基于SMAP卫星雷达资料的海冰密集度反演技术研究

SMAP是美国于2015年初发射的一颗卫星,搭载了L波段的雷达。它采用圆锥扫描方式,具有固定的入射角、较大的幅宽和千米级的分辨率,在海冰监测方面具有独特的优势。本文利用SMAP卫星雷达资料分别与德国Bremen大学海冰密集度产品和美国国家冰雪数据中心(NSIDC)海冰密集度产品建立3.125km和25km匹配数据集,分析了L波段雷达后向散射系数、极化比和归一化极化差与海冰密集度之间相关性,建立基于人工神经网络的海冰密集度反演算法。为了验证SMAP卫星雷达资料反演海冰密集度的精度,本文选择德国Bremen大学和美国冰雪数据中心发布的海冰密集度产品分别与SMAP海冰密集度产品进行对比分析,SMAP海冰密集度与Bremen海冰密集度的偏差为0.07、均方根误差为0.14;与NSIDC海冰密集度的偏差为0.04、均方根误差为0.18,这表明SMAP海冰密集度产品与现有业务化海冰密集度产品具有很好的一致性。

基于SMAP卫星雷达资料的海冰检测技术

利用SMAP卫星雷达资料与美国国家冰雪数据中心(NSIDC)发布的近实时逐日极区网格化海冰密集度数据建立匹配数据集,分析了海冰和海水的L波段雷达后向散射特性差异,建立了基于线性判别分析算法的海冰检测算法。选择Sentinel-1A SAR极地地区的海冰影像对SMAP卫星雷达资料海冰检测产品进行实验验证,结果显示二者的海冰边缘线一致,说明SMAP海冰检测算法具有较高的精度。利用SMAP卫星雷达资料制作了北极和南极地区海冰覆盖图,计算了海冰覆盖面积,通过与美国国家冰雪数据中心(NSIDC)海冰覆盖面积比较发现,SMAP检测的北极地区海冰面积略大于NSIDC,相对偏差为3.3%,SMAP检测的南极地区海冰面积略小于NSIDC,相对偏差为1.8%,表明二者的覆盖面积基本一致,证实了SMAP海冰检测算法的精度。

雷达和卫星资料在淮河流域暴雨实时数值预报试验中的应用

本文在前一工作［文献１］基础上，将雷达和卫星资料计入ＰＳＵ／ ＮＣＡＲ ＭＭ４中尺度数值模式，对１９９８年６月底和７月初的二次淮河流域暴雨过 程，进行了实时数值预报试验。结果表明，计入雷达和卫星资料的敏感性试验效果， 比不计入该二种资料的控制试验有较为明显的改进。文中还分析比较了控制试验 （ＣＴＥ）和敏感试验（ＳＴＥ）每三小时的雨量和散度场、垂直运动场及高度场的变化。 结果显示，ＳＴＥ的雨量、产生暴雨的切变线低涡系统以及散度和上升运动等的增强 时间都比ＣＴＥ提前。因此，２４小时雨量与实况比较接近。

雷达和卫星资料同化在一次华南暴雨预报中的应用

利用WRF模式和GSI同化系统,搭建了一套可以业务运行的预报系统,实现了对多普勒天气雷达反射率和径向风、葵花(Himawari-8)气象卫星等资料的同化功能。基于本系统,针对同化非常规资料可能带来的资料应用和预报效果问题,设计了多组同化方案,对2017年7月17~18日发生在华南的一次强降水过程进行模拟分析和同化效果评估。结果表明:分别同化常规资料、雷达径向风、雷达反射率反射率、卫星资料均对预报效果有所改进,特别是同化卫星资料,可以改善系统对云水物质的分析能力,进而提高海上天气过程的降水预报。基于分类试验同化的结果,对整体同化常规资料、雷达径向风、雷达反射率和卫星资料等对温度、风向风速、相对湿度和降水等模拟技巧进行评估后发现,整体同化对强降水的发生时间和强度预报有改进,但并非在所有方面都优于单独同化某一类资料的结果。

高分辨率合成孔径雷达卫星反演风场资料在中国近海风能资源评估中的应用研究

由于海上测风非常昂贵,实地测风资料严重不足,而卫星反演海面风场资料可以有效地弥补这一缺陷,对近海风能资源评估具有至关重要的意义。近年来,欧洲太空局2002年3月发射的Envisat卫星搭载合成孔径雷达(SAR)图像产品在欧洲近海风能资源评估中得到了广泛应用。文中探讨了空间分辨率约1 km×1 km的SAR卫星反演海面风场资料应用于杭州湾近海风能资源评估的技术方法,通过杭州湾海域的实测风速与SAR卫星反演海面风速数据的对比分析发现:(1)14个实测站点中13个站的相对误差小于20%,其中7个站的相对误差小于10%,平均标准差为2.29 m/s;(2)以SAR卫星反演风速数据为基础计算的风能参数(形状参数和尺度参数)与实测数据计算结果的一致性较高;(3)将该数据同化进入WRF数值模式中,与控制试验相比,大部分检验站点的风速相关系数明显提高,标准差和相对误差也得到改善。SAR卫星反演风场资料可用于中国的近海风能资源评估。

卫星和雷达资料在暴雨数值预报中的应用研究

利用美国风暴分析预报中心开发的中尺度模式ARPS(Advanced Regional Prediction System)的资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),将中国CINRAD/SA、SB多普勒雷达反射率、FY-2E卫星的红外和可见光资料引入模式初始场,利用高分辨率中尺度模式WRF对2012年7月21日中国华北地区暴雨过程进行数值模拟。结果表明:加入雷达和卫星资料的WRF数值模拟,由于修正了中低层水汽,对降水系统预报有一定的调整,预报的降水落区位置和降水量中心值更接近实况;同时加入卫星和雷达资料同化后,明显改善了WRF降水系统预报偏慢的情况。雷达与卫星资料同化对WRF模式降水预报影响不同,雷达资料影响的时间短,只在6 h内的预报起作用,而卫星资料影响时间较长,能改善24 h内的预报。加入卫星和雷达资料,修正了水汽场,使降水预报在开始时间、量级和范围上均有改善,更接近实况。

基于卫星和雷达资料的对流云团识别跟踪

强对流天气是福建汛期最主要的气象灾害之一,利用我国自主研制的风云系列气象卫星资料,结合天气雷达和自动站雨量资料,采用多阈值法、面积重叠法、统计法对福建省对流云团的识别、跟踪、未来3h短时降水预报等方法进行研究,在此基础上建立福建省对流云团卫星遥感监测预报业务软件系统。根据2015年5—9月福建省4次典型对流天气过程的业务试运行,结果表明该业务软件系统能准确识别跟踪对流云团的发生发展,对流云团移动过程的降水落区与地面气象观测的实际降水分布一致,对流云团最大降水量的预报准确率为61%,空报率为33%,漏报率为6%。研究成果对对流云团的监测和预报有较好的指导作用。

基于卫星和雷达资料估测滇中地区降水量方法研究

选用2008、2009和2010年5—10月的云顶亮温、云顶亮温梯度、水汽云图、总云量和云分类等云图资料,雷达基本反射率资料及自动站1 h降水量资料,采用BP神经网络建立预报模型、传统Z-I关系及云分类Z-I关系,对距昆明雷达站大于20 km、小于150 km区域里且2008年已建有自动站的18个测站进行3 h降水估测研究。通过研究,得到使用BP神经网络建立预报模型估测降水,在与实测降水的误差方面,比使用传统Z-I关系及云分类Z-I关系估测降水略有减小。本研究也是对综合利用卫星和雷达资料估测降水进行尝试。

利用热带测雨卫星的测雨雷达资料对1997/1998年ElNio后期热带太平洋降水结构的研究

利用热带测雨卫星的测雨雷达 (TRMMPR)的探测结果 ,对 1 997 1 998年ElNin～o后期热带太平洋的降水结构进行了研究 ,并对比了非ElNin～o的 1 999年和 2 0 0 0年的同期降水情况 ,取得如下结果 :( 1 ) 1 997 1 998ElNin～o后期与非ElNin～o期间相比 ,1 997 1 998ElNin～o后期 ,热带东、中太平洋层云降水和对流云降水的比例明显增大、平均降水率也增大 ,并且层云强降水的比例增多 ,而层云弱降水比例减少。 ( 2 )在非ElNin～o期间 ,热带东、中太平洋对流云降水系统较为浅薄 ,冻结层高度比西太平洋低约 0 5km ;而在 1 997 1 998ElNin～o后期 ,这种差异明显减小 ,热带东、中太平洋对流云降水和层云降水都变得深厚 ;对流云降水和层云降水的降水率随高度的变化也发生了变化。 ( 3)对大气环流的分析表明 ,对应于降水结构的变化 ,热带太平洋地区的高空辐合辐散分布也发生了改变 ,导致Walker环流在 1 997 1 998ElNin～o后期减弱。

用卫星和雷达资料进行大范围降水估计

利用日本 GMS 卫星的展宽数字云图资料(Stretched Visible and Infrared Spin Scan Radiome-ter)和中国气象科学研究院的 Doppler 雷达资料,综合卫星和雷达资料进行大范围降水估计的研究。首先把卫星和雷达资料从各自的坐标系中变换到公共坐标系——双标准纬线(30°N 和60°N)Lambert 投影坐标系中,以雷达资料作为判断降水的标准,统计得到降水概率与红外亮度温度及可见光反照率的相关矩阵。然后再把这一相关矩阵应用到一定的卫星探测的大范围中,得出降水区域分布的估计结果。用该方法对1989年7月23日和8月16日两个个例进行了估计计算。

基于雷达和卫星资料对一次冰雹天气过程的中尺度特征分析

利用多普勒天气雷达资料以及FY2D逐小时亮温(TBB)资料对2015年4月28日发生在苏皖地区的一次冰雹天气过程进行分析研究,结果表明:(1)利用多普勒天气雷达资料分析可知,此次冰雹天气是由超级单体风暴造成的,这次风暴不但发展非常强烈并且持续时间较长,13:00左右对流风暴产生,16:45左右对流风暴发展成为超级单体,从22:02开始,超级单体逐渐减弱并向东南沿海方向移去.另外,0℃层高度为3.7 km左右,-20℃层高度为7.0 km左右,反射率因子强度达到50 dBZ的区域伸展到了-20℃高度以上,表明有产生大冰雹的可能性.(2)利用FY2D逐小时亮温(TBB)资料分析可得,此次中尺度对流风暴云团产生于13:00,并于24:00减弱入海,而后消失.冷云中心TBB最小值达到-60℃,与实际降雹区域进行比较可得,降雹发生在亮温梯度较大的区域.

广州白云机场一次大暴雨过程卫星和雷达资料合成分析

利用卫星云图TBB资料分析造成 4月 30日白云机场大暴雨过程的中尺度系统发生、发展传播等演变情况 ,分析TBB<- 40℃的强对流中心的传播、强度变化对白云机场天气造成的影响 ,为白云机场春季暴雨和雷暴强度预报提供定量的依据 ;利用多普勒雷达强度回波分析中尺度系统的传播和对白云机场天气的影响以及利用多普勒速度回波对中尺度气旋定位 ;通过多普勒速度回波资料、水平风场反演资料对锋面定位、跟踪和确定锋面移动速度 ;分析水平散度和垂直速度分布 ,对比它们与中尺度气旋的对应关系 ;

卫星云图和数值预报产品及雷达资料相结合作短时预报

在短期和短时天气预报工作中,本文通过对卫星云图的定量分析和研究,结合天气形势、数值预报产品及雷达回波资料,给出了运城市短时降水预报指标,以提高云图在短时预报中的可用性。

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。

一次区域性冰雹过程的卫星雷达资料分析

近年来卫星资料的应用程度大幅度增加,利用FY-2号卫星红外云图,结合常规观测资料、多普勒雷达资料对2014年7月14日德州市一次区域性冰雹天气的天气形势、物理量诊断、雷达回波演变、卫星云图以及相关数据的演变特征进行综合分析。结果表明:在亚欧大陆两槽一脊的大环流背景下,东北大槽后部不断有冷空气分裂南下形成低槽,高层西北气流和低层西南暖湿气流形成上冷下暖的对流不稳定层结为强对流以及冰雹的发生提供了有利条件;午后850 h Pa倒槽风切变发展北上触发了这次强对流天气;通过卫星红外云图、雷达资料分析得出云顶亮温、基本雷达反射率、径向速度数据、VIL值的监测分析对大风、冰雹、强降水等强对流天气的预报、预警有重要作用。

综合应用探空、雷达回波、卫星云图资料估算短时降水量的一种方法

本文提出了一种用常规探空资料、雷达高扫回波资料,推算卫星云图上降水云区对应云顶温度范围的方法,并对[1]中用数字化卫星云图资料估算0—6小时降水量的方法作了改进。实际应用证明,改进后的预报方法大大降低了短时大到暴雨预报的空报率,具有较好的实用价值。

TRMMPR雷达与阜阳雷达降水资料的对比研究

选取了 1998年与 1999年HUBEX观测资料 ,将TRMM卫星上的星载降雨雷达PR与阜阳的 713数字化天气雷达资料在以下 3个方面做了比较 :(1)强度场的分布 ;(2 )平均反射率廓线 ;(3)灵敏度。分析、比较结果可知阜阳雷达在探测灵敏度和水平方向的分辨率要高于PR ,但由于波束宽度、衰减和资料转化过程计算误差的原因 ,其远距离处的观测值与真实值有一定偏差。PR波长短 ,对衰减敏感 ,尤其是在垂直方向上经过强衰减后 ,订正值仍偏小。但由于探测方式的不同PR在水平方向上不存在衰减的问题 ,且其资料分布均匀 ,因此提出一种用PR资料来订正地基雷达资料的方法用以提高地基雷达探测的精确度。

TRMM/PR与香港雷达资料对比分析

1999年 8月 2 3日 ,“Sam”台风在香港及其邻近地区造成暴雨。将热带降水测量卫星 (TRMM)上降水雷达 (PR)测到的降水率及雷达反射因子与香港雷达测量的相应值进行了对比分析 ,总的来说 ,它们之间有很好的一致性。在对比分析过程中 ,采取了两种方法 :平均法和最佳匹配法。用最佳匹配法所得到的相关系数明显大于平均法。另外 ,当所测雨区与香港雷达距离小于 1 0 0km时相关系数较大。PR测量的雷达反射因子大于香港雷达的测量值 ,两者的差值随距离的增加而增大。在PR测量的雷达反射因子小于 2 0dB时 ,香港雷达测量值较大 ,反之PR测量值较大 。

基于贝叶斯融合方法的高分辨率地面-卫星-雷达三源降水融合试验

为了探讨一种适用于区域性的地面、雷达、卫星等多源降水资料融合的方法,一种曾用于高分辨雷达、卫星土壤湿度产品反演的贝叶斯融合(Bayesian Merging)方法被尝试应用于江淮地区1 h-0.05°×0.05°经纬度高分辨率的雷达估测降水、卫星反演降水与地面站点观测降水3种资料的融合。在应用该方法时,通过2009年8月样本统计分别估计卫星和雷达反演降水的误差关系,通过曲线拟合建立误差方程,并以卫星资料作为背景场,但在融合时将雷达估测降水作为新的观测信息与地面观测降水同时引入。融合试验检验结果表明:贝叶斯融合方法能够有效实现雷达、地面、卫星3种不同来源资料的融合,该方法生成的多源融合产品的精度均优于任何单一来源的降水产品。

奥林匹克山气象试验:对雷达卫星(GPM)的地空观测验证与应用

做这样的试验,既可以标定卫星资料的精度,也可以对奥林匹克山伴随特殊中纬度地形产生的复杂天气系统进行研究,还可以改进卫星雷达在这一区域反演降水的算法。初次听说奥林匹克山(图1)气象试验时,习惯上会联想到希腊,以为是在欧洲发生的事。细查一下,奥林匹克山是在美国,位于华盛顿州西北角毗邻太平洋的一个半岛上,这个半岛也被称之为奥林匹克半岛。这样命名,多少与希腊有关,英国人18世纪深入到这个半岛后,被这里壮美的山脉所吸引,感觉很像希腊诸神居住的奥林匹斯山脉,便开始以奥林匹克山相称。