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利用红外高光谱探测仪（Infrared Atmospheric Sounding Interferometer,IASI）在二氧化碳吸收带的长短波红外通道对云反应程度的不同来探测云。依据不同通道的权重函数峰值高度和云不敏感层高度将IASI长短波红外通道进行配对,成功配对的长短波红外通道晴空亮温之间建立线性回归模型,即通过长波红外通道亮温可以线性回归得到配对的短波通道亮温,将短波通道的晴空回归亮温和观测亮温之差定义为云指数。权重函数峰值高度位于383 hPa的云指数空间分布和云成分为冰的空间分布较为一致,尤其在赤道和低纬度地区。权重函数峰值高度位于790 hPa的云指数空间分布和低云云顶气压也有较好的一致性。 相似文献
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利用TRMM卫星测雨雷达、微波成像仪和可见光/红外扫描仪的探测资料,以2006年第8号台风"桑美"为例,研究了热带气旋在海面上强烈发展时期的降水云系多谱段辐射特征,研究结果表明:可见光资料反映了云的厚度信息,红外(亮温)资料反映云顶高度信息,可以较好地反映台风云系所表现台风的外观,但对台风云系覆盖下的细节特征的探测能力则有限.微波有很强的穿透性,能揭示台风云系中各种粒子的三维分布特征.微波通道亮温与PR降水的相关远大于可见光和红外遥感的效果.不论是可见光、红外还是微波亮温,与高层降水的相关系数绝对值总大于其与低层降水的相关系数.可见光和近红外波段的辐射率与降水正相关,相关系数随频率减小而减小;中红外和两个红外分裂窗区的亮温与降水呈负相关,相关系数的绝对值随频率减小略有增大.TMI低频通道的亮温与降水正相关,相关程度随频率减小略有减小;TMI高频通道的亮温与降水负相关,相关系数的绝对值随频率减小而减小. 相似文献
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利用NOAA-16/AMSU-B微波亮温资料和GOES-9光学遥感资料对2004年6月16日一次锋面气旋云系中的强对流云团进行识别, 尝试了NOAA-16/AM SU-B微波两窗区通道亮温、3个微波水汽通道间亮温差, GOES-9红外亮温阈值、水汽和红外通道亮温差、红外和水汽通道亮温多光谱逐个修改聚类等方法, 通过比较各种方法的识别结果, 分析各种识别技术的特点, 同时采用地面常规观测资料进行叠加, 对识别方法进行了验证。结果表明:微波对强对流云团均能较好识别, 但89 GHz通道亮温受地表影响较大, 不能很好剔除过冷水体, 150 GHz通道亮温与微波水汽通道间亮温差的识别结果较一致, 3个微波水汽通道间亮温差对阈值的依赖性相对较小; GOES-9红外亮温阈值因其随时空变化对识别结果会造成较大差别, 而水汽和红外通道亮温差对强对流云团能进行较好定位, 但识别范围较小, 多光谱逐个修改聚类方法对积雨云的识别效果较好, 且和NOAA-16/AMSU-B识别结果有较好的对应关系; 地面常规观测资料的叠加结果也说明, 多波段遥感资料对强对流云团的识别结果与当时的天气现象及积雨云状均有较好的对应关系。 相似文献
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经典变分同化基于误差服从高斯分布理论,在同化受云影响的红外探测器通道亮温时,需进行云检测或只同化权重函数峰值位于云顶之上的通道亮温。在云检测过程中需对亮温进行严格的质量控制以剔除"离群值",导致丢失大量有用数据。文中基于带约束项非高斯模型的广义变分对高光谱大气红外探测器(Atmospheric Infra-Red Sounder,AIRS)受云影响亮温进行了初步的同化研究。在执行过程中,首先,动态选择AIRS通道形成通道子集。其次,把云参数(有效云量和有效云顶气压)作为辐射传输模式输入变量参与变分同化极小化迭代并用于通道子集亮温模拟。同化试验结果表明,对于高云,基于Cauchy-估计的变分同化反演结果最好,而对于中云和低云,基于Huber-估计得到了较好的同化反演结果。然而,在反演模式高层温度时,基于Fair-估计反而得到了较差的结果,但其对于湿度反演效果较为理想,其结果可能与Fair-估计分布的固有特点有关。带约束项广义变分同化方法对受云影响亮温的同化效果比经典变分方法的好,但依赖于M-估计的选取。 相似文献
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FY 2F红外亮温资料模拟与偏差分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现西太平洋及东亚区域FY-2F可见红外自旋扫描辐射计(VISSR)资料的直接同化,本文利用飓风天气预报模式(WRF For Hurricane,HWRF)和快速辐射传输模式(Community Radiative Transfer Model,CRTM)对FY-2F的亮温资料进行了模拟。在有云情况下,中高纬度锋面云系模拟的相对较好,而低纬热带云团模拟偏差较大。对于晴空条件下模拟的红外1、2、4通道(IR1、2、4)亮温,受陆地下垫面发射率不均匀的影响模拟偏差较大,且辐射传输模式平均而言低估了地表发射率。海洋下垫面的资料模拟情况要明显好于陆地。IR4通道在白天受太阳短波影响观测亮温偏高。去除受云污染的资料仅保留晴空观测资料,通过格点统计插值(Community Gridpoint Statistical Interpolation,GSI)质量控制和偏差订正,IR2通道平均偏差减小约50%,IR3通道平均偏差从3.7 K减小到0.34 K。而IR1通道质量较好,偏差订正前后几乎没有变化。 相似文献
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利用多通道地球同步卫星资料,采用多通道阈值、基于晴空合成底图和云图时间序列的阈值和相似检测、有限区域动态阈值检测等方法,运用分步决策思路,对(60°S～60°N、45～165°E)区域内卫星云图分中高云和低云进行云地分离综合处理。经人工判断与自动云地分离结果对比分析表明,准确率达到90%以上。分析表明,考虑云和地(海)表在不同通道的亮温差异和随时间演变特点,建立并运用多种云地分离方法,有利于云地分离信息量的增加;提出的考虑云系分布时变特性的相似检测法,以及从有云和无云两个角度优先选择高可信度方法逐步检测,有利于云地分离准确率的提高。 相似文献
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一次典型降水层状云的结构特征和增雨潜势分析 总被引：1，自引：1，他引：1
利用FY-2C卫星资料、雷达资料和逐时降水资料及NCAR/NCEP(1°×1°)再分析资料,对2005年9月24～25日河南省出现的层状云降水过程进行了分析.结果表明:影响降水过程的是低槽-切变云系,切变线云系为暖云云系,结构较均匀,低槽云系主体为冷云,云顶亮温不均匀,有低亮温带结构,当东移的低槽云系与北抬的切变线云系叠加后,叠加区上有中小尺度云团活动,促使降水加强.强降水出现在700 hPa、850 hPa切变线之间及500 hPa低槽前部,并与云顶亮温的发展变化趋势表现出相似性;500 hPa槽前、700 hPa切变线北侧的降水,雨强与亮温值的对应关系不确定.这主要是由于低槽云系和切变线云系的叠加部位不仅具有深厚的湿层,而且具有较强的动力抬升和水汽辐合条件;切变线北侧处于低空辐散区且水汽条件较差,自然降水产生的条件不是很好.最后借助于FY-2C卫星资料反演的云物理参数,对低槽-切变云系的增雨潜势进行了简要分析,认为低槽-切变云系上云顶温度较高的部位符合"播云窗"概念,具有很好的增雨潜势,切变线北侧的低槽云系由于云顶温度低、低空水汽不充分,"播撒-供应"机制不能很好地建立,其增雨潜势条件也弱. 相似文献
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利用FY-2C卫星资料、雷达资料和逐时降水资料及NCAR/NCEP(1°×1°)再分析资料,对2005年9月24-25日河南省出现的层状云降水过程进行了分析。结果表明:影响降水过程的是低槽—切变云系,切变线云系为暖云云系,结构较均匀,低槽云系主体为冷云,云顶亮温不均匀,有低亮温带结构,当东移的低槽云系与北抬的切变线云系叠加后,叠加区上有中小尺度云团活动,促使降水加强。强降水出现在700 hPa、850 hPa切变线之间及500 hPa低槽前部,并与云顶亮温的发展变化趋势表现出相似性;500 hPa槽前、700 hPa切变线北侧的降水,雨强与亮温值的对应关系不确定。这主要是由于低槽云系和切变线云系的叠加部位不仅具有深厚的湿层,而且具有较强的动力抬升和水汽辐合条件;切变线北侧处于低空辐散区且水汽条件较差,自然降水产生的条件不是很好。最后借助于FY-2C卫星资料反演的云物理参数,对低槽—切变云系的增雨潜势进行了简要分析,认为低槽—切变云系上云顶温度较高的部位符合“播云窗”概念,具有很好的增雨潜势,切变线北侧的低槽云系由于云顶温度低、低空水汽不充分,“播撒—供应”机制不能很好地建立,其增雨潜势条件也弱。 相似文献
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利用NOAA-16/AMSU-B三水汽通道微波亮温差和GOES-9红外亮温阈值对热带气旋深厚对流云进行检测,同时利用GOES-9可见光、红外、水汽多光谱通道特征对热带气旋云系进行识别,通过一次台风“蒲公英”个例,对热带气旋在微波和光学遥感图像上的深厚对流云进行分析。结果表明,微波和光学遥感资料均能对热带气旋深厚对流云进行有效识别,检测结果基本一致,但识别出的对流云,微波范围较小,光学遥感范围较大,这可能是由于光学遥感仅能获得云顶信息,将对流云顶部覆盖的卷云错判造成的;即使采用较低亮温阈值,光学遥感也很难将这部分卷云完全分离,而微波对云更具穿透性,在深厚对流云的识别方面具有独特优势;三水汽通道间微波亮温差反映了深厚对流云的发展强度,可间接揭示热带气旋的发展情况。 相似文献
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半透明云风矢量高度指定是卫星风矢量算法的重要部分,需要来自半透明云体的辐射和云下背景辐射两个变量。云下背景辐射发生在云层下面,未被卫星直接观测到,为了在半透明云风矢量高度指定算法中更精确地获得云下背景辐射,使用风矢量附近无云区的红外/水汽散点图,估计云下背景辐射。分析表明:在追踪区域里存在无云区的情况下,追踪区的最高红外亮温可代表红外通道的背景辐射;而水汽通道的背景辐射,却在红外亮温高值区段内水汽亮温相对较低区段。追踪区内找不到无云区时应扩大搜索范围,找到无云区后可估计云下背景辐射。在半透明云风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计的改进算法前后,计算FY-2气象卫星进行风矢量,并将结果与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）分析场进行对比表明,在半透明风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计,FY-2气象卫星风矢量误差明显降低。 相似文献
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针对地基测云系统中云在可见光波段与红外波段中表现出的不同特性,用双站数字式云高仪所测云高进行标校,结合地面实时观测天顶红外辐射亮温及地面环境参数,分析地面到云层底大气对红外辐射亮温的影响,从中发现利用天空红外辐射亮温来遥感云底高度的可行性,研发地基双波段测云系统。该系统以对流层大气的垂直温度递减率为理论基础,建立云层底到地面的温度递减梯度参数K,根据递减梯度参数反演天顶方向的云高。该算法不依赖于探空数据,通过实时定标形式得出符合仪器所在地的云底高反演公式。通过与维萨拉激光云高仪CL31进行数据对比分析得出,地基双波段测云系统反演结果具有较高的准确性。 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
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This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the 3.7 μm and 10.8 μm channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation–maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively. 相似文献
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在全天空红外-可见光云像观测反演方法基础上,针对已往阈值法判断高云的局限性,提出改进的算法。对可见光图像可利用以太阳-天顶为连线的主平面两边相元特性的对称性来判断云的存在,对红外成像仪可利用同一仰角扫描时所得不同方位角亮温分布的非均匀性来判断云的存在。以北京2011年1 3月观测资料为基础,选择原阈值法未能判别出来的案例进行再处理,全天空可见光成像观测仪高云判别能力最高可达73.9%,全天空扫描式红外成像仪可达70.1%。该工作为天空的高云识别提供新的复合算法。 相似文献
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利用地面遥感仪器对土壤水分的监测试验 总被引：2，自引：2，他引：0
在陇东黄土高原对西峰农业气象试验站内的裸地、生长茂盛的小麦、玉米地、草地4类地物进行了CE312热红外辐射计及CE313可见光、近红外辐射计的同步观测和土壤水分的实测,试验观测数据的初步分析结果表明:热红外辐射计各通道的亮温变化与土壤水分的变化呈非线性相关,由于影响各地物亮温的因素较为复杂,主要表现为对裸地的监测效果较好,在有植被覆盖的情况下关系不明显。此外通过比较各地物亮温与植被指数发现二者有较好相关性。实践证明,利用地面遥感监测土壤水分从理论上是可行的,可进一步通过亮温和植被指数来建立试验区的土壤水分监测模型。 相似文献
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中红外和热红外在测算水稻种植面积上的应用 总被引：6，自引：1，他引：5
在利用ＡＶＨＲＲ数据测算水稻种值面积中,对ＡＶＨＲＲ各通道数据进行统计特征分析和影象线性拉伸处理,发现其中红外（ＣＨ３）和热红外（ＣＨ４）通道信息量丰富,且在中红外和热红外拉伸影象上存在稻田的这温较旱地低－“稻区低温”现象。因此,在测算水稻种植面积时,半加了第３、４两通道－中红外和热红外通道。实际应用证明：增加两红外通道非常有助于水稻鉴别。 相似文献
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云中液态水分布对全球气候和局地天气变化有重要影响, 是判别人工影响天气作业潜力区的重要依据。利用TRMM卫星微波成像仪 (TMI) 85.5 GHz通道垂直极化亮温资料与NCEP再分析资料, 结合VDISORT模式采用逐步逼近方法反演了河南地区地表比辐射率; 再利用TRMM/TMI 85.5 GHz通道垂直极化亮温资料、TRMM/VIRS红外辐射资料及NCEP再分析资料, 结合VDISORT模式采用迭代的方法反演了河南地区云中液态水的垂直积分总含量。与红外卫星云图、TRMM卫星2A12产品及NCEP资料对比分析表明:该研究提出的反演陆地上空非降水云中液态水方法是可行的, 且对云中液态水垂直积分总含量水平分布的反演结果较对比产品结果更好。 相似文献
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Atsushi Inagaki Manabu Kanda Shiho Onomura Hideaki Kumemura 《Boundary-Layer Meteorology》2013,149(1):1-18
A method for measuring the two-dimensional distribution of wind velocity vectors near a surface exposed to solar radiation, by tracking brightness temperature images instead of particle images, is proposed. It is based on time-sequential thermography with the algorithm used for particle image velocimetry. This thermal image velocimetry (TIV) was tested on a full-scale building wall covered by polystyrene boards attached side-by-side over a vertically elongated area measuring 22.2 m by 2.73 m. A thermal infrared camera was installed 8 m from the test wall to capture the wall-surface temperature at 30 Hz frequency. A sonic anemometer was also installed 35 mm from the surface used for validation of the TIV. The advection velocity estimated from thermal infrared imagery had a linear relationship with the wind velocity measured by the sonic anemometer, irrespective of the wind speed and direction. This linear slope was multiplied by the advection velocity of the thermal infrared image to rescale it to the wind velocity, and the term ‘TIV velocity’ was then used. A histogram and power spectra of the TIV velocity showed quantitatively good agreement with the velocity measured by the sonic anemometer, except for the high-frequency region of the spectra, where the TIV velocity was overestimated compared with that of the sonic anemometer. The method was also tested on ground covered by artificial turf to demonstrate its application to a horizontal plane with a wider area, extending for more than 80 m by 60 m. 相似文献