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1.
Bai  Wenguang  Zhang  Peng  Zhang  Wenjian  Li  Jun  Ma  Gang  Qi  Chengli  Liu  Hui 《中国科学:地球科学(英文版)》2020,63(9):1353-1365
Due to the polarization effects of the Earth's surface reflection and atmospheric particles' scattering, high-precision retrieval of atmospheric parameters from near-infrared satellite data requires accurate vector atmospheric radiative transfer simulations. This paper presents a near-infrared vector radiative transfer model based on the doubling and adding method. This new model utilizes approximate calculations of the atmospheric transmittance, reflection, and solar scattering radiance for a finitely thin atmospheric layer. To verify its accuracy, the results for four typical scenarios(single molecular layer with Rayleigh scattering, single aerosol layer scattering, multi-layer Rayleigh scattering, and true atmospheric with multi-layer molecular absorption, Rayleigh and aerosol scattering) were compared with benchmarks from a well-known model. The comparison revealed an excellent agreement between the results and the reference data, with accuracy within a few thousandths. Besides, to fulfill the retrieval algorithm, a numerical differentiation-based Jacobian calculation method is developed for the atmospheric and surface parameters. This is coupled with the adding and doubling process for the radiative transfer calculation. The Jacobian matrix produced by the new algorithm is evaluated by comparison with that from the perturbation method. The relative Jacobian matrix deviations between the two methods are within a few thousandths for carbon dioxide and less than 1.0×10~(-3)% for aerosol optical depth. The two methods are consistent for surface albedo, with a deviation below 2.03×10~(-4)%. All validation results suggest that the accuracy of the proposed radiative transfer model is suitable for inversion applications. This model exhibits the potential for simulating near-infrared measurements of greenhouse gas monitoring instruments.  相似文献   
2.
基于范艾伦辐射带探测卫星的观测数据(2012年9月至2015年11月),收集了584个等离子体层顶密度波动事件,研究了这些事件分布随磁地方时、磁壳值以及地磁活动的变化关系,并使用快速傅里叶变换分析了全部事件平均功率谱.统计结果表明,等离子体层顶密度波动事件主要发生在磁地方时黄昏扇区,其分布与磁地方时和地磁活动具有明显的相关性.等离子体层顶密度波动在1~100mHz区间内具有接近-5/3的功率谱斜率,表明存在二维磁流体动力学湍流.本文统计结果将有助于进一步深入理解等离子体层顶密度波动在内磁层中能量传输的具体作用,并且将促进对等离子体层顶波动的激发、增强与传播过程的进一步研究.  相似文献   
3.
认识海洋在全球碳循环中的作用及其对环境变化的响应,需要高时空分辨率的观测数据。由于轨道宽度、云雨天气、太阳耀斑等的影响,单一的水色传感器的观测能力十分有限,将多源海洋水色卫星进行融合是提高水色数据时空覆盖的一种有效途径。SeaWiFS和MERIS分别于2010年12月11日和2012年5月9日停止运行,在很大程度上降低了水色融合产品时空覆盖的提升。我们在融合过程中加入了FY-3 MERSI数据,生成了全球海洋叶绿素浓度遥感融合产品数据集。数据源包括SeaWiFS、MERIS、MODIS-Aqua、VIIRS和MERSI。结果表明:加入MERSI后,融合产品的日平均有效空间覆盖提高了9%;采样频率(同一区域一年中获取有效数据的次数)由57天/年提高到109天/年。利用实测数据和国外同类融合产品(ESA GlobColour和NASA MEaSUREs)对新的数据集进行了质量评价。与实测数据相比,加入MERSI的融合产品精度与未加入MERSI的融合产品基本一致;与国外同类融合产品的偏差小于10%。新数据集的时间序列特性与未加入MERSI的融合产品以及单传感器的一致。  相似文献   
4.
5.
In this study, sea surface salinity(SSS) Level 3(L3) daily product derived from soil moisture active passive(SMAP)during the year 2016, was validated and compared with SSS daily products derived from soil Moisture and ocean salinity(SMOS) and in-situ measurements. Generally, the root mean square error(RMSE) of the daily SSS products is larger along the coastal areas and at high latitudes and is smaller in the tropical regions and open oceans. Comparisons between the two types of daily satellite SSS product revealed that the RMSE was higher in the daily SMOS product than in the SMAP, whereas the bias of the daily SMOS was observed to be less than that of the SMAP when compared with Argo floats data. In addition, the latitude-dependent bias and RMSE of the SMAP SSS were found to be primarily influenced by the precipitation and the sea surface temperature(SST). Then, a regression analysis method which has adopted the precipitation and SST data was used to correct the larger bias of the daily SMAP product. It was confirmed that the corrected daily SMAP product could be used for assimilation in high-resolution forecast models, due to the fact that it was demonstrated to be unbiased and much closer to the in-situ measurements than the original uncorrected SMAP product.  相似文献   
6.
10~30 d延伸期可预报性与预报方法研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
10~30 d延伸期的可预报性既依赖于初始条件,也与缓变的下垫面有关,寻找延伸期时段内可预报性较高的低频特征,识别延伸期的可预报性来源及影响的物理机制是提高延伸期预报水平的关键。近年延伸期可预报性来源、热带大气季节内振荡监测预测和影响等领域的研究取得较大进展,提出和应用了动力统计相结合以及大气低频信号释用等新的延伸期预报方法。对延伸期可预报性来源及其与初值和外强迫异常的关系分析表明,海气相互作用能提高亚洲和西太平洋区域延伸期时段大气环流和要素的可预报性。热带大气季节内振荡、平流层爆发性增温以及各种次季节尺度的海气、陆气耦合作用和大气响应均为延伸期预报提供了重要的可预报性来源。由于数值模式延伸期时段的预报性能与实际业务需求还存在一定距离,基于动力统计相结合和物理统计的延伸期预报方法被广泛应用于业务预报,表现出一定的预报技巧。  相似文献   
7.
国家级天气预报检验分析系统建设与应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
为了适应精细化预报和业务管理的发展需求,国家气象中心建设开发了基于Web的国家级天气预报检验分析系统。系统分为预报检验、检验文件解析处理、检验数据查询分析与检验平台管理4个功能模块,关键技术包括标准化的数据管理、开放式的算法模块管理与调度和检验数据的可视化分析。系统建立了规范高效的检验业务数据流程,兼容处理预报分析制作系统(MICAPS)数据、GRIB2数据、城镇报数据、自动气象站数据等其他专业气象数据,涵盖了国家级省级智能网格预报、全国城镇天气预报、定量降水预报、大城市空气质量预报等数十项检验业务产品,给出了空间分布、柱状图及数据表格等展现形式。系统为全国各级预报员、模式开发人员和管理人员提供预报检验反馈信息,为各省以及国家级预报业务考核提供了信息支撑;同时系统提供逐旬、月、年度的智能网格预报以及城镇天气预报的检验结果对比,有力支撑了智能网格预报产品业务研发和业务试验。  相似文献   
8.
2018年一次罕见早春飑线大风过程演变和机理分析   总被引:6,自引:4,他引:2       下载免费PDF全文
盛杰  郑永光  沈新勇  张涛  曹艳察  林隐静 《气象》2019,45(2):141-154
2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段:初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括:(1)受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。(2)自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;(3)通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。  相似文献   
9.
周鑫  周顺武  覃丹宇  孙阳 《气象》2019,45(2):216-227
基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。  相似文献   
10.
该文将循环神经网络(recurrent neural network,RNN)应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络(predictive RNN)架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数(CSI)可以提升0.15~0.30,命中率(POD)提高0.15~0.25,虚警率(FAR)降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。  相似文献   
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