感热加热对华北及其周边对流活动的影响

利用2006～2017年风云气象卫星资料和气象再分析资料,对华北及周边5～8月对流活动和地面感热加热进行统计分析。分析表明,华北及周边白天平均感热加热和地形关系密切,内蒙古中部和东南部、华北北部和华北西部山区感热加热较强,最强感热加热出现在5月和6月,7月和8月明显减弱。和感热加热强度相对应,对流活动频率较高的月份同样出现在5月和6月,其中5月以弱对流为主,6月华北中北部强对流最活跃,另外,环渤海区域6～7月强对流相对频繁。5～8月日平均感热加热和对流频率趋势呈现一致的减弱对应关系。上午,感热加热引起河北西部和北部对流层低层出现辐合气流,700 hPa以下出现不同程度的增温,上升气流可达对流层中层,东侧的平原地区出现补偿下沉运动,升温和上升运动触发对流,在有利条件下发展东移。不同月份和区域对流频率日变化呈现明显差异,6月对流频率日变化显著,8月最弱,山区对流频率日变化显著,东部渤海及周边对流频率日变化较小。对流频率的月平均分布和日变化均表现出和地形相关的感热加热差异的特征。     

基于ERA5的快速辐射传输模式与FY-4A成像仪观测结果的偏差分析

2016年12月发射升空的FY-4A是中国第二代静止轨道气象卫星,该星上搭载了可提供东半球近实时高分辨率卫星观测数据的扫描辐射成像仪——AGRI（Advanced Geostationary Radiation Imager）。在其观测数据应用于大气参数反演或同化前,数据偏差的定量化分析是一个必要环节。采用快速辐射传输模式RTTOV（Radiative Transfer for the TIROS Operational Vertical Sounder）,基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）第5个全球再分析数据产品（ERA5）对AGRI的7个红外通道（通道08—14）进行了模拟,并利用MODIS云检测产品对模拟结果进行了晴空筛选,以期得到一些对AGRI的定量应用有价值的偏差分析结果。观测-模拟（O-B）的偏差分析结果显示:海洋和陆地上,通道10（7.1 μm）存在明显大于其他红外通道的系统性偏差,这很可能来源于ERA5在对流层中层对水汽的高估。通道08为近红外短波通道,地表反射作用影响强烈,陆地上存在较大的平均偏差,而海洋上平均偏差小于0.4 K。通道14在ERA5近地层气温偏高及定标偏差的影响下,海洋存在接近1 K的平均偏差;陆地上存在2 K左右的平均偏差。其余各红外通道在海洋和陆地上的平均偏差分别在0.6和1.3 K以下。偏差影响因子分析结果显示:地表海拔高度、观测天顶角对偏差也存在一定程度的影响;海洋上偏差分布存在季节变化可能来源于再分析资料中海表温度估算的季节性误差。      

利用FY-2F快速扫描资料分析对流初生阶段的云顶物理量特征

基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。     

基于“葵花8号”气象卫星的陇东南地区强对流识别跟踪技术研究

利用常规观测资料、区域自动站资料和“葵花8号”气象卫星资料,对2016年4—9月甘肃省陇东南地区出现的43次强对流天气过程进行分析,确立了强对流云团识别指标、追踪方法及预报指标,并对2018年部分个例进行效果检验。结果表明：（1）利用卫星B13通道（10.4μm）亮温值TBB≤238 K或B08通道（6.2μm）与B13通道亮温差△TBB<0 K双阈值作为强对流云团识别指标,可以准确识别出陇东南地区的强对流天气云团;（2）利用“逆向搜索法”、“面积重叠法”及对云团重心的计算,可以对强对流云团进行准确定位、追踪及移动路径外推预报;（3）建立的强对流天气落区判别指标对该地区短时强降水及冰雹落区具有一定的预报能力。     

利用南极走航观测评估卫星遥感海表面温度

利用1989-2005年间南极走航观测的海表面温度,对目前3个主要的卫星反演的SST产品AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer),TMI(TRMM Microwave Imager)和AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for the Earth Observing System)进行了较为系统的评估,并着重检验了它们在南大洋的准确性.结果表明,AVHRR SST比观测数据偏冷,白天的偏差为-0.12℃,夜晚的偏差为-0.04℃,而且南大洋的冷偏差更为显著.TMI SST比观测数据明显偏暖,白天的偏差为0.48℃,夜晚的偏差为0.57℃,其温差ΔT受37GHz风速影响,在强风速(>6m/s)下这种影响仍然存在.AMSR-ESST比观测数据偏暖,白天的偏差为0.34℃,夜晚的偏差为0.27℃,而且南大洋的暖偏差相对较大.AMSR-E SST温差受水汽影响,并在南大洋随着水汽的增加而增加.通过进一步比较微波(AMSR-E和TMI)和红外(AVHRR)遥感的SST在2004年北半球冬季(即南半球夏季)的差别,发现微波遥感在热带(15°S-15°N)和南大洋区域(45°S以南)比红外遥感偏暖,而且在南大洋区域的偏差相对较大,相反在北半球中纬度区域(15°~40°N)偏冷.AMSR-E与AVHRR SST的温差,从白天到夜晚有减小的趋势,而TMI与AVHRR SST的温差无明显的变化.     

Variations of Kuroshio geostrophic transport south of Japan estimated from long-term IES observations

Two inverted echo sounders were maintained on coastal and offshore sides of the Kuroshio south of Japan from October 1993 to July 2004. Applying the gravest empirical mode method, we obtained a time series of geostrophic transport. Estimated transports generally agree well with geostrophic transports estimated from hydrography. Their agreement with the hydrographic transports is better than that of transports estimated from satellite altimetry data. The geostrophic transport is expressed as the surface transport per unit depth multiplied by the equivalent depth. The geostrophic transport varies mostly with the surface transport and fractionally with the equivalent depth. Seasonal variation of the geostrophic transport has a minimum in March and a maximum in September, with a range of about one fifth of the total transport.     

验后平差方法在Geosat/GM卫星测高数据处理中的应用

为了消除多代卫星测高数据之间的不协调性,利用两步处理法对Geosat/GM正常点海面高数据进行自交叉点平差及与T/P卫星测高数据联合平差,发现误差模型的系数计算出现异常,通过分析误差模型及正常点海面高数据的分布特征,找出了出现异常的原因,对计算方法进行改进后,大大提高了计算结果的稳定性和可靠性。     

基于POM模式与blending同化法建立中国近海潮汐模型

利用POM海洋数值模式建立了中国近海（2°N-41°N,99°E～132°E）分辨率为5′×5′的潮汐模型,模式采用blending同化法同化了由10年TOPEX／Poseidon测高数据反演的潮汐参数与沿岸52个验潮站观测。精度分析表明建立的潮汐模型的8分潮RSS为12．5cm。     

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不同卫星星历对GPS数据处理的影响

研究了基线解算时分别使用广播星历、快速星历和精密星历时解算结果的影响.对于长基线来讲,使用快速星历和精密星历可以有效提高解算精度,对于短基线,使用广播星历可以保证基线解算的精度.