【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及降雨监测，具体的说是基于微波通信链路的水汽监测方法及降雨趋势预测方法。
技术介绍
1、目前，水汽的测量主要依赖于地面气象站、无线电探空仪和卫星遥感技术。地面气象站虽然能提供精确的点测量数据，但其空间覆盖范围有限，特别是在地形复杂的区域，建立气象站既困难又成本高昂。无线电探空仪虽然能提供较为准确的测量，但误差仍然较高，大约在10％到15％之间。此外，由于发射次数的限制，它们只能提供有限的数据。即使如此，也由于释放条件的限制而无法全球推广。尽管卫星技术能够监测更广阔的区域，但在地表水汽监测方面，其精确度往往不足。
2、如图1所示，电磁波在空间传播过程中受到散射、反射、吸收等多种因素的影响，而降水过程中，水滴会对电磁波的传输产生较为强烈的干扰，因此，利用电磁破的传输情况也能够实现对降水情况的监测。电磁波的频率越高，越容易受到降水的影响，具体地说，在几十ghz的频率下，当微波信号的频率靠近水分子的共振频率时，与水分子相互作用的入射微波信号会衰减，随着信号频率的增加，信号的衰减程度也呈现增加的趋势。因此，利用通信的微波信号监测水汽的方法可以为现有水汽观测网提供数据补充。该技术的主要优点在于，这些链路中的信号沿着固定的、近地面的视线路径传播，这使得它们能够用于监测地表附近的大气状况，并且，能够利用现有的广泛分布的通信网络，无需额外的大规模基础设施投资，就能实现对水汽密度的有效监测。
3、虽然降雨强度的监测能够实现预测灾害风险的目的，但是在实际情况中，除了区域内的降雨强度需要重视之外，还应当重视降雨的转移
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的不足，本专利技术提供基于微波通信链路的水汽监测方法及降雨趋势预测方法，能够对较小区域内的降雨转移趋势进行预测，进而能够更加快速地规避自然灾害。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的具体方案为：基于微波通信链路的水汽监测方法，所述方法包括如下步骤：
3、确定目标区域，并且将目标区域划分为多个子区域；
4、部署微波通信网络，微波通信网络包括多个区内通信链路和多个区间通信链路，每个子区域内设置至少一个区内通信链路，两个相邻的子区域之间设置至少一个区间通信链路；
5、通过区内通信链路和区间通信链路进行通信，并且分别获取区内通信链路的第一衰减数据和区间通信链路的第二衰减数据；
6、基于第一衰减数据反演出区内水汽数据，基于第二衰减数据反演出区间水汽数据；
7、将区内水汽数据和区间水汽数据融合形成区域水汽总体数据。
8、作为上述基于微波通信链路的水汽监测方法的进一步优化：所述区内通信链路和所述区间通信链路均设置为双向链路，双向链路由两个双向微波通信设备组成，区间通信链路与区内通信链路公用一个双向微波通信设备。
9、作为上述基于微波通信链路的水汽监测方法的进一步优化：当一个子区域内设置有至少两个所述区内通信链路时，基于所有区内通信链路的通信情况确定所述第一衰减数据。
10、作为上述基于微波通信链路的水汽监测方法的进一步优化：基于所有区内通信链路的通信情况确定所述第一衰减数据的具体方法包括：
11、分别计算每个所述区内通信链路的衰减子数据；
12、计算所有衰减子数据的均值作为基准数据；
13、按照时刻计算衰减子数据与基准数据的偏离度；
14、将偏离度超过预设的偏离阈值的部分基准数据和衰减子数据去除；
15、重新计算基准数据，并且将新计算出的基准数据作为第一衰减数据。
16、作为上述基于微波通信链路的水汽监测方法的进一步优化：基于第一衰减数据反演出区内水汽数据以及基于第二衰减数据反演出区间水汽数据的具体方法为：
17、aw＝0.182fn”(p,t,e,f)l，其中，aw是第一衰减数据或者第二衰减数据，f是区内通信链路或者区间通信链路的通信频率，p是雨区气压，t是雨区温度，e是水汽密度。
18、降雨趋势预测方法，所述方法包括如下步骤：
19、利用上述的基于微波通信链路的水汽监测方法获取所述区内水汽数据、所述区间水汽数据和所述区域水汽总体数据；
20、基于区内水汽数据确定任意两个相邻的子区域之间的水汽梯度；
21、对区间水汽数据和水汽梯度进行匹配分析，若匹配成功则在两个相邻的子区域之间生成一个趋势子数据；
22、基于所有趋势子数据生成整体降雨趋势数据。
23、作为上述降雨趋势预测方法的进一步优化：当相邻的两个所述子区域之间的水汽梯度的幅度值小于预设的判断阈值时，不对该水汽梯度进行匹配分析。
24、作为上述降雨趋势预测方法的进一步优化：对区间水汽数据和水汽梯度进行匹配分析时，首先计算水汽梯度的中间值，若区间水汽数据小于中间值则匹配失败并且不生成趋势子数据，若区间水汽数据大于或者等于中间值则匹配成功并且生成趋势子数据。
25、作为上述降雨趋势预测方法的进一步优化：趋势子数据包括降雨转移趋势部分和降雨强度趋势部分，其中降雨转移趋势部分对应于相邻的两个所述子区域，降雨强度趋势部分对应于一个子区域。
26、有益效果：本专利技术的水汽监测方法能够实现对目标区域内不同子区域的水汽监测以及子区域之间地区的水汽监测，能够充分掌握目标区域中的降雨情况，并且，本专利技术通过微波通信链路受到降雨所引起的衰减反演降雨情况，精确度更高；本专利技术的降雨趋势预测方法能够基于获取到的区内水汽数据、区间水汽数据和区域水汽总体数据共同生成整体降雨趋势数据，整体降雨趋势数据既能够体现出降雨在子区域之间的转移趋势，也能够体现子区域内部的降雨变化趋势和目标区域整体的降雨变化趋势，当出现强降雨的情况时，可以根据降雨趋势数据对雨势和雨势的转移情况进行预测，从而能够在可能出现灾情时及时转移群众，避免造成严重的损失。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，所述区内通信链路和所述区间通信链路均设置为双向链路，双向链路由两个双向微波通信设备组成，区间通信链路与区内通信链路公用一个双向微波通信设备。
3.如权利要求2所述的基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，当一个子区域内设置有至少两个所述区内通信链路时，基于所有区内通信链路的通信情况确定所述第一衰减数据。
4.如权利要求3所述的基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，基于所有区内通信链路的通信情况确定所述第一衰减数据的具体方法包括：
5.如权利要求1所述的基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，基于第一衰减数据反演出区内水汽数据以及基于第二衰减数据反演出区间水汽数据的具体方法为：
6.降雨趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
7.如权利要求6所述的降雨趋势预测方法，其特征在于，当相邻的两个所述子区域之间的水汽梯度的幅度值小于预设的判断阈值时，不对该水汽
8.如权利要求6所述的降雨趋势预测方法，其特征在于，对区间水汽数据和水汽梯度进行匹配分析时，首先计算水汽梯度的中间值，若区间水汽数据小于中间值则匹配失败并且不生成趋势子数据，若区间水汽数据大于或者等于中间值则匹配成功并且生成趋势子数据。
9.如权利要求6所述的降雨趋势预测方法，其特征在于，趋势子数据包括降雨转移趋势部分和降雨强度趋势部分，其中降雨转移趋势部分对应于相邻的两个所述子区域，降雨强度趋势部分对应于一个子区域。
...【技术特征摘要】
1.基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，所述区内通信链路和所述区间通信链路均设置为双向链路，双向链路由两个双向微波通信设备组成，区间通信链路与区内通信链路公用一个双向微波通信设备。
3.如权利要求2所述的基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，当一个子区域内设置有至少两个所述区内通信链路时，基于所有区内通信链路的通信情况确定所述第一衰减数据。
4.如权利要求3所述的基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，基于所有区内通信链路的通信情况确定所述第一衰减数据的具体方法包括：
5.如权利要求1所述的基于微波通信链路的水汽监测方法，其特征在于，基于第一衰减数据反演出区内水汽数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩瑽琤，何文英，毕永恒，冀保峰，张高远，李兴旺，南卫东，段树，于秋珍，
申请(专利权)人：苏州秋石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。