Polarimetrická radarová měření v síti CZRAD

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00020699%3A_____%2F17%3AN0000083" target="_blank" >RIV/00020699:_____/17:N0000083 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.cmes.cz/sites/default/files/Novak_Polarimetrick%C3%A1%20radarov%C3%A1%20m%C4%9B%C5%99en%C3%AD%20v%20s%C3%ADti%20CZRAD.pdf" target="_blank" >http://www.cmes.cz/sites/default/files/Novak_Polarimetrick%C3%A1%20radarov%C3%A1%20m%C4%9B%C5%99en%C3%AD%20v%20s%C3%ADti%20CZRAD.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Polarimetrická radarová měření v síti CZRAD

Popis výsledku v původním jazyce

výroční seminář České meteorologické společnosti, 12.-14.9. 2017, Deštné v Orlických horách: prezentace: V roce 2015 byly oba radary sítě CZRAD kompletně nahrazeny novými polarimetrickými dopplerovskými radary Vaisala WRM-200. Tato obnova nejenže umožnila pokračovat v kvalitních radarových měřeních, ale navíc rozšířila jejich možnosti. Nové radary umožňují navíc měřit dodatečné polarimetrické veličiny, které jsou využívány pro zlepšení kvality primárních dat radarové odrazivosti (lepší filtrování nemeteorologických dat, korekce útlumu radarového pulsu ve srážkách) a pro rozlišení typu radarových cílů. K dispozici je klasifikační algoritmus HydroClass, který umožňuje primárně rozlišovat nemeteorologické cíle, déšť, déšť se sněhem, sníh, krupky, a kroupy.

Název v anglickém jazyce

Polarimetric measurements in the CZRAD weather radar network

Popis výsledku anglicky

seminar of Czech Meteorological Society, 12.-14.9. 2017, Deštné v Orlických horách: prezentation: In 2015, the CZRAD radars were completely replaced with new modern dual polarization Doppler weather radars Vaisala WRM-200. Upgrade of the CZRAD have ensured continuity of high quality radar measurements and also extended its capabilities. A dual polarization capability of the new radars enable improve quality of standard radar reflectivity data (better filtering of non-meteorological data and attenuation correction) and also enable measurements of new radar quantities that can be used for radar echo classification. Classification algorithm HydroClass enables distinguishing between non-meteo echoes, rain, wet snow, snow, graupel and hail.

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

—

OECD FORD obor

10509 - Meteorology and atmospheric sciences

Projekt

—

Návaznosti

V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů