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利用Python语言实现了每日对CMACast下发的最新风云二号G星(FY-2G)云导风(AMV)和射出长波辐射(OLR)两个定量业务产品的实时自动解码和可视化出图,并与国家卫星气象中心下发的卫星天气应用平台(SWAP)的显示进行了对比。结果表明:两者显示一致。在显示所有AMV文件风矢量数据的前提下,本文可视化产品较目前版本SWAP的显示更为疏密均匀,没有出现重叠现象;Python出图自带的高洛德(Gouraud)明暗处理渲染方式则在对OLR格点产品可视化显示中提供了一种更为平滑,细腻的方法。利用本研究方法对风云二号卫星定量产品进行可视化具备自动化和视觉美观的特点,值得在基层气象部门业务中推广。 相似文献
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对"FY-2C"卫星云图部分产品的生成原理及特点作了简要说明;通过对其在局地雷阵雨、对流性强降水及稳定性降水天气过程的分析应用,说明了TBB、云导风、OLR、6小时雨量估计等资料在天气发生前、过程中的分布及移动变化特征;探讨了"FY-2C"云图导出产品在场区天气分析和预报中的应用前景. 相似文献
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针对台风在形成和消散阶段中心定位准确率较低的问题,本文提出了一种基于云导风的方法,使用的遥感数据来源于FY-2气象卫星的红外通道。该方法首先对红外序列遥感图像进行金字塔分解,然后基于加权的中值滤波光流模型构建云导风场,最后利用密度矩阵计算台风中心。选择2014年真实形成于西北太平洋的台风Rammasun和Halong进行案例分析,结果表明该方法对台风整个生命周期阶段的检测结果均较准确。 相似文献
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云导风资料同化在伴随模式同化系统中的应用 总被引:6,自引:1,他引:5
以一次发生在长江流域的暴雨过程为例,设计了几种数值试验方案,并进行模拟。结果表明,MM5伴随模式同化系统能有效改善初始场与模式的协调能力,提高模式对于降水场和其它要素场的预报;使用云导风资料修正初始场后直接模拟的效果比未使用时直接模拟的效果要好,对部分区域的强降水预报精度有一定程度的改善;使用伴随模式同化系统后,加入云导风资料的同化试验对其它要素的改善与直接同化常规资料的效果相比,改善优势不明显,但从各要素的误差来看,对于风场的改善最好。 相似文献
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伴随模式同化系统在修正模式误差中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:1
资料误差和模式误差都是制约数值预报结果准确性提高的关键因素,传统四维资料同化都是假设模式完全正确仅对初始资料进行修正,忽略了模式误差本身造成的预报误差。伴随模式同化系统不仅具有修正资料误差的能力,也可应用于修正模式误差方面的研究。本文将卫星中心导风系统提供的GMS5卫星风场与非常规温度资料用于MM5伴随同化系统修正模式地形误差进行试验性研究表明,该方法能够反演出一个既与初始气象要素场相匹配,又与模式更协调的地形场,得到比一般包络地形更好的效果,改善模式对强降水中心及降水区域的预报;数值试验结果还揭示模式误差对模式预报造成一定的影响,用伴随方法对观测资料进行修正的同时也对模式误差进行修正的方法是可行的。 相似文献
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夏季风爆发伴随着风场和大气温湿度的急剧变化,我国风云气象卫星反演的云导风(AMV)和黑体亮温(TBB)产品可从大气动力和热力两个方面对夏季风活动进行实时监测。根据气象卫星AMV和TBB资料综合分析,选择南海夏季风监测区域为110~120 °E,10~20 °N。夏季风爆发期间,对流层高层(150~300 hPa高度层范围)云导风由偏西风转为偏东风,风云气象卫星区域日平均TBB下降至280 K以下,综合利用AMV和TBB双指标可更好描述南海夏季风的爆发特征。定义气象卫星监测南海夏季风爆发判别方法为:4月15日以后,AMV和TBB指标同时稳定大于临界值,其中,AMV指标稳定是指持续10天且中断不超过5天,TBB指标稳定是指维持5天。该判别方法可为南海夏季风业务服务和研究提供参考。 相似文献
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