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以FY-3可见光与红外辐射计（VIRR）为主要数据,利用FY3\VIRR 1、6、10通道数据,以指数法和光谱阈值相结合的多光谱积雪监测算法对2013年阿勒泰地区卫星数据进行积雪监测处理。处理结果与MODIS积雪监测业务产品对比分析得出：利用FY3\VIRR可以实现对研究区的积雪遥感监测,监测结果与现有MODIS积雪监测业务产品较一致,具有可比性。 相似文献
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《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2016,(3)
以FY-3可见光与红外辐射计(VIRR)为主要数据,利用FY3\VIRR 1、6、10通道数据,以指数法和光谱阈值相结合的多光谱积雪监测算法对2013年阿勒泰地区卫星数据进行积雪监测处理。处理结果与MODIS积雪监测业务产品对比分析得出:利用FY3\VIRR可以实现对研究区的积雪遥感监测,监测结果与现有MODIS积雪监测业务产品较一致,具有可比性。 相似文献
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该文介绍了卫星观测海表温度 (SST) 算法的发展历程,给出了所用SST算法的回归模型,并在FY-3B/VIRR业务SST算法的基础上进行了改进。基于NOAA-19/AVHRR匹配数据集,进行多算法建模分析及精度评估,白天最优算法为非线性SST (NL) 算法,夜间最优算法为三通道SST (TC) 算法,最优算法的确定与NESDIS/STAR一致。建立2012年8月—2013年3月FY-3B/VIRR匹配数据集,并在此基础上进行多算法回归建模及精度评估,白天和夜间的最优均为NL算法,分析发现夜间TC算法采用匹配数据集版本2(MDB_V2) 时,3.7 μm通道存在类似百叶窗的条带现象。以2012年10—12月FY-3B/VIRR匹配数据集计算回归系数,以2013年1—3月独立样本进行精度评估,与浮标SST相比,NL算法白天和夜间的均方根误差分别为0.41℃和0.43℃。与日平均最优插值海温 (OISST) 相比,NL算法白天和夜间的均方根误差分别为1.45℃和1.5℃; 选择与OISST偏差在2℃以内的样本,NL算法白天和夜间均方根误差分别为0.82℃和0.84℃。 相似文献
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利用非线性算法实现了FY-3A/VIRR数据的海洋表面温度SST产品的反演.对2010年的全球船舶站观测数据和FY-3A/VIRR数据建立匹配数据集,选择单月的匹配数据采用多元回归模型计算得到了适用于FY-3A/VIRR数据的非线性海表温度反演算法NLSST的系数,能够实现FY-3A/VIRR数据的高精度SST产品反演.并利用独立于反演算法的双月匹配数据采用最小绝对偏差方法通过线性模型对SST算法的精度进行检验,结果显示白天和夜间的偏差分别为0.05℃和-0.05℃,绝对偏差在0.50℃以下,标准偏差在0.65℃以下.通过文中实现的算法反演了VIRR数据的SST产品,并和MODIS的官方产品进行比较,结果显示两种SST产品具有很高的一致性. 相似文献
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FY-3卫星上搭载的紫外臭氧总量探测仪(Total Ozone Unit,TOU)是我国首台自主研制的用于全球臭氧总量监测的仪器,自2008年5月至今已有3台仪器搭载在气象卫星(FY-3A/FY-3B/FY-3C)上成功发射并在轨运行。TOU利用紫外波段进行臭氧总量反演,以获得全球臭氧的分布及其变化。2013年,针对我国灰霾、沙尘等气溶胶污染事件频发的环境问题,TOU紫外探测数据被成功用于吸收性气溶胶指数(AAI)的反演,之后TOU被用于我国吸收性气溶胶污染事件的监测,为沙尘、灰霾等的预报提供监测数据。对TOU的数据和产品的质量和应用进行了介绍,包括L1B数据、臭氧总量产品及AAI指数。在此基础上,根据现有仪器的不足,对后续仪器的发展方向进行了阐述。 相似文献
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FY-3B卫星VIRR仪器的向外长波辐射(outgoing long-wave radiation,OLR)产品处理采用与NOAA/AVHRR相同的算法模型,即用窗区通道亮温-通量等效亮度温度的回归关系式计算OLR,但两星的OLR业务产品与目前国际质量最好的云和地球辐射能量系统(cloud and earth’s radiant energy system,CERES)仪器观测OLR产品相比,存在约10 W·m~(-2)的系统负偏差。FY-3B的原因在于OLR反演模式建立过程中红外辐射传输计算软件的精度不够。鉴于此,本文采用美国21世纪开发的逐线辐射传输模型计算软件(LBLRTM),模拟计算了全球2521条大气廓线的大气顶辐射率光谱,在此基础上计算了每条廓线的OLR和FY-3B/VIRR窗区通道亮温,应用最小二乘法统计回归模拟数据,重新建立了由FY-3B/VIRR窗区通道亮温计算OLR的回归关系式及系数。模式应用于FY-3BL1级数据,处理2016年1,3,7和10月的FY-3B逐日全球OLR资料,该资料与AQUA-TERRA卫星的CERES仪器OLR观测产品相比,得到日平均OLR:RMSE=9~15 W·m~(-2),R=0.9834,Bias=-0.3W·m~(-2);月平均OLR:RMSE=4~7W·m~(-2),R=0.9915,Bias=-0.3W·m~(-2),表明改进的模式能处理出无系统偏差的、精度基本与CERES观测相当的OLR产品,尽管单通道反演算法有着固有的模式回归误差。 相似文献
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选取简单云状和复杂云状作为分析对象,利用Terra/MODIS云相态产品对FY-3A/VIRR云相态产品的识别结果进行检验。对比分析采用一致性比较、差异图显示以及两种产品识别结果叠加显示等方法。结果表明:(1)简单云状条件下,FY-3A/VIRR云相态产品与Terra/MODIS云相态识别结果具有较好的一致性,一致性接近85%;复杂云状条件下,由于Terra/MODIS云相态识别结果中存在较多的不确定类别使两种数据识别结果的一致性下降。(2)FY-3A/VIRR和Terra/MODIS产品的不一致点主要分布在云边缘或不同云相态交界处。(3)FY-3A/VIRR和Terra/MODIS的云相态产品产生差异的原因主要来自反演算法以及产品相态分类的不同。 相似文献
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北京地区沙尘天气监测预报预警业务系统 总被引：3，自引：1，他引：3
在北京地区沙尘天气发生、发展的天气学分析研究和沙尘数值模式预报研究以及卫星遥感监测沙尘等方法的应用基础上 ,对相关的研究成果进行应用开发、集成 ,形成一套完整的业务系统。该系统由沙尘天气历史数据库、沙尘天气动态监测、沙尘天气概念模型、沙尘数值预报和沙尘天气预警 5个子模块组成。在近两年的北京市沙尘天气预报服务中 ,本系统得到充分的应用 ,提高了沙尘天气预报服务的效率 ,在实际业务中发挥了重要作用 ,可应用于气象业务部门及相关部门。 相似文献
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采用FY-3A/VIRR数据,利用Becker局地分裂窗改进算法反演得到逐日陆表温度 (LST), 对2009年一次高温天气过程进行动态监测, 并分析不同下垫面的热环境变化。结果显示:此过程中可见光红外扫描辐射计 (VIRR) 陆表温度产品在敦煌辐射校正场地两次验证的误差为-0.17 K和1.77 K,与同时间过境的MODIS产品均方根误差为2.64 K,直方图对比陆表温度的频数分布基本一致;对高温天气过程监测发现,此次出现以华北的石家庄、郑州、北京等地和西北地区东部的西安等地为中心的两个陆表温度高值区, 部分地区达到了320.2 K以上;城市剖面资料证实城市热岛现象存在,并发现工矿用地的热岛效应不容忽视,主要是大面积的工矿用地周围植被破坏严重,地表增温更为显著。 相似文献
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为探究风云3卫星数据在重庆地区干旱监测中的适用性,以温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)为监测指标,利用Aqua/MODIS数据为对比数据,对重庆地区2015年夏季(7～9月)旱情进行监测分析。结果显示,重庆夏季主要受轻旱和中旱的影响,旱情较严重的区域主要集中在西部地区。从7月开始,受旱情影响的范围在逐渐加大,旱情程度也在不断加深。结合高程数据(Digital Elevation Model,DEM)和MODIS土地覆盖类型产品数据,将重庆地区划分为低海拔混交林、中海拔混交林、低海拔小起伏山地作物、低海拔中起伏山地作物四类讨论不同地貌类型受旱情的影响。作物类受旱情影响的面积百分比较混交林类大,低海拔相较于中海拔地区受干旱影响的面积百分比更大。为验证基于TVDI的干旱监测结果的准确性,利用重庆市170个地面站点实测的土壤墒情数据为验证数据,通过相关性分析可知,FY3A/VIRR数据与Aqua/MODIS数据不论是在整体相关性还是按不同地表类型分类后与土壤墒情数据间的相关性都较好,且相关系数在0.1水平(双侧)显著相关,说明利用TVDI能较好的反映出重庆地区土壤中的水分含量情况。但两类数据的相关性又存在一定的差异,整体上,Aqua/MODIS数据与土壤墒情之间的相关性要高于FY3A/VIRR数据;分类后,FY3A/VIRR数据与土壤墒情之间的相关性要高于Aqua/MODIS数据。 相似文献
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该文利用GMS 5原始数据、GMS 5展宽数据、FY-2A展宽数据和FY-2B展宽数据, 采用伪彩色增强和灰度直方图分析方法, 分别对这4种数据的红外、水汽、可见光通道图像进行了针对杂散光的对比分析以及对杂散信号来源分析。分析表明这三颗静止气象卫星的图像中都存在一定的杂散信号。该文提出了解决杂散光问题主要依靠优化辐射计光路设计; 地面系统在实时处理、展宽图像时采取简单剔除处理, 可以减小或消除图像冷空间区域的杂散信号, 但是去掉地球圆盘图像内部的杂散信号将非常困难。 相似文献
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基于风云三号气象卫星微波亮温资料反演东北地区土壤湿度及其对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤湿度在陆面过程中发挥着重要作用,是联系陆地水循环和能量循环的纽带和关键环节。遥感技术可以实时地对土壤湿度进行长期、大区域动态监测,已成为监测土壤湿度的有效手段。本文基于风云三号气象卫星（FY3B）微波亮温资料,利用基于微波能量辐射传输方程的陆面参数反演模型（LPRM）反演了中国东北地区的土壤湿度（FY3BLPRM）。把反演获得的FY3BLRPM土壤湿度与中国气象局农业气象站土壤湿度观测资料、NCEP和ERA-Interim土壤湿度再分析资料、欧洲空间局多卫星融合ECV（Essential Climate Variable）土壤湿度产品和国家卫星气象中心FY3B官方土壤湿度产品（FY3Boffical）进行了对比分析。结果表明:（1）本文反演的FY3B土壤湿度与农业气象站观测资料有较高的一致性;卫星土壤湿度整体上呈现自西向东逐渐增加的空间变化,与农业气象站观测资料较为一致;在季节变化上,两者高度相关,在大部分地区的相关系数都达到0.7以上。（2）在大兴安岭和东北三省东部等地表相对湿润的地区,FY3BLPRM土壤湿度与NCEP、ERA-Interim和FY3Boffical土壤湿度呈现较强的负相关;再分析资料和FY3Boffical土壤湿度均无法反映该地区土壤干湿状况的季节性变化,甚至与观测资料呈反位相变化特征。FY3BLPRM土壤湿度与欧洲空间局研发的多卫星融合ECV土壤湿度产品在绝大多数地区有较好的一致性。本文基于风云三号极轨气象卫星微波亮温反演的土壤湿度资料,可用于干旱监测、数值同化与天气预报、水文水资源等领域。 相似文献
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FY-2E云导风的算法改进及其在GRAPES中的同化应用研究 总被引：5，自引：4，他引：1
2014年国家卫星气象中心全面改进了风云二号卫星云导风产品算法,为评估算法改进后FY-2E云导风资料对我国GRAPES数值模式同化和预报的影响,根据国家卫星气象中心提供的2013年8月算法改进前后的FY-2E红外通道云导风资料,对比分析了两者的观测分布及偏差特征,并利用GRAPES全球模式进行了一个月的连续试验。结果表明,改进算法后的FY-2E红外通道云导风观测数量明显增加,观测误差在600~200 hPa有所减小,风的平均偏差在高层减少,更满足正态分布;连续试验结果表明北半球和东亚地区风场在300~150 hPa分析中改进显著,风的平均偏差和均方根误差明显减少;预报结果显示500 hPa高度场预报距平相关系数略提高,均方根误差略减小;说明改进算法后的FY-2E红外通道云导风对GRAPES数值模式同化和预报均有一定改善。 相似文献
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采用1980-2011年气象台站地面气象要素观测资料、高空探空资料,时间和空间加密气象观测站资料,以及中国气象档案馆原始天气图表等资料,基于沙尘气溶胶浓度（PM10）潜势源地贡献函数PSCF（Potential source contribution function）的沙尘系统追踪方法,发展空气质量气象条件PLAM（……）指数对沙尘天气过程的路径跟踪,给出1980-2011年东北亚沙尘天气过程特征分布;采用Spline趋势分析,讨论沙尘天气系统强度的年变化特征。结果表明：基于气溶胶浓度PSCF函数和气象条件PLAM指数追踪得出,中国和东亚地区沙尘天气过程年际强度变化并非单调减弱,具有历史持续性与转折突变性并存的波状变化趋势,出现准10 a的高低频活动特征。 相似文献
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为了研究同化风云三号B星(FY-3B)和C星(FY-3C)的微波湿度计(MWHS及MWHS-2)观测资料在四川暴雨数值预报中的影响,本文基于Weather Research and Forecasting Model(WRF)及其三维变分同化系统Weather Research Forecast Variatinal Data Assimilation System(WRFDA),实现了对MWHS/FY-3B和MWHS-2/FY-3C观测资料的直接同化。针对2018年7月的一次四川盆地区域性暴雨过程的同化试验结果表明:同化风云三号系列卫星的微波湿度计观测资料对试验开始时刻均有改善,对相对湿度和矢量风场等物理量场有一定的正向调整作用,尤其是同化MWHS-2/FY-3C资料对风场的调整较为明显。同化试验对龙门山北部降水有较明显的改善作用,改善了降水的分布与落区,其中同化MWHS/FY-3B对盆地中部到东北部的降水量级的预报更接近实况,雨区更为连续。同化试验证明了同化风云三号系列卫星的微波湿度计观测资料对于四川盆地暴雨数值预报有一定的业务应用价值。 相似文献
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选取2015年12月25日及2016年1月18日两次覆盖湖北的重污染天气过程,利用FY-3A(B)/MERSI卫星资料和气象、环境监测资料,应用图像色彩处理技术、可见光近红外通道反射率分析等技术,开展对湖北地区霾的遥感识别研究。研究结果表明:以不同波段进行红绿蓝三通道合成时,霾可以被识别,其中以全可见光模式合成时,霾以灰白色为主,比周围的云雾区略暗;以可见光、近红外、红外三通道合成时,霾以紫色、紫灰色为主,云类识别精细;以可见光、近红外两通道增强显示合成时,霾以紫灰色为主,与晴空地表及云区差异明显,但易将由小粒子组成的薄卷云误判为霾,需通过云顶黑体亮温进行剔除。通过建立红外亮温和可见光反射率识别指标,可将霾与晴空、厚云区区分开来,但很难与低云/雾区进行有效区分,加入对有效粒子半径敏感的近红外通道反射率后,借助两者在粒子大小上的差异,可在一定程度上解决这一问题,并通过地面人工观测资料进行分析验证。 相似文献