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为提高地基反演大气可降水量中加权平均温度的计算精度和效率,以香港市域为例,根据2017年香港无线电探空资料,设计了一种以地面气压为基础的大气加权平均温度模型,并通过2014—2016年探空数据对该模型进行验证,分析表明该模型与探空数据得到的加权平均温度有良好的一致性,具有较高的精度。基于气压回归模型和气温回归模型对2017年7月香港地区进行地基反演大气可降水量,验证新建模型的水汽反演精度。结果表明,该模型能很好的满足地基反演大气可降水量的精度要求,相比于气温回归模型反演精度有了较好的提升。 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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基于观测约束的地基犌犘犁三维水汽层析技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
全球定位系统(GPS)卫星信号穿过大气层时发生的偏折和延迟,可以用来反演信号传播路径上的大气水汽总量。为获取区域高精度的大气水汽三维分布,借助分布密集的地基GPS观测网及其斜路径水汽观测,建立新的观测约束层析模型,提出以高斯函数为水平约束,区域逐月多年探空观测为垂直约束,即以平均量为先验值,以标准偏差为权重矩阵的新方法;并在层析算法中引入地面观测,以提高整体尤其是低层反演精度。三维水汽层析网格模型基于长江中游鄂东区域的22站地基GPS加密网搭建,实时解算系统可逐时输出三维水汽产品。三维湿折射度和水汽密度可以分别由斜路径的湿延迟总量和水汽总量观测反演获得。以2010年开展的汛期联合加密探空观测为参照,对三维层析的总体反演精度、低层反演精度、层析区域中心与边缘反演精度进行了对比和分析。结果显示:整体样本检验三维水汽密度平均偏差为-0.63 g/m~3,标准偏差为1.22 g/m~3,与探空相关系数为0.98;水汽密度与探空资料的相关比湿折射度与探空资料的相关好;对于不同层析区域,中心区域观测元数量较为丰富,使得位于中心的层析精度好于整体和边缘;加入低层观测的层析结果与探空的相关比未加低层观测时的好,低层观测的加入提高了层析与探空的相关,减小了低层层析标准差、区域中心和2 km以上层析的均差,有效提高了反演精度;低层观测的加入对整体标准差的影响,可能与加剧观测方程中长度矩阵元素间的量级差异有关。 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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选取大气可降水量的地基GPS水汽遥感法,探空反演法以及经验公式计算法,以贵州西部的威宁作为研究个例,对比分析3种方法在乌蒙山区对大气可降水量反演的异同。以探空反演结果作为基准值,得出地基GPS遥感水汽值和经验公式计算值较基准值偏大,3个方法的反演值之间具有很好的相关性,地基GPS遥感水汽值与探空反演值之间的相关性最好,平均绝对误差值最小,为3.5 mm,均方根误差为4.14 mm。在乌蒙山区,对流层加权平均温度(Tm)的本地经验公式与探空计算值之间的平均误差为1.1 K,本地Tm公式对大气可降水量反演的结果影响较小。有降水事件发生及昆明准静止锋常驻的11月至次年4月,GPS水汽反演精度较高,平均绝对误差仅为1 mm。5—10月,经验计算方法的计算精度较高,平均绝对误差为0.74 mm。 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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地基GPS不同水汽反演方法的误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用湖北宜昌2007年观测的GPS对流层天顶延迟数据,对采用不同水汽反演方法计算的对流层可降水量PW的正确度和精密度进行对比分析。结果显示：不同天顶干延迟计算模型对GPSPW的精密度影响不大,但对其正确度有明显的影响,与探空PW相比,Hopfield模型计算的GPs册的平均偏差最小,Saastamoinen模型的平均偏差次之,而Black模型的平均偏差最大;大气加权平均温度对GPS PW的正确度有重要影响,对其进行本地化订正可以明显减小GPS PW与探空尸形的偏差,但对GPSPW的精密度影响不大;GPS PW与探空PW的相关性受大气水汽含量的影响,当大气水汽含量较低（PW≤65mm）时,两者的相关系数可达0．92,两者的平均偏差为3．8mm,偏差的均方差为6．4mm,而当大气水汽含量较大时,GPS PW与探空PW的偏差会增大,两者的相关系数会变小,这可能与GPS水汽反演方法有关;GPS PW比探空PW偏小,这可能是由两种探测方法的不同所造成的系统偏差。 相似文献
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大气温湿度廓线是大气重要参数,在数值天气预报及天气预警中具有重要的应用价值。为获得高精度的大气温度与水汽混合比廓线数据,研究了基于Metop-A/IASI红外高光谱资料的大气温度与水汽混合比廓线变分反演方法。利用IASI高光谱传感器温度和水汽探测通道资料,结合CRTM模式和WRF模式预报技术,使用一维变分方法,研究了卫星资料质量控制、背景误差协方差本地化、观测误差协方差计算等方法,构建了大气温度及水汽混合比廓线变分反演系统,并在北京、青岛、沈阳3个地区开展了反演试验。以探空为标准的反演结果对比显示,使用WRF模式预报值作为背景场,温度的平均误差绝对值小于0.6 K,均方根误差为0.89 K;水汽混合比的平均误差绝对值小于0.021 g/kg,均方根误差为0.02 g/kg。试验结果表明:基于一维变分方法,可以利用Metop-A/IASI红外高光谱资料进行大气温度与水汽混合比廓线高精度探测。 相似文献
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杜言霞 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2019,13(2):115-122
基于福建省闽南地区6个GPS/MET站点的观测资料,利用从IGS下载的精密星历数据,通过GAMIT软件计算出对流层湿延迟(Zenith Wet Delay,ZWD);利用厦门2016年的实际气象资料统计拟合出加权平均温度模型,得到加权平均温度,从而反演出大气可降水量(PWV),并与由探空资料反演的PWV相比较,由GAMIT软件系统反演出大气可降水量结果能够达到实际业务需求的精度。 相似文献
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利用香港Kings Park探空站(站号45004)2003—2009年探空资料回归了大气加权平均温度Tm、地面温度Ts、气压es和水汽压Ps的线性公式.通过比较分析发现Tm Ts单因素回归结果和Tm Ts、es、Ps多因素回归结果没有显著差异,但基于本地化探空数据的回归公式精度比Bevis公式高;增加样本数回归分析并不能显著提高公式精度,采用最近一月探空数据回归公式即可很好地由Ts拟合下年Tm,拟合均方根误差(F RMS)为1946 K;用2003年数据回归出的经验公式Tm=11329+05 863Ts去拟合2004—2009年的数据,拟合均方根误差〖JP2〗基本没有差异,因此某地Tm Ts经验公式一次回归可长期使用．通过对全国83个国际交换站2009年探空数据回归得出我国大陆地区最新Tm Ts经验公式为Tm=〖JP〗53244+0783Ts,该一般公式拟合均方根误差与本站数据回归剩余均方根误差(RRMS)相当,可代替本地公式广泛使用． 相似文献
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利用青藏高原地区COSMIC掩星资料反演的大气湿廓线Wet Prf数据和8个站点的探空数据,分析了COSMIC反演大气廓线和可降水量与探空观测的偏差,并考查了偏差随高度的变化特征。结果显示:(1)COSMIC反演的温度、压强和水汽压廓线与探空观测具有很好的正相关;与探空观测相比,COSMIC的温度、压强和水汽压的偏差为-0.2℃、1.7 h Pa和0 h Pa,均方差为1.8℃、1.6 h Pa和0.4 h Pa;COSMIC反演大气廓线与探空观测的偏差基本上在大气低层较大,然后随高度增加而减小。(2)COSMIC反演的可降水量与探空观测正相关较好;COSMIC反演的可降水量低于探空观测,两者的偏差为-5.0 mm,均方差为5.7 mm;两者的负偏差在大气低层最明显。(3)探空观测在近地层的不稳定性和COSMIC反演方法中背景模式在青藏高原地区描述大气状态的能力有限,是造成COSMIC反演大气廓线和探空观测的偏差在近地层较大的主要原因;COSMIC观测的折射率偏小导致其反演的可降水量偏低。 相似文献
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RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计采用“多通道并行测量技术”,性能稳定,反演精度高。应用该微波辐射计和常规L波段探空数据,比较了微波辐射计反演数据与探空测值的差异。结果表明：温度、水汽密度与常规探空资料比较有很好的线性相关性,对仪器维护后可以提高数据质量;相对湿度数据离散度较高。比较无降水时不同高度下微波辐射计反演数据的精度,温度在1 000 m以下低层平均误差和均方根误差较小;水汽密度的平均误差和均方根误差均为近地面较大,随高度而减小;相对湿度的平均误差和均方根误差都明显较大,温度和水汽密度的准确性高于相对湿度。降水时不同高度的温度、水汽密度和相对湿度的平均误差和均方根误差变化趋势均与无降水时相似,但是误差值明显偏大;降水时反演温度在2 000 m以下误差较小,水汽密度在3 000 m以下反演值较探空测值大,相对湿度在降水时的误差较大。 相似文献
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基于西安泾河国家气象站2021年微波辐射计、西安理工大学研制的大气温湿度廓线激光雷达等设备观测数据反演计算0～10 km 以下的温湿度，通过与探空资料的对比分别评估了微波辐射计和激光雷达的探测性能。结果表明，二者反演的温度均与探空数据具有较好的一致性，激光雷达反演的温度和探空温度的相关系数为0997，均方根误差在15～25 K之间，微波辐射计反演的温度和探空温度的相关系数为0973，均方根误差在15～50 K之间；在反演相对湿度方面激光雷达优于微波辐射计，激光雷达反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0964，均方根误差在5%～15%之间，微波辐射计反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0632，均方根误差在20%左右。 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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采用上海市气象局建立的北斗气象站的2014年观测数据和我国自主研发的精密导航数据处理软件PANDA (position and navigation data analysist) 实现了基于北斗数据的大气水汽总量 (precipitable water vapor,PWV) 反演,并将利用北斗卫星信号解算的大气水汽总量 (WBD) 结果与目前较为成熟的GPS卫星反演结果 (WGPS) 和无线电探空反演结果 (WRadio) 进行对比,研究表明:反演的WBD与WGPS的均方根误差均低于3.5 mm,反演的WBD与WRadio的均方根误差为3.6 mm,两种对比方式的相关系数均在0.95以上,反演方法以及地理位置的差异对于反演结果有一定影响;反演的WBD能够很好地反映出大气中水汽的变化特征,对于气象短时临近预报、气候分析有指示作用。 相似文献
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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2021年5—7月GPS卫星资料,采用精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)和双差网解两种算法进行了大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）反演,利用同址探空水汽资料,对比分析了PPP算法与双差网解法计算的PWV反演精度。结果表明,PPP算法和双差网解法反演出的PWV随时间变化的趋势基本一致。两种算法反演出的PWV结果合理,与探空PWV相比,采用PPP和双差网解两种算法反演的PWV相对偏差均小于2.4 mm、绝对偏差在4 mm以下,均方差约4 mm,与探空PWV相关系数均在0.87以上,均能较好地反映大气中水汽含量的变化情况,两种算法均具备较强的水汽反演能力,双差网解法反演的PWV在相关性、精度上略优于PPP算法。PPP算法可实现单站水汽高时间分辨率反演,对于获取台站高时效、高精度的大气水汽探测产品具备优势。 相似文献