利用MODIS红外资料反演大气温湿度廓线的研究

概述了利用特征向量统计回归反演算法,从EOS/MODIS的红外通道资料反演大气温湿度垂直分布过程,并与美国国家环境预报中心NCEP(National Centers for Environmental Prediction)等压面再分析场资料按照纬度和气压高度进行了真实性检验。结果表明:由MODIS资料反演得到的大气温湿度参数能够揭示大气温湿度的垂直分布。在各个等压面上均方根误差平均值在中纬度地区为3.39 K,低纬度地区为1.40 K,近地面层、对流层顶附近及下垫面地形复杂的区域误差较大,总体上低纬度地区要好于中纬度地区。反演的水汽误差也为低纬度地区小于中纬度地区,且随高度升高,中、高纬度误差均逐渐减小并接近。

高光谱红外探测仪温湿度廓线在华东地区的真实性检验

卫星高光谱红外资料可提供高时空分辨率的温湿度廓线信息,是数值天气预报模式重要的数据源.高光谱红外大气探测仪的温湿度产品资料的质量控制和观测误差描述是同化应用效果的关键.探空资料是对温湿度垂直信息的直接测量,具有较高精度,而汛期加密探空观测(北京时14:00)具有与AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)卫星过境时间相匹配的优势,可以较好地验证AIRS反演的廓线产品精度.研究选取中国华东地区,利用2015年夏季的加密探空资料与AIRS反演产品进行时空匹配处理.研究结果表明,AIRS反演的温度廓线精度较高,整体RMSE分布区间为[1.02℃,2.49℃];而湿度廓线整体上呈现低层偏干高层偏湿现象,RMSE分布区间为[12.91%,23.43%];AIRS和AMSU(Advanced Microwave Sounding Unit)联合反演产品中,随着云覆盖范围的增加,温湿度廓线反演精度逐渐降低,但整体上依然保证一定精度,其为将来开展有云覆盖条件下的卫星资料同化应用提供依据.

利用CrIS红外高光谱卫星数据反演大气温湿度廓线的研究

大气温湿度廓线信息是数值天气预报和气候变化评估等科学研究必不可少的基础数据,利用高光谱卫星数据准确定量地反演高精度的大气温湿度廓线,对提高天气预报和气候预测能力具有重要意义.本文利用搭载在Suomi-NPP(National Polar-orbiting Partnership)卫星上的新一代跨轨红外探测器CrIS(Cross-track Infrared Sounder)的高光谱红外辐射资料,联合欧洲中期天气预报中心ECMWF(European Centre for Medium-RangeWeather Forecasts)的温湿度廓线再分析资料,利用D-R(Dual-Regression)双回归反演算法进行了大气温湿度廓线的反演研究.并利用上海宝山站点2014-2016年6-9月的实测的大气温湿度廓线探空数据和美国国家海洋与大气管理局NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)官方算法NUCAPS(NOAA Unique Combined Atmospheric Processing System)提供的大气温湿度产品进行了对比与验证.结果表明:基于ECMWF的大气温湿度再分析数据作为背景场的D-R算法反演得到的大气温度廓线的总体BIAS基本保持在±1 K以内,RMSE(root mean squareerror)在2 K以内,与NUCAPS算法的反演精度相当;在低层,D-R算法的反演精度仍保持在2 K以内,要优于NUCAPS算法(RMSE指标).相对湿度在高度300 hPa以下时与NUCAPS算法反演的精度相当,其RMSE基本在20%以内,BIAS基本在±10%以内,反演结果较好且稳定;但在高于300 hPa时,D-R算法反演的误差明显增大到30%,精度降低.

高光谱NPP/CrIS资料反演晴空条件下温湿度廓线的初步研究

基于特征向量法利用高光谱NPP/Cr IS资料反演了晴空条件下的温湿度廓线,探究了特征向量个数对反演精度的影响,特征向量数目的增加,能够提高反演的精度,对于温度廓线增加特征向量数量能够明显改善对流层中低层的反演精度,但随着数量的增加改善作用不明显。特征向量数量对湿度廓线的改进作用不明显,在对流层中部以一定的改进作用。

卫星反演温湿度廓线的机器学习算法模块设计

随着人工智能技术的迅速发展,机器学习在气象领域的应用越来越广,利用机器学习算法实现卫星反演温湿度廓线成为气象领域研究的热点。基于此,介绍利用葵花8数据反演温湿度廓线的机器学习算法模块的主要功能及各个功能的算法流程,以期为相关领域提供参考。

白洋淀湿地夏末大气边界层温湿廓线特征对比分析

2005年9月北京大学与中国科学院大气物理研究所联合在白洋淀湿地地区开展非均匀下垫面的大气边界层综合野外观测实验,利用新型高精度温湿度探空系统分别在陆地和水面两种下垫面进行连续观测。实验结果显示水陆两种下垫面的大气边界层结构具有明显特征不同时刻、不同高度出现多层逆湿、逆温现象及清晰的边界层顶位置。同时发现该地区的陆地下垫面上空湿度较水面大、温度较低;水面上空湿度较小,温度较高,且水面上空边界层厚度要大于陆地。作者从盛行风向、局地能量平衡、陆气相互作用等方面对实验结果进行分析,结果有助于研究和了解夏秋季节白洋淀湿地地区大气边界层特性和演变规律,为进一步认识白洋淀湿地的水循环及能量平衡提供了参考。观测结果也检验了北京大学自行研制的新型高精度温湿度探空系统的性能。

基于红外光谱的大气温湿度反演研究进展

大气温湿度廓线是大气热力状态分析、大气发展变化研究、天气过程预警和数值天气预报中关键的基本气象参数。基于红外光谱的大气温湿度反演方法研究从上世纪60年代开始发展,根据观测位置不同分为地基红外反演方法和天基红外反演方法。总结了红外光谱反演大气温湿度方法的基本类型,介绍了地基、天基红外探测的大气温湿度廓线反演方法的发展历程,对地基-天基红外探测联合反演大气温湿度方法进行了分析。最后对基于红外光谱的大气温湿度廓线反演技术在气象中的应用和发展趋势进行了简要的论述。

星载微波传感器大气温湿度物理反演算法研究

针对我国下一代静止轨道微波探测器资料应用的需求,对微波50~60GHz和183GHz的温湿遥感通道开展了不同大气条件下探测敏感高度的模拟,发现大气散射对微波探测影响明显,尤其是近地面通道,在未来数据应用时需加以注意。提出一种基于一维变分的大气温湿度廓线物理反演算法。以美国最新一代气象卫星Suomi NPP搭载的ATMS(Advanced Technology Microwave Sounder)获取的观测资料为研究对象,RTTOV(Radiative Transfer for TOVS)快速辐射传输模式为前向算子,利用一维变分算法开展了温湿度廓线反演单点试验。研究发现:地表参数对微波亮温,尤其是地面通道影响较大。同时,反演所需背景场对反演结果影响较明显,反演所得温度与背景场较接近。

ERA5再分析数据在微波辐射计数据反演中的初步应用

为了研究ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果,利用探空和ERA5作为训练样本分别训练得到两个神经网络,对微波辐射计观测数据进行反演。并以探空资料作为参考分别统计基于探空和ERA5再分析资料反演得到的数据的相关系数、绝对偏差和均方根误差,用于评估ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果。结果表明:基于ERA5和探空反演的温度廓线与探空的相关系数分别为0.988、0.99,绝对偏差分别为2.402℃、2.607℃。反演水汽与探空的相关系数分别为0.975、0.979,绝对偏差分别为0.412 g/m^(3)、0.369 g/m^(3)。反演的相对湿度相关系数分别为0.663、0.696,绝对偏差分别为15.587%、13.976%。反演的积分水汽总量相关系数分别为0.959、0.968,绝对偏差分别为0.258 cm、0.227 cm。从结果来看,基于ERA5资料反演的温度、水汽资料与利用探空反演的结果相差较小,温度廓线反演效果优于相对湿度廓线。

车载微波辐射计移动大气走航观测实验及初步应用

地基多通道微波辐射计能够实现大气温湿度廓线参数的实时观测与反演,在大气探测中已经得到广泛的应用。受观测方式和数据反演算法的限制,目前主要应用于地面固定站点上空的大气参数遥感探测,无法实现大气参数的移动观测。尝试将自主研制的地基多通道微波辐射计进行改进并安装在车载平台上,对车载微波辐射计移动大气观测可行性进行了验证。实验结果表明车载微波辐射计移动观测是可行的。利用车载移动走航观测数据,对西安城市热岛效应和对流有效位能(CAPE)进行了分析。结果表明,移动走航观测能够用于观测城市热岛效应,西安中心区域比郊区温度高1.0℃左右,城市中心的大气对流有效位能比郊区高1000~2000 J/kg。

基于伪逆学习算法的地基微波辐射计反演算法研究

利用兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL站)2009-2010年的地基微波辐射计亮温资料和榆中站探空资料,基于伪逆学习算法建立了应用于地基微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度反演的神经网络(PIFN),并将反演结果与地基微波辐射计自带反演产品进行了对比,研究了伪逆学习算法在地基微波辐射计气象要素反演算法本地化的应用效果.结果表明:PIFN反演的温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差的最大值分别为6.41K,31.21%和1.5g/m3,地基微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度产品的均方根误差最大值分别为11.93K,53.18%和3.06g/m3,与微波辐射计自带神经网络反演结果在不同高度层进行比较可以看出PIFN对2～10km、1～7km和0～3km的大气温度、相对湿度和水汽密度廓线的反演均有明显改善,伪逆学习算法能够应用于地基微波辐射计气象要素的反演算法的本地化.

干湿地表的湍流特征及其对深对流影响的大涡模拟

利用大涡模式模拟了对流边界层结构演变以及深对流触发过程。通过改变鲍恩比的敏感性试验研究不同大气初始状况下湿润和干旱下垫面湍流特征及其对深对流触发过程的影响。结果表明:干旱下垫面的混合层干而暖,厚度较大;湿润下垫面相反。由于地表感热通量对热力湍流形成的作用更大,干旱下垫面上湍流混合和夹卷作用更强,使得水汽和相当位温在边界层内分布更均一,而在边界层顶有较大的负扰动;干旱下垫面上对流强度较湿润下垫面大,但均表现为泡状对流,水平方向上呈网状结构。不同下垫面上深对流的发生与大气初始状况有关,当初始时刻1—3 km的逆温强度较弱时(0.15 K/(100 m)),边界层内湍流迅速发展,深对流首先在干旱下垫面发生,但因对流有效位能较小,云层厚度小于湿润下垫面。当1—3 km的逆温强度增加到0.55 K/(100 m)时,云层形成时间较晚,云层厚度明显减小,仅当边界层顶的比湿较大时,有深对流发生,但仍首先发生在干旱下垫面,考虑贯穿对流在边界层顶引起的较强冷却作用,云层厚度大于湿润下垫面。