资料,引入截止波长判断式,统计分析了南海季风期间较强大气波导发生规律及时空分布特征。结果表明:季风期间南海较强大气波导的发生概率为30%左右,从北到南逐渐增加,波导层结高度逐渐降低,70%以上发生在1km高度之内;大气波导发生概率和层结高度呈现‘低-高-低’的日变化趋势,夜晚发生波导概率较高,深夜波导层结高度最低,比较稳定。     

南海海区低空大气波导气候学分析

基于2014—2016年发布的全球电信系统（global telecommunication system，GTS）数据，对南海海域附近8个探空站数据进行了统计分析，获得了南海海区低空大气波导参数统计特征以及概率分布特征结果.结果表明:年度统计来看，南海海区表面波导发生概率在20%左右，大部分表面波导高度位于100 m以下，强度小于10 M，悬空波导发生概率在50%左右，悬空波导顶高、层底高、底高参数一般位于1 000~2 500 m，强度位于4 M~15 M，空间分布基本呈现中部高、南北低（与热带辐合带相关）的特点；月份统计来看，南海北部以及中部具有明显的月份变化（与南海季风密切相关），而南海南部（靠近赤道）月份变化则不明显.统计分析结果可为南海海区雷达、通信系统的运行保障提供参考.     

基于MM5V3的大气波导预报可靠性和准确度分析

利用GTS高空探测数据和FNL最终分析数据验证MM5V3中尺度数值天气预报模式预报大气波导的有效性,验证区域为东海关注区、南海关注区和亚丁湾关注区,并分别从可靠性和准确度两个方面进行了分析.1）用GTS高空探测数据对表面、悬空波导预报结果进行了验证,结果表明:对一般强度表面、悬空波导预报可靠度为60%~80%;对强波导预报可靠度为80%以上;对波导顶高预报均方根误差为500~800 m;波导强度预报均方根误差为10~20 M.2）用4天的FNL数据对蒸发波导高发区预报结果进行了验证,结果表明:蒸发波导预报可靠度为90%以上;波导顶高预报均方根误差为2~3 m.总体而言,对于表面、悬空波导,MM5V3对强波导的预报可靠度较高,对一般强度的波导预报可靠度较低,且波导预报准确度很低;对于蒸发波导高发区,MM5V3可以初步实现波导的预报.上述结果为检验中尺度数值天气预报模式预报大气波导的有效性提供了参考,具有现实指导意义.     

基于GPS探空数据的南海海域大气波导特征分析

为了更精确地掌握南海海域大气波导的统计特征,详细分析了大气折射率关于温度、湿度和压强的敏感性,并在此基础上利用2006—2010年南海航次GPS探空资料对该海域表面波导和悬空波导的发生概率和波导特征参数进行了统计分析.结果表明:表面波导年平均发生概率基本在20%以下,波导顶平均高度约为167 m,陷获层厚度一般不超过30 m,强度介于4.5~9.6 M,年度平均值为7.5 M;悬空波导年平均发生概率接近50%,波导顶高度一般介于1 100~1 300 m,陷获层厚度比表面波导略高,平均厚度为32.8 m,强度平均值与表面波导相当,但跨度比表面波导要小得多.统计分析结果可为南海区域舰载无线电系统的运行保障提供参考.     

南海、东海蒸发波导出现规律的对比分析

利用2002年1～3月的铁塔平台气象水文数据以及New蒸发波导模型分析研究了南海及东海海域蒸发波导的出现规律,并利用实测数据对模型结果进行了检验.结果表明:南海海域蒸发波导的出现概率、高度、强度分别为100%、13.4m和30.3M,而东海海域分别为90%、9.1m和16.6M;除以14时为代表的中午时刻,南海海域一天当中蒸发波导基本上都出现在不稳定及近中性层结条件下,而东海海域蒸发波导在稳定、不稳定和近中性层结条件下的出现概率差别不大;相对蒸发波导高度而言,New模型诊断蒸发波导出现概率和强度的效果更好;不稳定及近中性弱不稳定层结条件下,New模型诊断的蒸发波导高度偏低,稳定层结条件下模型结果偏高,近中性弱稳定条件下模型结果与实测最吻合.     

区域海面蒸发波导预报与监测试验对比分析

基于中尺度数值天气预报模式（The Fifth-Generation NCAR/Penn State Mesoscale Model,MM5）建立了大气波导预报平台,使用GFS数据对包含我国黄海、东海以及南海海域的区域蒸发波导分布进行预报.将2015年12月份海上航行过程中监测的不同时刻、不同海域处的蒸发波导高度同预报结果进行对比分析,结果表明二者具有较好的一致变化趋势.考虑到实时测量时间分辨率高以及数值预报预报区域广的特点,在实际舰船雷达效应评估中可充分利用两种数据,实现海上微波传播效应的预测和预报.     

ERA-I数据在南海大气折射率环境中的应用评估

海上大气折射率环境是影响电磁波传播、目标探测准确性的关键因素之一.文中利用南海的GPS探空数据评估了ERA-I（ERA-Interim）再分析数据计算的大气折射率,结果表明:3 000 m以下修正大气折射率整体标准差为9.2 M单位,相对误差为1.4%;在分布上修正大气折射率误差在低层偏小,并且会发生小幅震荡,边界层顶以上偏大,这与大气层内水汽分布密切相关,相关系数为0.94.此外两种数据识别的波导参数中,波导高度拟合斜率接近1,最准确;波导厚度和强度斜率不到0.5,波导厚度偏厚,而强度偏小.说明ERA-I再分析数据是较为可靠的数据源,可用来研究海上大气折射环境特性.     

5G大气波导干扰形成条件及其规避方法研究

针对我国5G网络受大气波导影响的特点及其形成条件,提出了一种具有广泛适应性的大气波导干扰消除方法.即利用网络测量计算出精准的俯仰角调整值,结合大规模阵列天线技术带来的广播波束调整能力,实现实时自动的俯仰角下压以消除干扰源.对大气波导高发区的琼州海峡、北部湾和南海区域的5G网络,采用本文方法计算出需要调整的俯仰角并对覆盖...     

A contrast and comparison of near-sea surface airtemperature/humidity from GMS and SSM/I data with an improved algorithm

With data sets gained from Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) microwave channels, Geostationary Meteorological Satellite (GMS-5) infrared channels, and ship-measured data, the statistical algorithms to estimate sea surface temperature and near-sea surface air humidity around Taiwan and the South China Sea areas are developed. Then a new, improved method to estimate near-sea surface air temperature based on the algorithm proposed by Konda et al. (1996) is established in this study. The results estimated with SSM/I data show that the root mean square error (RMSE) of SST, near-sea surface air humidity and air temperature over the oceans around Taiwan and the South China Sea are 1.2 K,1.43 g/kg, and 1.6 K, respectively. The results with GMS data are 1.7 K,1.71 g/kg and 1.7 K, respectively. The results also show that the improvements in the algorithm of Konda et al. simplify the computation scheme, improve the accuracy, and match the regional ocean-atmosphere properties in retrieving near-sea surface air temperature. The estimate produced using SSM/I and GMS data also show good consistency between them, both in temporal and spatial variations. Basically, the accuracy of this result implies strong potential for application of satellite data to relative studies and operational work in the ocean-atmosphere interaction