本文利用2016年12月至2017年11月期間晴朗少云天氣下的成都微脈沖激光雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)反演的混合層高度,與溫江探空資料確定的混合層高度進(jìn)行了對(duì)比和誤差分析,結(jié)果表明:基于探空資料和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)反演的混合層高度具有較好的一致性,兩者相關(guān)系數(shù)達(dá)0.75,激光雷達(dá)反演的混合層高度略低于基于探空資料確定的值,在混合層高度為1000～2000m時(shí),兩種方法計(jì)算所得的值偏差幅度最小,約為20%;在1000m以內(nèi)和2000m以上,偏差幅度略有增大,為26%;兩種方法反演的混合層高度變化趨勢(shì)較為一致,均呈現(xiàn)出12月、1月較低,4月、5月較高的特點(diǎn);混合層高度具有明顯的日變化特征:上午混合層高度迅速增高,午后增長(zhǎng)速度減慢并發(fā)展到最大高度,日落后迅速降低;混合層內(nèi)相對(duì)濕度的增加、殘留層的存在是導(dǎo)致激光雷達(dá)反演混合層高度時(shí)產(chǎn)生較大誤差的原因之一。 

【文章來(lái)源】：氣象科技. 2020,48(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

2017年7月9日成都激光雷達(dá)后向散射信號(hào)（填色）和反演的混合層高度（黑色曲線）

圖4為20:00探空資料與同時(shí)刻激光雷達(dá)反演的混合層高度散點(diǎn)圖，其中黑色實(shí)線為1∶1線，樣本數(shù)40。從圖中可以看出，絕大部分點(diǎn)都較為均勻地分布在直線兩側(cè)，呈現(xiàn)出較好的一致性，僅有個(gè)別點(diǎn)偏離程度較大。相關(guān)系數(shù)為0.75，通過(guò)了α=0.05顯著性水平檢驗(yàn)。進(jìn)行T檢驗(yàn)時(shí)，在α=0.05顯著性水平下，t=1.59，在樣本數(shù)為40時(shí)，t0.05=2.02,t<t0.05，表明兩種資料反演的混合層高度不存在系統(tǒng)性偏差。探空資料確定的混合層高度均值為1168m，激光雷達(dá)反演的混合層高度均值為1087m，兩種反演方法所得結(jié)果相差不大。這與賀千山等的研究結(jié)果相似[12]，更多的點(diǎn)位于1∶1線以下，表明激光雷達(dá)反演的混合層高度整體略偏低；計(jì)算所得的混合層高度主要集中在500～1500m，比文獻(xiàn)中所得同時(shí)刻北京的值高，這主要是因?yàn)槌啥既章鋾r(shí)間較北京晚1h左右，混合層下降幅度比北京小。有5個(gè)案例偏差較大，差值超過(guò)了500m，分別為2017年1月29日、2017年2月19日、2017年5月13日、2017年5月25日和2017年8月9日。為了找出兩種反演方法在不同混合層高度上的偏差大小，以探空資料確定的混合層高度為標(biāo)準(zhǔn)，每500m進(jìn)行分類，計(jì)算了激光雷達(dá)反演與探空資料確定的混合層高度平均偏差值，如表2所示。從表中可知，從偏差幅度來(lái)看，在1000～2000 m范圍內(nèi)，偏差幅度最小，約為20%，在1000 m以內(nèi)和2000m以上，偏差幅度略有增大，為26%。從偏差值來(lái)看，在1000m以內(nèi)，混合層高度偏差最小，平均偏差僅為188m；隨著混合層高度的增加，偏差也越來(lái)越大，1000～1500 m時(shí)，平均偏差為242 m;1500～2000m時(shí)，平均偏差為332m；而在2000m以上時(shí)，平均偏差達(dá)到了592m，這主要是因?yàn)榛旌蠈痈叨雀吡�，在偏差百分比變化不大的情況下，偏差值也會(huì)變大。

圖5為20:00探空和激光雷達(dá)反演的混合層高度隨日期的變化曲線。從圖中可以看出，兩種方法所得的值變化趨勢(shì)較為一致，具有明顯的月變化，12月、1月混合層高度較低，3月開始增加，4月、5月明顯高于其他月份，隨后開始降低，說(shuō)明混合層的發(fā)展與氣象條件的季節(jié)性相關(guān)。其中12月、1月在混合層高度發(fā)展較低時(shí)，兩種方法確定的值高度一致，偏差很小；而5月在混合層充分發(fā)展的情況下，兩種方法確定的混合層高度出現(xiàn)較為明顯的偏差。整體上來(lái)看，激光雷達(dá)反演的值要略低于探空資料確定的值。2.2 誤差分析

【參考文獻(xiàn)】：
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