基于概率密度匹配方法的FY-4A地表入射太阳辐射订正

研究以内蒙古地面辐射观测为基准,进行FY-4A逐时总辐照度在内蒙古地区的适用性评估,并尝试利用概率密度匹配方法(PDF)进一步对FY-4A逐时总辐照度进行订正,结果表明:(1)FY-4A总辐照度与地面辐射观测的相关性在季节上表现为春、夏、秋季三季明显高于冬季,在空间上表现为东部地区的相关性好于西部,误差方面具有明显的对低值辐射高估,高值辐射低估的非独立系统误差特征;(2)按季建立PDF模型,可以反映地面观测与FY-4A总辐照度在内蒙古地区稳定的概率密度分布特征,有效改善FY-4A总辐照度在内蒙古地区的适用性;(3)PDF方法在有效减小卫星资料系统误差的同时,还较好地保持了卫星资料原有的误差分布特征,并对云天辐照度的改进效果明显。     

LAPS与STMAS地面气温融合效果对比试验

利用局地分析和预报系统LAPS(Local Analysis and Prediction System)和多时空尺度分析系统STMAS(Space Time Multiscale Analysis System)对北京、华北和中国3个不同区域的区域自动站观测资料和全球预报系统GFS(Global Forecast System)背景场资料,在1,5,10和20 km等4种分辨率的网格上进行融合试验,从算法的角度对比分析LAPS和STMAS在融合效果上的差异,并利用国家级自动站数据对LAPS和STMAS一年内逐时融合结果进行独立性检验。结果表明,在东部观测密集区,LAPS和STMAS都有不错的表现,STMAS能够解析出观测中细小的特征,融合结果更接近实际观测,相对而言LAPS则平滑作用明显,容易损失观测信息;在资料稀疏地区,STMAS的优势更为明显,由粗网格到细网格逐层分尺度进行分析,使粗网格尺度的误差得到快速修正,避免不同尺度观测信息的混淆,青藏高原等地区的融合结果得到有效改善。此外,地形高度调整的不合理性对LAPS、STMAS在山区的融合效果有所影响。     

CICE海冰模式中反照率相关参数对北极海冰模拟的影响

国家气候中心气候系统模式BCC_CSM2.0最新耦合了美国Los Alamos国家实验室发展的海冰模式CICE5.0,为试验模式中与反照率相关参数的敏感性及其对模拟结果的影响,提高模式对北极海冰的模拟能力,选取海冰模式中3个主要参数进行了敏感性试验。利用以BCC_CSM2.0耦合框架为基础建立的海冰-海洋耦合模式,选取CORE资料为大气强迫场开展试验,试验的3个参数分别为冰/雪表面反射率、雪粒半径和雪粒半径参考温度。结果表明,参数取值的不同对北极海冰的模拟有显著的影响,优化后的取值组合极大提高了模式的模拟能力,主要表现在:（1）改善了对北极冬季海冰厚度的模拟,海冰厚度增大,与观测资料更为吻合;（2）显著提高了对北极夏季海冰密集度的模拟能力,从而模拟的北极海冰范围年际循环与观测更为一致。参数取值的优化改进了模式对海冰反照率的模拟,进而影响了冰面短波辐射的吸收和海冰表层的融化,最终提高了模式对海冰密集度和厚度的模拟效果。      

概率密度匹配法对中国区域卫星降水资料的改进

为考察概率密度匹配法 (PDF方法) 对中国区域卫星反演降水产品系统误差订正的适用性,基于逐日和逐时我国地面观测降水量资料,引入PDF方法,分别对逐日0.25°×0.25°水平分辨率和逐时0.1°×0.1°水平分辨率的CMORPH (Climate Prediction Center Morphing Technique) 卫星降水产品的系统误差进行订正。在分析CMORPH卫星降水产品误差特征的基础上,根据两种资料不同的时空分辨率和误差特点,调整概率密度匹配时选取样本的时间和空间范围,设计相应的订正方案。评估结果表明: PDF方法订正后, 两种分辨率卫星降水资料在中国区域系统误差均显著减小,达到了理想的订正效果。在我国站点稀疏的西部地区,订正后的CMORPH卫星降水产品仍保持卫星观测的降水空间分布,降水量也明显接近于地面观测降水量。可见,PDF方法是中国区域卫星反演降水产品系统误差订正的一种有效方法。     

中国北方冬季降水的多源资料产品评估和融合优化

为了考察不同来源降水产品在中国北方冬季（特别是固态降水）的精度和可用性,优化融合降水产品质量,利用2019年12月—2020年2月美国CMORPH和IMERGE卫星反演降水、日本GSMaP、中国气象局雷达定量估测降水（MOC-QPE）、CMA-MESO模式预报以及地面观测插值等不同来源分析的降水产品,以地面站观测逐小时降水量数据为基准,从KGE评分、相关系数、平均误差和均方根误差等精度统计指标以及命中率（FOD）、虚警率（FAR）和TS评分等降水事件发生角度开展评估,结果表明:中国区域单源降水产品中地面插值分析产品对冬季降水描述精度最高也最稳定,但存在明显的系统偏低;其次是MOC-QPE和IMERG卫星产品,对中国北方偏南部地区的降水有一定的描述能力,但对北方高纬度地区固态降水的反映能力较差;卫星产品中IMERG精度最高,CMORPH则基本没有反演能力;CMA-MSEO模式产品虽然误差较大但与地面站观测的降水特别是固态降水存在较高相关,明显优于雷达和IMERG、GSMaP等卫星产品。采用BMA技术融合雷达、模式、卫星降水形成优化背景场,评估逐步引入不同的数据源对融合降水在冬季的精度影响,引入IMERG卫星和CMA-MESO模式产品均能提升高分辨率融合产品的质量,其中模式产品的改进效果最显著。      

中国地基GNSS/MET水汽产品质量控制及与再分析产品的对比评估

本文研究并提出中国地基全球导航卫星系统（GNSS）水汽产品的综合质量控制（CQC）算法。CQC算法由质量检查和综合决策两个环节组成。质量检查环节主要对待检观测数据与其参考数据的差异进行分析,包括界限值检查、考察时间一致性的临近点检查和低通滤波检查,考察空间一致性的邻近站检查、距平值检查和峰谷值检查,以及基于背景场的粗大误差检查等7个模块。每个检查标记出超过阈值的观测数据,随后利用综合决策算法对数据的标记情况进行综合评分,最终给出数据的质量控制码。基于质量控制后的数据,评估了中国第一代全球大气再分析产品（CRA）、ERA-Interim和ERA5等五套再分析数据在中国地区的水汽模拟效果。结果表明几套再分析资料模拟的大气可降水量（PWV）在冬季整体略高于观测,夏季则明显低于观测。在空间上,中国南方地区和西部地区模拟的PWV低于观测,这种情况在夏半年更加明显。相对于观测,CRA的平均偏差（O?B）为0.633 mm,均方根误差为3.650 mm。CRA相对于观测的误差略高于ERA5,但略低于ERA-Interim,明显优于JRA55和NCEP2结果。     

基于风云三号气象卫星微波亮温资料反演东北地区土壤湿度及其对比分析

土壤湿度在陆面过程中发挥着重要作用,是联系陆地水循环和能量循环的纽带和关键环节。遥感技术可以实时地对土壤湿度进行长期、大区域动态监测,已成为监测土壤湿度的有效手段。本文基于风云三号气象卫星（FY3B）微波亮温资料,利用基于微波能量辐射传输方程的陆面参数反演模型（LPRM）反演了中国东北地区的土壤湿度（FY3B_LPRM）。把反演获得的FY3BLRPM土壤湿度与中国气象局农业气象站土壤湿度观测资料、NCEP和ERA-Interim土壤湿度再分析资料、欧洲空间局多卫星融合ECV（Essential Climate Variable）土壤湿度产品和国家卫星气象中心FY3B官方土壤湿度产品（FY3B_offical）进行了对比分析。结果表明:（1）本文反演的FY3B土壤湿度与农业气象站观测资料有较高的一致性;卫星土壤湿度整体上呈现自西向东逐渐增加的空间变化,与农业气象站观测资料较为一致;在季节变化上,两者高度相关,在大部分地区的相关系数都达到0.7以上。（2）在大兴安岭和东北三省东部等地表相对湿润的地区,FY3B_LPRM土壤湿度与NCEP、ERA-Interim和FY3B_offical土壤湿度呈现较强的负相关;再分析资料和FY3B_offical土壤湿度均无法反映该地区土壤干湿状况的季节性变化,甚至与观测资料呈反位相变化特征。FY3B_LPRM土壤湿度与欧洲空间局研发的多卫星融合ECV土壤湿度产品在绝大多数地区有较好的一致性。本文基于风云三号极轨气象卫星微波亮温反演的土壤湿度资料,可用于干旱监测、数值同化与天气预报、水文水资源等领域。     

Polar WRF模式海冰密集度方案对北极海雾模拟效果的个例研究

全球变暖的背景下,北极航线的常规通航甚至商业运营有望实现,而海雾会严重影响航道上船只的航行安全。海冰的存在使海气之间相互作用变得更为复杂,是研究北极海雾不可忽略的因素。船载观测发现,与中纬度常见平流冷却雾形成时气温下降速度往往超过海水降温速度不同,北极海雾发生时海冰的存在还会使海水降温速度超过空气降温速度。然而目前海冰分布是否会影响模式模拟海雾的准确性还不得而知,因此本文利用Polar WRF（Polar Weather Research and Forecasting）模式模拟了中国第七次北极考察中观测到的一次海雾过程,并进行海冰密集度敏感性试验。通过与船载观测和欧洲中期天气预报中心再分析数据比对发现,在低浮冰区内（海冰密集度小于50%）考虑海冰分布时可以更加准确地刻画潜热通量与水汽通量,模拟出与观测事实相符的表层空气降温与增湿过程以及相对湿度的变化,因此能够更好地刻画海雾的三维结构及其生消演变。     

中国区域高分辨率多源降水观测产品的融合方法试验

高质量、高分辨率降水产品研制对于数值天气模式检验、水文陆面模拟、山洪地质灾害监测有着重要意义。利用中国近4万自动气象站逐时降水资料、中国雷达定量降水估计和CMORPH卫星反演降水产品,开展0.05°×0.05°和0.01°×0.01°两种高分辨率下的三源降水融合方法研究试验,探讨如何有效引入雷达高分辨率信息来提高降水产品质量。一方面,在0.05°分辨率上,先以自动气象站观测降水数据为基准,采用概率密度函数（PDF）匹配法订正雷达和卫星估测降水产品的系统偏差,将雷达降水产品的偏差从-0.05 mm/h降至-0.008 mm/h;再采用贝叶斯模型平均（BMA）方法融合雷达和卫星降水产品,形成0.05°分辨率的中国区域覆盖完整且最优的联合降水背景场。此外,在0.01°分辨率上,以0.05°分辨率的卫星-雷达贝叶斯模型平均联合降水产品为背景,采用1 km雷达估测降水的空间结构信息进行降尺度,亦能有效提高0.01°分辨率背景场的质量。然后,分别以不同分辨率的卫星-雷达联合降水产品为背景,采用统计方法量化误差估计,再采用最优插值方法融入地面观测。通过2419个中国国家级气象台站的独立样本检验,评估了多种类型的降水资料及融合试验产品在中国地区的质量。结果表明,两种分辨率的三源融合试验产品的精度均优于任何单一来源的降水产品,特别是在站点稀疏地区,降水精度均较融合前有显著提高,达到了较好的融合效果,其中在0.05°分辨率上采用“概率密度函数+贝叶斯模型平均+最优插值”方法的三源融合降水产品整体质量最好,而0.01°分辨率上基于“概率密度函数+贝叶斯模型平均+降尺度+最优插值”方法的三源融合降水产品在强降水监测上更有优势。      

贵州地区CMORPH卫星降水产品的误差订正

CMORPH卫星反演降水产品具有全天候、全球覆盖的特点,其时空分布相对均匀、独立,但是CMORPH本质上是通过间接手段反演得到,其降水精度无法与地面观测降水精度相比,并且存在一定的系统误差。结合地面自动站降水资料采用概率密度匹配法对贵州地区CMORPH卫星反演降水产品进行系统误差订正,该方法将每个格点的卫星降水累积概率分布曲线和地面降水概率密度分布曲线匹配,获取降水误差订正值;其中误差订正效果受降水累积概率分布拟合曲线的影响,而考虑到降水累积概率分布是非正态分布,因此选用Gamma分布拟合降水累积概率分布曲线。通过对2018年5月三次降水过程的订正结果分析得到如下结论:(1) 逐时的CMORPH卫星反演降水产品存在明显的非独立系统误差,误差范围随降水量级的变化而变化,存在低值高估的特点;(2) 在小时尺度下地面降水的累积概率密度呈指数衰减分布,而CMORPH的降水累积概率密度分布更加复杂,其在中雨、大雨区间内的降水概率较高;(3) 通过概率密度匹配法订正后的CMORPH与订正前相比降水空间结构更加贴近地面降水,强降水中心的量级和范围明显减小,平均绝对误差和均方根误差均减小,其中偏差订正值在0.114~0.468 mm/h,均方根误差订正在0.24~1.49 mm/h之间。经概率密度匹配法订正后的CMORPH卫星反演降水产品精度明显提升,更加接近于实际降水。      

THE EVALUATION, DATA FUSION AND APPLICATION OF FY2E SST IN TROPICAL CYCLONES OVER NORTHWEST PACIFIC OCEAN

The daily FY2 E Sea Surface Temperature(SST) data from China National Satellite Meteorological Center(NSMC) was evaluated and compared with the Optimum Interpolation Sea Surface Temperature(OISST) data from US National Oceanic and Atmospheric Administration(NOAA) over Northwest Pacific Ocean(NPO) in this study. The results show that the distribution of FY2 E SST is close to OISST in tropical region over NPO, especially in typhoon active season, but the value of FY2 E SST is a little lower than that of OISST in tropical ocean, with the absolute deviation 1℃ lower and the relative deviation about 6% lower. The correlation coefficient between monthly FY2 E SST and monthly OISST is as high as 0.7, which passes the t-test at a significance level of 0.01. Based on the evaluation result, the merged SST_(FY)over NPO is calculated using a weighting function. Besides, Tropical Cyclone Heat Potential(TCHP_(FY)) is calculated and combined with the simulated sea temperature profile. From three years operational tests in NSMC, the merged SST_(FY)and TCHP_(FY)are shown to be good indexes in monitoring and predicting the intensity of tropical cyclones(TCs) over NPO.     

Enhanced Arctic Ice Concentration Estimation Merging MODIS Ice Surface Temperature and SSM/I Sea-Ice Concentration

Ice concentration data from passive microwave sensors are not reliable during the summer melt season. In this study passive microwave ice concentration estimates are improved upon through the assimilation of ice surface temperature data from the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Ice concentration from the analysis is converted to ice extent and compared with data from the Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System (IMS). Ice concentration analysis from data assimilation is in better agreement with the IMS data than the original passive microwave data, with the largest improvements occurring during sea-ice melt.     

BCC_CSM北极海冰模拟性能的改进对东亚冬季气候模拟的影响

国家气候中心气候系统模式(BCC_CSM)将美国Los Alamos国家实验室发展的海冰模式CICE5.0替代原有的海冰模式SIS,形成一个新版本耦合模式,很好地提高了模式对北极海冰和北极气候的模拟能力。在此基础上,本文评估新耦合模式对1985—2014年东亚冬季气候的模拟性能,检验北极海冰模拟性能的改进对东亚冬季气候模拟性能的影响。结果表明,引入CICE5.0后,新耦合模式能较好地模拟出东亚冬季海平面气压、850 hPa风场以及辐射通量,进而改善东亚气温以及降水的气候态空间分布模拟效果。进一步分析发现,与原有耦合模式相比,新耦合模式更好地抓住了东亚冬季海平面气压、总降水量和气温异常对同期巴伦支海-喀拉海海冰密集度异常的响应,进而提高了模式对东亚冬季中高纬度地区气温以及降水变率的模拟能力。     

冬季北极海冰与中国同期气温的关系

采用Hadley中心的海冰密集度资料和中国160站气温资料,对冬季北极海冰变化的主要模态进行了分析,定义了5个关键海区,重点讨论了冬季北极海冰异常与中国冬季气温的关系.结果表明,冬季北极海冰变化主要表现为第一模态,即太平洋、大西洋的海冰反位相分布.海冰变化的关键区域为区域Ⅰ巴伦支海、区域Ⅱ格陵兰海、区域Ⅲ戴维斯海峡、区...     

不同类型ENSO事件对初冬北极海冰的影响

基于1951—2019年NCEP/NCAR再分析资料、Hadley环流中心海温、海冰密集度资料,通过合成分析和诊断温度异常方程,研究不同类型ENSO对初冬北极海冰的影响。结果表明,EP La Ni1a发展年初冬(11—12月),巴伦支—喀拉海海冰异常减少;CP La Ni1a发展初冬,巴伦支—喀拉海海冰异常增加。EP和CP型El Ni1o对初冬北极海冰的影响类似：格陵兰海海冰异常减少,而哈德逊—巴芬湾海冰异常增加。不同类型ENSO对初冬北极海冰的影响主要通过产生不同的大气遥相关,引起同期和前期的海表气温异常而实现。     

冬季北极海冰与中国同期气温的关系

采用Hadley中心的海冰密集度资料和中国160站气温资料,对冬季北极海冰变化的主要模态进行了分析,定义了5个关键海区,重点讨论了冬季北极海冰异常与中国冬季气温的关系。结果表明,冬季北极海冰变化主要表现为第一模态,即太平洋、大西洋的海冰反位相分布。海冰变化的关键区域为区域Ⅰ巴伦支海、区域Ⅱ格陵兰海、区域Ⅲ戴维斯海峡、区域Ⅳ白令海以及区域Ⅴ鄂霍次克海。中国冬季平均气温、冬季最低气温、冬季最高气温均与北极关键海区的海冰异常有显著相关,但是与其对应的海区有所不同。     

A New Application of Unsupervised Learning to Nighttime Sea Fog Detection

This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the 3.7 μm and 10.8 μm channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation–maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively.     

Opposing Southern Ocean Climate Patterns as Revealed by Trends in Regional Sea Ice Coverage

The 16.8 year sea ice record (November 1978 to August 1995) derived from satellite passive microwave data shows evidence of contrasting climate patterns in the Southern Ocean as indicated by persistent opposing trends in regional sea ice coverage. Southern Ocean regions adjoining the south Atlantic, south Indian and southwest Pacific Oceans show increasing trends in sea ice coverage, particularly during non-winter months, while regions adjoining the southwest Pacific Ocean show decreasing trends in sea ice coverage, particularly during summer months. The data are compiled from three successive passive microwave sensors from which two separate time-series are analyzed. The first includes the data originally released by the National Snow and Ice Data Center (NSIDC) which have not been significantly adjusted to account for differences in the successive sensors, while the second includes data recently released by NSIDC which have been rigorously adjusted (Cavalieri et al., 1997) to account for differences between sensors. Although the significance of many of the increasing trends detected in the original time-series decrease in the reanalyzed time-series, the overall pattern of contrasting trends remains evident. These trends have important implications for the southern hemisphere heat budget and surface albedo as well as for marine ecosystems associated with various sea ice habitats. Other evidence of contrasting climate patterns with respect to southern hemisphere atmospheric circulation is explored. Due to the relatively short sea ice record, it still remains to be seen whether these trends are natural decadel variation or indicative of global climate change. However, the persistent opposition in Southern Ocean regional ice coverage is noteworthy and may well be studied using global circulation models in order to better define potential positive and negative feedbacks for global change scenarios.     

东西伯利亚——波弗特海海冰多年代际变率及其与大西洋多年代际振荡的联系

基于哈得来中心（Hadley Centre）逐月的海表温度、海冰密集度资料以及美国国家环境预报中心/国家大气研究中心（NCEP/NCAR）的大气环流再分析资料,分析了1950—2020年秋季（8—10月）东西伯利亚—波弗特海（East Siberian-Beaufort,EsCB）海冰年代际变化的时空特征,并阐述了大西洋多年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO）对EsCB海冰年代际变率的可能调制作用。结果表明,EsCB是秋季北极海冰年代际变化最主要的区域,该区海冰密集度年代际变率可占其异常总方差的40%以上。进一步研究发现,AMO对秋季EsCB海冰存在明显的调制作用,在AMO正位相,北大西洋正海温异常激发向极传播的大气罗斯贝波列,有利于北极中部出现高压异常,相应的大气绝热下沉运动使得对流层低层出现明显的升温,从而有利于EsCB海冰的融化。与此同时,地表升温和EsCB海冰消融会引起局地云量的增多、大气向下长波辐射增大,这反过来又使得地表气温升高,这种地表气温-云-长波辐射的正反馈过程有利于年代际海冰信号的长时间维持。耦合模式的北大西洋“起搏...     

秋季西北太平洋热带气旋累积能量的年际变化及其预报

秋季是西北太平洋热带气旋平均强度最强的季节,热带气旋累积能量（accumulated cyclone energy, ACE）是热带气旋平均强度的表征指标,基于1979—2015年日本气象厅最佳路径热带气旋数据集,以及美国冰雪中心海冰数据和哈得来环流中心海温数据,利用回归分析和多元逐步回归等方法,对秋季西北太平洋ACE指数进行了分析和预报。研究表明：秋季西北太平洋ACE指数具有显著的年际变化特征,与厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）有关,最大和最小值分别出现在1991年的厄尔尼诺年和1999年的拉尼娜年,在厄尔尼诺发展年的秋季ACE一般较强,而在拉尼娜衰减年的秋季热带气旋强度则较弱;ACE指数变化受来自北极海冰变化强迫中纬度异常波列的影响及其受到厄尔尼诺海温模态的调制;由于海冰在波弗特海的异常增多,强迫对流层高层夏季出现类似北半球环球遥相关型异常波列,波列正压下传,使得夏秋季西北太平洋副热带高压东退北移;副热带高压活动的变化和太平洋海温的异常分布影响了局地的环流,热带气旋生成源地弱的垂直风切变区域偏东和涡度显著增大有利于热带气旋在暖海洋上发展强盛。最后进行建模预报,预报效果为0.69。若单独使用海温或海冰作为唯一要素来预报,预报效果将大大降低。