广东2022年一次强降水的FY-4A观测及闪电特征

利用FY-4A卫星闪电成像仪LMI、TBB、地基闪电ADTD数据和NCEP-FNL再分析资料等,以2022年5月10日广东一次暴雨过程为例,对两个不同强降水区域对流云团发展演变的观测特征进行了分析。结果表明：中北部清远至九连山南侧的强降水1区属于典型的锋面低槽型暴雨,发生在低槽前部冷暖交汇区,珠江口西侧沿海附近的强降水2区则是暖区西南和偏南气流辐合作用的结果。此个例强降水发生前TBB迅速下降,强降水主要位于对流云团TBB低值中心梯度大值区。对流发展初期TBB逐渐下降到230 K以下,TBB变率较前1 h下降幅度可达-15℃以上,局部可达-30℃,对流云团移动前方的闪电对下一时刻对流的发展移动有很好的指示意义,锋面降水中ADTD较LMI提前出现;成熟阶段TBB大范围下降到220 K以下,局部200 K以下,TBB变率减小,维持在0～-10℃,闪电达到峰值,密集闪电随着TBB≤220 K低值区移动。     

基于FY-4A卫星资料的四川盆地MCC初生和成熟阶段特征

利用高频次FY-4A数据资料,研究了四川盆地2018年中尺度对流复合体MCC(mesoscale convectivecomplex)初生和成熟阶段的卫星云图特征.结果表明,MCC对流云团面积在初生阶段和成熟阶段分别以0～50 pixels(15 min)-1和150～200 pixels(15 min)-1的速率增长...     

一次增雨作业的FY-4A卫星反演分析

本文利用FY-4A卫星对2019年5月四川盆地实施的一次人工增雨减轻空气污染作业条件进行分析,综合分析增雨可播性,判别增雨潜力区和作业高度,为开展人工增雨作业提供可靠的依据,然后利用多普勒天气雷达、地面气象台站、空气质量指数、颗粒物污染物浓度等多种数据资料分析人工增雨作业前后作业云体宏观情况和空气质量、雨量的变化,对其作业效果进行分析。结果表明：(1)5月12日四川盆地西部有云系发展,作业前6小时作业区附近主要为积层混合云,存在大量过冷水,红色对流泡云顶温度约为-30℃,粒子有效半径为15～40μm,作业前0～3小时作业区位于深厚对流降水云边缘,云顶温度约为-40℃,粒子有效半径为7～40μm,作业区南部有大片积层混合云,提供大量过冷水;(2)作业区内,高低空配合的环流场形成了较有利的降水形势,作业云体过冷水丰沛,增雨潜力较好,符合人工播撒催化剂条件,适宜开展人工增雨作业;(3)经过人工增雨作业后,作业区雨量峰值降雨时间延长,总体雨量增加,作业区的AQI从82降到29,PM₁₀从94μg/m³下降到28μg/m³,PM_2.5从49μg/m³降到17μg/m³,而3个对比区没有实施人工增雨作业,空气质量指数持续超标数小时。     

基于FY-4A卫星数据的短时强降水监测预警指标

选取2018—2021年汛期短时强降水天气过程,利用相关性分析、箱线图法和极值统计法,尝试研究FY-4A卫星产品在短时强降水天气过程中的监测预警指标。研究表明：(1)FY-4A卫星多通道数据可以作为短时强降水监测预警的定量化指标予以应用。(2)筛选出相关性较好的13项产品统计出短时强降水的监测预警指标,其中赋值类指标4项,数值判别类指标9项(含辅助指标3项);初步设定13项指标中有9项达标时,短时强降水会发生。(3)在评估基础上完善了指标,监测预警效果有所提高,TS评分提高5.4%,空报率降低2.7%,漏报率降低1.9%。     

FY-4A产品在秦巴山区对流天气中的应用分析

以秦巴山区一次强对流天气过程为例,分析中国新一代静止气象卫星FY-4A多种产品的特征,揭示FY-4A产品在山区复杂地形下,应用于当地对流检测的效果。结果表明：FY-4A的云顶高度、云顶温度产品可以反映出对流初生、平移和成熟的特征,而云高、云温变率效果更加明显,还能有效区分对流成熟和减弱;FY-4A的对流初生产品和闪电产品没有检测到这次强对流天气,只有在对流云水平尺度较大、与环境背景对比明显时才有显示;FY-4A的云顶高度、云顶温度产品及其变率可以作为秦巴山区本地化对流检测和短时强降水预警的支持数据。     

基于FY-4A卫星和随机森林算法的西藏山南市雷电短临预报方法

针对青藏高原地区雷电短临预报缺乏雷达资料的问题,采用FY-4A卫星多通道数据、欧洲中心第5代再分析资料(ERA5)中的对流指数、闪电定位仪资料等多源监测数据,根据雷电的发生、发展机理,提出了18个关键预报因子,利用随机森林算法建立了适用于西藏山南地区的雷电短临预报模型。统计分析各预报因子在有无雷电天气样本中的概率密度分布与随机森林模型得到的特征重要度指标,结果表明提出的预报因子物理意义明确,建立的模型可信度较高。利用随机森林算法分别对未来10 min、20 min、30 min建立雷电预报模型,并与光流外推预报方法进行对比检验,结果表明：随机森林模型预报效果命中率(POD)、临界成功指数(CSI)均高于光流法,空报率(FAR)也相对较低;未来20 min的随机森林预报模型CSI评分最高,整体预报效果最佳。     

基于朴素贝叶斯的FY-4A/AGRI云检测方法

光学遥感云检测是定量遥感和遥感应用的基础, 尝试将朴素贝叶斯的机器学习方法应用于风云四号气象卫星A星(FY-4A)搭载的先进静止轨道辐射成像仪(AGRI)红外通道数据云检测。因辐射物理方法的云检测采用可见光通道导致存在日夜不连续现象,仅选取FY-4A/AGRI载荷7个红外通道的光谱数据,构建10种特征分类,利用正交偏振云-气溶胶激光雷达(CALIOP)与FY-4A/AGRI时空匹配数据,对不同地表类型和不同季节的数据集进行分类训练和验证。与CALIOP数据交叉验证显示除积雪上空云识别准确率约为81%,深海、浅水、陆地和荒漠上空的云识别准确率均高于92%,误判率基本低于10%,总体云识别精度达到90%;与2021年10月和2022年1,4,7月MODIS 2级云检测产品比对,深海、浅水云识别准确率均在88%以上,误判率分别低于3%和10%,夏季云识别效果最佳,总体云识别准确率高达90%。云检测结果不仅得到云、可能云、可能晴空和晴空4种分类结果,还得到每种特征和综合特征云检测分类器的不确定性概率值,这为云和地表相关检测产品提供重要参考。     

基于FY-4A的庐山云海特征及其成因研究

利用FY-4A卫星等资料分析了2019—2021年的19次庐山白天云海过程（12个传统云海和7个瀑布云过程）,研究了庐山云海特征及其形成机制,评估了卫星资料在云海识别中的应用。研究表明：FY-4A可见光云图可基本辨识庐山云海范围及宏观演变特征,但较难刻画出小尺度瀑布云的精细结构;FY-4A的云顶高度L2产品可用于庐山传统云海的识别,但较难识别瀑布云过程。非洋面海岛的庐山也存在云系尾流现象且频率较高（共3次过程）,由绕流作用形成的尾流云系呈逗号状分布,做规律性摆动但无连续涡旋;该尾流型云海形成的主要因素是庐山为相对周边孤立的椭圆形山体、冷高压底部的强北风低空急流、山腰逆温层。庐山云海发生时大多受地面高压控制且位于850 hPa的高湿区或边缘区域,该区域的弱下沉运动形成的逆温层和低空充沛的水汽有利于庐山云海形成及维持。     

基于概率密度匹配方法的FY-4A地表入射太阳辐射订正

研究以内蒙古地面辐射观测为基准,进行FY-4A逐时总辐照度在内蒙古地区的适用性评估,并尝试利用概率密度匹配方法(PDF)进一步对FY-4A逐时总辐照度进行订正,结果表明:(1)FY-4A总辐照度与地面辐射观测的相关性在季节上表现为春、夏、秋季三季明显高于冬季,在空间上表现为东部地区的相关性好于西部,误差方面具有明显的对低值辐射高估,高值辐射低估的非独立系统误差特征;(2)按季建立PDF模型,可以反映地面观测与FY-4A总辐照度在内蒙古地区稳定的概率密度分布特征,有效改善FY-4A总辐照度在内蒙古地区的适用性;(3)PDF方法在有效减小卫星资料系统误差的同时,还较好地保持了卫星资料原有的误差分布特征,并对云天辐照度的改进效果明显。     

FY-4A卫星夜间大雾识别及其在高速公路服务应用中的潜力分析

利用2018年3月至2020年2月FY-4A卫星AGRI高时空分辨率多通道数据与同期湖北省夜间大雾天气个例,先确定夜间大雾在AGRI长波红外波段(10.8μm)和中波红外波段(3.72μm)的识别阈值,再使用地面气象观测站点资料对卫星识别结果进行检验;最后,结合高速公路交通管制信息,分析夜间大雾识别方法在湖北省高速公路...     

降水云团移动速度对风云四号A星降水反演误差的影响

针对FY-4A卫星降水反演产品GPM-SCaMPR中的误差,提出台风区域降水云团移动速度的计算方法并用于误差改进,以全球降水观测计划(Global Precipitation Mission,GPM)的IMERG(the Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM)降水产...     

基于FY-4A卫星数据的强对流云团识别与监测

为解决强对流监测问题,克服地区亮温特征对卫星监测的影响,利用FY 4A卫星L1数据,结合滑动窗口方法和多通道动态阈值自动识别法,对典型强对流云团进行识别与监测。结果表明：1）多通道动态阈值自动识别方法结合滑动窗口方法,可避免人为设置阈值的主观性,整合强对流的区域识别结果,实现全国强对流云团监测。2）此方法具有良好的强对流云团识别效果,识别正确率达到89%;3）FY 4A卫星识别结果与雷达反射率高值区基本一致,能够准确监测强对流云团发生发展和移动的过程,具有较高的识别精度。     

基于FY-2D的新疆强对流云的识别

利用2007-2013年新疆的十场强对流天气过程以及与之相应的FY-2D静止气象卫星数据,分析了强对流云红外一通道、红外二通道、水汽通道及通道差的光谱特征,提取强对流云团样本点,采用统计方法确定判识指标的阈值范围,构建多通道多阈值判识方法。利用三场天气过程的地面实测降水资料分别验证了单时次和整场天气过程强对流云判识的准确性,结果表明：单时次强对流云的识别区域与发生降雨台站一致的准确率为83%;在整个天气过程中,强对流频次分布与降水实况吻合度较高,说明随着对流云团的移动和发展,判识区域与地面降水区域保持一致,验证了判识方法有效,阈值选取合理,可以为监测暴雨天气系统的发生、发展提供支持。     

利用FY-3A卫星云图对一次暴雨过程的特征云参数分析

利用FY-3A卫星MERSI资料,结合高空常规观测、地面雨量资料,对2009年6月28日湖北梅雨期暴雨过程的卫星云图和特征云参数进行综合分析。结果表明：楔状云（V型云）是强对流产生的标志,楔尖是云顶最冷、云顶温度梯度最陡之处;短时强降水通常发生在上升运动剧烈的位置,即在高分辨率的可见光图像上可清晰识别出上冲云顶、纹理及暗影等强对流云特有结构的区域;利用模糊C均值聚类方法得到的自动化云分类结果显示,此次强对流云主体被划分为“积雨云”类,其平均隶属度系数达0．81;地面小时雨量与云顶黑体亮温呈负相关,而与云光学厚度、云粒子有效半径呈正相关。     

FY2C/D卫星反演云特征参数与地面雨滴谱降水观测初步分析

云宏微观物理特征参数(简称“云参数”)是云和降水分析的重要依据,针对2020年6月27日发生在湖北的一次极端暴雨过程,选取风云四号A星(FY-4A)三个波段的原始数据及三种云参数产品与时空匹配的中分辨光谱成像仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)资料进行对比,结果表明：(1)相比MODIS的窄光谱,FY-4A卫星光谱响应函数的波段普遍较宽,二者在三个通道中心波段的位置上均存在一定的偏移。(2)从原始数据来看,两颗卫星平面分布模态较为一致,FY-4A可见光波段反射率总体上小于MODIS,相关系数为0.91,平均偏差为-0.07;FY-4A近红外波段反射率比MODIS偏大近40%,平均偏差为0.05,相关系数仅为0.42;FY-4A红外波段亮温略高于MODIS,平均偏差为3.7K,相关系数达0.93、线性拟合斜率接近1。(3)从云参数产品来看,FY-4A反演的云光学厚度(Cloud Optical Thickness,COT)小于MODIS,深厚密闭的云区差异明显,但相关性较好、二者的拟合呈非线性;与MODIS相比,FY-4A反演的云粒子有效半径(Cloud Effective Radius,CER)区间较窄,云顶温度(Cloud Top Temperature,CTT)略偏高、相关性最好。(4)随着雨强的增大,两颗卫星反演的COT、CER的偏差增大,CTT的偏差减小。

     

新型静止气象卫星对流初生识别展望

为了解并提升风云四号卫星A星(FY-4A)对流初生(Convective Initiation,CI)产品对青藏高原夏季降水的指示意义,基于FY-4A CI产品及全球降水测量计划(Global Precipitation Measurement,GPM)降水数据,根据青藏高原地区2020—2022年6—8月FY-4A CI产品识别出的CI样本与1 h后实际观测降水的对应关系,将CI样本划分为无降水CI、弱降水CI和强降水CI三类,并结合大气对流参数与地理位置等信息,利用决策树和随机森林两种机器学习算法建立CI类别识别模型并检验,结果表明：青藏高原地区对流初生后1 h内的降水情况存在明显区域差异,其西北部无降水比例高而东南部降水的比例高;利用抬升指数、云水总量、垂直风切变、中低层湿度、云底高度、零度层高度等大气对流参数信息,能较好区分青藏高原CI出现后是否有降水及降水的强弱;随机森林识别模型结果对于CI类别的识别效果优于决策树识别模型结果,利用随机森林识别模型可以更有效地对青藏高原夏季CI按照降水强度的分类进行识别。

     

FY-4A白天对流风暴和闪电产品在华北强雷暴天气分析中的应用

我国第二代静止气象卫星FY-4A观测能力较之前有明显提升,在天气特别是对流性天气监测和预测中具有较强的应用潜力。利用FY-4A气象卫星多通道扫描辐射成像仪(Advanced Geosynchronous Radiation Imager,AGRI)和闪电成像仪(Lightning Mapping Imager,LMI)数据开展研究,分析了反演产品在强雷暴天气中的应用。研究表明,扫描辐射成像仪多通道组合白天对流风暴红-绿-蓝（red-green-blue,RGB）合成产品可以突出具有强上升气流的对流性雷暴云,较单通道及多通道可见光合成产品具有监测优势;闪电成像仪产品较地面闪电探测闪电产品能够探测到更多的闪电,对新生对流和较弱对流产生的闪电监测具有优势;在华北和黄淮一次强雷暴天气过程中,白天对流风暴RGB合成产品能够监测云系发展的过程,卫星监测闪电活动频数和冰雹活动一致性较好。     

利用FY-3A 卫星云图对一次暴雨过程的特征云参数分析

利用FY-3A 卫星MERSI 资料,结合高空常规观测、地面雨量资料,对2009 年6 月28 日湖北梅雨期暴雨过程的卫星云图和特征云参数进行综合分析。结果表明: 楔状云(V 型云)是强对流产生的标志,楔尖是云顶最冷、云顶温度梯度最陡之处;短时强降水通常发生在上升运动剧烈的位置,即在高分辨率的可见光图像上可清晰识别出上冲云顶、纹理及暗影等强对流云特有结构的区域;利用模糊C 均值聚类方法得到的自动化云分类结果显示,此次强对流云主体被划分为“积雨云”类,其平均隶属度系数达0.81;地面小时雨量与云顶黑体亮温呈负相关,而与云光学厚度、云粒子有效半径呈正相关。     

风云二号卫星的冰云光学厚度反演偏差分析

冰云的微物理特性参数反演是云参数反演的难点和热点问题,目前风云二号(FY-2)卫星还没有相关的业务产品。考虑薄卷云覆盖在中低云上的两层云情况,采用六棱柱形状的冰云,在云相态识别基础上,利用FY-2 卫星观测数据,采用双通道算法反演冰云光学厚度。选取2013年8月的EOS/Terra和EOS/Aqua云参数产品对反演的FY-2云光学厚度精度进行比对分析。研究结果表明,联合FY-2的可见光通道和中波红外通道可反演冰云光学厚度。基于匹配得到的34个分析个例,FY-2反演的云光学厚度分布态势与EOS/ MODIS云产品相同,但FY-2云光学厚度反演值小于EOS/MODIS 云光学厚度产品值。FY-2 反演云光学厚度与EOS/MODIS云光学厚度产品的平均偏差为6.41,相关系数平均为0.92,线性拟合平均斜率为0.74。FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度值偏差出现原因除了反演算法存在差异外,与反演所用数据的不同存在密切关系,基础观测数据越相近,FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度反演结果的偏差越小。