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本文以2015年13号超强台风“苏迪罗”为个例,利用WRF模式及其3DVar同化系统对NOAA15、NOAA18和NOAA19的AMSU-A微波遥感资料分别同化及组合同化,探究同化不同卫星的同一种微波遥感资料对于台风路径模拟效果的影响。结果表明:同化不同卫星的同一种微波遥感资料对于台风路径模拟具有不同的调整,本文中NOAA15的同化效果最好,其次是NOAA18,最后是NOAA19;同时同化NOAA15、NOAA18和NOAA19的AMSU-A资料并没有取得最好的同化效果,而组合NOAA15和NOAA18则取得了最好的同化效果,即不是同化的卫星数量越多,同化效果越好;同化试验3个时刻的增量场表明同化不同卫星的同一种微波遥感资料对物理场具有不同的调整,这与其对台风模拟路径的调整有着较好的对应,相对于温度场、海平面气压场、位势高度场和风场的增量结构与模拟台风路径的调整更为密切。 相似文献
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本研究利用WRF模式及其三维变分同化系统实现了对NOAA-16 AMSU-A微波资料的直接同化,针对2010年6月19日江西地区的一次强降水过程开展模拟与同化试验,并利用中国区域土壤湿度同化系统(CLSMDAS—China Land Soil Moisture Data Assimilation System)输出的土壤湿度值替换NCEP(National Centers for Environmental Prediction)资料中的土壤湿度,研究土壤湿度初值对辐射率资料直接同化中观测场与背景场偏差调整的影响。结果表明:采用CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下模拟的亮温值与实际观测值更为接近,经过质量控制和偏差订正后更多的观测资料能够进入到同化系统中,说明改进的土壤湿度初值条件下观测算子的计算值得到正的调整,对低层地表通道的改进效果明显,尤其以50.3 GHz的窗区通道3的结果最为理想;针对此次强降水过程中24 h累积降水分布的模拟结果,CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下同化AMSU-A资料,能够较为准确的把握整个雨带的走向、大雨以上级别降水的落区范围、降水中心落区及强度等。说明准确的土壤湿度初值能够改进卫星辐射率资料的同化结果,进而提高数值模式的模拟预报能力。 相似文献
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为加强国内卫星资料在同化系统中的应用,在自主构建的新一代WRF-EnSRF同化系统中,采用RTTOV辐射传输模式作为观测算子,并建立卫星资料读取、偏差订正及质量控制等子模块,构建出WRF-EnSRF卫星资料同化系统.运用该同化系统,同时同化NOAA-16的AMSU-A和AMSU-B的辐射率资料,进行华南暴雨过程的卫星资料同化数值模拟试验.试验结果表明:偏差订正后亮温资料拟合结果基本位于主对角线上,偏差有所降低.从TS评分看,同化试验对中雨及大雨部分的降水落区以及暴雨级别以上的降水强度的模拟效果有改善.试验证明,建立的卫星同化系统是可运行的. 相似文献
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反演寿县TMI微波频率的地表比辐射率(英) 总被引：1，自引：0，他引：1
利用一个微波辐射传输模式,晴天下的大气探测廓线,地面的部分观测资料以及卫星观测的亮温,计算了淮河流域能量和水循环实验(HUBEX)中,寿县地区的热带降雨观测卫星微波成像仪(TRMM/TMI)微波频率的地表比辐射率。通过比较所计算的微波地表比辐射率随地表状况的改变,发现地表微波比辐射率随地表状况的变化存在敏感性,并且其变化是合理的。本文中,地表肤温设定等于地表空气温度,并且仅计算了寿县的地表比辐射率,在HUBEX区域上的地表比辐射率的计算需要更多的观测资料。 相似文献
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利用一个微波辐射传输模式，晴天下的大气探测廓线，地面的部分观测资料以及卫星观测的亮温，计算了淮河流域能量和水循环实验(HUBEx)中，寿县地区的热带降雨观测卫星微波成像仪(TRMM／TMI)微波频率的地表比辐射率。通过比较所计算的微波地表比辐射率随地表状况的改变，发现地表微波比辐射率随地表状况的变化存在敏感性，并且其变化是合理的。本中，地表肤温设定等于地表空气温度，并且仅计算了寿县的地表比辐射率，在HUBEx区域上的地表比辐射率的计算需要更多的观测资料。 相似文献
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用Jimenez-Mufloz和Sobrino提出的普适性单通道算法对环境减灾卫星获取的热红外数据进行地表温度反演,应用MODIS数据获取所需要的大气水分含量,应用小卫星自身的CCD影像数据进行地表比辐射率估算,获取所需要的地表比辐射率。结果表明,HJ-1B热红外遥感数据完全可以满足定量化应用需要,具有很大的应用潜力。 相似文献
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介绍了从FY3A卫星IRAS仪器的通道辐射率估算OLR的技术,包括:用红外辐射传输正演的方法建立IRAS多通道辐射率加权求和计算OLR的反演模式,以及由此模式计算得到的OLR产品。模式的全球RMS=3.53 W/m2,表明远高于从NOAA AVHRR通道5亮温计算OLR的反演模式精度。文中给出IRAS全球OLR产品个例,及该OLR产品与NOAA-17 OLR产品的精度对比。 相似文献
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以WRF(V3. 7)中尺度模式及其三维变分同化系统(WRF-3Dvar)为平台,GFS(0. 5°×0. 5°)提供模式背景场,对AMSU-A微波辐射资料进行循环同化试验,研究台风数值模拟中AMSU-A资料的可用性及循环同化方法的可行性。以2014年第19号台风"黄蜂"为例,开展了控制试验和多组同化试验。同化试验主要包括循环同化常规观测资料和不同卫星测得的AMSU-A微波辐射资料。在对各试验初始场进行对比的基础上,比较了不同同化试验方案的模拟效果,结果表明:1) AMSU-A资料同化能有效地调整初始场,模拟的台风路径和强度都有一定的改善; 2)不同卫星探测的AMSU-A资料同化效果存在较大的差异,其中NOAA-15资料同化模拟台风"黄蜂"的路径和强度与实况最为接近; 3)循环同化是增加数值模式中资料使用量、改善台风模拟效果的有效方法。 相似文献
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《干旱气象》2015,(6)
基于GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)同化系统,将AMSU-A辐射率资料同化进初始场,针对2014年4月5~7日发生在我国湘西南地区的一次暴雨过程进行模拟研究,并对比了AMSU-A辐射率资料同化前后2组试验方案的模拟结果。发现:(1)同化AMSU-A辐射率资料后有效地减小了对此次暴雨的空报率,且对降水中心的范围和强度模拟的准确性均显著提高;(2)辐射率资料的同化对初始场的调整有较大贡献。其中,风场和涡度的差异主要体现在动力机制的削弱,而湿度场的差异体现在对降水中心水汽输送的减弱,从而减少了虚假的降水中心;(3)同化辐射率资料后,沿暴雨中心108°E~108.7°E范围的上升运动得到加强,且高层湿度增加,与贵州境内降水量增加相符。同时,暴雨中心附近上空上升运动减弱,高低层相对湿度均减小,造成其降水量减小,模拟结果更为接近实况。 相似文献
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AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Unit-A) measurements for channels that are sensitive to the surface over land have not been widely assimilated into numerical weather prediction (NWP) models due to complicated land surface features. In this paper, the impact of AMSU-A assimilation over land in Southwest Asia is investigated with the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Four radiance assimilation experiments with different land-surface schemes are designed, then compared and verified against radiosonde observations and global analyses. Besides the surface emissivity calculated from the emissivity model and surface temperature from the background field in current WRF variational data assimilation (WRF-VAR) system, the surface parameters from the operational Microwave Surface and Precipitation Products System (MSPPS) are introduced to understand the influence of surface parameters on AMSU-A assimilation over land. The sensitivity of simulated brightness temperatures to different surface configurations shows that using MSPPS surface alternatives significantly improves the simulation with reduced root mean square error (RMSE) and allows more observations to be assimilated. Verifications of 24-h temperature forecasts from experiments against radiosonde observations and National Centers for Environmental Prediction (NCEP) global analyses show that the experiments using MSPPS surface alternatives generate positive impact on forecast temperatures at lower atmospheric layers, especially at 850 hPa. The spatial distribution of RMSE for forecast temperature validation indicates that the experiments using MSPPS surface temperature obviously improve forecast temperatures in the mountain areas. The preliminary study indicates that using proper surface temperature is important when assimilating lower sounding channels of AMSU-A over land. 相似文献
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Assimilating satellite radiances into Numerical Weather Prediction (NWP) models has become an important approach to increase the accuracy of numerical weather forecasting. In this study, the assimilation technique scheme was employed in NOAA’s STMAS (Space-Time Multiscale Analysis System) to assimilate AMSU-A radiances data. Channel selection sensitivity experiments were conducted on assimilated satellite data in the first place. Then, real case analysis of AMSU-A data assimilation was performed. The analysis results showed that, following assimilating of AMSU-A channels 5–11 in STMAS, the objective function quickly converged, and the channel vertical response was consistent with the AMSU-A weighting function distribution, which suggests that the channels can be used in the assimilation of satellite data in STMAS. With the case of the Typhoon Morakot in Taiwan Island in August 2009 as an example, experiments on assimilated and unassimilated AMSU-A radiances data were designed to analyze the impact of the assimilation of satellite data on STMAS. The results demonstrated that assimilation of AMSU-A data provided more accurate prediction of the precipitation region and intensity, and especially, it improved the 0–6h precipitation forecast significantly. 相似文献
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应用先进微波探测器AMSU资料遥感反演春季陆地表层湿度 总被引：2，自引：0，他引：2
利用先进微波探测器(AMSU)正演快速微波辐射传输模型,完成了AMSU 窗区通道亮温与地表温湿特征的相关性分析,根据模拟计算结果改进了现有业务上反演地表微波辐射率的统计分析方法,得到适用于我国非冻土积雪覆盖地区地表微波辐射率反演的指数分析模型;进一步通过地表微波辐射传输模型迭代反演得到土壤体积含水量信息.2001年相互匹配的AMSU资料和地面农业气象观测站地表相对湿度观测结果的对比分析表明二者间具有一定的相关性.利用2002年3月和2003年3月的AMSU资料,反演了我国陆地区域地表湿度;连续两年春季地表湿度反演结果的对比分析表明,与2002年春季相比,2003年我国北方沙尘暴发生源区地表湿度反演值普遍偏高,潮湿的下垫面特征与沙尘暴发生频次的减少之间有一定的对应关系.试验结果表明,利用AMSU遥感资料可以获取大范围陆地表层湿度信息,进行区域尺度陆地表层湿度特征的动态分析,为我国沙尘暴监测分析提供陆地表层湿度基础信息. 相似文献
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利用ATOVS资料和常规观测资料, 采用GRAPES 3D-Var同化系统和中尺度数值模式MM5设计了仅同化常规观测资料的NOATOVS试验和同化常规观测资料及ATOVS辐射率资料的ATOVS试验, 对2004年6月22—24日长江中下游和西南地区东部的特大暴雨进行了分析和模拟。结果表明:直接同化ATOVS辐射率资料获得的分析场可以有效改进对流层温、湿场分布, 对风场也有一定的影响。对比试验结果表明:ATOVS试验可以较好地模拟出暴雨天气形势、主要影响系统, 对降雨的落区、强度也有较好的反映, 模拟的局地暴雨强度与实际降雨量基本一致, 同化卫星资料的改善效果较为明显。即同化ATOVS资料对于改进中尺度局地暴雨过程模拟效果是可行的。 相似文献
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Junhua YANG Zhenming JI Deliang CHEN Shichang KANG Congshen FU Keqin DUAN Miaogen SHEN 《大气科学进展》2018,35(6):628-644
The application of satellite radiance assimilation can improve the simulation of precipitation by numerical weather prediction models. However, substantial quantities of satellite data, especially those derived from low-level(surface-sensitive)channels, are rejected for use because of the difficulty in realistically modeling land surface emissivity and energy budgets.Here, we used an improved land use and leaf area index(LAI) dataset in the WRF-3 DVAR assimilation system to explore the benefit of using improved quality of land surface information to improve rainfall simulation for the Shule River Basin in the northeastern Tibetan Plateau as a case study. The results for July 2013 show that, for low-level channels(e.g., channel 3),the underestimation of brightness temperature in the original simulation was largely removed by more realistic land surface information. In addition, more satellite data could be utilized in the assimilation because the realistic land use and LAI data allowed more satellite radiance data to pass the deviation test and get used by the assimilation, which resulted in improved initial driving fields and better simulation in terms of temperature, relative humidity, vertical convection, and cumulative precipitation. 相似文献
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目前, 数值预报中卫星资料的应用主要只是针对晴空条件, 大量受云和降水影响的卫星资料被丢弃不加以使用。但是, 云雨区观测往往包含有大量与天气系统发生发展密切相关的大气信息, 对这部分资料的同化应用由此成为当前研究的一个重要问题。在快速辐射传输模式中云雨粒子辐射效应的考虑还有待于进一步完善情况下, 云雨区卫星资料的应用通常是采用云检测方案对观测受云影响的严重程度进行判识并决定使用的取舍。以0604号热带气旋Bilis作为研究个例, 该文设计了一组受云影响微波卫星资料不同云检测方案和通道选择的应用试验。对AMSU-A资料, 云检测方案包括散射因子、降水概率和小雨检测3种, AMSU-B卫星资料的云检测方法选用了通道2亮温模拟观测误差和Bennartz散射因子。在对进入分析系统卫星资料与天气系统的配置关系、卫星模拟与实际观测偏差特征的统计以及对初始分析影响研究的基础上, 探讨了它们对台风不同阶段数值预报效果的影响。 相似文献
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沙漠地区土壤质地对不同频点微波地表发射率反演和模拟的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
首先运用先进微波扫描辐射仪(AMSR-E)资料反演了北非沙漠地区晴空条件下的地表微波发射率。然后根据不同的土壤类型,进一步分析了沙漠地表微波发射率频谱特性,并将增加土壤质地信息前、后的翁(Weng)氏微波地表发射率模型(2001)的模拟结果和反演结果进行了比较。结果表明,沙漠地表发射率与土壤质地密切相关,随土壤颗粒大小的不同变化明显。在沙漠土壤类型中,以大颗粒为主的土壤类型,其水平(垂直)极化的发射率通常随频率提高而增大(减小);而对于以较小粒子为主的沙漠土壤类型,地表发射率几乎为常数,或水平(垂直)极化的发射率随频率提高略有减小(增大)。并且,发射率的季节性特征明显,特别是以小颗粒组成的土壤,其水平极化的发射率比垂直极化的发射率表现出更强的季节性变化。以上这些发射率特征与翁氏模型模拟结果一致。此外,在翁氏模型的输入参数中增加土壤质地信息(土壤组分含量、粒径尺度)改善了翁氏模型在沙漠地区的模拟结果,特别是对于包含大量小粒子的沙漠土壤类型,如黏土和黏质壤土,模拟误差从6%9%降低至4%以下。由于翁氏模型是美国国家环境预报中心(NCEP)全球同化和预报系统的重要组成部分,对翁氏模型的改进将提高沙漠地区卫星资料的利用率并有望改进数值天气预报的准确度。 相似文献
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云中液态水分布对全球气候和局地天气变化有重要影响, 是判别人工影响天气作业潜力区的重要依据。利用TRMM卫星微波成像仪 (TMI) 85.5 GHz通道垂直极化亮温资料与NCEP再分析资料, 结合VDISORT模式采用逐步逼近方法反演了河南地区地表比辐射率; 再利用TRMM/TMI 85.5 GHz通道垂直极化亮温资料、TRMM/VIRS红外辐射资料及NCEP再分析资料, 结合VDISORT模式采用迭代的方法反演了河南地区云中液态水的垂直积分总含量。与红外卫星云图、TRMM卫星2A12产品及NCEP资料对比分析表明:该研究提出的反演陆地上空非降水云中液态水方法是可行的, 且对云中液态水垂直积分总含量水平分布的反演结果较对比产品结果更好。 相似文献
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Improved tropical cyclone forecasts over north Indian Ocean with direct assimilation of AMSU-A radiances 总被引：1，自引：0，他引：1
Randhir Singh C. M. Kishtawal P. K. Pal P. C. Joshi 《Meteorology and Atmospheric Physics》2012,115(1-2):15-34
The Weather Research and Forecasting (WRF-ARW) model and its three-dimensional variational data assimilation (3D-Var) system are used to investigate the impact of the Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) radiances on the prediction of Indian Ocean tropical cyclones. Three tropical cyclones are selected for this study: cyclone Mala (April 2006; Bay of Bengal), cyclone Gonu (June 2007; Arabian Sea), and cyclone Sidr (November 2007; Bay of Bengal). For each case, observing system experiments are designed, by producing two sets of analyses from which forecasts are initialized. Both sets of analyses contain all conventional and satellite observations operationally used, including, but not limited to, Quick Scatterometer (QuikSCAT) surface winds, Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) surface winds, Meteosat-derived atmospheric motion vectors (AMVs), and differ only in the exclusion (CNT) or inclusion (EXP) of AMSU-A radiances. Results show that the assimilation of AMSU-A radiances changes the large-scale thermodynamic structure of the atmosphere, and also produce a stronger warm core. These changes cause large forecast track improvements. In particular, without AMSU-A assimilation, most forecasts do not produce landfall. On the contrary, the forecasts initialized from improved EXP analyses in which AMSU-A data are included produce realistic landfall. In addition, intensity forecast is also improved. Even if the analyzed cyclone intensity is not affected by the assimilation of AMSU-A radiances, the predicted intensity improves substantially because of the development of warm cores which, through creation of stronger gradients, helps the model in producing intense low centre pressure. 相似文献