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One-Dimensional Variational Retrieval of Temperature and Humidity Profiles from the FY4A GIIRS 总被引：1，自引：0，他引：1
A physical retrieval approach based on the one-dimensional variational(1 D-Var) algorithm is applied in this paper to simultaneously retrieve atmospheric temperature and humidity profiles under both clear-sky and partly cloudy conditions from FY-4 A GIIRS(geostationary interferometric infrared sounder) observations. Radiosonde observations from upper-air stations in China and level-2 operational products from the Chinese National Satellite Meteorological Center(NSMC)during the periods from December 2019 to January 2020(winter) and from July 2020 to August 2020(summer) are used to validate the accuracies of the retrieved temperature and humidity profiles. Comparing the 1 D-Var-retrieved profiles to radiosonde data, the accuracy of the temperature retrievals at each vertical level of the troposphere is characterized by a root mean square error(RMSE) within 2 K, except for at the bottom level of the atmosphere under clear conditions. The RMSE increases slightly for the higher atmospheric layers, owing to the lack of temperature sounding channels there.Under partly cloudy conditions, the temperature at each vertical level can be obtained, while the level-2 operational products obtain values only at altitudes above the cloud top. In addition, the accuracy of the retrieved temperature profiles is greatly improved compared with the accuracies of the operational products. For the humidity retrievals, the mean RMSEs in the troposphere in winter and summer are both within 2 g kg–1. Moreover, the retrievals performed better compared with the ERA5 reanalysis data between 800 h Pa and 300 h Pa both in summer and winter in terms of RMSE. 相似文献
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Back propagation neural networks are used to retrieve atmospheric temperature profiles from NOAA-16 Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) measurements over East Asia. The collocated radiosonde observation and AMSU-A data over land in 2002-2003 are used to train the network, and the data over land in 2004 are used to test the network. A comparison with the multi-linear regression method shows that the neural network retrieval method can significantly improve the results in all weather conditions. When an offset of 0.5 K or a noise level of ±0.2 K is added to all channels simultaneously, the increase in the overall root mean square (RMS) error is less than 0.1 K. Furthermore, an experiment is conducted to investigate the effects of the window channels on the retrieval. The results indicate that the brightness temperatures of window channels can provide significantly useful information on the temperature retrieval near the surface. Additionally, the RMS errors of the profiles retrieved with the trained neural network are compared with the errors from the International Advanced TOVS (ATOVS) Processing Package (IAPP). It is shown that the network-based algorithm can provide much better results in the experiment region and comparable results in other regions. It is also noted that the network can yield remarkably better results than IAPP at the low levels and at about the 250-hPa level in summer skies over ocean. Finally, the network-based retrieval algorithm developed herein is applied in retrieving the temperature anomalies of Typhoon Rananim from AMSU-A data. 相似文献
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前文给出了卫星红外观测资料的反演处理方法，并对方法作了理论上的分析，在本文中，我们将此方法应用到TOVS、GOES-8实际资料及AIRS模拟观测资料处理中并重点对TOVS资料进行试验。在反演中，我们将大气温度廓线和水汽混合比（lnq）廓线用各自的经验正交函数（EOF）表示以提高反演的稳定性并缩短计算时间，同时采用一种过滤操作以加速迭代的收敛速度。除了用本文提出的方法对TOVS资料进行处理外，还用国际TOVS处理软件包（ITPP-4.0）对同样的资料进行反演。试验表明，本文方法的反演结果优于ITPP的结果。AIRS模拟反演结果表明，高分辨率红外垂直探测器的遥感精度能够达到温度1 K、水汽10%。 相似文献
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该文根据1998年8月的业务TOVS反演的温度、水汽垂直廓线资料以及其它资料, 利用RTTOV5模式模拟NOAA14极轨气象卫星上相应红外探测 (HIRS) 通道的辐射亮温值, 将模拟值对比实测TOVS探测资料, 结果表明, 晴空模式模拟亮温与实测值的误差小于部分有云时的误差, 模拟误差受云的影响呈反相变化, 对水汽敏感的中低层探测通道在晴空时的误差小于部分有云情况; 通过对比白天和夜间短波窗区探测通道模拟误差, 分析了其受地面反射太阳光辐射的影响的大小及其原因所在; 并利用RTTOV5的伴随模式和Jacobine模式分析了模式模拟误差对初始场云参数的敏感性。该研究为TOVS/ATOVS探测资料在3DR或4DR变分同化中的直接应用奠定了基础。 相似文献
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利用2012年1月至2014年8月重庆沙坪坝站的微波辐射计和探空数据,通过数值模拟检验微波辐射计的亮温精度,并统计分析晴空、有云和降水天气条件下微波辐射计反演产品的变化特征。结果表明:(1)有云时微波辐射计氧气通道53.85、54.00 GHz亮温与探空观测温度相关性较好;晴空和有云时MonoRTM模拟亮温与微波辐射计观测亮温相关性较好。(2)不同天气条件下,微波辐射计反演温度与探空观测值的相关性都较高,降水时4.0 km以下微波辐射计反演温度明显偏高,有云和晴空时3.8 km以下的温度平均绝对误差小于2℃。微波辐射计反演的相对湿度与探空观测值的相关性较同高度层温度的相关性差,有云时1.0~2.6 km高度反演的相对湿度平均误差很小,降水时4.5 km以下平均误差也较小且稳定。降水时4.0 km以下微波辐射计反演的水汽密度平均误差明显偏大,有云时多数高度层平均误差较小。(3)4.2 km以下降水时08:00微波辐射计反演温度的平均误差较大,有云时08:00微波辐射计反演温度和水汽密度的平均误差均较小。说明微波辐射计反演的大气廓线具有可用性,且在稳定大气环境中反演效果更好。 相似文献
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ATOVS能接收到穿透台风中心密实云区的微波辐射信息, 利用ATOVS大气参数反演产品分析0414号台风“云娜”的热力结构特征。在准静力平衡假设的前提下, 根据ATOVS对“云娜”台风监测相匹配的4个时次数据, 分别计算出相应的中心海平面最低气压, 同中央气象台利用可见光和红外技术得到的台风报告值相比, 平均偏差为11.8 hPa, 它随时间的变化能显示台风强度演变的过程。 相似文献
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用多光谱卫星信息分析白昼云天条件下的湿度场 总被引：4，自引：2，他引：4
TOVS资料的晴空湿度场反演已进行多年 ,如何利用卫星遥感信息实现云天条件下的湿度场反演 ,仍是一个值得研究的问题。多光谱卫星图像上不同云类的云层高低分布蕴涵着三维湿度场的分布信息 ,文中用相关分析、最小二乘拟合分析和多元线性回归分析分别讨论了多光谱卫星信息与各标准层相对湿度的关系。标准回归分析的复相关系数R在地面最小 ,约为 0 6 4,随高度增加 ,R逐层增大 ,70 0hPa以上大于 0 7,2 5 0hPa以上大于 0 8。相应显著性检验的结果F值从地面的 30 71,也逐层增大 ,至 2 0 0hPa时达 119 36。逐步回归分析在剔除了不显著的变量因子后 ,回归自变量减少到 2～ 4个 ,反映显著水平的F值有较大提高。在此基础上建立了一组云天条件下的多元线性回归方程 ,由此可得到具有卫星图像像素分辨率 (8～ 10km)的 9层湿度场。 相似文献
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Summary This paper presents a comparison of column water vapor (CWV) information derived from both infrared measurements as part of the TIROS-N Operational Vertical Sounder (TOVS) and Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) in an attempt to assess the relative merits of each kind of data. From the analyses presented in this paper, it appears that both types of satellite data closely reproduce the bulk climatological relationships introduced in earlier studies using different data. This includes both the bulk relationship between CWV and the sea surface temperature and the annual variation of CWV over the world's oceans. The TOVS water vapor data tends to be systematically smaller than the SSM/I data and when averaged over the ocean covered regions of the globe this difference is between 2–3 kgm–2. Using a cloud liquid water threshold technique to establish clear sky values of SSM/I water vapor, we conclude that the differences between TOVS and SSM/I are largely a result of the clear sky bias in TOVS sampling except in the subsidence regions of the subtropics. The clear sky bias is considerably smaller than previously reported and we attribute this improvement to the new physical retrieval scheme implemented by NOAA NESDIS. While there is considerable agreement between the two types of satellite data, there are also important differences. In regions where there is drying associated with large scale subsidence of the atmosphere, the TOVS CWV's are too moist relative to both radiosonde and SSM/I data and this difference may exceed 10 kgm–2. The explanation for this difference lies in the limitations of infrared radiative transfer. By contrast, in regions of deep convection, such as in the ITCZ, TOVS CWV is systematically lower than the SSM/I CWV. Both TOVS and SSM/I data demonstrate similar kinds of gross effects of large scale circulation on the water vapor except in these subsidence regions where TOVS data leads to an under-prediction of the effects of subsidence drying.With 11 Figures 相似文献
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目前云对卫星相对湿度廓线反演精度的影响研究大多是针对云量,对其他云属性的影响研究尚少,云高也是影响卫星相对湿度廓线反演精度的重要因素。利用上海宝山站L波段(1型)加密探空资料,分析了上海地区7—9月不同质量控制标识、云量和云顶高度条件下大气红外探测器AIRS/Aqua (Atmospheric Infrared Sounder) 相对湿度廓线的反演精度,以期为今后开展AIRS等卫星资料的同化研究提供科学依据。结果表明:(1)AIRS相对湿度廓线反演误差随着云量的增加而逐渐增大,并且随着气压值的升高,少云与多云时的均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)之差有逐渐增大的趋势;(2)云顶高度越高,AIRS相对湿度廓线反演精度越差,云顶以上湿度廓线反演精度更高,而云顶以下高度的反演误差较大;(3)高云且多云时,AIRS相对湿度廓线的反演精度最差,850 hPa处,AIRS相对湿度反演数据与探空资料绝对误差的下限达到了[-63.51%];(4)虽然质量控制标识为0时,AIRS湿度廓线在对流层范围内的反演精度仍达不到无线电探空的水平,但是相对于质量控制标识1时,反演精度明显提高。 相似文献
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充分利用国家科技部大力推行的DVB-S共享数据平台,加强气象卫星遥感数据的广泛应用,特别是发挥卫星垂直探测器(ATOVS)资料在我国数值天气预报以及监测重大灾害性天气系统中的作用。该文介绍了基于DVB-S系统的NOAA/ATOVS资料的处理、分析与显示系统的概况及主要功能,并以2005年7月人们关注的台风“海棠”为个例,展示了利用该系统在监测和分析台风或强对流天气时的独特优势。该系统的建立,将解决省、地气象部门不能实时获取ATOVS资料的问题,并将推动ATOVS资料在气象以及相关部门的实际应用。 相似文献
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采用2013年中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测试验站的地基微波辐射计和激光雷达观测数据,以激光雷达探测的大气边界层高度为参考,分别利用非线性神经网络和多元线性回归方法建立微波亮温直接反演大气边界层高度的算法,并对比两种方法的反演能力, 同时分析非线性神经网络算法在不同时段及不同天气状况下反演结果的差异。结果表明:非线性神经网络算法的反演能力优于多元线性回归算法,其反演结果与激光雷达探测的大气边界层高度有较好一致性,冬、春季的相关系数达到0.83,反演精度比线性回归算法约高26%;对于不同时段和不同天气条件,春季的反演结果最好,晴空的反演结果好于云天; 四季和不同天气状况的划分也有利于提高反演精度。 相似文献
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充分利用国家科技部大力推行的DVB-S共享数据平台, 加强气象卫星遥感数据的广泛应用, 特别是发挥卫星垂直探测器 (ATOVS) 资料在我国数值天气预报以及监测重大灾害性天气系统中的作用。该文介绍了基于DVB-S系统的NOAA/ATOVS资料的处理、分析与显示系统的概况及主要功能, 并以2005年7月人们关注的台风“海棠”为个例, 展示了利用该系统在监测和分析台风或强对流天气时的独特优势。该系统的建立, 将解决省、地气象部门不能实时获取ATOVS资料的问题, 并将推动ATOVS资料在气象以及相关部门的实际应用。 相似文献
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WU Xuebao LI Jun ZHANG Fengying ZHAN Wenjian ZHU Yuanjing 《Acta Meteorologica Sinica》2004,18(2):129-140
The Advanced TIROS-N Operational Vertical Sounder(ATOVS) measurements are used to generate the atmospheric parameters,such as temperature and moisture profiles,under both clear and cloudy situations.This paper describes briefly the nonlinear iterative physical retrieval method.By using this retrieval scheme,an experiment has been carried out to retrieve the moisture profiles from ATOVS measurements on the NOAA-16 satellite for July of 2002.ATOVS profile retrieval results are evaluated by root mean square(RMS) differences with respect to RAdiosonde OBservation(RAOB) profiles.The accuracy of the retrieval is about 15%-23% for the relative humidity profile in this study. 相似文献
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利用2018年1月至2019年12月河北省中南部地区的微波辐射计和探空数据，将两种探测设备取得的资料在时间和空间上进行点对点匹配，共筛选出187条晴空廓线、1176条云天廓线和12条毛毛雨天廓线，定量分析了各个高度层的晴天、云天和毛毛雨天气条件下两种大气探测设备的温度、相对湿度和水汽密度廓线的相关性及误差情况。结果表明：3种天气条件下的微波辐射计与无线电探空仪温度和水汽密度的相关性整体较好，地基微波辐射计观测的大气参数分布存在不同程度的差异，但是微波辐射计和探空的变化趋势一致性较好，并且无线电探空仪观测的大气参数和微波辐射计反演的温度、相对湿度和水汽密度相关性整体上均呈现低层大气优于高层大气，温度相关性最好，水汽密度次之，相对湿度最低。通过对比各个高度层的拟合程度，发现3.5 km以下的低层大气参数精度更可靠，对于需要间接计算的大气物理量，如K指数、有效位能、积分水汽含量等，使用低层数据计算的大气物理量精度会更好。本文开展的地基微波辐射计反演的大气物理参数与探空仪观测对比研究工作，对提高微波辐射计在大气物理和人工影响天气的探测精度方面具有参考意义。 相似文献
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为评价COSMIC-2掩星反演数据精度,利用探空站点资料,对比验证了基于COSMIC-2附加相位数据由无线电掩星数据处理软件ROPP计算得到的大气折射率及温湿廓线。实验结果表明:COSMIC-2数据经反演后的大气廓线质量较高,大气折射率相对偏差标准差为1.5%~4.3%,大气温度和相对湿度均方根误差分别为1.3~2.2 K、10%~15%;低纬地区样本精度总体优于中纬地区; 季节性差异不明显,但冬春季样本精度总体略优于夏秋季。反演数据与COSMIC-2二级产品相比,折射率与温度在部分高度层精度更优,相对湿度在总体上精度更优。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心再分析资料ERA5,对GIIRS/FY-4A温度反演廓线在我国台风高发期东海和南海海区的反演精度进行研究,结果表明:（1）东海海区,无云时GIIRS质量控制0的数据总体RMSE为1.71 K,150~450 hPa高度范围内RMSE小于1 K,450 hPa至近海面RMSE在2 K以内。质量控制1的数据反演精度低且随高度的增加误差增大;有云时,质量控制0和1的反演数据总体RMSE为4.72 K和5.55 K。（2）南海海区,无云时,质量控制0的数据总体RMSE为1.67 K,150~800 hPa范围内RMSE小于1 K,反演精度较东海海区略高。质量控制1的数据RMSE为5.07 K。有云时,质量控制0和1的数据RMSE为6.68 K和7.56 K。（3）随着台风“利奇马”等级加强直至最大等级（海上发展阶段）,GIIRS可信度较高的反演数据量呈现下降趋势,反演台风周边热力结构存在诸多不确定性,需要借助其他资料进行验证。 相似文献
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微波辐射计反演产品评价 总被引：6，自引：1，他引：5
利用北京南郊探空资料,对从美国进口的微波辐射计近3年反演资料,从总体平均、早晚平均、平均年变化以及不同天空状况4个方面进行分析、评价,以了解该设备的性能和产品特点。结果表明:①温度均方根误差从近地面到5000 m,误差逐渐增大,5000 m以上又逐渐减小。相对误差总体平均不到0.2,且均为正,表明仪器反演的温度比探空的偏高。②湿度从近地面到3000 m误差逐渐增大,3000 m以上逐渐减小。总体平均相对湿度的误差均为正,表明仪器反演出的相对湿度比探空的偏高。③从温、湿度误差的早晚对比看,20:00的误差相对比08:00小。④从不同天空状况看,温度碧空、多云间晴效果较好,多云转阴、阴天效果较差;湿度多云转阴、阴天效果较好。⑤从温、湿度误差的年变化来看,温度均方根误差1500 m以下年内变化幅度较小,1500 m以上变化幅度较大,呈现出8月误差最小,3、4月最大;相对湿度的均方根误差在1500 m以下年内变化比较相似,1500 m以上脉动变化比较大。 相似文献
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基于一维变分算法的地基微波辐射计遥感大气温湿廓线研究 总被引：3，自引：1，他引：2
为研究地基微波辐射计遥感温、湿度廓线的一维变分算法的反演能力,用北京地区2010—2011年00和12时(世界时)的多通道地基微波辐射计亮温资料进行试验。首先,利用同时次的地面观测资料、红外亮温(由地基微波辐射计自带红外传感器测得)及探空观测数据,给出提取无云样本的方案,得到432个无云样本;再以辐射传输模式计算得到的模拟亮温为参考,对无云条件下的观测亮温进行质量控制;然后利用探空数据进行模拟试验,结果发现,一维变分算法对3 km以下的温度廓线有较大调整。使反演结果更加接近探空,而对湿度廓线在0—10 km都有不同程度的优化;最后利用一维变分算法对地基微波辐射计观测亮温进行大气温湿廓线反演,将结果与探空对比可以看出,温度廓线的均方根误差小于2.9 K,绝对湿度的均方根误差小于0.47 g/m~3;进一步与地基微波辐射计自带神经网络的反演结果比较表明,一维变分的反演结果更接近实际大气。 相似文献