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三年地基微波辐射计观测温度廓线的精度分析 总被引：4，自引：2，他引：2
对安装在北京南郊观象台的地基微波辐射计测量的温度廓线数据的精度进行了分析。首先在2006年9月晴天条件下,对比由7个氧气通道测量的亮温与由微波辐射传输模式计算的亮温。得到51.250GHz的测量值与计算值的标准差值最大,为3.8K,其余通道均小于1.8K。2种亮温的偏差值以及绝对偏差值,在51.250和52.280GHz处大于1.0K,在其余5个通道处都小于1.0K。2种亮温拟合直线的斜率,在52.280和53.850GHz处分别为0.66与0.7,其余通道都大于0.8。然后,使用2005年9月—2008年8月的观测数据,对比地基微波辐射计与探空同时观测的大气温度。结果显示,2种测量技术的差异随高度而增大。另外,将3a观测数据按照季节以及晴天与非晴无降水天进行对比分析。结果显示,不同季节2种测量技术存在不同差异。其中,夏季测量差异最小。而晴天测量差异在3.250km以下比非晴无降水天小。 相似文献
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基于地面雨滴谱资料分析层状云和对流云降水的特征 总被引：25，自引：7，他引：25
根据由声雨滴谱仪器测量得到的雨滴谱资料,结合降水云的结构来将降水云系划分成为对流云降水云系和层状云降水云系.分析这两种降水云系中的稳定雨滴谱特征,包括雨滴谱的各种特征直径(平均直径Dm、众数直径Dd、平均体积直径Dv、优势直径Dp、中数直径Dna和中数体积直径Dn)、峰值结构和Z-R关系等.通过对这些量的分析,进一步分析划分降水云系的判据. 相似文献
4.
由地基微波辐射计测量得到的北京地区水汽特性的初步分析 总被引：25，自引：3，他引：22
首先对比分析了三种测量水汽技术(地基微波辐射计、探空、GPS)之间的差异, 得到地基微波辐射计与探空的差值为0.281cm, GPS与探空的差值为0.728 cm, 地基微波辐射计与GPS的差值为0.322 cm。接着就地基12通道微波辐射计测量得到的水汽总量 (简称PWV), 分析了北京地区水汽在四个季节中的日变化特征。秋季日变化差为0.162 cm, 冬季日变化差为0.130 cm, 春季日变化差为0.229 cm, 夏季日变化差为0.276 cm。另外, 北京地区四个季节中水汽最大值/最小值出现频率最高的时间段呈现一定的特征。即四个季节中在北京时间00:00到00:59和23:00到23:59这两个时间段中, 水汽出现最大值/最小值的概率较其他时间段都高, 其中冬季在北京时间10:00到10:59之间出现最小值的概率最高。水汽总量PWV每小时变化率在四个季节中都存在这样的现象: 出现正的水汽总量PWV每小时变化率的百分比与出现负的水汽总量PWV每小时变化率的百分比相当, 几乎都为50%。最后就水汽与温度相关性做了分析, 分别得到四个季节中各个小时水汽与温度的相关系数, 结果显示各个小时水汽与温度的相关性在四个季节中, 除了夏季从北京时间09:00到22:00为负相关外, 其他时间段内都为正相关。而且各个小时水汽与温度的相关系数都按照秋、春、 冬、夏的顺序递减。 相似文献
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地基GPS和微波辐射计倾斜路径水汽对比观测试验方案设计 总被引：3，自引：3，他引：0
为开展地基GPS接收机和微波辐射计斜路径水汽总量的对比观测试验,设计实现一套控制微波辐射计全自动追踪可视范围内某颗GPS卫星,以获取微波辐射计与该GPS卫星之间斜路径水汽总量的外场试验方案.根据观测设备的特点,在软件控制层面上,该试验方案集成GPS接收机和微波辐射计的I/O数据和控制文件,实现各种天气条件下的自动连续观测,获取的观测数据样本具有代表性.该试验方案的实施全程由计算机控制,既可避免可能的人为操作失误,又能节约人员劳务开支.初步的观测结果表明,试验方案能够满足倾斜路径水汽总量对比试验对微波辐射计定位精度的要求. 相似文献
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局地强对流天气分析中非常规探测资料应用 总被引：13，自引：8，他引：5
应用多种非常规观测资料对2006年6月27日夜间北京地区一次局地强对流天气过程进行了分析。结果表明：直接造成此次暴雨过程的天气系统是两个局地生成的中尺度对流云团,地面中尺度辐合线是降水主要触发机制之一,城市热岛效应为强对流天气的发生提供了有利的热力条件。微波辐射计观测量对降水的发生具有较好的指示意义,液态水含量的急剧增（减）过程,预示着降水即将出现（消亡）。风廓线雷达的连续观测能够部分揭示影响系统的细节特征,从风场配置上可以看到中低层的风切变以及降水前低层的暖平流和小尺度低涡环流,这种系统结构和配置对降水的形成和维持有着重要的意义。 相似文献
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地基微波辐射计反演水汽密度廓线精度分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以探空水汽廓线为标准,对00:00UTC、12:00UTC北京南郊(39.93°E,116.28°N)观测站的微波辐射计水汽廓线与WRF(Weather ResearchForecasting Model)模拟的水汽廓线进行精度分析。结果表明,整体上WRF水汽密度接近探空,但在近地面处微波辐射计的更接近探空;水汽密度偏差在夏季较大冬季较小;微波辐射计的水汽密度在3km左右偏大,根据北京地区历史天气记录中有中云的天气较多的信息,推测可能是由于云对微波辐射计反演有影响。06:00UTC和18:00UTC以WRF水汽廓线为参考对微波辐射计的水汽廓线进行精度分析,得到的结果与00:00UTC和12:00UTC的类似。 相似文献
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采用2013年中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测试验站的地基微波辐射计和激光雷达观测数据,以激光雷达探测的大气边界层高度为参考,分别利用非线性神经网络和多元线性回归方法建立微波亮温直接反演大气边界层高度的算法,并对比两种方法的反演能力, 同时分析非线性神经网络算法在不同时段及不同天气状况下反演结果的差异。结果表明:非线性神经网络算法的反演能力优于多元线性回归算法,其反演结果与激光雷达探测的大气边界层高度有较好一致性,冬、春季的相关系数达到0.83,反演精度比线性回归算法约高26%;对于不同时段和不同天气条件,春季的反演结果最好,晴空的反演结果好于云天; 四季和不同天气状况的划分也有利于提高反演精度。 相似文献
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利用2004年北京雨滴谱资料分析降水强度和雷达反射率因子的关系 总被引：9，自引：1，他引：8
在北京2004年的45次降水过程中,基于DISDROMETER仪器测量的雨滴谱资料计算每次降水的强度R和雷达反射率因子Z.结果表明,不同降水过程中,雷达反射率因子Z与降水强度R的幂指数关系中的指数b和系数a是不同的,这与不同降水过程的雨滴谱分布不同密切相关.综合分析这45次降水过程中的指数b和系数a,得到指数b和系数a呈正相关.接着,分别就指数b和系数a与平均降水强度、平均雷达反射率因子、平均特征直径和雨滴平均数密度之间关系做了详细的讨论.另外,基于这一年的降水雨滴谱资料,讨论了Z-R幂指数关系中指数b和系数a的月变化特征.分析结果表明,从4月到12月系数a和指数b呈现逐月递减的年变化特征.最后,文章就12个个例的特征直径Dm的特征进行了分析.结果显示,当特征直径Dm随时间保持不变时,降水强度R和雷达反射率因子Z之间存在线性相关的关系,即当特征直径Dm为常数时,Z-R关系的指数b为1. 相似文献
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