珠江三角洲地区FY-3卫星MERSI影像的大气校正方法研究

利用广东省86个气象站的观测数据为大气校正简化算法(Simplify Method for Atmospheric Correction,SMAC)提供校正参数,对中分辨率光谱成像仪(Medium Resolution Spectral Imager,MERSI)的250 m分辨率数据进行了大气校正处理研究。通过对各波段反射率直方图、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetable Index,NDVI)直方图及气象站反射率的分布特征进行分析,检验SMAC算法进行MERSI数据大气校正的效果。结果表明:大气校正后MERSI各波段反射率区间变宽,站点反射率更接近实际,校正后的NDVI直方图曲线较平滑,NDVI峰值向高值移动,临近日期的NDVI直方图曲线更相近,说明本文采用的大气校正处理方法可得到合理的结果。     

基于FY-2C卫星资料估算四川地面降水方法研究

应用2006年6月6日00时(北京时)至7日06时四川地区的自动站降水资料和FY-2C静止卫星红外亮温资料,共3854对样本,分析发现1小时内的最低红外亮温和红外亮温增量两因子能很好地表征地面1小时累计降水量,且能有效地进行四川地面1小时降水估算,并由此建立了估算降水方法.通过对2006年8月27日13-19时,2006年8月28日04-16时两个时段估算降水结果的初步检验来看,其均方根差都小于2.0mm,随着最低亮温的增加,其均方根差也越小.由此可见,基于FY-2C静止卫星1小时内最低红外亮温和亮温增量来估算四川地面1小时降水是可行的,且效果较好.     

基于FY-3/MERSI卫星资料的霾判识方法研究

选取2015年12月25日及2016年1月18日两次覆盖湖北的重污染天气过程,利用FY-3A(B)/MERSI卫星资料和气象、环境监测资料,应用图像色彩处理技术、可见光近红外通道反射率分析等技术,开展对湖北地区霾的遥感识别研究。研究结果表明:以不同波段进行红绿蓝三通道合成时,霾可以被识别,其中以全可见光模式合成时,霾以灰白色为主,比周围的云雾区略暗;以可见光、近红外、红外三通道合成时,霾以紫色、紫灰色为主,云类识别精细;以可见光、近红外两通道增强显示合成时,霾以紫灰色为主,与晴空地表及云区差异明显,但易将由小粒子组成的薄卷云误判为霾,需通过云顶黑体亮温进行剔除。通过建立红外亮温和可见光反射率识别指标,可将霾与晴空、厚云区区分开来,但很难与低云/雾区进行有效区分,加入对有效粒子半径敏感的近红外通道反射率后,借助两者在粒子大小上的差异,可在一定程度上解决这一问题,并通过地面人工观测资料进行分析验证。     

FY-3B/VIRR海表温度算法改进及精度评估

该文介绍了卫星观测海表温度 (SST) 算法的发展历程,给出了所用SST算法的回归模型,并在FY-3B/VIRR业务SST算法的基础上进行了改进。基于NOAA-19/AVHRR匹配数据集,进行多算法建模分析及精度评估,白天最优算法为非线性SST (NL) 算法,夜间最优算法为三通道SST (TC) 算法,最优算法的确定与NESDIS/STAR一致。建立2012年8月—2013年3月FY-3B/VIRR匹配数据集,并在此基础上进行多算法回归建模及精度评估,白天和夜间的最优均为NL算法,分析发现夜间TC算法采用匹配数据集版本2(MDB_V2) 时,3.7 μm通道存在类似百叶窗的条带现象。以2012年10—12月FY-3B/VIRR匹配数据集计算回归系数,以2013年1—3月独立样本进行精度评估,与浮标SST相比,NL算法白天和夜间的均方根误差分别为0.41℃和0.43℃。与日平均最优插值海温 (OISST) 相比,NL算法白天和夜间的均方根误差分别为1.45℃和1.5℃; 选择与OISST偏差在2℃以内的样本,NL算法白天和夜间均方根误差分别为0.82℃和0.84℃。     

基于FY-3卫星数据的西安市城市热岛特征分析

基于2011—2017年FY-3B/VIRR气象卫星影像数据及同期气象观测数据,应用改进型贝克尔(Becker)"分裂窗"地表温度反演算法计算地表温度,根据土地利用类型数据进行城郊对比,分析了西安市春、夏、秋三个季节城市热岛总面积、强热岛面积和热岛比例指数。结果表明:1)遥感反演温度与气象站点监测数据变化趋势基本一致,三季地表温度基本以西安市城区为中心呈环状递减;2)各季节强热岛面积占比年际变化明显,夏季强热岛面积占比远高于春、秋两季的,是后者的2倍以上;3)春、夏、秋三季强热岛区域主要集中在西安市城区和长安区,临潼区、长安区、鄠邑区、西安市城区夏季热岛面积占总面积的50%以上,周至县、高陵区的较小;4)总热岛比例指数总体上波动较大,年际上2016年的最大;春、夏季2014年的最大,秋季2016年的最大;总体城郊热岛差异2017年的最大,季节性城郊热岛差异表现为春季2016年的最大,夏、秋季2017年的最大,夏季城郊热岛差异明显高于春、秋季的。     

基于FY-3D卫星的微波与光学陆表温度融合研究

目前还没有基于国产卫星的1 km分辨率的全天候陆表温度(LST)产品,FY-3D卫星提供了中分辨率成像仪(MERSI)Ⅱ型1 km分辨率晴空LST产品与微波成像仪(MWRI)25 km全天候LST产品,因此可结合两者优势开展全天候1 km分辨率LST的融合研究。基于地理加权回归(GWR)方法,选择海拔、FY-3D归一化植被指数和归一化建筑指数等建立GWR模型对FY-3D/MWRI 25 km LST降尺度到1 km,并与MERSI 1 km LST进行融合;同时针对MWRI轨道间隙,利用前后1天融合后的云覆盖像元1 km LST进行补值,可以得到接近全天候下的1 km LST。基于以上融合算法,选择了中国区域多个典型日期FY-3D/MERSI和MWRI LST官网产品进行了融合试验,并利用公开发布的全天候1 km LST产品(TPDC LST)对FY-3D1 km LST融合结果进行了评估。研究结果表明,基于GWR法的LST降尺度方法,可以有效避免传统微波LST降尺度方法中存在的“斑块”效应和局地温度偏低等问题;LST融合结果有值率从融合前的22.4%～36.9%可提高到融合后69.3...     

FY-3A MWHS资料偏差订正方法研究

作为中国新一代极轨气象卫星,风云三号A星(FY-3A)大气垂直探测资料在区域数值天气预报中的同化应用至关重要。为实现FY-3A大气湿度垂直探测仪(MWHS)资料的直接同化应用,重点研究MWHS资料偏差订正问题。根据MWHS资料特征,在参考欧洲中期天气预报中心(ECMWF)原全球TIROS大气垂直探测仪(TOVS)资料偏差订正方案的基础上,建立适用于FY-3A卫星MWHS辐射率资料的偏差订正方案,分析该方案的订正效果。(1) 扫描偏差具有星下点对称性,各通道不同纬度带和扫描角的扫描偏差存在差异,通道1~5的扫描偏差绝对值范围分别为0~1.13 K、0~6.4 K、0~0.76 K、0~0.84 K和0~2.1 K。(2) 偏差订正方法有效,订正后的通道2~4观测残差概率分布呈现均值为0的高斯分布,且通道1和5观测残差更接近均值为0的高斯分布。(3) 偏差订正后观测残差标准差均有所降低,表明偏差订正能够提高MWHS资料对分析场的调整。试验证明FY-3A MWHS资料具有较高的数据质量以及同化应用的潜力;建立的偏差订正方案可为FY-3A MWHS资料直接同化提供条件。      

FY-3B TOU与Aura OMI卫星臭氧总量产品的比对分析

通过FY-3BTOU与Aura OMI卫星臭氧总量产品的比对分析,检验FY-3BTOU臭氧总量产品的适用性.结果显示,两者的相对偏差(RD)在赤道、南北半球中纬度大部分地区为2％～4％,而在南北极区扩到4％～6％和8％～10％,从赤道到两极RD随纬度升高而增大;除南北极区外,其余地区RD月平均值均呈现出明显的季节变化特...     

改进的FY-3B/VIRR OLR反演模式及其应用效果

FY-3B卫星VIRR仪器的向外长波辐射(outgoing long-wave radiation,OLR)产品处理采用与NOAA/AVHRR相同的算法模型,即用窗区通道亮温-通量等效亮度温度的回归关系式计算OLR,但两星的OLR业务产品与目前国际质量最好的云和地球辐射能量系统(cloud and earth’s radiant energy system,CERES)仪器观测OLR产品相比,存在约10 W·m~(-2)的系统负偏差。FY-3B的原因在于OLR反演模式建立过程中红外辐射传输计算软件的精度不够。鉴于此,本文采用美国21世纪开发的逐线辐射传输模型计算软件(LBLRTM),模拟计算了全球2521条大气廓线的大气顶辐射率光谱,在此基础上计算了每条廓线的OLR和FY-3B/VIRR窗区通道亮温,应用最小二乘法统计回归模拟数据,重新建立了由FY-3B/VIRR窗区通道亮温计算OLR的回归关系式及系数。模式应用于FY-3BL1级数据,处理2016年1,3,7和10月的FY-3B逐日全球OLR资料,该资料与AQUA-TERRA卫星的CERES仪器OLR观测产品相比,得到日平均OLR:RMSE=9~15 W·m~(-2),R=0.9834,Bias=-0.3W·m~(-2);月平均OLR:RMSE=4~7W·m~(-2),R=0.9915,Bias=-0.3W·m~(-2),表明改进的模式能处理出无系统偏差的、精度基本与CERES观测相当的OLR产品,尽管单通道反演算法有着固有的模式回归误差。     

FY-3A卫星近海面气象要素在冬季夜间海上能见度分析中的应用

对FY-3A气象卫星大气温度湿度廓线资料进行夜间大雾低能见度分布反演计算,并运用美国LAPS(Local Analysis and Prediction System)局地分析与预报系统,与FNL再分析资料多要素反演数据进行多源要素融合分析。FY-3A卫星反演得到的大雾低能见度分布,经与Micaps(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Process System)系统地面天气图, FY-2E地球同步卫星红外云图,要素统计气象年鉴记录等对比检验,显示反演的低能见度区范围及强度合理。尤其是对海上缺乏常规观测资料网的海域,提供了夜间海上能见度分布信息。进一步地通过LAPS系统对比卫星资料、再分析资料、以及卫星与再分析资料融合的3种方案结果,显示将卫星监测资料与FNL再分析资料的融合效果,对单来源资料反演的大雾低能见度分布有较好的改善。融合后对卫星资料而言,卫星轨道盲区已经弥合,其次,获得了海上低能见度区分布的信息,对海上和沿海雾区能见度的强度得到合理改善。对于FNL再分析资料,原有的各项要素强梯度被合理平滑。低能见度范围也有调整改善。重要的是海上大雾低能见度区的分布,得到FY-3A卫星信息和数值模拟信息的互相验证与信息综合,可信度增强。     

利用动态阈值方法改进的风云二号卫星海雾检测技术

有效的观测是提高对海雾认知和预报水平的关键因素,卫星数据是当前最可行的观测数据源,但需要高质量的观测数据和精细的检测技术。本文为提高风云二号海雾检测水平,在现有卫星观测数据条件下借鉴了动态获取云雾阈值的思想,定制设计了一套从获取动态检测阈值到温度、纹理、噪声检测等步骤的黄渤海海雾检测方法流程。对黄渤海白天海雾检测结果的检验表明,虽然对于秋、冬非海雾季月份的效果还有待提高,但在春季海雾季已接近国际同类产品水平。同时该技术方法也需要继续搜集实例,进一步优化阈值获取方案。     

基于多灰度共生矩阵特征值的黄渤海白天海雾识别算法

本文基于多灰度共生矩阵特征值,即相关性、对比度、同质性和能量,进行联合海雾遥感判识,提出一种高准确率黄渤海白天海雾识别算法。采用第二代静止气象卫星FY-4A可见光、近红外和红外数据,将该算法应用于黄渤海区域白天海雾判识,并利用2019—2020年沿黄渤海气象站点能见度实测数据及CALIPSO卫星数据产品对本算法识别结果进行精度验证。结果表明：海雾识别平均检测率(POD)为92%,误报率(FAR)为27%,临近成功指数(CSI)为69%,可以实现对海雾的动态监测,为海上交通等领域提供较好的数据支持。     

风云三号D气象卫星全球数据获取方法及数据分发

风云三号D气象卫星搭载10个载荷：中分辨率光谱成像仪Ⅱ、微波成像仪、微波温度计Ⅱ、微波湿度计Ⅱ、红外高光谱大气探测仪、近红外高光谱温室气体监测仪、广角极光成像仪、电离层光度计、空间环境监测器和全球导航卫星掩星探测仪。这10个载荷每天连续对地球探测,并获取数据,卫星将载荷探测数据经过实时空对地广播链路向全球用户广播;同时,通过延时空对地广播链路将全球延时数据对国内的广州、乌鲁木齐、佳木斯、喀什,北极及南极站进行数据下传,这四个国内站及两个极地站收到全球数据后,在45 min内,通过地面商用通信链路将数据传送到数据处理中心,数据处理中心对收到的数据进行汇集、分包、质量判断、预处理、产品生成等处理后,通过专线或互联网将数据发送给用户;同时,各气象、海洋及其他用户还可以通过用户利用站进行数据的接收及应用。     

FY-3A卫星微波资料的集合变分混合同化试验

以2012年"北京7.21暴雨"为例,实现了集合变分混合同化方法对FY-3A的微波温度仪和微波湿度仪资料的直接同化,并与三维变分方法进行了比较。结果表明:虽然两种同化方法同化FY-3A微波资料都能改进降水模拟效果,但是与实况相比,集合变分混合同化方法改进效果更为明显,其能有效减少虚假强降水的模拟,改进强降水中心位置的模拟,SAL评分定量检验也同样表明,集合变分混合同化方法对暴雨的模拟效果要优于三维变分同化方法;无论是热力学变量还是动力学变量,集合变分同化得到的初始场均方根误差均显著小于三维变分同化的结果;两种方法同化FY-3A微波资料均能改变初始场中的各种物理量信息,但不同方法得到的同化增量大小和分布却有明显的差异:三维变分同化方法对初始场的调整区域和强度都要大于混合同化方法,且其同化增量表现出均匀和各向同性的分布特点;而利用集合信息的混合同化方法得到的同化增量分布表现为非均匀性和各向异性,具有"流依赖性"的特征,这使得初始场的分布更合理,有利于改善降水的模拟效果。     

A Heavy Sea Fog Event over the Yellow Sea in March 2005： Analysis and Numerical Modeling

In this paper, a heavy sea fog episode that occurred over the Yellow Sea on 9 March 2005 is investigated. The sea fog patch, with a spatial scale of several hundred kilometers at its mature stage, reduced visibility along the Shandong Peninsula coast to 100 m or much less at some sites. Satellite images, surface observations and soundings at islands and coasts, and analyses from the Japan Meteorology Agency （JMA） axe used to describe and analyze this event. The analysis indicates that this sea fog can be categorized as advection cooling fog. The main features of this sea fog including fog area and its movement axe reasonably reproduced by the Fifth-generation Pennsylvania State University/National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model （MM5）. Model results suggest that the formation and evolution of this event can be outlined as： （1） southerly warm/moist advection of low-level air resulted in a strong sea-surface-based inversion with a thickness of about 600 m; （2） when the inversion moved from the warmer East Sea to the colder Yellow Sea, a thermal internal boundary layer （TIBL） gradually formed at the base of the inversion while the sea fog grew in response to cooling and moistening by turbulence mixing; （3） the sea fog developed as the TIBL moved northward and （4） strong northerly cold and dry wind destroyed the TIBL and dissipated the sea fog. The principal findings of this study axe that sea fog forms in response to relatively persistent southerly waxm/moist wind and a cold sea surface, and that turbulence mixing by wind shear is the primary mechanism for the cooling and moistening the marine layer. In addition, the study of sensitivity experiments indicates that deterministic numerical modeling offers a promising approach to the prediction of sea fog over the Yellow Sea but it may be more efficient to consider ensemble numerical modeling because of the extreme sensitivity to model input.     

FY-3A水汽资料在江淮梅雨强降水系统湿动力诊断中的应用

中国卫星FY-3A水汽产品为大气水汽混合比,对大气各层水汽条件具有精细化描述能力。将卫星水汽混合比空间分布与区域流场对应叠加,进行综合量化分析,是目前卫星监测反演数据研究分析与业务应用的形式之一。由于卫星数据与流场数据为非同源数据,具有各自的坐标系,综合分析需要将坐标系统一,卫星坐标系随时间变化,因此向固定的流场坐标系转化。整个数据预处理过程,包括卫星数据插值至标准等压面层,卫星轨道网格转为经纬等距标准网格;双权重法异常数据剔除;平滑滤除高分辨率"噪音";十折交叉相关检验确认卫星资料精细化特征保持良好。对流场分析首先选择关键系统,江淮梅雨强降水系统主要为浅薄低涡和辐合线,近5 a的统计显示3/5的低涡活跃在江南,2/3的辐合线活跃在淮北。诊断分析合成的江淮梅雨强降水典型系统,获得辐合线系统纬向湿度锋区更强,低涡系统湿舌经向度大,显示更多干湿气团混合。进而将预处理后的FY-3A水汽分布与强降水系统低层流场对应时刻综合比对,结果显示:与流场气旋性辐合区对应的卫星湿区对强降水落区具有精细化指示性。同时FY-3A湿度产品计算的大气低层(1 000~850 h Pa)可降水量、以及降水区对应的假相当位温高能区及高能锋区,均与降水强度呈正比关系。将卫星水汽资料诊断方法应用于近海海域,可估测系统强降水落区以及降水强度,有利于改善海上缺乏降水观测站的问题。     

利用FY-3星载微波资料对热带气旋云系和暖核特征的分析

介绍了中国FY-3系列卫星搭载的微波遥感仪器性能特点,以“1109”超强台风“梅花”为研究个例.通过微波湿度计单通道微波图像和微波成像仪双极化通道散点图,分析了台风云系中云雨粒子对遥感通道辐射的吸收和散射效应,揭示了台风在微波图像上表现形式的内在物理原因.利用微波向量辐射传输模式的模拟表明:微波温度计各氧气吸收通道对热带气旋系统水汽和水凝物含量变化的敏感性不大.因此,可利用权重函数峰值位于对流层中上层的通道3,探测出台风暖核辐射信息.根据两者相匹配的5个较理想时次数据,选取距“梅花”中心400 km范围为研究区域,并提出用于修正扫描点分辨率不均匀所带来取样偏差的方法,分别计算出订正临边效应后的暖核强度,发现它同表征台风强度的中心海平面气压变化趋势相一致.     

基于FY-3C微波辐射成像仪海表温度产品的偏差订正方法研究

提出一种针对FY-3C搭载的微波辐射成像仪(MWRI)海表温度产品的分段回归偏差订正方法,该方法通过引进气候态海表温度数据,建立与关联实测海表温度相匹配的回归模型,并通过对模型中关联变量的误差分析,选择最优样本进行分段回归,以实现对海表温度数据的重新估计。通过对MWRI海表温度数据的偏差订正试验表明,采用分段回归方法获得的订正结果无论在误差指标的空间分布还是时间序列上,都要明显优于采用传统概率密度函数偏差订正方法的结果。其中,采用概率密度函数方法订正后的海表温度产品误差标准差和均方根误差从订正前的0.9—1.0℃,减小到0.8℃左右,而采用分段回归方法获得相应的订正误差仅为0.6℃左右,订正效果有明显改善。