不同天气条件下微波辐射计温度探测效果评估

以西安泾河探空站的探空数据作为参照标准,利用同址安装的国产MWP967KV型地基多通道微波辐射计温度廓线数据,通过计算相关系数、平均偏差和均方根误差等,分析了微波辐射计在雨天、阴天、晴天和雾天四类典型天气下的温度探测效果。结果显示：微波辐射计反演的温度与探空探测的温度的相关系数为099,平均绝对偏差为217 ℃,均方根误差为275 ℃;均方根误差在各类天气下差异不明显,且随高度的增加误差逐渐增大;随着高度升高,微波辐射计反演温度的偏差有显著的变化。     

ERA5再分析数据在微波辐射计数据反演中的初步应用

为了研究ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果,利用探空和ERA5作为训练样本分别训练得到两个神经网络,对微波辐射计观测数据进行反演。并以探空资料作为参考分别统计基于探空和ERA5再分析资料反演得到的数据的相关系数、绝对偏差和均方根误差,用于评估ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果。结果表明：基于ERA5和探空反演的温度廓线与探空的相关系数分别为0.988、0.99,绝对偏差分别为2.402 ℃、2.607 ℃。反演水汽与探空的相关系数分别为0.975、0.979,绝对偏差分别为0.412 g/m3、0.369 g/m3。反演的相对湿度相关系数分别为0.663、0.696,绝对偏差分别为15.587%、13.976%。反演的积分水汽总量相关系数分别为0.959、0.968,绝对偏差分别为0.258 cm、0.227 cm。从结果来看,基于ERA5资料反演的温度、水汽资料与利用探空反演的结果相差较小,温度廓线反演效果优于相对湿度廓线。     

微波辐射计反演大气廓线精度及降水预报应用

利用2018年6月—2021年7月陕西西安泾河站MWP967KV型地基微波辐射计反演数据和L波段探空数据,分析晴天和云天(低云、中云、高云)微波辐射计反演的大气温度、相对湿度、水汽密度的精度,探讨相关产品在降水过程中的应用能力。结果表明:晴天和云天微波辐射计与探空的温度相关系数均为0.99,水汽密度相关系数均为0.97,相对湿度相关系数均低于0.50,均达到0.01显著性水平;晴天和云天的温度差异较小,但云天相对湿度均方根误差超过25%,较晴天的19.54%明显偏大,且3种参数均越接近地面反演精度越高。在不同云类型条件下,3类云的温度差异较小,低云相对湿度均方根误差和偏差最大,分别为26.85%和9.51%。对降水个例分析表明:在临近降水发生前空中相对湿度、液态水含量、大气可降水量和液态水路径均明显增长,这可作为降水可能发生的指示因子。降水前1 h大气可降水量达到4 cm,液态水路径达到0.2 mm,可作为判断降水发生的参考阈值。     

微波辐射计温湿廓线反演方法改进试验

为提升地基微波辐射计在不同天气条件下, 特别是云天条件下温湿廓线的反演精度, 利用2011年1月—2016年12月中国气象局北京国家综合气象观测试验基地探空数据, 在微波辐射计反演温湿度廓线的过程中通过区分晴天和云天条件并引入全固态Ka波段测云仪云高及云厚信息, 对反演输入亮温进行质量控制和偏差订正, 建立BP神经网络模型, 采用2017年1月—2018年3月微波辐射计探测数据评估检验, 结果表明:在亮温订正前提下, 晴天温度模型、云天温度模型、晴天相对湿度模型和云天相对湿度模型反演结果与探空的相关系数分别为0.99, 0.99, 0.80和0.78, 均方根误差为2.3℃, 2.3℃, 9%和16%, 较微波辐射计自带产品（LV2产品）减小约0.4℃, 0.3℃, 11%和9%, 准确性提升约30%, 28%, 64%和45%;温度模型偏差在±2℃以内、湿度模型偏差在±20%以内的占比分别为68%, 70%和95%, 78%, 较LV2产品分别提高了7%, 5%和27%, 23%, 其中相对湿度改善明显。可见亮温订正、区分天气类型训练反演模型有利于改善地基微波辐射温湿廓线反演精度。     

不同天气条件下地基微波辐射计探测性能比对

利用探空数据和毫米波云雷达数据,对在大气探测试验基地同址观测的国内外3种型号地基微波辐射计进行1年（2016年10月—2017年9月）的比对分析,重点分析不同型号地基微波辐射计在晴空和云天下温、湿观测性能特征。结果表明:3种型号地基微波辐射计温度与探空相关系数均超过0.98,达到0.01显著性水平;晴空条件下,德国及国产地基微波辐射计温度平均误差均在±1℃以内（前者为负偏差,后者为正偏差）,误差较小,美国地基微波辐射计系统偏差约为-1.8℃;3种型号地基微波辐射计均方根误差随高度递增,整体均方根误差以德国地基微波辐射计2.2℃为最小,美国地基微波辐射计3.8℃为最大;在有云条件下,3种型号地基微波辐射计平均误差分布较晴空条件下无明显变化,均方根误差较晴空条件有约增加0.5℃。3种型号地基微波辐射计均呈晴空相对湿度误差小于云天误差,低空误差小于中高空误差的特点;晴空条件下,美国与国产地基微波辐射计相对湿度均方根误差分别为15%和18%左右,小于德国地基微波辐射计;云天条件下3种型号微波辐射计均方根误差均较大（26%左右）。     

利用地基微波辐射计资料反演0-10km大气温湿廓线试验研究

实测与模拟的微波辐射计亮温存在偏差,导致基于BP神经网络模型的大气温湿廓线反演精度的降低。研究了一种基于资料订正后的BP神经网络反演大气温湿廓线的方法。首先,基于2014年6月南京江宁探空资料,利用MonoRTM模式,模拟中心频率在22.2GHz~58.8GHz范围内22通道亮温;对比模拟和实测南京站微波辐射计资料,建立实测微波辐射计资料订正模型。然后,以南京地区2011-2013年探空资料为输入,模拟22通道亮温数据,并基于模拟的22通道亮温数据和当地探空资料,利用BP神经网络算法,建立大气温度、水汽密度、相对湿度廓线反演模型。最后,利用构建的订正模型,对2014年7月试验获取的微波辐射计资料进行订正,并将订正后的微波辐射计资料输入BP神经网络反演模型,反演0-10km高度58层的大气温度、水汽密度和相对湿度,对比实际探空资料以及微波辐射计二级产品,评估分析反演效果。实验结果表明：所建的反演模型提高了大气温湿廓线反演精度,大气温度、水汽密度和相对湿度均方根误差范围分别为1.0~2.0K、0.20 ~1.93g/m3和2.5%~18.6%。     

国产MWP967KV型地基微波辐射计探测精度

MWP967KV型地基微波辐射计是我国自主研发,拥有完整自主知识产权的新型大气微波遥感探测设备,为了实现国产设备在气象业务中的应用,需对设备的探测精度进行对比分析。利用2015年8月—2018年3月四川盆地南部山区的无线电探空数据和地基微波辐射计数据,分析晴空和有云天气条件下温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线及相关物理参数的精度。结果表明:晴空、层积云和高积云的微波辐射计与探空仪的温度、水汽密度和相对湿度相关系数整体上分别在0.9890,0.9665,0.5868以上,均达到0.01显著性水平。3种参数廓线的相关系数整体均呈地面大于高空,仅温度廓线相关系数达到0.01显著性水平,相对湿度廓线和水汽密度廓线在高空的相关系数未达到0.01显著性水平。3种参数的相关性整体上温度最高,水汽密度次之,相对湿度最低。温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差平均值分别为2.8℃,22%和1.38 g·m-3,温度廓线和相对湿度廓线在层积云和高积云的云中及云上的精度明显降低,均方根误差较云层下温度升高1℃~2℃,相对湿度增大10%~20%。逆温层会影响廓线及物理参数的精度。晴天或云天等大范围相似天气条件下,探空气球飘移距离与温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线偏差的相关性较弱。     

RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计反演产品评估

RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计采用“多通道并行测量技术”,性能稳定,反演精度高。应用该微波辐射计和常规L波段探空数据,比较了微波辐射计反演数据与探空测值的差异。结果表明：温度、水汽密度与常规探空资料比较有很好的线性相关性,对仪器维护后可以提高数据质量;相对湿度数据离散度较高。比较无降水时不同高度下微波辐射计反演数据的精度,温度在1 000 m以下低层平均误差和均方根误差较小;水汽密度的平均误差和均方根误差均为近地面较大,随高度而减小;相对湿度的平均误差和均方根误差都明显较大,温度和水汽密度的准确性高于相对湿度。降水时不同高度的温度、水汽密度和相对湿度的平均误差和均方根误差变化趋势均与无降水时相似,但是误差值明显偏大;降水时反演温度在2 000 m以下误差较小,水汽密度在3 000 m以下反演值较探空测值大,相对湿度在降水时的误差较大。     

高原地区基于微波辐射计反演大气廓线的神经网络算法研究

以2007~2018年西宁二十里铺气象站探空资料为模拟样本,利用MonoRTM模式模拟中心频率21.985~58.759GHz的35通道亮温,应用BP神经网络对模拟数据进行反复训练,构建最优反演模型,并以2019年探空资料为测试样本,对比分析了不同季节和不同天气条件下BP神经网络与微波辐射计的反演效果。结果表明:晴空条件下,BP神经网络与微波辐射计在温度反演上效果最佳,水汽密度次之,相对湿度最差,其中冬春季BP神经网络反演效果优于微波辐射计,夏秋季反之;有云条件下,BP神经网络温度反演效果在冬、春和夏季均优于微波辐射计,其水汽密度反演效果在四季均较微波辐射计有明显提升,其相对湿度反演效果在冬、春和夏季均较微波辐射计更佳。晴空和有云条件下,BP神经网络在不同季节反演温度、水汽密度和相对湿度的平均绝对误差和标准偏差均小于微波辐射计,尤其是相对湿度的反演精度提升最为明显。晴空条件下,BP神经网络反演温度廓线在春、夏和秋季效果最佳,反演水汽密度廓线在中低层精度较高,反演相对湿度廓线的精度较差,但基本和探空资料趋势一致;有云条件下,BP神经网络反演温度廓线与晴空时基本一致,较微波辐射计精度更高,反演水汽密度和相对湿度廓线在8km以上效果较好。      

基于一维变分算法的地基微波辐射计遥感大气温湿廓线研究

为研究地基微波辐射计遥感温、湿度廓线的一维变分算法的反演能力,用北京地区2010—2011年00和12时(世界时)的多通道地基微波辐射计亮温资料进行试验。首先,利用同时次的地面观测资料、红外亮温(由地基微波辐射计自带红外传感器测得)及探空观测数据,给出提取无云样本的方案,得到432个无云样本;再以辐射传输模式计算得到的模拟亮温为参考,对无云条件下的观测亮温进行质量控制;然后利用探空数据进行模拟试验,结果发现,一维变分算法对3 km以下的温度廓线有较大调整。使反演结果更加接近探空,而对湿度廓线在0—10 km都有不同程度的优化;最后利用一维变分算法对地基微波辐射计观测亮温进行大气温湿廓线反演,将结果与探空对比可以看出,温度廓线的均方根误差小于2.9 K,绝对湿度的均方根误差小于0.47 g/m~3;进一步与地基微波辐射计自带神经网络的反演结果比较表明,一维变分的反演结果更接近实际大气。     

基于BP神经网络与遗传算法反演大气温湿廓线

为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的一级数据质量控制和订正模型。然后,为减小训练样本代表性误差对模型反演精度的影响,利用遗传算法优化训练样本数据,建立一套精度更高的神经网络大气温湿度反演模型。最后,利用构建的反演模型,开展大气温湿度反演试验,结合探空资料和微波辐射计二级产品,评价反演模型精度。研究结果表明:(1)经过质量控制后的实测数据与模拟数据之间的相关性有显著提升;(2)经过质量控制与订正后建立的神经网络模型对比原微波辐射计二级产品的反演精度有一定提升,温度提升6.77%,湿度提升20.11%;(3)经过遗传算法优化后的训练样本所建立的神经网络反演模型对比原微波辐射计二级产品反演精度有进一步的提升,温度提升10.21%,湿度提升23.75%,反演结果与该地区同类型研究结果相比有着较大提升。      

地基微波辐射计遥感大气廓线的BP神经网络反演方法研究

讨论了12通道地基微波辐射计遥感反演温度、相对湿度和云液态水廓线的BP神经网络反演方法,利用探空资料,对北京春、夏、秋、冬四个季节的大气廓线进行神经网络训练,并对训练好的网络的反演能力进行数值检验,分析了反演精度;对北京南郊观象台12通道微波辐射计的观测亮温资料进行实际反演,结果表明,神经网络(BPNN)反演的廓线与微波辐射计自带RadiomeNN的相比更加接近实际。     

云雷达和微波辐射计联合反演大气湿度廓线的初步研究

利用中国气象局大气探测试验基地的微波辐射计亮温值、对应的云雷达测得的反射率因子和L波段探空数据,采用BP(back propagation)神经网络作为反演工具,反演得到大气垂直湿度廓线。将天气情况分为晴天、低云、中云和高云四种情况,对比不加入反射率因子的反演湿度廓线,分析两种反演方法在各高度层的均方根误差。对比结果表明,加入反射率因子的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.862,均方根误差为14. 9%,而不添加反射率因子的相关系数平均值为0.763,均方根误差为19.2%。     

MWP967KV型地基微波辐射计反演产品的质量评估

利用MWP967KV型地基微波辐射计和L波段探空资料,采用了平均误差、相关分析、回归分析等统计方法,评估了微波辐射计和L波段探空在降水和无降水时温度、相对湿度、水汽密度的差异,了解地基微波辐射计的性能。研究结果表明:(1)微波辐射计和探空探测温度、相对湿度和水汽密度为显著性的线性相关,两者相对湿度相关性不如温度和水汽密度高,且离散度较大。(2)无降水时,相对湿度和水汽密度平均误差小,有降水时,温度和相对湿度的均方根误差大;在低层时,无降水时温度平均误差小,水汽密度的均方根误差大,中高层时,有降水时温度平均误差小,水汽密度均方根误差大。(3)温度和水汽密度为显著性正相关;相对湿度在有降水时表现为0~2km的显著性正相关和9.25~10km的显著性负相关,无降水时表现为0~8km的显著性正相关。总体来看,微波辐射计能弥补探空时空不足的问题,相对湿度的可信度需要进一步提高,降水对微波辐射计影响较大。      

地基微波辐射计反演的青藏高原东侧甘孜大气温湿廓线分析

微波辐射计能够获取分钟级别的大气温湿廓线,可以弥补气象探空在时间分辨率上的不足。本文利用青藏高原东侧甘孜站2017年8—10月并址观测的微波辐射计和探空资料,对微波辐射计反演大气廓线的精度进行分析,并利用这些廓线探讨甘孜大气热力和云水变化特征。分析结果显示,总体上微波辐射计反演参量与探空观测之间具有高相关系数,微波辐射计反演的温度、相对湿度和水汽密度与探空观测的偏差分别为1.3℃、-2%和0.71 g·m~(-3),相应的均方差分别为2.9℃、20%和1.08 g·m~(-3),非强降水对微波辐射计观测质量的影响较小。微波辐射计与探空的温度偏差在多数高度层上小于2℃,能够达到气象业务的偏差要求。非雨天时微波辐射计与探空的相对湿度偏差在多数高度层上约为10%,雨天时相对湿度偏差在3.5 km以下小于5%。基于甘孜微波辐射计资料的统计分析发现,甘孜大气具有白天干热、夜间湿冷的日变化特征,云液态水含量白天较小、夜间较大,而且白天低层云发展较弱、云底较高,夜间低层云发展较强、云底较低。云液态水含量在云天和雨天具有相似的垂直结构,云液态水含量随高度增加先快速增大,然后在一定高度内波动变化,之后又快速变小,能够较好地指示入云和出云的特征。此外,云天低层云的云体主要处在0.1—2.5 km高度,而雨天低层云的云体分布高度范围更大为0—3.5 km高度。这些分析结果表明,微波辐射计反演大气廓线在甘孜具有可用性,能为定量研究云特征提供科学数据。     

基于径向基神经网络的地基微波辐射计反演算法研究

利用兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL站)2009—2010年的地基微波辐射计亮温资料和榆中站探空资料,建立了应用于地基微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度反演的径向基神经网络,并将反演结果与地基微波辐射计自带反演产品进行了对比,探究了径向基神经网络在地基微波辐射计气象要素反演算法本地化的应用效果。结果表明:径向基神经网络反演的温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差最大值分别为2.72 K、22.32%和0.73 g·m^-3,在所有高度层上径向基神经网络的反演结果均优于微波辐射计,反演产品对2—10 km、1—7 km、0—3 km的大气温度、相对湿度和水汽密度廓线的反演均有明显改善,径向基神经网络能够应用于地基微波辐射计气象要素的反演算法的本地化。     

云对地基微波辐射计反演湿度廓线的影响

利用中国气象局大气探测试验基地的L波段探空数据和微波辐射计观测数据,采用MonoRTM辐射传输模型作为正演亮温模型,BP (back propagation) 神经网络作为反演工具,在由亮温反演大气湿度廓线的过程中,添加与样本匹配的云底高度和云厚度信息,建立新的反演模型,使新反演模型得到的反演湿度廓线和未添加云信息的反演湿度廓线分别与探空数据进行对比,获取两种反演方法各高度层的均方根误差,分析云信息对反演大气湿度廓线的影响。对比结果表明:未添加云信息时,测试样本的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.685,而添加云信息后,相关系数平均值为0.805。相比未添加云信息的反演廓线,添加云信息之后多数高度层的均方根误差均有不同程度减小,而在有云以上高度层表现尤为明显。     

不同天气条件下微波辐射计和风廓线雷达探测数据误差特征分析

为探讨微波辐射计和风廓线雷达探测数据的准确性和可用性,利用天津全运会期间获取的GPS探空资料,分析不同天气条件下微波辐射计探测温湿度、风廓线雷达测风的误差特征。结果表明：晴天、云天和雨天条件下,微波辐射计反演低空温度廓线效果均较好,反演高空温度廓线误差较大,云天条件下,反演的整层温度廓线与探空实测值相关性最优;3种天气条件下,微波辐射计反演相对湿度廓线的误差均较大,与探空实测值的相关性也较差;晴天和云天条件下,风廓线雷达探测风向、风速的误差均较小,雨天风廓线雷达测风效果较差;晴天和云天条件下1750 m以上,雨天3000 m以上,风廓线雷达探测风速数据与探空实测值相关性较好,低空探测风速与探空相关性较差;3500 m以下,3种天气条件下风廓线雷达探测风向与探空实测值相关性较差,3500 m以上相关性较好,数值在0.6—1.0之间波动变化。     

台风天气条件下地基微波辐射计反演产品精度分析

利用中国气象局上海台风研究所台风试验获取的4个典型台风个例数据,对地基微波辐射计反演的温度、水汽密度廓线与同址GPS探空资料得到的廓线进行对比分析,发现二者的温度、水汽密度相关系数分别为0.988、0.928。微波辐射计的探测精度在不同高度上有很大差异,整体来说,在高层温度探测精度较优于低层,而在低层水汽密度探测精度较优于高层。进一步研究表明,探测水汽密度精度与降水强度存在显著的正相关,而与风速及相对台风位置没有明显的关系。经计算,21组水汽密度廓线均方根误差与对应时段降雨强度的相关系数为0.912。本研究定量化地展示了微波辐射计在台风天气条件下对温度的探测精度相对比较高,且对水汽密度的观测质量有一定的可靠性和可用性,这一研究为今后将微波辐射计用于观测台风、锋面等强对流天气系统的大气温度湿度结构提供可靠性依据。     

多型号地基微波辐射计亮温准确性比对

目前,国内外对于地基微波辐射计的探测能力多从温湿廓线等二级产品级进行考察,其误差包含反演算法和硬件系统两部分的贡献,不易区分。为直接考察硬件系统的观测性能,试验将评估对象前移,直接对一级亮温数据进行比对分析。利用2016年1月-2018年3月中国气象局大气探测试验基地4台地基微波辐射计和业务探空的同址观测数据,以探空数据输入MonoRTM辐射传输模型得到的正演亮温为参考,考察不同天气、不同季节微波辐射计的探测准确性。结果表明:国产与进口设备观测亮温的准确性相当。4台地基微波辐射计实测亮温与模拟亮温相关性较好,相关系数基本超过0.9,均达到0.001显著性水平。晴空条件下,实测亮温较模拟亮温均方根误差平均为2.08~3.75 K;德国辐射计亮温偏差最小,各通道平均偏差为1.08 K,均方根误差平均为2.08 K。亮温偏差在冬季最小,夏季达到最大。建议提高定标准确度并进行质量控制以确保亮温准确性,谨慎使用降水期间辐射计的观测数据。