两种数值模式资料的平均海平面气压和地面风速在中国区域的评估

利用中国气象局国家级自动站(2 421个)的观测资料, 分别对2012年的ECMWF(欧洲中期数值预报中心)和JMA(日本气象厅)数值模式资料的平均海平面气压和地面风速在中国地区的适用性进行了对比研究.结果表明:两种数值模式资料均能在一定程度上反映观测资料所具有的时空分布特征, 东部地区的适用性均要高于西部地区. 对于平均海平面气压, 在西南地区JMA比ECMWF资料更接近实际观测; 而在其他地区, 两种数值模式资料都较接近实际观测, 冬季的结果比夏季好. 对于地面风速, 这两种数值模式资料各具优势.在中国东南部地区, JMA相对于ECMWF的地面风速资料更接近实际观测值, 而在中国西部地区, 则相反.就8个时次的年变化而言, ECMWF资料的年变化趋势与观测资料更为一致, 而JMA资料的地面风速大小与观测资料更为接近.     

基于微波亮温及集合Kalman滤波的土壤湿度同化方案

基于集合Kalman滤波及SCE-UA(shuffled complex evolution)算法发展了能够直接同化微波亮温的土壤湿度同化方案. 该方案以陆面过程模式CLM 3.0中的土壤水模型作为预报算子, 以辐射传输模型作为观测算子. 整个同化过程分为参数优化和土壤湿度同化两个阶段, 利用SCE-UA算法优化辐射传输模型中难以确定的植被光学厚度参数和地表粗糙度参数, 并利用优化参数作为观测算子的模型参数进行同化. 通过人工理想试验表明该同化方案可以明显改善表层土壤湿度的模拟精度, 并且对深层土壤湿度的模拟也有一定程度的改善; 利用AMSR-E亮温(10.65 GHz垂直极化)所进行的实际同化试验表明顶层(0~10 cm)土壤湿度同化结果与观测的均方根误差(RMSE)由模拟的0.05052减小到0.03355, 相对减小了33.6%, 而较深层(10~50 cm)平均减小了20.9%. 这些同化试验显示该同化方案的合理性.     

直方变差图理论在卫星产品质量检验空间配准中的应用

将直方变差图中的"驻点"理论引入卫星产品质量验证中,用于解决不同资料对比中的空间配准问题.提出了直方变差图理论用于卫星资料质量检验中驻点、边界点的定义以及应用原理,以中国风云2号C星海面温度产品为例,对这种方法进行了应用试验,结果表明,可以减少卫星产品检验空间配准过程中由于降尺度(downscaling)或升尺度(upscaling)导致像元性质改变而引入的伪误差;通过卫星资料与离散常规观测资料的比对,可以不严格进行空间配准,也可得到相对准确的精度检验结果.     

中国区域不同深度土壤湿度模拟和评估

利用FY-2静止气象卫星逐小时降水估计产品和地面入射太阳辐射反演产品,利用NCEP/NCAR再分析数据集中的地面气温、湿度、气压和风速数据,构造中国区域高时空分辨率的大气强迫场,驱动CLM3.0陆面模式模拟得到了2005年7月至2010年6月中国区域10 km分辨率的日平均土壤湿度数据集.通过与中国农气观测站土壤湿度数据进行比较分析,结果表明:在0～10 cm和10～20 cm深度上,模式模拟的土壤湿度结果从空间分布和时间变率上均与观测数据有很好的一致性,在70～100 cm深度上,空间分布有较好的一致性,但模式模拟结果的时间变率较小.按照气候特点将中国分为8个区域,分析了区域平均土壤湿度的时间变化规律,中国西北和西南地区有很好的一致性,东北和华北地区次之.     

CRTM微波亮温模拟对地表和云参数的敏感性分析

利用快速辐射传输模式CRTM研究了微波地表发射率和微波亮温对地表参数和云参数的敏感性问题。首先利用实测的云南思茅地面和探空资料,通过CRTM正演了12个微波通道的地表发射率和亮温,与AMSR-E卫星亮温资料进行对比,分析了模拟亮温的正演误差,研究了地表参数对微波地表发射率模拟的敏感性,并重点分析了微波亮温对地表和云雨参数的敏感性。结果表明,地表参数中土壤湿度、地表温度和植被覆盖度三者对CRTM模拟亮温影响较大,而模拟微波地表发射率主要受土壤湿度和植被覆盖度的影响;有云雨存在时,降水云比非降水云的影响大。6种云中,雨云对模拟的影响最大。晴空条件下,大部分通道的正演亮温误差在3 K以内,垂直极化较水平极化误差小。低频通道比高频通道受地表参数影响大,受云雨影响小,垂直极化比水平极化更稳定。其中10.65 V通道几乎不受云雨影响,但对地表参数非常敏感。     

EnKF中误差协方差优化方法及在资料同化中应用

集合卡尔曼滤波 (the Ensemble Kalman Filter,简称EnKF) 中将预报集合的统计协方差作为预报误差协方差,但该估计可能严重偏离真实的预报误差协方差,影响同化精度。基于极大似然估计理论,发展了一种优化预报误差协方差矩阵的实时膨胀方法,即MLE (the Maximum Likelihood Estimation) 方法。利用蒙古国基准站Delgertsgot (简称DGS站) 观测资料,基于EnKF方法和MLE方法,在通用陆面模式 (the Common Land Model,简称CoLM) 中同化了地表温度和10 cm土壤温度观测资料,建立了土壤温度同化系统。结果表明:MLE方法对地表温度和各层土壤温度 (尤其深层土壤温度) 的估计比EnKF方法准确。考虑到浅层和深层土壤温度的差别,在实施MLE方法时对浅层和深层土壤温度采用了不同的膨胀因子。对比膨胀因子为单一标量时的结果,多因子膨胀能缓解深层土壤温度的不合理膨胀,改善同化效果。     

基于静止气象卫星观测的降水时间降尺度研究

高分辨率降水时空分布估计对于陆面数值模拟和同化,天气、气候与环境及其相关领域研究具有重要意 义。长时间序列降水分布常使用时间和空间插值技术进行估计。本文提出了一种基于每小时静止卫星云图云分类 信息的累积降水估计时间加权插值方法,它通过利用高时空分辨率静止卫星云图所反映的云的变化,与卫星降水 估计和地面观测降水相结合,以获得时空分布比较合理的地面降水分布。将该方法应用于FY2C 云图和国家卫星 气象中心FY2C 的6 小时降水估计业务产品,得到FY2C 卫星发射(2005 年)以来具有10KM空间分辨率以及1 小 时分辨率的降水数据集,并利用中国区域自动雨量观测资料对该降水估计数据集进行检验和评估,以表明该方法 的合理性。     

基于动态阈值法的NOAA系列卫星云检测结果检验

采用我国地面报资料、国际船舶报资料和云卫星(CloudSat)产品,分别对多通道动态阈值云检测方法的云检测结果进行了检验。结果表明,动态阈值云检测方法可用于长时间序列卫星观测数据的云检测,不仅运行速度较快,可实现全自动,且精度较高,陆地上空云检测准确率为82.8%(地面报资料),海洋上空云检测准确率为91.5%(船舶报资料)。此外,还利用CloudSat资料检验不同观测时间差对NOAA系列卫星云检测结果检验的影响。     

一种人工神经网络云分类方法的改进与应用

采用2005—2009年FY-2C静止气象卫星可见光和红外自旋扫描辐射计的红外1(IR1)、红外2(IR2) 和水汽 (WV) 亮温资料,选取2449个云分类样本。设计两层嵌套的前向传递后向反馈 (BP) 人工神经网络模型,第1层网络选取IR1,IR2,WV亮温及IR1与WV亮温差和IR2与WV亮温差5个特征量,第2层网络选取特征量IR1与IR2亮温差,两层网络都采用一层隐含层且带有附加动量法的简单网络,降低了网络的冗余度。误差分析表明:嵌套BP人工神经网络模型的分类准确率在中云和薄卷云这两类上分别提高了42.7%和11.3%,整个分类模型的平均平方误差和标准化平均平方误差分别降低了6.1%和44.7%,相关系数提高了3.4%。通过3个个例的对比分析发现,嵌套模型的分类结果比传统模型的分类结果更合理,特别是在中低云和薄卷云的云量和位置分辨能力上有了较大提高。     

20年时间序列海表温度数据集反演和评价

海表温度是研究海洋表面海气相互作用的一个至关重要的物理参数。为建立长时间序列海表温度数据集,在海表温度反演模型建立过程中还需要考虑卫星之间的差异、卫星仪器随时间的衰减、所采用反演算法模型建立过程中人的主观因素的影响等。为此,针对1989—2008年间NOAA/AVHRR数据特点,发展了统一的海表温度反演模型,并生成了20年时间序列海表温度数据集,空间分辨率达到1km。利用船舶浮标资料和OISST数据对该数据集进行了验证,验证结果表明该数据集均方根误差在1℃左右。最后针对1997/1998年厄尔尼诺事件,用反演的海表温度分析了西太平洋暖池区海表温度距平对这次事件的响应。