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大气臭氧变化在全球气候和环境中具有重要作用,是当今大气科学领域的重要研究对象之一。对比分析了中国科学院大气物理研究所河北香河大气综合观测试验站2014~2016年Dobson和Brewer两种臭氧总量观测仪器探测结果的一致性,并使用1979~2016年Dobson观测数据分析了香河地区臭氧总量的长期变化趋势。结果表明:进行有效温度修正后,两种臭氧总量仪器观测结果一致性较好,平均偏差仅为-0.14DU(多布森单位),平均绝对偏差为8.00 DU,标准差为36.09 DU,相关系数达0.964。整体来说,两类仪器观测臭氧总量吻合较好。SO2浓度对Dobson仪器数据精度有一定影响,两组仪器数据在SO2浓度为0~0.2DU、0.2~0.4DU和0.4DU大气条件情况下的平均偏差分别为4.8 DU、7.0 DU和8.0 DU,平均偏差随SO2浓度升高而增大。过去38年香河地区的臭氧总量季节差异性强,春、冬两季臭氧总量高,夏、秋两季臭氧总量相对低,季节变化趋势差异明显。从长期变化上看,臭氧总量变化波动有不同的周期,在4个大的时间段变化趋势不同,2000~2010年臭氧层有显著恢复,但最近几年又有变薄的趋势。 相似文献
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对我国河北香河、云南昆明、青海瓦里关及黑龙江龙凤山地基观测臭氧总量与不同时期、不同卫星反演的产品差别特点进行比较,评估地基和卫星观测臭氧总量数据的质量信息以及近30年来我国不同区域臭氧总量的变化趋势特征。结果表明:4个站点的地基与卫星观测臭氧总量的绝对和相对差别分别为-5~10 DU和-5%~4%;日平均相对差别基本上呈现随机分布特征。TOMS算法反演的卫星臭氧总量与地基差别总体上要优于与DOAS算法反演的同期产品。地基与卫星臭氧总量差别呈明显的区域特点,可能反映了卫星反演计算中所需的臭氧、温度垂直分布等初始条件的纬度分布差异对卫星产品精度的影响。在过去30年,4个站点的臭氧总量在经历1993年前的显著降低后于1995—1996年逐渐回升,而瓦里关站在2001年前后的回升更为明显。 相似文献
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西双版纳地区冬季辐射雾的卫星观测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据近两年美国NOAA气象卫星遥感资料,分析研究了西双版纳地区冬季辐射雾的宏观分布特征。结果表明,利用NOAA卫星早晨1、2、34通道遥感资料进行彩色合成,可以清晰观测到冬季辐射雾的分布状态.而根据辐射雾长期分布规律合理开发该地区工在业生产,将会对发展经济和保护生态环境具有双重意义。 相似文献
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本文利用福卫二号卫星(FORMOSAT-2)搭载的高空大气闪电影像仪(Imager of Sprites and Upper Atmospheric Lightnings, ISUAL)于2004~2015年期间获得的数据,分析了青藏高原南麓地区(22°~30°N, 86°~98°E)观测到的多例红色精灵事件。通过与全球闪电定位网(World Wide Lightning Location Network,WWLLN)的观测资料进行对比,在分析了17次个例后发现对于大部分红色精灵事件,ISUAL给出的定位效果较好,与WWLLN的闪电定位结果偏差一般小于50 km,这与在北美及其邻近地区得到的结果一致。在此基础上,我们结合风云二号卫星的云顶亮温数据分析了青藏高原南麓地区红色精灵的母体雷暴特征,发现在青藏高原南麓地区除了中尺度对流系统外,小尺度对流系统也是这个地区产生红色精灵的主要天气系统。 相似文献
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青藏高原大气可降水量单站观测对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探讨青藏高原大气可降水量观测资料的可靠性,对2015年6-9月西藏申扎、改则和那曲3站地基GNSS遥感的大气可降水量、同址探空观测的大气可降水量、风云三号可见光红外扫描辐射计反演的晴空大气可降水量、MODIS大气可降水量和NCEP可降水量进行对比分析。结果表明:探空可降水量和地基GNSS可降水量的偏差较小,均低于2.5 mm。风云三号可降水量明显偏低,与其他观测结果的偏差超过6 mm。全自动探空可降水量离散程度较L波段探空大,均方根误差超过4 mm。 相似文献
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东亚地区云垂直结构的CloudSat卫星观测研究 总被引:11,自引:5,他引:11
本文利用卫星CloudSat同时结合了与其同轨道的卫星CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)2007至2009年3年的观测资料,将东亚地区划分为六个研究区域,着重研究了东亚地区云垂直分布的统计特征.结果表明:东亚地区不同高度的云量之和具有明显的季节变化趋势,夏季最大,春秋次之,冬季最小.海洋上空的单层云量最大值出现在冬季,而在陆地上空则出现在夏季.从云出现概率来看,东亚地区单层云出现的概率在春、夏、秋、冬季节依次为52.2%,48.1%,49.2%和51.9%,而多层(2层和2层以上)云出现的概率在春、夏、秋、冬季节分别为24.2%,31.0%,19.7%,15.8%.云出现的总概率和多层云出现的概率,在六个区域都呈现出夏季最大,冬季最小;对4个季节都呈现出东亚南部比东亚北部大,海洋上空比陆地上空大的特点,表明云出现的总概率的季节变化主要由多层云出现的概率的变化决定.东亚地区云系统中最高层云云顶的高度,在夏季最高,为15.9 km,在冬季最低,为8.2 km;在东亚南部和海洋上空较高,平均为15.1 km;在东亚北部较低,平均为12.1 km,且呈现东亚南北部之间差异较大的特点.东亚地区云系统的云层厚度基本位于1 km到3 km之间,且夏季大,冬季小;对同一季节,不同区域的云层厚度差别较小;当多层云系统中的云层数目增加时,云层的平均厚度减少,且较高层的云层平均厚度大于较低层的.云层间距的概率分布基本呈单峰分布,出现峰值范围的云层间距在1到3 km之间,各区域之间没有明显差别,季节变化也不大.本文的研究为在气候模式中精确描述云的垂直结构提供了有用的参数化依据. 相似文献
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从地球环境科学和自然灾害的联系、地球系统科学问题优先级的确定原则、美国卫星对地观测发展走向、地球科学对气象卫星应用要求以及对观测对象和观测参数的确定五个基本方面,按可持续发展要求,深刻分析了我国环境卫星,特别是气象卫星对地观测的应用需求。 相似文献
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利用长时间序列气象卫星及多源数据,研究青藏高原低涡综合识别方法,完成低涡数据集并与青藏高原低涡年鉴中低涡位置、路径和分布进行对比分析。研究表明:卫星识别多年平均低涡分布存在两个高值区,分别位于西藏的中北部和青海西南部及青藏高原西部,在有探空站的青藏高原东部(90°E以东),卫星识别低涡高值区和年鉴数据吻合,冬半年,卫星识别低涡活动明显高于年鉴,主要为青藏高原西部低涡活动引起,逐年及2008年低涡路径对比也显示,有探空站区域卫星识别低涡和年鉴具有较好的一致性,表明卫星识别低涡在青藏高原东部地区的可信性;2015年青藏高原中西部新增3个探空站,年鉴中90°E以西低涡约占全年低涡总数量的22%,该区域卫星识别低涡和年鉴一致性较高,表明卫星识别低涡在高原中西部的可信性。因此,卫星识别低涡与年鉴低涡在有探空站区域有较好的一致性,可对年鉴中青藏高原东部低涡源地进行追踪,又可识别青藏高原中西部尤其是活跃于冬半年的低涡,是青藏高原年鉴低涡数据的有效补充。 相似文献
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藏北高原土壤温、湿度变化在高原干湿季转换中的作用 总被引:15,自引:2,他引:15
通过1997年和1999年藏北高原沱沱河观测站土壤温、湿度变化和对应降水变化的分析,表明与高原冻融过程相联系的土壤湿度变化和高原干湿季转换及湿季降水存在联系。土壤融冻引起土壤增湿的时间比高原雨季降水开始的时间约早20天,春季高原土壤温、湿度的增加在高原地表感潜热的变化中有重要贡献。春末夏初高原土壤冻融过程引起的土壤湿度变化,在高原局地尺度的水分循环中为高原湿季开始提供了有利的水汽条件。因此,在青藏高原陆气相互作用过程中,与冻融过程相联系的土壤湿度变化在高原季节转换中是一个不可忽视的因子。 相似文献
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遥感估算降水在西藏高原中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用遥感估算降水模型RFE 2.0(Rainfall Estimation Algorithm Version 2)模拟了2009年西藏高原的区域降水,并结合该地区气象站降水观测资料分别从日、月、年尺度上评价了该模型在西藏高原降水估算中的适用性,最后通过系数校正分析了2009年8月西藏高原降水量和年降水量的分布格局。结果表明,RFE2.0模型日降水量模拟值与观测值的相关系数在0.40以上的测站占46%,变化趋势较一致,但在日降水量较小时(接近零)模拟结果不稳定,在降水量较大时(>15mm)模拟结果一般会偏低;月平均降水量模拟结果与观测结果的相关系数在0.80以上的测站占62%,模拟结果较好地反映了观测结果的变化趋势,但个别月份的模拟结果会出现偏差。雨季降水量的模拟结果明显好于干季,为进一步提高模拟精度,确定雨季校正系数为1.133,干季校正系数为1.265;年尺度上降水量的模拟值与观测值的相关系数为0.368(P=0.026)。整体来看,遥感估算降水模型(RFE2.0)模拟的西藏高原降水结果较好,可为西藏高原降水模拟提供借鉴和参考。 相似文献
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通过对比分析当前两种地面观测资料同化方案(Ruggiero方案和郭永润方案),对其优缺点进行初步分析研究。结果表明:两种同化方案同化地面观测资料后都是从模式低层到高层对分析场产生影响,中低层高度影响比较大,高层影响较小,并且对24 h模拟结果产生一定的影响。Ruggiero方案考虑了模式地形与观测站地形高度差异,但资料剔除较多,且模式分辨率越高,资料剔除对分析场的影响越明显。郭永润方案不考虑模式地形与观测站地形高度差异,假定所有地面观测资料位于模式面,因此无论模式分辨率如何,资料都能得到充分利用,但模式地形与实际观测站地形高度差异大小在地面观测资料同化分析中的影响不可忽略,因此郭永润方案有待改进,适当考虑这两种地形高度差异时效果更好。 相似文献
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In order to improve understanding of deep convective clouds over the Tibetan Plateau, characteristics of vertical structure of a deep strong convective cloud over Naqu station and a deep weak convective cloud approximately 100 km to the west of Naqu station, which occurred over 1300-1600 Beijing Time (BT) 9 July 2014 during the Third Tibetan Plateau Atmospheric Science Experiment (TIPEX-Ⅲ), are analyzed, based on multi-source satellite data from TRMM, CloudSat, and Aqua, and radar data from ground-based vertically pointing radars (C-band frequency-modulated continuous-wave radar and KA-band millimeter wave cloud radar). The results are as follows.(1) The horizontal scales of both the deep strong and deep weak convective clouds were small (10-20 km), and their tops were high[15-16 km above sea level (ASL)]. Across the level of 0℃ isotherm in the deep strong convective cloud, the reflectivity increased rapidly, suggesting that the melting process of solid precipitation particles through the 0℃ level played an important role. A bright band located at 5.5 km ASL (i.e., 1 km above ground level) appeared during the period of convection weakening.(2) The reflectivity values from TRMM precipitation radar below 11 km were found to be overestimated compared to those derived from the C-band frequency-modulated continuous-wave radar.(3) Deep convective clouds were mainly ice clouds, and there were rich small ice particles above 10 km, while few large ice particles were found below 10 km. The microphysical processes of deep strong and deep weak convective clouds mainly included mixed-phase process and glaciated process, and the mixed-phase process can be divided into two types:one was the rimming process below the level of -25℃(deep strong convective cloud) or -29℃(deep weak convective cloud) and the other was aggregation and deposition process above that level. The latter process was accompanied with fast increase in ice particle effective radius. The above evidence from space-based and ground-based observational data further clarify the characteristics of vertical structure of deep convective clouds over the Tibetan Plateau, and provide a basis for the evaluation of simulation results of deep convective clouds by cloud models. 相似文献