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针对FY-3A卫星微波湿度计MWHS(Microwave Humidity Sounder)资料的质量控制进行研究.选用2010年冬季1月17-23日FY-3A微波湿度计MWHS LlC格式的全球观测资料作为研究对象,采用双权重算法对观测增量O-B进行质量控制,其中O是Fy-3A微波湿度计观测的亮度温度,B是基于NCEP GFS全球预报系统6h预报场用辐射传输模式RTTOV模拟的亮度温度值,目的是剔除受地表发射率或云影响的离群资料.结果表明,通过双权重的质量控制后,FY-3AMWHS3、4、5通道O-B的标准差明显减小了2～3K,同时,质量控制后O-B偏差和标准差随时间窗变化也很稳定,可见该方法除去异常资料的效果较为理想,能够应用到卫星资料的质量控制中. 相似文献
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应用FY-3A微波湿度计2010年1月份的Level-1c观测亮度温度O,NCEP GFS 6 h的预报场作为背景场,用RTTOV 9.3版本辐射传输模式模拟的亮度温度B以及美国NOAA-18 MHS业务微波地表和降水产品,研究了双权重质量控制算法对FY-3A MWHS 通道3至5云和降水视场的识别能力。研究表明双权重质量控制算法判断的负观测增量O-B的离群点中,大多数都受云和降水影响。通道3约占60%,通道4约80%,通道5超过80%。当降水率大于0.2 mm·h-1时,通道3负离群点可识别超过60%降水云,随着降水率增大识别率超过80%。而通道4对大于0.2 mm·h-1的降水的识别率超过90%。通道5负离群点几乎可以剔除100%的降水影响资料。在目前还没有MWHS自身云检测产品的条件下,双权重质量控制算法可剔除大部分云和降水影响视野。 相似文献
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首先统计分析了FY-3A卫星MWHS(Micro Wave Humidity Sounder,微波湿度计)2010年1月整月和8月28日—9月6日Level-1b全球观测亮度温度T_O和背景场(NCEP GFS 6 h预报场)用辐射传输模式(美国通用辐射传输模式CRTM 2.0版本)模拟的亮度温度T_B随扫描角的分布特征,发现通道3和4的观测随仪器扫描角有抖动、不连续现象。同时沿着仪器扫描线在星下点两测存在观测不对称现象,而且权重函数峰值越接近地面的通道该不对称现象越明显。在统计观测增量T_O-T_B随扫描角和纬度变化的基础上,定量给出了不同纬度带内(每隔5个纬度)MWHS通道3、4和5的扫描角偏差订正系数,该系数可直接提供给各种资料同化系统同化FY-3A MWHS资料时使用。 相似文献
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风云三号微波观测资料的海雾同化模拟 总被引：1，自引：1，他引：0
数值模式边界层物理过程和初值场条件的欠缺是海雾模拟准确率偏低的主要原因。本文为改进模式初始场,开展针对海雾模拟的卫星观测资料同化试验,将质量控制和偏差订正后的FY-3A卫星微波湿度计（MWHS）和微波温度计（MWTS）的优选通道数据,经3DVar（Three-dimensional variational data assimilation）进入WRF模式以试验其对黄、渤海海雾模拟的影响。通过分析静止气象卫星检测到的海雾区模拟大气温、湿场同化分析增量,发现代表环境场条件的海雾类型及模式对其模拟能力的差异,显著影响了同化效果,表现为同化对模式模拟能力较强的平流冷型海雾改进明显,对模拟效果不甚理想的非典型混合过程中的暖型海雾阶段则基本没有改进效果。为寻找原因,对包括海雾区低层大气模拟场逆温结构在内的温湿度场与邻近探空观测进行了对比,分析了随时间演变的海雾格点温、湿场同化分析增量,发现冷型海雾区格点同化分析增量能弥补观测—模拟差异,使气温调减,相对湿度调增,同时水汽和液态水也出现负相关的变化,边界层相关热力动力场同化分析增量在垂直方向也有配合迹象,相比而言,主体是暖型海雾的非典型过程则未见此类现象和其他的有益调整迹象。 相似文献
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我国极轨气象卫星FY-3A大大增强了对地球系统的综合探测能力,而偏差订正对卫星资料的应用非常必要。试验中FY-3A卫星微波资料的偏差订正方案是在Harris等的TOVS辐射资料偏差订正经验方法的基础上结合WRF-3DVAR系统发展的,偏差订正后微波资料各通道拟合结果基本位于主对角线上,大多数卫星观测数据与观测算子利用背景场计算的亮温值分布趋于合理,偏差得到很大程度的降低。偏差订正后,利用数值模式直接同化FY-3A气象卫星微波资料,通过对2008年和2009年的4个台风进行预报评估表明:同化FY-3A气象卫星资料后路径预报能力提高明显,尤其是36 h后路径预报结果;同化FY-3A气象卫星微波资料后台风预报路径误差平均降低20%,而只同化常规资料路径误差仅仅降低了4%。 相似文献
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FY-3A微波资料在“莫拉克”台风预报中的同化试验 总被引：6，自引：1，他引：5
我国新一代极轨气象卫星FY-3A于2008年5月26日发射成功,携带的微波垂直探测仪与NOAA系列卫星的ATOVS性能相似。为研究微波垂直探测仪资料在台风数值预报中的作用,实现我国FY-3A卫星的微波探测资料的直接同化,达到改进台风预报的目的,利用FY-3A微波探测资料,以WRF-3DVar系统为基础,针对2009年第8号台风"莫拉克"路径和强度预报,开展数值预报直接同化技术研究。试验结果表明,直接同化FY-3A微波资料对数值模式初始场改进要优于仅仅同化常规观测资料,对缺乏观测资料的海洋上改进尤为明显,模式初始场更加合理地反映海上台风环流形势以及温湿条件,海上台风的模式初始位置也得到了校正;经过FY-3A微波资料三维变分直接同化后,区域中尺度模式对台风路径预报效果具有积极的改善作用。 相似文献
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FY-3A MWHS微波湿度计辐射率资料空间分辨率高,同化后能有效地提高中尺度系统的数值预报的准确率。但如果不进行质量控制,任由误差大的离群微波资料进入同化系统,将会降低分析场精度,影响预报准确率。本文选取2010年8月17~19日的暴雨个例,应用主成分分析(PCA)方法,找出FY-3A微波湿度计数据中的离群值。结果表明:采用PCA方法,3天的资料总共识别出148个离群值样本,占总数的19.3%,其中通道三离群值占5.5%,通道四离群值占8.2%,通道五占5.4%。去除这些离群值后的MWHS数据总体分布,更靠近数据中心,各EOF方差贡献更加平滑。这说明PCA方法是一种可以抵抗少数离群值对总平均值影响的有效质量控制方法。 相似文献
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风云三号卫星微波大气温度探测仪资料偏差订正方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为推动中国风云三号卫星(FY-3A/B)资料在区域数值天气预报中的同化研究,重点研究FY-3A的大气温度垂直探测仪(MWTS)资料的偏差订正问题。在欧洲中期天气预报中心(ECMWF)原全球TOVS辐射偏差订正方案的基础上,结合MWTS资料特征,建立适用于FY-3A卫星MWTS辐射率资料的偏差订正系统,并评价MWTS的偏差订正效果。结果表明:（1） 同纬度带和扫描位置的扫描偏差不同,各通道表现出不同的偏差特征,通道1扫描偏差较大(0~5 K),通道2、3、4较小(0~0.6 K);（2） 扫描偏差订正和气团偏差订正后的观测残差基本符合均值为零的正态分布;（3） 偏差订正后的观测残差标准方差有所降低,这将提高卫星资料对分析场的调整。证明了FY-3A MWTS资料质量较好,具有同化应用的潜力,开发的偏差订正系统可为FY-3A MWTS资料在区域模式中的同化应用提供条件。 相似文献
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中亚地区常规气象观测稀疏，同化极轨卫星FY-3C上的微波湿度探测器-Ⅱ(MWHS-Ⅱ)辐射率资料可有效减小该地区数值预报初始场的不确定性。本研究首次在中亚快速更新多尺度资料分析和预报系统RMAPS-CA中同化了FY-3C/MWHS-Ⅱ辐射率，评估了其同化效果。研究发现：（1）单个时次冷启动的同化时间窗口内，仅约有56%的辐射率资料通过了质量控制并被RMAPS-CA同化。（2）偏差订正整体减小了各水汽通道的背景场辐射亮温偏差，最大减幅出现在通道14，达0.5 K。通道14偏差订正前的观测辐射亮温和背景场辐射亮温间存在较大偏差，是其同化应用中需要特别注意的。（3）FY-3C/MWHS-Ⅱ辐射率同化整体提高了RMAPS-CA系统对高空温度、位势高度、高空风速等的中短期预报准确率。同时，使得2米温度和10米风速的预报准确率预报均方根误差分别平均减小了0.2 K和2 m/s。其同化有效降低了小雨预报的漏报率和空报率，小雨预报的TS评分提升了16%。降低了中雨和大雨预报的漏报率，三个量级降水预报的BIAS评分分别提升了18%、38%和36%。 相似文献
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地面气压同化递进式OMB质量控制方法研究 总被引：2，自引：2，他引：0
文章首先通过波谱分析对夏季(2013年6—8月)五个重点区域6 h一次地面气压观测场和T639分析场进行周期和振幅特征对比分析,在此基础上采用递进式OMB(observation-minus-background)质量控制方法对我国及周边地区地面气压进行了质量控制研究。研究结果表明:在模式与观测地形高度差异较大区域,必须通过压高等方法进行订正背景场资料才能较为准确地描述观测周期振幅特征,采用压高与双权重相结合的方法能够有效订正模式与观测之间的偏差,为地面气压的质量控制奠定了很好的基础;递进式OMB质量控制方法使得观测增量接近正态分布,相对OMB方法更有效识别离群资料,更能保障质量控制效果。 相似文献
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经典变分反演法是基于观测误差服从高斯分布的假定,对偏离均值较大的离群值较敏感。当实际观测数据包含离群值观测误差呈现非高斯分布时,如果采用经典反演法进行变分反演就会产生大的偏差,甚至导致变分反演的失败。使用经典变分反演法首先需要进行质量控制,剔除所谓的离群值,但有相当部分的离群值包含了一些亮点,如天气现象。如果对其“视而不见”,则对很多重要的信息就无法把握。基于此,研究采用稳健变分反演的思想同化这些离群值,主要思想是把M-估计法（L2、Huber、Fair和Cauchy一估计）的权重函数耦合到经典变分反演中,在每次变分反演极小化迭代过程中重新估计观测项对经典变分反演目标泛函的贡献率。采用高光谱大气红外探测器（AtmosphericInfraRedSounder,AIRS）的通道模拟亮温进行理想试验,结果表明：采用Huber一估计进行稳健变分反演对温度和湿度反演具有较好的效果;采用Cauchy-估计得到的效果反而更差,这是由Cauchy等分布函数固有的缺陷所决定的。因此,稳健变分反演观测误差非高斯分布是可行的,但依赖M-估计法权重函数的选取。 相似文献
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李平 《高原山地气象研究》2014,34(3):30-35
本文以探空温度资料和T639模式资料为基础,对比双权重质量控制方法与传统标准差法质量控制的差异,结果表明:传统法得出的平均值、标准差均偏大。离群点的判断对标准差敏感度高,受平均值的影响小。两种质量控制方法得出的平均值相差较小,标准差相差较大,质量控制后,传统法对平均值和标准差的改变较大,而双权重法使平均值、标准差略有变化,因此双权重标准差法的稳定性好。质量控制结果显示:双权重法能全部剔除由传统法确定的离群点,还能检查出传统法不识别的离群点。两种方法在探空高层离群点判断上存在较大有差异,虽然双权重标准差法使得离群点增加很多,但提高了观测增量的精确度,有效保障了探空资料质量。双权重质量控制结果使探空观测与T639模式的温度增量的相关系数与标准差均有改进,尤其在西藏东部改进较大。 相似文献
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In the present study, a gross quality control (QC) procedure is proposed for the Global Navigation Satellite System Occultation Sounder (GNOS) Global Positioning System radio occultation (GPS RO) refractivity data to remove abnormal data before they are assimilated. It consists of a climate extreme check removing data outside the range of the Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere and Climate (COSMIC) climate maxima and minima over approximately five years, and a vertical gradient check that rejects profiles containing super-refractions. These two QC steps were applied sequentially to identify outliers in GNOS GPS RO refractivity data during boreal winter 2013/2014. All of the abnormal refractivity profiles and the outliers at each level of the GNOS GPS RO observations were effectively removed by the proposed QC procedure. The post-QC GNOS GPS RO refractivity observations were then assimilated in the Global/ Regional Analysis and PrEdiction System (GRAPES) using the three-dimensional variational (3D-Var) system. The impacts of the GNOS refractivity observation on GRAPES analysis and forecasting were evaluated and analyzed using an observation system experiment run over one whole winter season of 2013 / 2014. The experiment results demonstrated a positive impact of GNOS GPS RO data on analysis and forecast quality. The root mean squared error of GRAPES analysis temperature was reduced by 1% in the Southern Hemisphere (SH) extratropics and in the tropics, and the anomaly correlation scores of the forecasted 500-hPa geopotential height over the SH increased significantly during days 1 to 5. Overall, the benefits of using GNOS GPS RO data are significant in the SH and tropics. 相似文献
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地基GPS天顶总延迟由于其解算误差来源少于目前广泛应用的可降水量资料,其同化应用将会为数值预报初值场更好地提供大气信息。面向同化应用的天顶总延迟观测质量控制方案的研发将会有效推进该资料在中国数值预报中的广泛应用。基于2013-2014年华北地区天顶总延迟观测资料,发展了一套针对数值预报同化应用的天顶总延迟观测质量控制方案。该方案从测站稳定性和解算精度、离群值、系统偏差及标准差等考察点切入,从不同角度检查和标记出致使观测序列统计特性偏离高斯分布特征的样本。质量控制后序列统计特征量更接近三维变分系统对观测资料的性质假设,表明了所建立质量控制方案的合理性。基于北京市气象局数值预报业务系统BJ-RUC开展了连续11 d的快速更新循环预报试验。评估结果表明：同化质控后天顶总延迟试验的降水预报效果明显优于同化未质控天顶总延迟试验,表明所建立质量控制方案的有效性。同化质控后天顶总延迟试验的降水预报效果优于未同化GPS资料试验,表明天顶总延迟资料的同化应用可以有效提升预报系统的降水预报效果,特别是在无探空资料参加同化的预报时次;同化质控后天顶总延迟资料试验的降水预报效果也优于同化可降水量的试验,表明使用天顶总延迟资料代替可降水量资料在数值预报业务中开展同化应用是可行的。在天顶总延迟观测质量控制方案研发和同化应用得到了一些有意义的结果,有助于推进该观测资料在数值预报科研和业务中的应用,为提升预报性能提供技术支撑。 相似文献
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本文针对择取的103座测风塔资料提出了一套完整的质量控制方案,并基于JRA-55、CRA-40等再分析资料,对测风塔资料的数据质量及质控方案效果进行检验评估。结果表明：(1)有观测数据的测风塔数目在2010—2011年时间段内为最多,有400座左右;随后测风塔数量逐年减少,直到2018年以后,仅存大约50个测风塔有观测数据;(2)对本文选取103座测风塔开展质量控制,发现绝大部分测风塔数据的缺测率、可疑率和错误率都较低,只有少数测风塔在某些观测高度处的上述三个指标较高;(3)无论是温度还是U风,测风塔资料与JRA-55再分析背景场资料的OMB结果都更接近0值,显示出相对于CRA-40再分析资料,JRA-55再分析资料在近地面气象要素重现模拟上具有一定的优势;(4)基于再分析资料对测风塔观测资料质量控制效果进行检验评估结果表明,质量控制后的温度和UV风相对于再分析资料的偏差更接近于0值,标准差减小。相较而言,质量控制后UV风偏差和标准差减小的更多,其应用效果较温度要素好。 相似文献
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针对地面观测站资料,从资料同化的角度出发,通过引入递归的概念,提出了递归经验正交质量控制(Rec-EOF QC)方法,并将该方案应用于不同时段的地面观测资料和不同种类的背景场资料中。结果表明:Rec-EOF QC方法一般在递归4次之后,质量控制过程达到稳定状态。通过递归方法,该质量控制方案能够通过资料本身调整质量控制的临界值,对资料具有普适性。而且与传统EOF QC方法相比,Rec-EOF QC方案能识别出更多的离群值,并且可以使观测偏差也更接近于高斯分布。另外还研究了背景场差异对质量控制的影响,分别利用FNL、ERA-Interim和JRA-25三组资料作为背景场进行地面质量质量控制试验,结果表明JRA-25剔除的资料最多,ERA-Interim次之,FNL最小。无论选用何种资料作为背景场,冬季的资料剔除率始终大于夏季的。 相似文献
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Jie HE Xulin MA Xuyang GE Juanjuan LIU Wei CHENG Man-Yau CHAN Ziniu XIAO 《大气科学进展》2021,38(9):1510-1524
The existence of outliers can seriously influence the analysis of variational data assimilation. Quality control allows us to effectively eliminate or absorb these outliers to produce better analysis fields. In particular, variational quality control(VarQC) can process gray zone outliers and is thus broadly used in variational data assimilation systems. In this study,governing equations are derived for two VarQC algorithms that utilize different contaminated Gaussian distributions(CGDs): Gaussian plus flat distribution and Huber norm distribution. As such, these VarQC algorithms can handle outliers that have non-Gaussian innovations. Then, these VarQC algorithms are implemented in the Global/Regional Assimilation and PrEdiction System(GRAPES) model-level three-dimensional variational data assimilation(m3 DVAR) system. Tests using artificial observations indicate that the VarQC method using the Huber distribution has stronger robustness for including outliers to improve posterior analysis than the VarQC method using the Gaussian plus flat distribution. Furthermore,real observation experiments show that the distribution of observation analysis weights conform well with theory,indicating that the application of VarQC is effective in the GRAPES m3 DVAR system. Subsequent case study and longperiod data assimilation experiments show that the spatial distribution and amplitude of the observation analysis weights are related to the analysis increments of the mass field(geopotential height and temperature). Compared to the control experiment, VarQC experiments have noticeably better posterior mass fields. Finally, the VarQC method using the Huber distribution is superior to the VarQC method using the Gaussian plus flat distribution, especially at the middle and lower levels. 相似文献
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《大气和海洋科学快报》2023,16(4):100292
A machine learning approach is proposed to identify temperature outliers from Argo float profiles as a complementary procedure to current Argo quality control. A machine learning unsupervised classification (i.e., the Gaussian mixture model, GMM) is applied to cluster the Argo data into classes to construct convex hulls with the smallest polygons encompassing all the data points. Good or bad temperature data are identified as within or outside the polygons based on point-in-polygon analysis implemented by the ray casting algorithm. The South China Sea was selected as an example and results showed that the proposed approach could identify more than 70% of the profiles containing the outliers and mark the outliers automatically at the same time. This highlights the potential of the proposed methodology to be a good complementary quality control method.摘要本文提出了一种基于机器学习的Argo浮标温度异常值检测方法. 该方法采用机器学习无监督算法高斯混合模型对Argo浮标数据进行聚类分析, 并构建包围所有数据点的最小多边形的凸包. 基于射线投影算法实现点在多边形内分析, 通过自动识别数据点位于凸包内外来判断该数据点数据质量的好坏. 本文采用南海区域Argo浮标数据对该方法进行测试, 结果表明该方法可以识别70%以上的包含异常值的温度剖面, 同时自动标记出各异常值点. 相似文献
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Abstract The effects of outliers on linear regression are examined. The sensitivity of classical least‐squares (LS) procedures to outliers is shown to be associated with the geometric inconsistency between the data space and the analysis space. This is illustrated for both estimation and inference. A geometrically consistent procedure based on the Euclidean distance is proposed. This procedure involves the least absolute deviation (LAD) regression and a new permutation test for matched pairs (PTMP). Comparisons made with LS techniques demonstrate that the proposed procedure is more resistant to the existence of outliers in the data set and leads to more intuitive results. Applications and illustrations using meteorological and climatological data are also discussed. 相似文献