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CRTM微波亮温模拟对地表和云参数的敏感性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用快速辐射传输模式CRTM研究了微波地表发射率和微波亮温对地表参数和云参数的敏感性问题。首先利用实测的云南思茅地面和探空资料,通过CRTM正演了12个微波通道的地表发射率和亮温,与AMSR-E卫星亮温资料进行对比,分析了模拟亮温的正演误差,研究了地表参数对微波地表发射率模拟的敏感性,并重点分析了微波亮温对地表和云雨参数的敏感性。结果表明,地表参数中土壤湿度、地表温度和植被覆盖度三者对CRTM模拟亮温影响较大,而模拟微波地表发射率主要受土壤湿度和植被覆盖度的影响;有云雨存在时,降水云比非降水云的影响大。6种云中,雨云对模拟的影响最大。晴空条件下,大部分通道的正演亮温误差在3 K以内,垂直极化较水平极化误差小。低频通道比高频通道受地表参数影响大,受云雨影响小,垂直极化比水平极化更稳定。其中10.65 V通道几乎不受云雨影响,但对地表参数非常敏感。 相似文献
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集合卡尔曼滤波 (the Ensemble Kalman Filter,简称EnKF) 中将预报集合的统计协方差作为预报误差协方差,但该估计可能严重偏离真实的预报误差协方差,影响同化精度。基于极大似然估计理论,发展了一种优化预报误差协方差矩阵的实时膨胀方法,即MLE (the Maximum Likelihood Estimation) 方法。利用蒙古国基准站Delgertsgot (简称DGS站) 观测资料,基于EnKF方法和MLE方法,在通用陆面模式 (the Common Land Model,简称CoLM) 中同化了地表温度和10 cm土壤温度观测资料,建立了土壤温度同化系统。结果表明:MLE方法对地表温度和各层土壤温度 (尤其深层土壤温度) 的估计比EnKF方法准确。考虑到浅层和深层土壤温度的差别,在实施MLE方法时对浅层和深层土壤温度采用了不同的膨胀因子。对比膨胀因子为单一标量时的结果,多因子膨胀能缓解深层土壤温度的不合理膨胀,改善同化效果。 相似文献
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基于静止气象卫星观测的降水时间降尺度研究 总被引：4，自引：0，他引：4
高分辨率降水时空分布估计对于陆面数值模拟和同化,天气、气候与环境及其相关领域研究具有重要意 义。长时间序列降水分布常使用时间和空间插值技术进行估计。本文提出了一种基于每小时静止卫星云图云分类 信息的累积降水估计时间加权插值方法,它通过利用高时空分辨率静止卫星云图所反映的云的变化,与卫星降水 估计和地面观测降水相结合,以获得时空分布比较合理的地面降水分布。将该方法应用于FY2C 云图和国家卫星 气象中心FY2C 的6 小时降水估计业务产品,得到FY2C 卫星发射(2005 年)以来具有10KM空间分辨率以及1 小 时分辨率的降水数据集,并利用中国区域自动雨量观测资料对该降水估计数据集进行检验和评估,以表明该方法 的合理性。 相似文献
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对ISCCP、常规观测以及MODIS总云量3种目前使用较多的总云量资料进行对比分析, 重点考察时间序列较长的ISCCP和常规观测总云量, 给出定量对比结果, 为使用这3种总云量资料的用户提供参考。研究表明:ISCCP与常规观测总云量相比, 7月二者的空间分布具有很好的一致性, 但白天ISCCP总云量比常规观测总云量多, 夜间却往往比常规观测总云量少, 二者误差分布表现为东部和东南部小于西北部的特征; 而1月二者空间分布比较一致, 但是在天山和东北地区高、低值中心经常不匹配, 这两个区域总云量资料需慎用; 7月ISCCP总云量精度明显高于1月。ISCCP、常规观测以及MODIS总云量对比结果表明:1月MODIS总云量比其他两种资料大, 而7月为最小。相对常规观测, 1月ISCCP总云量精度优于MODIS, 而7月MODIS总云量略优于ISCCP。 相似文献
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将多重网格策略引入NLS-3DVar(Non-linear Least Squares-based on Three-dimensional Variational Data Assimilation,非线性最小二乘三维变分同化)方法,进而应用于2400多个国家级气象观测站逐时气温数据和NCEP再分析气温数据的融合,得到中国区域空间分辨率1°×1°,时间分辨率为6小时的气温融合产品。分别从单重网格(分辨率1°×1°)和双重网格(分辨率由2°×2°到1°×1°)利用2014年1~12月(4、5月除外)的独立检验数据考察NLS-3DVar气温融合产品质量,验证基于多重网格策略的NLS-3DVar方法的优越性。在单重网格下,与广泛应用于气象行业的Cressman插值产品(均方根误差和相关系数的年平均值分别为1.961°C d~(-1)和0.924)相比,NLS-3DVar产品全年始终具有最小的均方根误差和最大的相关系数,年平均值分别为1.915°C d~(-1)和0.929;站点间误差分析进一步表明,NLS-3DVar产品在大多数检验站点精度更高,在新疆、甘肃、云南、陕西等地区尤为突出;加入双重网格策略的NLS-3DVar产品与单重网格的NLS-3DVar产品误差对比显示,均方根误差年平均值分别为1.649°C d~(-1)和1.711°C d~(-1),相关系数年平均值分别为0.970和0.968,二者在均方根误差和相关系数的表现上都极为相似,即双重网格NLS-3DVar气温产品尽管对观测数据采取了稀疏化处理,但依旧维持了原有的产品精度,并且在计算效率上提高了1倍多。而与同样在双重网格下基于多尺度的STMAS(Space–Time Multiscale Analysis System)算法相比,双重网格的NLS-3DVar产品在产品精度上同样占据优势,在计算效率上单位时次耗时与STMAS算法几乎相当。 相似文献
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利用四川省地面观测小时和分钟降水数据,针对2019年发生在四川地区的首场区域性暴雨过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的九种降水融合产品进行对比评估。结果表明:四种24h降水融合产品(CMPAS_24h_RT05、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT01)、四种1h降水融合产品(CMPAS_RT05、CMPAS_NRT05、CMPAS_RT01、CMPAS_NRT01)和一种10min降水融合产品(CMPAS_10MIN05)均能较好的反映强降水落区的时空变化趋势,但降水极大值都较实况有一定的低估。总体而言,降水融合产品的质量较高,对强降水有很好的监测能力,累计降水量与实况相当,1h降水融合产品与实况的相关系数超过0.924,晴雨准确率在94.4%以上,10min降水融合产品与实况相关系数为0.85,两种产品的TS评分都随降水量级的增大而降低。对比而言,1km产品优于5km产品,近实时产品优于实时产品,1h产品优于10min产品。1h融合产品的降水合计与24h融合产品降水量一致,10min和1h降水存在不一致的问题,但二者差异不大。 相似文献
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为了分析WRFV3.3.1模式中土壤湿度初值对降水模拟的影响,在4个陆面方案的分析对比基础上,采用中国区域土壤湿度同化系统（CLSMDAS）输出的土壤湿度替换模式初始场中的土壤湿度,对2010年6月19日江西出现的一次强降水过程进行模拟,分析改进后的土壤湿度初值对模式模拟降水的影响。结果表明,耦合Noah方案的模拟结果要优于SLAB、RUC、PX方案;通过对比试验发现CLSMDAS输出的土壤湿度初始条件下的模拟结果比NCEP资料的模拟结果更接近于实况,能够很好地模拟出24 h累积降水的范围与强度,对应地表能量的响应也更为明显,表现出很好的区域波动性,能够捕捉到细节降水信息,且统计检验结果中各量级降水的TS评分基本都要高于NCEP土壤湿度初值条件下的结果,空报率、漏报率和预报偏差进一步减小,说明准确的土壤湿度初值能够提高模式的模拟预报能力。 相似文献
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土壤湿度在陆气相互作用过程中扮演着重要的角色,是气候、水文、农业、林业等研究中重要的地球物理参数之一.土壤湿度影响地面蒸散,径流、地表反射率、地表发射率以及地表感热和潜热通量,从而对气候有重要影响,它对大气的影响在全球尺度上仅次于海面温度,在陆地尺度其影响甚至超过海面温度.本文介绍了基于EnKF及陆面过程模型的中国区域陆面土壤湿度同化系统（CLSMDAS,China Land Soil Moisture Data Assimilation System）,以及该系统应用于中国区域陆面土壤湿度同化试验的结果.CLSMDAS包括以下几个部分：1）陆面模式采用美国国家大气研究中心NCAR的陆面过程模型Community Land Model Version3.0（简写为CLM3.0）;2）大气驱动场数据中的降水和地面入射太阳辐射数据来自FY2静止气象卫星每小时产品;3）陆面数据同化方法采用EnKF（Ensemble Kalman Filter）同化方法;4）观测数据包括AMSR-E卫星反演土壤湿度产品以及地面土壤湿度观测资料.利用CLSMDAS对2006年6~9月的土壤湿度同化试验结果的分析表明：陆面模式模拟和同化结果都能比较合理地反映出土壤湿度时空分布,同化的土壤湿度分布与2006年8月重庆、四川发生建国以来最严重的夏伏旱有非常好的对应关系,与发生在9月的湖北东部、广西南部等地的干旱区也有非常好的对应关系. 相似文献