微波湿度计探测青藏高原卷云和温湿度分布

鉴于青藏高原地区的气象站和探空数据观测数据非常有限,且其卷云和温湿度分布对全球气候有重要影响,提出联合风云三号卫星微波湿度计(FengYun-3C microwave humidity and temperature sounder,FY-3C MWHTS)在轨观测数据和欧洲中值预报中心发布的青藏高原地区再分析数据,采用改进的神经网络方法分析上对流层和低平流层大气卷云极化和散射信息敏感性,开发青藏高原地区大气卷云检测反演算法。进而利用在轨实时运行的FY-3C星微波湿温探测仪数据提取青藏高原地区全天候大气卷云信息,研究青藏高原区域卷云随季节的变化规律和分布特征。     

离散傅里叶变换的频谱分析方法的研究

频谱分析方式有着多样性的特征,就现阶段来看,测频方式是多种多样的,有cross算法、DFT算法、prony算法、最小二乘法、卡尔曼滤波算法等等,但是这些算法都存在各种各样的不足,其中,DFT算法的应用范围是最为广泛的,在高次谐波以及非整次谐波含量较少的情况下,该种算法的精度是十分理想的,该种算法应用了循环与递归算法,计算速度快,抗干扰性强,能够消除整次谐波对分析过程的不良影响。使用加窗法与滤波法也能够避免出现插值方向错误的问题,本文主要分析基于离散傅里叶变换的频谱分析新方法。