【摘 要】
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实时、准确并精细地监测降水,无论在气象水文研究还是气象部门预警决策中都具有至关重要的意义。自利用微波频段通讯信号中的衰减信息来测量降水的理论被提出以来,这种监测降水的新思路对于完善降水信息具有极大潜质。然而,目前微波链路在实际的降水测量应用中,仍然存在一系列问题,如低频链路中雨致衰减的提取困难,通信设备的数据质量具有显著差异等等,多种因素限制了可用于监测降雨的设备。本文聚焦于通信网络中微波设备的工
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实时、准确并精细地监测降水,无论在气象水文研究还是气象部门预警决策中都具有至关重要的意义。自利用微波频段通讯信号中的衰减信息来测量降水的理论被提出以来,这种监测降水的新思路对于完善降水信息具有极大潜质。然而,目前微波链路在实际的降水测量应用中,仍然存在一系列问题,如低频链路中雨致衰减的提取困难,通信设备的数据质量具有显著差异等等,多种因素限制了可用于监测降雨的设备。本文聚焦于通信网络中微波设备的工作特点以及监测降水中若干关键技术环节,进行理论分析与相应实验。针对利用通信微波链路监测降水实际中存在的一系列问题,提出相应的解决方案。首先利用理论模型计算微波链路的雨衰特性,结合微波在大气中传输的各种衰减因素,分析微波链路反演降雨可实行的客观条件;接着研究微波链路信号的多种特征量的分布规律,充分挖掘对降水敏感的变量,并分别提出利用决策树以及LSTM神经网络算法的晴雨期识别的策略,最终晴雨期的分类平均精度高达80%;最后针对微波链路分布稀疏区域,提出微波链路联合天气雷达以及雨量计,基于订正因子的克里金插值算法构建二维降雨场的策略,累计降雨量与各个参考雨量计之间误差普遍低于20%。本文工作对于充分利用现有的通信微波链路反演降水、满足公众和科学研究对降水信息需求具有实际指导作用。
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