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。     

利用地基微波辐射计资料反演0~10 km大气温湿廓线试验研究

为综合评估地基微波辐射计(以下简称辐射计)温湿探测性能、提高温湿廓线精度,利用2021年3—8月北京辐射计观测、探空和ERA5再分析等资料,分析不同天气条件下(晴天、云天、雨天)辐射计温湿度探测性能,利用探空数据和修正后的ERA5数据对辐射计温湿廓线进行检验,并基于线性偏差订正方法对辐射计温度、相对湿度进行订正。结果表明：(1)辐射计温度在晴天、云天与探空温度具有较好的一致性,而其在降雨天气较探空温度高;辐射计相对湿度在晴天高于探空,云天和雨天低于探空。雨天探空数据对辐射计温、湿度的线性偏差订正效果优于晴天、云天。(2) ERA5相对湿度在4 km以上高度与探空存在明显偏差,其温度与探空温度的相关性高于相对湿度。(3)探空数据修正后的ERA5数据能较好提升辐射计温湿廓线精度,且在雨天效果优于晴云天。垂直方向上,随着高度增加辐射计温、湿度订正效果更明显。(4)采用探空数据和修正后的ERA5数据对订正后的辐射计温湿数据进行误差分析,结果表明晴天和云天条件下辐射计与探空、辐射计与修正后ERA5数据的误差(平均误差BIAS和均方根误差RMSE)廓线垂直分布特征相似。雨天条件下两者在中高层(7—10 km)有明显差异,其中温度RMSE相差4 K,相对湿度RMSE相差20%。

     

地基微波辐射计遥感大气廓线的BP神经网络反演方法研究

讨论了12通道地基微波辐射计遥感反演温度、相对湿度和云液态水廓线的BP神经网络反演方法,利用探空资料,对北京春、夏、秋、冬四个季节的大气廓线进行神经网络训练,并对训练好的网络的反演能力进行数值检验,分析了反演精度;对北京南郊观象台12通道微波辐射计的观测亮温资料进行实际反演,结果表明,神经网络(BPNN)反演的廓线与微波辐射计自带RadiomeNN的相比更加接近实际。     

高原地区基于微波辐射计反演大气廓线的神经网络算法研究

以2007~2018年西宁二十里铺气象站探空资料为模拟样本,利用MonoRTM模式模拟中心频率21.985~58.759GHz的35通道亮温,应用BP神经网络对模拟数据进行反复训练,构建最优反演模型,并以2019年探空资料为测试样本,对比分析了不同季节和不同天气条件下BP神经网络与微波辐射计的反演效果。结果表明：晴空条件下,BP神经网络与微波辐射计在温度反演上效果最佳,水汽密度次之,相对湿度最差,其中冬春季BP神经网络反演效果优于微波辐射计,夏秋季反之;有云条件下,BP神经网络温度反演效果在冬、春和夏季均优于微波辐射计,其水汽密度反演效果在四季均较微波辐射计有明显提升,其相对湿度反演效果在冬、春和夏季均较微波辐射计更佳。晴空和有云条件下,BP神经网络在不同季节反演温度、水汽密度和相对湿度的平均绝对误差和标准偏差均小于微波辐射计,尤其是相对湿度的反演精度提升最为明显。晴空条件下,BP神经网络反演温度廓线在春、夏和秋季效果最佳,反演水汽密度廓线在中低层精度较高,反演相对湿度廓线的精度较差,但基本和探空资料趋势一致;有云条件下,BP神经网络反演温度廓线与晴空时基本一致,较微波辐射计精度更高,反演水汽密度和相对湿度廓线在8km以上效果较好。     

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。     

基于一维变分算法的地基微波辐射计遥感大气温湿廓线研究

为研究地基微波辐射计遥感温、湿度廓线的一维变分算法的反演能力,用北京地区2010—2011年00和12时(世界时)的多通道地基微波辐射计亮温资料进行试验。首先,利用同时次的地面观测资料、红外亮温(由地基微波辐射计自带红外传感器测得)及探空观测数据,给出提取无云样本的方案,得到432个无云样本;再以辐射传输模式计算得到的模拟亮温为参考,对无云条件下的观测亮温进行质量控制;然后利用探空数据进行模拟试验,结果发现,一维变分算法对3 km以下的温度廓线有较大调整。使反演结果更加接近探空,而对湿度廓线在0—10 km都有不同程度的优化;最后利用一维变分算法对地基微波辐射计观测亮温进行大气温湿廓线反演,将结果与探空对比可以看出,温度廓线的均方根误差小于2.9 K,绝对湿度的均方根误差小于0.47 g/m~3;进一步与地基微波辐射计自带神经网络的反演结果比较表明,一维变分的反演结果更接近实际大气。     

基于LSTM的地基微波辐射计湿度廓线反演

大气湿度廓线对于研究大气系统的复杂性具有十分重要的作用.地基微波辐射计有着连续观测的特性,能够以高时间分辨率反演出高度至10 km的大气湿度廓线,廓线数据对于气象预报和研究气候系统的变化至关重要.为了提高反演大气湿度廓线的精准度,本文使用时间循环神经网络模型,利用微波辐射计连续探测的信号并使用Ka波段毫米波云雷达数据提...     

基于BP神经网络与遗传算法反演大气温湿廓线

为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的一级数据质量控制和订正模型。然后,为减小训练样本代表性误差对模型反演精度的影响,利用遗传算法优化训练样本数据,建立一套精度更高的神经网络大气温湿度反演模型。最后,利用构建的反演模型,开展大气温湿度反演试验,结合探空资料和微波辐射计二级产品,评价反演模型精度。研究结果表明:(1)经过质量控制后的实测数据与模拟数据之间的相关性有显著提升;(2)经过质量控制与订正后建立的神经网络模型对比原微波辐射计二级产品的反演精度有一定提升,温度提升6.77%,湿度提升20.11%;(3)经过遗传算法优化后的训练样本所建立的神经网络反演模型对比原微波辐射计二级产品反演精度有进一步的提升,温度提升10.21%,湿度提升23.75%,反演结果与该地区同类型研究结果相比有着较大提升。      

云雷达和微波辐射计联合反演大气湿度廓线的初步研究

利用中国气象局大气探测试验基地的微波辐射计亮温值、对应的云雷达测得的反射率因子和L波段探空数据,采用BP(back propagation)神经网络作为反演工具,反演得到大气垂直湿度廓线。将天气情况分为晴天、低云、中云和高云四种情况,对比不加入反射率因子的反演湿度廓线,分析两种反演方法在各高度层的均方根误差。对比结果表明,加入反射率因子的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.862,均方根误差为14. 9%,而不添加反射率因子的相关系数平均值为0.763,均方根误差为19.2%。     

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。     

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。     

ERA5再分析数据在微波辐射计数据反演中的初步应用

为了研究ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果,利用探空和ERA5作为训练样本分别训练得到两个神经网络,对微波辐射计观测数据进行反演。并以探空资料作为参考分别统计基于探空和ERA5再分析资料反演得到的数据的相关系数、绝对偏差和均方根误差,用于评估ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果。结果表明：基于ERA5和探空反演的温度廓线与探空的相关系数分别为0.988、0.99,绝对偏差分别为2.402 ℃、2.607 ℃。反演水汽与探空的相关系数分别为0.975、0.979,绝对偏差分别为0.412 g/m3、0.369 g/m3。反演的相对湿度相关系数分别为0.663、0.696,绝对偏差分别为15.587%、13.976%。反演的积分水汽总量相关系数分别为0.959、0.968,绝对偏差分别为0.258 cm、0.227 cm。从结果来看,基于ERA5资料反演的温度、水汽资料与利用探空反演的结果相差较小,温度廓线反演效果优于相对湿度廓线。     

国产MWP967KV型地基微波辐射计探测精度

MWP967KV型地基微波辐射计是我国自主研发,拥有完整自主知识产权的新型大气微波遥感探测设备,为了实现国产设备在气象业务中的应用,需对设备的探测精度进行对比分析。利用2015年8月—2018年3月四川盆地南部山区的无线电探空数据和地基微波辐射计数据,分析晴空和有云天气条件下温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线及相关物理参数的精度。结果表明：晴空、层积云和高积云的微波辐射计与探空仪的温度、水汽密度和相对湿度相关系数整体上分别在0.9890,0.9665,0.5868以上,均达到0.01显著性水平。3种参数廓线的相关系数整体均呈地面大于高空,仅温度廓线相关系数达到0.01显著性水平,相对湿度廓线和水汽密度廓线在高空的相关系数未达到0.01显著性水平。3种参数的相关性整体上温度最高,水汽密度次之,相对湿度最低。温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差平均值分别为2.8℃,22%和1.38 g·m-3,温度廓线和相对湿度廓线在层积云和高积云的云中及云上的精度明显降低,均方根误差较云层下温度升高1℃~2℃,相对湿度增大10%~20%。逆温层会影响廓线及物理参数的精度。晴天或云天等大范围相似天气条件下,探空气球飘移距离与温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线偏差的相关性较弱。     

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）。     

重庆微波辐射计资料的评估和探测特征分析

对比了2017～2019年重庆沙坪坝MP-3000A型地基微波辐射计和Metop-A掩星资料气温、湿度廓线探测之间的差异,并对两次天气过程中微波辐射计的探测特征进行分析,结果表明：(1)微波辐射计与掩星气温在整个探测高度上均为显著正相关,且低层高于高层;夏半年偏差小于冬半年;,4km以下微波辐射计探测气温高于掩星气温,降雨时偏差更大。(2)微波辐射计与掩星相对湿度相关性稍高于气温;,夏半年相关性高于冬半年,,偏差小于冬半年;降水天气时,1km以下及4～-6km之间,微波辐射计相对湿度的负偏差值明显比无降水时大。(3)降水时段,微波辐射计探测5km以下为高湿区,暖湿气团上升过程中凝结潜热和绝热冷却作用,中低层出现了逆温层;辐射雾出现时,微波辐射计探测到近地面层相对湿度增大和气温降低。