Identificación de nubes, precipitación, cizalladura del viento y turbulencia mediante análisis profundo del espectro de potencia del lidar de viento Doppler coherente

Las investigaciones sobre la capa límite atmosférica (ABL) necesitan mediciones precisas con alta resolución temporal y espacial a partir de una serie de instrumentos diferentes. Aquí se propone y demuestra un método para identificar nubes, precipitación, cizalladura del viento y turbulencia en la ABL utilizando un solo lidar de viento Doppler coherente (CDWL). Basado en un análisis profundo del espectro de potencia de la señal de retrodispersión, se derivan múltiples productos de lidar, como la relación portadora-ruido (CNR), el ancho del espectro, la asimetría del espectro, la tasa de disipación de energía cinética turbulenta (TKEDR) y la intensidad de cizalladura para la identificación del tiempo. Primero, la nube se extrae mediante el algoritmo de transformación de covarianza de wavelet Haar (HWCT) basado en la CNR después de la corrección de rango. En segundo lugar, dado que el ensanchamiento del espectro puede ser debido a turbulencia, cizalladura del viento o precipitación, se introduce la asimetría del espectro para distinguir la precipitación de las otras dos condiciones. Mientras que la velocidad del viento se obtiene ajustando un solo pico en condiciones de tiempo claro, el ajuste de doble pico se utiliza para recuperar simultáneamente las velocidades del viento y de la lluvia en condiciones de precipitación. En tercer lugar, a partir de la intensidad de cizalladura y el TKEDR, se clasifican la turbulencia y la cizalladura del viento. Como doble verificación, se utiliza la continuidad temporal. Condiciones estables de varianza del viento, como los jets de nivel bajo, se identifican como cizalladura del viento, mientras que condiciones arbitrarias de varianza del viento se categorizan como turbulencia. En el experimento de campo, el método se implementa en un CDWL de micro-pulso para proporcionar servicios meteorológicos para el 70.º aniversario del Día Nacional de China, en Mongolia Interior, China (43°54'N, 115°58'E). Todas las condiciones meteorológicas se clasifican con éxito. Al comparar los resultados del lidar con los del radiómetro de microondas (MWR), se encuentra que la asimetría del espectro es más precisa para indicar precipitación que el ancho del espectro o la velocidad vertical. Finalmente, se analizan estadísticamente las relaciones y distribuciones de parámetros en diferentes condiciones meteorológicas.