为解决雾霾天气条件下激光雷达探测温度高度偏低的难题,研究了一套数据拼接方法。该方法引入高分辨WRF(weather research and forecasting model)模式模拟温度,与激光雷达测温数据进行拼接,通过拟合区域选取、分析高度层确定、拼接数据...为解决雾霾天气条件下激光雷达探测温度高度偏低的难题,研究了一套数据拼接方法。该方法引入高分辨WRF(weather research and forecasting model)模式模拟温度,与激光雷达测温数据进行拼接,通过拟合区域选取、分析高度层确定、拼接数据校正、最佳拼接区域选取、拼接效果评估等关键技术设计,将雾霾天激光雷达探测数据高度由2 km向上拓展至整个对流层并到达平流层中低部区域,即20 km左右高度。对拼接结果的综合质量评估表明,激光雷达与模式数据拼接效果较好,拼接廓线与标准廓线的吻合度较高,且最大相对误差为1.5%。特别是在最佳拼接区域内,激光雷达数据与模式数据具有很高的拟合度。本方法利用模式数据与雷达数据的互补优势,实现了温度廓线大量层、高质量数据重构。本文拼接方法同样适用于其它复杂天气条件。展开更多
文摘为解决雾霾天气条件下激光雷达探测温度高度偏低的难题,研究了一套数据拼接方法。该方法引入高分辨WRF(weather research and forecasting model)模式模拟温度,与激光雷达测温数据进行拼接,通过拟合区域选取、分析高度层确定、拼接数据校正、最佳拼接区域选取、拼接效果评估等关键技术设计,将雾霾天激光雷达探测数据高度由2 km向上拓展至整个对流层并到达平流层中低部区域,即20 km左右高度。对拼接结果的综合质量评估表明,激光雷达与模式数据拼接效果较好,拼接廓线与标准廓线的吻合度较高,且最大相对误差为1.5%。特别是在最佳拼接区域内,激光雷达数据与模式数据具有很高的拟合度。本方法利用模式数据与雷达数据的互补优势,实现了温度廓线大量层、高质量数据重构。本文拼接方法同样适用于其它复杂天气条件。
