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151.
RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计采用“多通道并行测量技术”,性能稳定,反演精度高。应用该微波辐射计和常规L波段探空数据,比较了微波辐射计反演数据与探空测值的差异。结果表明:温度、水汽密度与常规探空资料比较有很好的线性相关性,对仪器维护后可以提高数据质量;相对湿度数据离散度较高。比较无降水时不同高度下微波辐射计反演数据的精度,温度在1 000 m以下低层平均误差和均方根误差较小;水汽密度的平均误差和均方根误差均为近地面较大,随高度而减小;相对湿度的平均误差和均方根误差都明显较大,温度和水汽密度的准确性高于相对湿度。降水时不同高度的温度、水汽密度和相对湿度的平均误差和均方根误差变化趋势均与无降水时相似,但是误差值明显偏大;降水时反演温度在2 000 m以下误差较小,水汽密度在3 000 m以下反演值较探空测值大,相对湿度在降水时的误差较大。 相似文献
152.
大气可降水量在研究大气辐射和吸收,以及全球的热量输送,尤其是暴雨的预报预测等方面都发挥着重要作用。应用2015年章丘站GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量数据,比较了三者之间的偏差特征。结果表明:GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量变化趋势一致,但也存在明显的系统偏差,量值从大到小分别是GPS/MET、微波辐射计、L波段探空。三者之间的偏差在春夏秋冬四季的差值都较为稳定;GPS/MET比微波辐射计偏大4.5 mm左右,不会因为季节的改变而明显地增大或减小。但标准差最大是夏季,其次是秋季,冬季最小。由于12:00 UTC水汽含量大于00:00 UTC,造成3种探测手段反演的大气可降水量在12:00 UTC的标准差几乎总是大于00:00 UTC,而相对偏差小于等于00:00 UTC。 相似文献
153.
利用被动微波可穿透云层的优势,基于GCOM-W1/AMSR2(Global Change Observation Mission-Water/ Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)星载被动微波传感器的多通道亮度温度数据,反演了2016年1月下旬“超级寒潮”过程的广东省每日地表温度,分析了寒潮过程中广东省地表温度的时空变化特征。结果表明:在寒潮前后,广东省地表温度呈现出明显的先下降而后上升的趋势,寒潮过程带来的地表最低温度在广东北部大部分地区达到了277 K(4℃),西南大部分地区为280~282 K(7~9℃),其余大部分地区278~279 K(5~6℃);降温幅度在广东南部地区达到了8~12 K(8~12℃),北部大部分地区为5~7 K(5~7℃)。此外,利用归一化植被指数(NDVI)对植被生长的指示作用,基于HJ-1 A/B卫星的CCD传感器的多通道反射率数据,计算了近3年冬季广东省典型马铃薯种植区域马铃薯叶片的NDVI值,结果表明:马铃薯叶片的NDVI值在此次寒潮过程后出现了明显的下降,大部分地区(55.4%)马铃薯NDVI降低了0.1~0.2,部分地区(17.2%)马铃薯NDVI下降了0.2~0.3;进一步对比此次“超级寒潮”后同时段的前2年数据,发现寒潮后马铃薯叶片NDVI相对于正常年份也低了0.2,表明马铃薯叶片NDVI下降的主要原因是寒潮带来的低温,而不只是马铃薯的正常老化现象。NDVI的降低表明大部分地区马铃薯生长受到了抑制,马铃薯生长状况的这一变化也通过现场调查得到了证实。 相似文献
154.
海冰具有良好的热力隔绝效应,它通过影响海洋和大气的热交换进而影响全球的气候变化。海冰密集度是极区海冰研究的重要指标之一。为实现高空间分辨率多类型海冰密集度的估算,本文将亮温极化梯度率和光谱梯度率引入基于全约束最小二乘法(fully constrained least squares,FCLS)的海冰密集度估算方法,并利用南极海冰过程与气候计划(Antarctic Sea Ice Processes and Climate,ASPe Ct)对改进方法的精度进行验证,然后与NASA Team2(NT2)算法和ARTIST Sea Ice(ASI)算法获得的海冰密集度结果进行了对比分析。结果显示,3种算法中本研究的方法精度最高,全年均方差13.8%,偏差为-0.7%;改进的方法对多年冰的估算精度优于一年冰。 相似文献
155.
云检测是卫星资料同化的重要前处理步骤,无论是晴空资料同化还是有云资料同化,都需要准确地区分有云和晴空资料。由于陆地地表发射率的多变性和微波能穿透部分云类的特点,微波湿度计资料在陆地上空的云检测研究一直是难点。利用快速辐射传输模式(CRTM)分析了不同云类条件下FY-3C微波湿度计(MWHS-Ⅱ)各通道亮温的通道间变率特征,根据MWHS-Ⅱ亮温通道间变率随云高以及云中液态水含量的增大而减小的特点,提出了一个基于亮温通道变率的MWHS-Ⅱ陆地资料云检测方法。与已有的云产品比较结果表明:新的云检测算法能有效地剔除大部分受云影响的资料,剔除后的晴空资料观测和模拟偏差更好地符合高斯分布。新方法对过冷水云、冰云、重叠云的检测能力较强,正确检测率可以达到80%,对卷云以及高度较低的水云的检测能力相对较弱。新方法能有效利用MWHS-Ⅱ观测资料自身完成云检测,在MWHS-Ⅱ资料同化中有很好的应用前景。 相似文献
156.
目前,国内外对于地基微波辐射计的探测能力多从温湿廓线等二级产品级进行考察,其误差包含反演算法和硬件系统两部分的贡献,不易区分。为直接考察硬件系统的观测性能,试验将评估对象前移,直接对一级亮温数据进行比对分析。利用2016年1月-2018年3月中国气象局大气探测试验基地4台地基微波辐射计和业务探空的同址观测数据,以探空数据输入MonoRTM辐射传输模型得到的正演亮温为参考,考察不同天气、不同季节微波辐射计的探测准确性。结果表明:国产与进口设备观测亮温的准确性相当。4台地基微波辐射计实测亮温与模拟亮温相关性较好,相关系数基本超过0.9,均达到0.001显著性水平。晴空条件下,实测亮温较模拟亮温均方根误差平均为2.08~3.75 K;德国辐射计亮温偏差最小,各通道平均偏差为1.08 K,均方根误差平均为2.08 K。亮温偏差在冬季最小,夏季达到最大。建议提高定标准确度并进行质量控制以确保亮温准确性,谨慎使用降水期间辐射计的观测数据。 相似文献
157.
云雷达和微波辐射计联合反演大气湿度廓线的初步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用中国气象局大气探测试验基地的微波辐射计亮温值、对应的云雷达测得的反射率因子和L波段探空数据,采用BP(back propagation)神经网络作为反演工具,反演得到大气垂直湿度廓线。将天气情况分为晴天、低云、中云和高云四种情况,对比不加入反射率因子的反演湿度廓线,分析两种反演方法在各高度层的均方根误差。对比结果表明,加入反射率因子的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.862,均方根误差为14. 9%,而不添加反射率因子的相关系数平均值为0.763,均方根误差为19.2%。 相似文献
158.
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
159.
GVR机载微波辐射计反演算法适用性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究GVR(G-band water Vapor Radiometer)机载微波辐射计自带反演算法在天津地区的适用性,将2016年北京探空资料分成春夏秋冬,对垂直累积液态水和垂直累积水汽的反演精度进行数值模拟检验。结果表明:垂直累积液态水反演精度随高度变化不明显,春夏秋冬4个季节反演结果相对偏差值范围分别为29%~78%、31%~71%、36%~67%、35%~79%,绝对偏差值范围分别为0.04~0.492 mm、0.075~0.294 mm、0.074~0.315mm、0.116~0.347mm;垂直累积水汽反演精度随高度降低(3000m以上降低更为明显),春、夏、秋、冬4个季节相对偏差3000m以下时分别为2.6%~20.8%、7.9%~19.1%、4.3%~16.5%、3.4%~14.2%,3000m以上时分别为6.4%~89.7%、12.5%~36.9%、13.2%~50%、11.8%~301%。与其他类型机载微波辐射计反演精度及GVR在北极地区地基观测反演精度相比,GVR自带反演算法在天津地区的垂直累积液态水和垂直累积水汽反演精度明显偏低。 相似文献
160.
为研究Airda HTG-4型微波辐射计在成都双流机场的应用效果,利用2017年4月~2018年1月该型辐射计温湿数据,选取雾、积冰、小(阵)雨、雷暴个例进行分析,结果表明:相对湿度和液态水含量在大雾、积冰、弱降水和强对流过程中表现良好。大雾时,近地面相对湿度和能见度的变化有较高的同步率,液态水含量的激增对应了雾的加深。弱降水和强对流过程中,相对湿度多呈“上干、下湿”两层结构;其中,6km以下相对湿度和2.3~4.5km高度的液态水含量变化显著。K指数和沙氏指数SI在对流天气下表现良好,在有明显降水后误差增大,对流过程结束后需要较长时间恢复常态。 相似文献