100km附近大气密度模型的误差带和置信度

利用TIMED/SABER卫星观测数据和地面Rayleigh散射激光雷达测量数据,以密度为例,对100 km附近常用大气经验模型USSA-76,NRLMSISE-00和数值模型WACCM进行了评估,给出了它们在典型高度(80,90和100 km)的误差带和置信度.模型和观测数据的比较表明:相同置信度条件下,USSA-76,NRLMSISE-00和WACCM的误差带均随着高度上升而增大.高置信度(95%)条件下,NRLMSISE-00和WACCM的误差带,在高度80和90 km约为?50%甚至更小(?30%),优于USSA-76(约为?80%);在高度100 km,三者接近,大约都是?80%.进一步分析表明,由于USSA-76是基于北半球中纬度探测数据的经验模型,故在极地区域,在相同误差带要求下,它的置信度不及NRLMSISE-00和WACCM模型.     

超低地球轨道卫星大气阻力预测与影响因素分析

为了对超低地球轨道卫星的大气阻力进行有效预测和分析,该文基于自由分子流试验粒子Monte Carlo方法,通过嵌入多种国际主流大气模型,开发了一套低地球轨道任意复杂外形航天器气动特性预测的通用三维并行软件,并以GOCE卫星为研究对象,计算并分析了该卫星的大气阻力特性,研究了大气模型参数、飞行高度、轨道纬度和经度等因素对大气阻力的影响规律。结果表明:随着高度的增加,阻力急剧减小,阻力系数却单调增大,卫星阻力的预测对大气模型的敏感性增强;轨道纬度和经度变化的影响主要体现在通过影响来流大气参数而间接影响阻力系数和卫星阻力,大气温度和组分影响阻力系数,而阻力系数和来流大气密度共同决定卫星阻力;随着轨道纬度和经度的变化,卫星阻力和阻力系数均呈现非单调的波动性变化。研究表明:JB2008和DTM-2013大气模型表现相近,而USSA-1976、 Jacchia-1977和NRLMSISE-00大气模型计算出的阻力都较前两者偏高。     

静止卫星云图的云位置偏差及其几何校正

利用静止气象卫星云图红外亮温数据和大气的温度层结曲线计算云顶高度。根据几何关系推导出观测云与真云位置偏差的计算公式, 得到中国大陆地区对流云的观测偏差一般为5~20 km的结论。通过观测云经纬度和云顶高度计算真云经纬度, 在此基础上进行了卫星云图几何校正实验, 得到误差不超过2 km的云图校正结果。通过校正前后云图与雷达图的对比, 验证了校正方法的有效性。最后, 分析了云顶高度估算误差所造成的云图校正误差。     

临近空间卫星探测温度数据的精度评估

为综合分析评估中国区域内临近空间卫星遥感探测的温度数据精度,利用2006年4月至2009年12月的COSMIC掩星探测数据与TIMED/SABER卫星探测数据进行对比分析,计算2种卫星数据之间的平均温度偏差和温度标准差,并统计分析随季节和纬度分布的温度偏差特征。对比统计结果表明,中国区域内2种卫星遥感探测数据的温度随高度变化的特征总体一致;其平均温度偏差均在2K以上,在15km附近偏差较大,在37~57km内平均温度偏差以约0.22K/km的速度随高度递增;同时,平均温度偏差在夏季最小,冬季最大,在35~60km内季节的变化对温度偏差影响较大,且温度偏差随纬度的变化在不同高度范围内呈现不同的分布特征。此次评估综合分析了COSMIC与TIMED/SABER在中国区域内的温度数据精度,能够为临近空间卫星探测数据在国内的应用提供一定的参考依据。     

基于陆面过程模式的热红外卫星遥感影像模拟

遥感服务于气象、气候领域的一个关键环节就是建立地表过程模式与遥感数据之间的联系,利用过程模式的可靠输出参数来模拟卫星影像,并与真实的观测数据进行对比.本文建立了一个以通用陆面过程模式(CLM)相关参数为地表输入信息,以再分析大气廓线为大气输入信息的卫星影像模拟系统,以期通过模拟数据与真实卫星数据的比较,为模式背景场、强迫场的修订及预报精度的提高服务.模拟结果表明,对于由植被和土壤等组成的自然地表,模拟的热红外卫星信号主要取决于过程模式输出的地表温度,模拟的地表方向性辐射温度与模拟的大气层顶部表观辐射温度相关性高达0.99.模拟到的表观辐射温度与AVHRR影像对应的辐射温度差异比较大,最大值超过30 K,大多数像元温差分布在-20～20 K之间.温差在高海拔地区普遍比较大,这可能是由于CLM对高海拔地区的温度估计偏低导致的.     

基于非线性自回归神经网络的局部大气密度预测方法

由于现有大气密度模型精度不足,在对低轨卫星定轨和轨道预报时容易产生较大误差,而观测手段的缺乏以及对高层大气物理机理缺乏足够了解给大气密度模型的建立带来了一定的困难.提出了利用神经网络来建立大气密度预测模型.首先,利用两行轨道根数对NRLMSISE-00大气模型校准得到沿轨道的局部化密度模型,然后基于非线性自适应回归神经网络(NARX)构建大气密度预测模型.该模型主要结合校准后MSIS模型以及太阳与地磁活动指数来预测未来一段时间内局部大气密度.将该模型应用于不同的卫星轨道数据,进行了多个时间段的模拟试验.与卫星实测密度的比对结果显示,相对于MSIS密度模型,该模型的预测误差有了一定的减小,为提高低轨卫星短期轨道预报精度提供了思路.     

大气臭氧准两年周期振荡

对全球网格点大气臭氧总量的卫星观测数据进行了分析，结果表明：大气臭氧总量有明显的准两年周期振荡（ＱＢＯ），且准两年周期振荡从低纬度地区向高纬度地区传播；大气臭氧的ＱＢＯ存在一定的纬圈结构，局部地区的ＱＢＯ有从高纬度地区向低纬度地区传播的现象．     

大气反演模型模拟的CO2浓度与GOSAT卫星观测值的对比（英文）

大气CO2反演法是碳浓度/源汇估算的重要方法,其估算精度一直受观测数据不足的制约,而CO2卫星观测数据的出现必将改变这一现状.将大气反演模型CTDAS模拟浓度与GOSAT-ACOS3.3卫星观测值作对比,以分析观测与模拟CO2浓度间的误差分布特征,为CTDAS同化GOSAT数据作前沿性技术探讨.结果表明,CTDAS与GOSAT的CO2数据相关性较好,其全球浓度平均差异(CTDAS–GOSAT)为(–0.11±1.81)ppm.在2009~2010年之间,观测与模拟值间的最大纬度偏差出现在0°~15°N间,其纬度间的误差达~4 ppm,说明该区的CTDAS浓度模拟值可能存在很大的不确定性.同时,我们也对不同半球及不同洲际间的CO2浓度作了对比.研究表明,全球各区的平均浓度差异均小于1 ppm,但不同区域间CO2差异分布明显不同.其中,北半球陆地CO2差异的相关性明显优于南半球.总之,CT-DAS与GOSAT的CO2数据有较好的一致性,其对比结果将为下一步的卫星同化工作提供重要指导.     

近10年来青藏高原地表温度时空变化特征分析

基于2008-2017年青藏高原地区133个地面气象站的地表温度观测数据和五套地表温度模拟资料(ERA-5、ERA-Interim、GLDAS2.1-Noah、JRA-55、MERRA-2),分析了近10年以来青藏高原地区地表温度的时空变化特征以及多种地表温度模拟资料在青藏高原的适用性。结果表明：(1)青藏高原地区的地表温度呈现边缘地区高、中心地区低,由边缘地区向中心地区递减的变化趋势,地表温度的空间分布主要受海拔高度影响,同时服从纬度的地带性规律;(2)五套地表温度模拟资料均能够描述青藏高原地区地表温度的空间分布特征,但是均出现了低估现象,可以基于模拟资料所使用的高程数据与实际观测之间的高程差,对地表温度模拟结果进行修正;(3)近10年,青藏高原地区的地表温度呈现变暖趋势,且随着海拔高度的降低,地表温度增暖趋势越剧烈;(4)在青藏高原多年冻土区3个地面气象站,五套地表温度模拟资料与观测资料呈显著相关(相关系数>0.96),模拟误差具有季节性特征,在夏季和冬季偏差较大,在春季和秋季偏差较小。     

基于气象条件的大气混合层高度模型研究

根据2011-2013年重庆市沙坪坝地区的常规气象数据,运用MATLAB软件分析近3年大气混合层高度mm变化和特征,且与气象参数的相关性;结果表明:每天在8∶00-19∶00,大气混合层高度与太阳辐射强度、温度、风速呈正相关性;与气压、相对湿度呈负相关性,与露点温度的相关性不明显;而在20∶00-7∶00,大气混合层高度与太阳辐射强度和风速呈正相关,与其他参数的相关性不明显;同时,通过气象数据建立重庆市大气混合层高度的预测模型,并验证其准确性。     

利用星载加速度计数据反演高层大气密度的方法

为有效监测高层大气密度,研究利用CHAMP卫星的加速度计数据和相关测量数据反演高层大气密度的方法,该方法采用卫星切线方向的加速度观测数据和动力学模型计算大气密度,运用HWM93模式模拟风场。并对反演的误差进行了详细分析,反演的总误差为10%~15%,将中低纬度CHAMP密度数据与NRLM-SISE00模式值进行比对,结果显示两者有较好的一致性,平均残差为0.03,均方根误差为0.23。此外,数据显示磁暴时大气密度明显增大,并存在清晰的波动特征。结果表明,该方法可以有效地反演大气密度。     

特大磁暴时CHAMP卫星质量密度和NRLMSIS00模式在400km高度上的对比及初步研究

本文通过对比特大磁暴时CHAMP卫星探测的的质量密度和NRLMSIS00模式在400km高度上的数据,阐述了特大磁暴时大气密度扰动的一些规律。结果表明：NRLMSIS00模式在特大磁暴时低估了地磁扰动对大气密度变化的影响,不能很好的反映出实际热层大气密度变化。     

地球大气对抵达地面太阳紫外辐射量影响的模式研究

在已建立的计算昆明紫外辐射两流模式改进的基础上,进一步计算并讨论了：(1) 各种消光物质的光学厚度变化规律及其对紫外辐射的影响;(2) 季节变化及太阳天顶角变化与紫外辐射的关系;(3) 不同云的光学厚度下紫外辐射的变化;(4) 昆明与北京两地模式计算结果比较,以及与国外相近纬度观测结果进行了比较。     

利用激光雷达和卫星遥感获得城市地面大气悬浮颗粒物浓度分布

使用香港元朗地区2008年MODIS卫星遥感的气溶胶光学厚度(AOD)产品、激光雷达气溶胶消光系数垂直分布、地面相对湿度和地面气溶胶浓度观测资料等数据, 通过激光雷达数据建立地面消光系数和激光雷达AOD与气溶胶标高的关系, 利用这一关系和卫星AOD进行地面消光系数的反演估计, 并进行湿度订正; 通过建立地面气溶胶浓度和地面消光系数的关系, 进行卫星AOD产品和激光雷达气溶胶探测反演地面大气颗粒物质量浓度的研究及应用。结果表明, 卫星估计的地面消光系数与小时平均的颗粒物质量浓度观测值的相关系数为0.57~0.86 (PM2.5)和0.59~0.78 (PM10), 估计的质量浓度与小时平均的观测值对比的均方根偏差分别为11.64~25.34 g/m³ (PM2.5)和24.64~91.64 g/m³ (PM10), 表明可以通过卫星遥感进行大气悬浮颗粒物污染的监测应用。其中1 km分辨率的AOD产品, 因其更高的空间分辨率, 更适合反映具有复杂地形的城市地区大气悬浮颗粒物污染。     

卫星实测臭氧总量资料在区域气候模拟中的应用研究

 将卫星观测的TOMS臭氧总量资料应用于区域气候模拟中,在不同纬度的地区采用随季节变化的臭氧总量.以中国地区为例,对比模拟了考虑臭氧随季节、纬度变化和模式原有的固定臭氧值对气候的不同影响.结果发现:对区域气候模式RegCM2而言,用于研究中国地区时,模式中的臭氧总量比实际状况偏大,利用实测臭氧资料后能产生负的晴空辐射强迫,并引起云量变化,导致地表温度变化.     

环境减灾卫星高光谱数据大气校正模型及验证

根据四流近似辐射传输理论, 建立了适合环境与减灾卫星高光谱传感器(HSI)的大气校正解析模型, 给出了模型中 6 个大气参数的数值计算方法。经与 MODTRAN 模型比较, 解析模型误差小于0. 5% , 表明具有较高的数值模拟精度。利用与 HSI 数据同步过境 MODIS 数据生成的大气温湿度廓线产品和气溶胶产品, 求解出了6 个大气校正参数, 并将其用于定标后 HSI 数据的大气校正, 获得了地物真实高光谱反射率。经与地面同步观测光谱数据比较, 波长大于700 nm波段范围内校正结果与地面观测值一致性较好; 其他波段受仪器 自身存在较大噪声影响, 校正后反射率高于地表观测值。     

ATMS卫星资料偏差订正方法研究

ATMS是继AMSUA/MHS之后新一代微波垂直探测仪,其空间分辨率和湿度探测通道数均有较大提升。对于新一代垂直探测仪资料同化应用,资料偏差订正尤为关键。研究了NPP卫星搭载的新一代微波探测仪(ATMS)资料偏差订正问题。根据ATMS资料特点,以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)原全球TIROS大气垂直探测仪(TOVS)资料离线偏差订正经验方法为基础,在WRFDA框架下,对数值预报起主要作用的10个ATMS通道亮温进行偏差订正。统计结果表明:1扫描偏差具有纬度依赖性,各通道不同纬度带和各扫描位置表现出不同特征;2通过对比偏差订正前后观测残差概率密度分布特征,获得订正结果是合理的。偏差订正后的ATMS观测残差概率分布更接近于均值为0的高斯分布;3经过偏差订正后,大多通道观测残差标准差有所降低,个别湿度通道减小幅度不大,特别是19通道还有增大的现象。     

地基12通道微波辐射计反演大气温湿廓线及估算雷达路径积分衰减

利用TP/WVP-3000型地基微波辐射计12通道亮温观测资料,发展了一套大气温湿及液态水廓线反演算法.首先对近20年历史探空数据进行数据转换、插值等处理后,分无云和有云两种类型,运用MWMOD微波辐射传输模式,计算无云情况下的微波亮温集,根据相对湿度廓线,利用模式的绝热液水含量分析方法,模拟计算出液态水廓线及对应的微波亮温数据集,利用改进BP神经网络计算模型,通过神经网络学习训练,获取代表该地区的神经网络系数,用于反演计算大气温度、水汽密度、相对湿度和液态水廓线.与GPS探空数据对比,反演的大气温度廓线在7 km以下误差均在3 K以内,水汽密度廓线在6 km以下误差均在3 g/m2以内,部分底层廓线的反演值与GPS探空观测接近,获得了较好的反演结果.同时,通过模式分析出云水廓线,弥补GPS探空不足,利用微波辐射计观测进行验证,估算雷达路径积分衰减,用于试验降水雷达反演分析.     

广西地区加权平均温度模型建立及其精度评估

加权平均温度(Tm)是GNSS反演大气水汽中一个非常重要的转换参数.利用广西地区百色、桂林、梧州、南宁4个探空站连续15 a(2003-2017年)的实测数据,以数值积分法计算的Tm作为参考值,分析Tm与地面温度Ts、水气压es、纬度φ以及海拔高H之间的相关性,并基于最小二乘原理建立广西地区加权平均模型GXTm.结果表...     

近10 a来青藏高原地表温度时空变化特征分析

基于2008—2017年青藏高原地区133个地面气象站的地表温度观测数据和五套地表温度模拟资料(ERA-5、ERA-Interim、GLDAS2.1-Noah、JRA-55、MERRA-2),分析了近10 a以来青藏高原地区地表温度的时空变化特征以及多种地表温度模拟资料在青藏高原的适用性。结果表明:①青藏高原地区的地表温度呈现边缘地区高、中心地区低,由边缘地区向中心地区递减的变化趋势,地表温度的空间分布主要受海拔高度影响,同时服从纬度的地带性规律;②五套地表温度模拟资料均能够描述青藏高原地区地表温度的空间分布特征,但是均出现了低估现象,可以基于模拟资料所使用的高程数据与实际观测之间的高程差,对地表温度模拟结果进行修正;③近10 a,青藏高原地区的地表温度呈现变暖趋势,且随着海拔高度的降低,地表温度增暖趋势越剧烈;④在青藏高原多年冻土区3个地面气象站,五套地表温度模拟资料与观测资料呈显著相关(相关系数0.96),模拟误差具有季节性特征,在夏季和冬季偏差较大,在春季和秋季偏差较小。