基于CloudSat卫星资料分析青藏高原东部夏季云的垂直结构

本文利用CloudSat卫星资料,对青藏高原东部2006-2010年6-8月云垂直结构的空间分布进行分析,结果表明：（1）夏季青藏高原东部云发展可达到平流层,且高原东部云在5km以下以水云存在,5-10km以液相和固相共存的混态存在,在垂直高度10km以上以冰云存在。由于CloudSat卫星资料云相的反演问题,可能会造成水云和混态云的发展上限偏低,冰云的发展下限抬升。（2）研究区整层水汽输送和云水平均路径空间分布存在一定的差异性,云水含量纬向分布表现为在26.5°-30.5°N附近存在一个明显的峰值区,经向分布表现为95°E以西云水含量低于以东。（3）研究区以单云层为主,尤其在青藏高原主体。单云层平均云层厚度4182 m,云顶高度、云厚限于水汽的输送,表现为由南向北波动下降。多层云发生频率在27°N以北明显减少,说明强烈的对流运动更容易激发多层云的产生。

基于CloudSat卫星资料的青藏高原云系发生频率及其结构

应用2006年5月至2013年5月7年的Cloud Sat卫星观测资料,针对青藏高原上空不同高度、不同季节8类云(卷云、高层云、高积云、层云、层积云、积云、雨层云、浓积云)的发生频率,分析研究了青藏高原地区云的水平和垂直分布特征及其物理成因,为数值预报模式对云系模拟能力的评估提供了有效的验证信息。研究表明:青藏高原云的发生频率为35%,其中:低云的频率最大,接近21%;中云次之,频率14%;高云的频率最小。垂直分布上,低云最大频率的高度为5~6 km,中云为7~8 km,高云为11~12 km。水平分布上,高原东南部、西北部云发生频率较高,是高原的两个相对多云中心。低云与总的云频率水平分布基本一致;中云是高原北部、中部频率高,南部低,与低云明显不同;高云主要是夏季在高原南部频率高。从不同季节来看,冬季高原西部的低云频率高;春季高原中北部的中云频率高,西部和东南部的低云频率高;夏季南部的低云和高云频率高;秋季云发生频率都很低。在物理成因上,低云的形成主要是地形抬升作用,中云的形成与高原热力作用相关。

多源极轨卫星微波温度计资料实时区域同化系统

基于中尺度数值预报模式WRF和WRFDA同化系统,实现多源极轨卫星微波温度计资料实时区域同化,并对同化产品进行评估和应用。2018年同化试验结果表明:通过质量控制和偏差订正,AMSU-A资料第5~9通道亮温观测增量O-B(观测值O和背景场的正演辐射模拟值B的差值)的标准差有效降低,同化后各通道亮温分析残差O-A(观测值O和分析场的正演辐射模拟值A的差值)的标准差有效降低。同化预报产品被应用在暴雨强对流个例和台风个例中,取得良好效果。

数值预报中气象卫星资料同化前处理技术进展

在数值天气预报变分同化中,利用同化前处理将卫星资料完成有效信息优选、资料拼接和稀疏化、初级通道选择、下边界参数耦合等处理,实现卫星资料同化对数值天气预报业务的正贡献,是决定海量卫星资料同化效率、质量和效果的重要环节。针对多种格式的卫星资料,中国气象局研发标准格式的高时效卫星资料拼接等技术,有效减小整轨卫星资料时间滞后对数值天气预报业务的负面影响。对于风云气象卫星资料,将云和降水检测、资料质量分析等处理置于同化前处理中,实现多光谱资料融合的同化预质量控制,保证了风云卫星微波温度探测资料和红外高光谱资料的同化正贡献。利用统一资料格式对预处理卫星资料进行再处理,拓展针对卫星成像和主动探测资料的处理,将卫星资料同化的部分质量控制功能置于卫星资料同化前处理中,是风云卫星资料同化前处理技术发展的重要趋势。

基于多源卫星资料的重庆巴南区城市热岛效应时空变化特征分析

利用夜间灯光、DEM和Landsat NDVI等多源卫星资料提取巴南区郊区背景,结合MODIS地表温度产品,采用城乡二分法和Mann-Kenddall(M-K)检验定量评估2002—2021年巴南区城市热岛时空变化特征。结果表明:(1)巴南区近20 a来城市热岛效应年变化明显,热岛面积占比随时间呈波动上升的趋势,热岛面积在近20 a增加了31.7%;(2)热岛效应具有明显的季节变化,夏季最强,秋季次之,春季、冬季相对较弱;(3)热岛效应具有明显的空间分布特征,主要影响巴南区西部的龙洲湾、鱼洞、莲花、李家沱街道、界石镇等居民、商业和工业集中区;(4)热岛效应影响范围和强度变化整体相对平稳。该研究结果可为区域城市生态环境、热环境、局地气候等研究和城市气象灾害预报预警提供重要的科学依据。

基于CloudSat/CALIPSO卫星资料的青藏高原云辐射及降水的研究进展

青藏高原上空的云及其相关联的降水和辐射影响了高原上空非绝热加热的空间结构。2006年卫星发射升空的CloudSat/CALIPSO卫星提供了定量的、完整的云垂直结构信息。本文回顾了国内外基于该资料进行的青藏高原上云宏观和微观结构特征,云与降水相关性,云辐射效应以及模式中的云—辐射问题方面的研究。指出抬升的青藏高原上水汽较少,限制了高原上云的垂直高度,对云层厚度和层数有显著压缩作用。在云量及其季节变化上,单层云的相对贡献大于亚洲季风区的其他区域;夏季对流云比较浅薄,积云发生频率最高,云内滴谱较宽;降水云以积云和卷云为主,云对总降水的贡献随着云层数增多而减小,降水增强时高层冰粒子的密集度趋于紧密;夏季青藏高原地区云的净辐射效应在8 km高度存在一个厚度仅1 km左右但较强的辐射冷却层,而在其下(4~7 km高度之间)为强的辐射加热层。最后展望了未来需要进一步开展的研究。

基于Cloudsat资料的四川盆地飞机积冰特征分析

飞机积冰的发生与云微物理特征密切相关,因此积冰区的云微物理特征分析对飞机的运行安全有重要的意义。利用Cloudsat资料对2016年1月12日和14日的通航飞机积冰过程进行云微物理过程识别分析。结果表明:Cloudsat卫星对积冰过程中的云有很好的识别和探测能力;由于此次飞行高度较低,飞机积冰主要发生在在层积云和积云中,水含量最大值700 mg/m^(3),粒子半径在75μm以上,最大值在150μm以上,发生积冰的温度在-10℃~0℃,飞机积冰情况主要是轻度和中度积冰;Cloudsat卫星能够很好地识别云的类型以及云中过冷水的含量,但未能判定对流云和卷云的情况。

基于CloudSat卫星观测资料的辽宁省不同天气系统影响下云系垂直结构特征

为区分不同天气系统影响下云垂直结构的差异,从而为人工增雨作业提供参考,对2004-2014年辽宁省进行人工增雨作业期间,500、850 hPa以及地面的天气形势进行了统计,利用CloudSat卫星观测资料对筛选的出现频率≥2次·a-1的系统配置下的云垂直结构进行分析,并研究了典型系统影响下的作业云系垂直结构特征。根据系统配置差异,2004-2014年间影响辽宁省的共有225次过程,可划分为17种配置类型,其中典型天气系统四种,分别为西风槽-切变线-冷锋(CF型)、西风槽-低涡-蒙古气旋(MCW型)、西风槽-低涡-南方气旋(SC型)和低涡-低涡-蒙古气旋型(MCV型)。对四种典型天气系统影响下的云垂直结构分析发现,不同天气系统影响下云层均以单层云为主。SC影响下的云层发展较为旺盛,云底较低而云顶较高,云层深厚。MCW影响下的云层云底高度较高,云层较薄。不同天气系统影响下的云夹层厚度大多(>50%)在1 km以下,而且随着云层数目增加,低于1 km的云夹层所占的比例增加。将云底高度≤2 km且云厚≥2 km视为作业云系,发现有云条件下,SC型符合条件的作业云系最多(59.7%),而MCW型影响下最少(14.5%)。作业云系以单层低冷云为主,单层低冷云的云底高度低于1 km且云顶高度可达7 km以上,作业云系的云夹层厚度对降水云催化效果影响较小。

Aeolus水平径向风速产品资料同化在台风预报中的应用研究

为评价星载激光测风雷达产品资料同化对台风预报的影响,以2020年台风“黑格比”和2019年台风“利奇马”为例,选用Aeolus卫星的水平径向风速产品,开展星载激光测风雷达资料同化及其对台风预报影响研究。首先基于ERA5再分析资料对Aeolus产品进行统计检验和偏差订正,并统计各高度层观测背景差的均方差作为观测误差用于同化试验。然后通过WRFDA(Weather Research and Forecast Model Data Assimilation)模式同化Aeolus产品并利用WRF(Weather Research and Forecast Model)模式开展预报试验。试验结果表明,Aeolus产品精度较高,统计所得各层观测误差在3~5 m s^(-1)范围且随高度的升高而增大,订正后资料满足三维变分同化无偏假设;在台风“黑格比”和“利奇马”期间同化该产品能使模式具备更加合理的环流形势,能够有效提高对台风“黑格比”和“利奇马”路径及强度的预报效果。

飓风中卫星臭氧总柱观测与位涡相关性和在飓风中心定位中的应用

本文使用搭载于极轨气象卫星S-NPP(Suomi National Polar-orbiting Partnership)的臭氧成像廓线仪(Ozone Mapping and Profiler Suite,OMPS)观测的臭氧总柱(Total Column Ozone,TCO)资料对大西洋飓风“Maria”(2017)进行研究。针对对流区域TCO与气柱平均位涡(Mean column-integrated Potential Vorticity,MPV)的低相关性构建了分区域线性回归模型,不仅能同时提高大尺度和对流尺度上TCO和MPV的相关性,还能提高对流区域S-NPP OMPS TCO观测资料的利用率(95.5%)。TCO观测资料可以清晰地反映出飓风的顶部结构,据此可得到对流层顶附近的飓风中心位置。卫星总柱臭氧资料对飓风Maria中心定位结果与最佳路径的距离相差58.1 km,略大于使用S-NPP先进技术微波探测仪(Advanced Technology Microwave Sounder,ATMS)、MetOp-A微波湿度计(Microwave Humidity Sounder,MHS)和FY-3B微波湿度计(MWHS)亮温观测资料得到的Maria中心定位结果与最佳路径的距离(47.5 km)。臭氧定位结果与垂直风切变(Vertical Wind Shear,VWS)具有一定关系,垂直风切变越强,臭氧资料定位中心偏离最佳路径越大。本研究构建的分区域线性回归模型可作为间接同化卫星TCO资料的观测算子,也可应用到涡旋初始化中,以改进飓风路径和强度预报水平。

不同类型卫星资料循环同化对台风“烟花”(2106)预报改进比较研究

基于WRF模式和GSI同化系统,实现不同类型卫星资料(先进微波探测器A资料AMSU-A、微波湿度探测器资料MHS和高分辨率红外探测器4资料HIRS4)的循环同化应用。针对台风“烟花”(2106),本文开展了控制试验和多组卫星资料的直接同化对比试验,并对预报的台风路径和降水进行检验评估。结果表明:循环同化卫星资料能够改进台风附近的高度场和湿度场;同化不同卫星资料的效果存在较大的差异,同化微波遥感资料对模式预报的改进优于同化红外辐射资料,其中同化微波湿度(MHS)卫星资料试验模拟的台风路径、强度以及降水都与实况更为接近;相比控制试验,直接同化MHS资料试验的48 h和72 h的预报路径误差分别下降约62%和44%,预报24~48 h的大雨和暴雨的TS评分分别提高26%和44%。

大同地区一次短时强降水的多源资料融合分析

利用常规探测资料、卫星云图、多普勒天气雷达等资料,对大同地区一次强对流天气过程进行诊断分析。结果表明,此次强对流天气发生在高空槽东移配合低层切变线的有利背景下,800hPa与700hPa系统陡直,是大同中南部地区对流天气的触发系统,系统后倾是对流程度不强的原因之一。0~6 km属于弱的垂直风切变,是没有产生冰雹的主要原因。卫星云图上对局部出现短时强降水的指示性不好,但叠加地面最大风场后可以判断云系移动方向,对短时强降水有至少2 h时间提前量。多普勒雷达特征:降水期间,主要以层状云为主,中间夹杂着强度>45 dBZ回波;低层平均径向速度辐合促使上升运动增强,是回波迅速增强的主要原因;降水最强阶段,>60 dBZ面积继续增大的同时高度降低,这主要是由降水的拖曳作用造成的,对应在平均径向速度剖面图上,径向速度辐合消失,转为气旋式辐合,加强了动力抬升作用,是降水增强的主要原因。

济源市卫星导航定位基准服务分中心基本建成

8月14日,河南省自然资源厅组织河南大学地理与环境学院、河南省计量测试科学研究院、河南省测绘院等单位有关专家,对济源市卫星导航定位基准服务分中心进行评审验收。验收会上,建设单位从项目概况、实施情况、系统测试、系统特色、项目总结等方面做了详细汇报。与会专家经过文档资料审阅、质询和讨论,对项目成果给予高度评价,一致认为验收资料齐全、规范,符合验收要求;项目满足国家标准和合同规定的技术指标要求,可为济源智慧城市建设提供北斗高精度定位服务,同意通过验收。

东亚地区云垂直结构的CloudSat卫星观测研究

本文利用卫星CloudSat同时结合了与其同轨道的卫星CALIPSO(Cloud-AerosolLidarandInfraredPathfinderSatelliteObservations)2007至2009年3年的观测资料,将东亚地区划分为六个研究区域,着重研究了东亚地区云垂直分布的统计特征。结果表明:东亚地区不同高度的云量之和具有明显的季节变化趋势,夏季最大,春秋次之,冬季最小。海洋上空的单层云量最大值出现在冬季,而在陆地上空则出现在夏季。从云出现概率来看,东亚地区单层云出现的概率在春、夏、秋、冬季节依次为52.2%,48.1%,49.2%和51.9%,而多层(2层和2层以上)云出现的概率在春、夏、秋、冬季节分别为24.2%,31.0%,19.7%,15.8%。云出现的总概率和多层云出现的概率,在六个区域都呈现出夏季最大,冬季最小;对4个季节都呈现出东亚南部比东亚北部大,海洋上空比陆地上空大的特点,表明云出现的总概率的季节变化主要由多层云出现的概率的变化决定。东亚地区云系统中最高层云云顶的高度,在夏季最高,为15.9km,在冬季最低,为8.2km;在东亚南部和海洋上空较高,平均为15.1km;在东亚北部较低,平均为12.1km,且呈现东亚南北部之间差异较大的特点。东亚地区云系统的云层厚度基本位于1km到3km之间,且夏季大,冬季小;对同一季节,不同区域的云层厚度差别较小;当多层云系统中的云层数目增加时,云层的平均厚度减少,且较高层的云层平均厚度大于较低层的。云层间距的概率分布基本呈单峰分布,出现峰值范围的云层间距在1到3km之间,各区域之间没有明显差别,季节变化也不大。本文的研究为在气候模式中精确描述云的垂直结构提供了有用的参数化依据。

东亚地区云微物理量分布特征的CloudSat卫星观测研究

本文利用2007～2010年整四年最新可利用的CloudSat卫星资料,对东亚地区（15°～60°N,70°～150°E）云的微物理量包括冰/液态水含量、冰/液态水路径、云滴数浓度和有效半径等的分布特征和季节变化进行了分析.本文将整个东亚地区划分为北方、南方、西北、青藏高原地区和东部海域五个子区域进行研究,结果显示：东亚地区冰水路径值的范围基本在700 g m-2以下,高值区分布在北纬40度以南区域,在南方地区夏季的平均值最大,为394.3 g m-2,而在西北地区冬季的平均值最小,为78.5 g m-2;而液态水路径的范围基本在600 g m-2以下,冬季在东部海域的值最大,达到300.8 g m-2,夏季最大值为281.5 g m-2,分布在南方地区上空.冰水含量的最高值为170 mg m-3,发生在8km附近,南方地区夏季的值达到最大,青藏高原地区的季节差异最大;而液态水含量在东亚地区的范围小于360 mg m-3,垂直廓线从10km向下基本呈现逐渐增大的趋势,峰值位于1～2 km高度上.冰云云滴数浓度在东亚地区的范围在150 L-1以下,水云云滴数浓度的值小于80 cm-3,垂直廓线的峰值均在夏季最大.冰云有效半径在东亚地区的最大值为90 μm,发生在5km左右;水云有效半径在东亚地区的值分布在10km以下,最大值为10～12 μm,基本位于1～2 km高度上.从概率分布函数来看,东亚地区冰/水云云滴数浓度的分布呈现明显的双峰型,其他量基本为单峰型.本文的结果可以为全球和区域气候模式在东亚地区对以上云微物理量的模拟提供一定的观测参考依据.

应用NOAA气象卫星图象资料估算草场生物量方法的初步研究

新疆幅员辽阔,草场面积】40×10~4km^2,是我国主要畜牧业基地之一。因此测量草场生物量和掌握其动态变化可以为合理规划、利用和改良草场以及发展畜牧业提供科学依据。 测量草场生物量的方法很多。传统的方法是人工割下单位面积的草,称其重量来估算生物量,但此法繁琐费时,而且是一种破坏性的测量方法。

基于卫星探测资料的珠江三角洲城市群对降水影响的观测研究

利用卫星观测TRMM降水以及QuikSCAT风场资料,对珠江三角洲地区及临近区域降水的分布特征进行了探讨,结果表明:(1)同一纬度相比,珠江三角洲城市群所处的区域降水明显多于其周边地区,表明了城市化可能会使所处区域的降水增加;(2)珠江三角洲城市群所处区域降水的增加存在明显的季节变化特征,在前汛期城市所处区域的降水增多较其它季节明显;(3)珠江三角洲城市化对降水的影响与风场的分布密切关联,降水增多的区域通常位于城市群所在之处及其下风方向的邻近地区;(4)珠江三角洲城市化使城市群所处区域的降水时次减少,而降水强度则加强;(5)珠江三角洲城市群的天气、气候效应只对对流性降水产生影响,而层状降水的分布则与城市群的位置没有明显关联。

TRMM卫星微波成像仪资料的陆面降水反演

为了探讨微波亮温与降水的关系,用TRMM卫星上微波降水雷达PR、微波辐射计TMI资料和973资料组提供的2002年6～7月120站的每小时自记降水记录,采用逐步回归方法,反演陆面降水。通过资料匹配分析显示,由于时空匹配问题,站点降水与微波辐射计亮温及亮温的组合因子的相关性并不高,明显低于TRMM卫星的测雨雷达PR与微波辐射计亮温及其组合因子的相关程度,因此仅用微波亮温和站点降水难以建立较好的反演算式。结合时空匹配较好的TRMM卫星降水雷达PR、微波辐射计TMI资料,建立新的算式,并且和其它算式进行比较。就反演降水结果而言,新算式比原有算式有一定改善,但对6～10mm/h的降水来说,新算式与原有算式反演结果都较差。

利用MODIS卫星资料反演中国地区晴空地表短波反照率及其特征分析

利用MODIS地表双向反照率产品 (MOD43B1 ) ,结合地表海拔高度和地表覆盖类型资料 ,计算并分析了中国地区晴空反照率的时空分布 ,以及地表反照率与地形和地表覆盖的关系。首先 ,利用改则自动气象站的地基观测对MODIS地表反照率进行了对比验证。验证结果表明卫星观测可以较好地反映反照率随时间的变化 ,MODIS地表反照率与地表实测反照率符合较好。年平均地表反照率与海拔高度有很好的相关 ,反照率的高值出现在高海拔山区。冬春季节 ,我国高海拔山区因积雪覆盖成为反照率的高值区 ;夏秋季节 ,地表反照率主要受地表土壤湿度和植被盖度的影响 ,沙地和沙漠地带反照率最高。最后 ,计算了中国典型地表类型的反照率随时间的变化 ,结果表明大部分地表类型的反照率具有较大的时间变化 ,地表反照率在春秋季节较大 ,夏季反照率较小。