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基于激光雷达和微波辐射计观测确定混合层高度方法的比较 总被引：2，自引：0，他引：2
利用苏州地区2010年1月4,7,16日和2月4日4天的激光雷达及微波辐射计观测资料,比较了不同遥感手段探测晴天大气混合层高度的差异,发现试验期间该地区的混合层高度在300~1500 m之间。利用梯度法、标准偏差法、小波法从激光雷达数据中提取混合层高度并进行了对比,结果表明三种方法都能较好地反演混合层高度并且一致性较好,三者差异主要存在于大气边界层的发展和消亡阶段;梯度法和小波法结果无明显差异,而标准偏差法结果稍高于其他方法。在此基础上,利用微波辐射计探测的大气温度,使用温度梯度法估算大气混合层高度,并与激光雷达探测结果进行了比较,结果表明,大多数情况下激光雷达探测结果高于微波辐射计观测结果;两种遥感手段有较好的相关性,相关系数为0.76。激光雷达同微波辐射计结果存在差异,尤其是在边界层的发展和消散阶段,这是由两种遥感手段探测原理不同造成的。 相似文献
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利用北京国家综合气象探测试验基地超大城市观测试验建设的地基垂直遥感设备(激光气溶胶雷达、微波辐射计及风廓线雷达),使用2021年5—8月的观测资料,根据不同设备的探测优势以及边界层的日变化规律,利用激光气溶胶雷达、微波辐射计、风廓线雷达观测资料进行联合反演,得到全天候大气边界层高度。并将联合反演所得的边界层高度与探空资料计算及ERA5再分析资料提供的全天候大气边界层高度进行比较,发现:联合反演边界层高度与ERA5数据提供的大气边界层高度有较好的一致性;激光气溶胶雷达适用于白天对流边界层的观测,微波辐射计适用于夜间稳定边界层的观测,使用微波辐射计与风廓线雷达联合反演大气边界层高度可以改善弱降雨时单设备的反演结果;联合反演的大气边界层高度结果与单设备反演大气边界层高度均符合大气边界层的日变化规律;得到的联合反演边界层高度与探空数据计算得到的大气边界层高度差值的标准偏差为62 m,相较于ERA5数据提供的一定范围内大气边界层高度均值,联合反演边界层高度能更精准地反映更小范围内的大气边界层高度。 相似文献
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激光雷达反演边界层高度方法评估及在北京的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
边界层高度是影响大气边界层发展和空气污染程度的重要因子,是环境和气候研究的重要参数。本文利用激光雷达对北京地区2011年5月至2012年4月的边界层高度进行探测分析,采用小波协方差方法反演边界层高度,评估了该方法的适用性。得到基于小波协方差方法自动判断边界层高度的最优参数组合,激光雷达与飞机探测结果对比一致性较好;与探空结果相关系数0.88,激光雷达反演的边界层高度略偏高。当激光雷达的垂直分辨率为30 m时,更加适合北京地区的步长和阈值分别为210 m和0.05;当激光雷达的垂直分辨率为15 m时,步长和阈值分别为135 m和0.05。分析期间,不同季节边界层高度日变化有明显的不同,夏季14:00（北京时）左右达到最高,较高的边界层高度可维持3~4 h,平均可达1.30 km;冬季较高边界层高度只能维持2 h左右,平均为1.08 km。有云与无云天气边界层日变化特征以及边界层高度存在显著的差异,云的存在减少了到达地面的直接辐射,抑制了湍流的发展,进一步抑制了边界层的发展;本文也将激光雷达反演边界层高度结果应用于观测时期边界层高度与地面污染的关系研究中,统计得到边界层高度与PM2.5浓度的相关系数为－0.340。 相似文献
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基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值. 相似文献
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为了研究苏州地区大气边界层结构的日变化及季节特征,利用2014年1—7月期间大气颗粒物激光雷达对苏州上空大气气溶胶进行了连续观测。选定2014年1月15日、3月16日、5月7日与7月22日全天的消光系数探测数据,通过优化后的梯度法得到了该地区的大气边界层高度,分析了其日变化特征,并分析了边界层高度与地表的温湿变化之间的相关性。结果表明除1月15日外,边界层的变化与地表温度存在明显的正相关,而与地表的相对湿度存在负相关。同时,对站点微波辐射计观测得到的温湿廓线与边界层内消光系数廓线进行了联合研究。研究结果表明,微波辐射计湿度垂直廓线与激光雷达消光系数廓线探测得到的边界层具有良好的一致性。 相似文献
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《干旱气象》2021,(3)
利用2019年11月5日至12月13日厦门国家高空气象观测站的无线电探空仪数据和同期布设的多普勒测风激光雷达资料,对比分析二者的风速风向和通过梯度法反演的边界层高度。结果表明:(1)风速和风向的决定系数R~2分别达到0.91和0.98,一致性良好,450～1300 m高度范围内,对比效果最佳;(2)利用探空数据的温度廓线和测风激光雷达的雷达回波强度信号通过梯度法分别反演边界层高度,二者一致性很高,只是在边界层出现急流、云层和明显的污染等复杂情况时,探空数据反演的结果会明显大于测风激光雷达;(3)在出现降雨时,雷达探测高度明显降低,无法有效反演边界层高度。测风激光雷达不仅可以满足边界层内风场的精细化连续探测,也可以反演边界层高度。 相似文献
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为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的一级数据质量控制和订正模型。然后,为减小训练样本代表性误差对模型反演精度的影响,利用遗传算法优化训练样本数据,建立一套精度更高的神经网络大气温湿度反演模型。最后,利用构建的反演模型,开展大气温湿度反演试验,结合探空资料和微波辐射计二级产品,评价反演模型精度。研究结果表明:(1)经过质量控制后的实测数据与模拟数据之间的相关性有显著提升;(2)经过质量控制与订正后建立的神经网络模型对比原微波辐射计二级产品的反演精度有一定提升,温度提升6.77%,湿度提升20.11%;(3)经过遗传算法优化后的训练样本所建立的神经网络反演模型对比原微波辐射计二级产品反演精度有进一步的提升,温度提升10.21%,湿度提升23.75%,反演结果与该地区同类型研究结果相比有着较大提升。 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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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
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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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利用探空数据和毫米波云雷达数据,对在大气探测试验基地同址观测的国内外3种型号地基微波辐射计进行1年（2016年10月—2017年9月）的比对分析,重点分析不同型号地基微波辐射计在晴空和云天下温、湿观测性能特征。结果表明:3种型号地基微波辐射计温度与探空相关系数均超过0.98,达到0.01显著性水平;晴空条件下,德国及国产地基微波辐射计温度平均误差均在±1℃以内（前者为负偏差,后者为正偏差）,误差较小,美国地基微波辐射计系统偏差约为-1.8℃;3种型号地基微波辐射计均方根误差随高度递增,整体均方根误差以德国地基微波辐射计2.2℃为最小,美国地基微波辐射计3.8℃为最大;在有云条件下,3种型号地基微波辐射计平均误差分布较晴空条件下无明显变化,均方根误差较晴空条件有约增加0.5℃。3种型号地基微波辐射计均呈晴空相对湿度误差小于云天误差,低空误差小于中高空误差的特点;晴空条件下,美国与国产地基微波辐射计相对湿度均方根误差分别为15%和18%左右,小于德国地基微波辐射计;云天条件下3种型号微波辐射计均方根误差均较大（26%左右）。 相似文献
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云雷达和微波辐射计联合反演大气湿度廓线的初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用中国气象局大气探测试验基地的微波辐射计亮温值、对应的云雷达测得的反射率因子和L波段探空数据,采用BP(back propagation)神经网络作为反演工具,反演得到大气垂直湿度廓线。将天气情况分为晴天、低云、中云和高云四种情况,对比不加入反射率因子的反演湿度廓线,分析两种反演方法在各高度层的均方根误差。对比结果表明,加入反射率因子的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.862,均方根误差为14. 9%,而不添加反射率因子的相关系数平均值为0.763,均方根误差为19.2%。 相似文献
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为提升地基微波辐射计在不同天气条件下, 特别是云天条件下温湿廓线的反演精度, 利用2011年1月—2016年12月中国气象局北京国家综合气象观测试验基地探空数据, 在微波辐射计反演温湿度廓线的过程中通过区分晴天和云天条件并引入全固态Ka波段测云仪云高及云厚信息, 对反演输入亮温进行质量控制和偏差订正, 建立BP神经网络模型, 采用2017年1月—2018年3月微波辐射计探测数据评估检验, 结果表明:在亮温订正前提下, 晴天温度模型、云天温度模型、晴天相对湿度模型和云天相对湿度模型反演结果与探空的相关系数分别为0.99, 0.99, 0.80和0.78, 均方根误差为2.3℃, 2.3℃, 9%和16%, 较微波辐射计自带产品（LV2产品）减小约0.4℃, 0.3℃, 11%和9%, 准确性提升约30%, 28%, 64%和45%;温度模型偏差在±2℃以内、湿度模型偏差在±20%以内的占比分别为68%, 70%和95%, 78%, 较LV2产品分别提高了7%, 5%和27%, 23%, 其中相对湿度改善明显。可见亮温订正、区分天气类型训练反演模型有利于改善地基微波辐射温湿廓线反演精度。 相似文献
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总结了自主研制的MWP967KV型地基35通道微波辐射计系统设计原理和主要特点。系统将K、V双频段宽带天线及接收机、宽带调谐本振、温湿压计以及电源模块紧凑集成为一台整机设备。对各传感器的测量输出实时进行一体化综合处理,采用BP神经网络实时反演大气温度、湿度廓线和汽、水总量。廓线的垂直覆盖范围为地表至顶空10km,共划分为58层。辐射计样机于2012年秋冬季节在北京地区开展了为期2个月的观测试验,利用这段时期内的69个探空资料样本对辐射计2个层次的实时观测输出都进行了对比检验,计算了水汽、氧气通道亮温和反演所得大气温湿廓线的平均偏差、均方差以及相关性。结果表明该系统能够满足实时气象监测的需求,达到国际先进水平。 相似文献
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利用中国气象局大气探测试验基地的L波段探空数据和微波辐射计观测数据,采用MonoRTM辐射传输模型作为正演亮温模型,BP (back propagation) 神经网络作为反演工具,在由亮温反演大气湿度廓线的过程中,添加与样本匹配的云底高度和云厚度信息,建立新的反演模型,使新反演模型得到的反演湿度廓线和未添加云信息的反演湿度廓线分别与探空数据进行对比,获取两种反演方法各高度层的均方根误差,分析云信息对反演大气湿度廓线的影响。对比结果表明:未添加云信息时,测试样本的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.685,而添加云信息后,相关系数平均值为0.805。相比未添加云信息的反演廓线,添加云信息之后多数高度层的均方根误差均有不同程度减小,而在有云以上高度层表现尤为明显。 相似文献
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以2007~2018年西宁二十里铺气象站探空资料为模拟样本,利用MonoRTM模式模拟中心频率21.985~58.759GHz的35通道亮温,应用BP神经网络对模拟数据进行反复训练,构建最优反演模型,并以2019年探空资料为测试样本,对比分析了不同季节和不同天气条件下BP神经网络与微波辐射计的反演效果。结果表明:晴空条件下,BP神经网络与微波辐射计在温度反演上效果最佳,水汽密度次之,相对湿度最差,其中冬春季BP神经网络反演效果优于微波辐射计,夏秋季反之;有云条件下,BP神经网络温度反演效果在冬、春和夏季均优于微波辐射计,其水汽密度反演效果在四季均较微波辐射计有明显提升,其相对湿度反演效果在冬、春和夏季均较微波辐射计更佳。晴空和有云条件下,BP神经网络在不同季节反演温度、水汽密度和相对湿度的平均绝对误差和标准偏差均小于微波辐射计,尤其是相对湿度的反演精度提升最为明显。晴空条件下,BP神经网络反演温度廓线在春、夏和秋季效果最佳,反演水汽密度廓线在中低层精度较高,反演相对湿度廓线的精度较差,但基本和探空资料趋势一致;有云条件下,BP神经网络反演温度廓线与晴空时基本一致,较微波辐射计精度更高,反演水汽密度和相对湿度廓线在8km以上效果较好。 相似文献