CN112818528B - 超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种超高频无线微波数据驱动的露点‑霜点温度场重构方法，包括如下步骤：获取研究区某一时段内多条超高频无线微波链路的微波数据、微波数据的衰减信号以及气象站的湿度、温度等数据；建立基于无线微波特征衰减的露点‑霜点温度反演模型，推求每条链路中点处的露点温度；采用插值方法重构高时空分辨率的空间二维露点‑霜点温度场，并根据气象站实测数据进行校正。本发明有效利用了现有的高密度超高频无线微波通信网络，大幅提升了露点‑霜点温度场的时空分辨率和监测精度，实现了从零维的露点‑霜点温度“点”到二维露点‑霜点温度“场”的突破。
Description
技术领域
本发明涉及新一代通信技术应用领域，具体涉及一种超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法。
背景技术
未饱和空气在保持绝对含水量不变的情况下降低温度,使之达到饱和状态时的温度叫做露点温度，一般把0℃以上称为“露点”，把0℃以下称为“霜点”。露点/霜点温度是描述气体湿度(含水蒸气量)的主要湿度参数，也是影响人体舒适度的重要指标，在人体散热、天气起雾、引擎结冰、农业、空调除湿、化工、航海等方面均有重要的指导作用。因此，监测露点/霜点温度值及其空间分布，是一项十分具有实际意义的工作。
目前，露点温度的监测还较难实现，传统的露点/霜点温度监测方法主要有露点仪监测法(直接)和公式反算法(间接)。露点仪操作复杂、监测成本高，低温条件下精度和灵敏度会明显降低，易产生较大误差；公式反算法需引入较多气象要素，计算过程复杂，不同公式的计算结果存在差异，且监测误差随温度的降低而迅速增大。此外，传统方法均是对露点/霜点温度的点尺度监测，无法实现对空间二维露点-霜点温度场的高时空分辨率监测。
发明内容
发明目的：为了解决现有技术中露点-霜点温度监测的时空分辨率和监控精度较低的问题，本发明提供一种超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法。
技术方案：本发明提供一种超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法，包括以下步骤：
S1、获取研究区在研究时段内多条超高频无线微波链路的微波数据；获取微波数据在大气中的衰减信号；获取气象站的湿度、温度数据；
S2、建立基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型，根据反演模型，利用微波数据和气象站的湿度、温度数据推求每条链路中点处的露点或霜点温度；
S3、根据每条链路中点处的露点或霜点温度，利用插值法重构空间二维露点-霜点温度场，并用气象站数据进行校正。
进一步地，所述步骤S2中，基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型的建立步骤包括：
S2-1、选择干期时段并忽略干空气造成的衰减，得到某条链路、某个时刻的衰减：
γ＝γw＝0.1820Nw″(f，T，Td)dB/km (1)
其中，γ为微波信号在大气中的总衰减，γw为水汽造成的衰减，Nw″(f，T，Td)为水汽线的复合折射率的假设部分，f、T、Td分别为该条链路的频率、该条链路对应空间位置处的空气温度、露点或霜点温度；
S2-2、计算Nw″(f，T，Td)：
Nw″(f，T，Td)＝∑iSwiFwi (2)
其中，Swi为第i条水汽吸收线的强度，Fwi为第i条水汽曲线的形状因子；
Swi＝b1×10-1eθ3.5exp[b2(1-θ)] (3)
其中，e为水汽压力，θ＝300/(T+273.15)，b1、b2为水汽吸收线系数；
水汽压力e由温度T、露点或霜点温度Td得到：
其中，RH为相对湿度，a＝17.27，b＝237.7℃，ρ为水汽密度；
其中，fwi为第i条水汽吸收线的频率，Δfw为水汽吸收线的宽度，Δfa为氧气吸收线的宽度；
其中，b3、b4、b5、b6为水汽吸收线的系数，p为干燥空气压力；
考虑多普勒效应，对宽度Δfw进行修正：
S2-3、将气象站的历史实测湿度构成长度为N的数组(ρ1，ρ2，…，ρN)，设该数组的中位数为ρMed，是第j个时刻的湿度值，根据第j个时刻的微波数据和气象站数据，由公式(1)～(10)计算第i条链路的衰减值中位数riMed(f，T，Td)；
若M条微波链路的链路长度分别为L1，L2，…，LM，第i条链路的参考电平定义为：
RSLiref＝RSLiMed+riMed×Li(dB) (11)
其中，RSLiMed为第i条链路电平值序列的中位数；
已知第i条链路的参考电平RSLiref和任意时刻如第k个时刻的电平值RSLik，根据公式(12)估算出第i条链路第k个时刻由空气湿度引起的微波信号衰减
根据公式(1)～(12)总结得到露点/霜点温度和微波信号衰减值的关系为：
其中，fik为第i条链路、第k个时刻的频率，Tik为第i条链路、第k个时刻的温度值，
为第i条链路、第k个时刻的露点或霜点温度估计值；
已知衰减
使用二分法求解近似数值解，作为第i条链路的露点或霜点温度估计值。
进一步地，步骤S3具体包括：
S3-1、利用多个气象站的实测温度数据序列，插值得到每条链路的中点处的温度值T序列以及空间分布；
S3-2、根据温度T序列和微波数据的空间分布，利用步骤S2求解得到该条链路中点处的露点或霜点温度，使用反距离加权法进行空间插值，得到空间任意点处的露点或霜点温度；
S3-3、根据气象站监测到的露点或霜点温度，插值得到露点或霜点温度空间分布；
对露点-霜点温度场插值结果进行校正：
Tdc＝Tdε+Tdr(1-ε) (14)
其中，Tdc为校正后的某点露点或霜点温度，Td为基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型得到的某点露点或霜点温度，Tdr为由气象站插值得到的某点露点或霜点温度，ε为权重。
进一步地，步骤S2中，利用微波数据和气象站的湿度、温度数据推求每条链路的露点或霜点温度估计值，作为该条链路中点处的露点或霜点温度。
进一步地，所述步骤S1中，超高频无线微波链路的微波数据经离散化采样后记为：
{yi}＝{fi}+{ej}，j＝1，2，…，N (15)
其中，{yi}为动态测试数据，{fi}为较平滑的测量结果，{ej}为随机误差，N为数据个数；
采用滑动平均法过滤随机误差。
有益效果：本发明提供一种超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法，相比较现有技术，具备如下优点：
1、利用超高频无线微波链路动态监测露点/霜点温度，采用已有的无线基站通信设施，节省了一次性基础设施投资、大量的运行和人员维护成本，具有建设快、投资小、维护方便、加密观测灵活等显著优势。
2、建立了基于无线微波数据的露点-霜点温度反演模型，大幅提高了露点-霜点温度的监测密度，实现了从零维的露点-霜点温度“点”到空间二维露点-霜点温度“场”的突破，提升露点-霜点温度监测的时空分辨率。
3、运用气象站实测数据对露点-霜点温度场的插值结果进行校正，更具准确性和科学性，提高露点-霜点温度监控的精度。
附图说明
图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。
如图1所示，一种超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法，包括以下步骤：
S1、获取研究区在研究时段内多条超高频无线微波链路的微波数据；获取微波数据在大气中的衰减信号；获取气象站的湿度、温度数据；
其超高频无线微波链路的微波数据存在随机误差与噪声，经离散化采样后记为：
{yi}＝{fi}+{ej}，j＝1，2，…，N (1)
其中，{yi}为动态测试数据，{fi}为较平滑的测量结果，{ej}为随机误差，N为数据个数；
可采用滑动平均法过滤随机误差，得到的微波数据更加准确。
S2、建立基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型，根据反演模型，利用微波数据和气象站的湿度、温度数据推求每条链路的露点或霜点温度估计值，作为该条链路中点处的露点或霜点温度；
其中，基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型的建立步骤包括：
S2-1、微波信号在大气中的衰减简化模型：
r＝rv+ra+rw+rp dB/km (2)
其中，r为总衰减(dB/km)，rv为降雨造成的衰减(dB/km)，ra为干空气造成的衰减(dB/km)，rw为水汽造成的衰减(dB/km)，rp为其他因素造成的衰减(dB/km)(如雾、降雪、冰雹等)。
忽略其他因素造成的衰减，选择干期无雨时段作为研究时段，总特征大气衰减的计算公式如下所示：
γ＝γa+γw＝0.1820f(Na″+Nw″)dB/km (3)
其中，Na″(f)为氧气线的复合折射率的假设部分，Nw″(f)为水汽线的复合折射率的假设部分。
考虑到水汽引起的衰减比干燥空气引起的衰减高数个量级，此处在考虑无线微波的特征大气衰减影响时，省略干空气引起的衰减项，因此，在选择干期时段并忽略干空气造成的衰减后，得到：
γ＝γw＝0.1820Nw″(f，T，Td)dB/km (4)
其中，γ为微波信号在大气中的总衰减，γw为水汽造成的衰减，Nw″(f，T，Td)为水汽线的复合折射率的假设部分，f、T、Td分别为该条链路的频率和该条链路对应空间位置处的空气温度(℃)和露点/霜点温度(℃)；
由于水汽引起的衰减比干燥空气引起的衰减高数个量级，建立的基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型，在考虑大气影响衰减时省略了干空气引起的衰减项，不会影响计算结果，并且显著提高了模型的计算效率。
S2-2、计算Nw″(f)：
Nw″(f)＝∑iSwiFwi (5)
其中，Swi为第i条水汽吸收线的强度，Fwi为第i条水汽曲线的形状因子；
Swi＝b1×10-1eθ3.5exp[b2(1-θ)] (6)
其中，e为水汽压力，θ＝300/(T+273.15)，b1、b2为水汽吸收线系数；
水汽压力e由温度、露点或霜点温度得到：
其中，RH为相对湿度(％)，扩17.27，b＝237.7℃，ρ为水汽密度(g/m3)；
水汽曲线形状因子Fwi为：
其中，f为链路的频率，fwi为第i条水汽吸收线的频率，Δfw为水汽吸收线的宽度，Δfa为氧气吸收线的宽度；
水汽吸收线的宽度Δfw为：
其中，b3、b4、b5、b6为水汽吸收线的系数，p为干燥空气压力(hpa)；
考虑多普勒效应，对宽度Δfw进行修正：
S2-3、单条链路的露点/霜点温度反演
气象站的历史实测湿度构成长度为N的数组(ρ1，ρ2，…，ρN)，设该数组的中位数为ρMed，是第j个时刻的湿度值，根据第j个时刻的微波数据和气象站数据，由公式(2)～(13)计算第i条链路的衰减值中位数riMed(f，T，Td)；
若M条微波链路的链路长度分别为L1，L2，…，LM，第i条链路的参考电平定义为：
RSLiref＝RSLiMed+riMed×Li(dB) (14)
其中，RSLiMed为第i条链路电平值序列的中位数；
已知第i条链路的参考电平RSLiref和任意时刻，如第k个时刻的电平值RSLik可根据公式(15)估算出第i条链路、第k个时刻由空气湿度引起的微波信号衰减
因此，根据式子(2)～(15)总结得到露点/霜点温度和微波信号衰减值的关系为：
其中，fik为第i条链路、第k个时刻的频率，Tik为第i条链路、第k个时刻的温度值，
为第i条链路、第k个时刻的露点或霜点温度估计值。
已知衰减
使用二分法求解近似数值解，作为第i条链路的露点或霜点温度估计值：
S3、根据每条链路中点处的露点或霜点温度，利用插值法重构空间二维露点-霜点温度场，并用气象站数据进行校正，具体包括：
S3-1、利用多个气象站的实测温度数据序列，插值得到每条链路中点处的温度值T序列以及空间分布；
S3-2、根据温度T序列和微波数据的空间分布，利用步骤S2求解得到的该条链路中点处的露点或霜点温度，使用反距离加权法进行空间插值，得到空间任意点处的露点或霜点温度；
S3-3、根据气象站监测到的露点或霜点温度，插值得到精确度较低的露点或霜点温度空间分布。
对露点-霜点温度场插值结果进行校正：
Tdc＝Tdx+Tdr(1-ε) (17)
其中，Tdc为校正后的某点露点或霜点温度，Td为基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型得到的某点露点/霜点温度(℃)，Tdr为由气象站插值得到的某点露点/霜点温度(℃)，ε为权重。
因为气象站一般也会监测露点或霜点温度，虽然气象站分布比较稀疏，精确度较低，但是用气象站监测到的数据进行插值得到的Tdr场，对Td场有一定的校正作用，因此步骤S3-3使用气象站插值得到的Tdr场对Td场进行了校正。
Claims (3)
1.一种超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取研究区在研究时段内多条超高频无线微波链路的微波数据；获取微波数据在大气中的衰减信号；获取气象站的湿度、温度数据；
S2、建立基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型，根据反演模型，利用微波数据和气象站的湿度、温度数据推求每条链路中点处的露点或霜点温度；
S3、根据每条链路中点处的露点或霜点温度，利用插值法重构空间二维露点-霜点温度场，并用气象站数据进行校正；
所述步骤S2中，基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型的建立步骤包括：
S2-1、选择干期时段并忽略干空气造成的衰减，得到某条链路、某个时刻的衰减：
其中，
为微波信号在大气中的总衰减，
为水汽造成的衰减，
为水汽线的复合折射率的假设部分，
、T、
分别为该条链路的频率、该条链路对应空间位置处的空气温度、露点或霜点温度；
S2-2、计算
：
其中，
为第i条水汽吸收线的强度，
为第i条水汽曲线的形状因子；
其中，e为水汽压力，
=300/(T+273.15)，b1、b2为水汽吸收线系数；
水汽压力e由温度T、露点或霜点温度
得到：
其中，RH为相对湿度，a=17.27，b=237.7℃,
为水汽密度；
其中，
为第i条水汽吸收线的频率，
为水汽吸收线的宽度,
为氧气吸收线的宽度；
其中，b3、b4、b5、b6为水汽吸收线的系数，p为干燥空气压力；
考虑多普勒效应，对宽度
进行修正：
S2-3、将气象站的历史实测湿度构成长度为N的数组（
），设该数组的中位数为
，是第j个时刻的湿度值，根据第j个时刻的微波数据和气象站数据，由公式（1）~（10）计算第i条链路的衰减值中位数
；
若M条微波链路的链路长度分别为
，第i条链路的参考电平定义为：
其中，
为第i条链路电平值序列的中位数；
已知第i条链路的参考电平
和任意时刻第k个时刻的电平值
，根据公式（12）估算出第i条链路第k个时刻由空气湿度引起的微波信号衰减
：
根据公式（1）~（12）总结得到露点/霜点温度和微波信号衰减值的关系为：
其中，
为第i条链路、第k个时刻的频率，
为第i条链路、第k个时刻的温度值，
为第i条链路、第k个时刻的露点或霜点温度估计值；
已知衰减
，使用二分法求解近似数值解，作为第i条链路的露点或霜点温度估计值。
2.根据权利要求1所述的超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
S3-1、利用多个气象站的实测温度数据序列，插值得到每条链路的中点处的温度值T序列以及空间分布；
S3-2、根据温度T序列和微波数据的空间分布，利用步骤S2求解得到该条链路中点处的露点或霜点温度，使用反距离加权法进行空间插值，得到空间任意点处的露点或霜点温度；
S3-3、根据气象站监测到的露点或霜点温度，插值得到露点或霜点温度空间分布；
对露点-霜点温度场插值结果进行校正：
其中，Tdc为校正后的M点露点或霜点温度，M点为任意点，Td为基于无线微波特征衰减的露点-霜点温度反演模型得到的M点露点或霜点温度，Tdr为由气象站插值得到的M点露点或霜点温度，
为权重。
3.根据权利要求1所述的超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法，其特征在于，所述步骤S1中，超高频无线微波链路的微波数据经离散化采样后记为：
其中，{y i }为动态测试数据，{f i }为较平滑的测量结果，{e j }为随机误差，N为数据个数；
采用滑动平均法过滤随机误差。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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