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部分状粒子处理方法及其对云微物理参数测量的影响

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黄敏松, 雷恒池. 2018: 部分状粒子处理方法及其对云微物理参数测量的影响, 物理学报, 67(24): 279-289. doi: 10.7498/aps.67.20181412
引用本文: 黄敏松, 雷恒池. 2018: 部分状粒子处理方法及其对云微物理参数测量的影响, 物理学报, 67(24): 279-289. doi: 10.7498/aps.67.20181412
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Huang Min-Song, Lei Heng-Chi. 2018: Processing method for the partial particles and its influence on the cloud microphysical parameters measured by the airborne cloud and precipitation image probe, Acta Physica Sinica, 67(24): 279-289. doi: 10.7498/aps.67.20181412
Citation: Huang Min-Song, Lei Heng-Chi. 2018: Processing method for the partial particles and its influence on the cloud microphysical parameters measured by the airborne cloud and precipitation image probe, Acta Physica Sinica, 67(24): 279-289. doi: 10.7498/aps.67.20181412
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部分状粒子处理方法及其对云微物理参数测量的影响

  • 中国科学院大气物理研究所,云降水物理与强风暴重点实验室,北京100029;南京信息工程大学,江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学,大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044

  • 中国科学院大气物理研究所,云降水物理与强风暴重点实验室,北京100029

Processing method for the partial particles and its influence on the cloud microphysical parameters measured by the airborne cloud and precipitation image probe

  • 摘要: 作为云微物理过程测量的重要利器,机载云降水粒子成像仪在云降水物理与人工影响天气研究中具有重要的作用.从采样结果来看,机载云降水粒子成像仪所测粒子图像中含有大量的粒子图像仅是粒子的一部分而已,即部分状粒子.因其数量较多,对该类粒子所选处理方法不同,会引起测量结果的很大差异.本文介绍并分析了现有部分状粒子处理方法的优劣,通过对部分状粒子的再定义与粒子形状分类,提出了一个融合粒子形状识别技术、“粒径重构”和“中心在内”方法的新的部分状粒子处理方法;利用实测数据,对所提方法与现有方法进行了云微物理参量处理结果的对比,发现本文所提方法与“粒径重构”方法处理结果比较一致,能较好地克服“整体在内”与“中心在内”两种方法存在的缺陷;同时,在针柱状粒子占比较多情形下,本文所提方法要比“粒径重构”方法处理后的结果相对合理.因此本文所提方法对仪器所测粒子数据处理具有更好的适应性.
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出版历程

部分状粒子处理方法及其对云微物理参数测量的影响

  • 中国科学院大气物理研究所,云降水物理与强风暴重点实验室,北京100029;南京信息工程大学,江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学,大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044
  • 中国科学院大气物理研究所,云降水物理与强风暴重点实验室,北京100029

摘要: 作为云微物理过程测量的重要利器,机载云降水粒子成像仪在云降水物理与人工影响天气研究中具有重要的作用.从采样结果来看,机载云降水粒子成像仪所测粒子图像中含有大量的粒子图像仅是粒子的一部分而已,即部分状粒子.因其数量较多,对该类粒子所选处理方法不同,会引起测量结果的很大差异.本文介绍并分析了现有部分状粒子处理方法的优劣,通过对部分状粒子的再定义与粒子形状分类,提出了一个融合粒子形状识别技术、“粒径重构”和“中心在内”方法的新的部分状粒子处理方法;利用实测数据,对所提方法与现有方法进行了云微物理参量处理结果的对比,发现本文所提方法与“粒径重构”方法处理结果比较一致,能较好地克服“整体在内”与“中心在内”两种方法存在的缺陷;同时,在针柱状粒子占比较多情形下,本文所提方法要比“粒径重构”方法处理后的结果相对合理.因此本文所提方法对仪器所测粒子数据处理具有更好的适应性.

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