卫星云图云顶亮温与气象要素关系初探

云顶亮温与各种气象要素（或某些要素）存在较好的相关统计特性。为了获得气象要素与云图云顶亮温的定量函数关系，针对冷锋云系将实时云顶亮温与气象要素资料进行统计分析，在许多因子中进行了选取或剔除，结果认为有关层次的涡度、散度、高度和地面气压等要素相关性最好。     

云顶亮温值与华东热带气旋暴雨

本文用ＧＭＳ－４ＩＲ云图云顶亮值及其某－ＴＢＢ值域的象素点值与华东热带气旋暴雨区域进行统计分析，得出华东热带气旋风内部ＴＢＢ≤－５４℃的区域基本上是暴雨区域，但不同季节时的ＴＢＢ值呆所变化。     

云顶亮温在一次区域性暴雨中的分析与应用

应用常规气象观测资料、NCEP（1°×1°）再分析资料和FY-2C卫星的云顶亮温（tBB）（0.1°×0．1°）资料。综合分析2007年7月4—5日发生在陕西中南部的区域暴雨天气。结果表明：此次暴雨过程发生在副热带高压东退的过程中,巴湖冷涡分裂南下的冷空气与副热带高压外围的暖湿空气在陕西中南部上空交汇,为暴雨形成提供了有利的大尺度环流背景．700hPa低涡切变、低空急流是暴雨产生的主要影响系统。产生这次暴雨的云团具有MCC特征,强降水区域与tBB低值中心对应较好。单站tBB值与降水强度对应较好．tBB低值出现时段与强降雨时段基本吻合。对流层中低层正涡度与高层负涡度的垂直分布特征以及低层辐合、中高层辐散的散度场垂直分布有利于中低层高温高湿的气流被抽吸到高层．增加局地对流不稳定性．有利于MCC的发生发展。MCC发生在假相当位温θae水平梯度大、上冷下暖的对流不稳定区域。     

对气象卫星亮温的一种云、地分离方法

利用静止卫星资料，引入“最高亮温法”和“地表亮温底图”的概念，以“最高亮温法”为基础，得出“地表亮温底图”分析地表亮温分布。同时分析地表和云在两个窗区通道上的亮温差异以此为基础，提出一种实现云地分离的方法，所得结果对定量化分析云高及云的分类识别有积极的意义。     

一种运用云顶亮温确定热带气旋海面大风区的方法

运用１９９６—１９９７年间１６个热带气旋的ＧＭＳ红外云图云顶亮温（ＴＢＢ）和国内外热带气旋大风报告，以及部分常规和船舶测风报告，通过统计分析，概括出可确定热带气旋７级和１０级以上大风区的几种ＴＢＢ场概略模型图，试图形成一种可供业务参考使用的大风区确定方法。     

红外云顶亮温在西北太平洋热带气旋强度预报中的应用

应用GMS-5气象卫星红外云顶亮温(TBB)资料,分析西北太平洋的热带气旋(TC)TBB、TBB的对称和非对称分量与滞后0-48 h TC强度的相关关系.发现,TC眼墙附近东南侧的TBB、距TC中心半径0.8°-1.7°范围内TBB对称分量和1-10波振幅之和与0-48 h的TC强度有很好的负相关关系,与滞后24 h的TC强度相关极值分别达到-0.52,-0.59和-0.625.考虑气候持续因子、天气因子及TBB因子,针对1996-2002年西北太平洋远海区域(0°-50°N,120°-155°E)热带风暴(TS)等级以上样本,建立12,24 h和48 h强度预报方程并进行独立样本检验.结果表明,1.0°-1.5°环域平均的TBB对12 h强度预报的方差贡献位居第4,TC东南侧TBB的平均值和1.1°-1.5°范围TBB极大与极小值之差对24 h强度预报的方差贡献分列第3和第5位.考虑TBB因子的回归方程对TS和强热带风暴(STS)的强度预报能力有较大提高,对12 h内强度减弱15 m/s以上TC的12 h预报、强度稳定TC的24 h预报和强度48 h增强10 m/s 以上TC的48 h预报均有所改善.     

基于卫星红外窗亮温探测上冲云顶

上冲云顶是卷云砧上的穹顶状突起,表示存在强对流切变和强烈上升气流,是强雷暴的重要指示者.伴随上冲云顶的雷暴经常产生灾害性天气,如航空湍流、强降雨、冰雹、破坏性的风和龙卷等.本文以2010年9月6日发生在安徽北部地区的一次特大暴雨过程为例,用卫星红外窗区通道观测亮温探测上冲云顶,并将高时空分辨率的局地分析预报系统(LAPS)的中尺度分析场资料与用红外窗方法探测到的上冲云顶进行定性比较,结果表明造成此次强降雨过程的对流系统即为一个伴随上冲云顶的强雷暴系统,LAPS中尺度分析场资料客观地验证了上冲云顶的存在.     

一次冰雹云演变过程的卫星遥感监测与分析

针对2003年9月21日的一次区域性冰雹云强对流天气过程,结合天气实况、环流场特征和雷达资料,利用NOAA卫星数据,从天气分析、能量转换以及云在可见光、中红外波段的反射特性,分析了冰雹云的演变及特征。结果表明,伴随着大气能量的转换,当日青海湖以北的对流冷云单体在东移过程中,结合了西南部暖舌带来的暖湿气流,午后受地面增温出现了爆发性发展。(1)17：00云团发展最旺盛,云顶温度最低值达到-44℃,并确定冰雹发生的云顶温度临界值为-39．2℃,云顶亮温为221K;(2)冰雹云温度水平梯度介于20～35℃／50km之间,表现为有雹无灾的冰雹强度特征;(3)卫星数据表明,此时雹云与其它云团不同,具有粒子有效半径较大,气溶胶光学厚度也大的特点。     

云参数对微波亮温模拟计算的影响试验

利用CRTM (Community Radiative Transfer Model) 快速辐射传输模式对NOAA-K系列卫星的AMSU-A通道亮温进行正演模拟,重点研究云粒子类型、云高、云厚度等云参数对微波亮温模拟的影响。结果表明:改变云粒子类型时,云水和雨水对模拟亮温影响较大,模拟亮温值比晴空高1 K;霰、雪、冰、雹等固态粒子对模拟亮温的影响较小,模拟亮温值略低于晴空无云情况;云层光学厚度较大时,各通道亮温受云层影响的情况取决于权重函数峰值高度和云顶高度的配置;多个高度存在云时,若最上层云较厚 (2 km),光学厚度大,相应通道亮温取决于最上层云,较低层云对亮温不产生影响;云层变薄,光学厚度减小,高度低于云层或略高于云顶的通道亮温随云层厚度的变化明显,若通道高度远高于云顶,云层厚度的变化对于其亮温模拟的影响很小。     

冰雹云降水过程中微波亮温的变化特征

通过冰雹云模式模拟的一次冰雹云降水过程中降水粒子廓线和微波辐射传输模式结合,分析了冰雹云发展的不同阶段的微物理含量垂直结构变化及其对微波亮温的影响,得到以下几点结论:1)如果微波通道受到降水粒子散射和辐射的共同作用,如降水云早期的85 GHz亮温,成熟期的19 GHz亮温及消散期的37 GHz亮温,由于辐射和散射信息互相抵消,致使亮温随雨强的变化较复杂,这些通道亮温和雨强的相关性明显降低,不宜被用来反演地面雨强。2)根据19 GHz亮温随地面雨强或冰相粒子柱含量的改变,可以大致确定降雨云的不同阶段:在发展阶段,主要是降雨层以上的冰相粒子,尤其霰粒影响19 GHz亮温,致使其亮温与冰相粒子柱含量具有较好的负相关,而与地面雨强相关性较差;在成熟阶段,主要受雨水上层逐渐增加的辐射和冰相粒子散射共同作用,使得19GHz亮温与地面雨强和冰相粒子柱含量的相关性都不太好;在消散阶段,19 GHz亮温主要受较强的雨水辐射影响,与地面雨强和冰相粒子柱含量均有着较高的正相关。3)37 GHz是相对比较稳定的通道,其亮温与地面雨强有较好的线性关系,尤其与冰相粒子柱含量相关性更好,因此是反演地面雨强和冰相粒子柱含量的最佳通道。85 GHz亮温对降雨云体的中高层结构较为敏感,使得其亮温随地面雨强增加而降低的变化比较离散,不如37 GHz的集中。     

中国区域云特性分析及在FY-2云检测中的应用

云检测中所使用的云检测阈值正确与否是关系到云检测精度的重要因素。该文利用1983年7月-2007年6月ISCCP数据对覆盖我国及周边区域不同云类云顶温度的年、日变化特征进行分析, 得到云顶温度的分布特征; 对晴空下垫面与最暖云云顶温度差随纬度分布特征、不同区域晴空下垫面及云顶温度与晴空地表温度差日变化特征进行分析, 这些特征及每3 h的晴空下垫面24年平均亮温作为云检测算法的背景场, 用以判识实时动态提取云检测阈值的合理性。个例分析表明:利用多年平均晴空下垫面温度及最暖云云顶温度与晴空下垫面温度之差, 可有效识别云检测阈值的合理性, 合理的阈值有助于提高连续多日被云覆盖及冰雪下垫面条件下的云检测精度。     

云顶参数与降水间关系的统计分析和数值模拟

利用FY2C静止卫星云顶物理参数及地面加密雨量观测等,结合MM5中尺度非静力数值预报模式,综合分析了典型层状云降水过程的云系演变和结构特征,揭示了云顶参数与单站雨强之间并不是简单的量化统计关系：即降水大,每小时降水量与云顶高度、有效粒子半径是较好的正相关,与云顶温度是较好的负相关;反之则不尽然,云顶高度高、云顶温度低、有效粒子半径大却不一定降水大。并用模拟结果分析解释了形成这种现象的机理。     

基于A-Train综合资料的云顶高度反演研究

提出一种适用性较强的云顶高度反演方法。利用2007年低纬地区(15°S~15°N)的A-Train综合资料反演云顶高度。首先以M0DIS通道31和通道32的亮温值为特征参数,基于SVM分类法,将云分为不透明云、半透明云和透明云三类,分类准确率达到90.6%。然后对三类云分别用核回归法反演云顶高度,将其与CloudSat的2B-GEOPROF-LIDAR产品对比,均方根误差分别为0.95、1.17和1.27 km。与未分类的核回归法结果相比,分类后三种云的反演误差都有所减小。最后分析了三个典型个例。该方法可推广至其他含有红外分裂窗通道的卫星上,发挥更多卫星资源的效用。     

利用FY-2F快速扫描资料分析对流初生阶段的云顶物理量特征

基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。     

Calculating the Climatology and Anomalies of Surface Cloud Radiative Effect Using Cloud Property Histograms and Cloud Radiative Kernels

Cloud radiative kernels (CRK) built with radiative transfer models have been widely used to analyze the cloud radiative effect on top of atmosphere (TOA) fluxes, and it is expected that the CRKs would also be useful in the analyses of surface radiative fluxes, which determines the regional surface temperature change and variability. In this study, CRKs at the surface and TOA were built using the Rapid Radiative Transfer Model (RRTM). Longwave cloud radiative effect (CRE) at the surface is primarily driven by cloud base properties, while TOA CRE is primarily decided by cloud top properties. For this reason, the standard version of surface CRK is a function of latitude, longitude, month, cloud optical thickness (τ) and cloud base pressure (CBP), and the TOA CRK is a function of latitude, longitude, month, τ and cloud top pressure (CTP). Considering that the cloud property histograms provided by climate models are functions of CTP instead of CBP at present, the surface CRKs on CBP-τ histograms were converted to CTP-τ fields using the statistical relationship between CTP, CBP and τ obtained from collocated CloudSat and MODIS observations. For both climate model outputs and satellites observations, the climatology of surface CRE and cloud-induced surface radiative anomalies calculated with the surface CRKs and cloud property histograms are well correlated with those calculated from surface radiative fluxes. The cloud-induced surface radiative anomalies reproduced by surface CRKs and MODIS cloud property histograms are not affected by spurious trends that appear in Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) surface irradiances products.     

全球典型低云区中各类低云云量与水平温度平流关系的单点个例分析

选取欧洲中心40年再分析资料(ERA40)中2001年7月的775hPa和925hPa等压面上的风场和温度场资料与ISCCP同时段的低云资料,利用条件概率方法(云频数)和逐日演变的动态方法分析全球典型低云区单点的云量与水平温度平流的关系.结果表明:全球典型低云区单点上各种云的云量与水平温度平流之间的关系是十分复杂的,在某种平流下各种云均有可能出现,某种云也能在不同的平流下出现.全球典型低云区单点云量与水平温度平流的逐日演变没有明显的同步性.因此,从已知的水平温度平流条件来预报各类低云云量是没有充分的观测事实作为依据的.     

基于FY-2C红外资料进行夜间云检测的方法研究

应用2007年4月30日20时至5月1日03时的FY-2C红外亮温资料、地面云观测资料以及地理海拔高度资料,详细分析了无云条件下红外亮温与地理海拔高度之间的关系特征。通过建立夜间无云条件下红外亮温与地理海拔高度之间对应关系的标准数据库,以此为判据实现了有云区和无云区的分离,云检测个例结果表明正确率可达88%;将无云区误判为有云区的百分比为4%,同时将有云区误判为晴空区的百分比是8%。在云区的云检测正确率为82%;在无云区的云检测正确率达到92%。在业务化应用和适用性分析中,以5月1日00时资料建立的判据,分别对5月2日至5日00时整个区域进行云检测试验,分析结果表明其总体准确率与5月1日00时的基本接近但稍高,达到92%。在云区的判识正确率提高到93%,从而导致总体准确率稍微提高;而在无云区的判识效果与5月1日00时的一致为92%。     

红外高光谱观测值反演云参数

最小局部比辐射率变化MLEV算法根据在红外长波10～15 μm 区, 云的吸收、发射和散射具有相对有限的局部谱变化的特征, 利用对云敏感的长波红外辐射观测值来同时反演单层云的云顶高度和有效云比辐射率谱。先给定一些假想的云高初始猜测, 最佳的云高和比辐射率谱解使得用这些不同云高计算得到的比辐射率谱的局部变化最小, 该算法适用于高光谱(光谱分辨率从0.25～1 cm-1) 的大气红外探测器。通过用两种不同方案的内部比较及与激光雷达观测和MODIS业务云高产品的对比验证, 说明对卫星红外高光谱观测资料采用MLEV算法同时反演单层云的云顶高度和云有效比辐射率谱是非常有效的, 尤其是对中高云。     

基于自适应阈值的地基云自动检测方法

云的高精度检测是云量计算的基础,利用晴朗天空下天空呈蓝色、云呈白色的属性, 该文提出一种基于最大类间方差的自适应阈值云检测方法, 并分别基于蓝红波段比值、差值和归一化差值处理进行试验。相比固定阈值的云检测方法, 自适应阈值具有更大的通用性, 且定量的评估结果表明:归一化差值处理在云检测的正确率和精确度方面都获得了令人满意的检测效果。