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81.
利用FY-2C卫星数据反演云辐射特性 总被引:2,自引:0,他引:2
本文利用FY-2C静止卫星提供的可见光、中红外和热红外观测数据, 开展了水云光学厚度、粒子有效半径和云顶温度的云参数遥感探测理论和反演方法研究。基于FY-2C可见光、中红外(3.75 μm)与热红外(11 μm)通道辐射率对云光学厚度、 云滴有效半径、云顶温度辐射参数的敏感性分析, 提出三通道同时反演云的光学厚度、云滴有效半径及云顶温度的迭代方案; 通过个例分析进行了云参数反演试验, 并将结果与MODIS的云反演产品进行了对比, 最后对反演误差进行了分析。主要结论如下:(1) 个例反演得到的云参数与各通道探测数据有着较好的对应关系, 迭代计算标准偏差在允许的计算精度范围内(<0.89%), 反演结果具有合理性; (2) 通过与MODIS云反演产品的对比可以看到, 两者云光学厚度、云滴有效半径的均值和直方图分布都非常一致, 而MODIS的云顶温度比FY-2C反演值要高, 考虑到FY-2C的 11 μm通道测量的辐射值与MODIS相比偏小, 因此认为我们的反演方法与MODIS方法的精度是相当的。 相似文献
82.
用滤波方法进行MαCS云团形态差异的个例分析 总被引:2,自引:1,他引:1
利用GMS-5卫星资料, 研究了2002年6月27~28日一次强降雨过程中尺度暴雨云团的演变特征。分析表明, 整个降雨过程分两个阶段, 第一阶段, 一个近圆形中尺度对流云团从西北向东南移动, 主要造成河南省强降雨; 第二阶段, 南移的中尺度对流云团到达长江流域, 重新发展并形成东西向宽带状α中尺度对流系统 (Meso-α-scale Convective System, 简称MαCS) 云团, 造成长江中下游暴雨。为研究这次暴雨过程中尺度对流云团的组织方式演变和结构特征, 使用滤波方法对NCAR/NCEP 1°×1°再分析资料进行尺度分离, 获得中尺度扰动场, 结果表明: (1) 利用改进的Shuman-Shapiro滤波方法, 可以有效地分离出中尺度扰动。对于近圆形的MCS, 低层高度场低中心和流场辐合中心重合, 位于云顶亮温 (Black Body Temperature, 简称TBB) ≤-52℃冷云盖的西侧边缘, 这里也是新生对流活跃的地方, 而高层高度场高中心和流场辐散中心分离, 但都位于冷云盖区域。对于宽带状MαCS, 低层高度场低中心和流场辐合中心也基本重合, 位于TBB≤-52℃冷云盖的北侧边缘, 高层高度场高中心与低层低中心相对应, 但流场在冷云盖中没有表现出单一中心, 却表现为一致辐散气流。 (2) 滤波结果显示, 不论是前期的近圆形中尺度对流云团, 还是随后发展起来的宽带状MαCS, 二者都具有低空辐合高空辐散扰动结构, 只是扰动的强度后者大于前者。 (3) 这次过程的中尺度对流云团表现出的形态演变, 由近圆形变成宽带状, 是因为其组织差异造成的。两者的组织方式完全不同, 前者主要是低层中尺度气旋, 而后者主要是低层的中尺度切变线。 相似文献
83.
以实现对极轨气象卫星应用系统健康程度进行综合评价为目的,提出结合主观分析的层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和客观分析的熵权法(Entropy Weight,EW)确定待评价系统指标值的综合权重,再采用逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)对系统的指标进行多角度评价排序来作为最终评价结果。本文根据连续5个月3颗极轨气象卫星在实际业务系统运行中异常指标样本进行实证分析。结果表明该方法较为全面考虑了影响应用系统的多种因素,避免了单一判据的局限性,并对各指标的重要性进行综合对比分析,使得评价结果更科学准确,可以作为构建极轨气象卫星应用系统健康程度评价指标体系的一种方法。 相似文献
84.
中国气象卫星应用需求数据库初探 总被引:1,自引:0,他引:1
世界各国发展气象卫星的根本目的是获取地球大气物理参数,满足卫星用户尤其是自己国家卫星用户的应用需求。气象卫星应用需求数据库,以定量指标的形式明确给出应用对卫星资料各方面的需求,通过卫星资料满足应用需求的能力评估,牵引气象卫星不断向前发展。文章回顾和评述了中国气象卫星及其应用需求研究的发展历程,探讨了建立中国气象卫星应用需求数据库的必要性。采用WMO调查方法,设计并进行了中国气象卫星的应用需求调查,揭示了现阶段中国气象卫星应用需求数据库研究的不足,对进一步的研究方向提出了建议。 相似文献
85.
86.
典型梅雨暴雨系统的云系及其相互作用 总被引:4,自引:3,他引:4
利用GOES-9红外云图和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,分析了2003年6月29日~7月12日长江中下游一次典型梅雨期间暴雨系统的云系成员及其相互作用.结果表明:(1)梅雨暴雨系统的云系成员主要有四个,它们是梅雨锋云系、西风带短波槽云系、青藏高原东移扰动云系和季风云涌.这些云系成员都可以影响到梅雨锋云系的形状和强度,对梅雨锋云系的建立或重建都起到重要的作用.(2)梅雨云系成员是相应的天气系统相互作用的产物,副热带高压决定梅雨锋云系的位置,因此也决定了暴雨发生的区域.适当强度的高空槽可以诱生梅雨气旋,产生锋面气旋暴雨.高原东移扰动云系如果受高原槽的引导可以移出高原,同时也诱生西南低涡并移出四川盆地,高空槽和低涡共同作用造成了沿途暴雨.季风云涌在副高东退的情况下,就有可能北上和梅雨锋云系连在一起.不同的云系成员和梅雨锋云系相互作用的结果形成不同的云系分布. 相似文献
87.
被动微波遥感反演中国西部地区雪深、雪水当量算法初步研究 总被引:2,自引:0,他引:2
雪深、雪水当量是积雪研究中重要参数,其在流域水量平衡和融雪径流预报以及雪灾监测与评价中起着重要作用。Chang等(1987)以辐射传输理论和米氏散射为理论基础,假定积雪密度和颗粒大小为常数,利用实测雪深数据和SMMR的亮温数据,通过统计回归方法,建立了雪深与18 GHz和37 GHz水平极化的亮温梯度之间的关系,发展了SMMR半经验的反演雪深的算法。后在此基础上又发展了针对SSM/I的半经验反演雪深算法。2002年发射的装载于Aqua卫星上的AMSR E是新一代的被动微波辐射计,性能较以往星载被动微波辐射计有较大提高,采用了改进后的SSM/I的半经验算法作为其估算全球雪水当量的反演算法。
将AMSR E的雪水当量产品与气象台站观测的雪水当量进行比较,发现在新疆地区和青藏高原地区雪水当量的RMSE分别达到31.8 mm和21 mm。本研究旨在建立基于AMSR E亮温数据,适用于中国西部地区的雪深和雪水当量反演算法。首先收集整理了2003年新疆地区的雪深、雪水当量数据和AMSR E亮温数据,去除错误样本,利用统计回归的方法,建立了新疆的反演雪深、雪水当量的半经验算法,算法中加入积雪覆盖度参数,较以往的算法有所改进,与气象台站观测数据比较,结果也表明新疆地区建立的经验算法较AMSR E的雪水当量算法有较大改进,RMSE为15.7 mm。但青藏高原地区因海拔高,地形复杂,大部分地区积雪较浅,空间分布不均和冻土存在等诸多因素运用同样的方法建立反演算法,结果不甚理想,以后的研究将重点消除这些干扰因素。 相似文献
88.
FY-1C遥感器可见近红外各通道在轨辐射定标 总被引:13,自引:0,他引:13
文中通过 1999年 7月利用敦煌辐射定标场和反射率基法对FY -1C气象卫星遥感器可见 -近红外通道进行的第一次在轨辐射定标试验 ,研究和试验了卫星遥感器的在轨辐射定标方法、同步观测方法和辐射传输计算算法及其软件开发 ,有 7个通道的绝对辐射定标系数 (或称为增益和偏离量 )被获得。经过误差分析 ,认为本次定标的不确定度小于 7%。定标获得的 7个通道定标系数与该卫星发射前定标结果比较 ,其中 5个通道 (通道 1,2 ,7,8,10 )结果比较接近 ,另两个通道 (通道 6,9)由于发射前定标误差较大致使二者有一定差别。另外 ,通过 2 0 0 0年 9月份对FY -1C卫星进行的第二次辐射定标试验 ,使该卫星在轨 1a多来的运行状态得到了定量监测 ,本次定标与1999年 7月的定标结果比较 ,发现可见 -近红外各通道性能均有程度不同的衰减 ,尤其是通道 1,7,8性能衰减分别为 35% ,2 8% ,2 2 % ,而通道 2 ,6,9,10性能衰减较小 (为 10 %左右 )。 相似文献
89.
利用渤海湾和莱州湾现场实测的悬浮物含量和光谱数据,建立了基于555和670 nm波段遥感反射率的悬浮物含量遥感反演模型。经检验,模型平均相对误差优于20%,对输入端误差不敏感。基于该模型,利用ENVISAT MERIS遥感数据,从空间分布格局、大风过程的短期扰动以及季节性差异等方面分析了渤海悬浮物的时空分布特征。(1)渤海悬浮物含量的高值区集中分布在莱州湾(尤其是黄河口和莱州湾湾底)和渤海湾沿岸,此外在辽东湾沿岸海域悬浮物含量也相对较高,而在渤海大部水体悬浮物含量较低。(2)大风过程可在短期内(约1~3 d)显著改变全渤海的悬浮物空间分布格局,其中渤海湾和莱州湾响应最为强烈,辽东湾响应相对较弱,这与其各自的水深条件、底质类型和悬浮物粒径等因素有关。(3)渤海悬浮物含量总体上呈春夏低、秋冬高的分布特征;季节性差异最显著的区域是渤海湾、莱州湾和辽东湾,差异性最小的是秦皇岛近岸海域;风力等气候因素是悬浮物分布呈现季节性差异的主要原因,入海径流是另一重要因素 相似文献
90.
北京地区陆表温度空间分布特征 总被引:2,自引:0,他引:2
利用北京地区1999年的Landsat7/ETM+热红外波段数据反演陆表温度,用热岛比率指数表征陆表温度的空间分布差异。通过计算北京市城区及辖区共15个区、五环路内各环线间区域、以及以故宫为中心的8个方向剖线的缓冲区的热岛比率指数,定量分析其陆表温度空间分布特征。结果表明:北京地区陆表温度空间分布存在明显的差异。总体上城区整体处于次高温区,局部表现为高温区,并且在城区以外的辖区出现了多热岛中心分布的特征;对城区及辖区热岛比率指数分析发现,热岛比率指数最大的区域并不是城区,而是顺义区,为0.6210,其平均地表温度在各区域中也最高,为38.08℃。城区大部分处于次高温区中,热岛比率指数为0.6118,平均陆表温度为37.18℃;五环内区域的平均陆表温度为36.97℃,五环以外区域的平均陆表温度35.18℃;对于五环内各环线间的区域,四环至三环间的区域热岛比率指数最高,为0.6327,其平均地表温度为37.48℃;就8个方向剖线的缓冲区分析总体来看,东向和南向热岛比率指数较高,而西向和北向较低。 相似文献