使用TBC软件进行BDS基线解算精度分析

为了验证基于TBC软件进行BDS长、短基线解算的精度以及可靠性,使用TBC软件采用不同解算模式对实测数据进行处理。经分析可知,基于TBC软件进行BDS短基线解算成果与GPS基本一致,水平分量较差优于2.5 mm、垂直分量较差优于5 mm,都具有较高的水平精度和垂直精度;BDS基线精度略优于GPS,实际应用中可用广播星历代替精密星历进行基线解算。基于TBC软件加载精密星历进行BDS长基线解算成果与GPS相比,水平分量较差为5 cm、垂直分量较差为12 cm以内。实际应用中可使用快速星历或超快速星历代替精密星历进行BDS长基线解算。     

基于与Jason-2数据比对的Jason-3卫星高度计全球数据质量评估

Jason-3卫星高度计于2016年1月17日成功发射,2016年2月12日进入预定轨道,与Jason-2高度计同轨进入编队飞行阶段,并落后Jason-2高度计约1分20秒,两者相距约560 km。2016年9月1日,Jason-2高度计变换轨道,编队飞行阶段结束,两高度计进入平行轨道,以增加卫星高度计对地观测的空间覆盖。本研究主要开展了Jason-3高度计的数据质量的评估与检验,包括Jason-3高度计数据可用性和有效性的验证,以及Jason-3高度计和校正辐射计各参数的数据质量监测。重点开展了Jason-2与Jason-3高度计各项参数的综合比较,利用Jason-2与Jason-3高度计编队飞行阶段的数据精确评估了两高度计参数的一致性,并从全球数据角度分析了Jason-3高度计获取各参数的能力以及稳定性;通过与Jason-2互交叉点比较分析评估Jason-3高度计海面高度数据质量情况,验证Jason-3高度计数据精度。结果表明,Jason-3高度计的数据质量满足高度计测高的要求,具有与Jason-1、Jason-2、T/P等高度计相同或更高的测高精度以监测全球海平面变化,此外,Jason-3有效波高参数数据质量明显优于Jason-2高度计。     

基于广义回归神经网络的全球表层海水1°×1°二氧化碳分压数据推演

表层海水二氧化碳分压是评估海洋碳源汇强度的关键参数,但其实测数据较少、时空分布极不均匀,导致二氧化碳交换通量的估算有很大的不确定性,海洋源汇特征就不能确切获取。为了解决这个难题,在收集的表层大洋二氧化碳地图(Surface Ocean CO₂ Atlas,SOCAT)实测数据集基础上,运用广义回归神经网络建立二氧化碳分压与经纬度、时间、温度、盐度和叶绿素浓度间的非线性关系,构建了1998?2018年间全球1°×1°经纬度的表层海水二氧化碳分压格点数据,其标准误差为16.93 μatm,平均相对误差为2.97%,优于现有研究中的前反馈神经网络、自组织映射神经网络和机器学习算法等方法。根据构建的数据所绘制的全球表层海水二氧化碳分压的分布与现有研究有较好的一致性。     

两种测高重力异常反演海底地形方法比较

针对基于测高重力异常反演海底地形理论众多、选取标准无法确定的情况,利用中国南海海域内的测高重力异常和船测水深数据研究比较了重力地质法(GGM)和SmithSandwell (SAS)法两种精度高、计算速度相对较快的海底地形反演理论。其中,GGM方法的密度差异常数Δρ由向下延拓技术确定为2.15 g·cm-3,SAS方法采用移去-恢复技术得到反演波段内重力异常和水深数据。结果表明:测线分布条件一定时,水深多在-1 000 m左右或反演区域岛礁、海山等复杂海底地形较多时选取SAS方法,水深主要在-3 000 m以深的区域或海底地形复杂程度不高时选取GGM方法则能获取更好的效果,其效果最优处与船测水深在检核点处的差值最优平均值能达-0.61 m,标准差可达14.67 m。     

基于核函数NPSSB模型的HY-2A卫星雷达高度计海况偏差研究

利用机器学习的方法,对14个周期HY-2A卫星高度计数据:风速、有效波高和海面高度差值进行训练,探究海况偏差和风速、有效波高之间的关系,创建海况偏差核函数非参数模型(NPSSB),并与参数模型中具有代表性的BM3、BM4模型进行对比。研究表明:(1)核函数NPSSB模型能够很好的反映SSB与U、SWH之间的关系,SSB与U呈二次函数关系,SSB与SWH呈反比例函数关系;(2)核函数NPSSB模型对SSB的模拟能力与训练数据集相关,数据量越多,模拟能力越好;(3)核函数NPSSB模型与BM3、BM4模型都存在0^-0.03 m的差值,随着风速和有效波高的增加,差值的绝对值越大。     

4种再分析月降水数据在内蒙古地区的适用性分析

利用1981—2020年气象台站的实测降水数据,对CRA40、ERA5、JRA55和MERRA2这4种再分析月降水数据在内蒙古地区的降水分布特征,与实测降水的相关性和误差进行分析。结果表明：(1)内蒙古地区4种再分析降水数据的空间分布与台站降水基本一致,误差分析表明CRA40与MERRA2的数据质量较高,ERA5次之,而JRA55数据质量相对较差。(2)CRA40和MERRA2在1983—1986年存在明显的降水低估,ERA5在2005年之后的内蒙古中东部出现明显的降水低估,JRA55在115°E以东存在明显降水高估,在115°E以西则以降水低估为主。(3)4种再分析月降水数据的年内最大均方根误差和绝对误差均集中在6—8月,与台站降水相关系数的年内最小值均出现在7月,内蒙古夏季汛期是再分析降水误差产生的主要时段。     

数据湖技术在气象卫星资料业务共享中的应用

文章依托大数据云平台“天擎”系统的共享网络存储(Network Attached Storage,以下简称“NAS”),通过省级气象通信系统的文件分发策略,将气象卫星广播数据迁移到共享NAS上进行统一存储。基于B/S系统构架在贵州省搭建气象数据湖集群,实现对“天擎”系统共享NAS存储权限的统一管理。数据湖提供了前端图形界面对目录权限和账户权限统一管理,一方面规范了数据访问权限,保障数据和账户的安全性;另一方面解决了因数据反复迁移、多处存储而造成的资源浪费,符合气象业务的发展需求。     

DNQ3型能见度仪故障分析及校准方法研究

为有效提高国家地面气象观测站能见度仪观测数据准确性和设备运行稳定性,对能见度仪开展日常维护、核查校准、数据质控和故障修复等工作显得尤为重要。该文通过对DNQ3型前向散射能见度仪硬件结构和基本工作原理的介绍,以及对一些典型故障进行分析,总结出能见度仪的检测维修流程,归纳了对应的故障解决措施,凝练出该型能见度仪的核查校准和疑误数据质控方法,为一线业务人员开展能见度仪常规维护、故障排查、运行监控等提供借鉴。     

集合数据同化方法的发展与应用概述

集合数据同化方法具有简洁概念化的公式和应用起来相对容易等优点,因此,它们获得了普及性的应用;近10年来集合数据同化方法已经得到了快速的发展。综述了包括集合卡尔曼滤波(EnKF,Ensemble Kalman Filter)、集合卡尔曼平滑(EnKS,Ensemble Kalman Smoother)、集合方均根滤波(EnSRF,Ensemble Square-Root Filter)和减秩卡尔曼滤波(SEEK,Singular Evolutive Extended Kalman Filter)等集合数据同化方法的研究进展状况。通过与其它数据同化方法的对比,总结出了这些方法的特点,探讨了我国在集合数据同化方法研究中存在的问题并展望了该方法的研究和应用前景。