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Developing the science product algorithm testbed for Chinese next-generation geostationary meteorological satellites: Fengyun-4 series 总被引：1，自引：0，他引：1
Min Min Chunqiang Wu Chuan Li Hui Liu Na Xu Xiao Wu Lin Chen Fu Wang Fenglin Sun Danyu Qin Xi Wang Bo Li Zhaojun Zheng Guangzhen Cao Lixin Dong 《Acta Meteorologica Sinica》2017,31(4):708-719
Fengyun-4A (FY-4A), the first of the Chinese next-generation geostationary meteorological satellites, launched in 2016, offers several advances over the FY-2: more spectral bands, faster imaging, and infrared hyperspectral measurements. To support the major objective of developing the prototypes of FY-4 science algorithms, two science product algorithm testbeds for imagers and sounders have been developed by the scientists in the FY-4 Algorithm Working Group (AWG). Both testbeds, written in FORTRAN and C programming languages for Linux or UNIX systems, have been tested successfully by using Intel/g compilers. Some important FY-4 science products, including cloud mask, cloud properties, and temperature profiles, have been retrieved successfully through using a proxy imager, Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI), and sounder data, obtained from the Atmospheric InfraRed Sounder, thus demonstrating their robustness. In addition, in early 2016, the FY-4 AWG was developed based on the imager testbed—a near real-time processing system for Himawari-8/AHI data for use by Chinese weather forecasters. Consequently, robust and flexible science product algorithm testbeds have provided essential and productive tools for popularizing FY-4 data and developing substantial improvements in FY-4 products. 相似文献
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Zhao Qile Wang Chen Guo Jing Yang Guanglin Liao Mi Ma Hongyang Liu Jingnan 《GPS Solutions》2017,21(3):1179-1190
GPS Solutions - A key limitation for precise orbit determination of BeiDou satellites, particularly for satellites in geostationary orbit (GEO), is the relative weak geometry of ground stations.... 相似文献
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随着气象卫星技术的发展,卫星观测能力不断提升,全球气象卫星观测体系逐步形成。美国、欧洲和中国都建立了极轨和静止气象卫星观测系统,日本、韩国等国家也拥有各自的气象卫星。与卫星发展初期相比,现在的气象卫星在空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率以及波段覆盖范围等方面都有了极大的提高。与之相伴,气象卫星遥感资料应用也取得了长足的进步。卫星应用领域不断拓展,新的资料处理方法不断涌现,数据使用也完成了从定性向定量的跨越。本文将在总结目前气象卫星遥感载荷观测能力的基础上,着重介绍卫星资料在天气分析、环境灾害监测以及气候变化研究方面的应用。 相似文献
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基于组网观测的那曲土壤湿度不同时间尺度的变化特征 总被引：2，自引：0，他引：2
利用第三次青藏高原大气科学试验的土壤湿度观测数据,分析了那曲多空间尺度组网观测的28个站2、5、10、20和30 cm 5个不同深度土壤湿度的季节变化和日变化特征,并对比讨论了土壤湿度站点间的差异。分析表明,各层土壤湿度均存在显著的季节变化。冬春季节,20 cm以上土壤湿度随深度变浅而减小。夏秋季节土壤湿度随深度增加而减小,并分别在7月上、中旬和9月出现两个峰值。10月以后进入土壤湿度衰减期。土壤温度和土壤湿度存在协同变化关系。在一定的温度范围内,土壤发生冻结-融化过程,引起土壤湿度变化。在太阳辐射加热下,土壤表层水分蒸发,进而影响土壤温度。不同观测站间土壤湿度差异较大,夏秋季离散性大于冬春季。不同季节土壤湿度的日变化存在差异。春季10 cm以上土壤湿度日变化明显,08-10时（北京时）达到最低,19-20时达到最高。夏季土壤湿度日变化较为平缓。秋季2 cm深度土壤湿度日变化明显。线性拟合结果表明,1、4、10月土壤湿度和土壤温度为正相关关系。但是在夏季,土壤湿度与土壤温度为负相关。站点间土壤湿度变化的离散性表明,多测站才能全面体现青藏高原某区域的陆面状态。文中结果为青藏高原地区土壤湿度卫星参数验证和数值模式参数化提供了多角度的观测依据。 相似文献
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卫星资料凭着卫星遥感的全球性、连续性和高频次观测等优势,成为一种重要的非常规资料源,但卫星观测仍然存在各种各样的观测误差,其中包含由于观测偶然性所造成的统计学上的随机误差及仪器本身和辐射传输模式等造成的系统性偏差,这些误差在很大程度上影响了卫星资料的质量。文中提出了一种能有效订正卫星观测资料系统性偏差的梯度信息同化算法,该方法用一个梯度算子进行模式变量与观测变量的梯度变换,从而达到订正系统性偏差的目的。本文利用WRF（Weather Research Forecast）模式及其同化模式WRFDA（WRF Data Assimilation system）,以及AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）资料,对台风“圆规”进行了实际的数值模拟和同化试验,数值结果表明,梯度信息同化方法能明显改善台风路径的模拟,在处理可信度较低的资料时仍然适用。另外,通过同化诊断分析,发现卫星资料的系统性偏差对于台风数值模拟有较大影响,而文中提出的梯度信息同化方法能较好的解决此类问题。 相似文献
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利用2002～2017年MODIS数据,结合3个气象站观测资料,分析扎日南木错2002～2017年湖面变化以及气象要素之间相关性。分析表明;近15年来扎日南木错湖泊水域面积整体呈波动上升趋势,从空间分布来看,扎日南木错的西部和北部湖面扩张的比较明显,尤其是北部有个小岛,可以看到从小岛形成到消失过程。气温整体呈上升趋势,降水量和蒸发量呈下降趋势,湖泊水域面积变化与气温呈正相关,蒸发量和降水量呈负相关。 相似文献
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半透明云风矢量高度指定是卫星风矢量算法的重要部分,需要来自半透明云体的辐射和云下背景辐射两个变量。云下背景辐射发生在云层下面,未被卫星直接观测到,为了在半透明云风矢量高度指定算法中更精确地获得云下背景辐射,使用风矢量附近无云区的红外/水汽散点图,估计云下背景辐射。分析表明:在追踪区域里存在无云区的情况下,追踪区的最高红外亮温可代表红外通道的背景辐射;而水汽通道的背景辐射,却在红外亮温高值区段内水汽亮温相对较低区段。追踪区内找不到无云区时应扩大搜索范围,找到无云区后可估计云下背景辐射。在半透明云风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计的改进算法前后,计算FY-2气象卫星进行风矢量,并将结果与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）分析场进行对比表明,在半透明风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计,FY-2气象卫星风矢量误差明显降低。 相似文献
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FY-3系列卫星星载IRAS仪器设有26个通道,其中20个通道用于探测地球大气在红外波段的热辐射,通道辐射率代表了地球大气系统在大气顶的向外辐射光谱信息,与总波段的射出长波辐射（OLR）通量相关性高。该文基于逐线辐射传输模式计算软件LBLRTM对全球2521条大气廓线的大气顶射出辐射率模拟数据,计算了每条廓线的OLR和FY-3B/IRAS,FY-3C/IRAS通道辐射率,用统计回归方法建立了利用IRAS的多通道辐射率计算OLR的非线性理论回归模式;应用模式和FY-3B/IRAS,FY-3C/IRAS的L1级数据,处理得到2016年4月1-30日的全球日平均、月平均OLR格点产品。与Aqua/CERES,Terra/CERES仪器宽波段观测OLR产品对比表明:对于水平分辨率为1°×1°的全球月平均OLR格点产品,均方根误差为2.22 W·m-2,相关系数为0.9982 W·m-2,平均偏差为-0.2 W·m-2,表明FY-3/IRAS仪器定标及反演模式均达到较高水平。文中还回顾了历史上不同气象卫星的多种OLR反演算法模式,并对不同模式精度进行了比较。 相似文献
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