简介：采用FFT算法和PPP算法,对南京S波段双线偏振全相参脉冲多普勒天气雷达-次实测回波时Ⅰ/Q信号进行谱宽估计,并对谱宽估计值及其偏差与信噪比的关系进行了分析.结果发现：）相对高信噪比数据,低信噪比回波的谱宽估计偏差更大,且随信噪比降低偏差呈指数增长.相对FFT算法,PPP算法的谱宽估计偏差更大,且随信噪比降低偏差增长速度更快.2）为提高谱宽估计精度必须要尽量消除噪声（主要是低信噪比回波信号）造成的影响,分别对FFT算法和PPP算法提出了改进方案,两种算法的谱宽估计质量都有了较大提升,尤其是低信噪比回波数据.修正后FFT算法处理得到的谱宽数据与RVP8偏差更小,而修正后PPP算法处理得到的谱宽数据偏差较大且比较离散,这表明FFT算法的估计精度更高,但实际处理过程中PPP算法的处理速度更快,两种谱矩估计算法各有优劣.

简介：选取2008年3月21—29日奥地利地区的降水天气过程,从欧洲中期天气预报中心全球集合数值预报模式生成的50个全球集合预报成员出发,通过聚类方法选取有代表性的16个成员,为中欧有限区域集合预报系统区域集合预报系统提供初边值扰动,进行初边条件不确定性数值试验,揭示初边条件不确定性对区域集合预报的影响。结果表明：经过聚类后选取的16个成员可以较好地代表50个全球集合预报成员大尺度背景的不确定性;集合平均结果在一定程度上修正了奥地利中部地区降水量级偏大和北部的降水空报情况;通过聚类后的集合系统得到的预报结果与控制预报相比表明,某些集合成员对降水预报有更好的指示意义;通过连续试验的对比,两个经聚类后得到的集合系统的降水预报评分均比业务预报的评分高,且集合离散度也较大;而成对和不成对的集合预报系统的预报结果基本相似。说明直接从全球大尺度集合预报模式成员中＂降尺度＂构造区域集合预报模式成员是可行有效的。