葵花-8卫星AOD资料在CMA-MESO/CUACE CW 3DVar同化系统中的个例应用研究

CMA-MESO/CUACE CW化学天气耦合模式是自主研发的大气化学耦合模式,目前CMA-MESO/CUACE CW3DVar同化系统实现了地面气溶胶观测可吸入颗粒物PM_(2.5)和PM10的同化,为增强耦合同化系统非常规观测的同化能力,文中在CMA-MESO大气化学天气耦合三维变分同化框架基础上,利用查表法获得气溶胶消光系数,然后建立气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)和气溶胶组分之间关系的观测算子、切线性观测算子和伴随观测算子,实现AOD观测资料的同化应用。针对2016年12月18-20日华北、黄淮地区一次污染天气过程进行同化预报试验,试验结果表明同化葵花-8卫星(Hi‐mawari-8)气溶胶光学厚度观测后,PM_(2.5)分析的重污染区范围有所扩大,山西东南部分析与实况分布更为接近,但是山东大部地区PM_(2.5)分析偏强,与观测相比PM_(2.5)质量浓度存在高估。同时同化Himawari-8 AOD观测和地面气溶胶站点观测的PM_(2.5)分析最优,分析与观测距平相关系数最高,平均偏差、均方根误差及标准差最小。重污染区的PM_(2.5)预报检验结果表明,同化Himawari-8AOD观测对大于350µg·m^(-3)量级PM_(2.5)预报正贡献可以持续到48 h,但整体来说,同时同化Himawari-8AOD观测和地面气溶胶站点观测对各个量级的PM_(2.5)质量浓度预报质量最优。

利用Himawari-8资料分析京津冀地区冬季雾的空间分布和演变过程

京津冀地区冬季雾霾过程频发,然而确定雾的空间分布一直是难点.本研究利用高分静止卫星Himawari-8的可见光和红外通道资料,分析2021年11月3-5日一次典型的京津冀地区雾的分布和演变过程.结果表明:①通过11.2μm与3.9μm通道的亮温差值(-8~-3 K)反演夜间雾的区域分布以及对应的雾顶高度,效果较好.②11月3-5日每天发生的雾,其类型、区域分布和演变过程都呈现不同的特征,3日清晨的雾为平流雾,覆盖范围为3 d中最大,几乎涵盖京津冀地区的平原地带;受西南水汽输送影响,北京市以南地区的雾发展较充分、持续时间最长,其中天津市北部的雾甚至在整个白天仍能维持.③11月4日和5日清晨均出现呈三角形区域分布的辐射雾,雾区的北缘和西缘分别因太行山和燕山山脉的阻挡形成,雾区南缘受低层风场作用位于天津市-石家庄市一线,呈平直的东北-西南走向,与非雾区界限分明;区域性静稳条件下,城市热岛效应对雾的分布和演变有重要影响.研究显示,京津冀地区冬季雾的分布和演变会受到水汽平流、低层风场、地形、热岛效应等多方面影响.

东亚地区植被光合日内变化特征--融合OCO-3和Himawari-8的分析

日光诱导叶绿素荧光(SIF)是植物在太阳光照射条件下发出的光谱信号,直接反映了植被光合作用的强度,对于陆地植被观测至关重要。然而,目前全球SIF传感器的时空分辨率有限,难以捕捉光合作用的日内变化。利用搭载在国际空间站的轨道碳观测者三号卫星和静止卫星向日葵8号的数据,结合随机森林回归算法,重建了东亚地区2019—2022年生长季内7、8、9月时间分辨率为1h、空间分辨率为0.05°的SIF数据集。结果显示,东亚地区植被SIF值在上午逐渐增加,中午达到峰值,下午逐渐减小。不同月份的SIF日内变化呈现出明显的季节性特征,与夏季阳光充足和气温较高相关。不同植被类型间的SIF日内变化差异反映了它们在光合作用响应性上的特征。这些结果有助于深入理解东亚地区植被的时空动态,为生态系统管理、农业生产及气候变化响应策略提供了重要的科学依据和参考。

结合注意力机制的深度学习葵花8号影像云相态识别方法研究

云相态的准确分类对地气辐射收支系统及云光学性质等方面的研究至关重要。传统的云相态分类方法利用不同种类云所具有的光谱特征差异,这些分类算法大多仅在白天场景下进行,并且存在数据集相对匮乏的问题。以2016年1—8月地球同步卫星葵花8号的多波段辐射信息作为研究对象,以主动观测极轨卫星CloudSat以及CALIPSO合并的云相态分类产品作为参考标签,建立嵌入自注意力机制的云相态分类深度神经网络(DNN),实现白天/夜间场景下的“冰云”“水云”“混合相云”的云相态分类判定和输出。实验结果表明,夜间模型平均精确率约79%,白天模型平均精确率约85%;引入自注意力机制提升云相态检测模型的性能,添加两层注意力层的白天模型和夜间模型,相比未添加注意力层的模型,F 1分数均提高约0.04。

利用葵花8号(Himawari-8)高时空分辨率的红外亮温资料估计台风莫兰蒂的短时强降水及其演变

为探究高时空分辨率卫星资料在我国登陆台风降水预报中的作用,本文针对2016年14号超强台风莫兰蒂,采用Himawari-8亮温资料通过定量降水估计(quantitative precipitation estimation,QPE)方法估算降水强度,并利用国家气象信息中心全国综合气象信息共享系统(China Integrated Meteorological Information Sharing System,CIMISS)提供的台站降水资料进行质量评估。结果表明:(1)卫星估算与地面实测的降水落区有较好的对应关系,但是卫星高估了弱降水,而低估了强降水(尤其在高海拔地区);(2)卫星估算与地面实测的降水强度并非同位相变化,而是实测降水滞后于卫星估算的降水,该滞后时间在台风登陆后的移动区较长(约2～2. 5 h);(3)整体而言,卫星估算的某时刻降水强度与未来一段时间内(约2～2. 5 h)该地区的实际总降水量有很强相关性,说明Himawari-8卫星估算的降水可在台风降水的预警预报中提供指示作用。

基于Himawari-8台湾海峡海温时空变化分析及应用

台湾海峡具有重要的战略地位和研究价值,开展台湾海峡及其周边海域的海洋表面温度(sea surface temperature,SST)时空变化研究有助于了解台湾海峡海陆环境与洋流变化,特别是对于充分了解台湾海峡复杂的海洋锋面系统有重要的意义。以台湾海峡及其周边海域为研究区,利用2016—2020年Himawari-8卫星数据,通过计算获取研究区年平均、季平均、旬平均的SST遥感数据,开展SST时空变化研究,并以此为基础,研究SST与福建内陆降水、福建沿海海雾之间存在的相关关系,研究结果表明:台湾海峡及其周边海域年平均SST由西北向东南呈带状分布并逐渐升高,按季节特点可分为等温线近似与岸界平行分布的冬季型及等温线近似均匀分布的夏季型,旬SST资料能更精细地刻画台湾海峡SST的时空变化情况;内陆月降水量与月平均SST总体存在较弱的负相关,但越远离外海海域负相关性越高;SST与沿海海雾存在着较强的负相关关系,并且随着SST的升高,海雾发生次数呈现减弱趋势。

基于Himawari-8静止卫星多通道资料的重庆地区短时强降水反演研究

收集了2021年重庆地区8次区域性暴雨天气过程中地面降水强度大于等于20mm/h的数据,匹配了相应时间空间范围的Himawari-8静止气象卫星多通道资料,建立了降水强度与辐射特征一一对应的数据集。在此基础上采用单位特征空间归类分析法,选择0.64μm、1.6μm、3.9μm、6.2μm、7.3μm、10.4μm等多个通道组成二维光谱空间,反演了强降水像素点的分布范围和集群特征,并基于反演结果开展了重庆地区短时强降水识别研究。提出了一种基于卫星多通道资料的强降水落区阈值判识方案,并利用该方案对2021~2022年重庆地区的16个强对流天气个例进行了检验。结果表明,该方案能够实现全天24h、逐10min的强降水落区连续动态监测,整点及整点前10min、前30min的卫星资料对降水落区的反演准确率达到70%~80%。

基于葵花8号新一代静止气象卫星的夜间雾识别

基于葵花8号新一代静止气象卫星的高时空分辨率多通道数据,利用3. 9μm与11. 2μm通道亮温差法(BTD3. 9～11. 2)和3. 9μm伪比辐射率法(ems3. 9)开展了中国地区夜间不同等级雾的识别,确定了各站点和网格点上对不同等级雾两种方法的参数最优阈值;并利用地面站点观测资料和CALIPSO星载激光雷达产品对陆地和海上雾的识别结果进行了验证。结果表明:(1)通道亮温差法和3. 9μm伪比辐射率法均可以较准确地识别出不同等级的雾,3. 9μm伪比辐射率法准确率略优;随能见度的下降,两种方法识别准确率都明显提升,虚警率明显下降。能见度小于50 m时,通道亮温差法(3. 9μm伪比辐射率法)识别雾的击中率HR、虚警率FAR和KSS评分分别为0. 89(0. 90)、0. 15(0. 15)和0. 74(0. 75)。(2)剔除云影响后,4个雾等级下两种方法对雾识别的HR和KSS评分均有明显提升,FAR均有明显下降。能见度小于1 000 m时,剔除云后通道亮温差法(3. 9μm伪比辐射率法)的HR由0. 71(0. 74)提高到0. 81(0. 85),FAR由0. 27(0. 28)降低到0. 12(0. 13),KSS评分由0. 44(0. 46)提高到0. 69(0. 72),KSS评分提高0. 23(0. 26)。(3) 3个个例分析表明,基于通道亮温差法、3. 9μm伪比辐射率法以及RGB合成图均可清晰识别出大部分雾区,雾区和非雾区的BTD_(3. 9～11. 2)(ems_(3. 9))差异明显,强浓雾区BTD_(3. 9～11. 2)(ems_(3. 9))约为-5℃(0. 75);基于葵花8卫星海雾的识别结果与CALIPSO星载激光雷达VFM反演产品一致。

Himawari-8气象卫星黄海浒苔动态监测

基于Himawari-8气象卫星数据,研究了利用归一化植被指数提取浒苔信息方法,并提出了浒苔强度和移动速度估算方法。对2016年5-7月黄海海域浒苔信息进行监测,获得了浒苔暴发的时间、地点、面积、强度、影响范围、漂移路径及移动速度。结果表明:2016年5月19日Himawari-8气象卫星首次监测到黄海海域出现浒苔信息;6月中下旬进入暴发期,浒苔面积、影响范围及强度达到最大值;7月上旬,伴随着浒苔大面积登陆青岛、烟台、威海等地,浒苔进人缓慢消亡阶段。多时次浒苔强度合成产品显示:2016年浒苔在黄海中部海域、烟台以东海域覆盖强度较大,在初始位置一带覆盖强度较小。浒苔漂移路径整体为从东南外海逐渐开始向西北近海海域靠近,日移动速度不断变化。浒苔的动态变化与水文气象环境密切相关,适宜的温度是浒苔生长和发展的基础,浒苔出现后,盛行风向是浒苔漂移方向的主要驱动力,2016年5-7月强劲的南风使浒苔一直向北漂移,并最终抵达威海,浒苔的移动与风向大致相同。

Himawari-8静止气象卫星草原火监测分析

Himawari-8(向日葵8号)静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,在草原火灾监测具有很强优势。提出利用Himawari-8数据的自适应阈值火点监测算法,并以2016年4月内蒙古自治区呼伦贝尔市边界境外草原火灾为例,重点利用19~20日的22个小时期间的132个时次Himawari-8数据,对火情进行连续动态监测。结果显示,本次火灾共持续22 h,过火区域约1 500km2,火点像元最长持续时间约6 h。通过分析多时次连续观测影像和火点信息可知,火场在一段时间内从西向东的蔓延速度为5.4 km/h,达到急进地表火程度。分析表明,Himawari-8的10 min一次密集观测频次可实现快速获取火点位置、面积、温度等火情信息。可跟踪火场动态发展变化,估算火场蔓延速度和方向以及确定火场类型,提高卫星遥感草原火监测和预警能力。

利用Himawari-8高频次监测太湖蓝藻水华动态

新一代静止气象卫星Himawari-8以其10 min/次的高观测频次,为连续动态监测蓝藻水华提供了有力的数据支持.基于太湖实地光谱测量资料,提出Himawari-8卫星资料太湖蓝藻水华动态监测方法.以2015年10月2日蓝藻水华发生过程为例,利用连续、多时次Himawari-8资料,动态监测了太湖蓝藻水华的发展变化,分析蓝藻水华的出现、发展和消失,计算蓝藻水华强度的动态变化,认识蓝藻水华程度及变化特征,估算蓝藻水华的动态变化速度.上述分析为研究蓝藻水华的生长消亡过程提供了支持.进一步探讨蓝藻水华动态变化与气象要素的关系,发现在相同的温湿条件下,风场对蓝藻水华的形成、运动和消失有直接的驱动作用.

新一代静止气象卫星葵花8号的晴空红外辐射率资料同化对台风“天鸽”的预报影响研究

本文以2017年第13号台风“天鸽”(Hato)为例,在WRFDA同化系统中结合日本葵花8号(Himawari-8)资料,通过同化Himawari-8晴空红外辐射率资料并进一步考察其对台风“天鸽”的结构、强度、路径分析和预报的影响。研究结果表明:同化Himawari-8晴空红外辐射率资料对台风背景场的水汽相关变量分析有显著改进,对背景场中的台风水汽信息有一定的改进作用。与控制实验,即没有同化Himawari-8晴空红外辐射率资料的实验相比,加入同化实验对台风“天鸽”的风场、500 hPa气压场的分析效果有所提高,台风气旋性环流加强,并进一步改进了对台风“天鸽”的路径、台风中心最低气压和近中心最大风速的预报。平均路径误差和降水预报相对于常规观测变量的均方根误差均有所改善。

基于Himawari-8静止卫星森林火灾识别技术研究

新一代静止气象卫星Himawari-8/9 AHI(Advanced Himawari Imager)传感器采用全圆盘扫描观测方式,常用极轨卫星Day/Night双模式火点算法不适用于AHI火点识别。本文以MODIS MOD14(MODIS Fire algorithm)火点识别算法为基础,通过分析静止卫星观测下的火点像元辐射特性和太阳中红外反射特征,确定适用于AHI的MIR/LIR火点识别因子及其动态检测阈值,并利用林业部门提供的大量实测历史火点数据校正识别因子和动态检测阈值,最终建立一种基于Himawari-8/9AHI传感器的采用中红外动态阈值的静止卫星火点识别算法模型。利用NPP VIIRS VNP14(NPP VIIRS Fire products)和JAXA EORC WLF (Wild Land Fire)火点数据,对一次兴安岭森林火灾案例中288个时次AHI全圆盘火点判识结果进行对比验证,结果表明该AHI火点识别算法准确率超过95%。根据新一代静止气象卫星Himawari-8/9AHI传感器提供的10分钟密度遥感观测数据,即可以实现森林火灾实时跟踪监测。

我国风云四号气象卫星与日本Himawari-8/9卫星比较分析

从观测仪器种类、观测波段设置、观测时空分辨率、仪器灵敏度、仪器定标精度、数据服务能力等六个方面比较和分析了我国风云四号(FY-4)试验星与日本Himawari-8/9卫星的水平和差距。从观测仪器种类方面来看,Himawari-8/9卫星只装载了辐射成像仪(AHI),FY-4试验星除装载一台与AHI性能基本相当的扫描辐射成像仪(AGRI)外,更将首次在静止轨道上同时实现红外干涉式高光谱探测和闪电探测;观测波段设置方面,FY-4试验星搭载的AGRI与Himawari-8/9 AHI基本相当;时空分辨率方面,AHI略优于AGRI;仪器灵敏度方面,AHI和AGRI在发射波段基本一致,AHI在反射波段明显优于AGRI;仪器定标精度方面,AHI和AGRI基本相当;数据服务能力方面,FY-4试验星仍然采用传统的卫星直接广播和借助通信卫星转发两种模式,而Himawari-8/9以互联网云服务为主,可按需灵活调配服务内容和性能且运维成本较低。

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。

青海高原短时强降水天气的葵花-8卫星监测预警特征对比分析

为获得青海高原(以下简称高原)对流云团的强降水监测预警特征和预警方法,使用葵花-8卫星数据跟踪识别高原典型强降水天气过程的对流云团,计算并分析具有提前预警意义的云团特征参数。结果表明:(1)本文提出的对流云团识别的改进多通道法,经与传统多通道法对比检验,证明所得云团更接近对流主体,该方法适用于高原对流云团识别。(2)对流形成到成熟阶段,特征参数起伏变化,但红外与水汽通道亮温差(DTB13)和云顶亮温(Tmin)整体下降,云顶亮温梯度(GTmax)整体上升;在对流发展阶段仅红外1和2通道亮温差(DTB12)平均可达预警极值,在成熟阶段则是Tmin、DTB13、GTmax、深对流指数(DCI)等平均可达预警极值。高原上强降水天气的对流云多发展成深对流,降水发生在云团特征参数极值附近,短时强降水发生在深对流云区内特定云顶(上冲云顶或近似上冲云顶)所在特征参数极值区内或边缘附近。(3)特征参数极值对一般降水和强降水的开始时间分别提前0~1 h和0.5~4.5 h出现,在西风型流场下对强降水开始的提前时间相对较长。降水开始前,副高型流场下对流云团向深对流发展变化最剧烈,表现为DCI和GTmax平均最大,且DTB12均值最小,而西风型流场下积云发展相对弱。降水开始后,西风型流场下的深对流相对浅但云顶变化仍剧烈,表现为DCI和Tmin均值分别更低,但GTmax和DTB13平均更大,而在低涡切变型流场下的对流发展相对较深厚。(4)提出高原短时强降水天气的对流云团预警方法为:当对流云团发展到具有特定云顶,其所在尺度为50 km范围云区的Tmin≤223 K、DCI≥20 K、GTmax≥18 K、DTB12≤0 K、DTB13≤3 K等同时满足时,可预警在该范围内将产生或继续产生短时强降水,经检验该预警方法在高原深对流云短时强降水预警中的实用性较高。

基于Himawari-8卫星的逐时次海表温度融合

Himawari-8卫星是日本气象厅发射的新一代地球同步静止气象卫星,为获取逐时次海表温度产品提供了有力数据支持。本文以Himawari-8 AHI海表温度为基础,利用最优插值法融合GCOM-W1 AMSR2海表温度和NERA-GOOS现场观测资料,生成逐时次海表温度融合产品。为了充分利用邻近时刻的海表温度观测资料,利用Himawari-8 AHI海表温度和欧洲中期天气预报中心海面风速数据建立匹配数据集,研究建立海表温度日变化模型,实现邻近时刻海表温度的订正;为了消除多源海表温度间的系统偏差,以Himawari-8 AHI海表温度为目标数据,利用泊松方程对GCOM-W1 AMSR2海表温度进行偏差订正。实验验证结果表明,利用逐时次海表温度融合产品计算的日增温情况与海面风速具有较好的相关性,间接证实了逐时次海表温度融合产品的准确性;另外,逐时次海表温度融合产品与现场观测海表温度的偏差为0.09℃、均方根误差为0.89℃,二者具有较好的一致性,说明逐时次海表温度融合产品具有较高的精度。

甘肃河东地区基于Himawari-8卫星多通道数据的降水反演

应用Himawari-8卫星多通道数据和甘肃河东地区三次区域性降水天气观测数据,利用支持向量机(SVM)、云顶亮温变温和降水二次曲线拟合方法进行降水反演及对比分析。结果表明:(1)SVM反演降水能力随降水量级增大逐渐降低,反演结果整体偏小,尤其对20mm·h^-1以上降水反演结果明显偏小;(2)云顶亮温变温分布随小时降水强度增大向低值区转移,负变温越大对应着越强的小时降水量。云顶亮温变温与小时降水的关系近似为二次曲线,当变温为负值时其与降水量呈显著线性负相关;(3)SVM反演结果优于二次曲线拟合,前者具有更高的相关系数、更小的相对误差及均方根误差。

基于葵花8号卫星资料的对流初生预警研究

强对流天气带来的强降水、雷电、大风严重危害着航空飞行安全,因此准确的临近预警强对流对航空工作的顺利运行有较高的实用价值。基于对流初生预警算法,利用华东地区发生的大量对流初生个例对算法进行阈值调整,提高算法适用范围,并将原算法、调整后的算法和SATCAST算法三者对比。结果表明:调整后的算法可以较好的适用于华东地区;相比SATCAST算法在云边缘误报较多,调整后的算法能有效地消除云边缘误报,预警效果更佳。

基于动态背景场沙尘覆盖度指数的Himawari-8沙尘判识及强度估算方法

针对沙尘遥感监测开展的研究很多,但对于一些强度较弱的沙尘,在不同地表状态下呈现的复杂状况,传统方法识别效果较差。采用Himawari-8卫星数据,提出一种针对性的识别方法,基于动态亮温差底图引入了沙尘覆盖度指数(fractional dust cover index,FDCI)。该指数在一个较确定范围内对不同强度沙尘都可进行有效判识,并能提升弱沙尘识别效果。在此基础上构建了基于指数判识结果的沙尘强度指数(enhanced dust intensity index,EDII)估算方法。文中列举了4次沙尘过程的判识结果,并结合地面观测数据进行了验证。其中对2017年5月3日沙尘强度的地面验证表明,位于观测区的27个站中有22个站的地面观测沙尘强度与估算结果一致。对于各种地表及强度条件下的沙尘监测,该方法是对分裂窗亮温差法的有效改进。