衛(wèi)星資料是目前使用極為廣泛的非常規(guī)觀測(cè)資料,能夠彌補(bǔ)大洋和高原地區(qū)常規(guī)觀測(cè)資料的不足。衛(wèi)星資料的使用對(duì)中小尺度天氣預(yù)報(bào)、臺(tái)風(fēng)以及暴雨等重大災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)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(cè)資料特有的高空間分辨率大氣結(jié)構(gòu)信息為出發(fā)點(diǎn),針對(duì)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(cè)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(jì)特征進(jìn)行水汽通道的篩選,最終篩選出對(duì)水汽濃度敏感、攜帶信息量最多的50個(gè)通道;再采取“box”方案對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏化處理,解決了觀測(cè)資料利用效率低及因狀態(tài)向量規(guī)模過大而引起計(jì)算資源浪費(fèi)的問題,同時(shí)也去除了觀測(cè)資料之間的相關(guān)性;然后使用基于視場(chǎng)點(diǎn)的方法進(jìn)行GIIRS資料的云檢測(cè)研究,實(shí)現(xiàn)了對(duì)受云影響資料的成功剔除;接下來采取閾值控制的方法對(duì)亮溫偏差進(jìn)一步約束;最后本文采取基于128個(gè)視場(chǎng)點(diǎn)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(cè)資料在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)中能夠被準(zhǔn)... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(duì)輻射能量吸收的強(qiáng)弱由分子躍中水汽(H2O)、二氧化碳(CO2)以及臭氧(O3)對(duì)輻射能量的吸收輻射熱力影響因子。GRAPES_MESO 在變分同化時(shí)需使用 R 在進(jìn)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(duì) GRAPES_MESO 模式、快速輻射傳輸模式的衛(wèi)星資料進(jìn)行了詳細(xì)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(jìn)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(duì)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(zhǔn)，恒星觀測(cè)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(shí)別，水云/冰云判識(shí)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(biāo)，火點(diǎn)8 3.75μm3.5～4.0μm（低）4km 低反照率目標(biāo)，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(zhǎng)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(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于帶約束項(xiàng)廣義變分同化AIRS云影響亮溫研究[J]. 王根,張建偉,溫華洋,楊寅.  高原氣象. 2018(01)
[2]正則化變分同化AIRS紅外高光譜水汽資料研究[J]. 靳雙龍,王根.  紅外. 2017(11)
[3]ATMS和CrIS衛(wèi)星資料同化對(duì)青藏高原天氣預(yù)報(bào)的影響[J]. 薛童,管兆勇,徐建軍,邵旻.  高原氣象. 2017(04)
[4]基于L1范數(shù)正則項(xiàng)約束的不連續(xù)資料三維/四維變分融合研究[J]. 王根,盛紹學(xué),劉惠蘭,吳蓉,楊寅.  地球科學(xué)進(jìn)展. 2017(07)
[5]風(fēng)云四號(hào)氣象衛(wèi)星成像特性及其應(yīng)用前景[J]. 陸風(fēng),張曉虎,陳博洋,劉輝,吳榮華,韓琦,馮小虎,李云,張志清.  海洋氣象學(xué)報(bào). 2017(02)
[6]高光譜大氣紅外探測(cè)器AIRS資料質(zhì)量控制研究進(jìn)展[J]. 王根,張華,楊寅.  地球科學(xué)進(jìn)展. 2017(02)
[7]RTTOV快速輻射傳輸模式應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 劉樂,李耀東.  安徽農(nóng)業(yè)科學(xué). 2016(03)
[8]IASI衛(wèi)星資料同化對(duì)江淮暴雨預(yù)報(bào)的試驗(yàn)研究[J]. 張同,鮑艷松,陸其峰.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(06)
[9]FY-3A微波探測(cè)資料的直接同化應(yīng)用及云雨條件下的亮溫模擬[J]. 董佩明,黃江平,劉桂青,張?zhí)?  熱帶氣象學(xué)報(bào). 2014(02)
[10]高光譜分辨率資料通道選擇方法研究[J]. 郭海龍,杜華棟,何明元.  紅外. 2013(07)

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
[2]FY3B/IRAS資料偏差訂正、云檢測(cè)、質(zhì)量控制和同化測(cè)試[D]. 王根.南京信息工程大學(xué) 2014

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(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[2]主成分累計(jì)影響系數(shù)法[D]. 王根.南京信息工程大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3431475