乌蒙山区3种大气可降水量反演法的异同

选取大气可降水量的地基GPS水汽遥感法,探空反演法以及经验公式计算法,以贵州西部的威宁作为研究个例,对比分析3种方法在乌蒙山区对大气可降水量反演的异同。以探空反演结果作为基准值,得出地基GPS遥感水汽值和经验公式计算值较基准值偏大,3个方法的反演值之间具有很好的相关性,地基GPS遥感水汽值与探空反演值之间的相关性最好,平均绝对误差值最小,为3.5 mm,均方根误差为4.14 mm。在乌蒙山区,对流层加权平均温度(Tm)的本地经验公式与探空计算值之间的平均误差为1.1 K,本地Tm公式对大气可降水量反演的结果影响较小。有降水事件发生及昆明准静止锋常驻的11月至次年4月,GPS水汽反演精度较高,平均绝对误差仅为1 mm。5—10月,经验计算方法的计算精度较高,平均绝对误差为0.74 mm。     

激光雷达和微波辐射计温湿度廓线与探空数据的对比分析

基于西安泾河国家气象站2021年微波辐射计、西安理工大学研制的大气温湿度廓线激光雷达等设备观测数据反演计算0～10 km 以下的温湿度，通过与探空资料的对比分别评估了微波辐射计和激光雷达的探测性能。结果表明，二者反演的温度均与探空数据具有较好的一致性，激光雷达反演的温度和探空温度的相关系数为0997，均方根误差在15～25 K之间，微波辐射计反演的温度和探空温度的相关系数为0973，均方根误差在15～50 K之间；在反演相对湿度方面激光雷达优于微波辐射计，激光雷达反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0964，均方根误差在5%～15%之间，微波辐射计反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0632，均方根误差在20%左右。     

基于梯度提升树算法的广州市紫外辐射拟合模型构建与相关因子分析

利用2019—2021年广州市紫外辐射数据、常规气象观测数据以及环境空气质量观测数据,对广州市紫外线辐射强度变化特征及与气象、环境因子的相关性进行分析,选择与广州市紫外辐射显著相关的7种特征因子,采用梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）算法建立广州市紫外辐射拟合模型。〖JP2〗结果表明：①广州市紫外线辐射强度具有明显的季节变化和日变化特征,季节变化表现为夏秋季高、冬春季低的特征。2020、2021年紫外辐射强度的最大值出现在7月,2019年出现在9月。3年紫外线辐射最小值都出现在3月,2020年最小为15.9 W〖DK〗·m-2。〖JP〗日变化呈现出早晚小中午大的特征,于12：00左右达到日最大值;②与紫外线辐射强度显著相关的因子为气温、能见度、总云量、相对湿度、太阳高度角、臭氧(O3)浓度、二氧化氮(NO2)浓度;③紫外线辐射模型拟合效果较好,训练集和测试集的决定〖JP2〗系数R2分别为0．93、0．80,对应的均方根误差RMSE为2.7 W〖DK〗·m－2、4.9 W〖DK〗·m－2。〖JP〗模型拟合估算等级正确的为75%,相差1级的占21%,相差2级的比例为4%。     

贵州省大气加权平均温度模型研究

加权平均温度作为地基GPS大气水汽反演的一个重要参量,对水汽反演精度有着重要的影响。利用贵州省贵阳、威宁两个探空站2015—2017年的探空观测数据和地面观测数据,采用数值积分法、最小二乘法对两站的大气加权平均温度进行计算,建立了贵州省月、季度、年的大气加权平均温度本地化模型。利用2018年数据进行验证,研究结果表明:贵州加权平均温度的标准差和相对标准差、均方误差、均方根误差小于Bevis经验公式,精度优于Bevis;该模型可以用于贵州大气水汽反演。     

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。     

测风激光雷达与风廓线雷达的探测性能评估及数据融合

测风激光雷达和风廓线雷达作为L波段探空测风的有效补充,均可以提供高时空分辨率的大气风场信息,然而由于工作原理和适用条件存在明显差异,在探测性能上各有优缺点,单一设备的探测数据已不能满足精细化预报的要求。本研究使用2020年1—5月北京南郊观象台的L波段探空资料对同址观测的测风激光雷达和风廓线雷达进行了数据质量评估,结果表明测风激光雷达与探空的一致性较高,U、V分量的相关系数分别为0.97和0.98,均方根误差分别为1.1和0.95 m·s-1,然而在2 km以上数据获取率较低且偏差较大;风廓线雷达与探空相比,U、V分量的相关系数分别为0.94和0.93,均方根误差分别为2.94和2.91 m·s-1,风廓线雷达的探测距离虽然更远,但在0.5 km以下和6 km以上的测量偏差较大。考虑到两种测风雷达在不同探测高度上的性能优缺点,提出分段曲面拟合法对两者的水平风资料进行融合处理,并选取个例对融合效果进行验证,结果表明,融合后的风廓线与融合前相比,风向和风速的一致性均得到明显提升。     

利用ERA-Interim数据构建海区大气加权平均温度模型

针对海洋区域尤其远海缺乏探空资料,且常用的Bevis经验模型在海区存在模型系统误差的问题,研究基于ERA-Interim再分析资料构建海洋区域E-T_m回归模型。利用不同时间的ERA-Interim数据及近海探空资料,对E-T_m回归模型的拟合效果及预报能力进行检验,并与常规T_m获取方法进行比较,结果表明,E-T_m回归模型拟合效果较好,相比Bevis经验模型,其预报稳定性及精度更高;在典型海区与基于探空资料建立的本地化模型进行了预报精度的比较,结果表明,2. 5°×2. 5°分辨率的E-T_m模型与探空资料建立的本地化模型精度相当,可以在无法建立探空站的海域进行使用,仅存在1%的平均转换误差。     

RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计反演产品评估

RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计采用“多通道并行测量技术”,性能稳定,反演精度高。应用该微波辐射计和常规L波段探空数据,比较了微波辐射计反演数据与探空测值的差异。结果表明：温度、水汽密度与常规探空资料比较有很好的线性相关性,对仪器维护后可以提高数据质量;相对湿度数据离散度较高。比较无降水时不同高度下微波辐射计反演数据的精度,温度在1 000 m以下低层平均误差和均方根误差较小;水汽密度的平均误差和均方根误差均为近地面较大,随高度而减小;相对湿度的平均误差和均方根误差都明显较大,温度和水汽密度的准确性高于相对湿度。降水时不同高度的温度、水汽密度和相对湿度的平均误差和均方根误差变化趋势均与无降水时相似,但是误差值明显偏大;降水时反演温度在2 000 m以下误差较小,水汽密度在3 000 m以下反演值较探空测值大,相对湿度在降水时的误差较大。     

GMS-5卫星资料和常规地面资料反演大气可降水量

探讨用GMS-5卫星资料结合常规地面资料反演大气可降水量的可行性，建立由3个通道亮温和地面水汽压反演可降水量的经验公式，并分季节进行回归统计，得到不同季节的统计参数。用990组数据对所得到的经验公式进行检验，得探空测值与反演值比较的平均绝对误差为0．1903g／cm^2，均方根误差为0．2758g／cm^2，相关系数为0．97，具有较高的反演精度。     

利用TMI资料估计西北太平洋热带气旋强度的客观方法

利用2007—2009年热带降雨测量卫星(TRMM)微波成像仪(TMI)观测的亮温资料,建立一种西北太平洋热带气旋强度(Tropical Cyclone,TC)的估计模型,对2010年热带气旋进行独立估计试验,并对估计误差进行分析。结果表明:该模型对强度小于强台风TC的拟合效果较好,均方根误差约为5 m/s,平均绝对误差约为4 m/s;对强台风和超强台风TC的拟合误差较大,均方根误差分别为9.65和6.60 m/s,平均绝对误差分别为7.76和5.49 m/s;对强台风及以上强度的TC,模型的拟合误差在日(夜)间减小(增大),误差最小(大)值为6.00 m/s(11.96 m/s),说明估计值在日(夜)间偏大(小)。     

我国上空的水汽含量及其气候学估算

该文根据中国高空气候标准值 (1971—2000年) 逐月数据集124个探空站资料,计算出各站的整层大气水汽含量,并绘制出年水汽含量分布,除青藏高原地区外,其余地区基本上呈纬向分布。继而配合我国地面气候标准值逐月数据集的水汽压和地面气压数据,在对水汽压进行相应的订正后,将其与整层水汽含量进行相关分析,拟合出全国普遍适用的、统一的或分月的线性经验表达式。拟合结果与实测值之间的均方根误差为0.25 cm。文中还详细讨论了多项式不同次数对拟合结果的影响,结果表明:与数据点走向拟合较好的多项式,次数高其结果并非误差最小。利用经地面气压订正的地面水汽压 (x) 与整层水汽含量 (y) 的拟合公式为y=0.185x+0.093,其最大优点是站点无论高低、不分地域普遍适用。     

COSMIC掩星数据与L波段探空数据的对比分析

COSMIC(Constellation Observation System for Meteorology,Ionosphere and Climate)每天可以提供全球2000～3000条从40 km高空到近地面的大气温、压、湿的廓线资料,有效地弥补了常规探空资料在时间和空间上分辨率的不足。通过对2008年5月20日至2008年11月26日COSMIC资料与L波段探空秒数据进行比对,结果表明,在10 km高度以下,COSMIC反演的湿廓线资料与L波段探空数据偏差较小,温度偏差为-0.5℃,均方根误差为1.5℃;折射率偏差为1.4N,均方根误差为5.9N;气压偏差为2.0 hPa,均方根误差为4.7 hPa;水汽压偏差为0.1 hPa,均方根误差为1.1 hPa。COSMIC干廓线资料与L波段探空相比,在10～30 km高度内,温度偏差为-0.3℃,均方根误差为1.9℃;折射率偏差为0.4N,均方根误差为0.9N;气压偏差为1.4 hPa,均方根误差为2.6 hPa。表明COSMIC资料既具有较高的时空分辨率,又具有较好的精度,在数值模式中具有重要的潜在应用。     

ASCAT与HY-2A风场产品在南海的精度评估

基于中国科学院南海海洋研究所提供的2012年1月1日—2013年12月31日西沙自动气象站观测资料以及同时间序列的欧洲中心ERA-interim再分析风场产品,统计了ASCAT和HY-2A散射计风场产品的误差特征,分析散射计资料在南海的适用性。分析得出:ASCAT和HY-2A的风速、风向与自动站一致性高,相关系数均大于0.85,ASCAT风速和风向均方根误差分别为1.57 m/s和15.42 °,HY-2A均方根误差略微偏大,分别为2.02 m/s和24.75 °;ASCAT和HY-2A散射计与ERA-interim风速、风向有很好的一致性,在不考虑低风速（ < 3 m/s）的条件下,风速均方根误差分别为1.40 m/s和1.56 m/s,风向均方根误差分别为15.09 °和17.07 °,与设计精度一致,表明ASCAT与HY-2A风场产品在南海是适用的。此外,散射计相对再分析风场的偏差没有明显的季节性变化      

非线性风场的VAD分析初探

本文对非线性风场的 VAD技术 ,从理论上进行了比较详细的分析 ,并对非线性风场中的非线性判断、非线性模型建立以及提取测站上空风向风速做了讨论。分析表明 ,均方根误差 RMS可作为风场线性与否的判据 ,若用二阶及其以下谐波拟合 ,且拟合 RMS<1.5 m/ s,则认为该风场为线性 ,否则为非线性 ;而且RMS≤ 1.5 m/ s可以用来确定该非线性风场多项式描述的程度 ,这样从雷达距离较远的非线性风场得到的测站上空水平风风向风速与准确值有较好的一致性     

基于长短期记忆神经网络的风速超短期快速滚动预报技术

利用甘肃省某风电场2017—2020年测风数据,基于长短期记忆神经网络（LSTM）模型,通过评估不同输入数据和模型时间窗口长度下的预报精度,设计一套适用于风电场的风速超短期快速滚动预报方案。结果表明：通过输入不同的特征变量,在风速的超短期(未来4 h内)预报中,风速自身变化起主导作用,模型输入变量中只加入各高度层的风速能得到更好的模拟效果。通过评估LSTM模拟时间窗口长度L对模拟效果的影响,当时间窗口长度L≤24 h时,模拟效果较好,说明超短期风速变化主要和风速自身临近时刻的变化有关;当L>24 h时,模拟效果快速下降,说明过长的L会削弱模拟能力,降低模拟精度。 通过分析LSTM在未来4 h内的风速模拟能力,发现随着预报时长的增加,模拟精度逐步下降,但在未来2 h内的风速均方根误差RMSE均小于2 m〖DK〗·s-1,结果较为理想,且该方法对计算资源要求不高,经济实用性强,在业务中具有较高的应用潜力。     

北京MST雷达功率谱密度处理算法改进

北京MST（mesosphere-stratosphere-troposphere,中间层-平流层-对流层）雷达是我国“子午工程”一期中探测大气动力结构的独特大型设备。雷达自2011年建成以来,已获取较好的大气风场数据,但在其他要素提取方面仍有改进需求。从噪声电平估算与目标回波识别这两个关键步骤改进雷达原始功率谱密度处理算法,以期得到更准确的大气要素信息。在噪声电平估算方面,提出应用对数-线性拟合方案快速实现客观分析法,与二分法方案差值的标准差为0.43 dB,表明对数-线性拟合方案能兼顾时效性与准确性。改进后的数据处理算法能够精确识别目标回波。利用改进算法处理2012年1—12月数据结果与雷达、探空以及ERA5再分析数据进行比较,各高度纬向风与探空测值的均方根误差均为2~3 m·s-1,优于雷达产品和探空测值均方根误差（3~4 m·s-1）,信噪比、谱宽和垂直速度质量也有明显提高,表明改进算法可靠、有效且相对易于实现。     

洛川暴雨强度公式参数的搜寻计算

暴雨强度公式可通过给定不同的b、n参数,用最小二乘法对公式进行拟合,求解参数S、R,计算均方根误差σbn,最终将最小均方根误差所对应的b、n以及S、R确定为暴雨强度公式的参数。首先用优选法寻找b1值下整个n的取值范围内的最小均方根误差σb1,再寻找b2值下整个n的取值范围内的最小均方根误差如σb2;然后根据σb1和σb2的大小用优选法进一步确定b值的取值范围,直到达到所要求的精度。这样既不会漏掉、又能很快找到最小均方根误差％所对应的b和n值及其所拟合的S和R。     

人工神经网络在感热通量计算中的应用

感热通量计算方法的研究是边界层研究中最重要的内容之一。基于中日JICA计划项目中青藏高原东缘四川盆地温江站的边界层铁塔观测资料初步研究了使用人工神经网络(ANN)计算边界层感热通量的方法,并将ANN和经验公式法计算得到的感热通量分别和真值作相关和误差分析。对2009年4月和5月的两个个例研究的结果表明:ANN计算结果和真值的相关性都高于经验公式法且趋势变化和真值更加吻合,ANN计算的2009年4月的感热通量与真值的均方根误差(RMSE)稍大于经验公式法,但2009年5月的RMSE明显小于经验公式法。     

中国东北和西北区域三种再分析资料与探空资料的温度对比分析

利用中国105站的探空资料以及NCEP/NCAR、ERA和JRA三种再分析资料,采用均方根误差、趋势分析等多种统计分析方法,对再分析资料的高空温度在中国东北和西北区域的可信度进行了分析。结果表明：在气候平均方面,JRA资料相比于探空资料的均方根误差较小,冬季的均方根误差较小,西北区的均方根误差普遍大于东北区;在年际变化方面,东北区三种再分析资料在低层的反映程度明显好于高层,西北区各层三种再分析资料与探空资料的差值普遍比东北区大;在长期变化方面,三种再分析资料在对流层低层都较好,东北区NCEP资料能更好地反映探空资料高层的降温趋势,而在西北区,则是JRA资料能更好地反映探空资料高层的降温趋势。     

微波辐射计反演产品评价

利用北京南郊探空资料,对从美国进口的微波辐射计近3年反演资料,从总体平均、早晚平均、平均年变化以及不同天空状况4个方面进行分析、评价,以了解该设备的性能和产品特点。结果表明:①温度均方根误差从近地面到5000 m,误差逐渐增大,5000 m以上又逐渐减小。相对误差总体平均不到0.2,且均为正,表明仪器反演的温度比探空的偏高。②湿度从近地面到3000 m误差逐渐增大,3000 m以上逐渐减小。总体平均相对湿度的误差均为正,表明仪器反演出的相对湿度比探空的偏高。③从温、湿度误差的早晚对比看,20:00的误差相对比08:00小。④从不同天空状况看,温度碧空、多云间晴效果较好,多云转阴、阴天效果较差;湿度多云转阴、阴天效果较好。⑤从温、湿度误差的年变化来看,温度均方根误差1500 m以下年内变化幅度较小,1500 m以上变化幅度较大,呈现出8月误差最小,3、4月最大;相对湿度的均方根误差在1500 m以下年内变化比较相似,1500 m以上脉动变化比较大。