GMS卫星云图的框式分类——微机自动分类

本文采用红外、可见光云图结合使用,在众多的云图资料中总结出用红外、可见光计数值描述中纬度瞬时雨区的方法,确定出降水云、非降水云、晴空区的红外、可见光阈值,并结合给出制定程序。     

利用双光谱云图资料估计降水

利用实时和前６小时的红外和可见光卫星云图资料和同时的地面实测降水资料，分析降水强度与红外、可见光亮度值之间的对应关系，实现用红外、可见光双光谱阈值法得到大暴雨，暴雨，大雨，中小雨４个等级的降水，以指导降水预报。     

使用GMS数值化卫星资料估计梅雨锋降水的初步探讨

应用ＧＭＳ可见光和红外通道数值化资料，针对梅雨锋云系特点，选用云顶红外计数值、可见光计数值、红外计数值梯度等因子，用逐步回归法导得高层高积云、多层云和积雨云的降水与上述因子的关系。并将估计结果与理论、实测降水比较，表明该方法估计效果较好，采用云分类降水估计结果比无云分类的要好。     

基于光学厚度和有效半径的白天降水云识别方案

基于卫星资料观测和反演降水是当前监测全球尺度降水的主要方式,而其中一大难题就是如何将降水云与非降水云在像素尺度进行有效分离,这也是准确反演地表降水量的基本前提.为建立一套适用于常见星载可见光/红外探测仪器的降水云识别方法,本文利用热带测雨卫星( TRMM)可见光/红外辐射计(VIRS)和测雨雷达(PR)的融合观测资料,...     

基于TRMM的热带气旋降水云系多谱段辐射特征分析

利用TRMM卫星测雨雷达、微波成像仪和可见光/红外扫描仪的探测资料,以2006年第8号台风"桑美"为例,研究了热带气旋在海面上强烈发展时期的降水云系多谱段辐射特征,研究结果表明:可见光资料反映了云的厚度信息,红外(亮温)资料反映云顶高度信息,可以较好地反映台风云系所表现台风的外观,但对台风云系覆盖下的细节特征的探测能力则有限.微波有很强的穿透性,能揭示台风云系中各种粒子的三维分布特征.微波通道亮温与PR降水的相关远大于可见光和红外遥感的效果.不论是可见光、红外还是微波亮温,与高层降水的相关系数绝对值总大于其与低层降水的相关系数.可见光和近红外波段的辐射率与降水正相关,相关系数随频率减小而减小;中红外和两个红外分裂窗区的亮温与降水呈负相关,相关系数的绝对值随频率减小略有增大.TMI低频通道的亮温与降水正相关,相关程度随频率减小略有减小;TMI高频通道的亮温与降水负相关,相关系数的绝对值随频率减小而减小.     

卫星图像像元云分析的方案研究和初步试验

为了充分利用卫星图像逐像点的信息来构造更加精细的中尺度数值天气预报初始场，设计了静止卫星(GMS5)图像逐像点的云分析方法，并进行了初步试验。多种数据表明，分析结果是比较合理的。文中主要介绍了用可见光和红外通道的辐射值订正碎云分析，用红外水汽通道亮温差的直方图分布规律，并结合可见光反照率阈值分割子集，以及联合红外水汽通道的数据计算云高、判定云类等的方法。     

洋面云液态水的星载被动微波仪器遥感反演研究进展

星载可见光/红外仪器因其波长缺乏穿透云的能力,只能观测到云顶及其下部有限深度的信息,而星载被动微波仪器则因其波长较长,具有穿透云的能力而能获得云体信息,因此星载被动微波仪器较可见光/红外仪器观测云和降水更具有优势。自20世纪70年代末至今,美国投入了大量星载被动微波仪器,服务于天气预报等领域,促进了云和降水等参数的被动微波遥感反演算法的快速发展。本文聚焦星载被动微波遥感反演洋面云液态水研究的进展,旨在提升我国的星载被动微波仪器遥感应用能力。文章首先简介了几种微波辐射传输模式形式,其次介绍了被动微波通道(频率)对洋面参数和云液态水的敏感性研究,然后介绍了被动微波反演洋面云液态水的统计反演算法、物理反演算法、物理与统计相结合的反演算法、被动微波多通道多参数的同步反演算法、被动微波与可见光/红外相结合的反演算法,最后探讨了未来该领域研究的发展方向。     

基于可见光——红外图像信息融合的云状识别方法

云状的正确观测对降水测报具有指示性意义,云状自动识别技术是气象要素自动化观测领域的难题之一。本文基于全天空可见光成像仪采集的云图与中红外热像仪获取的云图结合,对天空云状进行分类和测量。结果表明:通过在北京、杭州和丽江气象台站采集的大量云图,从云图特征和降水指示性方面将云状划分为Clear、C_H、C_L、C_B及C_M共5类。选取14个色彩和纹理特征值作为云状计算参数,采用552张云图作为训练样本,信息分类利用特征值加权最小距离算法,对于5类500个被测样本进行云状的判别。对应自拟的标准云状分类,平均准确率为82%。基于可见光—红外图像信息融合的云状识别方法结合了可见光图像色彩信息丰富的特点及红外图像可以降低雾霾干扰的优势,对比单一可见光传感器云测量,准确性有所提高。本文在可见光与红外图像传感器等多种云观测设备的信息融合方面进行了有益的尝试。     

基于PR和VIRS融合资料的东亚台风和非台风降水结构分析

借助JAXA/EORC热带台风数据集资料,实现了台风区和非台风区的分离,在此基础上,利用热带测雨卫星搭载的测雨雷达和可见光/红外扫描仪的融合观测资料,对1998~2007年东亚雨季台风及非台风降水的气候特征和降水云红外信号特征进行了分析。结果表明:1)东亚台风降水强度谱较非台风降水谱更宽,特别是对流降水主要分布在5~20 mm/h之间;强降水更多,主要分布在东亚洋面。2)雨季东亚降水的主要形式是非台风层云降水,但台风降水对局地降水量的贡献也不容忽视,例如台湾以东附近洋面可达20%。3)台风降水云亮温海陆分布差异显著;其雨顶高度在4~9 km(层云)和4.5~12.5 km(对流)之间均有分布,较非台风降水雨顶高度谱更宽。4)不同等级的台风在降水强度、覆盖区域和云顶10.8μm亮温分布上差异大。     

用可见光与红外云图资料综合作降雨量估算的试验

利用红外和可见光云图亮温资料估算单站降水量级,结果发现红外和可见光云图结合估算降水量效果比单用红外云图效果要好,大雨的空报率明显降低。     

西南低涡对流云团及其降水的一些特征

基于FY-2C静止卫星红外和水汽通道资料,简单分析了发生在四川盆地的西南低涡暴雨云团生消过程,给出了一些有意义的云团生命特征。同时,结合相应的地面自动站降水资料,详细分析了卫星红外和水汽通道云顶亮温与对流云团降水之间的关系特征,结果表明:对于一完整对流降水过程,1小时内最低水汽亮温和水汽亮温增量能很好地描述地面1小时累计降水特征。然而,用静止卫星红外或水汽通道亮温来表征的云团降水特征是非常复杂的。尽管具有相同的最低云顶红外或水汽亮温,但对不同的对流过程其总体降水量级趋势不一样。而且,对于同一对流过程的不同发展阶段,即使出现云顶红外或水汽亮温一样,但其地面降水特征也是不一致的。甚至是对于同一时刻具有相同最低红外或最低水汽亮温特征的云,其降水落区与量级都不尽相同。正是这些复杂的降水特征,使得西南低涡对流云团的降水估算具有很大的难度。      

西太平洋副热带高压下热对流降水结构特征的个例分析

利用热带测雨卫星的测雨雷达和红外辐射计的探测结果,对2003年8月2日15时(北京时)中国东南部副热带高压下发生的热对流降水结构特征、云和降水云之间的关系进行了分析研究。大气背景分析表明,500 hPa副热带高压中心附近的较强上升运动和850 hPa的水汽通量辐合为此次午后热对流降水云团的发生提供了动力和水汽条件。热带测雨卫星的测雨雷达探测结果表明,热对流降水云团的水平尺度多为30~40 km,平均垂直尺度均超过10 km,最高达17.5 km;云团的最大近地面雨强超过50 mm/h。热对流降水云团的平均降水廓线表明,其最大降水率出现在5 km的高度,这一高度比估计的环境大气0℃层高度低1 km。与“98.7.20”中尺度强降水的对流降水廓线比较表明,两者的最大降水率高度相同,但热对流降水云团更深厚;在4 km高度至近地面,热对流的降水率减少速度比“98.7.20”强对流降水的快,表明前者雨滴在下降过程中因气温高而发生强烈蒸发。对降水云团顶部特征与近地面雨强关系的分析结果表明,雨顶高较低时,云顶高度变化范围大;当雨顶越高时,云顶高度与雨顶高度越相近;平均而言,给定地面降水率,云顶高度比雨顶高度高出1~4 km;当近地面雨强越大,则云顶高度和雨顶高度越高、且越相近。结果还表明,非降水云面积约占86%,晴空面积仅占2%,而降雨云面积约为云面积的1/8。     

TRMM卫星对一次冰雹降水过程的观测分析研究

利用TRMM卫星上时空匹配较好的测雨雷达(PR)、微波成像仪(TMI)、可见光和红外扫描仪(VIRS)观测资料,研究了1999年5月9日发生在黄淮地区的一次冰雹降水过程。根据卫星接连3个轨道的观测,综合分析了此次强对流降水过程在不同阶段的降水结构、云顶亮温和降雨厚度以及相应的微波亮温变化特征。观测分析表明,此次降水过程由对流很强的冰雹降水逐渐演变到对流渐弱的暴雨降水。冰雹降水阶段,云中有多个强对流单体,云体中高层有大量的固态降水粒子,使得中高层降水量在降水柱含量中贡献远大于融化层降水量的贡献;暴雨降水阶段,若干对流单体被大面积的层云降水包围,降水高度逐渐降低,云体中高层降水量明显减少,融化层降水量对柱含量的贡献明显增加。降水率廓线中不同高度的降水量对降水柱含量贡献的比较表明:中高层降水量占的比例越大,降雨云对流越强,反之,融化层降水量占的比例越大,降雨云越趋向为稳定的层云。微波亮温信号在不同降雨阶段随雨强的响应程度大不相同,这表明在反演地面降雨时,最好结合降雨云的结构特征及其发展阶段,针对不同降雨类型选取最为有效的微波通道组合来建立最佳反演模式。     

A new methodology of rainfall retrievals from indirect measurements

Summary  A new methodology for rainfall retrievals from indirect measurements is proposed and illustrated using IR brightness temperature and radar rainfall observations collected during TOGA-COARE. Since (1) rain rate has a mixed distribution with a delta-function for a zero rain and lognormal distribution for nonzero and (2) the least squares method which is used to calculate regression coefficients gives a priori consistent estimates only for normally distributed data, it is proposed to convert the rain rate to a normally distributed set and only after that to develop a retrieval method and estimate the skill of this method. Consideration of the physics of clouds and cloud ensembles, the goal to minimize errors in the radar data, and the desire to remove the influence of cirrus clouds lead us to use: a) minimum of IR brightness temperatures over a 1° × 1° area and a 3 hour interval as a predictor, and b) radar rainfall, averaged over 3 hours over a 1° × 1° area, with the radar in its center, as the truth. Results using the TOGA-COARE data show that the correlation of the rain rate transformed to normal distribution is significantly higher with minimum temperature than with the fraction of area covered by high clouds. The sizes of heavy rainfall areas obtained using the new methodology are reasonable. The regression coefficients should change with latitude, season and location. Taken together, the results indicate that it is possible, in principle, to retrieve rainfall from IR satellite observations and obtain reliable rainfall data. To realize this goal it is necessary to process radar and IR data using the new methodology for different latitudes, seasons, over land and ocean. Received December 27, 1999 Revised May 17, 2000     

Estimation of Indian summer monsoon rainfall using Kalpana-1 VHRR data and its validation using rain gauge and GPCP data

In the present study, an attempt has been made to estimate and validate the daily and monthly rainfall during the Indian summer monsoon seasons of 2008 and 2009 using INSAT (Indian National Satellite System) Multispectral Rainfall Algorithm (IMSRA) technique utilizing Kalpana-1 very high resolution radiometer (VHRR) measurements. In contrary to infrared (IR), microwave (MW) rain rates are based on measurements that sense precipitation in clouds and do not rely merely on cloud top temperature. Geostationary satellites provide broad coverage and frequent refresh measurements but microwave measurements are accurate but sparse. IMSRA technique is the combination of the infrared and microwave measurements which make use of the best features of both IR- and MW-based rainfall estimates. The development of this algorithm included two major steps: (a) classification of rain-bearing clouds using proper cloud classification scheme utilizing Kalpana-1 IR and water vapor (WV) brightness temperatures (Tb) and (b) collocation of Kalpana-1 IR brightness temperature with Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)-Precipitation Radar (PR) surface rain rate and establishment of a regression relation between them. In this paper, the capability of IMSRA as an operational algorithm has been tested for the two monsoon seasons 2008 and 2009. For this, IMSRA has been used to estimate daily and monthly rainfall and has been intercompared on daily and monthly scales with TRMM Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA)-3B42 V6 product and Global Precipitation Climatology Project (GPCP) rain product during these two monsoon years. The daily and monthly IMSRA rainfall has also been validated against ground-based observations from Automatic Weather Station (AWS) Rain Gauge and Buoy data. The algorithm proved to be in good correlation with AWS data over land up to 0.70 for daily rain estimates except orographic regions like North-East and South-West India and 0.72 for monthly rain estimates. The validation with Buoys gives the reasonable correlation of 0.49 for daily rain estimates and 0.66 for monthly rain estimates over Tropical Indian Ocean.     

The delineation of rain areas from visible and IR satellite data for GATE and mid‐latitudes

Abstract

Two‐dimensional pattern matching has been used to delineate raining areas of clouds from GATE and Montreal GOES visible and IR satellite data, with radar as ground truth. For the cases examined, the cloud cover was of the order of 4 times larger than the rain area, requiring skill to separate out low‐thick or high‐thin non‐precipitating clouds from cumulus systems, which is difficult using a single threshold. The more flexible approach described here has allowed useful rain maps to be generated for all the types of weather systems examined. The optimum boundary separating raining from non‐raining areas is relatively insensitive to diurnal and day‐to‐day variations, but is different for the tropical Atlantic and for Montreal.     

中国东部暖季对流云与层状云的比例及与降水的对应关系

基于1985~2011年逐时地面台站观测云资料,分析了对流云和层状云及其比例关系的时空演变特征,结合逐日融合降水资料研究了对流云、层状云与季风雨带的对应关系。结果表明,中国东部暖季（5~9月）对流云发生频率平均为15.4%,层状云为30.0%。对流云与层状云发生频率的比例在广东、广西、海南省东部和贵州省大部分地区大于1,其它地区均小于1。伴随季风雨带的北进南退,层状云发生频率和云量中心均与降水中心对应,且层状云云带与季风雨带位置吻合,随时间的演变趋势也相同,说明季风雨带主要由层状降水构成,对流云发生频率和云量大值中心则位于季风雨带南侧。对流云和层状云发生频率/云量的变化在华南地区和江淮流域呈显著负相关,云的类型主要由大气稳定度决定。对流云和层状云发生频率在华北地区呈显著正相关,水汽是形成云的决定因素。就降水频率而言,华南地区层状云降水和对流云降水各占一定的比例,而江淮流域和华北地区层状云降水频率更大。     

基于云团特征的短时临近强降水预报技术

通过分析2005-2008年影响浙江的梅汛期强降水云团特征,将云团分为偏北型、居中型和偏南型,研究这三种类型云团云顶亮温与地面1小时强降水极值和10mm/h以上降水覆盖面积关系,结果表明偏南型和偏北型云团有较多相似特征,而居中型云团较其他两种云团则有较多相反特征.通过分析1小时强降水相对于云团中心移动路径的落区,指出梅汛期云顶1小时变温和亮温梯度与地面1小时强降水落区无明显配对模型.随后利用天气形势场资料,分析强降水云团与环境要素场的关系,指出云顶亮温的宏观特征与中高层的垂直速度、水汽通量密切相关,最后尝试建立三种类型强降水云团成熟阶段云顶亮温和地面降水人工神经网络预报方程,给预报员提供参考.     

用双通道动态阈值对GMS-5图像进行自动云检测

该文用双通道动态阈值法对GMS-5图像进行自动的云检测。在红外通道和可见光通道，分别对每32×32个像元组成的像元阵进行直方图统计，求出区别云和地物值域的阈值，然后对每个像元阵内的逐个像元进行云判识。讨论了在进行直方图分析以求取阈值的过程中，像元阵大小的选取和动态平滑间距的选取对云检测结果的影响。分析结果表明:像元阵大小取32×32时，像元阵所占的地域空间尺度足够小，像元阵内的观测像元样本数足够多，保证了在直方图聚类分析时，每一类含有足够多的样本；GMS-5观测图像的红外通道对原始直方图进行二次平滑时小平滑间距取1.6 K，可见光通道小平滑间距取1.2%，使得确定动态阈值时步长相对小，保证了分析的精度。用目视图像对分析结果进行真实性检验，在中低纬度地区，可见光和红外两个通道都有资料时，该算法的云判识精度较好。在高纬度地区，由于地表温度低，积雪覆盖多，太阳光照角低，该算法的云判识精度较差。     

Radiative effects on torrential rainfall during the landfall of Typhoon Fitow (2013)

Cloud microphysical and rainfall responses to radiative processes are examined through analysis of cloud-resolving model sensitivity experiments of Typhoon Fitow(2013) during landfall.The budget analysis shows that the increase in the mean rainfall caused by the exclusion of radiative effects of water clouds corresponds to the decrease in accretion of raindrops by cloud ice in the presence of radiative effects of ice clouds,but the rainfall is insensitive to radiative effects of water clouds in the absence of radiative effects of ice clouds.The increases in the mean rainfall resulting from the removal of radiative effects of ice clouds correspond to the enhanced net condensation.The increases(decreases) in maximum rainfall caused by the exclusion of radiative effects of water clouds in the presence(absence) of radiative effects of ice clouds,or the removal of radiative effects of ice clouds in the presence(absence) of radiative effects of water clouds,correspond mainly to the enhancements(reductions) in net condensation.The mean rain rate is a product of rain intensity and fractional rainfall coverage.The radiation-induced difference in the mean rain rate is related to the difference in rain intensity.The radiation-induced difference in the maximum rain rate is associated with the difference in the fractional coverage of maximum rainfall.