| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第1章 引言 | 第13-40页 |
| ·选题的意义 | 第13-14页 |
| ·多普勒雷达应用综述 | 第14-22页 |
| ·天气雷达的发展简史 | 第14-16页 |
| ·对强对流天气的监测和预警 | 第16-22页 |
| ·对流风暴的识别和跟踪 | 第16-17页 |
| ·对流风暴强弱的判断 | 第17-19页 |
| ·强对流天气的雷达识别 | 第19-22页 |
| ·冰雹的形成机理及其雷达识别特征 | 第22-26页 |
| ·冰雹云形成机理研究 | 第22-23页 |
| ·冰雹云的雷达特征及识别算法 | 第23-26页 |
| ·云微物理量调整的研究 | 第26-29页 |
| ·强对流天气的临近预报 | 第29-36页 |
| ·主要的临近预报方法 | 第29-34页 |
| ·回波特征追踪法 | 第30-31页 |
| ·交叉相关追踪法 | 第31-32页 |
| ·强风暴数值模式 | 第32-34页 |
| ·冰雹预报 | 第34-36页 |
| ·形成冰雹天气的局地条件 | 第34-35页 |
| ·国内外冰雹临近预报的研究状况 | 第35-36页 |
| ·论文的目的、主要内容及技术方法 | 第36-40页 |
| ·论文的目的 | 第36页 |
| ·论文的主要内容 | 第36-37页 |
| ·论文的主要思路及依托的技术方法 | 第37-40页 |
| 第2章 贵州降雹的时空分布特征及其与地形因子的关系分析 | 第40-54页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·贵州冰雹的气候统计特征 | 第40-43页 |
| ·降雹的空间分布特征 | 第40-41页 |
| ·降雹的时间分布特征 | 第41-42页 |
| ·冰雹的年际变化 | 第42-43页 |
| ·冰雹的年代际变化 | 第43页 |
| ·基于GIS的贵州冰雹分布与地形因子的关系分析 | 第43-52页 |
| ·资料及预处理 | 第44-45页 |
| ·资料 | 第44页 |
| ·冰雹资料处理 | 第44页 |
| ·地形因子提取 | 第44-45页 |
| ·研究方法 | 第45页 |
| ·分类区统计 | 第45页 |
| ·贵州降雹风险区划图的制作 | 第45页 |
| ·贵州冰雹分布与地形因子的关系分析 | 第45-52页 |
| ·年平均降雹日数的正态性检验 | 第45-46页 |
| ·降雹分布与地形高程的关系 | 第46-48页 |
| ·降雹分布与地形坡向的关系 | 第48-49页 |
| ·降雹分布与地形切割深度及地形坡度的关系 | 第49-50页 |
| ·贵州降雹分布与地理位置的关系 | 第50-51页 |
| ·贵州降雹风险区划图的制作 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第3章 WSR-88D冰雹探测算法在贵州地区的评估检验 | 第54-72页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·WSR-88D冰雹探测算法 | 第54-57页 |
| ·SCIT风暴识别算法 | 第54-55页 |
| ·任意大小冰雹的探测算法 | 第55-56页 |
| ·强冰雹的探测算法 | 第56-57页 |
| ·资料和方法 | 第57-61页 |
| ·检验数据库的建立规则 | 第58-60页 |
| ·应用规则建立校验数据库的例子 | 第60-61页 |
| ·探测算法统计检验方法 | 第61页 |
| ·结果分析 | 第61-67页 |
| ·SCIT风暴识别和跟踪算法评估检验 | 第61-62页 |
| ·任意大小冰雹探测的评估检验 | 第62-64页 |
| ·POSH算法的评估检验及改进 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-72页 |
| 第4章 基于多雷达三维插值格点强冰雹诊断因子及冰雹地形影响因子的强冰雹识别方法 | 第72-93页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·方法 | 第72-78页 |
| ·雷达资料三维格点插值方法 | 第72-76页 |
| ·直角坐标系到球坐标系的转换 | 第73页 |
| ·插值方案 | 第73-75页 |
| ·多雷达拼图方案 | 第75-76页 |
| ·冰雹识别参数 | 第76-78页 |
| ·垂直累积液态水含量 | 第76页 |
| ·垂直累积液态水含量密度 | 第76-77页 |
| ·强冰雹指数 | 第77页 |
| ·强冰雹概率 | 第77-78页 |
| ·冰雹地形影响因子 | 第78页 |
| ·强冰雹诊断参数识别能力的统计评估 | 第78-82页 |
| ·识别因子图像地理空间校正 | 第79-80页 |
| ·GVIL诊断参数的强冰雹识别能力统计评估 | 第80-81页 |
| ·GDVIL强冰雹诊断参数的统计特征 | 第81-82页 |
| ·贵州地区强冰雹的综合识别策略 | 第82-83页 |
| ·一次贵州强冰雹识别个例的结果及分析 | 第83-88页 |
| ·多雷达三维格点插值及多雷达拼图 | 第84-85页 |
| ·格点VIL（GVIL） | 第85-86页 |
| ·格点VIL密度(GDVIL) | 第86-87页 |
| ·与地形有关的强冰雹概率 | 第87-88页 |
| ·小结 | 第88-93页 |
| 第5章 ARPS模式及其三维变分同化系统介绍 | 第93-105页 |
| ·动力学框架 | 第93-96页 |
| ·物理过程 | 第96-99页 |
| ·微物理方案 | 第96-99页 |
| ·暖雨微物理参数化 | 第96-97页 |
| ·冰相微物理方程 | 第97-99页 |
| ·积云对流参数化方案 | 第99页 |
| ·改进的Kain-Fritsch 方案 | 第99页 |
| ·Kuo方案 | 第99页 |
| ·三维变分同化系统 | 第99-105页 |
| ·基本原理 | 第99-100页 |
| ·多普勒径向速度直接同化观测算子 | 第100-101页 |
| ·ARPS 3DVAR中的递归滤波器 | 第101-105页 |
| 第6章 CINRAD/CD雷达反射率因子同化对中尺度数值模式云微物理量场调整的分析 | 第105-121页 |
| ·引言 | 第105-106页 |
| ·ARPS模式及云微物理量调整方案介绍 | 第106-108页 |
| ·ARPS模式简介 | 第106页 |
| ·ARPS模式的云分析方案 | 第106-108页 |
| ·云水及云冰混合比场的分析 | 第106-107页 |
| ·降水粒子形态的诊断 | 第107页 |
| ·降水粒子场的雷达反射率因子同化分析方案 | 第107-108页 |
| ·贵州一次强对流天气的ARPS模式同化及预报试验方案设计 | 第108-110页 |
| ·个例选取 | 第108-109页 |
| ·试验方案设计 | 第109-110页 |
| ·云微物理量的同化及模式预报结果分析 | 第110-114页 |
| ·云水、云冰场分析 | 第110-111页 |
| ·降水粒子场的分析 | 第111-114页 |
| ·云分析对模式初始场调整的影响分析 | 第114页 |
| ·临近预报结果检验 | 第114-116页 |
| ·主要结论及讨论 | 第116-121页 |
| 第7章 基于风暴数值模拟的冰雹临近预报方法研究 | 第121-136页 |
| ·引言 | 第121-122页 |
| ·方法 | 第122-124页 |
| ·基于格点冰雹识别算法的冰雹临近预报方法 | 第122-124页 |
| ·反射率因子场的生成 | 第122-123页 |
| ·格点冰雹识别算法 | 第123-124页 |
| ·基于风暴识别跟踪的外推预报 | 第124页 |
| ·个例选择及方案设计 | 第124-125页 |
| ·结果分析 | 第125-131页 |
| ·风暴识别跟踪及1 小时移动外推预报 | 第125-129页 |
| ·风暴模式的临近预报能力检验 | 第129-130页 |
| ·强冰雹的临近预报 | 第130-131页 |
| ·小结 | 第131-136页 |
| 第8章 结论与展望 | 第136-142页 |
| ·主要结论 | 第136-139页 |
| ·论文的主要创新点 | 第139-140页 |
| ·存在的问题的下一步的工作 | 第140-142页 |
| 参考文献 | 第142-151页 |
| 致谢 | 第151-153页 |
| 个人简历 | 第153-154页 |
