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1.
CMORPH卫星反演降水产品具有全天候、全球覆盖的特点,其时空分布相对均匀、独立,但是CMORPH本质上是通过间接手段反演得到,其降水精度无法与地面观测降水精度相比,并且存在一定的系统误差。结合地面自动站降水资料采用概率密度匹配法对贵州地区CMORPH卫星反演降水产品进行系统误差订正,该方法将每个格点的卫星降水累积概率分布曲线和地面降水概率密度分布曲线匹配,获取降水误差订正值;其中误差订正效果受降水累积概率分布拟合曲线的影响,而考虑到降水累积概率分布是非正态分布,因此选用Gamma分布拟合降水累积概率分布曲线。通过对2018年5月三次降水过程的订正结果分析得到如下结论:(1) 逐时的CMORPH卫星反演降水产品存在明显的非独立系统误差,误差范围随降水量级的变化而变化,存在低值高估的特点;(2) 在小时尺度下地面降水的累积概率密度呈指数衰减分布,而CMORPH的降水累积概率密度分布更加复杂,其在中雨、大雨区间内的降水概率较高;(3) 通过概率密度匹配法订正后的CMORPH与订正前相比降水空间结构更加贴近地面降水,强降水中心的量级和范围明显减小,平均绝对误差和均方根误差均减小,其中偏差订正值在0.114~0.468 mm/h,均方根误差订正在0.24~1.49 mm/h之间。经概率密度匹配法订正后的CMORPH卫星反演降水产品精度明显提升,更加接近于实际降水。 相似文献
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为考察概率密度匹配法 (PDF方法) 对中国区域卫星反演降水产品系统误差订正的适用性,基于逐日和逐时我国地面观测降水量资料,引入PDF方法,分别对逐日0.25°×0.25°水平分辨率和逐时0.1°×0.1°水平分辨率的CMORPH (Climate Prediction Center Morphing Technique) 卫星降水产品的系统误差进行订正。在分析CMORPH卫星降水产品误差特征的基础上,根据两种资料不同的时空分辨率和误差特点,调整概率密度匹配时选取样本的时间和空间范围,设计相应的订正方案。评估结果表明: PDF方法订正后, 两种分辨率卫星降水资料在中国区域系统误差均显著减小,达到了理想的订正效果。在我国站点稀疏的西部地区,订正后的CMORPH卫星降水产品仍保持卫星观测的降水空间分布,降水量也明显接近于地面观测降水量。可见,PDF方法是中国区域卫星反演降水产品系统误差订正的一种有效方法。 相似文献
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基于贝叶斯融合方法的高分辨率地面-卫星-雷达三源降水融合试验 总被引：15，自引：1，他引：14
为了探讨一种适用于区域性的地面、雷达、卫星等多源降水资料融合的方法,一种曾用于高分辨雷达、卫星土壤湿度产品反演的贝叶斯融合(Bayesian Merging)方法被尝试应用于江淮地区1 h-0.05°×0.05°经纬度高分辨率的雷达估测降水、卫星反演降水与地面站点观测降水3种资料的融合。在应用该方法时,通过2009年8月样本统计分别估计卫星和雷达反演降水的误差关系,通过曲线拟合建立误差方程,并以卫星资料作为背景场,但在融合时将雷达估测降水作为新的观测信息与地面观测降水同时引入。融合试验检验结果表明:贝叶斯融合方法能够有效实现雷达、地面、卫星3种不同来源资料的融合,该方法生成的多源融合产品的精度均优于任何单一来源的降水产品。 相似文献
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为了考察不同来源降水产品在中国北方冬季（特别是固态降水）的精度和可用性,优化融合降水产品质量,利用2019年12月—2020年2月美国CMORPH和IMERGE卫星反演降水、日本GSMaP、中国气象局雷达定量估测降水（MOC-QPE）、CMA-MESO模式预报以及地面观测插值等不同来源分析的降水产品,以地面站观测逐小时降水量数据为基准,从KGE评分、相关系数、平均误差和均方根误差等精度统计指标以及命中率（FOD）、虚警率（FAR）和TS评分等降水事件发生角度开展评估,结果表明:中国区域单源降水产品中地面插值分析产品对冬季降水描述精度最高也最稳定,但存在明显的系统偏低;其次是MOC-QPE和IMERG卫星产品,对中国北方偏南部地区的降水有一定的描述能力,但对北方高纬度地区固态降水的反映能力较差;卫星产品中IMERG精度最高,CMORPH则基本没有反演能力;CMA-MSEO模式产品虽然误差较大但与地面站观测的降水特别是固态降水存在较高相关,明显优于雷达和IMERG、GSMaP等卫星产品。采用BMA技术融合雷达、模式、卫星降水形成优化背景场,评估逐步引入不同的数据源对融合降水在冬季的精度影响,引入IMERG卫星和CMA-MESO模式产品均能提升高分辨率融合产品的质量,其中模式产品的改进效果最显著。 相似文献
5.
我国高分辨率降水融合资料的适用性评估 总被引：5，自引：1，他引：4
利用国家气象信息中心研制的全国30000多个地面自动站降水与 CMORPH (Climate Prediction Center Morphing technique)卫星反演降水融合而成的融合降水产品,分析了融合降水平均偏差和均方根误差的时空分布特征,探讨了不同降水量级以及站点稀疏区和密集区的融合效果,结果表明：融合降水的平均偏差和均方根误差量值均较卫星反演降水有显著减小,随时间的变化幅度不大且误差的区域性差异减弱;融合降水不同量级降水日数分布接近于地面观测降水,虽高估了雨强小于等于4 mm/d的降水,低估了大于4 mm/d高值降水,但同一量级下的误差比卫星反演降水大幅减小,且随着降水强度的增加改善效果明显;站点密集区的融合降水值主要是取决于地面观测降水;站点稀疏区在没有站点分布时,融合降水值主要取决于卫星反演降水,但随着站点个数增加,地面观测降水在融合降水中所占比重逐渐增大,且超过了卫星反演降水的作用。可见融合降水充分有效利用了地面观测降水和卫星反演降水各自的优势,融合效果明显。 相似文献
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基于最优插值方法分析的中国区域地面观测与卫星反演逐时降水融合试验 总被引：25，自引：4，他引：21
为了发展一套适用于中国区域的高分辨率(0.1°×0.1°)逐时降水产品,以CMORPH卫星反演降水为背景场,以基于3万个自动气象站观测的逐时降水量分析的中国降水格点分析产品(Chinese Precipitation Analyses,CPA)作为地面观测场,采用最优插值方法对二者进行了融合试验.用2009年6-8月的样本统计分析了卫星反演与地面观测降水的误差及其协相关形式,按照误差结构来分配权重.融合试验的个例检验表明,该方案在有站点的地区能较好地引入地面观测信息,在没有站点观测的地区则保留CMORPH的原始信息,最终形成一套覆盖中国区域的高时空分辨率的降水场.2009年6-8月独立样本检验的统计结果也表明,该融合产品的平均偏差、均方根误差、相对误差分别为-0.004 mm/h、1.271 mm/h和15.964％,平均空间相关系数达到0.778,与融合前CMORPH的各统计值相比,改进幅度基本都超过了50％,且与风云系列卫星的同类型产品相比精度也有一定程度的提高. 相似文献
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NOAA RFE 2.0在西藏高原的验证 总被引：1，自引：0，他引：1
随着卫星探测技术的不断提高和资料处理方法的不断改进,出现了许多卫星遥感降水估算产品。每种产品都有优点及不足,且卫星间接式降水估算方法的精度也有限,但对地形复杂常规气象站台站稀少且分布极不均匀的大面积地区如西藏高原来说,卫星遥感不失为估算区域降水的有效方法之一。鉴于卫星遥感降水估算精度的局限性,每种产品需要利用地面观测数据来定量化降水估算误差,分析和评价这些资料的可用性。利用NOAA气候预测中心(CPC)研发的RFE 2.0降水估算产品,从西藏高原东南部到西北部不同气候区选取11个典型气象站2005—2006年6—9月的日降水量观测资料,验证了RFE 2.0降水估算产品在西藏高原的应用效果。结果表明,西藏高原的主要气候区RFE 2.0估算值与地面观测值之间的相关系数在0.45～0.86,平均为0.74;RFE 2.0估算的正确率POD (Probability Of Detection)一般大于73%,而空报率FAR(False Alarm Rate)为2%～12%;仅在喜马拉雅南麓地区估算精度相对较差。 相似文献
9.
6种卫星降水产品在中国区域的精度特征评估 总被引：4，自引：2，他引：2
采用2012—2013年国家气象信息中心2419个国家级地面气象站格点化数据和TRMM(3B40RT、3B41RT、3B42RT)、CMORPH、GSMaP、HYDRO共6种0.25°×0.25°卫星反演降水数据,从中国区域、中国东部区域及中国西部区域3种空间尺度综合验证和比较了日尺度上卫星反演降水产品的精度。结果表明：春、夏、秋季卫星反演降水产品对降水描述的准确性高于冬季。相关性、均方根误差等指标随季节变化明显,且差异较大,夏季每种降水产品的评估指标均优于冬季。不同区域之间定量评估指标差异明显,具有月尺度变化特征。卫星反演降水产品对冬季小降水及固态降水的反演能力有限。对于中国区域的大范围降水事件,每种降水产品可以较好进行再现,但均以多传感器联合后的产品质量较高,单一微波、红外或可见光的效果较差。TRMM的3B42RT在夏季对降水反演的落区较好,但极值偏大,CMORPH的综合评价较好。卫星降水产品精度的空间分布与地形有一定的关系。 相似文献
10.
基于全国自动站观测降水量和CMORPH(CPC MORPHing technique)卫星反演降水资料,采用PDF(probability density function)和OI(optimal interpolation)两步融合方法生成了中国区域1h、0.1°×0.1°分辨率的降水量融合产品.本文分别从产品误差的时空分布特征、不同降水量级和不同累积时间下的产品质量、三种站网密度下的融合效果以及对强降水过程监测能力等方面对比评估了融合降水产品质量.结果表明,融合降水产品有效利用了地面观测和卫星反演降水各自的优势,在降水量值和空间分布上均更为合理;融合产品平均偏差和均方根误差均减小,随时间的变化幅度不大且区域性分布特征减弱;融合产品与融合前的卫星反演降水产品相比在中雨(1.0～2.5 mm/h)、中到大雨(1.0～8.0 mm/h)、暴雨及以上(≥8.0 mm/h)的相对误差分别为-1.675％、小于15.0％、30.0％左右,且随着累积时间的增加,产品质量进一步提高;该产品能准确抓住强降水过程,在定量监测强降水中具有优势. 相似文献
11.
利用江西省2015年4月至2016年3月水文站观测降水数据,在小时尺度上,对中国国家气象信息中心研制的5和10 km融合降水产品进行质量评估,同时与美国国家海洋大气局(NOAA)气候预测中心卫星反演降水产品(CMORPH)、中国国家气象信息中心研制的东亚区域多卫星集成降水产品(EMSIP)两套卫星降水产品进行对比评估。研究分析各类降水产品的数据误差及其时空变化规律,验证融合降水产品在特征区域的适用性。研究结果表明:融合降水和卫星降水均能较好地反映年内小时降水的变化趋势,与水文站观测降水相比,四套降水资料均存在一定程度低估,其中卫星降水产品低估较大。融合降水产品的数据质量较高,其中5 km融合降水产品的数据精度(R=0.81,RMSE=2.12 mm·h~(-1),RE=-5.4%)基本优于10 km融合降水产品(R=0.78,RMSE=2.3 mm·h~(-1),RE=-5.1%),卫星降水产品与水文站观测降水存在较大的偏差,CMORPH和EMSIP的相关系数分别仅为0.19和0.24。各降水产品误差具有相同的月变化趋势,融合降水产品的误差变化幅度明显要小于卫星降水产品。四套降水产品的相关性随着降水量级增大而增加,融合降水产品能够准确反映降水的空间结构和中心位置,5 km融合降水产品对强降水的监测能力更具有优势。 相似文献
12.
利用多种定量指标和分类指标,评估PERSIANN-CDR(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Netw orks-Climate Data Record)和TRM M 3B42 V7 (Tropical Rainfall M easuring M ission 3B42 V7)两种降水卫星产品在雅鲁藏布江流域的反演精度,并首次在雅鲁藏布江流域使用降水量体积分类指标对卫星数据的适用性进行评价。结果表明:(1)降水卫星数据的偏差主要表现在微量和重度降水的偏差上,两种降水卫星数据总是高估了弱降水,低估了强降水,PERSIANN降水卫星要比TRM M降水卫星对降水数据偏离程度小;(2) PERSIANN-CDR降水卫星数据与地面实测数据的相关系数为0. 663,偏差为0. 845,TRMM 3B42 V7降水卫星数据与地面实测数据的相关系数为0. 666,偏差为0. 579。只考虑定量指标的评价体系,两个降水卫星数据的精度差异相对较小;(3) PERSIANN-CDR卫星数据在各站点的各分类指标数值范围均比TRMM 3B42 V7卫星数据的指标数值范围大,PERSIANN-CDR卫星数据对降水事件和降水量的反演精度要高于TRMM 3B42 V7卫星数据。考虑降水量分类指标的评价指标体系比单纯使用传统定量指标评价降水卫星数据更能有效地反映出降水卫星对资料稀缺的高寒地区地面降水特征的捕捉能力。 相似文献
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《高原气象》2017,(6)
主要总结了高寒山区面降水数据的获取方法、影响因素及时空分布的研究进展,并指出了面降水量数据获取可能的解决途径。通常地面观测及空间插值、大气数值模式估算、遥感反演是面降水数据的主要获取方法,但应用于高寒山区都有一定局限性:地面观测点稀缺限制了各种空间插值方法的精度;大气数值模式,不能有效地模拟高寒山区复杂地形下的局地降水空间分布;地基遥感(多普勒雷达)受地形遮挡和自身条件的限制,空基遥感数据的精度受限于卫星搭载降水雷达的性能、卫星过境频率及空间分辨率等因素;对降水分布的估算存在很大误差。水汽源、坡向、海拔与下垫面地形是影响高山区降水量及其时空分布的主要因素。为此,在黑河上游祁连高山区,已进行的小范围加密观测、基于遥感空间格网的矩阵观测及大范围撒网式观测,仍是了解高寒山区降水量时空分布规律的基础;有待提高精度和时空分辨率的卫星数据,以及有效的地面-卫星遥感数据同化方法的研究,也将成为获取高寒山区精确的面降水量的有效途径;大气数值模式的降尺度研究也是一种途径,有待进一步研究。 相似文献
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本文利用四川省156个国家地面气象观测自动站2018年逐小时降水资料,从降水产品与观测值的对比、降水产品误差空间特征、降水产品误差月变化、不同降水量级的误差特征等方面,对国家气象信息中心研制的中国区域1h、0.05° × 0.05°分辨率的地面-卫星-雷达三源融合实时降水产品和地面-卫星二源融合快速降水产品在四川区域的适用性进行对比评估。研究结果表明,两套融合降水产品能较好的反映四川区域年内小时降水的时空变化特征,与站点观测降水相比,两套融合降水产品均存在一定程度的低估,且随着降水量级的增大,均方根误差值也相应增大。两套融合降水产品相比,融合了雷达资料的三源融合降水产品各项指标均优于二源融合降水产品,数据质量更高。 相似文献
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《高原气象》2017,(3)
为了弥补海上风的常规直接观测资料较少的不足,探索将合成孔径雷达(Advanced Synthetic Aperture Radar,ASAR)观测资料用于风场研究,以江苏近海为研究对象,利用沿海地面观测数据和2008年11幅ASAR影像反演获得的风速和风向进行对比,并将卫星反演风场同化至数值模式,分析对海上风场模拟效果的改进。结果表明:ASAR影像反演的海面风场和地面实测吻合度较高,可以作为没有直接风观测的海上区域的补充。风速反演值略大于观测值,均方根误差为1.8 m·s~(-1),83.6%的站点偏差在±2 m·s~(-1)之内;风向反演值比观测值偏北,均方根误差为39.3°,41.8%的站点偏差在±22.5°之内。将反演风场同化至WRF模式后,提高了海上风场的模拟效果,风速均方根误差1月降低至0.9 m·s~(-1),7月降低至1.6 m·s~(-1);风向均方根误差1月降低为57.3°,7月降低为50.6°。 相似文献
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以我国MODIS共享网站积累的MODIS L1B数据和美国威斯康辛大学提供的IMAPP软件包气溶胶产品软件为基础, 经过产品运行本地化改进处理, 在国家卫星气象中心建立了气溶胶产品业务化生成和发布机制。为支持气溶胶遥感产品算法改进以及潜在用户对产品的合理应用, 给出对国家卫星气象中心运行的MODIS气溶胶遥感产品质量检验分析结果。利用2005年1月— 2007年5月AERONET地基气溶胶监测网的L2.0级气溶胶光学厚度产品作为真值, 用它匹配MODIS陆上气溶胶光学厚度产品开展检验。检验结果表明:以卫星过境前后30min地基观测时间平均值匹配地基站点位置10 km半径范围内的卫星反演结果空间平均值开展检验, 总体样本的气溶胶光学厚度均方根误差约为0.25;满足产品误差要求 (±0.05±0.20τ) 的样本占总样本数的44%; 气溶胶光学厚度反演结果精度具有季节和地域差异, 干季(秋、冬、春)的气溶胶光学厚度误差较小, 而雨季气溶胶光学厚度误差较大, 云是雨季气溶胶光学厚度反演结果误差较大的主要影响因素。 相似文献
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利用98个三江源区国家级气象站和区域气象站降水观测资料,对IMERG和GSMaP两种卫星降水产品进行了对比验证分析,并就长江流域、黄河流域和澜沧江流域分别进行了适用性评估.结果表明:IMERG卫星降水产品与地面观测日降水数据的相关系数中位数达到0.62,均方根误差中位数为4.24 mm,命中率能够达到0.80以上,明显... 相似文献
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利用TCCON网站提供的北半球7个地面观测站CO2干空气混合比（XCO2）数据,对3种卫星反演的XCO2产品进行了验证,包括SCIAMACHY产品、NIES-GOSAT产品和ACOS-GOSAT产品。结果表明：卫星CO2遥感反演产品与地基遥感资料具有较一致的季节性周期变化,一年中月平均浓度最高值均出现在4月和5月,最低值均出现在8月和9月;相对于地面观测,3种卫星产品均低估了XCO2;ACOS-GOSAT产品与NIES-GOSAT产品的精度大体相当,误差标准差分别为2.26×10-6和2.27×10-6;SCIAMACHY产品的精度略差,误差标准差为2.91×10-6。 相似文献
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为了分析欧洲航天局多星观测数据联合反演的全球地表反照率产品Glob Albedo在青藏高原的反演精度,促进其在青藏高原地—气相互作用研究中的应用,利用藏北高原BJ站和西大滩站观测的上行和下行太阳短波辐射资料,对比分析了Glob Albedo的精度,并与MODIS地表反照率产品MCD43B3进行了比较。结果表明:空间分辨率1 km的Glob Albedo短波波段(0.3~5.0μm)的地表反照率与地面观测结果总体上具有较好的一致性,但是精度受积雪覆盖比例的影响较大。积雪覆盖比例0.1时,Glob Albedo短波波段的地表反照率与高质量地面观测结果的均方根误差介于0.0100~0.0218,Glob Albedo的精度完全能够满足气候和陆面模式的精度要求。反之,它们的均方根误差介于0.0252~0.1461,存在较大的不确定性。对比Glob Albedo和MCD43B3,前者的精度略高于后者:Glob Albedo短波波段地表反照率与高质量地面观测结果的均方根误差介于0.0195~0.0959,MCD43B3短波波段地表反照率与高质量地面观测结果的均方根误差介于0.0273~0.1269。 相似文献
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该文提出了一种简单快速反演气溶胶光学厚度的方法,该算法对地表反照率的处理与MODIS V5.2算法相同,但气溶胶谱分布假定为Junge谱,设置了新的气溶胶参数。应用2006年9月6日—2008年6月10日太湖MODIS观测资料和2008年5月20日—2009年7月6日香河MODIS观测资料进行反演,并将反演结果与AERONET (AErosol RObotic NETwork) 站点资料进行对比,以检验算法的适用性和精度。对比结果显示:该算法在太湖的反演结果与AERONET太湖站反演结果对比的标准偏差为0.429,而MODIS卫星AOD产品与AERONET太湖站反演结果对比的标准偏差为0.693;相应在香河的两种反演结果与地面观测对比的标准偏差分别为0.493和0.542。该算法的反演误差小于MODIS现行算法,反演结果合理,具有较好的适用性,说明这种方法在这两个区域具有更高的反演精度。 相似文献