为大家分享两篇文章,第一篇论文主要回顾了中国在双偏振雷达研究和应用方面的进展。论文首先介绍了双偏振雷达的特点和数据质量控制程序。然后,论文讨论了从双偏振雷达数据中估算降水量和微物理参数的方法,包括利用ZDR、KDP等参数进行降水估算和微物理特征反演。接下来,论文探讨了双偏振雷达在强对流天气中的应用,包括对超级单体雷暴、冰雹、台风外围降水等的观测和分析。最后,论文提到了双偏振雷达数据在数值模型验证和数据同化中的应用,并指出了未来的研究方向和挑战。 总的来说,这篇论文回顾了中国在双偏振雷达研究和应用方面的进展,包括数据质量控制、降水估算、微物理特征反演和强对流天气观测与分析。论文提供了对双偏振雷达在气象预报中的潜在应用的初步认识,并为未来的研究提供了方向和挑战。
! ^8 {7 `4 W5 k$ w第二篇文章讨论了对流降水的预测问题,并提出了一种名为FURENet的深度学习方法来改进预测性能。文章指出,对流降水的快速发展、短寿命和高度非线性的特点使其难以准确预测。现有的预测方法主要基于雷达回波的外推,但存在输入信息不足和模型结构不够有效的问题。为了解决这些问题,研究人员设计了FURENet模型,利用双偏振雷达数据作为输入变量,提供对流风暴的微物理和动态结构信息,以提高预测模型的性能,利用极化雷达变量提供的微物理和动态结构信息来提高预测能力。实验结果表明,使用FURENet和极化雷达变量可以显著改善对流降水的预测性能 * A; ]/ U, `) @( N1 b
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