| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 前言 | 第8-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 国内业务运行的双极化雷达介绍 | 第13-20页 |
| 1.3.1 S波段双极化全相参天气雷达介绍 | 第14-17页 |
| 1.3.2 X波段双极化全相参天气雷达 | 第17-20页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.5 本文组织结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 双极化雷达测量信息提取技术 | 第23-35页 |
| 2.1 雷达双极化波的产生 | 第23-28页 |
| 2.1.1 散射矩阵 | 第25-27页 |
| 2.1.2 水平和垂直极化电磁波 | 第27-28页 |
| 2.2 双极化雷达测量信息特性分析 | 第28-34页 |
| 2.2.1 雷达反射率因子ZDR、线性退极化比与零滞后相关系数 | 第29-32页 |
| 2.2.2 雷达传播相位变化与相位变化率 | 第32-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于目标信息识别技术的最优化定量测雨方法 | 第35-45页 |
| 3.1 R(ZH)方法 | 第35-36页 |
| 3.2 CSU-ICE最优化算法 | 第36-37页 |
| 3.3 基于目标信息识别技术的HCA-LIQ最优化算法的实现 | 第37-42页 |
| 3.3.1 HCA-LIQ最优化算法特点 | 第38页 |
| 3.3.2 目标信息识别技术算法(HCA) | 第38-40页 |
| 3.3.3 基于目标信息识别技术的HCA-LIQ最优化算法的实现 | 第40-42页 |
| 3.4 雷达探测信息预处理 | 第42-44页 |
| 3.4.1 雷达探测信息预处理 | 第42-43页 |
| 3.4.2 误差评估方法 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 HCA-LIQ最优化方法定量测雨效果评估 | 第45-57页 |
| 4.1 探测方法及探测信息 | 第45-47页 |
| 4.1.1 双极化雷达探测信息 | 第45-46页 |
| 4.1.2 自动站探测信息 | 第46-47页 |
| 4.2 HCA-LIQ最优化算法测雨结果分析 | 第47-53页 |
| 4.2.1 误差时序变化分析 | 第47-50页 |
| 4.2.2 误差空间变化分析 | 第50-53页 |
| 4.3 HCA-LIQ方法与CSU-ICE方法、R(ZH)方法对比 | 第53-56页 |
| 4.3.1 样本对比 | 第53-55页 |
| 4.3.2 雨强度统计对比 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 两部双极化雷达探测信息对比分析 | 第57-67页 |
| 5.1 雷达探测信息选取与预处理 | 第57-59页 |
| 5.1.1 信息选取 | 第57-58页 |
| 5.1.2 信息预处理 | 第58-59页 |
| 5.2 电磁散射强度对比分析 | 第59-62页 |
| 5.3 测雨效果对比分析 | 第62-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 结论和展望 | 第67-70页 |
| 6.1 全文结论 | 第67-68页 |
| 6.2 后期展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第76页 |
