风廓线雷达探测与应用 畅销书籍 正版 地震 胡明宝 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡明宝 著

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出版社： 气象出版社

ISBN：9787502960896

商品编码：29793963214

包装：平装

出版时间：2015-01-01

基本信息

商品名称：	风廓线雷达探测与应用 畅销书籍 正版 地震	开本：
作者：	胡明宝	页数：
定价：	48.00元	出版时间：	2015-01-01
ISBN号：	9787502960896	印刷时间：
出版社：	气象出版社	版次：	1
商品类型：		印次：

插图《风廓线雷达探测与应用》：
　　用均值代替直流谱的方法会产生频率偏移问题（Sato，1982）。利用FFT变换将信号由时域变换到频域，一旦噪声频谱与雷达回波信号的频谱混杂在一起时，谱分析的结果会是它们的集体呈现。当噪声较强时难以得到有用的雷达回波信息，影响了谱的分析结果。而在2.3.3一节中，作者提到风廓线雷达探测时由于回波信号弱，容易受到各种杂波和噪声的干扰。因此，为提高数据质量，需要研究如何有效去除或抑制风廓线雷达信号中的噪声和地杂波，提高回波信号的信噪比。
　　小波变换（wavele ttransform）是在傅氏变换分析基础上发展起来的一种信号处理手段，可实现信号的多尺度分析，被誉为信号处理中的“数学显微镜”，广泛应用于数据压缩、信号去噪、图像融合等领域。1994年，Standford大学的Donoho等提出了小波阈值去噪算法，并从渐进意义上证明了它的优性；此后，外的许多学者对小波阈值去噪算法提出了各种改进方案。
　　由于小波分析在信号去噪性能方面的优越性，外的学者都开始研究如何将小波技术应用于风廓线雷达信号的杂波去除中。1997年，Jordan等提出利用小波变换技术去除风廓线雷达信号中的地杂波和间歇性杂波，并用Daubechies小波获得较理想的效果。2001年，Lehmann等将小波技术应用于风廓线雷达的信号处理中，利用阈值法去除雷达回波信号中的杂波，取得较好的实验结果。2006年，丁敏等利用提升小波和阈值法抑制风廓线雷达地杂波，提升小波运算速度，适合硬件实现。2008年，王勇等提出利用小波变换抑制风廓线雷达间歇性杂波；2008年，Lehmann等提出利用加窗傅里叶变换去除风廓线雷达间歇性杂波。
　　应用小波分析的主要困难在于需要找到一组合适的小波基，能够适应风廓线雷达的连续运行和无人值守式的工作，也是要对环境具有自适应性，如果针对性太强，那会限制其推广使用。
　　20世纪70年代发展起来的现代谱估计技术，如大熵法，具有的自适应性。大熵谱分析法早是1967年由J.P.Burg提出的（Burg，1967），他根据长期从事地震波信号分析的经验，借助信息论的发展成果，著文提出：在已知自相关函数前（N+1）个值的前提下，不采用补充零或乘以窗函数的办法，来增加样本的长度，而是在保证每一步都取得熵大的条件下，对自相关函数未知延迟点上的值进行外推，理论上可以一直递推到所需要的样本长度，再用这些已知值和递推值所组成的整个自相关函数序列去计算该过程的功率谱密度函数。这种方法称为大熵谱分析法。由此得到的估计谱称为大熵谱。
　　在递推过程中采用大熵准则，意味着在预测的未知点上功率谱具有大的不确定性，因此，这样的递推过程对导出的结果不增添任何强加的信息。与传统的谱分析方法相比较，避免了数据的周期扩展或对未测量的值乘以零的假设，这使得大熵法有更高的谱分辨力和估计精度。
　　……目录内容提要《风廓线雷达探测与应用》系统地介绍了风廓线雷达的探测原理、雷达探测模式设置、信号处理方法、目标谱峰检测、风廓线计算、数据质量控制方法等内容，并利用雷达长期的连续观测数据，研究分析了风廓线雷达的实际探测性能及其在天气监测中的应用。《风廓线雷达探测与应用》内容丰富，可供大气科学各专业本科生学习使用，也可供气象工作者参考。编辑推荐作者介绍

《风廓线雷达探测与应用》 作者：胡明宝 图书简介： 本书深入探讨了风廓线雷达的核心原理、关键技术及其在地质灾害，特别是地震监测与预警领域的前沿应用。不同于一般的气象探测设备，风廓线雷达以其独特的微波回波散射机制，能够穿透云层、不受天气条件限制，实时、连续地获取垂直方向上大气不同高度层的风速和风向信息。这种精细化的风场垂直廓线数据，对于理解大气动力学过程、揭示与地质活动相关的异常气象现象，乃至探索地震前兆具有重要的科学价值和潜在的实际意义。 第一章：风廓线雷达技术概述 本章将从基础理论出发，详细阐述风廓线雷达的工作原理。我们将解析多普勒效应在雷达信号处理中的核心作用，解释如何通过分析回波信号的频率偏移来推算风的速度和方向。在此基础上，我们将介绍不同类型的风廓线雷达，包括UHF（超高频）和VHF（甚高频）风廓线雷达，以及它们各自的工作频段、探测范围、分辨率和优缺点。我们将重点关注实现精确风廓线探测的关键技术，如天线波束控制、信号发射与接收、数据采集与预处理、以及回波信号的有效识别与分离（例如，区分风引起的信号与干扰信号）。 微波与大气散射： 详细讲解微波信号与大气中的粒子（如水汽、雨滴、冰晶、甚至微生物）相互作用的物理过程。解释为何特定频率的微波能够有效地被大气中的这些粒子散射，从而为雷达回波提供信号源。 多普勒效应及其应用： 深入分析多普勒效应的数学原理，以及如何通过测量回波信号的频率变化来精确计算目标（大气粒子）的径向速度。 风廓线雷达体制： 介绍固定波束雷达和相控阵雷达等不同工作模式，以及它们在探测精度和灵活性上的差异。 信号处理的关键算法： 涵盖谱分析、相关分析、阈值判别等常用算法，解释如何从嘈杂的原始数据中提取出高质量的风廓线。 误差分析与订正： 讨论影响风廓线测量精度的主要因素，如仪器误差、大气衰减、杂波干扰等，并介绍相应的误差订正方法。 第二章：风廓线雷达的系统设计与性能 本章聚焦于风廓线雷达系统的实际设计考量和性能评估。我们将探讨影响系统性能的关键参数，例如脉冲宽度、重复频率、天线增益、波束宽度等，以及它们与探测距离、分辨率和信噪比之间的关系。此外，本章还将深入研究系统校准、维护和可靠性设计，确保雷达设备能够长期稳定运行并提供准确的数据。 天线系统设计： 讨论不同类型天线（如抛物面天线、相控阵天线）的特点，以及如何优化天线波束的指向和覆盖范围。 发射与接收机设计： 介绍高性能发射机和低噪声接收机的技术要求，以及匹配滤波、下变频等关键环节。 数据采集与处理硬件： 探讨高速数据采集卡、高性能处理器等硬件配置，以及它们在实时数据处理中的作用。 系统性能指标： 量化分析雷达的探测盲区、最大探测高度、垂直分辨率、水平分辨率、测量精度（风速、风向）等关键指标。 环境适应性与可靠性： 考虑不同气候条件下的运行需求，以及防雷击、防腐蚀、抗干扰等设计策略。 第三章：风廓线雷达在气象学中的应用 虽然本书关注的是地震领域的应用，但理解风廓线雷达在传统气象学中的基础应用，是理解其在非常规领域应用的基础。本章将概述风廓线雷达在天气预报、气候研究、大气物理过程研究等方面的广泛应用。 中尺度天气系统监测： 介绍如何利用风廓线数据监测锋面、切变线、对流等天气系统的发展和移动。 边界层动力学研究： 探讨风廓线雷达在研究近地面风场变化、湍流扩散、以及空气质量输送中的作用。 气候变化研究： 分析长期风廓线数据在揭示大气环流变化、气候模式演变中的价值。 飞行安全保障： 讨论风廓线雷达在机场附近对低空风切变、强风等进行监测，保障飞行安全的应用。 数值天气预报模型资料同化： 解释风廓线雷达数据如何被 Assimilated（同化）到数值天气预报模型中，提高预报精度。 第四章：风廓线雷达探测地震相关异常现象 本章是本书的核心内容之一，将重点探讨风廓线雷达探测与地震活动相关的异常气象现象。近年来，越来越多的研究表明，某些地质活动可能引发局部的、非典型的气象扰动，而风廓线雷达以其高分辨率和连续观测能力，为捕捉这些细微变化提供了可能。 地下应力变化与大气扰动： 阐述当前科学界关于地下岩石应力积累、断层活动等可能通过多种机制（如气体释放、电磁效应、甚至直接的物理动力学耦合）影响近地层大气动力学的一些理论假说。 异常风场特征分析： 聚焦于风廓线雷达在地震前可能探测到的特定风场异常模式。这可能包括： 垂直风切变异常： 地震活动前，地下应力释放可能导致地表附近大气环流出现非季节性或非区域性的垂直风切变突然增强或减弱。 局地化涡旋结构： 某些地质构造的活动可能诱发或改变局部的空气涡旋，风廓线雷达可以清晰地描绘这些三维风场结构的变化。 风速风向的突变： 在无明显天气系统影响的情况下，观测到的大范围或局地风速风向的瞬时、大幅度改变，可能成为一种潜在的异常信号。 混合层高度变化： 地震前地表释放的特定气体或能量可能影响大气边界层的稳定度，导致混合层高度出现异常波动，风廓线雷达能直接测量边界层内的风场结构，间接反映混合层变化。 案例研究与统计分析： 引入具体的、经过验证的案例，展示风廓线雷达在一些已知地震事件前捕捉到的异常风场信号。通过对大量历史地震数据的统计分析，试图建立风廓线雷达观测到的异常风场与地震发生概率、震级、震源深度等之间的统计关系。 第五章：风廓线雷达在地震预警与监测中的应用挑战与前景 本章将深入讨论风廓线雷达在地震预警与监测领域的实际应用所面临的挑战，以及未来的发展方向和巨大潜力。 信号的可靠性与可解释性： 区分地质信号与常规气象信号： 这是当前最大的挑战之一。如何准确区分由地质活动引起的异常风场与由其他常规天气过程（如地形效应、局地热力对流、微尺度湍流等）产生的相似信号，是构建有效预警系统的关键。需要结合多源数据进行综合分析。 信号的鲁棒性： 地震引起的异常信号可能非常微弱且短暂，需要高灵敏度的风廓线雷达和先进的信号处理算法才能捕捉。 机制的明确性： 虽然存在一些理论假说，但地质活动与大气动力学之间耦合机制的详细物理过程尚未完全阐明，这限制了我们对观测到的异常信号的解读深度。 数据融合与多学科协同： 多源数据融合： 强调风廓线雷达数据必须与其他地球物理观测数据（如地壳形变、地磁场变化、地下流体压力变化、地震波监测等）以及地面气象观测数据进行融合分析。只有多源信息的交叉验证，才能提高异常信号的诊断可信度。 跨学科合作： 推动气象学、地球物理学、地震学、大气物理学等多学科研究者之间的紧密合作，共同攻克技术难关，深化机理认识。 预警系统的构建： 实时监测网络： 部署大规模、高密度的风廓线雷达监测网络，实现对重点地震活跃带的实时、全覆盖观测。 智能预警模型： 开发基于人工智能和机器学习的智能预警模型，能够自动识别和分析风廓线雷达数据中的潜在异常信号，并结合其他预警因子给出概率性预警。 时效性与准确性： 探索如何缩短预警响应时间，并在保证一定预警概率的同时，尽量减少误报和漏报。 未来研究方向： 更高分辨率的探测： 发展新一代风廓线雷达技术，提高垂直和水平分辨率，以捕捉更精细的大气动力学特征。 更深入的理论研究： 加强对地质活动与大气耦合机制的理论建模和数值模拟研究。 全球化应用： 探索将风廓线雷达技术应用于全球地震监测网络，为全球防震减灾提供科技支撑。 结论 《风廓线雷达探测与应用》一书，不仅详细介绍了风廓线雷达本身的技术原理和在传统气象领域的应用，更着重于探索其在地震监测与预警这一极具挑战性和前沿性的新领域内的应用潜力。通过对异常风场特征的细致分析，以及对未来应用前景的深入展望，本书为科研人员、工程师以及对该领域感兴趣的读者提供了一个全面而深刻的视角，旨在推动风廓线雷达技术在守护人类生命财产安全方面发挥更大的作用。本书强调了技术、理论、数据融合和跨学科合作的重要性，相信随着研究的深入，风廓线雷达必将在地震预警乃至更广泛的地质灾害监测中，贡献出不可或缺的力量。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是跟着一位经验丰富、知识渊博的向导，在复杂的专业领域里进行了一次清晰而富有启发性的探索。作者的叙述方式非常注重逻辑的连贯性，每一个章节的衔接都处理得恰到好处，让你在不知不觉中就被引导着深入理解那些原本看似晦涩的理论。文中穿插的案例分析，都选取得极具代表性，不仅仅是理论的堆砌，更是实战经验的生动体现，这对于我们这些想在实际工作中应用相关知识的人来说，简直是太及时雨了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。它不仅仅停留在基础概念的介绍，更深入地探讨了该领域前沿的一些挑战和未来的发展趋势。书中对不同技术路线的优劣势对比分析得非常客观公正，没有明显的偏袒，而是基于扎实的实验数据和理论推导来支撑观点。这种全面而又深入的探讨，使得这本书不仅适合初学者建立知识框架，更对资深从业者进行理论复习和拓展视野提供了宝贵的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在结构布局上的匠心独运。它不是那种线性叙事，而是构建了一个多维度的知识网络。作者巧妙地设置了许多“知识点回顾”和“延伸阅读”的提示，这些设计极大地帮助读者巩固刚刚学到的内容，并指明了进一步学习的方向。每次读完一个大章节，都能感受到思维被系统梳理和提升的过程，这种清晰的层次感，让学习不再是零散信息的堆砌，而是一栋坚固的知识大厦的搭建，非常过瘾。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

坦白说，我原本以为这会是一本读起来非常枯燥的学术专著，但事实证明我的担忧是多余的。这本书的文字功底非常扎实，作者的语言风格幽默而又不失严谨，有时候读到某个精妙的比喻，还会忍不住会心一笑。它成功地将高深的专业术语用平易近人的方式阐释出来，让像我这样背景稍弱的读者也能跟上思路，不至于在半路就感到力不从心。这种“寓教于乐”的写作手法，极大地提升了阅读体验，让人愿意主动去啃下那些硬骨头。