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1.
利用中国气象局大气探测试验基地的L波段探空数据和微波辐射计观测数据,采用MonoRTM辐射传输模型作为正演亮温模型,BP (back propagation) 神经网络作为反演工具,在由亮温反演大气湿度廓线的过程中,添加与样本匹配的云底高度和云厚度信息,建立新的反演模型,使新反演模型得到的反演湿度廓线和未添加云信息的反演湿度廓线分别与探空数据进行对比,获取两种反演方法各高度层的均方根误差,分析云信息对反演大气湿度廓线的影响。对比结果表明:未添加云信息时,测试样本的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.685,而添加云信息后,相关系数平均值为0.805。相比未添加云信息的反演廓线,添加云信息之后多数高度层的均方根误差均有不同程度减小,而在有云以上高度层表现尤为明显。 相似文献
2.
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
3.
利用神经网络从118.75 GHz附近通道亮温反演大气温度 总被引：1，自引：1，他引：1
为了准确快速地从118.75 GHz附近六通道亮温计算大气温度,作者开展了利用人工神经网络技术反演大气温度的数值模拟研究。与线性统计反演算法比较,海面上大气温度反演的总体均方根误差减小17%,陆面上大气温度反演的总体均方根误差减小15%。两种下垫面条件下的温度反演结果表明,近陆面的温度反演结果优于近海面的温度反演结果。另外,对温度廓线垂直结构反演性能的分析结果表明,对于具有较厚逆温层结构的温度廓线,神经网络反演对廓线的复现能力优于线性统计反演。 相似文献
4.
利用黄土高原地区加强观测期探空资料和大气红外探测器(Atmospheric Infrared Sounder,AIRS)反演的温度、相对湿度廓线资料,评估了AIRS反演产品在黄土高原的适用性,以及利用AIRS温度廓线计算边界层高度的可行性。结果表明,各种边界层高度计算方法相关性显著,平均高度差异一般不超过200 m;Richardson数临界值的选取对确定边界层高度的影响不大。AIRS反演的大气温度和相对湿度均能很好地反映环境温湿的变化;温度平均偏差在±1 K以内,均方根误差一般不超过2 K;AIRS反演的地面气温误差相对较大,平均偏差和均方根误差分别为-1.68 K和3.32 K,并且会影响边界层高度的确定;AIRS相对湿度平均偏差在±10%以内,均方根误差不超过20%。利用Parcel法估计的边界层高度结果显示,根据AIRS反演的温度廓线确定的AIRS边界层高度低于利用探空观测资料确定的边界层高度,但能较好地再现边界层高度的变化,在没有探空数据时,可以用AIRS反演的温度廓线确定边界层高度。 相似文献
5.
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
6.
利用AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)实际观测资料和采用特征向量反演方法,研究了非红外遥感因子对红外遥感大气温湿廓线反演的辅助作用。这些因子包括：微波探测通道、纬度、地形、表面高度、表面温度、表面气压等。试验结果表明,微波通道可以明显改善对流层中低层(800 hPa以下)温度和湿度的反演结果,对800 hPa以上没有明显的作用。划分纬度带有助于提高反演精度。在较平坦的地区温度反演的均方根误差远远小于地形起伏较大的地区。而水汽反演误差对地形变化不敏感。增加附加影响因子对改善对流层中低层温度反演精度有十分明显的作用,对中低层湿度反演精度有一定的改善。 相似文献
7.
基于一维变分算法的地基微波辐射计遥感大气温湿廓线研究 总被引：3，自引：1，他引：2
为研究地基微波辐射计遥感温、湿度廓线的一维变分算法的反演能力,用北京地区2010—2011年00和12时(世界时)的多通道地基微波辐射计亮温资料进行试验。首先,利用同时次的地面观测资料、红外亮温(由地基微波辐射计自带红外传感器测得)及探空观测数据,给出提取无云样本的方案,得到432个无云样本;再以辐射传输模式计算得到的模拟亮温为参考,对无云条件下的观测亮温进行质量控制;然后利用探空数据进行模拟试验,结果发现,一维变分算法对3 km以下的温度廓线有较大调整。使反演结果更加接近探空,而对湿度廓线在0—10 km都有不同程度的优化;最后利用一维变分算法对地基微波辐射计观测亮温进行大气温湿廓线反演,将结果与探空对比可以看出,温度廓线的均方根误差小于2.9 K,绝对湿度的均方根误差小于0.47 g/m~3;进一步与地基微波辐射计自带神经网络的反演结果比较表明,一维变分的反演结果更接近实际大气。 相似文献
8.
MWP967KV型地基微波辐射计是我国自主研发,拥有完整自主知识产权的新型大气微波遥感探测设备,为了实现国产设备在气象业务中的应用,需对设备的探测精度进行对比分析。利用2015年8月—2018年3月四川盆地南部山区的无线电探空数据和地基微波辐射计数据,分析晴空和有云天气条件下温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线及相关物理参数的精度。结果表明:晴空、层积云和高积云的微波辐射计与探空仪的温度、水汽密度和相对湿度相关系数整体上分别在0.9890,0.9665,0.5868以上,均达到0.01显著性水平。3种参数廓线的相关系数整体均呈地面大于高空,仅温度廓线相关系数达到0.01显著性水平,相对湿度廓线和水汽密度廓线在高空的相关系数未达到0.01显著性水平。3种参数的相关性整体上温度最高,水汽密度次之,相对湿度最低。温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差平均值分别为2.8℃,22%和1.38 g·m-3,温度廓线和相对湿度廓线在层积云和高积云的云中及云上的精度明显降低,均方根误差较云层下温度升高1℃~2℃,相对湿度增大10%~20%。逆温层会影响廓线及物理参数的精度。晴天或云天等大范围相似天气条件下,探空气球飘移距离与温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线偏差的相关性较弱。 相似文献
9.
目前云对卫星相对湿度廓线反演精度的影响研究大多是针对云量,对其他云属性的影响研究尚少,云高也是影响卫星相对湿度廓线反演精度的重要因素。利用上海宝山站L波段(1型)加密探空资料,分析了上海地区7—9月不同质量控制标识、云量和云顶高度条件下大气红外探测器AIRS/Aqua (Atmospheric Infrared Sounder) 相对湿度廓线的反演精度,以期为今后开展AIRS等卫星资料的同化研究提供科学依据。结果表明:(1)AIRS相对湿度廓线反演误差随着云量的增加而逐渐增大,并且随着气压值的升高,少云与多云时的均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)之差有逐渐增大的趋势;(2)云顶高度越高,AIRS相对湿度廓线反演精度越差,云顶以上湿度廓线反演精度更高,而云顶以下高度的反演误差较大;(3)高云且多云时,AIRS相对湿度廓线的反演精度最差,850 hPa处,AIRS相对湿度反演数据与探空资料绝对误差的下限达到了[-63.51%];(4)虽然质量控制标识为0时,AIRS湿度廓线在对流层范围内的反演精度仍达不到无线电探空的水平,但是相对于质量控制标识1时,反演精度明显提高。 相似文献
10.
为评价COSMIC-2掩星反演数据精度,利用探空站点资料,对比验证了基于COSMIC-2附加相位数据由无线电掩星数据处理软件ROPP计算得到的大气折射率及温湿廓线。实验结果表明:COSMIC-2数据经反演后的大气廓线质量较高,大气折射率相对偏差标准差为1.5%~4.3%,大气温度和相对湿度均方根误差分别为1.3~2.2 K、10%~15%;低纬地区样本精度总体优于中纬地区; 季节性差异不明显,但冬春季样本精度总体略优于夏秋季。反演数据与COSMIC-2二级产品相比,折射率与温度在部分高度层精度更优,相对湿度在总体上精度更优。 相似文献
11.
利用天津地基遥感(风廓线雷达和微波辐射计)数据及地面自动气象站数据构建地基遥感探空廓线系统(简称遥感探空廓线), 旨在弥补常规探空层结信息时空密度不足, 对2020—2021年5—9月遥感探空廓线反演结果进行模式检验, 并从中选取10次强对流过程进行个例效果评估。结果表明:反演数据与欧洲中期天气预报中心再分析数据(ERA5)比湿的平均绝对偏差为1.06 g·kg-1, 对流有效位能相关系数为0.84(达到0.01显著性水平)。10次强对流过程中强对流发生前临近时次常规探空对流有效位能平均值为322 J·kg-1, 遥感探空廓线具有分钟级时间分辨率, 能高时效性地跟踪大气状态的演变趋势, 对流发生前8 h内对流有效位能平均峰值为1451.88 J·kg-1, 与常规探空相比具备明显对流指征。研究表明:遥感探空廓线能动态描述热动力参数的配置及对流潜势的发展与释放过程, 有利于提高短时临近预报的精细化水平。 相似文献
12.
利用探空数据和毫米波云雷达数据,对在大气探测试验基地同址观测的国内外3种型号地基微波辐射计进行1年（2016年10月—2017年9月）的比对分析,重点分析不同型号地基微波辐射计在晴空和云天下温、湿观测性能特征。结果表明:3种型号地基微波辐射计温度与探空相关系数均超过0.98,达到0.01显著性水平;晴空条件下,德国及国产地基微波辐射计温度平均误差均在±1℃以内（前者为负偏差,后者为正偏差）,误差较小,美国地基微波辐射计系统偏差约为-1.8℃;3种型号地基微波辐射计均方根误差随高度递增,整体均方根误差以德国地基微波辐射计2.2℃为最小,美国地基微波辐射计3.8℃为最大;在有云条件下,3种型号地基微波辐射计平均误差分布较晴空条件下无明显变化,均方根误差较晴空条件有约增加0.5℃。3种型号地基微波辐射计均呈晴空相对湿度误差小于云天误差,低空误差小于中高空误差的特点;晴空条件下,美国与国产地基微波辐射计相对湿度均方根误差分别为15%和18%左右,小于德国地基微波辐射计;云天条件下3种型号微波辐射计均方根误差均较大（26%左右）。 相似文献
13.
利用2013年1月MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)的大气廓线产品计算得到大气相对湿度廓线,并与探空观测得到的相对湿度资料进行对比,发现总体上MODIS反演的相对湿度高于探空值,且在相对湿度较低区域误差较大;需要剔除有云影响的MODIS数据和相对湿度小于5%的探空数据;用平均值订正法对MODIS数据进行均一性修正,采用直接订正法、最大相关系数法开展MODIS和探空相对湿度资料融合试验,对融合结果进行分析对比和精度检验。结果表明:(1)直接订正法融合湿度在相对湿度较低区域高于探空湿度,在相对湿度较高区域低于探空湿度,最大相关系数法融合湿度在高湿区和低湿区均与探空接近;(2)融合结果精度检验表明,直接订正法融合湿度与探空湿度的平均绝对误差在850 hPa不超过10%,在925 hPa不超过12%,在1000 hPa不超过9%;采用最大相关系数法融合得到的相对湿度值在各层与探空湿度的绝对误差均不超过4%。总体来看最大相关系数法比直接订正法融合效果更好。 相似文献
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为了研究星载测雨雷达和地基雷达探测数据存在差异的本质原因,将GPM（Global Precipitation Measurement Mission）星载双频测雨雷达（dual-frequency precipitation radar,DPR）和南京信息工程大学C波段双偏振雷达（CDP）的反射率因子进行时空匹配,并基于水凝物分类定量分析两者探测的相似性和差异性。结果表明:GPM DPR与CDP探测的反射率因子整体一致性较好,经过衰减订正和波段修正,两者的相关系数约为0.86,达到0.001显著性水平,均方根误差约为3.33 dB。基于T-矩阵法拟合C和Ku波段探测不同水凝物等效反射率因子的波段修正公式,在衰减订正基础上针对不同水凝物类型的回波进行波段修正,二者探测湿雪、霰、大滴和中雨回波的相关性较好;受干雪几何形状影响,探测干雪回波的相关性较低;探测大雨和冰晶回波的相关性较差。DPR中NS和HS模式探测存在差异,DPR NS模式对强回波敏感,而DPR HS模式对弱回波敏感。 相似文献
15.
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
16.
开展TK-2GPS人影探空火箭探测数据的分析检验,对于了解试验仪器的适用性和数据可靠性及其在人影中的应用前景非常重要。利用TK-2GPS人影探空火箭和L波段探空资料,采用平均偏差、均方根误差和相关系数等分析方法,对两种探空的温度、相对湿度、风向及风速等要素的差异性和变化特征进行了对比分析,并对可能造成差异的原因进行了探讨。结果表明:探空火箭与L波段探空同要素间均呈显著的正相关,通过了0.05及以上显著性检验。温度、风速平均偏差和离散度较小,相关性最好;相对湿度的平均偏差虽大,但相关性较好;风向在各高度层的离散度较大。两种探空的温度、风速垂直廓线变化趋势一致性高;相对湿度垂直廓线变化趋势存在一定差异,前者相对湿度较后者明显偏小。随水平探测距离的增加,探空火箭探测数据相对L波段探空的偏差值有所增大。通过相关分析建立的相对湿度订正方程,能很好地对探空火箭的相对湿度进行订正。 相似文献
17.
为提升地基微波辐射计在不同天气条件下, 特别是云天条件下温湿廓线的反演精度, 利用2011年1月—2016年12月中国气象局北京国家综合气象观测试验基地探空数据, 在微波辐射计反演温湿度廓线的过程中通过区分晴天和云天条件并引入全固态Ka波段测云仪云高及云厚信息, 对反演输入亮温进行质量控制和偏差订正, 建立BP神经网络模型, 采用2017年1月—2018年3月微波辐射计探测数据评估检验, 结果表明:在亮温订正前提下, 晴天温度模型、云天温度模型、晴天相对湿度模型和云天相对湿度模型反演结果与探空的相关系数分别为0.99, 0.99, 0.80和0.78, 均方根误差为2.3℃, 2.3℃, 9%和16%, 较微波辐射计自带产品（LV2产品）减小约0.4℃, 0.3℃, 11%和9%, 准确性提升约30%, 28%, 64%和45%;温度模型偏差在±2℃以内、湿度模型偏差在±20%以内的占比分别为68%, 70%和95%, 78%, 较LV2产品分别提高了7%, 5%和27%, 23%, 其中相对湿度改善明显。可见亮温订正、区分天气类型训练反演模型有利于改善地基微波辐射温湿廓线反演精度。 相似文献
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对基于雷达反射率因子观测数据的层状云降水粒子谱参数反演算法进行研究。（1）给出层状云降水粒子谱参数的反演理论和反演算法流程;（2）选取吉林省伊通县的一次降水层状云过程进行反演试验和验证分析,利用雷达反射率因子观测数据反演得到雨滴平均直径和数浓度参数,并用放置在伊通县气象局观测场中的Parsivel激光雨滴谱仪的实测数据与近地层反演结果进行对比。结果发现,通过反演算法计算得到的滴谱与实测滴谱的变化趋势基本相同,而且反演的雨滴平均直径和数浓度在量级和数值上的大小与实测数据具有良好的一致性,说明该反演方法用于从现有天气雷达回波强度数据中挖掘出降水性层状云的微物理参数是可行的。 相似文献
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采用两种插值方法将2018年2m气温实况融合格点分析产品插值到2380个国家级考核站,通过相关系数、平均值误差、平均绝对误差、均方根误差及准确率等指标对该产品进行评估。结果表明:利用邻近插值法得到的评估结果略优于双线性插值法,实况融合格点分析产品的评估结果具有一定的日变化和月变化。总体而言,逐小时实况融合格点产品与站点实况基本一致,具有较高的参考性,其相关系数达到0.99以上,均方根误差在1℃以下,2℃以内准确率达到98%以上,1℃以内准确率达到95%以上。分省和分海拔评估结果表明,评估结果随海拔高度的增加而变差,因此在海拔较高、地形较复杂区域、气象站较稀疏区域应用该产品时应谨慎;由小时实况融合格点产品获得的日最高、最低温度也有很高的指示性;该产品对高温过程也有较好的监测能力。 相似文献