WMO为监测气候变化研究新的卫星全球策略

WMO旨在加强卫星用于监测气候变化和天气的计划,得到国际各空间和气象机构的支持。这是1月15到16日在美国新奥尔良举行的WMO高层政策咨询会议上确定的。重点是改进全球观测系统（GOS）的天基观测。其作为WMO的GOS的一个组成部分,目前至少已有16颗地球静止和低地球轨道卫星提供当前全球气候和天气的业务资料。并且有许多其它的科学或技术手段的实验卫星作补充,同时2008年还确定发射17颗卫星以增强全球观测系统（GOS）的工作。     

环境卫星在气象业务与研究中的应用——美国气象学会声明（2006年1月25日）

环境卫星已经成为以气候监测和天气预报为目的全球观测系统中日益关键的一部分。但是，正如美国国家科学研究院全国科学研究委员会（NRC）的一份报告（（Earth Science and Application from Space--Urgent Needs and Opportunities to Serve the Nation：地球科学与空间应用技术——紧急需求与服务国家的机会，2005）中所指出的一样：“目前环境卫星系统正面临着崩溃的危险。”（译者注：由于经费预算紧缩以及支持重点向太空探索倾斜，一些已经批准的极具科学与社会价值的计划与项目不再得到支持，被迫取消、缩减规模或延迟。目前，NASA没有计划在“地球观测系统”（EOS：Earth Observing System）平台的6年服役期结束之后替换该系统）。除非立即采取行动，重振美国的地球观测研究计划，并制定一个长期的业务环境卫星发展规划。必须采取措施保障这些计划的不断实施，而且能够得到完善，建造一个低成本、具有灵活性的卫星系统，该系统应是先进的综合地球观测系统的核心部分。在过去的25年中，与天气和气候相关的行业已经引进和采用了许多卫星技术与设备方面的重要进展。尤其是全球各国的气象环境部门和研究机构，他们对卫星遥感资料的依赖性正变得越来越大。     

参加WMO天基全球观测系统重新设计及优化研讨会情况报告

1会议概况 2007年6月21～23日，世界气象组织天基全球观测系统重新设计及优化研讨会在瑞士日内瓦召开，参加会议的有世界气象组织（WMO）、美国测绘局（USGS）、国际卫星对地观测委员会（CEOS）、全球气候观测系统（GCOS）、美国国家海洋大气局（NOAA）、欧洲空间局（ESA）、欧洲气象卫星组织（EUMETSAT）、日本空间管理局（JAXA）、日本气象厅（JMA）等气象卫星及空间科学研究机构的20多位官员和专家。[第一段]     

气象卫星综合应用业务系统

前言“气象卫星综合应用业务系统”即9210工程是国家85重点建设项目之一，总投资4．23亿元预计1998年底建成。系统由卫星通信子系统和计算机处理子系统两部分组成。9210工程卫星通信子统采用美国休斯网络公司的甚小口径天线地球站（VSTA—VerySmallApertureTerminal）卫星通信网络设备，由卫星话音网和卫星数据网组成。卫星话音网即电话地球站（TES—TelephongEarthStation）系统，以话音传输为主兼传数据。卫星数据网采用个人地球站（PES—PersonalEarthStation）系统，由卫星广域网、中速广播网、高速传输网三个子网组成。卫星通…     

EOS/MODIS遥感数据的接收与处理

EOS即地球观测系统 ,是美国国家航空航天局 ( NASA)针对全球变化研究对建立长期的数据采集系统的实际需求而规划实施的计划。地球观测卫星系列是最基本和最重要的环节 ,EOS卫星系列计划由 1 0颗卫星组成 ,并在今后的 1 0 a内陆续发射上天 ,构成连续 1 5 a的数据采集系统 ,其规模在地球观测卫星发展史上是空前的。1 999-1 2 - 1 8,EOS系统的“旗舰” - Terra卫星 ( EOS-AM1 ) ,发射上天。MODIS是 Terra卫星的主要探测仪器 ,也是唯一直接广播的对地观测仪器。MODIS提供了对云、气溶胶、辐射收支平衡 ,以及对通过能量、二氧化碳、…     

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。     

ISUAL探测器在青藏高原南麓地区对于红色精灵现象的观测分析

本文利用福卫二号卫星（FORMOSAT-2）搭载的高空大气闪电影像仪（Imager of Sprites and Upper Atmospheric Lightnings, ISUAL）于2004～2015年期间获得的数据，分析了青藏高原南麓地区（22°～30°N, 86°～98°E）观测到的多例红色精灵事件。通过与全球闪电定位网（World Wide Lightning Location Network，WWLLN）的观测资料进行对比，在分析了17次个例后发现对于大部分红色精灵事件，ISUAL给出的定位效果较好，与WWLLN的闪电定位结果偏差一般小于50 km，这与在北美及其邻近地区得到的结果一致。在此基础上，我们结合风云二号卫星的云顶亮温数据分析了青藏高原南麓地区红色精灵的母体雷暴特征，发现在青藏高原南麓地区除了中尺度对流系统外，小尺度对流系统也是这个地区产生红色精灵的主要天气系统。     

美国发表今后十年基地球观测指导的战略文件

在2010年以前，美国环境卫星上的大约一半仪器都将因服役期满而停止工作，这会使气候研究、预防自然灾害和监测陆地利用的观测数据难以为继。为此NASA和NOAh应该对已有和以前规划的卫星项目保证提供长期的支持，在2010和2020年期间执行17个新的卫星项目。这是美国国家研究委员会（NRC）在最新发表的一篇名为《基地球科学和应用：今后10年和更长时间国家的急需》报告上阐述的观点。这篇在2007年初发表的关系到今后美国天基环境观测发展的重要报告，是2004年美国国家研究委员会受NASA、NOAh和美国地质调查局的委托，就NASA研究项目和NOAh及美国地质调查局业务应用中天基观测的系统方法问题开展的专项研究取得的成果。报告分三个部分，即空间地球科学和应用的综合战略、使命概述和今后十年研究应用，全面阐述了美国天基环境观测取得的成绩、地位和面临的挑战。报告强调了天基观测对于天气、气候变率和变化、水资源和全球水文循环以及人类健康安全等的重要性。本文摘译自该报告的详细摘要。     

卫星测风及其应用

全球的赤道上空,目前有五颗同步气象卫星在工作,其中一颗是日本于1977年7月发射的,位于140°E(命名为“葵花号”,即 GMS),观测范围为90°E～170°W、50°N～49°S。GMS 的各种观测资料在我国已得到广泛应用,其中由卫星导得的风矢资料早已应用在我们的850mb 和200mb 热带天气图的流线分析中,使广大海洋空白地带的资料状况得到了极大的改善。了解这种卫星风矢的特性,是正确使用这些资料所必须的。本文主要对日本的卫星风矢资料的测定方法、精度以及误差因素等作一些介绍。     

FY-4卫星资料在青藏高原地区积雪判识和雪深反演中的应用

青藏高原积雪监测在地球辐射平衡、全球气候变化和生态环境等方面有重要作用，对气候预测、雪灾预测等具有重要意义。FY-4（风云4号）卫星数据具有高时空分辨率的优势，基于FY-4A（风云4号A星）构建积雪监测方法与模型，不仅拓展了静止卫星应用领域，也丰富了积雪监测应用的手段。FY-4的高时间分辨率为积雪监测的研究提供了分钟级数据，对积雪与云的变化掌握的更为细致，但用于积雪监测的波段，因分辨率不高容易导致错判与漏判。本文基于2020年小时级野外地面雪深观测数据、风云3号D星积雪覆盖产品（FY-3D_SNC）数据，构建了基于归一化积雪指数（Normalized Difference Snow Index，NDSI）的FY-4A卫星积雪判识方法，提出了雪深监测模型与等级划分指标。结果表明：NDSI≥0.20是青藏高原地区FY-4A卫星积雪判识的适用阈值，无论有云或无云条件，其漏判率均低于8.0%。地面站点验证结果表明，积雪判识准确率达83.33%以上。空间范围内直接剔除云区后，积雪判识经混淆矩阵验证准确率在82.48%以上。因此，FY-4A卫星在青藏高原地区具有积雪监测的能力。虽然FY-4A卫星对超过10 cm以上雪深不具备区分能力，但可以较好地识别10 cm以下浅雪雪深，相关系数达到0.745，〖JP3〗通过了0.001显著性水平检验。据此建立的FY-4A卫星0～10 cm雪深等级指标，总体分级精度达到87.50%。FY-4A卫星雪深反演方法在青藏高原地区对0～10 cm浅雪雪深有较好的估算能力。