激光测风LiDAR数据应用实战
📚 共计 30 章节
01
LiDAR测风原理
激光雷达测风的基本原理、多普勒频移效应、相干探测与非相干探测的区别。
多普勒
相干/非相干
02
数据采集与格式
原始数据采集流程、标准数据格式(NetCDF、HDF5)、时间序列与径向风速。
NetCDF
HDF5
03
数据预处理
去噪滤波算法(中值滤波、小波去噪)、数据质量控制(信噪比阈值、一致性检验)。
中值滤波
小波去噪
04
风场反演
VAD(速度方位显示)算法、DBS(多波束扫描)算法、风廓线合成。
VAD
DBS
05
湍流与风切变
湍流强度计算、风切变识别算法、低空急流检测。
湍流
风切变
06
数据可视化
风廓线图、风玫瑰图、时间-高度剖面图、湍流强度分布图。
风玫瑰
剖面图
07
应用案例
风电场选址评估、机场风切变预警、气象预报同化、城市风环境分析。
风电场
机场预警
08
精度验证
与测风塔对比、与探空气球对比、误差统计指标(RMSE、MAE、R²)。
RMSE
R²
09
Python工具库
Py-ART、wradlib、xarray、matplotlib、cartopy在LiDAR数据处理中的应用。
Py-ART
xarray
10
综合实战
从原始数据到风场产品生成的完整Pipeline搭建。
Pipeline
端到端
11
相干多普勒LiDAR系统
系统组成、光学结构、信号处理流程。
相干
光学结构
12
非相干(直接探测)LiDAR
米散射与瑞利散射、边缘探测技术。
米散射
瑞利散射
13
扫描策略
PPI、RHI、DBS、VAD扫描模式详解。
PPI
RHI
14
数据质量控制进阶
去折叠(De-aliasing)、距离门校正、衰减订正。
去折叠
衰减订正
15
风场反演进阶
4D-Var同化方法、光流法风场反演、机器学习反演。
4D-Var
光流法
16
湍流谱分析
功率谱密度计算、湍流耗散率估计、各向异性分析。
谱分析
耗散率
17
风切变与阵风
水平风切变、垂直风切变、阵风因子计算。
阵风因子
切变
18
低空急流与边界层
低空急流识别算法、边界层高度反演、夜间稳定边界层。
低空急流
边界层
19
海上风电应用
海上风资源评估、尾流效应分析、海上平台LiDAR部署。
海上风电
尾流
20
机场风切变预警
跑道风切变识别、告警阈值设定、案例复盘。
机场安全
告警
21
气象预报同化
WRF模型同化、观测算子构建、同化效果评估。
WRF
同化
22
城市风环境
城市冠层风场、污染物扩散模拟、热岛效应分析。
城市冠层
热岛
23
复杂地形风场
山地风场模拟、峡谷效应、局地环流识别。
山地
峡谷效应
24
数据融合
LiDAR与测风塔、LiDAR与Sodar、LiDAR与卫星数据融合。
多源融合
Sodar
25
机器学习应用
CNN风场预测、LSTM时间序列预测、随机森林质量控制。
CNN
LSTM
26
标准与规范
IEC 61400系列标准、WMO观测规范、数据质量保证。
IEC
WMO
27
仪器维护与校准
光学窗口清洁、频率校准、温度漂移补偿。
校准
维护
28
项目规划
选址原则、观测方案设计、数据管理计划。
选址
数据管理
29
报告撰写
风资源评估报告、风切变分析报告、技术方案文档。
评估报告
技术文档
30
前沿趋势
光子计数LiDAR、星载LiDAR、量子LiDAR、AI+LiDAR融合。
光子计数
星载