共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
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
2.
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
3.
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
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
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
9.
MODIS植被指数及其分县统计分析的实现 总被引：1，自引：0，他引：1
MODIS归一化植被指数(NDVI)已引起了广泛的注意,它与NOAA/AVHRR的NDVI既有联系又有区别。利用同一天的NOAA/AVHRR和EOS/MODIS资料,介绍了各县域内平均NDVI的统计方法和计算结果及NDVI与增强植被指数(EVI)的差异。MODIS和AVHRR两种资料得到的NDVI数值虽然有差异,但都能很好地反映植被的空间分布和时间变化。MODIS增强植被指数(EVI)对植被条件的变化更加敏感,使定量分析的精确性提高,具有较好的应用前景。 相似文献
10.
基于AVHRR和VIRR数据的改进型Becker“分裂窗”地表温度反演算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了将基于NOAA-9/AVHRR数据提出的Becker和Li的“分裂窗”地表温度算法成功地应用于长序列NOAA/AVHRR和FY 3A/VIRR数据的地表温度反演,为气候变化研究提供长序列、高精度、高分辨率的地表温度数据集,从辐射传输方程出发,首先利用MODTRA 4.1模式模拟了多种地表和大气状态下的光谱辐亮度数据,并结合AVHRR和VIRR通道4、5的光谱响应函数建立了温度数据集(TS,T4,T5);然后,基于该数据集采用最小二乘法重新计算了Becker和Li算法中的各参数,提出了一个适用于NOAA/AVHRR和FY-3A/VIRR数据的改进型Becker和Li分裂窗地表温度反演算法;并利用改进型算法对2008年4月27日03时12分(世界时)观测的一景覆盖北京地区的NOAA-17/AVHRR数据进行了地表温度的反演,将反演结果与日本东京大学提供的同地区、同时相的MODIS地表温度产品进行了对比分析.结果表明,两种地表温度产品的相关系数为0.88,均方根偏差(RMSD)为2.1K;在两种地表温度差值图像的频率直方图上有69.6％的像元的值在±2K之内,37％的像元的值在±1K之内. 相似文献
11.
《湖北气象》2017,(2)
使用2015年7月—2016年6月FY-2G卫星逐小时总云量和云覆盖率两种产品,采取区域平均和距离平方反比方法将其分别插值到湖南省有云观测的34个气象站点,并对总云量产品进行分站点滑动回归订正,从而分析上述两种产品的总体一致率和不同实况云量条件下的一致率。结果表明:云覆盖率产品和经过订正的总云量产品在湖南省的总体一致率分别为74.4%和74.8%;云覆盖率产品在实况少云和满云的情况下其一致率较高,但在实况多云时一致率仅为22%;经订正的总云量产品在多云和满云时的一致率高于云覆盖率产品,在少云情况下由于订正误差导致其一致率降低,但可通过选择性订正的方式在一定程度上得以避免。在湖南省使用订正后的卫星总云量作为地面云观测的补充或替代更为合适。 相似文献
12.
Comparisons of cloud detection among four satellite sensors on severe haze days in eastern China 
下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 云在天气、气候和地球能量平衡中非常重要。雾霾地区不同卫星云探测精度如何的研究较少。本论文详细比较了中国东部地区2015–2016年冬季2次严重雾霾天气时,"A-Train"星群上四个遥感器的云探测。结果显示,在雾霾区域,MODIS/Aqua真彩色图和CALIOP/CALIPSO清楚地观测到气溶胶层时,AIRS/Aqua、CALIOP和CPR/CloudSat没有观测到云,而MODIS则观测到云顶高度接近地面的云,表明MODIS将气溶胶误判为云。更多雾霾天气个例结果显示,在雾霾区域,MODIS云量比AIRS云量高13%–49%,平均高36%. 相似文献
13.
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
14.
15.
开发AVHRR可见光通道反演陆地气溶胶光学厚度 (AOD) 的算法对于研究长时间序列AOD的变化有重要意义。AVHRR由于缺少2.1 μm通道而不能采用MODIS的暗背景算法,该文利用背景合成算法进行陆地AOD反演。背景合成算法是指假设一段时间内地表反射率变化不大且会出现相对清洁大气, 采用最小值合成即可得到地表反射率,再通过辐射传输模式6S制作的查算表查算得到AOD的反演结果。将此算法应用到2009年AVHRR中国部分陆地区域 (15°~45°N,75°~135°E) 得到AOD的时空分布,将反演结果与同期Aqua/MODIS的MOD04 AOD产品进行对比分析表明,华北和华东地区的反演效果较好,西北地区结果较差。以长江三角洲地区为例可知,AVHRR AOD产品与MODIS AOD产品以及AERONET观测的AOD相比相关系数基本在0.6以上,从时间变化规律来看,AVHRR AOD和MODIS AOD产品年变化趋势具有很好的一致性。该文为建立长时间序列AVHRR AOD数据集提供了一个较为可行的方法。 相似文献
16.
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
17.
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
18.
由NOAA卫星AVHRR短波通道1、2反射率反演地表反照率需要3个反演模式,分别是窄-宽波段反射率转换模式、大气顶双向反射模式、大气订正模式.基于模式和国家卫星气象中心接收处理的NOAA-18 AVHRR1B数据,处理了2006年1月至2010年12月的中国区域地表反照率,由于云的影响,15天合成技术用来形成周期为15天的地表反照率数据文件.2006年、2010年2年的处理结果与MODIS同类产品对比,RMS为0.028～0.074、相关系数为0.76～0.93,误差较大出现在冬季,原因是两者15天合成方法不同;5年的日平均地表反照率与21个中国地面气象一级辐射站的观测测值作对比,结果是：RMS为0.053、相关系数为0.88.反演模式系统误差以及云和气溶胶影响是卫星反演地表反照率的主要误差来源. 相似文献
19.
NOAA/AVHRR与EOS/MODIS遥感产品NDVI序列的对比及其校正 总被引：2，自引：1，他引：2
利用Terra、Aqua两颗卫星的MODIS资料、NOAA-16和17的AVHRR资料,通过对太阳和卫星天顶角及方位角等引起的大气效应订正、大气气溶胶等粒子的散射订正以及NOAA系列卫星信号的衰减订正,得到以上四颗卫星一系列的NDVI产品;对比分析了上午星Terra和NOAA-17,下午星Aqua和NOAA-16两组不同卫星传感器NDVI的差异及其与光谱响应函数的关系。结果表明,Terra和Aqua卫星NDVI随卫星观测角度的不同差异较大,平均NDVI是一种更适合的MODIS/NDVI产品算法,它代表了观测角为±30°之间的NDVI值的分布,在大气和角度的订正基础上,本研究采用了三阶多项式再次订正了观测角引起的NDVI变化;NOAA-16和17所获得的NDVI值较MODIS得到的NDVI值小很多,以MODIS的NDVI产品为标准,应用光谱响应函数将NOAA系列NDVI进行归一化处理,所得的结果基本与MODIS所得的NDVI相当;该方法基本能实现NDVI产品序列的延伸,其资料序列有时空可比性。 相似文献
20.
中国地区MODIS气溶胶产品的验证及反演误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《高原气象》2016,(3)
利用中国地区AERONET(AErosol RObotic NETwork)地基观测资料对Terra/Aqua MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)气溶胶产品精度进行验证,提供资料可靠性分析,并分析了各地区MODIS反演气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)的误差来源,为进一步改进算法提供依据。结果表明:(1)香河、兴隆、榆林、寿县、合肥、香港和台湾等站点MODIS AOD的质量较好。对大多数站点,Terra和Aqua MODIS AOD质量差别不大,除个别站点Terra略优于Aqua。(2)选取香河、太湖、SACOL、北京、兴隆和台湾成功大学站进行详细分析。香河站Terra和Aqua MODIS AOD质量均较好,相关系数分别为0.96和0.97,且落在期望误差内的百分数分别为72%和65%。太湖和北京站MODIS AOD存在统一高估现象,可以通过拟合直线的截距对其进行汀正,得到较接近真实值的AOD。SACOL,Terra和AquaMODISAOD与AERONETAOD的相关系数分别为0.66和0 77,且存在一定的高估。同时验证SACOL MODIS Deep Blue AOD,总体上其精度低于MODIS C005 AOD。兴隆和成功大学站反演误差均小于期望误差,数据质量较好。(3)误差分析表明香河和SACOL站的MODIS反演误差主要来自地表反射率关系的不合适;太湖和北京站的反演误差可能是由于地表和气溶胶模型两方面的共同作用导致的。个别站点随着云量增大,MODIS反演结果对AOD的高估也越大。 相似文献