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11.
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   
12.
基于ASAR双极化雷达数据的半经验模型反演土壤湿度   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于ENVISAT ASAR-APP数据,利用AIEM(改进积分方程模型)模拟分析粗糙度、土壤水分对ASAR 7个入射角后向散射系数的影响.建立小人射角模式ASAR数据后向散射模型和组合粗糙度计算模型,提出小入射角模式下双极化ASAR数据土壤水分反演半经验模型.基于A1EM模拟数据进行试验,验证了该模型的合理性,且反演的土壤水分和实测土壤水分相关系数为O.92,均方根误差(RMSE)为3.98%.  相似文献   
13.
WRF-EnSRF同化系统的效果检验及其应用   总被引:10,自引:2,他引:8  
利用自主构建的针对风暴尺度资料同化的WRF-EnSRF同化系统同化多普勒天气雷达资料,检验其在2003年一次梅雨锋暴雨以及2009年一次强对流天气过程的同化性能.结果显示,在两个例中该同化系统均表现出有效的同化能力,经过60 min同化的分析场和以该分析场集合做初值的30 min的集合预报结果都比较接近实际观测.在同化过程中,径向速度和反射率因子的观测增量均方差分别达到3~4 m/s和9-11 dBz.本文考察了初始扰动时全场扰动与对流区域局部扰动,以及扰动环境风场与否对同化效果的影响.试验结果表明,对流区局部扰动相对于全场扰动并没有提高同化效果;对于尺度较大的梅雨锋暴雨来说,扰动环境风场时同化效果较好.为了考察分析场在降水预报中的表现,在暴雨个例中,以分析场为初值做6 h降水预报,经过同化的集合预报和确定性预报结果都比没有经过同化的控制试验预报结果准确.  相似文献   
14.
ASAR斑点噪声模型验证及噪声滤除效果评价   总被引:3,自引:0,他引:3  
ASAR合成孔径雷达数据因影像中相干斑点噪声的存在,影响了地物信息定量的提取与应用效果。本文结合雷达信号传输理论,推导出适于ASAR多视图像的功率概率分布。并从理论推导和试验两方面证实了ASAR影像符合乘性噪声模型。利用乘性噪声模型的滤波算法,采用不同滤波器和不同大小窗口对ASAR影像的斑点噪声进行了滤除,并用平滑指数、边缘保持指数等因子对滤除结果进行评价,通过对比发现:7×7窗口的Enhanced Lee滤波的效果最好。  相似文献   
15.
以西班牙萨拉曼卡地区为研究区域,联合Sentinel-1后向散射系数和入射角信息、Sentinel-2光学数据提取的植被指数以及地面实测数据,构建了BP神经网络土壤湿度反演模型,并将该模型应用于试验区土壤湿度反演。结果表明:1)基于Sentinel-1卫星VV和VH极化雷达后向散射系数、雷达入射角和Sentinel-2植被指数数据构建的BP神经网络土壤湿度反演模型,能够实现对该地区土壤湿度高精度反演;2)在光学与微波数据联合反演植被覆盖区土壤湿度中,Sentinel-2的NDVI、NDWI1和NDWI2指数都可以用于削弱植被对土壤湿度反演的影响,但基于SWRI1波段的NDWI1能够获得更高精度的土壤湿度反演结果(RMSE为0.049 cm~3/cm~3,ubRMSE为0.048 cm~3/cm~3,Bias为0.008 cm~3/cm~3,r为0.681);3)相比于Sentinel-1 VH极化模式,Sentinel-1 VV极化模式在土壤湿度中表现出更大优势,说明Sentinel-1 VV极化模式更适用于土壤湿度反演。  相似文献   
16.
准确获取气溶胶光学厚度对于气候变化研究和大气环境监测具有重要意义。通过波长插值和时空匹配方法,利用气溶胶自动观测站网(AERONET)观测的气溶胶光学厚度(AOD)对风云3A/中分辨率光谱成像仪(FY-3A/MERSI)、Terra(Aqua)/MODIS的C5.1(Collections 5.1)和C6(Collections 6)气溶胶光学厚度产品在中国区域的反演精度进行验证分析。结合一次发生在中国境内的沙尘天气与一次严重雾霾天气个例,分析上述卫星气溶胶光学厚度的分布特征。研究结果表明,(1)FY-3A/MERSI AOD的反演精度较高(R=0.887,RMSE=0.234),其值低于AERONET的观测值(Bias=-0.293)。(2)在不同的下垫面下,各种卫星暗像元算法AOD产品反演精度有差异,植被覆盖情况越好,反演精度越高,而植被很少的地区,即亮地表甚至没有反演值。(3)MODIS C5.1深蓝算法产品能在亮地表地区反演AOD,但效果不佳。MODIS C6中的深蓝算法产品在不同下垫面的反演精度都很高(RMSE为0.096-0.127)。(4)在不同季节的对比中,各种卫星AOD产品在夏季的反演精度最差,而反演最好的季节各有不同。(5)在一次沙尘天气污染与一次严重雾霾天气个例中,中国西部与北部区域,MODIS C6深蓝算法AOD的监测效果优于其他算法AOD;MERSI AOD产品在此区域的分布不连续。总体而言,MODIS C6 AOD分布比MODIS C5.1产品连续,MODIS 3 km产品在相同区域的AOD值高于其他产品。以上结论可为卫星AOD产品在中国区域的使用提供参考。   相似文献   
17.
地基微波辐射计反演水汽密度廓线精度分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
以探空水汽廓线为标准,对00:00UTC、12:00UTC北京南郊(39.93°E,116.28°N)观测站的微波辐射计水汽廓线与WRF(Weather ResearchForecasting Model)模拟的水汽廓线进行精度分析。结果表明,整体上WRF水汽密度接近探空,但在近地面处微波辐射计的更接近探空;水汽密度偏差在夏季较大冬季较小;微波辐射计的水汽密度在3km左右偏大,根据北京地区历史天气记录中有中云的天气较多的信息,推测可能是由于云对微波辐射计反演有影响。06:00UTC和18:00UTC以WRF水汽廓线为参考对微波辐射计的水汽廓线进行精度分析,得到的结果与00:00UTC和12:00UTC的类似。  相似文献   
18.
利用中尺度模式MM5(The Fifth—Generation NCAR/Penn State Mesoscale Model)对山西省2009年发生的3场典型雾个例进行了数值模拟,探讨了物理过程参数化方案对雾数值模拟的影响,确定了基于模式模拟数据的雾判别指标,为该地区大雾数值预报系统的研制提供了理论基础。结果表明,综合考虑边界层方案和辐射方案对地表温度、高空温度、2m温度及相对湿度、10m风速、雾的空间分布、雾的生消过程、雾的发展高度等要素数值模拟的影响,边界层方案选用high-resolution planetary boundary layers cheme(HIR)方案、辐射方案选用Cloud方案时,雾数值模拟的结果与实况更为一致。综合分析多个典型雾个例的模拟结果,山西省境内雾的预报指标为:20m液态水含量为0.13~0.6g·kg^(-1),20~1500m高度大气层存在逆温层,10m风速小于4m·s^(-1)。  相似文献   
19.
选取2015年发生在西北太平洋的一次双台风"灿鸿"和"莲花",考察微波辐射率资料同化在双台风数值预报中的应用,采用WRF-3Dvar系统,将AMSU-A微波辐射率资料同化进数值模式用于改善模式的初始场。试验结果表明:直接同化AMSU-A辐射率资料能有效缓解台风在海面上观测资料的不足,对于数值模式初始场的改进效果要优于仅同化常规资料的效果,并且从大尺度环境场上看使模式具备更合理的环流形势,从而提高了对台风路径以及强度模拟的精度,同时对降水强度、落区的模拟更加准确。  相似文献   
20.
为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的一级数据质量控制和订正模型。然后,为减小训练样本代表性误差对模型反演精度的影响,利用遗传算法优化训练样本数据,建立一套精度更高的神经网络大气温湿度反演模型。最后,利用构建的反演模型,开展大气温湿度反演试验,结合探空资料和微波辐射计二级产品,评价反演模型精度。研究结果表明:(1)经过质量控制后的实测数据与模拟数据之间的相关性有显著提升;(2)经过质量控制与订正后建立的神经网络模型对比原微波辐射计二级产品的反演精度有一定提升,温度提升6.77%,湿度提升20.11%;(3)经过遗传算法优化后的训练样本所建立的神经网络反演模型对比原微波辐射计二级产品反演精度有进一步的提升,温度提升10.21%,湿度提升23.75%,反演结果与该地区同类型研究结果相比有着较大提升。   相似文献   
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