衛(wèi)星資料是目前使用極為廣泛的非常規(guī)觀測資料,能夠彌補大洋和高原地區(qū)常規(guī)觀測資料的不足。衛(wèi)星資料的使用對中小尺度天氣預(yù)報、臺風(fēng)以及暴雨等重大災(zāi)害性天氣預(yù)報準確率的提高起到了關(guān)鍵作用。本研究以高光譜紅外水汽探測資料特有的高空間分辨率大氣結(jié)構(gòu)信息為出發(fā)點,針對紅外水汽輻射率資料同化研究中最重要的質(zhì)量控制過程,開展了GIIRS紅外高光譜水汽探測資料區(qū)域同化應(yīng)用研究。首先根據(jù)GIIRS水汽通道特性結(jié)合“熵減法”、水汽Jacobian矩陣、噪聲等效溫差以及亮溫偏差統(tǒng)計特征進行水汽通道的篩選,最終篩選出對水汽濃度敏感、攜帶信息量最多的50個通道;再采取“box”方案對數(shù)據(jù)進行稀疏化處理,解決了觀測資料利用效率低及因狀態(tài)向量規(guī)模過大而引起計算資源浪費的問題,同時也去除了觀測資料之間的相關(guān)性;然后使用基于視場點的方法進行GIIRS資料的云檢測研究,實現(xiàn)了對受云影響資料的成功剔除;接下來采取閾值控制的方法對亮溫偏差進一步約束;最后本文采取基于128個視場點的偏差訂正方法,根據(jù)訂正結(jié)果可知,大部分的通道偏差經(jīng)過訂正后都使得O-B直方圖更加接近正態(tài)分布。為確保紅外高光譜水汽探測資料在數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)中能夠被準... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

FY4A/GIIRS輻射率資料直接同化結(jié)構(gòu)框架

起到加熱大氣的作用，氣體對輻射能量吸收的強弱由分子躍中水汽(H2O)、二氧化碳(CO2)以及臭氧(O3)對輻射能量的吸收輻射熱力影響因子。GRAPES_MESO 在變分同化時需使用 R 在進行正演模擬過程中需要的衛(wèi)星通道吸收系數(shù)文件由吸收。另外，本章還對 GRAPES_MESO 模式、快速輻射傳輸模式的衛(wèi)星資料進行了詳細描述，并于本章最后梳理了衛(wèi)星輻射原理分類射能量通過發(fā)射、反射、散射以及吸收四種方式進行傳遞。圖 2 描述了大氣能量的收支情況。地球大氣吸收、散射和反且各種氣體由于特性不一，對地-氣系統(tǒng)輻射能量的影響不盡

近紅外2 0.65μm 0.55～0.75μm 0.5~1km植被，圖像導(dǎo)航配準，恒星觀測3 0.825μm 0.75～0.90μm 1km 植被，水面上空氣溶膠4短波紅外1.375μm 1.36～1.39μm 2km 卷云5 1.61μm 1.58～1.64μm 2km低云/雪識別，水云/冰云判識6 2.25μm 2.1～2.35μm 2~4km 卷云、氣溶膠，粒子大小7中波紅外3.75μm3.5～4.0μm（高）2km 云等高反照率目標，火點8 3.75μm3.5～4.0μm（低）4km 低反照率目標，地表9水汽6.25μm 5.8～6.7μm 4km 高層水汽10 7.1μm 6.9～7.3μm 4km 中層水汽11長波紅外8.5μm 8.0～9.0μm 4km 總水汽、云12 10.7μm 10.3～11.3μm 4km 云、地表溫度等13 12.0μm 11.5～12.5μm 4km 云、總水汽量，地表溫度14 13.5μm 13.2～13.8μm 4km 云、水汽

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]高光譜紅外輻射資料在區(qū)域模式中的直接同化及應(yīng)用研究[D]. 劉延安.華東師范大學(xué) 2015
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碩士論文
[1]FY-3C衛(wèi)星微波輻射資料同化應(yīng)用研究[D]. 吳應(yīng)昂.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[2]主成分累計影響系數(shù)法[D]. 王根.南京信息工程大學(xué) 2011



本文編號：3431475