基于微波亮温及集合Kalman滤波的土壤湿度同化方案

基于集合Kalman滤波及SCE-UA(shuffled complex evolution)算法发展了能够直接同化微波亮温的土壤湿度同化方案. 该方案以陆面过程模式CLM 3.0中的土壤水模型作为预报算子, 以辐射传输模型作为观测算子. 整个同化过程分为参数优化和土壤湿度同化两个阶段, 利用SCE-UA算法优化辐射传输模型中难以确定的植被光学厚度参数和地表粗糙度参数, 并利用优化参数作为观测算子的模型参数进行同化. 通过人工理想试验表明该同化方案可以明显改善表层土壤湿度的模拟精度, 并且对深层土壤湿度的模拟也有一定程度的改善; 利用AMSR-E亮温(10.65 GHz垂直极化)所进行的实际同化试验表明顶层(0~10 cm)土壤湿度同化结果与观测的均方根误差(RMSE)由模拟的0.05052减小到0.03355, 相对减小了33.6%, 而较深层(10~50 cm)平均减小了20.9%. 这些同化试验显示该同化方案的合理性.     

我国三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)研制与开发

云是地球系统的重要组成部分,能够通过影响大气辐射传输,进而影响地气系统的辐射平衡.目前对于三维云场观测得到的信息均具有一定的局限性,需要通过融合分析,综合多源观测资料的优势,得到更为准确的三维云场信息.三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)基于逐步订正方法,融合数值预报产品、静止气象卫星、雷达等多源数据,...     

基于格点数据的1961—2018年中国多种积温时空变化研究

积温能够影响植物的物候期和农业作物的产量及空间分布。在研究中,通常将有限数量站点积温数据外推插值到空间进行分析,在站点空间分布稀疏和地形复杂的地区,积温数据在空间上有较大的不确定性。目前,已有高分辨率的格点化气象数据,在此基础上直接计算可解决上述问题。本研究使用1961—2018年长时间序列的高分辨率格点气温数据（CN05.1）,分析了中国大陆≥0 ℃、≥ 5 ℃、≥10 ℃和≥ 15 ℃的4种积温时空变化,结论如下：① 在中国大陆范围,4种积温的低值区主要分布在青藏高原、新疆天山和中国东北地区,高值区分布在华南地区;② 在58年间,4种积温均表现出显著增加的趋势,尤其以内蒙古和东北地区积温增温趋势显著;③ 这种积温在空间上趋势变化引起了农业区划中热带和亚热带地区面积显著增加,温带和寒温带面积减少;④ 在58年中,4种积温开始时间显著提前,结束时间显著推后。4种积温开始时间转变间隔时间（0~5 ℃、5~10 ℃和10~15 ℃转变所需时间）在黄土高原和内蒙古地区较为剧烈。对于结束时间转变间隔时间,在华中地区趋势变化剧烈。     

四套再分析土壤湿度资料在中国区域的适用性分析

利用国家气象信息中心提供的"中国农业气象土壤水分数据集(1981-2010年)(V1.0)"中150个农业气象站的土壤湿度观测资料,对2001-2010年CFSR、ERA-Interim、NCEP R-1和NCEP R-2四套再分析土壤湿度资料在中国区域的适用性进行了比较与评估。结果表明:(1)从空间分布来看,四套再分析资料都可以正确描述出中国区域土壤湿度的分布特征,但是NCEP R-1对于青藏高原土壤湿度的模拟存在一定的问题;(2)从时间变化来看,CFSR再分析资料能够较好地描述了土壤湿度的时间变化,而NCEP R-2再分析资料表现得较差;(3)从土壤湿度的季节循环看,在表层,CFSR和ERA-Interim再分析资料模拟地比较好,而NCEP R-1和NCEP R-2再分析资料出现了高估现象;而在深层,除NCEP R-1外,其他三种再分析资料都可以较好地模拟出土壤湿度的季节循环。     

长时间序列多源土壤湿度产品在中国地区的比较分析

研究利用实测数据对遥感产品(ECV CCI)、全球陆面同化系统产品(GLDAS/CLM、NOAH2.7、NOAH3.3、VIC、MOSAIC)、再分析资料(ERA-Interim、NCEP/DOE)等不同来源的8套长时间序列土壤湿度产品进行时空比较。结果表明:上述产品均可以模拟出中国不同区域土壤湿度的空间分布;从各产品平均态与实测数据的偏差、均方根误差、相关系数统计结果来看,NOAH模式和ERA-Interim表现最好,MOSAIC和NCEP/DOE与实测相差较大;从区域尺度上来看,所有产品在东北区域表现最好,在华南、西南南区和西北西区较差;ERA-Interim有效的模拟了土壤湿度的年际变化。     

中国区域不同深度土壤湿度模拟和评估

利用FY-2静止气象卫星逐小时降水估计产品和地面入射太阳辐射反演产品,利用NCEP/NCAR再分析数据集中的地面气温、湿度、气压和风速数据,构造中国区域高时空分辨率的大气强迫场,驱动CLM3.0陆面模式模拟得到了2005年7月至2010年6月中国区域10 km分辨率的日平均土壤湿度数据集.通过与中国农气观测站土壤湿度数据进行比较分析,结果表明:在0～10 cm和10～20 cm深度上,模式模拟的土壤湿度结果从空间分布和时间变率上均与观测数据有很好的一致性,在70～100 cm深度上,空间分布有较好的一致性,但模式模拟结果的时间变率较小.按照气候特点将中国分为8个区域,分析了区域平均土壤湿度的时间变化规律,中国西北和西南地区有很好的一致性,东北和华北地区次之.     

CRTM微波亮温模拟对地表和云参数的敏感性分析

利用快速辐射传输模式CRTM研究了微波地表发射率和微波亮温对地表参数和云参数的敏感性问题。首先利用实测的云南思茅地面和探空资料,通过CRTM正演了12个微波通道的地表发射率和亮温,与AMSR-E卫星亮温资料进行对比,分析了模拟亮温的正演误差,研究了地表参数对微波地表发射率模拟的敏感性,并重点分析了微波亮温对地表和云雨参数的敏感性。结果表明,地表参数中土壤湿度、地表温度和植被覆盖度三者对CRTM模拟亮温影响较大,而模拟微波地表发射率主要受土壤湿度和植被覆盖度的影响;有云雨存在时,降水云比非降水云的影响大。6种云中,雨云对模拟的影响最大。晴空条件下,大部分通道的正演亮温误差在3 K以内,垂直极化较水平极化误差小。低频通道比高频通道受地表参数影响大,受云雨影响小,垂直极化比水平极化更稳定。其中10.65 V通道几乎不受云雨影响,但对地表参数非常敏感。     

EnKF中误差协方差优化方法及在资料同化中应用

集合卡尔曼滤波 (the Ensemble Kalman Filter,简称EnKF) 中将预报集合的统计协方差作为预报误差协方差,但该估计可能严重偏离真实的预报误差协方差,影响同化精度。基于极大似然估计理论,发展了一种优化预报误差协方差矩阵的实时膨胀方法,即MLE (the Maximum Likelihood Estimation) 方法。利用蒙古国基准站Delgertsgot (简称DGS站) 观测资料,基于EnKF方法和MLE方法,在通用陆面模式 (the Common Land Model,简称CoLM) 中同化了地表温度和10 cm土壤温度观测资料,建立了土壤温度同化系统。结果表明:MLE方法对地表温度和各层土壤温度 (尤其深层土壤温度) 的估计比EnKF方法准确。考虑到浅层和深层土壤温度的差别,在实施MLE方法时对浅层和深层土壤温度采用了不同的膨胀因子。对比膨胀因子为单一标量时的结果,多因子膨胀能缓解深层土壤温度的不合理膨胀,改善同化效果。     

基于静止气象卫星观测的降水时间降尺度研究

高分辨率降水时空分布估计对于陆面数值模拟和同化,天气、气候与环境及其相关领域研究具有重要意 义。长时间序列降水分布常使用时间和空间插值技术进行估计。本文提出了一种基于每小时静止卫星云图云分类 信息的累积降水估计时间加权插值方法,它通过利用高时空分辨率静止卫星云图所反映的云的变化,与卫星降水 估计和地面观测降水相结合,以获得时空分布比较合理的地面降水分布。将该方法应用于FY2C 云图和国家卫星 气象中心FY2C 的6 小时降水估计业务产品,得到FY2C 卫星发射(2005 年)以来具有10KM空间分辨率以及1 小 时分辨率的降水数据集,并利用中国区域自动雨量观测资料对该降水估计数据集进行检验和评估,以表明该方法 的合理性。     

基于动态阈值法的NOAA系列卫星云检测结果检验

采用我国地面报资料、国际船舶报资料和云卫星(CloudSat)产品,分别对多通道动态阈值云检测方法的云检测结果进行了检验。结果表明,动态阈值云检测方法可用于长时间序列卫星观测数据的云检测,不仅运行速度较快,可实现全自动,且精度较高,陆地上空云检测准确率为82.8%(地面报资料),海洋上空云检测准确率为91.5%(船舶报资料)。此外,还利用CloudSat资料检验不同观测时间差对NOAA系列卫星云检测结果检验的影响。