导读:本文包含了海面风论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:海面,反射,孔径,信号,陆风,气象局,入射角。
海面风论文文献综述
刘原华,刘豪,牛新亮[1]（2019）在《GNSS-R海面风场探测的镜面反射点估计算法》一文中研究指出在分析GNSS-R基本几何关系和多种镜面反射点估计算法的基础上,提出一种新的GNSS-R海面风场探测中镜面反射点的估计算法。该方法首先求得GNSS卫星以及接收机在地球表面的投影坐标;然后通过向量和的形式获得镜面反射点的初始迭代位置;最后利用二分的思想,求得镜面反射点的位置坐标,并通过导航模拟器模拟出GNSS卫星和接收机位置数据,利用Matlab对该算法的正确性进行验证。仿真结果表明,提出的镜面反射点求解算法不仅可以正确估算出GNSS-R镜面反射点的位置信息,且模型简单、迭代次数少。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年17期）
黎鹏[2]（2019）在《星载波谱仪海面风场反演研究》一文中研究指出海面风场是最重要的气象参数之一,精准的海面风场信息不仅能帮助我们更加深入地了解地球上的气象系统,还能用来预报天气,特别是灾害式天气。中法海洋卫星CFOSAT(China-France Oceanography Satellite)上搭载的波谱仪SWIM(Surface Waves Investigation and Monitoring)是一种旋转扫描的小入射角雷达,主要用于探测全球范围的海浪方向谱,而它独特的工作方式,可以获取某一测量点随入射角和方位角(0～360°)变化的海面后向散射系数,可为海面风场的反演提供基础数据,本文基于SWIM的观测数据成功反演出了海面风场。论文首先利用无雨时SWIM后向散射系数σ~0、双频降雨雷达DPR(Dual-frequency Precipitation Radar)双波段(Ku和Ka波段)的σ~0和欧洲中期天气预报中心ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)风场数据,验证了无雨时小入射角下σ~0随相对风向存在各向异性与不对称性,并且分析了全方位向平均以后的σ~0、不对称性以及各向异性的幅度与风速和入射角的关系。然后利用有雨时DPR双波段的σ~0和ECMWF风场数据,验证了大到暴雨时小入射角下σ~0随相对风向仍存在各向异性与不对称性。入射角在10°附近时σ~0基本不随风速变化,因此选择10°附近的σ~0数据重点分析了降雨对σ~0的影响,并且利用四次多项式模型对降雨率和σ~0数据进行了拟合,模型有很好拟合优度。最后基于小入射角下σ~0的各向异性与不对称性和σ~0随风速变化的经验模型,利用SWIM数据反演出了海面风场信息。其中0°、2°和4°波束的σ~0数据反演出的风速相对于ECMWF风速的均方根误差分别为1.22 m/s、1.23 m/s和1.49 m/s。风速大于7 m/s条件下,10°波束的σ~0数据反演出的风向相对于ECMWF风向的均方根误差为18.87°。(本文来源于《华中科技大学》期刊2019-08-01）
潘卫华,林毅[3]（2019）在《近10年台湾海峡海面风场的时空特征变化动态分析》一文中研究指出利用台湾海峡ASCAT海面风场数据和气象观测资料,通过EOF和统计方法综合分析台湾海峡海面风场2007—2017年10年的时空模态变化特征,使用Mann-Kendall法和滑动t-检验法对10年间海面风速进行突变检验,对台湾海峡海面风场季节变化时空特征进行分析研究。(1)"狭管效应"在台湾海峡海面风场上呈现明显的季节性特征,其中春季、秋季和冬季海面风场季节性特征显着,夏季表现不明显。受台湾岛地形和季风环流影响,台湾岛南北两端海面易出现风速增强的角流区,岛中央山脉背风区易出现低风速尾流区。(2) 10年间台湾海峡海面月平均风场EOF空间模态受台湾岛地形影响显着,台湾海峡海域为异常值偏差中心,易发生风速突然增幅和风向改变。时间模态大体表现为季节性振荡型变化,振幅在10年中表现为不活跃,呈逐年递减趋势。(3) Mann-Kendall法和滑动t-检验法等方法的突变检验结果表明风速并未发生显着性突变,10年间台湾海峡海面风速特征表现为从正相位向负相位的改变,且随着趋势持续加大,将可能发生风速突变。(本文来源于《热带气象学报》期刊2019年03期）
卢健[4]（2019）在《我国将首批捕风小卫星送入太空》一文中研究指出本报讯 记者卢健报道 6月5日，我国在黄海海域利用长征11号固体运载火箭将首批基于全球卫星导航系统反射信号技术的捕风一号A/B试验卫星成功送入太空。这支国产小卫星“编队”将实现我国全天候探测海面风场零的突破，为台风海洋监测预报业务提供重要数据支撑。(本文来源于《中国气象报》期刊2019-06-10）
贺喜梅,张晓帆[5]（2019）在《海上升“捕风”“捉影”探台风》一文中研究指出6月5日,作为我国首次海上发射的主要“乘客”,捕风一号A、B卫星从我国黄海海域直奔天际。在500余公里的高空,它们将通过一双“慧眼”准确测量海面风场信息,从而实现预报台风的目的。捕风一号A、B卫星的成功发射,将实现我国卫星导航信号探测海面风场零(本文来源于《中国航天报》期刊2019-06-07）
吴萍昊,钟凯文,胡泓达,赵怡,许剑辉[6]（2019）在《基于Sentinel-1A数据在广东省近海海面风场反演应用》一文中研究指出采用基于风条纹提取风向的方式,利用地球物理模式函数,基于Sentinel-1A数据,通过CMOD5模型反演2017年3、5、7、12月份广东省近海海域风场。将反演结果与实测数据对比,风速普遍比实测风速大,风速反演的平均绝对误差为1.98 m/s,均方根误差为2.74 m/s,相关系数为0.8。其中3、5、7月的风速较为接近,且平均绝对误差和均方根误差都<2 m/s,而12月份平均风速>8 m/s,实测数据与卫星过境时间不完全匹配,导致平均绝对误差和均方根误差都偏大。哨兵一(Sentinel-1A)影像反演结果整体上与实测数据相一致,验证了COMD5反演模型适用于广东省近海高分辨率海洋风场反演,可为下一步估算广东省风能资源储量提供可能。(本文来源于《热带地理》期刊2019年03期）
骆黎明[7]（2019）在《基于机器学习树模型的GNSS-R海面风场反演研究》一文中研究指出海洋表面风场是海洋重要的动力学参数,几乎与所有的海洋活动密切相关。全球卫星导航定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)不仅可以用于传统的导航和定位,还可以利用其前向散射信号进行遥感应用研究,该技术称为GNSS反射信号遥感技术(GNSS-Reflectometry,GNSS-R)。GNSS-R技术凭借其低成本、全天候、高时空分辨率、覆盖范围广等优点得到了广泛的关注,经过几十年的发展,在海洋高度、海面风场、海面溢油、土壤湿度等方面都有所应用。本文以GNSS-R技术结合机器学习树模型算法反演海面风场为研究方向展开了相关工作。本文利用TDS-1(TechDemoSat-1)卫星与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Foresting,ECMWF)分析场数据进行时空匹配得到原始样本集。对原始样本集进行预处理后得到适合机器学习树模型学习的训练集和验证集。训练集用于树模型的训练,验证集主要用于检验学习器的反演精度。用五种常用的树型模型决策树、随机森林、GBDT、LightGBM以及XGBoost基于滑动窗口的方法对海面风场进行反演。对于风速的反演,集成树模型的反演误差小于2m/s达到了反演的要求,由于可能未提取风向敏感的物理参量,风向的反演误差较大,约为50°。在此基础上,选择风速反演效果较佳的模型随机森林和LightGBM进行了模型融合,采用Averaging、CV-Averaging、Stacking叁种模型融合方法,进一步提升了模型的风速反演精度。之后基于随机森林和LightGBM又进行了更深层次的研究和分析,对于提高海面风场反演精度具有重要的指导意义。主要包括以下叁个方面:(1)以赤道为中心,随着两侧纬度变化树模型反演精度的变化;(2)对于不同月份风场的反演,南北半球在反演精度上的差异性;(3)对于昼夜不同时间段,风场反演结果对比与分析。本文基于机器学习树模型算法实现海面风场反演,在提取到风场敏感物理参量的前提下,可以取得良好的效果。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)》期刊2019-06-01）
张新蕾[8]（2019）在《基于多源遥感数据的北太平洋海面风场研究》一文中研究指出海面风场的研究主要包括风速和风向,风向和风速是短期天气预报、及时发布天气警报、收集气候资料的一个关键参数,是研究海洋和大气的重要组成部分。本文基于多种卫星的风场数据,将它们与ERA-Interim再分析风场的数据融合,得到多源风场融合结果,分析北太平洋洋面风场时空变化特征。针对2013年台风“海燕”,进行海面风场变化情况分析。首先,深入了解不同融合算法的优缺点,选取运算量较小,对计算机硬件要求不高的时空权重插值法。将2008年~2017年间10年的多源微波传感器的日均风场数据和ERA-Interim再分析风场数据融合,得到连续的海面风场结果。原单一卫星数据轨道之间缺少数据,通过融合其它数据使得这一情况得到改善。根据国家资料浮标中心在2008~2017间的89个浮标的实测数据,对多源风场融合结果进行精度评价,融合结果的风速均方根误差为2.19m/s,相关系数为0.8232;风向的均方根误差为43.4°,相关系数为0.8574。其次,根据日均风场结果融合得到12个月的平均风场结果,根据风场特征,对北太平洋洋面风场进行季节特征分析,得到不同季节风场的特点。并且,对2008~2017年120个月的多源风场融合结果使用EOF进行时空分析,分析,得到北太平洋风场时空变化特征,呈现出以1年和半年为周期的波动。最后,探讨2013年11月北太平洋的台风“海燕”过程前后的风场变化,台风经过时,海面风场变化较大;台风过后,海面风场不能很快恢复。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2019-06-01）
王海霞,徐进,王庆名,陈丽,庞玺斌[9]（2019）在《基于X波段航海雷达的海面风场反演技术研究》一文中研究指出以大连海事大学教学实习船"育鲲"轮采集的航海雷达原始数据为基础,基于梯度网络算法进行风场反演。依据雷达成像原理和雷达回波影响因素,利用图像求和及中值滤波法对雷达图像预处理,增强海浪信息所在位置的灰度强度,降低同频干扰和尾迹效应;运用梯度算法,求得梯度加权直方图,并根据梯度变化最大方向与风向的垂直关系,生成主风向。计算结果与大连气象台实测的风向对比,吻合度较高。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年06期）
艾未华,陈冠宇,戈书睿,袁凌峰,赵现斌[10]（2019）在《双频共面合成孔径雷达海面风场反演》一文中研究指出根据L/C双频共面SAR能够获取同一海域双波段电磁波后向散射系数,得到更多海洋目标特征信息的电磁散射特点,结合地球物理模型函数研究了一种新的SAR海面风场反演方法。利用L/C双频共面SAR的L和C两个波段的地球物理模型函数和后向散射系数等信息,通过地球物理模型函数联立以及构建和求解最小代价函数,直接从SAR数据本身获取海面风场信息,并借助辅助数据去除了风向的180°模糊,从而实现海面风场反演。仿真分析和海上机载同步飞行试验的研究结果表明,该方法可直接利用SAR数据本身获取精度较高的海面风速、风向;绝对辐射定标精度是决定海面风场反演精度的关键因素,海面风场反演误差随定标精度提高而减小;随着海面风速的增大,风速反演误差逐渐增大。论文提出的双频共面SAR海面风场反演方法解决了传统单波段单极化SAR海面风场反演存在的固有问题,机载同步飞行试验的海面风速和风向反演结果与调查船观测值的均方根误差分别为0.93 m/s和19.39°,可为星载SAR海面风场反演业务化和载荷研制提供支持。(本文来源于《遥感学报》期刊2019年03期）
海面风论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
海面风场是最重要的气象参数之一,精准的海面风场信息不仅能帮助我们更加深入地了解地球上的气象系统,还能用来预报天气,特别是灾害式天气。中法海洋卫星CFOSAT(China-France Oceanography Satellite)上搭载的波谱仪SWIM(Surface Waves Investigation and Monitoring)是一种旋转扫描的小入射角雷达,主要用于探测全球范围的海浪方向谱,而它独特的工作方式,可以获取某一测量点随入射角和方位角(0～360°)变化的海面后向散射系数,可为海面风场的反演提供基础数据,本文基于SWIM的观测数据成功反演出了海面风场。论文首先利用无雨时SWIM后向散射系数σ~0、双频降雨雷达DPR(Dual-frequency Precipitation Radar)双波段(Ku和Ka波段)的σ~0和欧洲中期天气预报中心ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)风场数据,验证了无雨时小入射角下σ~0随相对风向存在各向异性与不对称性,并且分析了全方位向平均以后的σ~0、不对称性以及各向异性的幅度与风速和入射角的关系。然后利用有雨时DPR双波段的σ~0和ECMWF风场数据,验证了大到暴雨时小入射角下σ~0随相对风向仍存在各向异性与不对称性。入射角在10°附近时σ~0基本不随风速变化,因此选择10°附近的σ~0数据重点分析了降雨对σ~0的影响,并且利用四次多项式模型对降雨率和σ~0数据进行了拟合,模型有很好拟合优度。最后基于小入射角下σ~0的各向异性与不对称性和σ~0随风速变化的经验模型,利用SWIM数据反演出了海面风场信息。其中0°、2°和4°波束的σ~0数据反演出的风速相对于ECMWF风速的均方根误差分别为1.22 m/s、1.23 m/s和1.49 m/s。风速大于7 m/s条件下,10°波束的σ~0数据反演出的风向相对于ECMWF风向的均方根误差为18.87°。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
海面风论文参考文献
[1].刘原华,刘豪,牛新亮.GNSS-R海面风场探测的镜面反射点估计算法[J].现代电子技术.2019
[2].黎鹏.星载波谱仪海面风场反演研究[D].华中科技大学.2019
[3].潘卫华,林毅.近10年台湾海峡海面风场的时空特征变化动态分析[J].热带气象学报.2019
[4].卢健.我国将首批捕风小卫星送入太空[N].中国气象报.2019
[5].贺喜梅,张晓帆.海上升“捕风”“捉影”探台风[N].中国航天报.2019
[6].吴萍昊,钟凯文,胡泓达,赵怡,许剑辉.基于Sentinel-1A数据在广东省近海海面风场反演应用[J].热带地理.2019
[7].骆黎明.基于机器学习树模型的GNSS-R海面风场反演研究[D].中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心).2019
[8].张新蕾.基于多源遥感数据的北太平洋海面风场研究[D].辽宁师范大学.2019
[9].王海霞,徐进,王庆名,陈丽,庞玺斌.基于X波段航海雷达的海面风场反演技术研究[J].无线电工程.2019
[10].艾未华,陈冠宇,戈书睿,袁凌峰,赵现斌.双频共面合成孔径雷达海面风场反演[J].遥感学报.2019
论文知识图
