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遥感反演水汽总量和云不总量的研究 总被引:3,自引:1,他引:3
本文从地基微波遥感方程出发,建立了双频地基微波辐射计遥感反演水汽总量和云水总量的方程,并用探空资料对反演方程的精度进行了检验. 相似文献
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郑飒飒 《高原山地气象研究》2020,40(2):83-88
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。 相似文献
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《气象与环境学报》2017,(5)
基于德国RPG公司研制的14通道地基微波辐射计(RPG-HATRPO-G3)反演的2014年10月至2015年9月济南地区的水汽和液态水产品,分析了济南地区水汽和云液态水不同季节的月变化、日变化特征及其在强对流天气与小雨天气中的变化趋势。结果表明:2014年10月至2015年9月济南地区柱大气积分水汽量(Integrated Water Vapour,IWV)具有明显的月变化特征,其变化趋势与多年(1981—2010年)月平均降水量相关性较好,IWV夏季最高、冬季最低,四季IWV均具有弱的日变化特征,四季IWV标准偏差按照夏季、秋季、春季、冬季的顺序递减。对于济南地区春季、夏季、秋季3个季节有云无雨和降水前后液态水路径(Liquid Water Path,LWP)的数据,春季LWP可用数据量最少,夏季LWP可用数据量最多;月LWP在0—200 g·m~(-2)范围内的数据占总数据的比例最多,LWP数值越大,其所占比例越小。月LWP大于1000 g·m~(-2)数据的比例随着夏季的临近和降水量的逐渐增加也呈增加的趋势。IWV和LWP在强对流过程发生前均明显增长,数值大于1000 g·m~(-2)的LWP数据比例为53.41%;而小雨天气发生前IWV呈波动上升的趋势,LWP仅在临近降水时才明显增大,LWP数值主要分布在0—200 g·m~(-2)之间,占总数据的比例为86.56%。 相似文献
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地基微波辐射计反演水汽密度廓线精度分析 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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利用940 nm卫星遥感数据反演大气水汽的方法比较与应用分析 总被引:2,自引:0,他引:2
基于940nm近红外水汽吸收带及两侧窗区通道探测大气水汽总量是自20世纪80年代兴起的卫星遥感大气水汽方法,这一方法主要利用差分吸收概念反演柱水汽总量。文章分析比较了不同反演算法各自特点和存在问题,同时针对我国不同的卫星数据进行了多次水汽反演试验,最好结果的误差为0.04g/cm2,这为FY-3气象卫星中分辨率光谱成像仪陆地大气可降水业务产品算法的开发打下了坚实基础。 相似文献
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目前的大气水汽算法只适用于晴空条件,但是全球大部分时间云层覆盖都处于40%~60%之间。因此,只适用于晴空条件下的大气水汽反演算法,是不能满足应用需求的。而微波具有一定的穿透能力这一特点,使得其在全天候大气水汽探测方面具有很大的发展潜力。本文发展了基于微波辐射计AMSR-E的数据反演大气水汽的算法,利用不同波段间地表发射率之间的线性关系,消去辐射计信号中的地表信息,而AMSR-E的23.8GHz对大气水汽比较敏感,因此用其反演大气水汽,反演的结果和MODIS以及实测的数据进行对比,算法优势明显。 相似文献
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通过机载双天线微波辐射计的观测数据层析反演出云液水的空间分布是一个有限角度的图像重建问题。为提高这一反问题的适定性, 本文对已有的正则化方法进行了改进: 根据云液水的分布特征选择W1,2空间范数的离散形式作为正则项; 通过数值模拟试验确定双天线仰角的最优设置方案为 (30°, 90°) 等。为避免已有方法中对目标函数进行线性化处理而产生的模型误差, 采用L-BFGS-B算法对非线性目标函数直接求解。按照侧边界内云液水分布是否已知将反演模型分为已界模型和未界模型。已界模型的反演结果表明, 反演误差在8.6%~12.3%之间, 反演图像可以反映出不同云型的结构特征。敏感性试验表明, 影响反演精度的主要因素为投影数据的角度分辨率、 辐射计观测噪声以及侧边界云液水分布的不确定性; 受云液水含量、 正则算子特性及边界因素的综合影响, 不同云型的反演精度存在差异。为使微波辐射计探测云液水分布能够独立于其它探测手段, 本文针对未界模型提出嵌套反演方法。数值模拟试验表明, 嵌套反演方法可以为目标区域的反演提供足够的侧边界信息。 相似文献
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本文讨论了地表对微波测温核函数的影响,运用最优化技术,得到了一组基本上与地表特征无关的最优核。运用统计最优反演方法对50组模拟的微波辐射资料进行了反演,并讨论了观测误差对反演精度的影响。 相似文献
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利用2013年3月至2017年2月天津西青地基35通道微波辐射计观测资料,分析天津地区大气水汽和液态水特征。结果表明:天津地区各季节积分水汽和积分液态水的日变化趋势基本一致,均呈单峰型日变化特征,其中夏季最大,秋季次之,冬季最小。各季节积分水汽最大值出现在23:00时(北京时,下同)的概率均明显大于其他时次,夏季和冬季的积分液态水的最大值出现在14时的概率最大,春季和秋季分别出现在10时和13时的概率最大。天津地区水汽密度由地面至3.5 km处逐渐减小,递减梯度由夏季、秋季、春季和冬季的顺序依次增大,各季节从1.5 km往上日变化均不明显。1 km以下,春季、夏季和秋季平均水汽密度的日变化曲线呈双峰型,主峰值分别出现在08时、11时和12时左右。冬季呈单峰型变化,峰值区出现在12-16时。液态水密度随高度分层变化,夏季的液态水密度大值区(0.08-0.14 g·m-3)为5-6 km,在18-20时出现最大值。秋季、春季和冬季液态水密度的大值区出现的高度为1.5-3.5 km,但数值依次减小,春季和冬季的最大值出现在05时前后,秋季则出现在02时左右。另外天津地区水汽、液态水与温度和降水量的变化趋势基本一致,除夏季06-18时及冬季部分时次外,水汽与温度呈正相关。液态水与温度相关性较差,但与降水量呈正相关,全年液态水与降水量夜间的相关性大于白天。 相似文献
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本文讨论了大气微波辐射起伏的机制。推导出利用大气氧气微波辐射起伏统计特征,探测大气温度结构常数分布与风分布的遥感方程。对遥感方程核函数的基本性质进行了讨论。 相似文献
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近十年来,被动微波遥感技术在气象上得到了广泛的应用,它已经成为探测大气温、湿、云、雨等气象要素的一种新的重要手段。美国已经在第三代气象业务卫星上安装了微波探测装置(MSU),与红外遥感技术相配合,以期提高测温精度。与此同时,地面大气微波遥感的研究工作也有了相应的发展,已经成功地测得对流层大气温度分布和低层 相似文献
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An algorithm for remote sensing of water color from space 总被引:3,自引:0,他引:3
The ocean color algorithm proposed in this paper takes into account the effects of Rayleigh and aerosol scattering. The inherent reflectance and the diffuse transmittance of the Rayleigh atmosphere are expressed as functions of optical thickness and satellite measurement geometry with the aid of simple and accurate formulas. In the case of a turbid atmosphere, from which the aerosol optical thickness is unknown, the aerosol contribution is estimated with the aid of a measurement in a channel where the ocean is a blackbody (in the red or near infrared). If the relationship between the ocean color and the chlorophyll-like pigment concentration is assumed to be known at sea level, it is shown that the chlorophyll-like pigment concentration at an open ocean site can be determined from space to within a factor of 1.5 to 3 (uncertainty equal to 0.2 to 0.5 log interval), depending on the atmospheric turbidity. 相似文献
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准确获取测站气压和温度对GPS水汽反演至关重要。由于我国地域辽阔、经济和社会发展的差异较大,我国GPS气象站网有部分站点未布设气象传感器,无法准确获取测站的气压和温度,其对测站上方水汽造成了较大影响。本文提出一种增加高度订正的反距离加权法,并利用全国113个GNSS气象站(包括25个实验站点,88个插值站点)的连续3个月的气象数据对该方法进行验证。结果表明,内插得到的气压和温度的均方差为1.53 hPa和1.18 K,平均偏差为0.94 hPa和0.82 K。精度随着内插站点与实验站点之间高差的增大,偏差随之增大。最后将内插得到的气压和温度应用于GPS水汽解算,并与GPT-2模型的精度对比。内插气象数据得到的PWV(Precipitale Water Vapor)的均方差和平均偏差为0.59 mm和0.38 mm,精度明显优于GPT-2模型。 相似文献
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地基GPS水汽监测技术及气象业务化应用系统的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
李国平 《南京气象学院学报》2011,34(4):385-392
本研究建立了川渝地区地基GPS(global positioning system,全球定位系统)遥感水汽的本地化计算模型,开发出GPS遥感水汽的计算软件包,开展了局域地基GPS观测网遥感大气水汽的试验及业务应用,反演出30 min间隔的高时间分辨率GPS可降水量序列。评估了反演精度,研究了GPS水汽产品在气象业务应用的可行性。研发了可搭建在MICAPS(meteorological information comprehensive analysis and process system)平台上的地基GPS水汽监测业务化应用系统,实现了局域地基GPS观测网数据的实时传输、数据解算、可降水量反演和GPS水汽产品的可视化,并在气象业务部门试运行,在强降水、暴雪等灾害性天气预报中发挥了独特作用。本项目组系统性研究了GPS可降水量的时间变化、水平分布,分析了GPS可降水量与气温、气压、比湿、辐射和降雨量等地面气象要素以及与局地环流、水汽输送和循环等大气过程及地形的对应关系。研究了GPS水汽产品在几类典型灾害性天气(西南暴雨、持续性降水、冰冻雨雪、大雾)以及人工增雨中的演变特征,揭示了GPS探测水汽技术及其产品在天气预报业务中的应用方法。进行了GPS可降水量的日循环合成分析,GPS可降水量在华北暴雨、西南暴雨、华西秋雨、四川盆地夜雨等方面的应用研究,以及不同云系降雨过程、不同类型降雨过程中GPS可降水量的对比分析。例如,对不同类型降雨过程中GPS-PWV(precipitable water vapor by GPS,GPS可降水量)的比较表明,在夏季暴雨发生前5~10h,GPS-PWV的激增可很好地预示其后的强降雨天气;而对于类似秋绵雨的一般性持续降雨来说,GPS-PWV的连续大幅递增或递减并超过平均值可作为降雨开始或结束的预报依据;对于不同类型降雨天气过程GPS-PWV具有不同的日变化特点,它能及时反映水汽的局地变化特征,作为水汽异常输送中的强信号,GPS-PWV在降雨天气分析及预报中具有重要的指示意义。 相似文献
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利用辽宁省阜新蒙古族自治县QFW-6000型地基微波辐射计和邻近探空资料,对微波辐射计反演精度进行评估,分析云中积分液态水含量、积分水汽含量与降水量的变化特征。结果表明:微波辐射计的反演参量与探空资料具有高相关性,反演的相对湿度基本大于探空测量的相对湿度,近地面与高层的误差在5%以内。基于云中积分液态水含量与降水量的统计分析发现,降水开始前存在明显跃增,云中积分液态水含量会快速增大到1 mm以上,随着降水的持续,云中积分液态水含量一直维持在2 mm以上,当降水结束,云中积分液态水含量迅速回落至0.2 mm以下。积分液态水和积分水汽含量为雨天>云天>晴天,积分水汽含量在不同天气下具有相似的垂直结构,均表现出随高度升高递减的变化趋势,水汽在高空的递减速率相对较慢,到近地层递减速率明显加快;云中积分液态水含量在云天和晴天的垂直分布结构相似,最大值分别为0.15 g·m-3和0.10 g·m-3,均位于1 km高度处;雨天云中积分液态水含量具有两个峰值区间,分别位于1.0 km和2.5 km高度处。云中积分液态水含量和积分水汽含量呈现白天高值而夜间及清晨低值的日变化特征,云底高度则呈相反的变化趋势。 相似文献