Satellite estimates and subpixel variability of rainfall in a semi-arid grassland

卫星估雨精度的不确定性受到当地降雨类型和像元内降雨非均匀性影响,而结合这两个关键因素开展半干旱草原卫星估雨的研究有限.2009年夏,我们在中国锡林郭勒半干旱草原用多部微雨雷达和雨量计构建了9 km卫星像元降雨观测网,观测了像元内降雨非均匀性(空间变异系数CV),并评估了卫星估雨精度.结果表明:(1)CV值受像元内平均降雨量,降雨类型,降雨云面积及移向等影响,如高Cv值的降雨过程大多为平均降雨量小,对流性降雨过程,降雨云边缘像元CV值较高;(2)TRMM 3B42V7卫星估雨产品适用性较好,CMORPH和PERSIANN次之,但TRMM 3B42V7易在半干旱草原湖泊处高估降雨.     

中国中东部区域TRMM降水产品降尺度研究及其时空特征分析

该研究以中国中东部区域(17°～50°N,98°～135°E)为研究范围,在前人研究基础上,根据水汽与降水之间的关系,基于MOD05水汽产品,采用偏最小二乘法,对中国中东部区域2001—2010年10 a平均TRMM3B43_V 7月降水产品进行降尺度,旨在得到空间分辨率为1 km×1 km的月降水空间分布。通过比较分析,发现该降尺度模型能大幅提高TRMM产品空间分辨率,估算结果平均相对误差为15.35%,与地面观测较接近,能体现中国中东部区域降水宏观分布趋势,且估算结果精度高于前人基于归一化植被指数(NDVI)的降尺度模型,能满足降水产品的精细化需求。     

利用TRMM PR和IGRA探测分析的拉萨降水云内大气温湿廓线特征

利用热带测雨卫星测雨雷达(TRMM PR)降水回波反射率因子廓线(降水率廓线)与全球探空大气温湿廓线(IGRA)的多年融合资料,研究了青藏高原拉萨站夏季降水结构及相应的大气温湿结构特征。结果表明,该站降水回波反射率因子分布在17~45 dBz,大部分小于26 dBz;回波顶高度达17 km,呈现“瘦高”外形;相应的大气低层湿润,降水云内大气并非饱和,但温度露点差比全部状态时的值小。深厚降水系统的回波外形也呈现“瘦高”,按照降水率随高度的非线性变化,其垂直结构可分为三层,而浅薄降水系统的垂直结构呈现一层,即平均降水率斜率随高度呈对数线性变化,最大平均降水率(0.7 mm·h^-1)出现在地面。深厚降水与浅薄降水云体内400 hPa高度(7.5 km)上下的露点温度递减的速率不同。降水云体内的零度层高度大约6.3 km,但PR没有探测到零度层亮带。统计结果还表明拉萨探空站及附近的大气可降水量为20.89 mm·d^-1,降水转化率为27.0%,深厚降水系统的降水转化率是浅薄降水系统的2.9倍,深厚降水系统和浅薄降水系统的CAPE值分别为1941.7 J·kg^-1和1451.8 J·kg^-1。本研究结果为模式模拟青藏高原降水云内的温湿结构提供了观测依据。     

Correlation Between Total Lightning Activity and Precipitation Particle Characteristics Observed from 34 Thunderstorms

A total of 34 thunderstorms around Shanghai and Wuhan of China are analyzed in order to determine the relationship between total lightning activity and precipitation particle characteristics.Precipitation particle concentration data are obtained from the 2A12 product of TRMM/TMI(Tropical Rainfall Measuring Mission/TRMM Microwave Image) and lightning activity data are from the TRMM/LIS(Lightning Imaging Sensor) and SAFIR3000(Surveillance et Alerte Founder par Interferometric Radioelectirque).On a spatial ...     

Sensitivity of Mesoscale Model Forecast During a Satellite Launch to Different Cumulus Parameterization Schemes in MM5

The identification of the model discrepancy and skill is crucial when a forecast is issued. The characterization of the model errors for different cumulus parameterization schemes (CPSs) provides more confidence on the model outputs and qualifies which CPSs are to be used for better forecasts. Cases of good/bad skill scores can be isolated and clustered into weather systems to identify the atmospheric structures that cause difficulties to the forecasts. The objective of this work is to study the sensitivity of weather forecast, produced using the PSU-NCAR Mesoscale Model version 5 (MM5) during the launch of an Indian satellite on 5th May, 2005, to the way in which convective processes are parameterized in the model. The real-time MM5 simulations were made for providing the weather conditions near the launch station Sriharikota (SHAR). A total of 10 simulations (each of 48 h) for the period 25th April to 04th May, 2005 over the Indian region and surrounding oceans were made using different CPSs. The 24 h and 48 h model predicted wind, temperature and moisture fields for different CPSs, namely the Kuo, Grell, Kain-Fritsch and Betts-Miller, are statistically evaluated by calculating parameters such as mean bias, root-mean-squares error (RMSE), and correlation coefficients by comparison with radiosonde observation. The performance of the different CPSs, in simulating the area of rainfall is evaluated by calculating bias scores (BSs) and equitable threat scores (ETSs). In order to compute BSs and ETSs the model predicted rainfall is compared with Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) observed rainfall. It was observed that model simulated wind and temperature fields by all the CPSs are in reasonable agreement with that of radiosonde observation. The RMSE of wind speed, temperature and relative humidity do not show significant differences among the four CPSs. Temperature and relative humidity were overestimated by all the CPSs, while wind speed is underestimated, except in the upper levels. The model predicted moisture fields by all CPSs show substantial disagreement when compared with observation. Grell scheme outperforms the other CPSs in simulating wind speed, temperature and relative humidity, particularly in the upper levels, which implies that representing entrainment/detrainment in the cloud column may not necessarily be a beneficial assumption in tropical atmospheres. It is observed that MM5 overestimates the area of light precipitation, while the area of heavy precipitation is underestimated. The least predictive skill shown by Kuo for light and moderate precipitation asserts that this scheme is more suitable for larger grid scale (>30 km). In the predictive skill for the area of light precipitation the Betts-Miller scheme has a clear edge over the other CPSs. The evaluation of the MM5 model for different CPSs conducted during this study is only for a particular synoptic situation. More detailed studies however, are required to assess the forecast skill of the CPSs for different synoptic situations.     

TRMM卫星测雨雷达及其应用研究综述

热带降水测量卫星测雨雷达（TRMM－PR）是第一部星载测雨雷达。卫星于1997年11月28日成功发射，其测雨雷达经过在轨测试定标之后，已向地面发回大量的雷达观测信息。本文主要根据1999年7月如开的第29届雷达气象国际会议的文集和作者所看到的其它文献资料，简要介绍该卫星、星载测雨雷达及其测信息处理和应用的一些研究成果。     

基于TRMM卫星资料的渤海降水遥感估算研究

降水是全球能量平衡和水分循环中的关键要素,但海洋区域实时、准确的降水观测资料难以获取,因此,遥感卫星资料在海洋降水及全球能量和水分循环研究领域具有十分重要的应用前景。本文基于1998~2012年6个气象站点(岛屿或海岸带)的实测降水资料,评估TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)V7版本3B42、3B43两个降水产品对渤海降水量的估算精度,在此基础上,分析并揭示渤海区域年、季和月降水量的时空特征。结果表明:在日尺度,3B42产品对渤海降水量的估算效果总体较差,而在月、年尺度,3B42、3B43产品与实测降水量比较接近,而且,3B43产品的估算精度稍高;总体上,TRMM表现出低估降水的特点,且当实测月降水量大于300 mm时,这种特征尤为显著;1998~2012年,渤海年降水量表现出明显的年际丰枯变化特征,多年均值为631.6 mm;夏季降水量占年降水总量的62.0%,7月是降水量最丰富的月份;空间上,渤海中南部降水量相对较高,而近岸区域降水量相对较低;受大气环流等因素的影响,夏季降水量重心向西北方向偏移,冬季则向东南方向偏移。     

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)。     

中国区域逐日融合降水数据集与国际降水产品的对比评估

中国国家气象信息中心基于2400多个国家级台站观测日降水量和CMORPH卫星反演降水产品,采用概率密度匹配和最优插值相结合的两步数据融合方法,研制了中国区域1998年以来的0.25°×0.25°分辨率的逐日融合降水产品(CMPA_Daily)。通过该数据集与广泛应用于中国天气气候领域的两种国际上降水融合产品TRMM 3B42(Tropical Rainfall Measuring Mission, 3B42)和GPCP(Global Precipitation Climatology Project, 1 degree daily)的对比评估,考察CMPA_Daily产品的质量,评价其能否合理体现中国降水的天气气候特征。首先利用2008—2010年5—9月独立检验数据定量对比了CMPA_Daily、TRMM 3B42和GPCP 三种降水产品的误差,结果表明,在误差的时间变化和空间分布上,CMPA_Daily均具有最高的相关系数和最小的平均偏差及均方根误差,TRMM 3B42其次,GPCP的误差相对较大。CMPA_Daily只低估了大暴雨,TRMM 3B42低估了大雨以上量级的降水,而GPCP低估了除小雨以外的所有降水。CMPA_Daily产品因融入了更多的站点观测信息,不论在中国东部沿海,还是中西部地形复杂区,其精度均优于TRMM 3B42和GPCP产品,即使在站点稀疏的青藏高原地区,CMPA_Daily降水量也更加接近站点观测,呈现明显的高相关。CMPA_Daily与独立检验数据的高相关在地形起伏时效果也较稳定,TRMM和GPCP的相关系数则随着地形变化幅度陡变而非常明显地降低。进一步通过对比分析各降水产品1998—2012年的气候平均降水特征表明,3种资料对中国区域气候平均降水量、降水强度、频率分布以及年际变化的总体描述基本一致,因有效融入了更多的中国站点观测信息,不论降水空间分布还是降水量,CMPA_Daily与地面观测均最为接近,在中国的中东部大部分地区对降水的估计精度明显更高,而在站点分布较稀疏的青藏高原地区,CMPA_Daily的降水分布型与TRMM、GPCP卫星融合资料类似,较地面站点插值产品更能体现出合理的降水分布。对中国强降水事件监测对比表明,CMPA_Daily产品可以更加准确地描述降水的强度变化,细致刻画降水空间分布,在把握降水小尺度特征上具有明显的优势,体现出高分辨率、高精度降水产品的特点。     

青藏高原、中国东部及北美副热带地区夏季降水系统发生频次的TRMM资料分析

利用1998—2011年夏季（6—8月）TRMM卫星资料分析青藏高原（TP）、中国东部（EC）及北美副热带西部（WNA）和东部（ENA）降水系统的发生频次,定义降水系统为TRMM测雨雷达观测到近地面有降水的相邻像元组成的个体,即RPF （Radar Precipitation Feature）,将RPF分为全体RPF、大面积RPF（面积＞1000 km2）和小面积RPF（面积不＜400 km2）3组,对比分析四个区域内各组的RPF个数发生频次和RPF像元个数发生频次,主要结果如下：（1）全体RPF的个数发生频次在青藏高原地区最高,北美东部地区最低;全体RPF的降水像元个数发生频次在中国东部最高,青藏高原最低。（2）四个区域内RPF发生频次的日变化主要为单峰结构,峰值出现在当地午后至傍晚,且大面积RPF的峰值时间晚于小面积RPF的;中国东部地区RPF降水像元个数发生频次则具有双峰结构。（3）RPF降水像元个数发生频次的分析结果与以往基于地面观测降水量的分析结果相似。