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干旱地区大气与地表特征对辐射加热场的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用美国犹他大学气象系的辐射和云参数化模式,对HEIFE期间张掖地区1991年春、夏、秋、冬四季资料进行了计算,讨论了晴天条件下的大气状况态地表反射率与地表比辐射率等因子对地气系统的太阳辐射收支以及短波加热率与长波冷却率分布的影响;揭示了不同季节的整层大气反射、透过与吸收特征,分析了大气中各主要吸收成分对加热率与冷却率的贡献,同时就辐射模式的垂直分辨率对加热率与冷却率的影响亦作了讨论。 相似文献
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本文用直接积分的方法计算了CO_215微米带在水平大气路径和垂直大气路径上的透过率,并得出了一个能迅速和精确地计算CO_215微米带垂直路径大气透过率的模式的系数。 相似文献
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本文用直接积分的方法计算了CO_215微米带在水平大气路径和垂直大气路径上的透过率,并得出了一个能迅速和精确地计算CO_215微米带垂直路径大气透过率的模式的系数。 相似文献
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一种快速高效的逐线积分大气吸收计算方法 总被引:19,自引:4,他引:15
本文发展了一种新的计算大气气体吸收系数以及冷却率的快速数值方法, 并对影响逐线 积分精度和计算时间的各种因子进行了详细研究。以大气主要吸收气体CO-215 μm带的 500~800 cm-1波段为例,将新方法计算的吸收系数、大气透过率和冷却率结果与经 典的逐线积分方法进行了比较。对从地面到100 km范围的整层大气,大气透过率的 误差不超过0.0004;对70 km以下的大气,大气冷却率的误差不超过0.004 K/d,而计算时 间却节省1~2个数量级左右。 相似文献
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采用MODIS资料和美国发展的MODIS大气温、湿度廓线统计反演算法,估算大气温度、湿度廓线作为初始场,应用101层快速透过率模式(PFAAST)估算了大气透过率,并采用Newton非线性迭代算法反演中国西北荒漠戈壁地区大气温度廓线。结果表明:该方法对边界层高度及以上部分的大气温度反演得比较好,误差基本都在2 K范围内,边界层范围内的温度反演误差较大,反演误差与气溶胶光学厚度增量和地表温度估算误差呈显著正相关关系,与大气水汽混合比的关系较差。文中从敏感性试验和理论分析角度阐述了地表温度和气溶胶光学厚度估算误差对大气温度反演误差的影响,发现不同光谱波段的地表温度权重均随地表温度的增加有不同程度增加,地表温度反演误差增加将增加地表温度权重,提高地表温度估算误差有助于提高地表温度权重的精度;荒漠戈壁地区大气边界层中气溶胶浓度较高,光学厚度较大,使边界层大气透过率降低,进而降低卫星红外遥感波段的地表温度权重和空气温度权重。由于该模式没有很好地考虑边界层中沙尘气溶胶的影响,使卫星反演的大气透过率偏高,以至于高估地表温度权重和大气温度权重,使得反演的表面温度和空气温度偏低。该研究结合太阳光度计获得的光学厚度资料,采用统计方法对气溶胶效应引起的大气透过率误差和表面温度估算误差进行校正,并对物理算法进行本地化改进,实现了边界层温度廓线的反演。 相似文献
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线翼截断方式对大气辐射计算的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
在大气辐射传输计算方法中,有3种基本方法,即,逐线积分方法,k-分布方法和带模式方法。其中,逐线积分方法是最精确的计算大气透过率的方法,本文根据透过率计算方式的不同,将逐线积分方法分为追线积分法和追点积分法。由于逐线积分计算需要耗费大量的计算时间,在大气遥感和大气探测业务中使用时,必须减少计算成本,提高计算速度。本文在追线积分法的基础上,给出了简化的逐线积分的基本方法,在保证同样计算精度的同时,大大提高了计算速度。对在精确的和简化的逐线积分下,不同线翼截断方式(CUTOFF)对吸收系数、大气透过率和冷却率的影响进行了更详细的探讨。通过数值试验发现,对谱线线翼的截断方式是影响辐射计算精度和计算速度的重要因子。在不同压力下,用CUTOFF=2计算的吸收系数误差最大;对CUTOFF=1,在大多数取样点上误差都小于2%;对CUTOFF=3或4,对绝大多数取样点上计算的吸收系数误差都在5%以内,但所用的计算时间却明显减少。大气低层的透过率对不同的计算方法和不同的线翼截断方式不敏感;对大气高层,无论是对精确的还是简化的逐线积分方法,当CUTOFF=2时的透过率结果与其他线翼截断方式的结果差别较大。通过比较,本文给出线翼截断的优选方案。 相似文献
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利用太阳辐射计940nm通道反演大气柱水汽总量 总被引:7,自引:4,他引:7
利用太阳辐射计CE318近红外940nm水汽吸收通道和临近窗区道反演大气柱水汽总量,由于大气在940nm附近有水汽吸收。该通道不能采用通常Langley法处理,而采用改进的Langley法。利用MODTRAN3.7模式模拟出太阳辐射940nm通道透过率与水汽量关系常数,考虑了通道的光谱响应函数和不同大气模式的影响,模拟结果表明穿通道(小于10nm)上述关系常数受大气模式影响不大。总消光剔除气溶胶和分子散射,就得出水汽的透过率,从透过率反演水汽量。处理了敦煌和青海湖辐射校正场1999年7月场大气特征测量兼FY-1C辐射定标期间的数据,反演的平均水汽量与探空水汽积分比较,差异在12%以内。还计算出一天中不同时刻的水汽量,给出了同步观测6天卫星过顶前后15min平均水汽量,该水汽量用于FY-1C卫星遥感器辐射定标时辐射传输模式输入参数。结果表明太阳辐射计是一种便携有效测量水汽量仪器。 相似文献
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黑河地区大气沙尘对地面辐射能收支的影响 总被引:29,自引:16,他引:13
利用1991年2月下旬至5月中旬HEIFE张掖绿洲和沙漠站大气浑浊度观测和地面辐射平衡各个分量观测资料,分析和估算了大气沙尘对地面辐射能收支的影响,晴天大气透过率和达地面的短波辐射与大气浑浊度系数有产好的负相关,大气军浊系数增大时透过率和地面总辐射减少,大气浑浊度系数增大0.1,地面总辐射减少1.3%~1.9%,4月大气浑浊度由0.1增大到0.6,正午时刻地面总辐射减少67.6~85.8W/m^2 相似文献
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浑善达克沙地沙尘气溶胶的辐射强迫 总被引:5,自引:7,他引:5
利用2001年春季浑善达克沙地外场观测的辐射资料及大气辐射模式,对沙尘气溶胶的局地辐射强迫进行了分析和模拟估算。计算结果表明,浑善达克沙地大气透过率日变化显著,晴天可达0.80以上,沙尘天气最低在0.01以下;白天沙尘的辐射强迫对地表有冷却作用,夜间起保温作用。观测期间,平均大气透过率为0.6,白天沙尘对地面向下长波辐射的平均强迫增加量为16.76 W.m-2,对地面净辐射能收支的平均强迫减少量为62.76 W.m-2;夜间地表长波辐射净损失量因沙尘作用减少,平均为67.84 W.m-2。 相似文献
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辐射模式对红外冷却率计算的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以一种精度可与逐线积分相比拟的新的红外透过率模式为基准,系统地研究了不同辐射模式以及不同光谱资料对大气红外冷却率计算的影响.结果发现:光谱资料的不同对大气平流层红外冷却率的影响大于对对流层和地面的影响.同时,我们还发现:比辐射率模式在CO_2和O_3长波冷却率的计算中带来较大的误差;使用CG近似的各种带模式方法都程度不同地带来误差;当用压力换算因子来处理大气非均匀路径时,不但应当对不同气体采用不同的n值,而且在不同的高度范围,同一气体的n值亦应不同.最后,我们表明了当用透过率相乘定律来处理重迭吸收带时,只有那些宽度小于15cm~(-1)的窄带模式才能得到比较满意的结果. 相似文献
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利用太阳光度计反演渤海湾西岸大气柱水汽总量 总被引:1,自引:0,他引:1
利用CE-318型太阳光度计936nm水汽吸收通道的太阳辐射观测值和太阳光度计在该通道的透过率与水汽量关系,采用瞬态法反演了渤海湾西岸大气柱水汽总量。结果表明:利用太阳光度计936nm通道可以反演晴空大气柱水汽总量,其局限性是要在晴空下使用;渤海湾西岸大气柱水汽含量时间分布极不均匀;不同季节晴空日的水汽含量日变化有所不同。 相似文献
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大气透过率的计算是红外辐射传输计算的核心,RTTOV(Radiative Transfer for TOVS)通过建立大气廓线中温度、水汽、臭氧和其他气体浓度等参数与卫星通道透过率的统计关系,可实现卫星通道透过率和大气顶辐射率的快速准确计算。但在一些复杂吸收波段,如水汽波段,RTTOV的计算误差较大。为提高RTTOV在水汽敏感波段的计算精度,利用机器学习中的梯度提升树(Gradient Boosting Tree,GBT)方法,选取从ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的IFS-137(The Integrated Forecast System,137-level-profile)廓线集中挑选的1406条廓线和由此计算的透过率真值作为样本,选取风云三号气象卫星上搭载的红外分光计(InfraRed Atmospheric Sounder,IRAS)通道12(7.33 μm)进行个例研究,分别建立陆地和海洋晴空大气等压面至大气层顶透过率的快速计算模型(GBT模型)。通过和透过率、亮温真值的比较,验证了GBT模型。比较结果显示,GBT模型预测的透过率平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为:陆地0.0012,海洋0.0009;均方对数误差(Mean Squared Logarithmic Error,MSLE)为:陆地0.0215,海洋0.0095,均小于RTTOV直接计算的透过率的误差(陆地、海洋的MAE分别比RTTOV小0.0008和0.0010,MSLE分别比RTTOV小0.0135和0.0227);由GBT模型计算的亮温MAE分别为:陆地0.0949 K,海洋0.0634 K,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为:陆地0.1352 K,海洋0.0831 K,也都小于RTTOV直接模拟的晴空亮温误差(陆地、海洋的MAE分别比RTTOV小0.1685 K和0.1466 K,RMSE分别比RTTOV小0.1794 K和0.1685 K)。本研究的结果表明,在IRAS红外水汽波段,GBT预测的透过率和亮温误差比RTTOV小。机器学习有提高水汽波段正演精度的潜力,或可为辐射传输的快速计算提供可行的替代方法。 相似文献