STUDY ON CLOUD CLASSIFICATIONS BY USING AVHRR,GMS-5 AND TERRA/MODIS SATELLITE DATA

This paper presents the automated pixel-scale neural network classification methods beingdeveloped at National Satellite Meteorological Center(NSMC)of China to classify clouds by usingNOAA/AVHRR and GMS-5 satellite imageries.By using Terra satellite MODIS imageries,anautomated pixel-scale threshold technique has been developed to detect and classify clouds.Thestudy focuses on applications of these cloud classification techniques to the Huaihe River and theChangjiang(Yangtze)River drainage basin.The different types of clouds show more clearly onthis cloud classification image than single band image.The results of the cloud classifications arethe basis of studying cloud amount,cloud top height and cloud top pressure.Cloud mask methodsare widely used in SST,LST,and TPW retrieval schemes.Some case studies about cloud maskand cloud classification in satellite imageries,which are related with the study of Global Energyand Water Cycle Experiment(GEWEX)in the Huaihe River and the Changjiang River drainagebasin are illustrated.     

多源气象数据融合格点实况产品研制进展

阐述了中外主要的多源气象数据融合产品研究进展与趋势,重点介绍了中国气象局国家气象信息中心研制的陆面气象要素（包括气温、降水、湿度、风、气压、辐射等）、土壤温度与土壤湿度、洋面温度与洋面风、三维云等多源融合格点产品研发现状,以及中国气象局国家气象信息中心多源数据融合中试平台及统一质量检验评估系统的进展,并对未来多源气象数据融合产品研制进行了展望。      

中国区域多种微波遥感土壤湿度产品质量评估

以自动土壤水分观测站土壤湿度作为验证数据, 对2012年中国区域ASCAT、WINDSAT、FY3B、SMOS 4种微波遥感土壤湿度产品按省份进行了评估研究。结果表明:ASCAT质量最优, 在中国大多数地区与观测数据的相关系数较高, 归一化标准偏差较小。WINDSAT其次, 质量优于FY3B, 而SMOS在中国大部分地区质量差, 受无线电频率干扰严重。4种产品在中国西北地区表现均略好, 如山西、陕西、宁夏等省区。研究还发现, 同一卫星土壤湿度产品在同一季节, 不同地区评估质量不同, 这可能与不同地区的地表植被覆盖类型有关。     

四套再分析土壤湿度资料在中国区域的适用性分析

利用国家气象信息中心提供的"中国农业气象土壤水分数据集(1981-2010年)(V1.0)"中150个农业气象站的土壤湿度观测资料,对2001-2010年CFSR、ERA-Interim、NCEP R-1和NCEP R-2四套再分析土壤湿度资料在中国区域的适用性进行了比较与评估。结果表明:(1)从空间分布来看,四套再分析资料都可以正确描述出中国区域土壤湿度的分布特征,但是NCEP R-1对于青藏高原土壤湿度的模拟存在一定的问题;(2)从时间变化来看,CFSR再分析资料能够较好地描述了土壤湿度的时间变化,而NCEP R-2再分析资料表现得较差;(3)从土壤湿度的季节循环看,在表层,CFSR和ERA-Interim再分析资料模拟地比较好,而NCEP R-1和NCEP R-2再分析资料出现了高估现象;而在深层,除NCEP R-1外,其他三种再分析资料都可以较好地模拟出土壤湿度的季节循环。     

长时间序列多源土壤湿度产品在中国地区的比较分析

研究利用实测数据对遥感产品(ECV CCI)、全球陆面同化系统产品(GLDAS/CLM、NOAH2.7、NOAH3.3、VIC、MOSAIC)、再分析资料(ERA-Interim、NCEP/DOE)等不同来源的8套长时间序列土壤湿度产品进行时空比较。结果表明:上述产品均可以模拟出中国不同区域土壤湿度的空间分布;从各产品平均态与实测数据的偏差、均方根误差、相关系数统计结果来看,NOAH模式和ERA-Interim表现最好,MOSAIC和NCEP/DOE与实测相差较大;从区域尺度上来看,所有产品在东北区域表现最好,在华南、西南南区和西北西区较差;ERA-Interim有效的模拟了土壤湿度的年际变化。     

星载微波辐射计交叉定标中陆面目标辐射亮温计算模型

从被动微波辐射计在轨辐射定标的角度出发, 选取亚马逊雨林作为高温地面目标, 利用DMSPF13-SSM/I数据和NCEP数据对研究区19—89GHz辐射特性进行分析。研究发现, 利用辐射亮温稳定的热带雨林作为地面目标, 对19—89GHz的频段, 微波辐射亮温计算精度可以达到1K以内; 对于6和10GHz这样的低频通道, 撒哈拉沙漠是一个可供选择的地面目标, 根据所建立的亮温计算模型, 利用数值预报分析场NCEP数据作为输入, 其亮温计算精度在2K以内。     

基于变分理论的AVHRR海表温度反演应用及效果评估

基于变分理论算法实现了METOP-A卫星AVHRR传感器探测数据的海洋表面温度变分反演,进行了连续1个月的海表温度反演试验,并分别从全球、分纬度带和天气系统活跃区域3个方面,将变分反演结果（VAR SST）与利用统计回归方法反演相同卫星得到的海表温度产品（GBL SST）、其他海温融合产品（OISST）及实际浮标观测数据等进行一系列评估。从全球评估指标看出,以OISST为参照,VAR SST要优于GBL SST;以浮标观测为参照,VAR SST略逊于GBL SST,而且VAR SST还改进了GBL SST随时间波动大的缺点;从分纬度带对比看出,在与OISST对比时,VAR SST在低纬度地区和北半球中纬度地区的质量要优于GBL SST,海温反演精度较高。研究还表明,由于变分方法考虑了大气状态的变化,能够更加有效订正卫星遥感过程中大气的削弱作用,从而反演出精度更高的海表温度,尤其在天气系统较为复杂的区域效果明显。     

总云量产品在中国区域的分析检验

对ISCCP、常规观测以及MODIS总云量3种目前使用较多的总云量资料进行对比分析, 重点考察时间序列较长的ISCCP和常规观测总云量, 给出定量对比结果, 为使用这3种总云量资料的用户提供参考。研究表明:ISCCP与常规观测总云量相比, 7月二者的空间分布具有很好的一致性, 但白天ISCCP总云量比常规观测总云量多, 夜间却往往比常规观测总云量少, 二者误差分布表现为东部和东南部小于西北部的特征; 而1月二者空间分布比较一致, 但是在天山和东北地区高、低值中心经常不匹配, 这两个区域总云量资料需慎用; 7月ISCCP总云量精度明显高于1月。ISCCP、常规观测以及MODIS总云量对比结果表明:1月MODIS总云量比其他两种资料大, 而7月为最小。相对常规观测, 1月ISCCP总云量精度优于MODIS, 而7月MODIS总云量略优于ISCCP。     

基于多重网格策略的NLS-3DVar资料融合方法及其在气温数据融合中的应用

将多重网格策略引入NLS-3DVar(Non-linear Least Squares-based on Three-dimensional Variational Data Assimilation,非线性最小二乘三维变分同化)方法,进而应用于2400多个国家级气象观测站逐时气温数据和NCEP再分析气温数据的融合,得到中国区域空间分辨率1°×1°,时间分辨率为6小时的气温融合产品。分别从单重网格(分辨率1°×1°)和双重网格(分辨率由2°×2°到1°×1°)利用2014年1~12月(4、5月除外)的独立检验数据考察NLS-3DVar气温融合产品质量,验证基于多重网格策略的NLS-3DVar方法的优越性。在单重网格下,与广泛应用于气象行业的Cressman插值产品(均方根误差和相关系数的年平均值分别为1.961°C d~(-1)和0.924)相比,NLS-3DVar产品全年始终具有最小的均方根误差和最大的相关系数,年平均值分别为1.915°C d~(-1)和0.929;站点间误差分析进一步表明,NLS-3DVar产品在大多数检验站点精度更高,在新疆、甘肃、云南、陕西等地区尤为突出;加入双重网格策略的NLS-3DVar产品与单重网格的NLS-3DVar产品误差对比显示,均方根误差年平均值分别为1.649°C d~(-1)和1.711°C d~(-1),相关系数年平均值分别为0.970和0.968,二者在均方根误差和相关系数的表现上都极为相似,即双重网格NLS-3DVar气温产品尽管对观测数据采取了稀疏化处理,但依旧维持了原有的产品精度,并且在计算效率上提高了1倍多。而与同样在双重网格下基于多尺度的STMAS(Space–Time Multiscale Analysis System)算法相比,双重网格的NLS-3DVar产品在产品精度上同样占据优势,在计算效率上单位时次耗时与STMAS算法几乎相当。     

基于GIS站点资料的NetCDF模型构建与应用

NetCDF是一种面向多维科学数据的存储和编码标准,用户可以通过多种方式操作和管理NetCDF数据集。通过对NetCDF数据模型的研究,构建了土壤水分站点资料的NetCDF数据模型,并借助编程语言C#和ArcGIS提供的二次开发组件ArcEngine实现了全国农业气象站1981～2007年土壤水分站点资料NetCDF数据集的创建和访问。该研究将为气象站点数据的归档、分发和共享提供一定的便利,并为将其引入GIS分析与应用提供了基础。