基于FY-2G产品的江西省总云量最小二乘法建模与分析

使用2016年1月至2018年12月FY-2G卫星逐小时总云量产品和江西省26个测站的地面总云量观测资料,分析了两者在江西地区相关性的时空分布特征。结果表明:江西地区卫星总云量和地面观测总云量在数值和演变趋势上一致性较好,两者的总体相关系数超过0.60,但空间分布不均匀,大型水体(鄱阳湖和柘林湖)附近相关系数较低,低于0.45,江西省南部地区相关系数也不高,低于0.50。两者的相关系数在时间上也分布不均,其中14时的相关系数最高。此外,基于FY-2G卫星总云量产品和最小二乘法采用分段建模的方式,构建了江西省地面观测云的回归模型,且模拟的地面总云量在数值和演变趋势上更加接近观测的地面云量。     

局地云量变化气候效应的数值模拟

本文用统计得到的东半球夏季平均云量资料，利用改进的云－辐射计算模式，在三维有限区域模式中模拟局地云量变化的气候效应。模拟结果表明，高原地区和热带辐合带云量变化造成的气候效应都主要表现在青藏高原地区。在低反照率时，高原地区云量减少使该地区地表加热，引起高低空气压系统加强；高反照率时结果相反。热带辐合带云量减少会引起青藏高原地区降温和气压系统减弱。     

春季低温连阴雨天气的热带环流和总云量分布

本文根据长江中下游六省一市3—5月气温与降水资料,确定低温连阴雨天气过程。发现连阴雨及连晴过程所对应的热带环流及波谱特征有明显差异,热带太平洋156°E、180°剖面上总云量分布特征有显著不同,厄尔尼诺年与长江中下游连阴雨天气的关系十分密切。     

资源三号测绘卫星自动云检测

光学卫星遥感影像自动云检测是卫星产品生产系统的一个重要环节。利用资源三号卫星编目生成的浏览图,采用树状判别结构进行云检测,对浏览图进行分块,提取子块图像的特征进行云地分类。由于云类和地物类过于繁杂,且浏览图的分辨率较低,传统通过图像特征对云地进行分类的算法有很大的局限性,针对这一问题,本文提出了在分类之前对原始的子块图像进行增强处理,扩大云和地物的纹理差异,然后以二阶矩、一阶差分等作为云地分类的图像特征,并在多尺度空间内进行特征延拓,经过综合分析估计云在影像中的比例。该云检测算法应用于资源三号卫星应用系统工程,实际测试结果表明,该算法能够较好地提升云量检测的准确率。     

RegCM4.6两种积云参数化方案在东亚模拟结果的评估

新一代区域气候模式RegCM4.6引进了Mix积云参数化方案,可以将之前版本中的Emanuel和Grell方案结合在一起,以弥补单个参数化方案的不足。利用2016年MODIS(Moderate-resolution imaging spectroradiometer)数据对RegCM4.6中Mix和Emanuel积云参数化方案模拟的东亚云量(Cloud fraction,CF)、冰水柱含量(Ice water path,IWP)和液水柱含量(Liquid water path,LWP)进行初步评估,计算了相关系数(r)、平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)、平均偏差(Mean bias error,MBE)和均方根误差(Root mean square error,RMSE),以便为相关研究选取积云参数化方案提供参考依据。结果表明：(1)模拟的CF的MBE大致以胡焕庸线为界,西北部为轻微高估,东南部通常为低估。2种方案在夏季的模拟效果最好,冬季最差。Mix方案的MAE、MBE和RMSE的绝对值在四季普遍小于Emanuel方案。(2)模式明显低估了东亚的IWP,...     

CMA-GFS云预报的偏差分布特征

利用2021年3月—2022年2月ERA5再分析数据云量、云水凝物对中国气象局研发的全球数值预报系统CMA-GFS同期云量产品和由云量、云水凝物产品计算的云发生、云水凝物积分的偏差特征进行诊断评估, 初步探讨了CMA-GFS云预报偏差存在的可能原因。结果显示:CMA-GFS云量、云水凝物的分布较为合理, CMA-GFS能够描绘全球云量、云水凝物的分布特征, 并能够反映季节特征;CMA-GFS预报高云和中云的云量偏差大于低云的云量偏差, 而高云和中云的云量均方根误差较低云偏小, 说明模式高云和中云的预报稳定性优于低云;与ERA5再分析数据相比, CMA-GFS液相水凝物积分以负偏差为主, 冰相水凝物积分以正偏差为主;云量、云水凝物的偏差在不同地区成因不同, 在热带地区的偏差与对流参数化和微物理方案不协调有关, 在南北半球中高纬度地区的偏差与相对湿度偏差相关。     

佳木斯市40年太阳辐射变化规律及分析

利用经验公式，把佳木斯市40a的太阳辐射资料补充完整，在此基础上，用方差分析的方法找出太阳辐射的变化规律，并加以分析。     

O2-O2云反演算法及其在TROPOMI上的应用

利用遥感技术对大气环境污染进行监测时,云是影响痕量气体反演精度的重要因素,因此在痕量气体反演中需要对云的影响进行校正,通常使用的云参数主要是有效云量和云压。本文基于O₂-O₂ 477 nm吸收波段构建了O₂-O₂云反演算法：首先,根据有效云量和云高与连续反射率和O₂-O₂斜柱浓度之间的对应关系,结合假定的云模型利用VLIDORT辐射传输模型建立关于有效云量和云压的查找表;然后,通过差分吸收光谱技术拟合卫星载荷观测的大气层顶辐射,获得O₂-O₂斜柱浓度并计算连续反射率;最后,结合辅助数据,根据查找表进行插值反演获得有效云量和云压。通过将算法应用到OMI观测数据,将反演结果与OMCLDO2产品进行对比验证,有效云量和云压空间分布一致,相关系数R均超过0.97;并还将该算法应用于下一代大气成分监测仪器TROPOMI,与FRESCO+产品对比,有效云量和云压空间分布基本一致,当地表类型为海洋时,有效云量相关系数R大于0.97,云压相关系数R大于0.94,云压反演结果存在一定的区别;通过将O₂-O₂云反演算法和FRESCO+云压反演结果与CALIOP Cloud Layer产品进行对比,结果表明,在低云情况下,O₂-O₂云反演算法线性回归方程斜率为0.782,截距为198.0 hPa,相关系数R为0.850,算法表现优于FRESCO+。而在高云情况下,FRESCO+反演结果更接近CALIOP云压结果。在OMI和TROPOMI上的应用表明O₂-O₂云反演算法在大气云反演中具有较高的准确性和可行性,可以为大气痕量气体反演的校正提供云参数,并为中国同类型卫星载荷的云反演算法提供算法参考。     

ISCCP产品和我国地面观测总云量差异

国际卫星云气候计划ISCCP是国际上较权威和客观的云气候性研究计划, 自1983年以来为研究全球云和辐射平衡、云水资源分布等提供了有价值的数据。在分析总云量卫星和地面两种观测方式差异的基础上, 研究了1984-2006年ISCCP D2产品和我国地面观测云资料数据集总云量空间及时间差异。尽管两套资料能一致揭示我国总云量的分布形势和气候变化特征, 但区域性差异仍比较明显。天基、地基数据可对比格点上, 全国平均而言总云量卫星观测结果比地面观测偏高8.46%, 华南地区差异最小、东北地区差异最大。气候变化趋势分析结果表明:近23年我国总云量呈减少趋势, ISCCP D2产品总云量每年减少速度为0.015%, 小于地面观测的总云量每年减少速度 (0.063%); 东北地区总云量缓慢增多, 而青藏高原、西北地区总云量减少。利用卫星和地面资料均以累积距平法检测出1984—2001年总云量减少、2002-2006年总云量显著增加。