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Wide-field auroral imager onboard the Fengyun satellite

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Light(Science & Applications) 2019年第1期8卷 776-787页

作者： Xiao-Xin Zhang Bo Chen Fei He Ke-Fei Song Ling-Ping He Shi-Jie liu Quan-Feng Guo Jia-Wei Li Xiao-Dong Wang Hong-Ji Zhang Hai-Feng Wang Zhen-Wei Han Liang Sun Pei-Jie Zhang Shuang Dai Guang-Xing ding Li-Heng Chen Zhong-Su Wang Guang-Wei Shi Xin Zhang Chao Yu Zhong-Dong Yang Peng Zhang Jin-Song Wang National Satellite meteorological Center China Meteorological AdministrationBeijingChina Key Laboratory of Space Weather National Center for Space WeatherChina Meteorological AdministrationBeijingChina Changchun Institute of Optics Fine Mechanics and PhysicsChinese Academy of SciencesChangchunChina State Key Laboratory of Applied Optics Chinese Academy of SciencesChangchunChina Key Laboratory of Earth and Planetary Physics Institute of Geology and GeophysicsChinese Academy of SciencesBeijingChina Institutions of Earth Science Chinese Academy of SciencesBeijingChina

The newly launched Fengyun-3D(FY-3D)satellite carried a wide-field auroral imager(WAI)that was developed by Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,chinese academy of sciences(CIOMP),which will provide a large field of view(FOV),high spatial resolution,and broadband ultraviolet images of the aurora and the ionosphere by imaging the N2 LBH bands of *** WAI consists of two identical cameras,each with an FOV of 68°in the along-track direction and 10°in the cross-track *** two cameras are tilted relative to each other to cover a fan-shaped field of size 130°×10°.Each camera consists of an unobstructed four-mirror anastigmatic optical system,a BaF2 filter,and a photon-counting imaging *** spatial resolution of WAI is ~10 km at the nadir point at a reference height of 110 km above the Earth’s *** sensitivity is>0.01 counts s^(−1) Rayleigh^(−1) pixel^(−1)(14.-180 nm)for both cameras,which is sufficient for mapping the boundaries and the fine structures of the auroral oval during storms/*** on the tests and calibrations that were conducted prior to launch,the data processing algorithm includes photon signal decoding,geometric distortion correction,photometric correction,flatfield correction,line-of-sight projection and correction,and normalization between the two *** processed images are compared with DMSP SSUSI *** agreement between the images that were captured by two instruments demonstrates that the WAI and the data processing algorithm operate normally and can provide high-quality scientific data for future studies on auroral dynamics.

关键词： storm correction field

Solar X-ray and EUV imager on board the FY-3E satellite

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Light(Science & Applications) 2022年第12期11卷 2939-2951页

作者： Bo Chen Xiao-Xin Zhang Ling-Ping He Ke-Fei Song Shi-Jie liu Guang-Xing ding Jin-Ping Dun Jia-Wei Li Zhao-Hui Li Quan-Feng Guo Hai-Feng Wang Xiao-Dong Wang Yun-Qi Wang Hong-Ji Zhang Guang Zhang Zhen-Wei Han Shuang Dai Pei-Jie Zhang Liang Sun Yang liu software engineer Peng Wang Kun Wu Chen Tao Shi-Lei Mao Gui Mei Liang Yang Li-Heng Chen Chun-Yang Han Bin Huang Yang liu mechanical engineer Shuai Ren Peng Zhou Ze-XiWei Xiao-Xue Zhang Yue Zhang Xin Zheng Yang Wang Ya Chen Jing-Jiang Xie Fei He Qiao Song Wei-Guo Zong Xiu-Qing Hu Peng Zhang Jing-Song Wang Zhong-Dong Yang Changchun Institute of Optics Fine Mechanics and PhysicsChinese Academy of SciencesChangchunChina State Key Laboratory of Applied Optics Chinese Academy of SciencesChangchunChina National Satellite meteorological Center China Meteorological AdministrationBeijingChina Key Laboratory of Space Weather National Center for Space WeatherChina Meteorological AdministrationBeijingChina Innovation Center for Fengyun meteorological Satellite(FYSIC) BeijingChina Key Laboratory of Earth and Planetary Physics Institute of Geology and GeophysicsChinese Academy of SciencesBeijingChina

The solar X-ray and Extreme Ultraviolet Imager(X-EUVI),developed by the Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,chinese academy of sciences(CIOMP),is the first space-based solar X-ray and Extreme ultraviolet(EUV)imager of China loaded on the Fengyun-3E(FY-3E)satellite supported by the China meteorological Administration(CMA)for solar *** started work on July 11,2021,X-EUVI has obtained many solar *** instrument employs an innovative dual-band design to monitor a much larger temperature range on the Sun,which covers 0.6-8.0 nm in the X-ray region with six channels and 19.5 nm in the EUV region.X-EUVI has a field of view of 4.′,an angular resolution of 2.5″per pixel in the EUV band and an angular resolution of 4.1″per pixel in the X-ray *** instrument also includes an X-ray and EUV irradiance sensor(X-EUVS)with the same bands as its imaging optics,which measures the solar irradiance and regularly calibrates the solar *** radiometric calibration of X-EUVS on the ground has been completed,with a calibration accuracy of 12%.X-EUVI is loaded on the FY-3E satellite and rotates relative to the Sun at a uniform ***-field calibration is conducted by utilizing successive rotation solar *** agreement between preliminarily processed X-EUVI images and SDO/AIA and Hinode/XRT images indicates that X-EUVI and the data processing algorithm operate properly and that the data from X-EUVI can be applied to the space weather forecast system of CMA and scientific investigations on solar activity.

关键词： image instrument Solar

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汕尾市短历时强降雨的时空分布特征

广东气象 2021年第2期43卷 20-24页

作者：刘嘉劲祝剑亦刘凯业丁晨晨李泳泽吴经纬汕尾市突发事件预警信息发布中心广东汕尾516600 汕尾市气象局广东汕尾516600 连州市突发事件预警信息发布中心广东连州513400 中国气象科学研究院北京100081

利用汕尾市2013—2018年间115个自动气象站逐小时降雨量资料,对汕尾地区短历时强降水时空分布特征以及与年总降水量的关系进行研究。分析表明:(1)2013—2018年汕尾市短历时强降雨的次数大体呈递增趋势,各年发生的次数差异较大;(2)短历... 详细信息

利用汕尾市2013—2018年间115个自动气象站逐小时降雨量资料,对汕尾地区短历时强降水时空分布特征以及与年总降水量的关系进行研究。分析表明:(1)2013—2018年汕尾市短历时强降雨的次数大体呈递增趋势,各年发生的次数差异较大;(2)短历时强降雨具有明显的季节变化和日变化特征,最易发生在6月,时段集中在下午至傍晚;(3)短历时强降水主要集中在莲花山脉东南侧的海丰县大部及陆丰市东北部,包括莲花山、公平、梅陇、海城、八万等地区;(4.短历时强降雨发生次数多的年份降水量也大,两者具有很强的相关性。

关键词：气候学短历时强降雨时空分布雨窝汕尾市

基于机器学习的华北气温多模式集合预报的订正方法

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气候与环境研究 2019年第1期24卷 116-124页

作者：门晓磊焦瑞莉王鼎赵晨光刘亚昆夏江江李昊辰严中伟孙建华王立志北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学信息管理学院北京100192 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室北京100029 北京大学数学科学学院北京100871 中国科学院大学北京100049

模式预报的订正是决定局地天气预报结果的一个重要步骤,基于机器学习的后处理模型近年来开始崭露头角。本文发展了基于岭回归(Ridge)、随机森林(Random Forest,RF)和深度学习(Deep Learning,DL)的3种后处理模型,基于中国气象局(CMA)的B... 详细信息

模式预报的订正是决定局地天气预报结果的一个重要步骤,基于机器学习的后处理模型近年来开始崭露头角。本文发展了基于岭回归(Ridge)、随机森林(Random Forest,RF)和深度学习(Deep Learning,DL)的3种后处理模型,基于中国气象局(CMA)的BABJ模式、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ECMF模式、日本气象厅(JMA)的RJTD模式和NCEP的KWBC模式这4.数值天气预报模式2014.2月至2016年9月(训练期)近地面2 m气温预报和实况资料确定各模型参数,进而对2016年10月至2017年9月(预报期)华北地区(38°N～4.°N,113°E～119°E)的逐日地面2m气温预报进行了多模式集合预报分析。采用均方根误差对预报效果进行评估,这3种后处理模型的预报效果和4.数值天气预报模式以及通常的多模式集合平均(Ensemble Mean,EMN)的预报效果的对比表明:1)随着预报时长增加,4.数值预报模式及各种后处理模型的均方根误差均呈上升趋势;但区域平均而言,Ridge、RF和DL的预报效果在任何预报时长上都明显优于EMN和单个天气预报模式;特别是前几天的短期预报DL的预报效果更好,中后期预报Ridge的预报效果略好。2)华北地区的东南部均方根误差较小,其余格点上均方根误差较高,从空间分布而言,DL的订正预报效果最好,3种机器学习模型的误差在1.24.1.26°C之间,而EMN的误差达1.69°C。3)夏季各种方法的预报效果都较好,冬季预报效果都较差;但是Ridge、RF和DL的预报效果明显优于EMN,这3种模型预报的平均均方根误差在2.15～2.18°C之间,而EMN的平均均方根误差达2.4.°C。

关键词：地面2m气温多模式集合平均岭回归随机森林深度学习

我国空间环境天/地基监测平台的发展态势和展望

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航天器环境工程 2021年第3期38卷 225-239页

作者：王赤陈志青胡连欢胡泽骏薛向辉徐轻尘张贤国李发泉王威宗位国杜丽芳袁伟王一楠刘正宽丁宗华郝永强张清和罗冰显王喜珍龚晚林中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 中国极地研究中心上海200136 中国科学技术大学地球与空间科学学院合肥230026 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院武汉430071 中国科学院国家天文台北京100101 中国气象局国家卫星气象中心北京100081 中国科学院大气物理研究所北京100029 中国电波传播研究所青岛266107 北京大学地球与空间科学学院北京100871 山东大学空间科学与物理学院济南250100 中国地震局地球物理研究所北京100081 武汉大学电子信息学院武汉430072 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049

文章简要回顾我国空间环境天/地基监测设施的发展历程,重点阐述发展现状,并分析未来发展方向。目前,我国的空间环境天基监测已具备一定规模,覆盖主要的轨道类型,探测要素基本齐全,正在工程实施阶段的太阳风‒磁层相互作用全景成像卫星(SM... 详细信息

文章简要回顾我国空间环境天/地基监测设施的发展历程,重点阐述发展现状,并分析未来发展方向。目前,我国的空间环境天基监测已具备一定规模,覆盖主要的轨道类型,探测要素基本齐全,正在工程实施阶段的太阳风‒磁层相互作用全景成像卫星(SMILE)计划、空间先进太阳观测台(ASO-S)计划,以及规划中的日地拉格朗日L1点监测,将促进天基监测能力的大幅提升。地基监测方面,网络化综合监测能力快速发展,“子午工程”二期正在建设的覆盖全国和高/中/低纬的、日地空间全圈层的立体式监测网络将使我国地基监测能力步入世界先进行列。同时,国际子午圈大科学计划的有序推进标志着我国空间环境地基监测正迈出辐射全球的步伐。我国空间环境监测平台已经进入天/地基融合发展的新阶段。

关键词：空间环境监测天基监测地基监测空间天气

云解析人工影响天气数值模式的改进、初步试验和展望

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气象科技进展 2021年第5期11卷 77-85页

作者：刘玉宝丁秋冀史月琴方春刚段婧楼小凤李萍霍朝阳周永波王昊亮景晓琴王新陈添宇陈宝君李集明南京信息工程大学精细化区域地球模拟和信息中心南京210044 中国气象科学研究院中国气象局云物理开放实验室北京100081 国家气象卫星中心北京100081

基于WRF四维资料同化和预报技术,初步发展了针对我国西北地区云微物理和播云催化技术的云解析人工影响天气模式系统(CR-WMM,Cloud-Resolvable Weather Modification Model)。该模式耦合并改进了中国气象科学院发展的微物理方案(CAMS-MP... 详细信息

基于WRF四维资料同化和预报技术,初步发展了针对我国西北地区云微物理和播云催化技术的云解析人工影响天气模式系统(CR-WMM,Cloud-Resolvable Weather Modification Model)。该模式耦合并改进了中国气象科学院发展的微物理方案(CAMS-MP)和碘化银(AgI)催化方案,并实现基于大涡模拟(LES)模式的飞机、地面烟炉等播撒源及毗邻区域AgI粒子扩散的精细模拟方法。选取降水案例对CR-WMM资料同化功能、CAMS-MP微物理参数化和AgI的催化数值模拟方案进行测试和评估,验证了该系统的资料同化能力、微物理参数化和AgI催化数值模拟方案的可靠性。CR-WMM具备连续同化常规和加密气象观测,特别是针对云微物理过程的新型卫星、云雷达和人工影响天气外场作业飞机和基地的特殊观测能力,能生成全面、精确的云和降水热力、动力和微物理分析场,支撑云和降水过程及云催化技术的理论研究及优化人工播云方案辅助决策。并提出为达到这一目标,CR-WMM模式在未来5—10年应集中攻克的五个方面的科学难题。

关键词： WRF 云解析模式四维资料同化 CAMS微物理方案大涡模拟人工影响天气