GMS-5反演湿度场的一维变分质量控制试验

应用一维变分方法对GMS5资料反演的相对湿度场进行了变分同化质量控制试验。首先具体分析了1998年6月12～29日的MM5模式12h预报湿度场、卫星反演湿度场和同化分析湿度场的误差统计量(误差平均值、误差自协方差矩阵、均方根误差等)。在此基础上,又应用一维变分方法对1998年7月20～30日的资料进行了同化试验,并以1998年7月21日00时(世界时)的结果为例,详细分析比较了3种湿度场。分析结果表明:MM5模式背景湿度场总体上低层偏湿,中上层偏干,各层面上的干湿区域区分明显;但往往湿区过湿,干区又偏干,均方根误差(RMSE)相对较大,各层面多在10以上,最高达到15.6。GMS5卫星反演湿度场总体与探空实测结果更接近,但整体平均看,各个层面基本上略偏湿,特别在中低层,RMSE为6.3～8.9。经过一维变分质量控制的湿度场基本接近卫星反演湿度场,但同化后的湿度场的RMSE在中低层要比卫星反演场的要小,RMSE下降了0.4～0.7,下降比率达到6%～9%;高层与卫星反演结果基本接近。对模式向前12h预报场而言,同化了卫星反演湿度场后,均方根误差值下降了1.4～9.0,下降比率达到17%～59%,同化后的湿度场与实际大气大大接近。     

由卫星资料估算晴空大气太阳直接辐射和散射辐射

根据光的多次散射理论 ,对水汽、气溶胶、臭氧、混合气体等实行辐射参数化处理 ;利用中国探空站资料和诺阿 ( NOAA)气象卫星垂直业务探测器 ( TOVS)资料反演的探空资料 ,由离散纵标法计算了大气各高度上的太阳直接辐射和散射辐射 ,并与此同时的和同站点位置的卫星可见光、红外测值进行统计回归拟合 ,建立卫星测值与大气中太阳直接辐射和散射辐射的计算模式 ,据此可以利用卫星资料估算太阳直接辐射和太阳散射辐射 ,这对于大气环境光学特性和大气环流、气候变化的研究有重要意义。     

基于AutoIt的海量数据智能刻录系统

对科研单位而言,选择DVD光盘作为雷达、卫星等持续性增长的海量数据的存储器是比较合理的.然而,如果人工校验和刻录保存数据,工作量巨大,过程单调乏味,容易出错.为了解决这个问题,本文利用AutoIt v3脚本语言的优势,实现了智能控制刻录软件完成DVD光盘的刻录;加上参数配置、目录监听、数据校验、数据压缩、短信通知、数据检索、日志记录等辅助模块的设计实现,最终完成了海量数据智能刻录系统(MDIBS).文本介绍了AutoIt在自动化任务编写上的优势及在MDIBS中的应用,论述了MDIBS各模块的设计思想和功能以及核心技术的实现,并以FY-2C数据为例说明了数据校验插件的开发.     

卫星反演湿度场及其在暴雨预报中的初步应用分析

文中分别用两套相对湿度初始场方案 ,对 5个暴雨个例进行了预报对比试验 ,探讨了利用GMS- 5卫星图象反演的高分辨率湿度场资料改进初始场 ,以提高暴雨中尺度数值预报水平的可能性。结果表明 :( 1 )引入卫星反演湿度场能较好地反映出实际湿度场的水平中尺度结构 ,尤其是有效地增强了对降水有重要影响的高湿区的分析 ,且与实际探空资料更为接近 ;( 2 )引入卫星反演湿度场资料改进初始场一般会使 2 4 h的降水预报评分有所提高 ,特别是具有使预报前期 ( 0～ 6h)的降水场向观测场逼近的作用 ,但对预报后期 ( 6～ 2 4 h)降水场的影响具有不确定性。     

多光谱卫星图象综合处理系统的可视化设计

多光谱卫星图象中蕴涵着丰富的气象信息，在天气监测和预报工作中发挥了重要作用。为使多光谱气象卫星图象更好的为气象工作服务，我们初步开发了多光谱卫星图象综合处理系统(MSISPS)。本文详细地论述了多光谱卫星图象综合处理系统的可视化设计原理、思想和方法以及此系统实现的主要功能。还介绍了位图显示、动画处理、创建新窗口和状态栏利用等关键技术在MSISPS中的应用。与现在的相关的软件相比，MSISPS实现了多光谱卫星图象的云分类分析、降水场分析和湿度场分析的可视化和交互式操作，使气象卫星图象处理的新技术和新方法得到了简便、高效、快捷的应用。     

用一维变分法校正卫星资料反演地球大气湿度场的试验研究

本文采用一维变分法,并将MM5模式的相对湿度6小时预报作为背景信息,对1998年6~7月两种卫星反演地球大气相对湿度资料进行偏差校正试验,以提高其精度.这两种反演资料分别是用统计反演法反演GMS-5静止气象卫星多通道遥感信息得到的GMS反演地球大气湿度,和用同步物理反演法反演NOAA-14极轨卫星的TOVS晴空测值所得的TOVS反演湿度.校正试验结果表明,一维变分法能有效减小两种卫星反演湿度相对于匹配的NCEP/DOE再分析相对湿度的平均偏差和均方根偏差：850~300 hPa GMS反演湿度的绝对平均偏差下降了0.59%~2.87%;各层GMS反演湿度的均方根偏差的减少量为3.26%~7.49%,其中925~400 hPa从11%~14%降为6%~9%,300~200 hPa从20%~24%降为13%~18%;500~300 hPa TOVS反演湿度的绝对平均偏差从7%~13%降至1%~5%;各层TOVS反演湿度的均方根偏差减少了12.61%~15.1%,其中1000~500 hPa从21%~24%降至8%~10%,400~300 hPa从25%~29%降至11%~14%.校正分别使925~400 hPa GMS反演湿度和1000~500 hPa TOVS反演湿度的均方根偏差降至10％以下,达到了WMO对卫星资料反演地球大气湿度垂直分布的可用精度要求.     

极轨气象卫星数据Web共享平台的建设

基于国家科技部大力推行的DVB-S系统,依托AutoI、tSQLite、Prototype等开源软件构建了极轨气象卫星W eb共享平台,探讨了其方案设计和技术实现。该平台实现了极轨卫星数据实时处理、自动发布、W eb交互展示和数据共享等功能,有效地拓展了DVB-S数据接收系统的使用价值,为卫星数据的后续开发、成果交流及气象应用创造了有利条件。     

多光谱卫星图像反演云空湿度场方法的改进

利用1998年6～8月GMS图像和分析区内近70个台站的地面和探空资料,在过去工作的基础上,通过引入地面实测湿度场相关资料作新的分析参量,建立了各标准等压面相对湿度统计分析新模型,改进了应用多光谱卫星图像反演三维湿度场的方法.通过比较和检验,证实新模型可有效改进大气湿度场的反演精度,特别是低层湿度场的反演精度.     

多光谱卫星图像降水强度场的分析

文中将单位特征空间归类方法应用于多光谱GMS卫星图像的降水强度场分析 ,该方法可交互式地进行多光谱卫星信息和地面实测降水的协同分析 ,准确划分各强度样本集群的光谱特征空间分布 ,为可靠确定各波段卫星测值与小时降水量之间的统计关系提供了一条可行的途径。为尽量减少分界点附近数据可能造成的不确定性和误差 ,文中首先按模糊集合论的隶属度原则 ,建立了模糊划分公式。按所在降水强度等级 ,通过对多维光谱空间的各单位特征空间内计算和比较晴空、多云 (无雨 )、小雨、中雨、大雨和暴雨 6种情况发生的概率 ,经归一化处理后 ,分别建立相应的降水强度类属矩阵 ,为多光谱卫星图像降水强度场的分析确定了判识依据。就IR1 VIS降水强度类属矩阵而言 ,经 5 0 0余个实测有雨样本的检验 ,其对暴雨、大雨、中雨和小雨等各强度等级有雨样本的实测命中率均在 70 %左右。近 14 0 0个有云样本降水强度等级判识的总准确率为 73.88%。把样本仅分成无雨、中小雨和大、暴雨 3个等级进行分析 ,实测命中率和分析成功率都显著提高 ,总准确率达到 84 .4 9%。IR1 WV ,TIR1-IR2 降水强度类属矩阵 ,各项指标虽然均略低于IR1 VIS降水强度类属矩阵 ,但对无雨、中小雨和大到暴雨的 3个级判识 ,总准确率也能够达到 75 %。     

用神经网络进行多波段卫星信息的降水估测

本文用BP神经网络对日本GMS-5的VIS(可见光)、IR1(红外1)、WV(水汽波段)、及红外1与红外2波段亮温差资料进行降水强度与降水落区的估测。经1998年夏季6～8月降水期间的1208个检验样本的检验，无雨、小到中雨和大到暴雨的三等级降水的估测准确率分别达到89．04％、70．34％、60．1％。