长波区间太阳辐射对气候模拟的影响

长波区间的太阳辐射在气候模式中往往被忽略。利用国家气候中心BCC_AGCM2.0.1大气环流模式,采用矩阵算子辐射传输算法,研究了长波区间太阳辐射对气候模式辐射通量和温度模拟结果的影响。结果表明,以ISCCP和CERES辐射资料为标准,考虑长波区间太阳辐射后,长波区间晴空大气地表向下辐射通量平均误差减小2.05 W/m2,均方根误差减少1.29 W/m2;长波区间晴空大气模式顶向上辐射通量平均误差减小0.70 W/m2,均方根误差减小0.21 W/m2;长波区间有云大气地表向下辐射通量平均误差减小1.38 W/m2,均方根误差减小1.03 W/m2;长波区间有云大气模式顶向上辐射通量平均误差减小0.99 W/m2,均方根误差减小0.30 W/m2。以ECMWF再分析资料为标准,考虑长波区间太阳辐射后,赤道地区上对流层—下平流层区域温度的冷偏差得到改善,对流层顶温度平均误差减小0.27 K,均方根误差减小0.25 K。     

大气季节内振荡的数值模拟比较研究

用国内外两个较好的大气环流模式、在观测海表温度的强迫下进行了长时间(1978—1989年)的数值积分,然后对数值模拟结果与NCAR/NCEP再分析资料进行比较分析,其结果清楚表明,模式模拟结果的均方根误差中有30%—40%是来自于模拟的大气季节内振荡的均方根误差。尤其是,大气季节内振荡模拟的均方根误差的分布形势与总的均方根误差的分布形势几乎完全一致。对热带地区大气季节内振荡动能的模拟结果与NCAR/NCEP再分析资料的比较分析表明,其差异也十分明显,说明模式对热带大气季节内振荡的模拟能力也还比较差。因此可以认为,大气季节内振荡在天气气候模拟中极为重要,而如何在数值模式中模拟好大气季节内振荡还需要进行很好地研究。     

利用TMI资料估计西北太平洋热带气旋强度的客观方法

利用2007—2009年热带降雨测量卫星(TRMM)微波成像仪(TMI)观测的亮温资料,建立一种西北太平洋热带气旋强度(Tropical Cyclone,TC)的估计模型,对2010年热带气旋进行独立估计试验,并对估计误差进行分析。结果表明:该模型对强度小于强台风TC的拟合效果较好,均方根误差约为5 m/s,平均绝对误差约为4 m/s;对强台风和超强台风TC的拟合误差较大,均方根误差分别为9.65和6.60 m/s,平均绝对误差分别为7.76和5.49 m/s;对强台风及以上强度的TC,模型的拟合误差在日(夜)间减小(增大),误差最小(大)值为6.00 m/s(11.96 m/s),说明估计值在日(夜)间偏大(小)。     

基于一维变分算法的红外高光谱(IASI)卫星遥感大气温湿廓线研究

大气温湿度廓线是大气重要参数,在数值天气预报及天气预警中具有重要的应用价值。为获得高精度的大气温度与水汽混合比廓线数据,研究了基于Metop-A/IASI红外高光谱资料的大气温度与水汽混合比廓线变分反演方法。利用IASI高光谱传感器温度和水汽探测通道资料,结合CRTM模式和WRF模式预报技术,使用一维变分方法,研究了卫星资料质量控制、背景误差协方差本地化、观测误差协方差计算等方法,构建了大气温度及水汽混合比廓线变分反演系统,并在北京、青岛、沈阳3个地区开展了反演试验。以探空为标准的反演结果对比显示,使用WRF模式预报值作为背景场,温度的平均误差绝对值小于0.6 K,均方根误差为0.89 K;水汽混合比的平均误差绝对值小于0.021 g/kg,均方根误差为0.02 g/kg。试验结果表明:基于一维变分方法,可以利用Metop-A/IASI红外高光谱资料进行大气温度与水汽混合比廓线高精度探测。     

GPS探测与FY-2反演大气可降水量对比分析

为深入了解FY-2卫星大气可降水量(PW)的反演质量,文章选取2012和2015年地基GPS水汽观测数据,与FY-2的PW反演产品进行了对比分析。结果表明:(1)北京、武汉和海口三站GPS/PW(PW_(GPS))与FY-2/PW(PW_(FY-2))在夏季存在显著正相关,三站的相关系数都达到0.67以上,夏季PW的均方根误差值、月平均偏差绝对值均小于冬季。北京与武汉站PW平均偏差和均方根误差在四季均具有明显日变化特征;(2)当PW_(GPS)20 mm时,北京、武汉、海口和拉萨站FY-2/PW与GPS/PW比较一致,PW偏差均值的绝对值和均方根误差较小,当PW_(GPS)20 mm时,PW偏差均值绝对值和均方根误差随PW_(GPS)值减小而迅速变大。FY-2的PW产品在夏季可以为大部分区域提供高时空分辨率、高精度的大气可降水量,在大气湿度非常低、冬季和夜间条件,反演结果精度有待提高。     

卡尔曼滤波方法在南宁市单站温度预报中的应用

卡尔曼递推滤波方法适用于温度等连续变量的预报，具有容易适应模式的变化和不需要收集大量历史资料样本的优点，用卡尔曼滤波方法制作南宁市最高、最低和平均气温预报，对1995年1—2月的历史资料进行试报的结果表明，最低温度预报与实况的拟合最好，其次是平均温度和最高温度。均方根误差和平均约对误差的计算结果，除了最高温度预报外，均方根误差都在3℃以内，平均绝对误差在2℃以内。     

GNSS反演资料在GRAPES_Meso三维变分中的应用

为了进一步提高GRAPES_Meso的分析和预报效果,该文在GRAPES_Meso三维变分同化系统中建立了同化GNSS/RO反演的大气资料的观测算子,实现了对GNSS/RO反演的大气资料的同化应用,并通过2013年7月1个月的同化和预报试验分析了GNSS/RO反演大气资料对GRAPES_Meso模式系统分析和预报的影响。结果表明:增加了GNSS/RO反演大气资料的同化后,GRAPES_Meso位势高度场的分析误差明显减小,平均分析误差减小约8%,预报误差略有减小,平均预报误差减小约1%;湿度场的分析误差和预报误差变化不明显,常规观测资料稀少的青藏高原地区的降水预报技巧有所提高,小雨到大雨的ETS (equitable threat score) 评分提高约0.01,对全国及其他分区的降水预报技巧总体上有正效果。     

FY-3C微波成像仪海上大气可降水产品质量检验

中国自主研制的第二代极轨气象卫星的首颗业务星风云三号C星(FY-3C)于2013年9月23日发射升空。微波成像仪(MWRI)作为FY-3C上携带的重要微波载荷之一,能够实现对大气、海洋和陆地的全天时监测。其中,MWRI海上大气可降水量(TPW)产品在数值预报模式以及气候变化研究中具有很重要的应用价值,但是应用效果的好坏往往受产品精度的制约。使用长达4年的卫星观测资料,通过MWRI TPW业务产品和无线电探空及专用传感器微波成像仪(SSMIS) TPW业务产品的比较,对MWRI TPW产品(包括轨道产品、日产品和月产品)的质量进行检验。结果表明,轨道产品和地面实际观测的探空数据的平均相对误差在7%左右,均方根误差为2.6 mm;日产品和SSMIS日产品的均方根误差约为3 mm,和探空日产品的均方根误差小于2.1 mm;月产品和SSMIS月产品的均方根误差小于1.3mm。表明FY-3C MWRI TPW业务产品长期以来一直稳定运行且精度较高,具备实际应用潜力。     

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）。     

激光雷达和微波辐射计温湿度廓线与探空数据的对比分析

基于西安泾河国家气象站2021年微波辐射计、西安理工大学研制的大气温湿度廓线激光雷达等设备观测数据反演计算0～10 km 以下的温湿度，通过与探空资料的对比分别评估了微波辐射计和激光雷达的探测性能。结果表明，二者反演的温度均与探空数据具有较好的一致性，激光雷达反演的温度和探空温度的相关系数为0997，均方根误差在15～25 K之间，微波辐射计反演的温度和探空温度的相关系数为0973，均方根误差在15～50 K之间；在反演相对湿度方面激光雷达优于微波辐射计，激光雷达反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0964，均方根误差在5%～15%之间，微波辐射计反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0632，均方根误差在20%左右。     

北京MST雷达功率谱密度处理算法改进

北京MST（mesosphere-stratosphere-troposphere,中间层-平流层-对流层）雷达是我国“子午工程”一期中探测大气动力结构的独特大型设备。雷达自2011年建成以来,已获取较好的大气风场数据,但在其他要素提取方面仍有改进需求。从噪声电平估算与目标回波识别这两个关键步骤改进雷达原始功率谱密度处理算法,以期得到更准确的大气要素信息。在噪声电平估算方面,提出应用对数-线性拟合方案快速实现客观分析法,与二分法方案差值的标准差为0.43 dB,表明对数-线性拟合方案能兼顾时效性与准确性。改进后的数据处理算法能够精确识别目标回波。利用改进算法处理2012年1—12月数据结果与雷达、探空以及ERA5再分析数据进行比较,各高度纬向风与探空测值的均方根误差均为2~3 m·s-1,优于雷达产品和探空测值均方根误差（3~4 m·s-1）,信噪比、谱宽和垂直速度质量也有明显提高,表明改进算法可靠、有效且相对易于实现。     

FY-3C/VIRR海表温度产品及质量检验

国家卫星气象中心FY-3C/VIRR（visible and infrared radiometer,可见光红外扫描辐射计）海表温度产品在云检测产品的基础上,采用多通道MCSST（multichannel SST）算法进行晴空区海温反演。该文详细介绍了海表温度产品算法、产品设计、质量控制及质量检验方法。FY-3C/VIRR海表温度产品包括5 min段原始投影海温和5 km全球等经纬度投影海温。设计逐像元的海温质量标识,将海温像元分为优、良、差3个等级,用户可根据应用目标选择海温的质量等级。与日最优插值海温OISST（optimum interpolation SST）相比,FY-3C/VIRR 2015年1月—2019年12月的5 min段海温质量检验结果表明:质量等级为优的海温,白天和夜间的偏差分别为-0.18℃和-0.06℃,均方根误差分别为0.85℃和0.8℃;白天海温均方根误差有季节性波动,夏季有的月份均方根误差大于1℃（如2015年7月、2016年7月和2019年7月）;在海温回归系数不变的条件下,夜间海温偏差的季节性波动与星上黑体温度相关显著。从一级数据质量、定位、业务运行状况等方面讨论引起海表温度产品异常的原因,为FY-3C/VIRR历史数据定位、定标和产品重处理及用户应用提供重要的参考信息。     

阿尔山地区积雪深度微波遥感反演算法的改进与验证

利用阿尔山地区多年实测雪深数据评估3种微波遥感雪深数据,即星载微波成像仪AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS）和AMSR-2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2）的积雪产品、国内学者建立的中国雪深数据集,在该地区的适用状况,并建立新的雪深反演算法。1981～2014年的中国雪深数据集和阿尔山站点实测雪深统计的积雪日数和最大积雪深度具有较好的一致性,尤其是在2000年以后。AMSR-E和AMSR2雪深数据年变化与实测雪深变化趋势一致,与实测雪深数据相关系数超过0.60,不过具体雪深数据变化幅度远高于实测数据,致使两者之间的均方根误差高达13.0 cm。中国雪深数据集在阿尔山地区与实测雪深相关系数超过0.65,两者之间均方根误差为6.3 cm。结合星载微波观测亮温与实测雪深建立适合阿尔山地区的雪深反演算法,验证分析显示反演结果与实测雪深相关系数为0.77,两者的均方根误差减小为4.7 cm,优于本文评估的3种微波遥感雪深数据。     

One-Dimensional Variational Retrieval of Temperature and Humidity Profiles from the FY4A GIIRS

A physical retrieval approach based on the one-dimensional variational(1 D-Var) algorithm is applied in this paper to simultaneously retrieve atmospheric temperature and humidity profiles under both clear-sky and partly cloudy conditions from FY-4 A GIIRS(geostationary interferometric infrared sounder) observations. Radiosonde observations from upper-air stations in China and level-2 operational products from the Chinese National Satellite Meteorological Center(NSMC)during the periods from December 2019 to January 2020(winter) and from July 2020 to August 2020(summer) are used to validate the accuracies of the retrieved temperature and humidity profiles. Comparing the 1 D-Var-retrieved profiles to radiosonde data, the accuracy of the temperature retrievals at each vertical level of the troposphere is characterized by a root mean square error(RMSE) within 2 K, except for at the bottom level of the atmosphere under clear conditions. The RMSE increases slightly for the higher atmospheric layers, owing to the lack of temperature sounding channels there.Under partly cloudy conditions, the temperature at each vertical level can be obtained, while the level-2 operational products obtain values only at altitudes above the cloud top. In addition, the accuracy of the retrieved temperature profiles is greatly improved compared with the accuracies of the operational products. For the humidity retrievals, the mean RMSEs in the troposphere in winter and summer are both within 2 g kg^–1. Moreover, the retrievals performed better compared with the ERA5 reanalysis data between 800 h Pa and 300 h Pa both in summer and winter in terms of RMSE.     

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。     

An Operational Precipitable Water Vapor Retrieval Algorithm for Fengyun-2F/VISSR Using a Modified Three-Band Physical Split-Window Method

The Visible and Infrared Spin-Scan Radiometer(VISSR) onboard the Fengyun-2(FY-2) satellite can provide valuable thermal infrared observations to help create a precipitable water vapor(PWV) product with high spatial and temporal resolutions. The current FY-2/VISSR PWV product in operation is produced by using a traditional two-band physical split-window(PSW) method, which produces low quality results under dry atmospheric conditions. Based on the sensitivity characteristics of FY-2 F/VISSR water vapor channel and two split-window channels to atmospheric water vapor, this study developed a new, robust operational PWV retrieval algorithm for FY-2 F to improve the operational precision of the current PWV product. The algorithm uses a modified three-band PSW method, which adds a scale for the water vapor channel in the improved three-band PSW method. Integrated PWV products from the radiosonde data in 2016 are used here to validate the precision of the PWV retrieved by the modified three-band and traditional two-band PSW methods. The mean bias, root mean square error(RMSE), and correlation coefficient of the PWV retrieved by the modified three-band PSW method are 0.28 mm, 4.53 mm, and 0.969, respectively. The accuracy is much better than the PWV retrieved by the two-band method, whose mean bias, RMSE, and correlation coefficient are 12.67 mm, 29.35 mm, and 0.23. Especially, in mid-or high-latitude regions, the RMSE of the PWV is improved from 10 to 2 mm by changing the inversion in the two-band method to the modified three-band PSW method. Furthermore, the modified three-band PSW results show a better consistency with the radiosonde PWV at any zonal belt and season than the two-band PSW results. This new algorithm could significantly improve the quality of the current FY-2 F/VISSR PWV product, especially at sites where the actual PWV are lower than 15 mm.     

长时间序列多源土壤湿度产品在中国地区的比较分析

研究利用实测数据对遥感产品(ECV CCI)、全球陆面同化系统产品(GLDAS/CLM、NOAH2.7、NOAH3.3、VIC、MOSAIC)、再分析资料(ERA-Interim、NCEP/DOE)等不同来源的8套长时间序列土壤湿度产品进行时空比较。结果表明:上述产品均可以模拟出中国不同区域土壤湿度的空间分布;从各产品平均态与实测数据的偏差、均方根误差、相关系数统计结果来看,NOAH模式和ERA-Interim表现最好,MOSAIC和NCEP/DOE与实测相差较大;从区域尺度上来看,所有产品在东北区域表现最好,在华南、西南南区和西北西区较差;ERA-Interim有效的模拟了土壤湿度的年际变化。     

上海市土地利用资料优化方案对WRF模式模拟高温过程的影响

在WRF模拟中,默认的土地利用数据与实际土地利用情况差异较大,因此会影响模式的模拟效果。为此,许多学者提出了更新城市土地利用数据的方案。最简单的方法是仅就城市建成区面积进行修正。但因城市地表具有非均匀性,进而又提出了将建成区进一步精细化分类。然而,在研究土地利用资料对WRF模式影响的文献中,绝大多数研究仅是就某种资料更新前后的模拟效果进行比较,并未将城市面积改变、城市非均匀性这两个因子进行区分。本文综合考虑了面积修正与精细化分类这两个因子,根据面积修正方案和两种精细化方案生成了3种土地利用的优化数据,并结合默认土地数据共设置了4个算例对上海市2018年8月和2019年8月两次高温天气过程进行了模拟,通过对结果进行比较分析发现:1）对WRF土地利用数据进行优化后,改善了温度、相对湿度和风速的模拟效果。2）城市建成区面积是影响温度最关键的因子,面积修正使温度的平均均方根误差（RMSE）降低了0.86°C,在此基础上的精细化分类使平均RMSE最多降低了0.04°C。3）城市的精细化分类是影响风速和相对湿度的主要因子,面积修正使风速的平均RMSE仅降低0.04 m/s,而精细化分类可使其RMSE再进一步降低最多0.19 m/s;面积修正使相对湿度的平均RMSE仅降低0.23%,而精细化分类可使其RMSE再进一步降低最多2.25%。4）总体说来,精细化分类方案在一定程度上考虑了城市的非均匀性,因此对于温度、相对湿度和风速模拟结果的改善程度更大,且分类越细致,效果越好。     

CFSv2在湖北省梅雨特征量延伸期预报中的应用

利用NCEP的气候预报系统第二版(CFSv2)提供的逐日降水模式资料,采用集合预报方法开展区域性夏季降水预报,使用出入梅日期均方根误差(RMSE)、准确率(ACCU),梅雨期长度均方根误差(RMSE)及梅雨雨强距平符号一致率(Pc)等3种方法评估模式资料对湖北省梅雨特征量的预报能力。结果表明:入梅预报提前13 d的ACCU可达0.5以上、RMSE小于3 d,出梅预报提前14 d的ACCU可达0.5以上、RMSE小于3 d,梅雨期长度预报提前14天的RMSE小于5 d,梅雨雨强预报提前14 d的Pc可达0.5以上。梅雨特征量总体预报时效为14 d左右,CFSv2模式资料对区域性夏季降水在梅雨延伸期时段表现出一定的预报技巧。