青岛地区大气中水汽含量及水汽输送的研究

本文根据青岛、徐州、邢台等探空站的高空探测资料,计算分析了青岛地区多年平均水汽含量和水汽输送量及其时空变化规律,从而为青岛地区水资源的研究提供了重要依据。     

一个基于卫星遥感数据的海洋大气地理信息系统平台软件--MAGIS

在分析海洋地理信息系统发展的推动力和形式的基础上，论述了研究和开发基于卫星遥感数据的开发型海洋大气地理信息系统(Marine and Atmospheric Geographical Information System，MAGIS)的意义；阐述了MAGIS系统的总体设计和工作流程以及总结了系统的特色并展望了系统的发展前景。     

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。     

基于最优插值方法的微波-红外辐射计数据融合全球海面温度网格产品

A new 0.1° gridded daily sea surface temperature(SST) data product is presented covering the years 2003–2015. It is created by fusing satellite SST data retrievals from four microwave(Wind Sat, AMSR-E, ASMR2 and HY-2 A RM)and two infrared(MODIS and AVHRR) radiometers(RMs) based on the optimum interpolation(OI) method. The effect of including HY-2 A RM SST data in the fusion product is studied, and the accuracy of the new SST product is determined by various comparisons with moored and drifting buoy measurements. An evaluation using global tropical moored buoy measurements shows that the root mean square error(RMSE) of the new gridded SST product is generally less than 0.5℃. A comparison with US National Data Buoy Center meteorological and oceanographic moored buoy observations shows that the RMSE of the new product is generally less than 0.8℃. A comparison with measurements from drifting buoys shows an RMSE of 0.52–0.69℃. Furthermore, the consistency of the new gridded SST dataset and the Remote Sensing Systems microwave-infrared SST dataset is evaluated, and the result shows that no significant inconsistency exists between these two products.     

海洋水色遥感资料红光波段的大气纠正

通常的大气纠正方法不考虑对红光波段进行大气纠正,章在阐述海洋水色遥感资料大气纠正基本原理和方法的基础上,提出了简单可行的方法,对红光波段与其它波段一同进行大气纠正,并用Ｃ语言完成了该纠正方法的程序编制和调试,使海洋水色遥感资料的大气纠正更加完善,有利于更好地对近岸海区开展海洋水色遥感应用研究。     

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。     

海面盐度卫星遥感的大气影响仿真

海面盐度是描述海洋的重要参量之一,基于星载微波辐射计的海面盐度探测也是海洋遥感研究的重要内容.在影响盐度遥感的误差中,大气是重要的影响因素.在辐射传输理论的基础上,仿真计算了大气透射率和上、下行辐射随地面大气温度、压强和辐射计入射角的变化关系,进而得到大气对接收辐射亮温的影响.仿真结果表明,大气对盐度遥感的影响很大,但当地面大气温度和压强精度分别达到2℃和1000 Pa时,可以消除大气的影响.     

现代海洋/大气资料同化方法的统一性及其应用进展

海洋／大气资料同化的理论基础是用数值模式作为动力学强迫对观测信息进行提炼，或者说，从包含观测误差(噪声)的空间分布不均匀的实测资料中依据动力系统自身的演化规律(动力学方程或模式)来确定海洋／大气系统状态的最优估计。本文对主要的现代海洋／大气资料同化方法，包括最优插值(()ptimal Interpolation，简称()Ⅰ)、变分方法(3—Dimensional Variational和4—Dimensional Variational，分别简称3DVAR和4DVAR)和滤波方法(Filtering)的原理、算法设计和实际应用进行系统地回顾，并对这些资料同化方法的优缺点进行分析和讨论。在滤波框架下，所有的现代资料同化方法都被统一了：()Ⅰ和3DVAR是不随时间变化的滤波器，4DVAR和卡曼滤波是线性滤波器，即非线性滤波的退化情形；而集合滤波能构建非线性的滤波器，因为集合在某种程度上体现了系统的非高斯信息。一个非线性滤波器的主要优点是能计算和应用随时间变化的各阶误差统计距，如误差协方差矩阵。将非线性滤波器计算的随时间变化的误差协方差矩阵引入到（）Ⅰ或4DVAR中，也许能实质性地改进这些传统方法。在实际应用中，方法的优劣可能取决于所选用的数值模式和可获得的计算资源，因此需针对不同的问题选取不同的资料同化方法。由于各种资料同化方法具有统一性，因此可建立测试系统来评价这些方法，从而对各种方法获得更深入的理解，改进现有的资料同化技术，并提高人们对海洋／大气环境的预测能力。     

海洋大气化学及其观测工程技术展望

海洋大气化学是一门海洋化学与大气化学交叉的新兴学科,是研究海洋大气中化学物种(Chemical Species)含量、迁移变化、来源辨别及海气交换通量,以及预估人为和自然影响对全球气候变化和区域海洋生态系统影响的科学。海洋大气化学的进步也得益于海-气系统观测体系建设及其工程技术的创新,其中包括对微量要素的测量、复杂形态的辨别和原位探测等技术的突破。我国的海洋大气化学研究起步于20世纪80年代,通过中国沿海观察站、近海和大洋走航线和断面站以及南北极建立考察站等的立体观测平台,针对海洋大气化学关键过程即大气-海洋生物地球化学循环,开展碳、氮、硫、磷、铁等的迁移变化及其海气通量的观测。在碳、氮的海-气循环及海洋酸化机制,硫的海-气交换的气粒转化及气候效应等研究领域,取得了一批新的认知和引起国际学界关注的成果,促进了学科进步,建成了一个从近岸、大洋到极区的立体观测体系。     

一个用于全球气候变化研究的海洋大气环流耦合模式：Ⅱ.模式气候漂移…

着重分析和讨论全球大气－海洋－海冰事环流模式的两个长时间数值积分试验－１３０年控制试验和９５年敏感性试验，尤其是控制试验中的漂移现象以及与此相关的敏感性试验中增暖信号的提取问题，在控制试验中，大气二氧化碳浓度维持当前的气候值不变；而在敏感性试验中，大气二氧化碳浓度开始时以１％的速率等比增加，它在积分至７０年且其值已达初始值的二倍后便不再变化。分析结果表明，尽管这个耦合模式的长时期积分中存在着明显的     

基于无人机多源遥感数据海岛植被叶面积指数协同反演研究

无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。     

利用卫星遥感和再分析数据刻画2017-2018年格陵兰北部罕见冰间湖事件

以90%海冰密集度为阈值,基于卫星遥感数据,2017-2018年冰季在格陵兰北部识别了两次冰间湖事件,分别出现在冬季和夏季。冬季的冰间湖事件从2018年2月20日持续至3月3日,夏季的事件从8月2日持续到9月5日。AMSR2被动微波的海冰密集度产品表明,冬季和夏季冰间湖事件对应的最低海冰密集度分别为72%和65%。两次冰间湖事件都与格陵兰北部东西气压梯度异常引起的南风加强有关,而气压梯度的异常则与对流层中部极涡的扰动有关。冬季冰间湖事件期间,相对暖和的气温和频繁出现的冰间湖,导致冬季海冰生长不持续,海冰热力增厚较小,这为夏季海冰发生破碎并形成冰间湖创造了条件。南风减弱和新冰生成是冬季冰间湖消失的主要原因。对于夏季的冰间湖,导致其消失的主要原因则是从北部输入的浮冰增加。Sentinel-1 合成孔径雷达产品相对AMSR2被动微波观测产品更加适合于应用到冰间湖事件伴随的新冰生长,这与前者具有更高的空间分辨率有关。格陵兰北部是北冰洋多年冰的聚集地,该区域被认为是北冰洋海冰的“避难所”。因此区域在2017-2018年出现罕见的冰间湖事件,对于整个北冰洋海冰的快速减少具有重要意义,也助于北冰洋海冰,尤其是多年冰的消退。     

Empirical relationship between sea surface temperature and water vapor: Improvement of the physical model with remote sensing derived data

We have improved the previous model quantifying the bulk relationship between two key geophysical parameters, sea surface temperature (SST) and water vapor (WV) based on 14-year accumulated datasets. This improvement is achieved by the modification of the physical model derived by Stephens in 1990 and Gaffen et al. in 1992. With this improved model, we estimated WV between 2002 and 2004 using historical SST measurements. The estimated WV was compared with those derived from Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) observation and National Centers for Environmental Predictions (NCEP) reanalysis. Discrepancies of −1.16 mm and 3.19 mm with TMI-and NCEP-derived WV were obtained, respectively, suggesting a reliable retrieval of WV using the improved model. The improved model can potentially be used to calibrate and validate the WV measurements from other observations or model reanalyses, given that the accurate measurement of WV over a wide range of spatial and temporal scales has been a challenging task hitherto. Due to the limited time span of the current data, the temporal variation of WV in parts of the tropical oceans is not captured in this improved model, which we should study further with additional accumulation of SST and WV datasets in the future.     

Estimation of annual variation of water vapor in the Arctic Ocean between 80°–87°N using shipborne GPS data based on kinematic precise point positioning

The measurement of atmospheric water vapor(WV) content and variability is important for meteorological and climatological research. A technique for the remote sensing of atmospheric WV content using ground-based Global Positioning System(GPS) has become available, which can routinely achieve accuracies for integrated WV content of 1–2 kg/m2. Some experimental work has shown that the accuracy of WV measurements from a moving platform is comparable to that of(static) land-based receivers. Extending this technique into the marine environment on a moving platform would be greatly beneficial for many aspects of meteorological research, such as the calibration of satellite data, investigation of the air-sea interface, as well as forecasting and climatological studies. In this study, kinematic precise point positioning has been developed to investigate WV in the Arctic Ocean(80°–87°N) and annual variations are obtained for 2008 and 2012 that are identical to those related to the enhanced greenhouse effect.