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选取简单云状和复杂云状作为分析对象,利用Terra/MODIS云相态产品对FY-3A/VIRR云相态产品的识别结果进行检验。对比分析采用一致性比较、差异图显示以及两种产品识别结果叠加显示等方法。结果表明:(1)简单云状条件下,FY-3A/VIRR云相态产品与Terra/MODIS云相态识别结果具有较好的一致性,一致性接近85%;复杂云状条件下,由于Terra/MODIS云相态识别结果中存在较多的不确定类别使两种数据识别结果的一致性下降。(2)FY-3A/VIRR和Terra/MODIS产品的不一致点主要分布在云边缘或不同云相态交界处。(3)FY-3A/VIRR和Terra/MODIS的云相态产品产生差异的原因主要来自反演算法以及产品相态分类的不同。 相似文献
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为了对我国东南沿海地区的云类型/下垫面进行客观定量检测,从云的光学特性出发,利用卫星图像上各种云型/下垫面呈现出的光谱特征,结合白天正午样本集,分析云的光谱特征差异,提出一种利用通道亮温和通道间亮温差及反照率等,识别发展较强的对流云、高中低混合多层云、中低层水云、薄高云和晴空的方法。通过样本采集、绘制散点图、检测试验,建立FY-2C云类型/下垫面识别流程,给出白天及夜间适合的检测判据。结果表明:强对流云团的光谱特征最显著,其判别相对简单,采用单通道或通道间亮温差即可获得较好的判别效果,但也存在对密实卷云错判的情形;与天气过程相联系的高中低混合多层云光谱特征也比较明显,较易识别,但高中低混合多层云和厚卷云以及发展较强的对流云光谱特征存在相似之处,在一些云层边界或交界处还是存在一些错判;暖水云和薄卷云的判识对可见光通道依赖性较强。经过多光谱云分析,可间接确定云相态,并可为其它云参数（云顶高、光学厚度及有效粒子半径等）的反演提供有利信息。 相似文献
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基于MODIS云产品的AIRS云相态的识别和云量产品的检验 总被引：1，自引：1，他引：0
选用中国中东部(95～130 °E, 20～60 °N)午后同一时刻相对应的AIRS与MODIS各15景样本数据,将MODIS在红外波段上四种基于亮温的云识别算法对AIRS晴空像元和云像元中不同的云相态进行区分,分别统计出AIRS不同类型像元中这四种云识别算法的亮温差异,根据AIRS在晴空、水云和冰云三种不同相态下亮温的差异,确定出其阈值,实现AIRS晴空和云相态识别。在此基础上,对AIRS不同云相态下反演的有效云量进行检验和改进。结果表明:运用亮温阈值法对AIRS进行云相态识别能够较好地反映AIRS的晴空和云相态特征,云相态分布与MODIS云相态产品对应效果较好,特别在云边缘区域。对AIRS不同云相态下反演的有效云量进行对比和误差分析后发现:当水云有效云量较高、冰云有效云量较低时,AIRS反演的有效云量误差较大。在误差分析的基础上,提出了AIRS有效云量的偏差订正算法,对AIRS反演的有效云量具有一定改进,为AIRS云产品的应用提供参考依据。 相似文献
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毫米波测云雷达作为一种新型的气象探测装备,在云粒子的探测上具有一定的优势。基于毫米波测云雷达的探测数据和探空仪获取的温度数据,设计云粒子相态识别算法。采用该算法,对2017年1月19日、2月7日、3月20日的毫米波测云雷达探测数据进行了云粒子相态识别和过冷水等数据产品反演。分析结果表明,逆温层与过冷水层高度正相关,过冷水和冰晶交汇区附近会出现湿冰相和混合相,过冷水含量与融化层亮带呈一定的负相关关系,整体相态识别结果与实际相吻合,验证了粒子相态识别算法的有效性。 相似文献
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利用不同水凝物相态下反射率因子、多普勒径向速度、谱宽、线性退偏比等云雷达探测参量以及温度的阈值,采用不对称的T型成员函数,建立了识别水凝物相态的模糊逻辑算法,可识别的水凝物类型包括雪花、冰晶、混合相态、液态云滴、毛毛雨滴、雨滴。利用分级逐库订正法衰减订正后的Ka波段双偏振雷达探测数据和ECMWF再分析资料温度廓线数据对水凝物相态进行了识别研究。结果表明,识别出的水凝物相态结果基本合理,反映出了空中水凝物相态的演变过程,可进一步应用于降水微物理过程研究和人工影响降水应用研究。 相似文献
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X 波段双极化雷达对云中水凝物粒子的相态识别 总被引：7，自引：1，他引：6
人工影响天气研究需对云中降水粒子的相态和分布结构进行准确识别,以便提高人工影响天气作业效率.中国科学院大气物理研究所的车载X波段双极化雷达可提供与云中降水粒子大小、形状、相态等特征密切相关的4个极化参数:反射率因子、差分反射率、差分相移率、水平和垂直极化相关系数.利用这4个极化参数加上环境温度作为5个输入参量,建立了降水粒子相态模糊逻辑识别算法,识别的降水粒子有10种:毛毛雨、雨、湿霰、干霰、小雹、大雹、雨加雹、湿雪、干雪、冰晶.利用此雷达的实际观测资料,并与地面和飞机空中实测资料对照,对我国南、北方地区观测的降水天气过程进行分析,结果表明:建立的模糊逻辑算法对云内水凝物粒子的相态识别分类合理. 相似文献
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本文基于微雨雷达原始的后向散射信号,采用一种新的功率谱处理算法（RaProM算法）,在功率谱计算、噪声去除、退模糊等处理的基础上计算了雷达基本参量,并反演了液态降水参数,例如雷达反射率因子、雨强等,并对粒子相态进行识别。RaProM算法综合考虑粒子下落速度、等效雷达反射率因子、不同相态粒子的尺度特征以及是零度层亮带位置等信息,可识别的粒子相态包括雪、毛毛雨、雨、冰雹以及混合相态。选取了三个山东地区较为典型的个例对RaProM反演算法进行验证,即2021年7月2日典型层状云降水个例、2019年12月25日雨雪转换个例以及2018年3月4日零度层高度逐渐降低的降水个例。结果显示：粒子识别方法应用于典型层状云降水,垂直方向上不同相态粒子的分层较为明显,过冷层里的固态降水雪花、零度层附近冰水转换区的混合相态降水以及零度层以下的液态降水符合现有认识,验证了反演算法以及粒子识别算法的有效性。将结果进一步在雨雪转换降水相态识别中和零度层高度的检测,该反演算法均能得到较好应用,与同址同步观测的微波辐射计、云雷达、二维视频雨滴谱仪等观测结论一致。另外,与微雨雷达标准反演算法对比,RaProM算法的优势是... 相似文献
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本文运用CloudSat卫星上搭载的雷达探测数据和AQUA卫星搭载的辐射光谱仪探测数据,选择2007年1月至2010年12月期间,地理位置位于（15°~45°N,145°~165°E）区域内（远海）发生的云场数据开展分析,研究云的物理结构特征与其光谱辐射特性的相互关系。不同光谱波段对云物理结构变化的响应情况各有不同,首先从MODIS光谱仪22个云相关光谱波段中分析并选择出与云物理结构特征密切相关的光谱组合（包含13个波段）,而后开展了这些光谱波段的云辐射特性与云物理结构特征的相互变化关系研究。统计分析表明,在外部大气、地表条件以及太阳入射辐射变化不大情况下,云的结构变化与其光谱辐射变化之间总体存在单调相关关系,物理结构变化不大的云廓线之间其光谱辐射的变化也小,反之也成立,即光谱辐射变化小的云廓线之间物理结构变化也小。从而,对于某些内部物理结构特征未知的云,利用与其光谱辐射特性相近的云结构数据可实现自身垂直结构信息的重建。基于光谱辐射相近则云物理结构很可能相近的特点,本文对未知云场的物理结构重建开展了模拟试验,试验结果表明光谱相近原则匹配物理结构的方法一定程度上能够实现云物理结构的构建,为利用被动遥感数据推测云物理结构特征研究提供参考。 相似文献
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利用FY-2C卫星数据反演云辐射特性 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用FY-2C静止卫星提供的可见光、中红外和热红外观测数据, 开展了水云光学厚度、粒子有效半径和云顶温度的云参数遥感探测理论和反演方法研究。基于FY-2C可见光、中红外(3.75 μm)与热红外(11 μm)通道辐射率对云光学厚度、 云滴有效半径、云顶温度辐射参数的敏感性分析, 提出三通道同时反演云的光学厚度、云滴有效半径及云顶温度的迭代方案; 通过个例分析进行了云参数反演试验, 并将结果与MODIS的云反演产品进行了对比, 最后对反演误差进行了分析。主要结论如下:(1) 个例反演得到的云参数与各通道探测数据有着较好的对应关系, 迭代计算标准偏差在允许的计算精度范围内(<0.89%), 反演结果具有合理性; (2) 通过与MODIS云反演产品的对比可以看到, 两者云光学厚度、云滴有效半径的均值和直方图分布都非常一致, 而MODIS的云顶温度比FY-2C反演值要高, 考虑到FY-2C的 11 μm通道测量的辐射值与MODIS相比偏小, 因此认为我们的反演方法与MODIS方法的精度是相当的。 相似文献
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刘健 《Acta Meteorologica Sinica》2015,73(6):1121-1130
冰云的微物理特性参数反演是云参数反演的难点和热点问题,目前风云二号(FY-2)卫星还没有相关的业务产品。考虑薄卷云覆盖在中低云上的两层云情况,采用六棱柱形状的冰云,在云相态识别基础上,利用FY-2 卫星观测数据,采用双通道算法反演冰云光学厚度。选取2013年8月的EOS/Terra和EOS/Aqua云参数产品对反演的FY-2云光学厚度精度进行比对分析。研究结果表明,联合FY-2的可见光通道和中波红外通道可反演冰云光学厚度。基于匹配得到的34个分析个例,FY-2反演的云光学厚度分布态势与EOS/ MODIS云产品相同,但FY-2云光学厚度反演值小于EOS/MODIS 云光学厚度产品值。FY-2 反演云光学厚度与EOS/MODIS云光学厚度产品的平均偏差为6.41,相关系数平均为0.92,线性拟合平均斜率为0.74。FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度值偏差出现原因除了反演算法存在差异外,与反演所用数据的不同存在密切关系,基础观测数据越相近,FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度反演结果的偏差越小。 相似文献
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用多谱阈值法进行GMS-5卫星云图云型分类的研究 总被引：8，自引：0，他引：8
介绍了利用GMS-5卫星云图资料获得晴空、半透明云或碎云和高、中、低云的方法。基于最优回归统计法得出多谱阈值与等压面温度的统计关系，利用MM5中尺度数值预报模式的预报结果计算动态变化的多谱阈值，使云判别阈值能适应不同的天气。实际资料试验表明：多谱阈值法是一种可行的云判别和支分类的方法。该方法能较准确地区分云与晴空、判别出高云和低云，对半透明云或碎云及中云也有一定的判别能力。该方法基本能应用于实时云分类 业务。 相似文献
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CloudSat云底高度外推估计的可行性分析 总被引：2，自引：1，他引：1
云底高度对于全球辐射平衡以及航空飞行均具有重要影响。针对CloudSat与MODIS主、被动观测的优缺点,本文提出了利用MODIS云分类信息进行CloudSat云底高度外推估计的技术。首先使用MODIS和CloudSat数据,利用回归分析方法比较了基于云类型（CSAT）与基于距离（MSAT）的云底高度估计方法的优劣。此外,分析了中国及周边地区CloudSat各类云云底高度的均一性特征。最后,利用CloudSat各类云云底高度的统计特征,建立了一种基于云类型和距离权重的云底高度估计方法,并对该方法进行了验证和分析。结果表明,利用该方法得到的MODIS各类云云底高度估计误差的标准差均小于1.5 km,除了积雨云在观测点与待测点距离大于400 km的估计误差均值稍大于1.5 km外,各种情况下其他各类云的云底高度估计误差的均值均小于1.5 km。 相似文献
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利用2007—2016年国际卫星云气候计划（International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP）、云和地球辐射能量系统（Clouds and the Earth''s Radiant Energy System,CERES）和中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）卫星反演云产品,对比分析了不同数据反演的中国地区云系结构的宏微观特征,并采用复合评价指标定量评估了不同数据之间时间和空间上的一致性。结果表明：三套卫星数据都能较好地反演出中国地区总云量呈南高北低、东高西低、夏高冬低的分布特征,但通过比较时间技巧（Temporal Skill,ST）及空间技巧（Spatial Skill,SS）复合评价指标及其各项分量发现,与MODIS相比,CERES与ISCCP数据反演的总云量时间序列演变特征明显更为一致,且其评分均有南方优于北方,夏季优于冬季的特征;进一步分析不同高度云量的ST评分发现,CERES和ISCCP两套数据在南方地区的总云量差异主要来自于低云量的绝对偏差,而北方地区的偏差则同时存在于低云和中云;对比分析MODIS和CERES反演的云滴有效半径发现,高云对应的冰相云一致性较高,而中低云相对应的液相云的偏差则有夏季高于冬季的规律。针对夏季液相和冰相云滴粒径及概率密度分析则表明,相比CERES数据,MODIS对夏季液水和冰水粒子的有效半径在不同地区均有不同程度的高估,液（冰）水谱宽则更宽（窄）。 相似文献
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针对FY3D/MERSI和EOS/MODIS的云检测问题,提出了一种基于深度学习技术的全自动云检测算法,首次将深度学习引入到卫星影像云检测领域。本算法使用深度全卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks)作为核心结构,基于EOS/MODIS基本云检测原理选择合适的通道作为特性向量参数,针对不同的场景进行分类和网络模型的训练,最终得到基于深度学习的云检测模型。经过EOS/MODIS数据和FY3D/MERSI数据的测试,云检测的精度达到98%以上,可以看出基于深度学习的云检测算法能够用于云检测,该算法具有效率高、精度高等特点,云检测效果理想。 相似文献
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The well-known CO2 slicing technique which provides retrievals of cloud parameters (effective height and amount) is adapted in light of model validation using multispectral infrared sounders. The technique is applied to both real Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) radiances and to corresponding radiances simulated from global 6 h and 12 h forecasts for the 31 days of July 2008. The forecast model is the one used operationally at the Canadian Meteorological Centre. Radiances are simulated from the Radiative Transfer for the Television and Infrared Observation Satellite (TIROS) Operational Vertical Sounder (RTTOV) model. When compared to model output of cloud parameters, simulated retrievals help us understand systematic biases linked to the retrieval technique. Systematic errors of interest, attributed to forecast cloud parameters, are then more clearly assessed from real retrievals. This is the central idea of this paper. The proposed definition of model cloud top, based on cloud transmittance, corresponds well to the height derived from the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO) instrument. These lidar-derived cloud heights, in turn, confirm the nature of the biases produced by the CO2 slicing technique (e.g., a negative bias increasing with height to about 2 km (approximately 50 hPa) for the highest clouds at 16 km (approximately 100 hPa)). Results suggest that the model has a tendency to produce an excess of low-level clouds below 2 km, compensated for by a deficit from 3 to 6 km. No significant differences are found between 6 h and 12 h forecast monthly fields, an indication that the model has sufficiently spun-up after a few hours. Retrieved global monthly cloud parameter fields are compared to independently derived products available from the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) and AIRS standard processing. Significant differences are noted, linked to the different retrieval approaches, input data and resolution. This is further evidence that, for validation purposes, definitions of observed and model parameters must be consistent. 相似文献
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利用MODIS云检测产品客观确定AIRS云检测 总被引：1，自引：1，他引：0
云检测是用卫星资料研究云对气候系统作用至关重要的第一步,采用Nagle的基于扫描几何特性的共同空间匹配算法,用MODIS云检测产品客观确定了AIRS云检测,是将高空间分辨率成像仪产品与高光谱分辨率传感器观测资料结合使用的一次实际应用。合成使用高空间分辨率成像仪与高光谱分辨率传感器观测资料的关键步骤在于:①有效而精确的时间和空间上的匹配;②传感器像素内图像仪云检测产品的断定。不仅是云检测,利用AIRS视场内空间匹配的MODIS云产品,还可以判断AIRS的云相态、有效云量及云光学厚度等。 相似文献
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利用MODIS数据反演多层云光学厚度和有效粒子半径 总被引：2，自引：0，他引：2
利用卫星资料反演云微物理参数不仅有助于对天气变化的监测和预报,而且对人工影响天气的研究十分有益.目前卫星反演云微物理参数的算法一般是假设视场中只有一层云,但是实际环境中多层云出现很频繁.文中研究了多层云的光学厚度和有效粒子半径微物理参数的反演算法,主要针对薄的冰云覆盖在低层水云的多层云情形.算法利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)吸收通道和非吸收通道同时进行反演,在此基础上利用SBDART辐射传输模式模拟冰云覆盖在低层水云上的多层云对云微物理参数反演的影响,模拟表明反演时将多层云作为单层云处理会使反演结果产生较大误差.为此,文中提出了云光学厚度和有效粒子半径反演算法中要考虑多层云的因素,并设计了一套云光学厚度和有效粒子半径反演方案.该方案使用SBDART辐射传输模式建立不同观测几何条件、下垫面类型、大气环境等条件下以光学厚度和有效粒子半径为函数变量的多层云、水云和冰云辐射查找表.经过云检测、云相态识别和多层云检测后,在该查找表的基础上,对MODIS通道1和通道7的数据采用最小方差拟合法反演光学厚度、有效粒子半径.利用该方案对2006年7月12日TERRA卫星MODIS数据进行反演试验,反演结果与NASA发布的MOD06产品中云的光学厚度和有效粒子半径的结果较一致,表明方案具有合理性. 相似文献