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21.
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   
22.
L波段探空仪湿度资料偏差订正及同化试验   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
L波段探空仪观测资料是基础资料之一,无论在天气预报还是在数值天气预报中都起着重要作用,其资料质量直接影响数值模式同化分析及降水预报准确性。通过对我国3种常用的L波段探空仪观测湿度的偏差特性比较,研发适合该仪器的偏差订正方案,并在GRAPES同化系统中加以试验应用。结果表明:L波段探空仪湿度观测资料与ECMWF再分析湿度场比较有偏干现象。多种偏差订正方案订正结果显示:湿度偏差值比订正前减小,特别是在500 hPa以上层次减小明显。在GRAPES分析同化系统中使用Vomel偏差订正方案,分析偏差减小5%;预报模式个例和连续试验中湿度观测订正后预报降水更接近实况,预报降水检验评分显著提高,故该订正方案在实际应用中表现出积极的正效果。  相似文献   
23.
采用EFAST方法和SCE-UA算法优化WheatSM模型参数,采用区域模拟和单站插值的方法对2013—2017年鹤壁市冬小麦各发育期日数和产量进行模拟修订,为WheatSM作物模型在豫北地区的业务应用提供参考。研究发现:区域模拟方法对鹤壁地区冬小麦生育期开始日期的模拟效果除出苗期、越冬期的外,其他均好于单点插值方法的。单点插值方法对越冬期的模拟效果明显好于区域模拟方法的。冬小麦产量的模拟效果区域模拟方法也比单点插值方法好,但两种结果的相对误差均较大。通过对WheatSM模型得到的冬小麦气象产量模拟结果进行修订,可以明显提高模型产量模拟结果。2013—2017年鹤壁地区模拟产量的误差为-17. 92%~-2. 98%,RMSE为1114. 9 kg/hm~2,NMSE为12. 59,模拟效果较好。利用区域模拟方法可以对区域内单个站点的冬小麦生长发育和产量进行模拟,但对越冬期开始时间的模拟需要参考单点插值方法的相应结果。  相似文献   
24.
地表温度是衡量地表水热平衡的关键参数,微波地表温度因其范围大、全天候等独特的优势,在气候、农业和环境等领域得到广泛应用。基于经质量控制的MODIS地表温度产品对风云三号卫星C星的微波地表温度日产品和月平均产品进行验证评估,结果显示:FY-3C卫星升轨(夜晚)和降轨(白天)微波地表温度日产品平均分别高估8. 7 K、低估13. 2 K,月平均产品平均分别高估7. 9 K、低估12. 0 K,日产品和月平均产品的反演误差都在15K以内。在全球空间分布上,升轨(夜晚)和降轨(白天)月产品误差分别呈现高估和低估,热带雨林区和沙漠、荒漠区域在夜晚分别高估5 K以内和30 K以内,白天则分别低估10 K以内和10~30 K。不同土地覆盖类型间FY-3C微波地表温度反演精度存在差异,总体上升轨(夜晚)比降轨(白天)的精度高,反演精度最高和最低的土地类型分别是常绿阔叶林和荒漠、稀疏植被,不同土地覆盖类型间的地表温度反演精度在季节上存在明显差异。根据分析结果,改进FY-3C微波地表温度的反演算法,可进一步提高微波地表温度的反演精度。  相似文献   
25.
Remote sensing of atmospheric water vapor using global positioning system(GPS) data has become an effective tool in meteorology,weather forecasting and climate research. This paper presents the estimation of precipitable water(PW)from GPS observations and meteorological data in Algeria,over three stations located at Algiers,Bechar and Tamanrasset.The objective of this study is to analyze the sensitivity of the GPS PW estimates for the three sites to the weighted mean temperature(T_m),obtained separately from two types of T_m–T_s regression [one general,and one developed specifically for Algeria(T_s stands for surface temperature)],and calculated directly from ERA-Interim data. The results show that the differences in T_m are of the order of 18 K,producing differences of 2.01 mm in the final evaluation of PW. A good agreement is found between GPS-PW and PW calculated from radiosondes,with a small mean difference with Vaisala radiosondes.A comparison between GPS and ERA-Interim shows a large difference(4 mm) in the highlands region. This difference is possibly due to the topography. These first results are encouraging,in particular for meteorological applications in this region,with good hope to extend our dataset analysis to a more complete,nationwide coverage over Algeria.  相似文献   
26.
以2019年8月在浙江舟山对1909号超强台风“利奇马”的移动观测试验为基础,利用同一地点释放的9次GPS探空气球,对比了风廓线雷达和多普勒激光测风雷达与GPS探空的吻合程度,并利用车载雨滴谱仪对风廓线雷达在不同台风降水强度下的适用性进行了研究。结果表明,在100~300 m高度范围内激光测风雷达观测风速比风廓线雷达更准确。由水平风速对比结果可知,风廓线雷达在3~4 km高度范围内偏差最小(3.59 m/s),相关性最高(0.86),而在1 km高度下偏差最大(6.39 m/s),相关性最低(0.54);在中雨及大雨条件下适用性最差,最大风速偏差约为18 m/s。由水平风向对比结果可知,风廓线雷达与GPS探空总体上吻合较好,相关系数均大于0.85,均方根偏差均小于11 °。另外,降水强度对风廓线雷达的风向观测影响较小,风向偏差随降水强度的变化总体趋于平稳,基本分布在-20 °~20 °之间。   相似文献   
27.
选取中国大陆构造环境监测网(陆态网)提供的155个测站2014~2018年对流层延迟产品,基于BP-Adaboost算法将多个弱神经网络预测器集成为强预测器,建立新的无气象参数对流层延迟计算模型。利用陆态网2019年参与建模的141个建模测站、未参与建模的62个测站的对流层延迟产品和中国区域86个无线电探空站解算出的对流层延迟精确值对BP-Adaboost模型进行精度评定,结果表明,新模型的平均偏差分别为0.62 mm、-1.16 mm和12.32 mm,均方根误差分别为25.30 mm、26.72 mm和46.29 mm,优于常见的无气象参数模型;BP-Adaboost模型在内陆地区或海拔2 km以上地区具有更高的精度,能够满足中国大陆区域卫星导航用户实时对流层延迟改正的需求。  相似文献   
28.
In collaboration with 12 other institutions, the Meteorological Observation Center of the China Meteorological Administration undertook a comprehensive marine observation experiment in the South China Sea using the Yilong-10 high-altitude large unmanned aerial vehicle(UAV). The Yilong-10 UAV carried a self-developed dropsonde system and a millimeter-wave cloud radar system. In addition, a solar-powered unmanned surface vessel and two drifting buoys were used. The experiment was further supported by an intelligent, reciprocating horizontal drifting radiosonde system that was deployed from the Sansha Meteorological Observing Station, with the intent of producing a stereoscopic observation over the South China Sea. Comprehensive three-dimensional observations were collected using the system from 31 July to2 August, 2020. This information was used to investigate the formation and development processes of Typhoon Sinlaku(2020). The data contain measurements of 21 oceanic and meteorological parameters acquired by the five devices, along with video footage from the UAV. The data proved very helpful in determining the actual location and intensity of Typhoon Sinlaku(2020). The experiment demonstrates the feasibility of using a high-altitude, large UAV to fill in the gaps between operational meteorological observations of marine areas and typhoons near China, and marks a milestone for the use of such data for analyzing the structure and impact of a typhoon in the South China Sea. It also demonstrates the potential for establishing operational UAV meteorological observing systems in the future, and the assimilation of such data into numerical weather prediction models.  相似文献   
29.
通过两个强对流风暴个例,利用探空资料辅以卫星反演方法,揭示了强对流风暴中同质冻结增温这一事实。探空观测到在强风暴中同质冻结潜热释放造成该层内的空气增温达5℃以上,风暴中强上升气流使云滴没有足够的时间长大,云水向雨水转化和云的晶化会被推到更高的高度,在到达同质冻结高度之前,异质核化过程没有太多的时间消耗大量云水,多数云滴被带到同质冻结高度以上时迅速冻结,造成潜热的集中释放,使周围的空气增温。NOAA卫星观测到的云顶的大量由同质冻结形成的小冰粒子以及过顶现象,进一步证实了同质冻结潜热增温。当探空仪靠近风暴、对流层顶又距同质冻结高度层较近时,同质冻结增温作用有可能被探空仪观测到。  相似文献   
30.
针对双权重标准差法对探空温度质量控制中阈值参数不确定的问题,提出了以正态波形指标偏度和峰度为判定依据的阈值Z参数优化算法。利用2017年福建3部探空温度资料和ERA5模式再分析温度数据,对探空温度增量数据进行不同数据集质控前后对比分析总结出:峰偏值CKS随阈值Z的分布曲线表明阈值Z偏大则会造成质控不完全,阈值Z偏小则会造成过度质控;以峰偏值CKS所确定的最优阈值Z双权重标准差法比固定阈值的更符合模式同化系统正态分布要求,为探空温度数据在模式同化的应用提供了更好的质控方法。在质控前后温度增量分布特征上,温度观测增量总是以某一固定增量值在整个气压高度上剔除离群值,其中57.15%的离群点主要分布在0~100 hPa范围内,42.85%的离群点均匀分布在100~1000 hPa范围内,其中0~100 hPa范围内温度增量绝对值大于10℃的异常点是由于温度传感器受太阳辐射等因素影响超出了正常探测误差范围,这些异常点可以在质控前提前剔除,进一步提升探空温度数据质量。  相似文献   
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