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针对2020年第9号台风"美莎克"期间FY-4A 高光谱红外干涉式大气垂直探测仪GIIRS每15 min一次的目标区跟踪加密观测资料,用三维卷积神经网络算法反演的全天空大气温度、湿度廓线分析了台风处于生命史不同阶段时暖心结构和湿度场结构的演变特征。结果表明:卷积神经网络的深度机器学习算法可以用来反演全天空的三维大气温度和湿度垂直廓线,不光适用范围广(晴空和有云视场)、反演精度高,而且反演速度快。利用静止卫星平台高时间分辨率的特性,反演得到的温度、湿度廓线可以细致追踪台风处于发展、成熟和登陆等阶段时暖心结构和湿度场的时空演变特征。台风从发展阶段(热带风暴和强热带风暴)到成熟阶段至登陆消亡时,暖心首先出现在对流层中高层较薄的区域,随着台风强度的加强,深厚的暖心结构明显、强度增加,水平面积增大且垂直往下延伸。由于对流云中强上升气流的输送水汽正距平区逐渐上传至300 hPa,台风最强时密闭云区与四周下沉气流区比湿差高到8 K·kg-1。暖心结构和高湿度中心随着台风登陆而逐渐消失。 相似文献
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利用静止气象卫星监测初生对流的研究进展 总被引:11,自引:6,他引:5
本文主要对近年来利用静止气象卫星监测、分析和研究对流初生的国内外若干研究结果和进展给予了简要综述。主要涉及对流的判识、对流的追踪技术、初生对流的多光谱云顶特征、初生对流的判据和问题与展望等方面的内容。总体而言,利用静止气象卫星监测初生对流,以及发展的对流,是目前国内外研究和探索的热点之一。研究表明,通过精心挑选对对流敏感的光谱通道、通道组合和时间演变判据,可以对初生对流进行监测,可比地面雷达更早地预警降雨系统的发展,显示出在临近预报中的应用潜力。监测对流初生的算法流程大体上分为目标判识、目标追踪和初生对流判识三个部分。国际上主要的一些与对流初生相关的成熟算法各具特色,如RDT(Rapidly Developing Thunderstorms)算法在对流判识中强调了垂直形态的峰值检测,追踪对流时利用了速度外推并检测重叠面积。ForTraCC(Forecasting and Tracking the Evolution of Cloud Clusters)算法关注活跃对流,一定程度上考虑了对流合并和分裂的情况,具有外推预报功能。GOES-R(The Geostationary Operational Environmental Satellite R-Series Program)算法特点是多光谱的使用,利用多光谱判识技术进行对流云顶检测,是面向下一代静止气象卫星探测能力的算法。UWCI(The University of Wisconsin Convective Initiation)构思巧妙,所提出的box-average技术简单易行,适合软件工程化。随着卫星传感器和探测能力的发展,以及计算机技术的快速发展,更多卫星资料将用于联合判识对流。同时,更新的计算机视觉、计算机图像处理和模式识别技术也将用来解决追踪中的复杂问题,进一步改进初生对流的判识准确率。 相似文献
6.
基于地面加密观测资料、FY-2E静止气象卫星观测资料和NCEP分析资料,选取2010—2012年华北区域内27次冰雹过程,按大气环流背景、主要影响系统和云系的云型特征等将其分为冷涡云系尾部型、低涡槽前型和偏北气流控制型3种类型。分析结果表明:3种天气型下冰雹对流云系特征存在差异,但90%以上的冰雹过程发生在对流云团的快速发展阶段中,降雹集中出现于准圆形或椭圆形对流云团边缘或带状对流云系的传播前沿区域,对应于云顶亮温梯度的大值区。在掌握背景环境的前提下,综合分析红外图像中对流系统的发展演变、水汽图像暗带和暗区变化等信息,对冰雹的监测和预警有一定的参考价值。定量统计分析表明,大的亮温梯度值 (不低于8 ℃/0.05°) 是辅助判断冰雹能否发生的重要参量,而当冰雹云同时具备低云顶亮温和大亮温梯度的情况下,更有利于大于10 mm大冰雹的发生。 相似文献
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云检测是气象卫星各类定量遥感产品的基础,无论是以云图为基础的天气分析还是以去云为前提的各类大气和地表参数反演、沙尘火情等灾害检测,都需要对遥感影像中的云进行准确识别,尤其是薄云和云边缘等细节识别。针对静止气象卫星(以Himawari-8为例)精细化云检测,本文提出了一种基于多尺度视网膜图像增强的动态云检测算法。该算法基于云层与背景信息辐射特征不同的原理,构建可见光和红外波段的晴空辐射背景场,通过多尺度图像增强和最大类间差方法对辐射差值进行云细节信息的增强和提取。利用2021-2022年的75景MODIS云检测产品作为验证数据进行算法精度验证,整体上算法精度达到91.13%,召回率为94.02%,精确率为86.71%,有较强的适用性和稳健性,且已经较好地支撑了近两年的定量遥感产品业务化应用。 相似文献
8.
高轨卫星轨道预报中神经网络模型优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
高轨卫星是我国卫星导航系统的重要组成部分。提升该类卫星的轨道预报精度有利于用户定位精度的提高。提出了一种改进高轨卫星轨道预报精度的新方法。该方法避开了精化动力学模型的困难,尝试从轨道预报误差的规律中寻找突破。利用神经网络作为建立预报模型的工具,将某历史时刻的轨道预报误差作为训练样本,利用训练好的神经网络模型补偿当前时刻的预报轨道以提高轨道预报精度。对影响神经网络模型补偿效果的各因素进行了详细分析,制定了适应于高轨卫星短期、中期和长期预报的神经网络最优模型。利用实测数据进行了试验分析,结果表明:预报8,15及30 d应选择的训练步长分别为10,20及25 min;轨道预报8~30 d时,训练噪声均选取0.01。神经网络模型有效地改进了高轨卫星的轨道预报精度,预报4~30 d,轨道精度提高幅度为34.67%~82.37%不等。 相似文献
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对利用FY2和GMS静止气象卫星建立的东亚地区气候数据集(EAGSCDR FY2 and GMS Geostationary Satellite Climate Data Record over East Asia)进行了检验和评估,使用的检验源数据包括中国地面气候资料与国际卫星云气候计划ISCCP D2月平均云量数据集.对由上述3种不同观测手段得到的多年平均总云量的空间分布特征分析结果表明:3种资料的总云量分布形势有较好的一致性,但是在40°N以北地区,ISCCP和EAGSCDR得到的总云量在量值上高于地面观测值.用地面观测资料检验华南及长江流域EAGSCDR的云检测产品的结果表明,总的准确率为82.10%,总漏判率6.85%,总误判率为11.05%,秋冬季节准确率偏低.EAGSCDR与ISCCP云量都是由卫星资料处理得到的,二者差异主要来自算法的不同,检验结果表明,EAGSCDR中的云量产品精度优于ISCCP云量,并且其时间分辨率可达到1 h,空间分辨率达到5 km,由此可见,EAGSCDR的云产品比ISCCP云产品更有优势. 相似文献
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Fog Detection over China’s Adjacent Sea Area by using the MTSAT Geostationary Satellite Data 总被引:1,自引:0,他引:1 下载免费PDF全文
A fog threshold method for the detection of sea fog from Multi-function Transport Satellite (MTSAT1R) infrared (IR) channel data is presented.This method uses principle component analysis (PCA),texture analysis,and threshold detection to extract sea fog information.A heavy sea fog episode that occurred over China’s adjacent sea area during 7 8 April 2008 was detected,indicating that the fog threshold method can effectively detect sea fog areas nearly 24 hours a day.MTSAT-1R data from March 2006,June 2007,and April 2008 were processed using the fog threshold method,and sea fog coverage information was compared with the meteorological observation report data from ships.The hit rate,miss rate,and false alarm rate of sea fog detection were 66.1%,27.3%,and 33.9%,respectively.The results show that the fog threshold method can detect the formation,evolution,and dissipation of sea fog events over period of time and that the method has superior temporal and spatial resolution relative to conventional ship observations.In addition,through MTSAT-1R data processing and a statistical analysis of sea fog coverage information for the period from 2006 to 2009,the monthly mean sea fog day frequency,spatial distribution and seasonal variation characteristics of sea fog over China’s adjacent sea area were obtained. 相似文献