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The Characteristics of FY-4A Satellite Atmospheric Motion Ve

發(fā)布時(shí)間:2024-05-17 03:42
  為了推進(jìn)FY-4A衛(wèi)星資料在數(shù)值模式中的實(shí)際應(yīng)用,本研究選取FY-4A衛(wèi)星的大氣運(yùn)動(dòng)矢量產(chǎn)品(Atmospheric motion vector,AMV)作為研究對(duì)象,在對(duì)各通道的產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析后重新計(jì)算得到了各通道資料的觀測(cè)誤差,并基于北京氣象局業(yè)務(wù)運(yùn)行的多尺度快速更新分析預(yù)報(bào)系統(tǒng)(Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Short Term,RMAPS-ST)開展了為期一個(gè)月的同化及預(yù)報(bào)試驗(yàn)。研究主要得到了以下幾點(diǎn)結(jié)論:1)兩個(gè)水汽通道的AMVs主要分布在700h Pa以上的中高層,且高層水汽通道的分布集中高度稍高于低層水汽通道,這與不同通道波長對(duì)不同高度的水汽敏感性差異有關(guān)。而紅外通道由于分布在窗區(qū)通道,在700h Pa以下的低層也分布著一定量的AMV資料。與同期的Himawari-8 AMVs相比,FY-4A AMVs的偏差分布范圍更大,存在明顯較大的異常值,而選擇質(zhì)量標(biāo)識(shí)碼(Quality Indictor,QI)大于80的部分?jǐn)?shù)據(jù)在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)提高了產(chǎn)品資料的利用率。2)與WRFDA(We...

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 大氣運(yùn)動(dòng)矢量的資料研究
        1.2.2 大氣運(yùn)動(dòng)矢量的同化應(yīng)用
        1.2.3 大氣運(yùn)動(dòng)矢量觀測(cè)誤差估計(jì)
    1.3 研究目的及論文框架
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 論文框架
第二章 FY-4A大氣運(yùn)動(dòng)矢量資料及特征分析
    2.1 資料介紹
        2.1.1 FY-4A大氣運(yùn)動(dòng)矢量資料
        2.1.2 其余資料
    2.2 FY-4A大氣運(yùn)動(dòng)矢量資料特征分析
        2.2.1 FY-4A大氣運(yùn)動(dòng)矢量與Himawari-8 大氣運(yùn)動(dòng)矢量資料對(duì)比
        2.2.2 不同QI閾值對(duì)應(yīng)的FY-4A大氣運(yùn)動(dòng)矢量特征分析
    2.3 結(jié)果評(píng)估
        2.3.1 風(fēng)場評(píng)估方法
        2.3.2 降水評(píng)估方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 FY-4A大氣運(yùn)動(dòng)矢量觀測(cè)誤差優(yōu)化及同化效果對(duì)比
    3.1 觀測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)方法
    3.2 觀測(cè)誤差廓線分析
    3.3 試驗(yàn)對(duì)比
    3.4 本章小結(jié)
第四章 單通道大氣運(yùn)動(dòng)矢量產(chǎn)品同化對(duì)降水預(yù)報(bào)的影響
    4.1 試驗(yàn)設(shè)置
    4.2 結(jié)果分析
    4.3 風(fēng)場
    4.4 降水預(yù)報(bào)
    4.5 降水個(gè)例的診斷分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 多通道大氣運(yùn)動(dòng)矢量產(chǎn)品同化對(duì)降水預(yù)報(bào)的影響
    5.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)
    5.2 風(fēng)場預(yù)報(bào)
    5.3 降水預(yù)報(bào)
    5.4 降水個(gè)例的診斷分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)語與討論
    6.1 論文主要結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介



本文編號(hào):3975332

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