超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法

摘要

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。

说明书

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＝γ

其中，γ为微波信号在大气中的总衰减，γ

S2-2、计算N

Nw″(f，T，T

其中，S

S

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T

其中，RH为相对湿度，a＝17.27，b＝237.7℃，ρ为水汽密度；

其中，f

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Δf

S2-3、将气象站的历史实测湿度构成长度为N的数组(ρ

若M条微波链路的链路长度分别为L

RSL

其中，RSL

已知第i条链路的参考电平RSL

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，f

已知衰减

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：

T

其中，T

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：

{y

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：

{y

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＝r

其中，r为总衰减(dB/km)，r

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＝γ

其中，N

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＝γ

其中，γ为微波信号在大气中的总衰减，γ

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N

Nw″(f)＝∑

其中，S

S

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/m

水汽曲线形状因子F

其中，f为链路的频率，f

水汽吸收线的宽度Δf

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Δf

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(ρ

若M条微波链路的链路长度分别为L

RSL

其中，RSL

已知第i条链路的参考电平RSL

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，f

已知衰减

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：

T

其中，T

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T