MWP967KV型地基微波辐射计反演产品的质量评估

利用MWP967KV型地基微波辐射计和L波段探空资料,采用了平均误差、相关分析、回归分析等统计方法,评估了微波辐射计和L波段探空在降水和无降水时温度、相对湿度、水汽密度的差异,了解地基微波辐射计的性能。研究结果表明:(1)微波辐射计和探空探测温度、相对湿度和水汽密度为显著性的线性相关,两者相对湿度相关性不如温度和水汽密度高,且离散度较大。(2)无降水时,相对湿度和水汽密度平均误差小,有降水时,温度和相对湿度的均方根误差大;在低层时,无降水时温度平均误差小,水汽密度的均方根误差大,中高层时,有降水时温度平均误差小,水汽密度均方根误差大。(3)温度和水汽密度为显著性正相关;相对湿度在有降水时表现为0~2km的显著性正相关和9.25~10km的显著性负相关,无降水时表现为0~8km的显著性正相关。总体来看,微波辐射计能弥补探空时空不足的问题,相对湿度的可信度需要进一步提高,降水对微波辐射计影响较大。     

地基微波辐射计反演水汽密度廓线精度分析

以探空水汽廓线为标准,对00:00UTC、12:00UTC北京南郊(39.93°E,116.28°N)观测站的微波辐射计水汽廓线与WRF(Weather ResearchForecasting Model)模拟的水汽廓线进行精度分析。结果表明,整体上WRF水汽密度接近探空,但在近地面处微波辐射计的更接近探空;水汽密度偏差在夏季较大冬季较小;微波辐射计的水汽密度在3km左右偏大,根据北京地区历史天气记录中有中云的天气较多的信息,推测可能是由于云对微波辐射计反演有影响。06:00UTC和18:00UTC以WRF水汽廓线为参考对微波辐射计的水汽廓线进行精度分析,得到的结果与00:00UTC和12:00UTC的类似。     

微波辐射计反演大气廓线精度及降水预报应用

利用2018年6月—2021年7月陕西西安泾河站MWP967KV型地基微波辐射计反演数据和L波段探空数据, 分析晴天和云天(低云、中云、高云)微波辐射计反演的大气温度、相对湿度、水汽密度的精度, 探讨相关产品在降水过程中的应用能力。结果表明:晴天和云天微波辐射计与探空的温度相关系数均为0.99, 水汽密度相关系数均为0.97, 相对湿度相关系数均低于0.50, 均达到0.01显著性水平;晴天和云天的温度差异较小, 但云天相对湿度均方根误差超过25%, 较晴天的19.54%明显偏大, 且3种参数均越接近地面反演精度越高。在不同云类型条件下, 3类云的温度差异较小, 低云相对湿度均方根误差和偏差最大, 分别为26.85%和9.51%。对降水个例分析表明:在临近降水发生前空中相对湿度、液态水含量、大气可降水量和液态水路径均明显增长, 这可作为降水可能发生的指示因子。降水前1 h大气可降水量达到4 cm, 液态水路径达到0.2 mm, 可作为判断降水发生的参考阈值。     

邢台地区微波辐射计与无线电探空仪数据对比分析

利用2018年1月至2019年12月河北省中南部地区的微波辐射计和探空数据,将两种探测设备取得的资料在时间和空间上进行点对点匹配,共筛选出187条晴空廓线、1176条云天廓线和12条毛毛雨天廓线,定量分析了各个高度层的晴天、云天和毛毛雨天气条件下两种大气探测设备的温度、相对湿度和水汽密度廓线的相关性及误差情况。结果表明：3种天气条件下的微波辐射计与无线电探空仪温度和水汽密度的相关性整体较好,地基微波辐射计观测的大气参数分布存在不同程度的差异,但是微波辐射计和探空的变化趋势一致性较好,并且无线电探空仪观测的大气参数和微波辐射计反演的温度、相对湿度和水汽密度相关性整体上均呈现低层大气优于高层大气,温度相关性最好,水汽密度次之,相对湿度最低。通过对比各个高度层的拟合程度,发现3.5 km以下的低层大气参数精度更可靠,对于需要间接计算的大气物理量,如K指数、有效位能、积分水汽含量等,使用低层数据计算的大气物理量精度会更好。本文开展的地基微波辐射计反演的大气物理参数与探空仪观测对比研究工作,对提高微波辐射计在大气物理和人工影响天气的探测精度方面具有参考意义。     

地基微波辐射计探测资料质量控制方法

微波辐射计具有24 h不间断工作、时间分辨率高等优点,是常规探空的有益补充。天线罩上的积水、无线电干扰等会导致微波辐射计探测数据出现错误。因此,开展质量控制是合理使用微波辐射计探测资料的基础。该文利用上海宝山站历史探空资料和世博园站MP-3000A型地基微波辐射计温湿度数据,设计了极值、时间一致性、空间一致性检查等适用于微波辐射计探测资料的质量控制方法,针对2012年1月-2013年12月降水、有云（有云无降水）、晴空等不同天气条件下得到的微波辐射计探测资料分别开展质量控制,并对质量控制效果进行定量分析。结果表明:上述方法能有效查找温（湿）度超过极值、温（湿）度突变、温度层际变化大等各类疑误廓线,疑误廓线类型和频数与天气条件有关,其中降水天气的各类疑误廓线频数远远高于无降水天气（有云和晴空）。去除疑误廓线后,与同期探空资料的相关系数增加,均方根误差减小。     

台风天气条件下地基微波辐射计反演产品精度分析

利用中国气象局上海台风研究所台风试验获取的4个典型台风个例数据,对地基微波辐射计反演的温度、水汽密度廓线与同址GPS探空资料得到的廓线进行对比分析,发现二者的温度、水汽密度相关系数分别为0.988、0.928。微波辐射计的探测精度在不同高度上有很大差异,整体来说,在高层温度探测精度较优于低层,而在低层水汽密度探测精度较优于高层。进一步研究表明,探测水汽密度精度与降水强度存在显著的正相关,而与风速及相对台风位置没有明显的关系。经计算,21组水汽密度廓线均方根误差与对应时段降雨强度的相关系数为0.912。本研究定量化地展示了微波辐射计在台风天气条件下对温度的探测精度相对比较高,且对水汽密度的观测质量有一定的可靠性和可用性,这一研究为今后将微波辐射计用于观测台风、锋面等强对流天气系统的大气温度湿度结构提供可靠性依据。     

不同天气条件下微波辐射计温度探测效果评估

以西安泾河探空站的探空数据作为参照标准,利用同址安装的国产MWP967KV型地基多通道微波辐射计温度廓线数据,通过计算相关系数、平均偏差和均方根误差等,分析了微波辐射计在雨天、阴天、晴天和雾天四类典型天气下的温度探测效果。结果显示：微波辐射计反演的温度与探空探测的温度的相关系数为099,平均绝对偏差为217 ℃,均方根误差为275 ℃;均方根误差在各类天气下差异不明显,且随高度的增加误差逐渐增大;随着高度升高,微波辐射计反演温度的偏差有显著的变化。     

三年地基微波辐射计观测温度廓线的精度分析

对安装在北京南郊观象台的地基微波辐射计测量的温度廓线数据的精度进行了分析。首先在2006年9月晴天条件下,对比由7个氧气通道测量的亮温与由微波辐射传输模式计算的亮温。得到51.250 GHz的测量值与计算值的标准差值最大,为3.8 K,其余通道均小于1.8 K。2种亮温的偏差值以及绝对偏差值,在51.250和52.280 GHz处大于1.0 K,在其余5个通道处都小于1.0 K。2种亮温拟合直线的斜率,在52.280和53.850 GHz处分别为0.66与0.7,其余通道都大于0.8。然后,使用2005年9月—2008年8月的观测数据,对比地基微波辐射计与探空同时观测的大气温度。结果显示,2种测量技术的差异随高度而增大。另外,将3a观测数据按照季节以及晴天与非晴无降水天进行对比分析。结果显示,不同季节２种测量技术存在不同差异。其中,夏季测量差异最小。而晴天测量差异在3.250 km以下比非晴无降水天小。     

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）。     

利用地基微波辐射计资料反演0-10km大气温湿廓线试验研究

实测与模拟的微波辐射计亮温存在偏差,导致基于BP神经网络模型的大气温湿廓线反演精度的降低。研究了一种基于资料订正后的BP神经网络反演大气温湿廓线的方法。首先,基于2014年6月南京江宁探空资料,利用MonoRTM模式,模拟中心频率在22.2GHz~58.8GHz范围内22通道亮温;对比模拟和实测南京站微波辐射计资料,建立实测微波辐射计资料订正模型。然后,以南京地区2011-2013年探空资料为输入,模拟22通道亮温数据,并基于模拟的22通道亮温数据和当地探空资料,利用BP神经网络算法,建立大气温度、水汽密度、相对湿度廓线反演模型。最后,利用构建的订正模型,对2014年7月试验获取的微波辐射计资料进行订正,并将订正后的微波辐射计资料输入BP神经网络反演模型,反演0-10km高度58层的大气温度、水汽密度和相对湿度,对比实际探空资料以及微波辐射计二级产品,评估分析反演效果。实验结果表明：所建的反演模型提高了大气温湿廓线反演精度,大气温度、水汽密度和相对湿度均方根误差范围分别为1.0~2.0K、0.20 ~1.93g/m3和2.5%~18.6%。     

微波辐射计温湿廓线反演方法改进试验

为提升地基微波辐射计在不同天气条件下, 特别是云天条件下温湿廓线的反演精度, 利用2011年1月—2016年12月中国气象局北京国家综合气象观测试验基地探空数据, 在微波辐射计反演温湿度廓线的过程中通过区分晴天和云天条件并引入全固态Ka波段测云仪云高及云厚信息, 对反演输入亮温进行质量控制和偏差订正, 建立BP神经网络模型, 采用2017年1月—2018年3月微波辐射计探测数据评估检验, 结果表明：在亮温订正前提下, 晴天温度模型、云天温度模型、晴天相对湿度模型和云天相对湿度模型反演结果与探空的相关系数分别为0.99, 0.99, 0.80和0.78, 均方根误差为2.3℃, 2.3℃, 9%和16%, 较微波辐射计自带产品（LV2产品）减小约0.4℃, 0.3℃, 11%和9%, 准确性提升约30%, 28%, 64%和45%;温度模型偏差在±2℃以内、湿度模型偏差在±20%以内的占比分别为68%, 70%和95%, 78%, 较LV2产品分别提高了7%, 5%和27%, 23%, 其中相对湿度改善明显。可见亮温订正、区分天气类型训练反演模型有利于改善地基微波辐射温湿廓线反演精度。     

云对地基微波辐射计反演湿度廓线的影响

利用中国气象局大气探测试验基地的L波段探空数据和微波辐射计观测数据,采用MonoRTM辐射传输模型作为正演亮温模型,BP (back propagation) 神经网络作为反演工具,在由亮温反演大气湿度廓线的过程中,添加与样本匹配的云底高度和云厚度信息,建立新的反演模型,使新反演模型得到的反演湿度廓线和未添加云信息的反演湿度廓线分别与探空数据进行对比,获取两种反演方法各高度层的均方根误差,分析云信息对反演大气湿度廓线的影响。对比结果表明:未添加云信息时,测试样本的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.685,而添加云信息后,相关系数平均值为0.805。相比未添加云信息的反演廓线,添加云信息之后多数高度层的均方根误差均有不同程度减小,而在有云以上高度层表现尤为明显。     

地基GPS和微波辐射计倾斜路径水汽对比观测试验方案设计

为开展地基GPS接收机和微波辐射计斜路径水汽总量的对比观测试验,设计实现一套控制微波辐射计全自动追踪可视范围内某颗GPS卫星,以获取微波辐射计与该GPS卫星之间斜路径水汽总量的外场试验方案.根据观测设备的特点,在软件控制层面上,该试验方案集成GPS接收机和微波辐射计的I/O数据和控制文件,实现各种天气条件下的自动连续观测,获取的观测数据样本具有代表性.该试验方案的实施全程由计算机控制,既可避免可能的人为操作失误,又能节约人员劳务开支.初步的观测结果表明,试验方案能够满足倾斜路径水汽总量对比试验对微波辐射计定位精度的要求.     

MP-3000A型地基微波辐射计的资料质量评估和探测特征分析

应用常规探空、MP-3000A型地基微波辐射计和自动气象站数据,比较了微波辐射计与探空的差异,温度和相对湿度的平均观测偏差分别为3.2℃和29%,相关系数分别为0.98以上和0.5左右。分析了不同天气下微波辐射计的探测特征,发现相对湿度和液态水含量的垂直变化与降水、强对流和大雾的发生有良好对应:降水和强对流过程中,6 km以下的相对湿度提前增大（湿度增大的提前时间在降水中较长,在强对流中较短）,3.5 km以下液态水含量增加,尤其在2.25³.25 km处有明显的激增;大雾伴随3³.5 km以下相对湿度增大和1.5 km以下液态水含量激增。A指数和对流性稳定指数(I_conve指数在出现明显降水后可能失去指示意义,在刚开始降水（尤其是明显降水）阶段及大雾中表现良好。     

基于地基微波辐射计反演四川盆地水汽及云液态水的初步分析

利用2016年12月1日～2017年11月30日,地基微波辐射计、L波段探空资料和地面常规气象资料,对四川盆地的水汽和云液态水进行了初步分析。结果表明：(1)探空与微波辐射计反演的水汽含量差值为0.558cm,相关系数为0.787,且通过了α=0.01显著性检验,微波辐射计反演的水汽含量是可信的。(2)基于地基微波辐射计分析四川盆地水汽和云液态水含量的变化特征,可以得出,夏季水汽含量最多,秋季云液态水含量最多;最大值出现在夜晚,最小值出现在白天,夜晚值大于白天。水汽含量和云液态水含量最大值和最小值时间间隔秋季最长(均为16小时),冬季最短(分别为9小时、10小时);水汽含量日较差在秋季最大(1.096cm),冬季最小(0.489cm),云液态水含量日较差在夏季最大(0.908mm),冬季最小(0.311mm)。水汽含量与降水、温度的月变化特征为显著性正相关,相关系数分别为0.842和0.915;与温度日变化特征在春、秋季的11:00～次日01:00为显著性正相关,白天相关性大于夜晚,在夏季01:00～13:00为显著性负相关,日出前相关性最高。(3)水汽和云液态水含量在降水过程开始前1～2h有明显的波动上升,降水结束后,水汽和云液态水含量迅速减少,水汽和云液态水的变化特征对降水天气的预报具有指示意义。