气温日较差研究进展:变化趋势及其影响因素

从日较差的变化趋势、影响因素以及人类活动对气候变化影响的指示3个方面对日较差的研究进行了总结和概括。观测数据以及气候模式模拟的结果表明,全球气温日较差在近半个多世纪以来呈下降趋势,而这种下降趋势不仅仅是自然变化的结果,还受到人类活动的影响。辐射、云量、气溶胶、下垫面的变化、水汽、降水以及航迹云等因素都能对日较差的变化造成影响。日较差的"周末效应"以及城市化过程中日较差的变化相对于平均气温的变化,能够更有效地指示人类活动对气候变化的影响。     

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。     

基于云诊断算法的中国十大机场云预报对比分析

选取NCEP再分析资料FNL的6 h数值预报数据,基于云诊断算法分别计算中国十大机场1500 m以下最低层云的云底高和云量,利用相应时次机场例行天气报告检验其计算结果,并进行对比分析。结果表明：不分云量时,大部分机场C云量诊断法(C方法)的准确率、漏报率均低于WR95及优化的WR95方法(WR95opt)。WR95和WR95opt方法在北京、上海浦东、昆明、上海虹桥的TS评分比C方法稍高,在成都、西安、重庆的TS评分比C方法低。分云量时,各方法计算结果较差,准确率、TS评分减小,漏报率增大。C方法对于疏云及以上云量的计算结果比少云差。各方法计算的云高相对误差差距较大,相对误差有正有负。北京、上海浦东、广州、深圳、上海虹桥、杭州、昆明的WR95opt方法计算结果较好,成都的WR95方法计算结果较好,西安、重庆的C方法计算结果较好。     

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。     

丽江天文观测站全天相机介绍

全天相机作为一个对天文观测台站全天云量信息进行监视的工具,对天文观测的正常进行发挥着重要的作用,目前世界上主要天文台均配备有全天相机,为了满足对全天云量信息进行实时监视的需求,丽江天文观测站正式安装架设了一套全天相机系统。从硬件安装架设、软件调试到实际测试等方面,详细介绍了全天相机系统的设计方案以及遇到的问题,讨论了对问题的解决措施,重点介绍了根据天光亮度数值调整相机曝光时间的方法,这也是主要创新与特色之处。     

地基探测与NCEP GFS模式预报云量在ARM SGP站点对比

使用大气辐射测量实验(Atmospheric Radiation Measurements:ARM)在美国南部大平原站点(Southern Great Plains:SGP)长时间序列(2001 2010年)的地基主动遥感云(Active Remote Sensing of Clouds:ARSCL)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction:NCEP)全球预报系统(Global Forecast System:GFS)模式预报资料,对比分析了两者云量在不同时间尺度内(年际、月份和季节)的差异。结果表明,GFS模式预报总云量为83.8%,略高于地基观测结果(78.1%);两者总云量差异在秋季最大(8.8%),春季最小(2.2%)。在低垂直高度分辨率(≥3 km)时,地基探测低云、中云和高云的云量分别为46.1%、43.5%和61.2%;模式预报三类云的云量均要高于地基探测的云量,差异分别为9.6%、17.2%和9.1%。但是,在高垂直分辨率(250 m)时,地基探测云量在大多数高度层上要高于模式预报结果。这应该是两种资料廓线中有云出现的高度层数目存在差异引起的。地基观测和GFS模式预报同时表明,SGP站点上空云量垂直廓线呈现双峰结构,在边界层附近(1 km)和上对流层区域(8-12 km)云量较大,2-3 km高度范围内云量较小。在春夏秋冬四个季节内,两种资料在低层边界层附近的最大云量偏差分别为9.5%、8.8%、7.8%和11.2%。     

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。     

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。     

Google Earth Engine平台支持下的赣南柑橘果园遥感提取研究

赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2140景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、1995、2000、2005、2010和2016年赣南柑橘果园的分布制图。结果表明：利用Google Earth Engine平台可实现大量遥感影像数据的高效处理;最小云量影像合成方法能够有效解决多云多雨地区高质量光学影像获取困难的问题;以最小云量影像合成构建的数据集,使用随机森林分类算法能够有效提取赣南柑橘果园,分类平均总体精度和Kappa系数分别为93.15%和0.90,分类效果良好;赣南柑橘果园面积由1990年9.77 km²扩大为2016年2200.34 km²,2005年以后呈大规模扩张趋势,果园分布由零星分布,逐步形成连片化的聚集分布特点,柑橘果园用地的主要来源为林地、灌丛和耕地。     

南极中山站全天信息采集系统

南极高原拥有独特的天文观测优势,为了对南极中山站夜天文观测条件进行实测研究,中国科学院云南天文台专门研制了一套具有耐低温、自动除雪除霜等适应南极气候特征的全自动全天信息采集系统,该系统可以提供实时的全天云量、天光背景和全天图像,并将信息推送到网页实时显示。介绍了系统的研制及为适应南极气候进行的耐低温实验,统计分析了中山站2016~2017年的全天信息数据,结果显示,中山站2016和2017年的可观测时间为772.21 h和437.38 h,可观测夜数为93 d和51 d,天光背景最大真实值为22.05 Mag/arcsec 2,年平均气温为-10.6℃,最高气温19.1℃,最低气温为-44℃,2016年平均相对湿度为55.2%。