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基于机载微波辐射计GVR,以北京探空资料作为训练数据,机载对空微波辐射传输方程作为前向算子,建立基于BP神经网络和Decker模型基础上的积分水汽含量和液态水路径反演算法。与GVR自带算法相比,新算法增加观测高度作为输入变量,考虑温度对云水相态的影响建立新的云模型,对历史探空资料进行补全,增加积分高度至30 km。利用数值模拟检验、外场观测试验和观测误差传递分析对两种算法反演的积分水汽含量反演误差进行验证,结果表明:新算法和自带算法模拟计算的反演值与探空计算值相关系数分别为0.9988、0.9929,自带算法反演值普遍低于探空计算值;新算法和GVR自带算法反演的积分水汽含量统计均方根绝对误差分别为0.05～1.30 mm、0.2～3.0 mm,相对误差分别为1%～10%、4%～65%,新算法在6 km以下计算的积分水汽含量相对误差最小值为1%,整层高度上约75%的相对误差低于5%,而自带算法仅有不到1%的相对误差低于5%;以2016年11月20日观测个例为例,GVR仪器观测误差经过新算法和自带算法反演公式传递后造成的误差在3000 m高度分别为0.05 mm和0.06 mm,随水汽探测... 相似文献
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基于机载对空微波辐射计GVR讨论应用BP神经网络算法反演液态水路径时大气背景资料对反演结果的影响，为合理选择训练样本获取更准确的液态水观测数据提供依据，同时有利于了解反演算法的探测适用范围。文章选择多个历史探空资料，按照历史资料时间序列长度、季节和区域进行分类，建立不同类样本集训练BP神经网络获取反演方程，选择样本检验集模拟计算每类反演方程的反演精度，通过反演精度对比分析大气背景资料差异在反演云中液态水时造成的影响。结果表明训练样本的大气背景时空差异影响反演结果，在一定时间范围内增加历史资料序列长度可以减小大气背景差异对反演误差的影响，但当时间序列长度到达一定程度时，增加历史样本量将不再是提高反演精度的一种有效措施。季节分类可以减小大气背景差异对反演误差的影响，但在实际应用中，资料分类带来样本容量减小，对一定时间序列长度的历史资料，按照季节进行分类并不能有效提高垂直累积液态水的反演精度。 相似文献
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利用兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL站)2009—2010年的地基微波辐射计亮温资料和榆中站探空资料,建立了应用于地基微波辐射计温度、相对湿度和水汽密度反演的径向基神经网络,并将反演结果与地基微波辐射计自带反演产品进行了对比,探究了径向基神经网络在地基微波辐射计气象要素反演算法本地化的应用效果。结果表明:径向基神经网络反演的温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差最大值分别为2.72 K、22.32%和0.73 g·m^-3,在所有高度层上径向基神经网络的反演结果均优于微波辐射计,反演产品对2—10 km、1—7 km、0—3 km的大气温度、相对湿度和水汽密度廓线的反演均有明显改善,径向基神经网络能够应用于地基微波辐射计气象要素的反演算法的本地化。 相似文献
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地基遥感大气水汽总量和云液态水总量的研究 总被引：9，自引：1，他引：9
介绍了地基微波辐射计遥感反演大气柱中的水汽总量和云液态水总量的辐射传输原理和反演方法。给出了实用的有气候代表性的北京地区4个季节的反演公式，并对反演公式进行了数值检验，分析了反演精度：春、夏、秋、冬4季水汽总量反演的相对标准偏差分别为3．1％、1．6％、2．2％和2．4％。用反演公式反演在香河探测的NASA微波辐射计资料发现：微波辐射计反演的水汽总量平均比探空测量值偏大O．21cm，二者的线性相关系数为0．988．均方根误差为0．16cm：云液态水总量除降水云天外．值均在0．1mm以下。 相似文献
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183.31 GHz微波辐射计在探测低含量水汽时具有优势,但也存在通道饱和问题,定量研究该问题对明确该类型仪器探测水汽能力和适用范围具有重要意义。基于天津市人工影响天气办公室增雨飞机运-12搭载的183.31 GHz微波辐射计GVR（G-band water Vapor Radiometer）,采用探空资料对该辐射计4个通道进行饱和问题研究,定量计算其饱和阈值及探测灵敏度,分析各通道水汽探测能力及适用范围。结果表明:机载微波辐射计4个通道水汽探测灵敏度及饱和阈值与观测高度有关,当水汽含量较低时,通道1（（183±1）GHz）观测高度越高灵敏度越高,通道3（（183±7）GHz）和通道4（（183±14）GHz）观测高度越高灵敏度越低,通道2（（183±3）GHz）灵敏度几乎不受观测高度影响,通道1和通道4观测高度越高积分水汽探测饱和阈值越小,观测高度越低饱和阈值越大,通道2和通道3饱和阈值几乎不受观测高度影响。晴空条件下选择水汽探测能力最强的单通道对积分水汽含量进行反演,当积分水汽含量处于0—1.3、1.3—4.0和4.0—9.8 mm时,分别选择通道1、通道2、通道3作为反演通道,不同观测高度的积分水汽含量反演均适用。云的发射作用使辐射计各通道亮温升高,亮温升高幅度与云液态水含量、云与观测高度的距离及云厚有关,云液态水含量越大,各通道水汽探测灵敏度及饱和阈值越小;云天条件下选择水汽探测能力最强的双通道对积分水汽含量进行反演,以液态水路径区间来选择合适的水汽探测通道,液态水含量越高,积分水汽可探测范围越小。要探测到0.1 mm的积分水汽含量变化,机载微波辐射计（GVR）在晴空条件下的水汽探测适用范围为0—9.8 mm,其探测能力在云天条件下减弱,水汽探测适用范围因云液态水含量不同而不同。 相似文献
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机载微波辐射计(G-band water Vapor Radiometer,GVR)在使用过程中发现存在无线电频率干扰信号(Radio-Frequency Interference,RFI),为准确使用数据,需对干扰信号进行识别和订正。在分析多种RFI识别方法在GVR数据中的适用性基础上,根据GVR探测及定标原理提出适用于GVR的RFI识别和订正方案。采用该方案对天津市2016年11月20日一次GVR亮温数据进行识别和订正,结果表明,该方法能较好的识别出各通道亮温数据中的RFI信号;RFI存在于多个通道中,时空分布无规律,具有随机性,为干扰源确定带来较大困难;RFI在亮温数据中除少数以孤立点形式存在,多数为连续干扰点,连续干扰点越多,订正效果越差,当连续干扰点较多时建议剔除该部分数据。RFI订正前后的反演结果对比分析表明,多数情况下,RFI的存在使得垂直累积水汽和垂直累积液态水含量值被高估,少数值被低估,单个通道做订正对反演结果的影响不同。 相似文献
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利用辽宁省阜新蒙古族自治县QFW-6000型地基微波辐射计和邻近探空资料,对微波辐射计反演精度进行评估,分析云中积分液态水含量、积分水汽含量与降水量的变化特征。结果表明：微波辐射计的反演参量与探空资料具有高相关性,反演的相对湿度基本大于探空测量的相对湿度,近地面与高层的误差在5%以内。基于云中积分液态水含量与降水量的统计分析发现,降水开始前存在明显跃增,云中积分液态水含量会快速增大到1 mm以上,随着降水的持续,云中积分液态水含量一直维持在2 mm以上,当降水结束,云中积分液态水含量迅速回落至0.2 mm以下。积分液态水和积分水汽含量为雨天>云天>晴天,积分水汽含量在不同天气下具有相似的垂直结构,均表现出随高度升高递减的变化趋势,水汽在高空的递减速率相对较慢,到近地层递减速率明显加快;云中积分液态水含量在云天和晴天的垂直分布结构相似,最大值分别为0.15 g·m-3和0.10 g·m-3,均位于1 km高度处;雨天云中积分液态水含量具有两个峰值区间,分别位于1.0 km和2.5 km高度处。云中积分液态水含量和积分水汽含量呈现白天高值而夜间及清晨低值的日变化特征,云底高度则呈相反的变化趋势。 相似文献
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《湖北气象》2016,(1)
单独利用云雷达反演液态含水量(LWC)廓线,由于降水粒子与冰相粒子的影响,反演结果误差较大。单独利用微波辐射计反演LWC廓线,由于无法得到云的垂直结构,结果也不理想。在云雷达联合微波辐射计反演暖云LWC廓线方法的基础上,根据回波强度区分云滴粒子与降水粒子,根据温度区分云滴粒子与冰相粒子,建立粒子分布模型,提出了利用云雷达回波强度数据与微波辐射计液态水路径数据(LWP)联合反演混合性降水层云LWC廓线的算法,基于2014年6月6日与7日两次混合性层云降水个例,联合反演LWC廓线,分析了该联合反演算法的稳定性和合理性,结论如下:(1)与直接用单一Z-LWC经验关系的方法相比,根据联合反演算法,剔除回波强度中的冰相粒子信息,区分云滴粒子和降水粒子,并采用不同Z-LWC经验关系的方法更加合理。(2)影响联合反演算法的7个参数(非降水粒子Z-LWC经验关系的系数a_1与b_1等)中,降水粒子Z-LWC经验关系系数a_2与b_2的改变对联合反演算法结果影响稍大,偏差在20%~30%左右,而其他参数的改变对结果的影响很小,偏差小于5%,联合反演算法的稳定性较好。(3)联合反演得到的LWC廓线与微波辐射计输出的LWC廓线相比,廓线分布更为合理。 相似文献
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利用地基微波辐射计资料反演0-10km大气温湿廓线试验研究 总被引：3，自引：0，他引：3
实测与模拟的微波辐射计亮温存在偏差,导致基于BP神经网络模型的大气温湿廓线反演精度的降低。研究了一种基于资料订正后的BP神经网络反演大气温湿廓线的方法。首先,基于2014年6月南京江宁探空资料,利用MonoRTM模式,模拟中心频率在22.2GHz~58.8GHz范围内22通道亮温;对比模拟和实测南京站微波辐射计资料,建立实测微波辐射计资料订正模型。然后,以南京地区2011-2013年探空资料为输入,模拟22通道亮温数据,并基于模拟的22通道亮温数据和当地探空资料,利用BP神经网络算法,建立大气温度、水汽密度、相对湿度廓线反演模型。最后,利用构建的订正模型,对2014年7月试验获取的微波辐射计资料进行订正,并将订正后的微波辐射计资料输入BP神经网络反演模型,反演0-10km高度58层的大气温度、水汽密度和相对湿度,对比实际探空资料以及微波辐射计二级产品,评估分析反演效果。实验结果表明：所建的反演模型提高了大气温湿廓线反演精度,大气温度、水汽密度和相对湿度均方根误差范围分别为1.0~2.0K、0.20 ~1.93g/m3和2.5%~18.6%。 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
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郑飒飒 《高原山地气象研究》2020,40(2):83-88
利用2016年12月1日～2017年11月30日,地基微波辐射计、L波段探空资料和地面常规气象资料,对四川盆地的水汽和云液态水进行了初步分析。结果表明:(1)探空与微波辐射计反演的水汽含量差值为0.558cm,相关系数为0.787,且通过了α=0.01显著性检验,微波辐射计反演的水汽含量是可信的。(2)基于地基微波辐射计分析四川盆地水汽和云液态水含量的变化特征,可以得出,夏季水汽含量最多,秋季云液态水含量最多;最大值出现在夜晚,最小值出现在白天,夜晚值大于白天。水汽含量和云液态水含量最大值和最小值时间间隔秋季最长(均为16小时),冬季最短(分别为9小时、10小时);水汽含量日较差在秋季最大(1.096cm),冬季最小(0.489cm),云液态水含量日较差在夏季最大(0.908mm),冬季最小(0.311mm)。水汽含量与降水、温度的月变化特征为显著性正相关,相关系数分别为0.842和0.915;与温度日变化特征在春、秋季的11:00～次日01:00为显著性正相关,白天相关性大于夜晚,在夏季01:00～13:00为显著性负相关,日出前相关性最高。(3)水汽和云液态水含量在降水过程开始前1～2h有明显的波动上升,降水结束后,水汽和云液态水含量迅速减少,水汽和云液态水的变化特征对降水天气的预报具有指示意义。 相似文献
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利用南阳站微波辐射计反演产品数据,结合L波段探空、多普勒天气雷达和地面雨量等资料,分析了2017年6月4—5日南阳地区一次降水过程中水汽与液态水变化特征,并对2017年6—8月不同降水条件下该地区的水汽与液态水总含量进行了统计。结果表明:微波辐射计反演的产品数据较准确,可靠性较强,可应用于日常业务工作和科研中。降水开始前,水汽总含量与液态水总含量明显增加,随着降水减弱结束,水汽总含量与液态水总含量减少。利用这一现象,可以将水汽和液态水的变化作为选择人工影响天气作业最佳时机的辅助判别条件。对比同时刻、同位置的雷达和微波辐射计资料发现,水汽总含量和液态水总含量跃增时对应较强雷达回波。水汽总含量达到5 cm、液态水总含量达到1 mm,可以作为判断南阳地区夏季降水开始的参考值。 相似文献
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利用湖北咸宁站2008年6月1日—2012年8月1日地基微波辐射计观测数据反演的相对湿度、大气液态水含量、大气水汽总量、大气层结曲线,对比分析了短时暴雨与一般降水过程发生前微波辐射计观测资料反映的特征,研究微波辐射计观测资料在短时暴雨潜势预报中的应用。结果表明:当大气液态水含量从1 mm左右急增至约20 mm、大气水汽总量从60~70 mm急增到90 mm以上之后,如果0~6 km整层相对湿度均接近饱和或达到饱和状态,且在800~950 hPa附近存在逆温层,最大K指数超过35℃,最大TT指数 (Thei-Tornqvist指数) 达到或超过40℃,那么未来3 h或6 h内发生短时暴雨的几率大。 相似文献
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传统计算大气总水汽量是利用改进的Langley方法,通过准确测定传感器的光谱响应函数结合辐射传输方程模拟大气中水汽透射比并反演总水汽量。而本文提出了一种根据天空辐射计940 nm通道的太阳直接辐射资料反演晴空条件下大气柱总水汽量的算法,该算法直接根据天空辐射计的观测数据估算了描述大气中水汽透射比的参数(a和b),而不依赖于光谱响应函数的精确测量;反演得到的a和b值包含了观测站温度、气压和湿度垂直廓线的季节变化等信息,不受模式模拟误差的影响。利用2009年3-8月兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)天空辐射计资料,用该算法获得了观测时期内大气总水汽量,然后利用同期探空资料反演的水汽量验证天空辐射计反演和微波辐射仪观测的水汽量。结果表明,这两种方法得到的水汽总量都是可靠的。天空辐射计与微波辐射仪、CE318型太阳光度计的反演水汽量表现出较好的一致性,拟合斜率值分别为1.03和1.64,相关系数均0.95,相对误差在2.1%~11.3%范围内。该算法可广泛应用于东亚地区天空辐射计网(SKYNET)对总水汽量的反演。 相似文献
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微波辐射计能够获取分钟级别的大气温湿廓线,可以弥补气象探空在时间分辨率上的不足。本文利用青藏高原东侧甘孜站2017年8—10月并址观测的微波辐射计和探空资料,对微波辐射计反演大气廓线的精度进行分析,并利用这些廓线探讨甘孜大气热力和云水变化特征。分析结果显示,总体上微波辐射计反演参量与探空观测之间具有高相关系数,微波辐射计反演的温度、相对湿度和水汽密度与探空观测的偏差分别为1.3℃、-2%和0.71 g·m~(-3),相应的均方差分别为2.9℃、20%和1.08 g·m~(-3),非强降水对微波辐射计观测质量的影响较小。微波辐射计与探空的温度偏差在多数高度层上小于2℃,能够达到气象业务的偏差要求。非雨天时微波辐射计与探空的相对湿度偏差在多数高度层上约为10%,雨天时相对湿度偏差在3.5 km以下小于5%。基于甘孜微波辐射计资料的统计分析发现,甘孜大气具有白天干热、夜间湿冷的日变化特征,云液态水含量白天较小、夜间较大,而且白天低层云发展较弱、云底较高,夜间低层云发展较强、云底较低。云液态水含量在云天和雨天具有相似的垂直结构,云液态水含量随高度增加先快速增大,然后在一定高度内波动变化,之后又快速变小,能够较好地指示入云和出云的特征。此外,云天低层云的云体主要处在0.1—2.5 km高度,而雨天低层云的云体分布高度范围更大为0—3.5 km高度。这些分析结果表明,微波辐射计反演大气廓线在甘孜具有可用性,能为定量研究云特征提供科学数据。 相似文献
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地基微波辐射计对乌鲁木齐暴雨天气过程的观测分析 总被引：1，自引：0，他引：1
MP-3000A是一种新型大气探测仪器,可以连续得到从地面到10km高度上高分辨率的温度、相对湿度、水汽廓线以及液态水廓线。通过选取2011年5月1日的微波辐射计观测数据,分析在降水发生前后的水汽密度和液态水含量的变化,发现大气降水与水汽密度和液态水含量有很紧密的联系。大气中的可降水量一般会维持在25mm,当大气中的可降水量值超过50mm,液态水含量值开始增加的时候,发生降水的可能性增大;降水过后,液态水含量若是没有回落到0.0mm以内,在未来的2～3h内还是会发生降水,因此研究微波辐射计探测的大气水汽密度和液态水含量,将有助于提高短时、临近预报的准确度。 相似文献
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《湖北气象》2016,(3)
应用微波辐射计反演的地面至10 km高度共58层的相对湿度、水汽密度和云液态水的垂直廓线,以及大气水汽总量、云液态水总量和云底高度数据,再结合小时雨量资料对武汉站不同强度降水进行统计分析,按照降水初始时刻的雨强将武汉站降水分为三类:小时降水量大于等于5 mm的强降水、小时降水量在1~5 mm的中等强度降水和小时降水量在0.1~1 mm的弱降水,统计结果表明:三类降水开始前,大气和近地面湿度均有显著增加;2 km以下有水汽和云液态水的增量中心,且水汽增量中心比云液态水增量中心提前0.5~1 h;降水开始前1.5~1 h,水汽和云液态水的增长速度从缓慢增加突变为迅速增加。强降水开始前7 h最大湿度达到饱和、云底高度下降;低层水汽含量增幅最大,云液态水总量显著高于另两类降水。弱降水开始前,大气与近地面湿度、水汽和云液态水的增加都出现得更早、更稳定,增量中心强度小、位置高,但大值区从降水开始时刻维持到降水开始后5 h,这决定降水能够持续较长时间。 相似文献
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大气可降水量在研究大气辐射和吸收,以及全球的热量输送,尤其是暴雨的预报预测等方面都发挥着重要作用。应用2015年章丘站GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量数据,比较了三者之间的偏差特征。结果表明：GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量变化趋势一致,但也存在明显的系统偏差,量值从大到小分别是GPS/MET、微波辐射计、L波段探空。三者之间的偏差在春夏秋冬四季的差值都较为稳定;GPS/MET比微波辐射计偏大4.5 mm左右,不会因为季节的改变而明显地增大或减小。但标准差最大是夏季,其次是秋季,冬季最小。由于12：00 UTC水汽含量大于00：00 UTC,造成3种探测手段反演的大气可降水量在12：00 UTC的标准差几乎总是大于00：00 UTC,而相对偏差小于等于00：00 UTC。 相似文献