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为推动地面云观测自动化,利用2015 2016年全国范围内不同时段FY-2G卫星观测云覆盖率和总云量反演产品与同时段地面气象站人工观测总云量资料进行对比分析,评估卫星观测与地面人工观测的一致性和偏差。结果表明,FY-2G卫星观测云产品较地面观测偏低,总云量较云覆盖率偏低明显。定义晴天、少云、多云、阴天四种不同云量等级,进一步分析卫星数据,结果显示不同云量等级下云覆盖率与总云量与地面人工观测的一致性和偏差有所不同,晴天和少云状态下总云量产品一致性较好,阴天时云覆盖率一致性较好。从分布上分析发现西部和西南部观测偏差较大,且根据云量等级呈现不同的状态。因此在云观测自动化布局中,卫星观测不能完全替代地面云量观测。地面观测应在西部和西南部,以及天气状况较为复杂的区域加强观测。 相似文献
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为推动地面云观测自动化,利用2015 2016年全国范围内不同时段FY-2G卫星观测云覆盖率和总云量反演产品与同时段地面气象站人工观测总云量资料进行对比分析,评估卫星观测与地面人工观测的一致性和偏差。结果表明,FY-2G卫星观测云产品较地面观测偏低,总云量较云覆盖率偏低明显。定义晴天、少云、多云、阴天四种不同云量等级,进一步分析卫星数据,结果显示不同云量等级下云覆盖率与总云量与地面人工观测的一致性和偏差有所不同,晴天和少云状态下总云量产品一致性较好,阴天时云覆盖率一致性较好。从分布上分析发现西部和西南部观测偏差较大,且根据云量等级呈现不同的状态。因此在云观测自动化布局中,卫星观测不能完全替代地面云量观测。地面观测应在西部和西南部,以及天气状况较为复杂的区域加强观测。 相似文献
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基于CloudSat和ISCCP资料的中国及周边地区云量分布的对比分析 总被引：12，自引：5，他引：7
利用2006年7月至2007年6月的CloudSat 2B-GEOPROF-LIDAR产品资料和国际卫星云气候计划(ISCCP)D2月平均云量数据, 统计分析了中国及周边地区午间、凌晨年平均总云量的分布特征, 并对两种探测手段得到的年平均总云量及其昼夜变化进行了对比分析。结果表明, ISCCP与CloudSat总云量的分布形势在午间和凌晨均具有较好的一致性, 即相对多云与少云中心的位置吻合较好。但是, 两种资料得到的总云量在量值上存在一定差异。对于整个研究区域而言, 午间ISCCP较CloudSat平均总云量偏低8.9%, 凌晨偏低15.1%。除了中国北方少云带和日本岛以北海域等区域ISCCP云量高于CloudSat云量外, 其他区域ISCCP云量普遍低于CloudSat云量, 且在青藏高原、帕米尔高原、横断山脉、云贵高原以及印度半岛南端和热带部分岛屿等区域尤其显著。进一步对比表明, ISCCP与CloudSat云量差值总体上随CloudSat云量的增大而呈线性变化, 在CloudSat少云区ISCCP略有偏高, 而在多云区则显著偏低。此外, 对云量昼夜变化的对比分析发现, 青藏高原地区ISCCP云量昼夜变化量显著大于CloudSat。 相似文献
4.
国际卫星云气候计划ISCCP是国际上较权威和客观的云气候性研究计划, 自1983年以来为研究全球云和辐射平衡、云水资源分布等提供了有价值的数据。在分析总云量卫星和地面两种观测方式差异的基础上, 研究了1984-2006年ISCCP D2产品和我国地面观测云资料数据集总云量空间及时间差异。尽管两套资料能一致揭示我国总云量的分布形势和气候变化特征, 但区域性差异仍比较明显。天基、地基数据可对比格点上, 全国平均而言总云量卫星观测结果比地面观测偏高8.46%, 华南地区差异最小、东北地区差异最大。气候变化趋势分析结果表明:近23年我国总云量呈减少趋势, ISCCP D2产品总云量每年减少速度为0.015%, 小于地面观测的总云量每年减少速度 (0.063%); 东北地区总云量缓慢增多, 而青藏高原、西北地区总云量减少。利用卫星和地面资料均以累积距平法检测出1984—2001年总云量减少、2002-2006年总云量显著增加。 相似文献
5.
运用西藏羊八井观测站2009～2010年近1年的高时空分辨率全天空图像资料分析了测站上空的日间云量特征。年平均总云量统计结果为5.2;冬夏季节云量分布差别明显,夏季平均云量大,冬季小;无云、少云天气多出现在冬季上午,而夏季午后满云情况较多;1～4月及11、12月(冬半年)云量日变化特征明显,上午逐步增加,至17:00(北京时间)左右到达高值,随后逐步下降,形成白天云量渐多夜间云量消散的"循环"过程。运用该地资料还分析了运用时间概率方法估算的点云量与实际云量的差异,小时平均结果显示无云及满云天气条件下二者云量一致性较高,而对中等云量天气二者相差较大。更长时间尺度(天平均)的统计对比表明,随着统计样本增加二者差距缩小。总体来看少云天气情况下点概率云量估算低于实际天空云量,当天空多云时点概率云量则大于实际天空云量。 相似文献
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利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统（GFS）预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归（LS）和自适应递推卡尔曼（Kalman）滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法（LSSVM）得到的总云量进行了对比,结果如下:（1）相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%~25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。（2）LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。（3）LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优（少云击中率平均提高24 %,多云击中率平均提高34 %）。（4）自适应递推Kalman滤波方法存在预报滞后现象,改进效果不明显。 相似文献
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利用地基红外测云仪(WSIRCMS)在2011年11月北京观象台的连续观测数据,从总云量、云底高和天空类型3个方面初步分析其探测能力。结果表明:1该仪器能够不分昼夜同时实现云高、云量(高、中、低和总云量)和天空类型的连续自动探测;2与参考标准云量的差值在±10%以内的样本数占总样本数的72.5%,有霾存在时,对中高云的观测能力较弱,造成云量观测结果差异较大;3与激光云高仪的天顶方向的无云一致率达94.9%;在中低云情况下,云高观测结果一致性较好,高云时存在较大差异,WSIRCMS观测云高偏高;4与人工分类的天空类型一致的样本数占总样本数的82.63%,对波状云、积状云和混合云的识别能力稍低。 相似文献
8.
使用2016年1月至2018年12月FY-2G卫星逐小时总云量产品和江西省26个测站的地面总云量观测资料,分析了两者在江西地区相关性的时空分布特征。结果表明:江西地区卫星总云量和地面观测总云量在数值和演变趋势上一致性较好,两者的总体相关系数超过0.60,但空间分布不均匀,大型水体(鄱阳湖和柘林湖)附近相关系数较低,低于0.45,江西省南部地区相关系数也不高,低于0.50。两者的相关系数在时间上也分布不均,其中14时的相关系数最高。此外,基于FY-2G卫星总云量产品和最小二乘法采用分段建模的方式,构建了江西省地面观测云的回归模型,且模拟的地面总云量在数值和演变趋势上更加接近观测的地面云量。 相似文献
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对利用FY2和GMS静止气象卫星建立的东亚地区气候数据集(EAGSCDR FY2 and GMS Geostationary Satellite Climate Data Record over East Asia)进行了检验和评估,使用的检验源数据包括中国地面气候资料与国际卫星云气候计划ISCCP D2月平均云量数据集.对由上述3种不同观测手段得到的多年平均总云量的空间分布特征分析结果表明:3种资料的总云量分布形势有较好的一致性,但是在40°N以北地区,ISCCP和EAGSCDR得到的总云量在量值上高于地面观测值.用地面观测资料检验华南及长江流域EAGSCDR的云检测产品的结果表明,总的准确率为82.10％,总漏判率6.85％,总误判率为11.05％,秋冬季节准确率偏低.EAGSCDR与ISCCP云量都是由卫星资料处理得到的,二者差异主要来自算法的不同,检验结果表明,EAGSCDR中的云量产品精度优于ISCCP云量,并且其时间分辨率可达到1 h,空间分辨率达到5 km,由此可见,EAGSCDR的云产品比ISCCP云产品更有优势. 相似文献
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以2007年数据为例,利用MODIS产品和地面观测数据对NOAA/AVHRR计算得到的总云量进行数据质量评估。评估结果表明,利用NOAA/AVHRR计算的总云量能较好地反映中国总云量的变化特征,总体上在统计意义上要比站点观测总云量略偏低。当以地面观测云为真值,与MODIS云检测产品相比,利用NOAA/AVHRR检测的云像元准确性较高,误判率较低。利用EOF和SVD分解分析NOAA/AVHRR计算总云量与地面观测和MODIS产品的相似度,得到NOAA/AVHRR计算总云量在空间分布上更接近站点观测值,NOAA/AVHRR计算总云量与地面观测总云量SVD分解第一模态时间系数的相关系数(0.96)高于MODIS产品和地面观测总云量间的相关系数(0.76),特别在冬季,NOAA/AVHRR计算总云量明显好于MODIS总云量产品。 相似文献
12.
基于全国综合气象信息共享系统(CIMISS)数据库,以一致率(冻土深度用误差绝对值)作为检验指标。对山东国家级气象观测站15项自动综合判识数据,与同期台站观测结果做对比检验,并进行评估分析。结果表明:1)总云量判识一致率为65.8％,云量偏差绝对值为1的占比51.1％;大部分不一致的情况出现在实况为阴天到满云时,判识结果为无云或少云。云高分类后与人工观测的总体一致率为85.0％。各站云高一致率均高于云量。2)雾凇、雨凇、雾、轻雾、浮尘、扬沙、沙尘暴、积雪和结冰等9种现象综合判识结果与台站观测一致率达92.0％以上;霜、霾、露的一致率为75.0％以上。结冰、轻雾、雾与霜命中率较高;积雪、雨凇与扬沙漏判率较高;沙尘暴、雨凇、扬沙和雾凇空判率较高。3)雨凇、雾凇判识效果受单站样本大小的影响;评估期内国家级气象观测站无草温观测任务,是造成积雪现象漏判率高的主要原因。有降水天气现象时,同时出现的视程障碍类天气现象不判识,是其漏判率增大的原因之一。4)评估时段冻土数据绝对误差平均值为1.6 cm,判识与实测误差绝对值在1～10 cm之间的占82.8％,判识效果较好。通过评估分析可见,基于卫星、探空、自动气象站、雷达、闪电定位等多源数据,结合模式再分析产品,实现综合判识结果与台站观测数据一致性较好,能够更好地满足气象预报服务需求。 相似文献
13.
该文利用国家卫星气象中心1998—2008年NOAA卫星的存档数据,在再定标和精定位等数据再处理基础上,利用自行研发的云检测算法及云量计算方法,生成空间分辨率为0.01°×0.01°、时间尺度为10年的逐日云量数据,并利用ISCCP和地面观测数据对计算得到的云参数进行数据质量评估。评估结果显示:利用NOAA数据的抽样云检测结果与ISCCP-DX数据相比,晴空像元检测率具有0.70左右的一致性;有云像元检测率具有60%左右的一致性。卫星计算的总云量与地面观测总云量间的月平均相关系数大于0.70。 相似文献
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基于卫星资料同化和LAPS-WRF模式系统的云天太阳辐射数值模拟改进方法 总被引：2，自引：0，他引：2
太阳能光伏发电已成为仅次于水电和风能的第三大可再生能源,光伏发电受云量时空变化的影响较大,因此准确模拟云天太阳辐射的时空变化对电网安全运行至关重要。围绕如何减小中尺度气象模式的云初始场误差,进而改进云天的太阳辐射模拟这一关键科学问题,本文通过研究基于卫星资料同化的LAPS（Local Analysis Prediction System）多时间层三维云分析同化方法,改进三维云结构,并将LAPS模式输出结果作为WRF（Weather Research and Forecasting）模式的初始场,模拟了2008年1月及夏季（6～8月）北京地区的总云量和总辐射的时空分布,重点分析了多云和有降水天气过程总辐射的模拟改进效果及其原因。结果表明,同化前后的总云量模拟值与观测值的时间变化趋势基本一致,但大部分时次总云量的模拟值低于观测值;大部分多云及降水时段同化后总云量模拟值较接近于实测值。1月晴天、多云天以及夏季晴天同化前后总辐射模拟值与实测值的时间变化趋势较一致,但同化前后两者的相关性差异不明显;晴天条件下同化前后总辐射模拟值均低于实测值,1月多云条件下多数时段同化后总辐射模拟误差减小不明显,与总云量的改进效果不显著有关。夏季多云、有降水及6月典型降水三种天气条件下同化前后总辐射模拟值与观测值的相关性稍差,同化后两者的相关性较同化前有所改进,尤其是6月典型降水过程改进效果较明显;同化前总辐射模拟误差较大,而同化后误差显著减小,尤其是6月典型降水过程同化后均方根误差和平均相对误差较同化前分别减小了102.6 W m-2和355.9%,最大相对误差减小更显著;同化后总辐射模拟误差小于同化前的比例高达75%,即大部分时刻同化后模拟误差小于同化前。多云和有降水天气过程总辐射模拟效果的显著改进与总云量的改进密切相关,即同化后总云量模拟值增加,云的反射和散射作用增强,导致模拟总辐射减小,即更接近于实测总辐射值。研究结果对于多云和降水天气条件下太阳辐射的模拟效果改进、太阳能资源客观评估以及光伏电站的发电量预测具有一定的科学和实际应用价值。 相似文献
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开展卫星反演云量的精度评估是业务应用的基础,也是充分发挥卫星观测效益的前提。利用同类卫星产品EOS Aqua/MODIS云产品,选取2015年6月和12月共80个个例,包括43个白天个例,37个夜间个例。采用交叉比对方法对FY-2G云量产品进行相对偏差分析。结果表明:FY-2G与Aqua/MODIS计算云量总体趋势相当,无论从时间分布（白天和夜间）还是季节分布（6月和12月）上看,FY-2G与Aqua云量相对偏差较为稳定,FY-2G反演云量小于Aqua/MODIS反演云量。匹配个例中FY-2G平均云量为72.81%,Aqua/MODIS平均云量是76.19%,两者相关系数为0.74。两者绝对偏差小于5%的像元比例为72.34%;云量偏差绝对值小于15%的像元比例为79.51%。FY-2G与Aqua/MODIS云量偏差主要来自各自卫星的观测能力与所采用的云检测算法。与具有36个探测通道、星下点最低空间分辨率为0.01°×0.01°的Aqua/MODIS观测数据相比,FY-2G所具有的5通道、星下点最高空间分辨率为0.05°×0.05°的观测数据会出现对云,尤其是破碎云和薄卷云的漏检。两种具有不同时空属性的数据在匹配处理时采用的不同算法也会在比对分析中引入偏差。 相似文献
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利用1987-2016年中国大陆地区的776个站点的总云量资料与CRA40、ERA5、JRA55、CFSR四套再分析资料和国际卫星云气候计划（ISCCP）的月平均总云量数据,统计分析了不同资料的总云量在中国区域的时空差异以及各资料之间的相对一致性。结果表明,不同资料总云量的空间分布特征总体一致,云量的高值区与低值区都有所体现。但是,不同资料在量值上存在一定的差异,ISCCP总云量整体比其他资料偏高5%～20%,各种资料在江淮、东南和西南等总云量高值区吻合程度更好。在东北、西北及内蒙古大部分地区由于有积雪覆盖,卫星反演存在云雪误判导致ISCCP总云量与地面观测和再分析资料相比显著偏高。CRA40与JRA55在东北、华北和江淮地区与地面观测的偏差较小,而ERA5与CFSR在华南及西南地区与地面观测更为接近,JRA55总云量在各资料中最低,在华北、西北以及青藏高原地区表现得尤为明显。ERA5总云量与地面观测一致性最高,其相关系数达到0.91,再分析总云量与ISCCP相关系数均低于0.7,CRA40与ERA5的相关系数达到0.87,CFSR与ERA5也具有较高的相关性,而JRA55与CFSR相... 相似文献
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在国家气候中心全球大气环流模式BCC_AGCM2.0中引入一组基于CloudSat/CALIPSO卫星观测的、能够体现真实时空变化特征的云垂直重叠参数（抗相关厚度,Lcf）数据,以减小由云的重叠描述造成的辐射场的不确定性。对比了采用时空变化的云重叠参数和采用恒定云重叠参数的气候模拟结果,发现无论在全球还是东亚区域,采用基于卫星观测的云重叠参数对模拟的总云量都有一定程度的改进。采用时空变化的云重叠参数后,冬、夏两季全球平均总云量与云和地球的辐射能量系统（CERES）卫星资料的误差都减少了1.6%,其中热带对流区域总云量的正偏差和副热带地区总云量的负偏差都明显减少,这些有助于正确模拟不同区域间的能量收支差异。在东亚区域,采用时空变化的云重叠参数后,冬、夏两季的东亚区域平均总云量与CERES卫星资料的误差分别减少了1.8%和1.4%。综上所述,基于CloudSat/CALIPSO卫星资料计算得到的Lcf有助于改进大气环流模式对总云量的模拟,从而提高模式对辐射场的模拟精度。 相似文献
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青藏高原地区的总云量——地面观测、卫星反演和同化资料的对比分析 总被引：34，自引：10，他引：34
了解云的气候学特征 ,对于深入研究气候变化问题有重要意义 ,而良好的资料质量是其前提和保障。为了充分了解地面观测总云量、卫星反演总云量和资料同化总云量这三种资料在青藏高原地区的共性和差异 ,本文利用 1984— 1990年的青藏高原地面测站的总云量资料、国际卫星云气候学计划中的ISCCP C2总云量资料和NCEP NCAR再分析总云量资料 ,对比分析了三者在青藏高原地区的时空分布关系。分析结果表明 :ISCCP C2总云量与地面观测总云量有较好的相关关系 ,它们在青藏高原地区的空间分布形势相似、年变化和年际变化趋势大致相同 ,在量值上的差异主要源于探测手段的不同 ;NCEP NCAR再分析总云量在青藏高原地区有其固有的缺陷 ,除夏季之外在高原中部地区始终有一个异常的强高值中心 ,由此导致其对时空分布特征和量值的描述与ISCCP C2和地面观测值相差较大 ,因此在有关青藏高原的研究中不宜直接或单独使用NCEP NCAR再分析总云量资料。 相似文献
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基于LAPS系统和WRF模式,开展卫星、雷达、探空、地面等多源观测资料融合同化对暴雨过程云结构和模式模拟效果分析研究。介绍了卫星等观测资料在LAPS云分析和湿度分析中的应用方法,根据融合同化观测资料种类设计数值试验方案,研究我国风云卫星资料在LAPS云分析系统中的作用。结果表明,风云静止卫星图像资料的融合可明显改善暴雨过程LAPS云顶高度及总云量等二维云结构分析,并订正中高层及云顶的云量、云水、云冰、云分类等三维云结构的垂直分布,可描述暴雨过程三维云结构的发展演变特征。融合雷达回波资料可调整中低层三维云结构,并分析出雨水和雪等水物质参数。LAPS系统融合同化的观测资料越多,湿度场误差越小,可改进模式对强降水区的模拟,提高降水TS评分。 相似文献
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该文将我国FY-2C气象卫星通道数据、地面观测数据、雷达数据融合进入LAPS (Local Analysis Prediction System) 三维数据分析系统中,获得了三维云量场分布,并采用北京地区2009年11月9日08:00(北京时,下同) 和华南地区2008年6月12日14:00个例,设计了5种试验对LAPS融合的云量场进行分析。结果表明:LAPS云分析中,地面观测对云底结构起主要订正作用,雷达观测对云中、低部信息起主要订正作用,而卫星云图数据对云顶分布订正效果显著,卫星资料是获得客观三维云量场不可或缺的数据。 相似文献