Radarová meteorologie – dopplerovské radary

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
MapCHECK 2 SUN NUCLEAR corporation
Advertisements

vvvv Černík M. Slovák J. Stejskal M. Zeman J.
ATMOSFÉRA.
Projekt Anglicky v odborných předmětech, CZ.1.07/1.3.09/
Počítačová grafika.
Základy meteorologie.
Počasí a podnebí Počasí Podnebí ( klima )
METEOROLOGIE Název a adresa školy
8 Průseková metoda - nejstarší fotogrammetrická metoda
Útlum VDE vířivými proudy v komoře tokamaku Ondřej Kudláček.
Tvary spektrálních pásů Interní seminář Laboratoře vysoce rozlišené molekulové spektroskopie Lucie.
VYUŽITÍ METODY PIV PRO MĚŘENÍ TURBULENTNÍCH FLUKTUACÍ
POROVNÁNÍ SRÁŽKOVÝCH ÚHRNŮ S RADAROVÝMI DATY
Metody zpracování fyzikálních měření - 4 EVF 112 ZS 2009/2010 L.Přech.
CYKLONA EMMA A JEJÍ PROJEVY V HOŘICÍCH Bc. Radek TOMÁŠEK.
Jiří Gazárek, Martin Havlíček Analýza nezávislých komponent (ICA) v datech fMRI, a ICA necitlivá ke zpoždění.
Kalmanuv filtr pro zpracování signálů a navigaci
Novinky z ČHMÚ OR pro konvektivní sezónu 2013
MONITOR.
Zkoušení mechanických soustav
Kalibrační křivka, produkce charmu v EAS
Analýza způsobilosti procesů a výrobních zařízení
Barva zvuku Veronika Kučerová.
Fyzika.
PŘEDNÁŠKA 0. Jiří Šebesta MRAR – Radiolokační a radionavigační systémy
Projekt: CZ.1.07/1.5.00/ „SŠHL Frýdlant.moderní školy“
FEM model pohybu vlhkostního pole ve dřevě - rychlost navlhání dřeva
Biometrické Bezpečnostní Systémy Filip Orság Technologie rozpoznání mluvčího.
Vliv zeměpisné polohy a klimatu na intenzitu a spektra slunečního záření A5M13VSO-2.
POČASÍ.
Simona Jakschová 3.O, Markéta Bortlíková 3.O
Digitální zpracování obrazu
Rotace plazmatu Tomáš Odstrčil Zimní škola Mariánská 2012.
ATMOSFÉRA Vzdušný obal Země Video: počasí, klima, tornádo a hurikán.
PŘEDPOVĚĎ POČASÍ.
Interpretace výsledků modelových výpočtů
Ing. Ondřej Böhm, Ing. Filip Antoš, Ing. Jan Havrlant, Ph.D.
ÚHÚL, pobočka Plzeň vedoucí projektu: Ing. Petr Macháček
Anaerobní testy ? (pouze ilustrace pro přednášky) Jan Novotný, Martina Novotná FSpS MU, Brno.
Tato prezentace byla vytvořena
PŘEDNÁŠKA 5 Jiří Šebesta MRAR – Radiolokační a radionavigační systémy
Proudění vzduchu v atmosférické mezní vrstvě Vyhodnocování vlastností proudění s využitím počítače a moderních technologií.
Princip maximální entropie
Počasí L. Hronová, 8. K 2014.
Vyhodnocení JSWarnView 2012 Předpověď konvektivních jevů – Tomáš Mejstřík.
Derivace funkce Derivací funkce f je funkce f ´ která udává sklon (strmost) funkce f v každém jejím bodě Kladná hodnota derivace  rostoucí funkce Záporná.
Vyhledávání v multimediálních databázích Tomáš Skopal KSI MFF UK 4. Mapování a redukce dimenze 1. část – úvod + mapování vektorových sad.
UKÁZKY APLIKACÍ VW RPP Č.BUDĚJOVICE.
Poděkování: Tato experimentální úloha vznikla za podpory Evropského sociálního fondu v rámci realizace projektu: „Modernizace výukových postupů a zvýšení.
Základní parametry kabelů
Anti – Aliasing Ondřej Burkert atrey.karlin.mff.cuni.cz/~ondra/stranka.
Kombinovaná analýza srážek z meteorologických radarů a srážkoměrů a jejich užití v hydrologických modelech Milan Šálek
Termalizace pozitronu doba termalizace: rychlost ztráty energie při pronikání do materiálu (stopping power):
Metody zpracování fyzikálních měření - 2
Studium ultrazvukových vln
Satelitní měření polohy
Tomáš Odstrčil FJFI ČVUT Školitelka Diana Naidenková IPP CAS v.v.i Zimní škola, 2011, FJFI, SLIDE # 1.
Odborný výcvik ve 3. tisíciletí Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky ELIII ANTÉNY Obor:Elektrikář.
Počasí. obsah počasí sluneční záření, teplota vzduchu, vlhkost vzduchu, oblačnost, vodní srážky, tlak vzduchu, vítr předpověď počasí pozorování počasí.
DSI – Dysphonia Severity Index Lejska,M., Bártková,E., Havlík,R.,Weberová,P.,Frostová, J. Audio-Fon centr. Brno.
Klasifikace klimatu podle Köppena. Konvenční klasifikace, RRR, T; 5 klimatických pásů: – A - vlhké tropické klima, – B - suché horké klima, – C - klima.
Předzpracování obrazových záznamů
Elektrotechnická měření Osciloskop
Kmity, vlny, akustika Část II - Vlny Pavel Kratochvíl Plzeň, ZS.
DSI – Dysphonia Severity Index
Pavel Lipina Rozšířená porada vedoucích ÚMK
Návrh metodiky výpočtu příspěvku resuspenze ke koncentracím PM10
Badatelské odpoledne 18. října Jaké bude počasí?.
ATMOSFÉRA Plynný obal Země
Česká asociace provozovatelů lokálních distribučních soustav
Transkript prezentace:

Radarová meteorologie – dopplerovské radary Petr Novák, Milan Šálek Český Hydrometeorologický ústav, oddělení radarových měření

Dopplerův jev (efekt)

Dopplerovské meteorologické radiolokátory umožnují běžné měření množství zpětné rozptýlené energie a tím radiolokacní odrazivosti Z navíc měří změnu frekvence navráceného signálu (prostřednictvím měření fáze), z které lze určit radiální rychlosti odražečů, jimiž jsou převážně atmosférické srážky a nehomogenity indexu lomu.

Dopplerovské meteorologické radiolokátory

Měření fáze přijatého signálu

Dopplerovské dilema (fr=PRF) lambda=5 cm: fd=150: v=3.75 m/s fd=280: v=7.00 m/s fd=350: v=8.75 m/s

Dopplerovské dilema lambda=5 cm: fd=150: v=3.75 m/s fd=280: v=7.00 m/s

Dopplerovské dilema maximální jednoznačně určitelná rychlost, tzv. Nyquistova rychlost – (z podstaty způsobu měření, viz varianta B) maximální jednoznačně určitelná vzdálenost (second-trip echo) kombinací získáváme vztah nazývaný dopplerovské dilema není možné zároveň dosáhnout libovolně vysoké rmax a vdmax

Hlavní operativní využití dopplerovských rychlostí identifikace (a následné vymazávání) odrazů od pozemních cílů (V = 0) analýza proudění ve srážkové oblačnosti (radiální rychlosti PPI, RHI) – detekce rotace, divergence (mezocyklony, tornáda) výpočet vertikálního profilu větru za předpokladu horizontálně konstantního proudění (pouze za přítomnosti odražečů) vyhodnocení šírky spektra  vztahující se k intenzitě turbulence

Umělá data radiálních rychlostí

Umělá data radiálních rychlostí

Umělá data radiálních rychlostí

Umělá data radiálních rychlostí

Umělá data radiálních rychlostí

Umělá data radiálních rychlostí

Umělá data radiálních rychlostí

Umělá data radiálních rychlostí

Umělá data radiálních rychlostí

Pulse Storm Downbursts

Umělá data radiálních rychlostí

CL Supercell Example (3 May 99 OKC) Reflectivity

CL Supercell Example (3 May 99 OKC) Velocity

VAD - Velocity Azimuth Display Data radiálních rychlostí z konstantní vzdálenosti (konstantní výšky) jsou vyznačeny jako funkce azimutu. Horizontálně uniformní pole proudění –> funkce sinus

VAD algorithmus šum odlehlé hodnoty aliasing radiálních rychlostí

Modifikovaný VAD algorithmus kontrola dat – odmítnutí špatných dat radiálních rychlostí „de-aliasing“ radiálních rychlostí „napasování“ sinusovky VAD do vyfiltrovaných a de-aliasovaných dat radiálních rychlostí finální kontrola kvality

Odmítnutí špatných dat radiálních rychlostí Odmítnutí rychlostí menších než definovaný práh kontrola konzistence dat v azimutu a velikosti rychlosti = odstranění odlehlých hodnot

Odmítnutí špatných dat radiálních rychlostí

De-aliasing radiálních rychlostí výpočet derivací radiálních rychlostí podle azimutu – tyto derivace nejsou aliasované „napasování“ sinusovky do dat derivací rychlostí výpočet „prvního odhadu větru''

De-aliasing radiálních rychlostí porovnání naměřených radiálních rychlostí s „prvním odhadem větru“ a s posunutými odhady (+/- 2*vmax, +/- 4*vmax) pokud je naměřená rychlost blíže k některému z posunutých odhadů je provedena patřičná korekce

VAD Calculation „napasování“ VAD sinusovky do filtrovaných a de-aliasovaných dat radiálních rychlostí výpočet horizontální a vertikální složky větru

Odmítnutí špatných dat radiálních rychlostí

De-aliasing radiálních rychlostí

VAD algoritmus

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD Data Display

VAD vs. aerologická měření aerologická měření - základní nástroj – měří vždy a více prvků vertikální profil větru z VAD analýzy doplňková informace k aerologickým měřím možnost kontroly větru u aerologických měření v současné době roste zájem z modelářské komunity o tato data jako vstup do asimilace NWP modelů (ECMWF,HIRLAM) (+) lepší časové rozlišení (10 minut) (+) zlepšuje prostorovou hustotu aerologických dat (-) musí být k dispozici radarové cíle

VAD Data Availability