船舶海平面气压观测资料质量控制

随着数值预报模式不断发展,各类观测资料在数值模式中发挥着越来越重要的作用,船舶观测资料是海上3类观测系统 (卫星、飞机、船舶) 资料之一。为了保障船舶观测资料质量并有效地应用于数值模式,该文依据船舶观测资料的时空分布特征,以及2011年1月和7月T639分析场与观测资料对比分析结果,建立了一套船舶海平面气压资料质量控制方案,包括要素极值范围检查、缺测和冗余资料剔除、背景场一致性检查、测站黑名单建立等,并将该方案应用于2011年2月、6月、8月的观测资料。结果表明:船舶观测资料在时间上不连续且空间分布不均匀,会影响时间一致性检查和空间一致性检查质量控制效果;船舶海平面气压观测资料在所有观测要素中资料量最大,但其缺测和冗余资料量约占50%;黑名单资料的质量控制方案能够有效识别和剔除黑名单资料,且有利于对各测站的检查与维修工作;由于五大湖和大奴湖地区地形高度的影响,在背景场一致性检查过程中需对这些区域的背景场资料进行订正。     

相控阵雷达扫描方式对回波强度测量的影响

有源数字阵列雷达的波束设计非常灵活,可变的波束宽度和多波束模式不仅可以满足不同任务的观测需求,还可有效节约扫描时间,但阵列天线参数随波位改变的特性对相控阵天气雷达回波强度的精确定标提出了挑战。2013年4—6月,中国气象科学研究院与安徽四创电子股份有限公司联合研发的X波段一维有源相控阵天气雷达 (X-PAR) 进行了装配后的首次测试观测。对比该雷达与相同位置的C波段双线偏振雷达 (C-POL) 观测资料发现,X-PAR不同宽度的扫描波束均能取得较合理的观测资料。但由于各模式的雷达方程及其标定方法不尽相同,并受到阵列天线照射体积、展宽波束和发射增益的影响,造成X-PAR回波强度存在一定的测量偏差。结合天线参数分析和实际数据统计将测量偏差订正至±1 dB内,为雷达的进一步调试和改进提供了依据。     

基于BP神经网络的昆明天顶湿延迟模型

为了满足昆明市卫星定位综合服务系统(KMCORS)对高精度天顶湿延迟(ZWD)的需要,本文开发了适用于昆明地区的ZWD模型KM。KM模型是根据昆明探空站2015-2018年的探空资料,基于误差反向传播(BP)神经网络建立的,同时采用2019年的探空数据,验证了KM模型的预测性能。测试结果表明,与广泛使用的SA模型相比,KM模型的RMSE由4.0 cm降至2.2 cm,精度提升了45%;KM和SA模型的Bias分别为0和-3.1 cm。该结果表明KM模型对ZWD估计具有无偏性,而SA模型在高原区存在过度估计的问题,KM模型具有比SA经验模型更优的预测性能,其应用将有助于提升KMCORS的服务质量。     

基于ICESat-2 ATLAS数据的DEM高程精度评价

为探究ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM和AW3D30 DEM 3种开源DEM数据的高程精度,本文以高精度ICESat-2 ATLAS测高数据为参考数据,利用GIS统计分析、误差相关分析及数理统计对DEM的高程精度进行对比评价。结果表明：①AW3D30的质量最稳定;SRTM1 DEM在平原精度最高;在高原山地精度由高到低依次为AW3D30 DEM、ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM。②DEM数据高程精度受地表覆盖影响较大,且与地形因素密切相关,在相同地表覆盖的两个研究区中DEM数据高程精度表现情况不一致,SRTM在平原地表覆盖下精度表现最好,平均误差为3.15 m,AW3D30 DEM在山地地表覆盖下精度表现最好,平均误差为7.61 m。③坡度对DEM数据的高程精度影响较大,在两个研究区3种DEM数据的高程误差均随坡度的增加而增加;坡向对DEM数据的高程精度影响较小,未发现明显的规律。     

北斗卫星导航系统精密定位报告算法与性能评估EI北大核心CSCD

RDSS短报文是北斗卫星导航系统(以下简称北斗系统)的特色服务,实现了用户报文通信和位置报告。北斗系统早期的位置报告基于双星RDSS观测值,其精度受限于数字高程数据的精度。从BDS-2开始,北斗系统发展了融合RNSS和RDSS体制的位置报告方法,其基于北斗RDSS体制,将用户接收机的观测数据向中心站进行回传,并在中心站实现精密位置的解算和报告,提升了服务覆盖范围和定位精度。本文介绍了北斗精密定位报告系统采用的中心站处理算法,并采用分布于中国不同区域的50个北斗观测站数据对系统性能进行评估。分析了RDSS入站频度、用户站与监测站的基线长度等因素对用户定位的影响。结果表明,基于北斗分区综合改正数的精密单点定位的精度最优,其在2 min响应时间内的平面和高程精度(RMS)分别为0.51 m和0.94 m。北斗精密定位报告精度与基线长度相关性较小,在仅采用BDS-2数据的情况下,定位精度下降可达1倍以上,而在相同时长情况下,提高RDSS入站申请频度对定位性能不产生影响。     

全球降水观测计划多卫星联合反演降水产品的极端降水监测潜力研究

基于全国自动站与CMORPH融合降水数据集,综合评估全球降水计划（GPM）下的IMERG与GSMaP的4套纯卫星降水数据,从极端降水指标、极端降水事件探测能力、对于不同历时的极端降水事件精度评估3个方面研究纯卫星降水产品监测极端降水的能力。依据极端降水的阈值将研究区分为3个区域进行研究,结果表明：（1）在RX1指标中,IMERG、GSMaP数据均在受季风影响的复杂地形区域呈现出明显的高估状态,在其余地区存在不同程度的低估现象;在R95pTOT指标中,卫星数据均表现较好,与地面参考数据具有较高的相关性。（2）在极端降水事件探测方面,4套纯卫星产品在东北地区的表现均优于其他区域;GSMaP表现优于IMERG数据,具有较低的误报率,但对极端降水的反演精度较低。（3）在不同历时的极端降水事件精度评估中,IMERG、GSMaP卫星降水产品在历时较长的极端降水事件中的表现较好,具有更高的精度;对于极端日降水事件,卫星降水产品在高雨强下的误差显著性十分明显,远远高于复杂地形对卫星降水反演精度的影响,导致卫星降水在复杂地形区域（Ⅲ区）的表现优于其他区域。总体上,IMERG产品在研究区对极端降水的监测能力优于GSMaP产品,其中又以IMERG_Late表现最佳;4套卫星降水产品均能表现出研究区的极端降水区域特征,但在研究区大部分区域呈现出低估状态,卫星降水产品对于雨强的误差订正仍是未来极端降水反演的重点与难点之一。