中国卫星FY-3A水汽产品为大气水汽混合比,对大气各层水汽条件具有精细化描述能力。将卫星水汽混合比空间分布与区域流场对应叠加,进行综合量化分析,是目前卫星监测反演数据研究分析与业务应用的形式之一。由于卫星数据与流场数据为非同源数据,具有各自的坐标系,综合分析需要将坐标系统一,卫星坐标系随时间变化,因此向固定的流场坐标系转化。整个数据预处理过程,包括卫星数据插值至标准等压面层,卫星轨道网格转为经纬等距标准网格;双权重法异常数据剔除;平滑滤除高分辨率"噪音";十折交叉相关检验确认卫星资料精细化特征保持良好。对流场分析首先选择关键系统,江淮梅雨强降水系统主要为浅薄低涡和辐合线,近5 a的统计显示3/5的低涡活跃在江南,2/3的辐合线活跃在淮北。诊断分析合成的江淮梅雨强降水典型系统,获得辐合线系统纬向湿度锋区更强,低涡系统湿舌经向度大,显示更多干湿气团混合。进而将预处理后的FY-3A水汽分布与强降水系统低层流场对应时刻综合比对,结果显示:与流场气旋性辐合区对应的卫星湿区对强降水落区具有精细化指示性。同时FY-3A湿度产品计算的大气低层(1 000~850 h Pa)可降水量、以及降水区对应的假相当位温高能区及高能锋区,均与降水强度呈正比关系。将卫星水汽资料诊断方法应用于近海海域,可估测系统强降水落区以及降水强度,有利于改善海上缺乏降水观测站的问题。
将多重网格策略引入NLS-3DVar(Non-linear Least Squares-based on Three-dimensional Variational Data Assimilation,非线性最小二乘三维变分同化)方法,进而应用于2400多个国家级气象观测站逐时气温数据和NCEP再分析气温数据的融合,...
详细信息
将多重网格策略引入NLS-3DVar(Non-linear Least Squares-based on Three-dimensional Variational Data Assimilation,非线性最小二乘三维变分同化)方法,进而应用于2400多个国家级气象观测站逐时气温数据和NCEP再分析气温数据的融合,得到中国区域空间分辨率1°×1°,时间分辨率为6小时的气温融合产品。分别从单重网格(分辨率1°×1°)和双重网格(分辨率由2°×2°到1°×1°)利用2014年1~12月(4、5月除外)的独立检验数据考察NLS-3DVar气温融合产品质量,验证基于多重网格策略的NLS-3DVar方法的优越性。在单重网格下,与广泛应用于气象行业的Cressman插值产品(均方根误差和相关系数的年平均值分别为1.961°C d^(-1)和0.924)相比,NLS-3DVar产品全年始终具有最小的均方根误差和最大的相关系数,年平均值分别为1.915°C d^(-1)和0.929;站点间误差分析进一步表明,NLS-3DVar产品在大多数检验站点精度更高,在新疆、甘肃、云南、陕西等地区尤为突出;加入双重网格策略的NLS-3DVar产品与单重网格的NLS-3DVar产品误差对比显示,均方根误差年平均值分别为1.649°C d^(-1)和1.711°C d^(-1),相关系数年平均值分别为0.970和0.968,二者在均方根误差和相关系数的表现上都极为相似,即双重网格NLS-3DVar气温产品尽管对观测数据采取了稀疏化处理,但依旧维持了原有的产品精度,并且在计算效率上提高了1倍多。而与同样在双重网格下基于多尺度的STMAS(Space–Time Multiscale Analysis System)算法相比,双重网格的NLS-3DVar产品在产品精度上同样占据优势,在计算效率上单位时次耗时与STMAS算法几乎相当。
暂无评论