全球海洋大气柱水汽含量遥感融合数据产品生成

本研究利用国际在轨SSMIS、WindSat、AMSR-E、ASMR2和国产HY-2A微波辐射计多源遥感大气柱水汽含量观测数据,基于最优插值算法,生成了2003－2015年的全球海洋每日0.25°高分辨率大气柱水汽含量多源遥感融合产品,以及2012－2015年未使用HY-2A微波辐射计数据的全球海洋每日0.25°遥感融合产品。利用无线电探空仪水汽含量观测数据,对生成的全部全球海洋大气柱水汽含量融合产品进行精度检验,结果表明,总体上,13年间均方根误差和标准差优于3 mm,平均偏差优于0.6 mm,平均绝对偏差优于2 mm,相关系数优于0.98;使用HY-2A微波辐射计数据产品会使融合结果的精度出现微小的降低;AMSR2和HY-2A微波辐射计数据的联合使用对于替代AMSR-E数据具有积极意义。     

基于海岛站探空资料的 WindSat海洋大气可降水量产品检验

利用时空匹配的15个海岛站的探空资料对WindSat 2007—2015年的海洋大气可降水量产品(total precipitable water,TPW)进行了检验,并分析了造成两者差异的原因。结果表明:WindSat反演的海洋大气可降水量产品与探空比对的一致性较好,两者平均偏差为-0.43mm,均方根误差为3.14mm,标准偏差为3.11mm,相关系数达到了0.98;WindSat在中高纬度地区反演效果较好,均方根误差在各个站点均小于3mm;在低纬度地区WindSat反演精度较差,均方根误差大于5mm。低风速对WindSat可降水反演精度影响较大;海面温度和云中液态水含量与大气可降水量产品之间无明显相关关系;WindSat反演精度随纬度降低下降明显;利用白天探空释放所得到的水汽数据存在干性偏差。     

主流海表风场资料在舟山群岛近海的性能评估

再分析风场资料已广泛应用于我国舟山群岛海域可再生能源评估、海洋灾害预防决策以及港口运维和船舶运输等涉海发展领域,然而不同业务机构所提供的再分析数据在舟山近海的性能表现不一,严重阻碍了此类数据的有效应用。基于2018年全年单点浮标观测资料,综合评价了舟山群岛近海面(10 m)风场的长期变化趋势,并利用误差分析和风玫瑰图等统计工具对6种主流海表风场再分析资料,包括:ECMWF第五代全球大气再分析数据(the 5th generation ECMWF atmospheric reanalysis,ERA5)、NECP第二版全球高分辨率再分析数据(climate forecast system version 2,CFSv2)、美国宇航局物理海洋学分布存档中心的多卫星融合资料(cross-calibrated multi-platform,CCMP)、日本55年再分析数据(Japanese 55-year reanalysis,JRA-55)、第二版现代研究与应用回顾性分析数据(modern-era retrospective analysis for research and applications version 2,MERRA-2)和ECMWF哥白尼大气监测服务再分析数据(the Copernicus Atmosphere Monitoring Service,CAMS)在时间变化特征上进行了对比与评估。研究表明:在综合性能方面,ERA5对风场的再现能力最优,其次为JRA-55;在要素可信度方面,ERA5对风速的再现情况相对较优,而CFSv2的风向再现情况较好;风场产品在不同季节的模拟能力有所差异;不同风场产品在不同风速区间的重构能力也有所不同;在全年风向分布方面,各再分析资料都存在显著的东向偏差。研究结果为不同应用场景下风场资料的选取提供评估依据,并为进一步开发适用于舟山群岛近海的高精度长周期风场数据产品奠定基础。     

基于Landsat8TIRS数据的海表温度反演算法对比

海水表面温度是研究气候变化的重要参数,具有重要研究意义。为了选出适用于近海海域的最优温度反演算法,本文基于Landsat8卫星遥感数据,以北部湾海域为研究区,对比分析了包括辐射方程传输法（RTM）、单窗算法（MW）、单通道算法（SC）、线性劈窗算法（SW1）和非线性劈窗算法（SW2）在内的海表温度反演算法的反演精度并进行了敏感性分析。同时本文利用劈窗协方差−方差比值法（SWCVR）来反演大气水汽含量数据,减少了温度反演过程中对外部数据的依赖,研究结果表明：（1）基于Landsat8 TIRS数据的SWCVR法进行大气水汽含量反演的效果较好,误差约在0.5 g/cm2;（2）与实测海温数据相比SW2与SC算法精度较高,误差约为0.6 K;RTM与SW1算法次之,误差约为1.6 K与1.9 K;MW算法精度较低,误差约为2.5 K;（3）与AVHRR SST产品进行相比两种劈窗算法的精度较高,误差约为1 K和1.3 K,SC算法精度较劈窗算法略低,误差约为1.4 K左右,RTM与MW算法精度较低,误差约为2 K与3 K;（4）SW2算法对参数的敏感性最低,其次是SC算法、SW1算法与MW算法,RTM算法的敏感性最高。     

基于参考站改正信息的PPP实时水汽反演方法

常规精密单点定位实时反演水汽,存在精度低或稳定性差等问题,因此提出了一种基于参考站改正信息的PPP实时水汽反演方法。首先利用参考站的天顶对流层延迟解算观测值改正信息,然后对流动站共视卫星的观测值进行误差改正,利用IGU预报星历和钟差产品,采用PPP算法进行实时水汽反演。以中国香港HKSC为流动站,分别选取中国台湾TWTF和中国香港HKWS作为参考站,开展参考站辅助的PPP实时水汽反演试验。结果表明,分别以无线电探空数据和ECMWF数据为参考,本方法4个时段的平均标准差分别为1.9 mm和2.9 mm;相比基于IGU的常规PPP实时水汽反演方法,精度分别提升60%和51%。本方法参考站的选择不受距离限制,精度与使用IGS事后精密星历的PPP水汽反演基本一致,相比常规PPP和相对定位方式的实时水汽反演具有明显优势。     

HY-1卫星海温反演的误差分析

分别利用GTS船舶报海温数据和NOAA卫星海温数据分析了HY-1卫星海温反演误差。结果显示,对于GTS海温数据,RMS为1.26℃;对于NOAA卫星海温数据,RMS为0.94℃。影响HY-1卫星海温反演精度的主要因素为大气中的水汽吸收和云覆盖。另外,对HY-1卫星海温反演中的大气校正和云检测技术的改进进行了探讨。     

基于走航观测数据的ERA5南海北部夏季短波辐射收支评估

海表短波辐射收支是海–气界面能量交换的重要物理过程。本研究利用2019年南海北部夏季科考航次的走航观测数据,评估了ERA5再分析数据的海表短波辐射通量收支。结果表明,ERA5的向下短波辐射相比观测偏小,11时和15时(北京时间)的偏差最大,可达-100 W/m²。与此同时,ERA5的海表反照率整体偏低,其中高太阳高度角时段偏差较小,约为-0.03,低太阳高度角时段偏差较大,约为-0.15。向下短波辐射和反照率的偏差共同造成ERA5白天平均海表净短波辐射通量比观测偏小约25.4 W/m²;其中,反照率低估抵消了约50%向下短波辐射偏差的贡献。研究表明,在不同大气透射率情况下,ERA5的海表辐射收支偏差存在不同表现。ERA5海表反照率的低估可能与其采用的参数化方案在南海北部的适用性不足有关。基于观测本研究也给出了一个简单的参数优化方案。     

基于现场的卫星高度计定标技术研究

卫星高度计数据的广泛应用离不开准确的现场定标检验工作。在青岛千里岩海上试验的基础上,分别使用GNSS浮标法和潮汐法对Jason-2卫星高度计进行了定标。其结果显示:(1)GNSS浮标法使用高精度GNSS数据处理软件GAMIT/GLOBK及其Track模块,对GNSS浮标数据进行高精度处理,得到的高度计偏差为+195.7 mm,该方法可以消除大地水准面和潮位的影响,精度较高;(2)在潮汐法中,利用FVCOM海洋模式模拟了千里岩周边的潮位,并对比了GNSS浮标测得的潮位结果,二者的标准偏差达到了1.3 cm,满足高度计定标的要求,结合EGM2008计算的大地水准面和平均动力地形,得到的高度计偏差结果为+150.9±35.1 mm,该方法受限较多,精度较差。但两种方法最终得到的高度计偏差与国际其他定标场的结果相当。     

四种全球大洋水汽数据产品的比较分析*

文章比较了卫星专用传感器微波成像仪/探测仪(SSM/I&SSMIS)、遥感系统数据集(RSS V7R01)、欧洲中期天气预报中心第5代再分析数据(ERA5)和现代回顾分析的研究与应用第2版数据(MERRA-2) 4种观测和再分析资料在刻画全球大洋水汽气候态中的异同点, 初步探究了不同尺度的大气柱水汽总量(TCWV)的变化特征和长期趋势。研究结果表明, 4种数据TCWV的空间分布、季节和年际变化较为一致。从1988至2018年, TCWV总体呈增加趋势, 其中热带海洋的年际变化显著, 增加趋势较强, 且和厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)高度相关。利用再分析数据做短时间(如1991—1997年)的TCWV趋势分析时要慎重使用ERA5和MERRA-2的数据。在研究热带区域长期水汽变化趋势时, 需谨慎使用MERRA-2的数据。     

台风条件下ERA5再分析数据对中国近海适用性评估

2019年第9号台风“利奇马”是自1949年以来在浙江登陆的第三强台风,对中国近海沿岸地区造成了巨大的经济损失以及人员伤亡。为了研究ERA5再分析数据在渤黄东海的适用性,本文利用统计方法,针对台风“利奇马”期间位于渤海（QF104）、黄海（QF108）和东海（QF5003）的三套浮标观测数据对ECMWF最新推出的ERA5再分析数据进行评估分析。评估结果表明：1） ERA5再分析风速、风向、有效波高数据与浮标观测数据的匹配度较好,平均周期与海面温度数据次之;2）ERA5再分析平均波向数据相对平滑,而实测数据波动性大,两者之间的相关性有待进一步提高。     

重复轨道模式InSAR测高中大气水汽影响研究

对流层大气水汽引起的信号延迟是影响重轨In SAR高程测量精度的主要因素之一。为了研究大气水汽对重轨In SAR测高精度的影响及基线估计的校正作用,仿真不同分布模式的水汽模型,对SAR主、辅数据进行干涉处理,反演受水汽影响高程并统计分析控制点高程误差。实验结果表明:在7km×7km的SAR数据成像范围内,当水汽含量分布均匀时,控制点测量精度与无水汽影响高程精度相当,当水汽含量分布在0.142~0.283cm和0~0.502cm时,控制点高程中误差分别为9.84m,21.01m,即在In SAR测高中,基线估计可以校正均匀水汽等系统噪声,但是当水汽分布不均匀时,基线估计不能很好抵消水汽影响,且水汽变化越大,测高误差越大,需要根据外部水汽数据消除水汽对In SAR测量的影响。     

海洋表面大气下行辐射遥感估算

在海-气相互作用研究中,大气下行辐射的准确估算具有重要意义。在气象站点分布密集的地区,大气下行辐射可通过常规的仪器测量获取。但海洋表面布点成本高,维护比较困难,严重影响我们对海区辐射特征的认识和了解。遥感可提供良好的时空连续性和多层次数据,是研究大气下行辐射的有效手段。本文模拟了不同大气条件下海表的长波下行辐射,考虑到大气下行辐射不仅与所在层的大气有关,还受临近大气层的影响,我们通过增加大气水汽含量重新参数化大气比辐射率,改进Brutsaert模型,建立基于MODIS数据遥感估算海洋表面大气下行辐射的模型,并利用"中国近海海洋综合调查与评价"项目中黄海区观测的海-气通量观测资料对所提出的模型进行检验。结果表明,本文所改进的参数化模型在模拟数据中的均方误差(RMSE)为11.2 W/m~2;在实际数据验证中,RMSE为20.9 W/m~2;模型的精度基本达到了海-气作用研究中对瞬时大气下行辐射的精度要求。     

东海区海洋观测站GPS数据质量检核和分析

利用TEQC软件对中国沿海GNSS业务化观测系统东部海区20个观测站2009-2015年的GPS连续观测数据进行质量检测,分析多路径效应(MP)与周跳比(o/slps)和信噪比(SNR)的相关性。分析结果表明:受接收机性能老化影响,观测数据质量整体呈下降趋势;多路径效应与周跳比和信噪比存在较强的负相关;观测数据质量对解算结果精度有一定影响,剔除多路径效应较大的卫星观测数据可有效提高解算精度。     

黄河三角洲一次非中气旋龙卷观测分析

利用区域气象观测站、欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）第五代大气再分析数据集（ECMWF Reanalysis v5,ERA5）、风廓线组网产品、S波段新一代天气雷达（S-band Doppler weather radar in China New Generation Weather Radar Network,CINRAD/SA）和X波段相控阵天气雷达（X-band phased array weather radar,XPAR）等资料,对2021年8月10日发生在黄河三角洲的3个EF0—EF1级非中气旋龙卷过程进行了详细分析。结果表明：（1）此次龙卷天气发生在高空干冷西北气流、低层横槽前暖脊和地面倒槽涡旋背景下,强烈的对流不稳定、0~6.0 km深厚层垂直风切变、大的低层湿度和接近1 000 m的抬升凝结高度,是此次弱非中气旋龙卷生成的有利环境条件;不利的条件是0~1.0 km低层垂直风切变非常弱。（2）海风锋、阵风锋触发对流,横槽分裂南下使上升运动加强;龙卷风暴影响时,临近区域气象观测站要素表现出明显变化,但风场的辐散特征表明观测站附近的大风还与风暴下沉气流有关。（3）龙卷母风暴为多单体合并、后向传播型风暴,双龙卷的形成与单体合并发展有关;雷暴下沉气流形成的阵风锋（出流边界）与海风锋合并使气旋性小尺度涡旋加强,当该小尺度气旋遇到经单体合并后发展加强的上升运动时,旋转运动进一步增强,从而激发了第3个龙卷。（4）CINRAD/SA只观测到气旋性涡旋和风暴顶辐散;XPAR在双龙卷期间观测到强切变和龙卷碎片特征,相关系数低值区明显。     

ERA-Interim和ERA5再分析数据在江苏区域的适用性对比研究

基于江苏省73个国家级自动气象观测站和3个高空探测站的观测数据,对比研究了ERA-Interim和ERA5两套再分析数据在江苏区域的适用性。结果表明:无论是地面气象要素还是高空气象要素,ERA5再分析数据的适用性均优于ERA-Interim再分析数据,特别是ERA5再分析数据中的2 m气温及2 m相对湿度相对于ERA-Interim再分析数据体现出系统性的改进,相关系数的提升超过0.4。两套数据的小时降水量与观测之间均存在相对较大的误差,在实际使用中需谨慎。ERA5再分析数据与观测数据在一致性及误差方面存在较为显著的时空变化特征,该数据在夏季的适用性低于其他季节,在空间上夏半年体现了明显的南北分布特征,与之对应,ERA-Interim再分析数据没有显著的时空分布特征。采用新一代的ERA5再分析数据对江苏区域的天气/气候进行研究/预报具有潜在的优势。     

2020年5月山东强对流天气特点及成因

2020年5月山东共出现13次强对流天气过程,其中8次出现冰雹,共15市（93.8%）81站（65.9%）出现降雹,单站最大降雹次数为4次。10次出现10级以上雷暴大风,5次出现短时强降水,强对流次数之多、范围之广、强度之大、灾害之重为近10年少见。其中,“5 ·17”强对流天气过程最为剧烈,其冰雹范围之广非常罕见,最大冰雹直径为4.5 cm,最大风速达36.6 m ·s^-1（12级）,最大雨强达56.9 mm ·h^-1。利用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）第五代大气再分析数据集（ECMWF Reanalysis v5,ERA5）和加密自动气象观测站、多普勒天气雷达、闪电定位等资料,对2020年5月山东强对流天气特点及强对流多发的原因进行分析,并以“5 ·17”强对流天气过程为例,对雷达回波特征和风暴内的垂直运动进行剖析。结果表明：（1）副热带高压强度偏强,一方面有利于其外围的西南暖湿气流到达山东,另一方面阻挡西风带系统,导致前倾槽强度偏强,长时间维持在山东上空;500 hPa异常偏强的暖高压脊前西北气流携带的冷空气叠加在850 hPa偏强的暖温度脊上空,造成山东上空长时间为位势不稳定大气层结。（2）在上述有利的天气背景下,山东上空水汽充沛,对流有效位能偏大,冀鲁豫3省交界处气旋式辐合偏强,鲁中地区稳定存在一条辐合线,容易触发产生强对流天气,造成山东5月强对流天气频发。（3）对流风暴高度组织化、区域性的超级单体群以及一条长度超过500 km的强飑线是造成“5 ·17”强对流的直接原因,对流风暴内部的上升速度高达28 m ·s^-1。     

大西洋上四个爆发性气旋的云微物理参量垂直分布特征分析

利用CloudSat卫星数据处理中心(CloudSat Data Processing Center,CloudSat DPC)提供的CloudSat卫星数据、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的ERA5再分析资料和美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)提供的Aqua卫星可见光云图,对冬春季发生在大西洋上四个爆发性气旋个例的云微物理参量垂直分布特征进行了分析。结果表明:爆发性气旋中心云系多为层积云或积云,中心外围云系以雨层云为主,雨层云外部往往伴随着相似高度的高层云,气旋冷锋云带内以雨层云、高层云和高积云为主,冰粒子出现的最低高度与0℃等温线高度几乎重合;冰粒子有效半径随高度的增加而减小,而冰粒子数浓度随高度增加而增大;冰水含量大值区主要位于雨层云中部;液态水主要分布在高层云和层积云底部,冬季爆发性气旋个例内的液态水含量大于春季。     

南半球平流层大气环流的若干特点

利用欧洲中期预报中心(ECMWF)5°×5°格点场南北半球6层位势高度场资料计算分析了南半球平流层100hPa平均地转西风随纬度的分布特点、平均地转西风季节变化特点、厄尔尼诺年前后西风廓线形态差异计算分析了南半球位势高度对纬向平均的偏差,分析了超长波的分布特征.以上结果均与北半球同期计算结果作了对比比较,指出了南北半球大气环流在这几方面的异同点.     

高度计大气湿度校正的方法及其应用分析

大气中水汽造成的路径延迟的测量误差是目前卫星高度计存在误差的重要原因,这种误差对高度计数据的分析应用产生很大的影响.介绍了高度计大气湿度校正的2种方法,并对它们的结果做了比较.最后分析了大气湿度校正对高度计数据应用的影响.     

青岛近岸一次海陆风过程中大气波导成因的数值研究

采用新一代区域大气数值模式WRF对2006年8月21日青岛地区一次典型的海陆风过程中的大气波导现象进行了详细的数值模拟研究,以探究海陆风过程中大气波导的形成机理。WRF数值结果较好地再现了海陆风及大气波导的发生发展过程。基于高时空分辨率的WRF数值模拟结果,对海陆风过程中大气波导的形成机制进行了详尽的分析,结果表明:湿度突变层的存在是导致波导发生的主要因素,此次波导过程无逆温层的存在;波导随海风的出现而形成。午后,海陆温差增大,海风在海陆热力性质差异的驱动下形成,并将大量水汽带到近岸,使近岸底层大气相对湿度增大,陆上暖干空气在海风环流作用下向海洋一侧平流,最终在海洋上空下沉,海洋大气边界层发展成为具有稳定层结的热内边界层;同时,下沉的干空气与底层湿空气形成较大的水汽垂直梯度,有利于大气折射指数随高度减小,形成大气波导。海风环流减弱至陆风环流形成发展后,水汽垂直混合均匀,大气波导随之减弱、消失。地形因素对波导的形成作用显著,地形的阻挡使海风携带的大量水汽在向海一侧积聚,在海风环流作用下波导形成于陡峭地形向海一侧。