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基于集成学习的近实时fy-4a反演降水快速订正方法

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遥感学报 2024年第3期28卷 677-688页

作者：吕毅雍斌沈哲辉李季梅俊河海大学水灾害防御全国重点实验室南京210098 河海大学水文水资源学院南京210098

卫星遥感反演是大范围快速获取近实时高分辨率降水信息的重要途径。2016年成功发射的风云四号卫星(fy-4a)是中国自主研发的新一代地球静止轨道定量遥感气象卫星,由fy-4a反演的中国区域近实时降水产品(fy-4a REGC)为天气监测、水文预报... 详细信息

卫星遥感反演是大范围快速获取近实时高分辨率降水信息的重要途径。2016年成功发射的风云四号卫星(fy-4a)是中国自主研发的新一代地球静止轨道定量遥感气象卫星,由fy-4a反演的中国区域近实时降水产品(fy-4a REGC)为天气监测、水文预报、气候分析等研究提供了高分辨率的近实时降水数据,但其精度与全球卫星降水观测计划的对标产品(IMERG-Early)仍有差距,降水反演的核心订正算法亟待改进与提高。本研究针对中国内地区域,设定fy-4a REGC和IMERG-Early为模型输入和训练标定,采用最新的集成学习方法(LightGBM)动态构建了一种快速订正高分辨率fy-4a降水产品的新方法。以国家气象信息中心发布的气象地面自动站观测数据(CMPA)作为地面参考,将订正后的fy-4a降水产品(fy-4a Adj)与原始fy-4a REGC进行对比,结果表明新产品fy-4a Adj的相关系数、均方根系误差、相对误差等均有明显改善,而且订正算法有效地降低了原始fy-4a REGC数据对中国东南部区域降水的显著高估。综上,本文提出的基于集成学习的订正算法能够快速、有效地提高近实时风云降水数据fy-4a REGC的综合性能,为生产高精度高分辨率的国产卫星反演降水产品提供了新方法。

关键词：遥感风云卫星 fy-4a 集成学习近实时降水降水订正

缺失时段对黑河流域夏季fy-4aAGRI地表温度时间维重建的影响分析

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地球信息科学学报 2024年第3期26卷 709-724页

作者：罗雨梅祝善友李悦丽张桂欣徐永明南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 南京信息工程大学地理科学学院南京210044

静止气象卫星产品在天气监测和气候变化应用中发挥着重要作用。受天气状况影响,静止气象卫星地表温度经常存在缺失现象,严重影响着地表温度产品的深入应用。在地表温度缺失值的时间维重建过程中,现有研究大多是比较了不同时间维重建方... 详细信息

静止气象卫星产品在天气监测和气候变化应用中发挥着重要作用。受天气状况影响,静止气象卫星地表温度经常存在缺失现象,严重影响着地表温度产品的深入应用。在地表温度缺失值的时间维重建过程中,现有研究大多是比较了不同时间维重建方法的精度,而有关数据缺失时段对模型能否有效重建的影响研究较少。本文以黑河流域为例,基于INA08温度日循环模型,通过模拟实验分析夏季fy-4a(风云4号A星)AGRI(Advanced Geostationary orbit Radiation Imager,先进的静止轨道辐射成像仪)LST(Land Surface Temperature,陆地表面温度)数据缺失对重建结果精度的影响,提出了不同缺失时段的数值替换方案,并采用真实数据对理论实验分析结果进行验证。结果表明:(1)缺失第二时段(13—15时)对重建结果的影响可忽略不计,缺失第五时段(次日0—6时)对重建结果影响最大;(2)随着缺失时段的增多,参与INA08模型拟合的遥感反演原始值减少,精度也有所下降;(3)模拟实验总结的缺失时段数值替换方案对INA08模型重建fy-4aAGRI LST具有一定指导作用,缺失时段某个时刻被替换为其他时刻地表温度后,能够显著提高缺失数据重建精度。

关键词： fy-4a AGRI 地表温度时间维重建缺失时段日变化模型黑河流域

基于L波段探空观测的fy-4a云顶温度产品评估及其在冬季降水相态判识中的应用

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气象 2024年第1期50卷 59-70页

作者：赵渊明孙静漆梁波张燕燕上海中心气象台上海200030 清华大学北京100084 上海市宝山区气象局上海201901

利用2019—2021年冬季上海宝山站L波段探空资料对fy-4a云顶温度(CTT)产品进行评估,分析发现,fy-4a的云顶温度产品能够较好地反映单层云的云顶温度,对双层云或多层云的云顶温度则普遍高估(平均高估幅度超过14℃);当探空观测到的云顶高度... 详细信息

利用2019—2021年冬季上海宝山站L波段探空资料对fy-4a云顶温度(CTT)产品进行评估,分析发现,fy-4a的云顶温度产品能够较好地反映单层云的云顶温度,对双层云或多层云的云顶温度则普遍高估(平均高估幅度超过14℃);当探空观测到的云顶高度不超过6 km或云顶温度不低于-20℃时,fy-4a云顶温度产品误差较小,平均偏差约为3℃。根据2021—2022年冬季长三角地区地面站观测的降水现象统计云顶温度与降水相态的关系,并对典型个例进行分析,结果表明,云顶温度低是出现降雪的必要条件之一,绝大部分降雪出现在云顶温度低于-12℃的情况下。fy-4a的云顶温度产品时空分辨率高、精度尚可,可以辅助预报员判识雨雪落区,在雨雪转换过程的预报服务中有较大的应用潜力。

关键词：秒级探空 fy-4a 云顶温度产品降水相态冬季

基于毫米波云雷达的fy-4a日间云检测产品准确性验证

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海峡科学 2024年第4期 1-6页

作者：陈笑晨李恺霖曾正茂福建省气候中心福建福州350007 福建省气象科学研究所福建福州350007 福建省气象信息中心福建福州350007

云是地气系统中重要的组成部分,准确性是fy-4a云检测产品的重要指标之一。该文利用福建省7部Ka波段毫米波云雷达数据作为地面真值,验证了fy-4a云检测产品的精度。结果表明,福建省一层云占总数的73.56%,双层云占总数的23.06%,三层及以上... 详细信息

云是地气系统中重要的组成部分,准确性是fy-4a云检测产品的重要指标之一。该文利用福建省7部Ka波段毫米波云雷达数据作为地面真值,验证了fy-4a云检测产品的精度。结果表明,福建省一层云占总数的73.56%,双层云占总数的23.06%,三层及以上的云很少;卫星云检测产品的“有云”命中率为95.73%、误判率为45.83%,“晴空”命中率为31.51%、误判率为10.27%,整体准确率为60.93%;fy-4a云检测算法倾向于将像元判断为“云”,使得“有云”误判率较高,准确性云检测产品将大量像元判别为“可能晴空”,造成“晴空”命中率较低。

关键词： fy-4a 云检测云雷达

青藏高原夏季fy-4a卫星对流初生产品的分类识别

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暴雨灾害 2024年第2期43卷 214-223页

作者：姜晓飞章丽娜张昕姚爽中国气象局气象干部培训学院北京100081 国家气象信息中心北京100081

为了解并提升风云四号卫星A星(fy-4a)对流初生(Convective Initiation,CI)产品对青藏高原夏季降水的指示意义,基于fy-4aCI产品及全球降水测量计划(GlobalPrecipitationMeasurement,GPM)降水数据,根据青藏高原地区2020—2022年6—8月fy-4aCI产品识别出的CI样本与1h后实际观测降水的对应关系,将CI样本划分为无降水CI、弱降水CI和强降水CI三类,并结合大气对流参数与地理位置等信息,利用决策树和随机森林两种机器学习算法建立CI类别识别模型并检验,结果表明:青藏高原地区对流初生后1h内的降水情况存在明显区域差异,其西北部无降水比例高而东南部降水的比例高;利用抬升指数、云水总量、垂直风切变、中低层湿度、云底高度、零度层高度等大气对流参数信息,能较好区分青藏高原CI出现后是否有降水及降水的强弱;随机森林识别模型结果对于CI类别的识别效果优于决策树识别模型结果,利用随机森林识别模型可以更有效地对青藏高原夏季CI按照降水强度的分类进行识别。

关键词： fy-4a 对流初生青藏高原决策树随机森林

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fy-4a辐射产品在贵州山区的检验与订正

沙漠与绿洲气象 2024年第1期18卷 134-140页

作者：杨帆罗敬张东海何东坡曾莉萍吴古会贵州省气象台贵州贵阳550002 贵州省气候中心贵州贵阳550002 贵州省气象服务中心贵州贵阳550002

利用2018年3月12日—2019年2月28日贵州山区(从江、三穗、桐梓、贵阳、紫云、兴仁、威宁7站)地面太阳辐照度观测资料对fy-4a反演辐照度进行检验与订正分析。结果表明:(1)卫星反演辐照度取值范围比地面观测小,整体上反演辐照度偏高,晴空... 详细信息

利用2018年3月12日—2019年2月28日贵州山区(从江、三穗、桐梓、贵阳、紫云、兴仁、威宁7站)地面太阳辐照度观测资料对fy-4a反演辐照度进行检验与订正分析。结果表明:(1)卫星反演辐照度取值范围比地面观测小,整体上反演辐照度偏高,晴空条件下反演精度远高于云条件下,正午偏差最小,下午偏差最大。(2)卫星反演辐照度与地面观测辐照度具有较为一致的日变化和季节变化,两者呈显著正相关,相关系数与海拔高度呈负相关。(3)平均偏差往往随着地面观测的增大而减小,当地面观测辐照度>800 W·m^(-2)时,反演辐照度往往偏小。(4)对地面观测辐照度进行阈值化后,用多元线性回归方法对反演辐照度订正,订正后的产品在贵州具有较好的适用性。

关键词：地面入射太阳辐照度贵州山区检验 fy-4a 多元线性回归

鹤壁市2023年8月5日一次强对流天气过程分析

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农业灾害研究 2024年第3期14卷 200-202页

作者：张靖玮河南省鹤壁市气象局河南鹤壁458000

基于地面自动站观测资料、多普勒雷达监测和fy-4a卫星资料等多源数据,对2023年8月5日鹤壁地区强对流天气的形成进行探讨分析。此次强对流天气过程是冷涡、副热带高压、低层切变线和地面中尺度辐合线共同作用造成的,具有累积雨量大、降... 详细信息

基于地面自动站观测资料、多普勒雷达监测和fy-4a卫星资料等多源数据,对2023年8月5日鹤壁地区强对流天气的形成进行探讨分析。此次强对流天气过程是冷涡、副热带高压、低层切变线和地面中尺度辐合线共同作用造成的,具有累积雨量大、降水时段集中、小时雨强大等特点,并伴有雷暴大风、短时强降水等强对流天气,具有明显的对流性质。结论如下:强对流天气发生时,鹤壁地区水汽充沛,且前期气温稳定维持在33~35℃,4日白天鹤壁地区最高气温达到36℃,高温高湿的条件为对流天气聚集不稳定能量;此外,从郑州站5日08:00探空图可以看出CAPE值和K指数均较大,表明大气层结不稳定;同时低层存在一定的垂直风切变,有利于对流单体的组织与增强。

关键词：强对流天气鹤壁地区水汽条件雷达回波 fy-4a

Assimilation of the fy-4a AGRI Clear-Sky Radiance Data in a Regional Numerical Model and Its Impact on the Forecast of the“21·7”Henan Extremely Persistent Heavy Rainfall

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Advances in Atmospheric Sciences 2023年第5期40卷 920-936页

作者： Lan XU Wei CHENG Zhongren DENG Juanjuan LIU Bin WANG Bin LU Shudong WANG Li DONG State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics Institute of Atmospheric PhysicsChinese Academy of SciencesBeijing 100029China College of Earth and Planetary Sciences University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Beijing Institute of Applied Meteorology Beijing 100029China Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education(KLME)/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change(ILCEC) Nanjing University of Information Science&TechnologyNanjing 210044China Institute of Urban Meteorology China Meteorological AdministrationBeijing 100089China Public Meteorological Service Center China Meteorological AdministrationBeijing 100081China

Assimilation of the Advanced Geostationary Radiance Imager(AGRI)clear-sky radiance in a regional model is performed.The forecasting effectiveness of the assimilation of two water vapor(WV)channels with conventional observations for the“21·7”Henan extremely heavy rainfall is analyzed and compared with a baseline test that assimilates only conventional observations in this study.The results show that the 24-h cumulative precipitation forecast by the assimilation experiment with the addition of the AGRI exceeds 500 mm,compared to a maximum value of 532.6 mm measured by the national meteorological stations,and that the location of the maximum precipitation is consistent with the observations.The results for the short periods of intense precipitation processes are that the simulation of the location and intensity of the 3-h cumulative precipitation is also relatively accurate.The analysis increment shows that the main difference between the two sets of assimilation experiments is over the ocean due to the additional ocean observations provided by fy-4a,which compensates for the lack of ocean observations.The assimilation of satellite data adjusts the vertical and horizontal wind fields over the ocean by adjusting the atmospheric temperature and humidity,which ultimately results in a narrower and stronger WV transport path to the center of heavy precipitation in Zhengzhou in the lower troposphere.Conversely,the WV convergence and upward motion in the control experiment are more dispersed;therefore,the precipitation centers are also correspondingly more dispersed.

关键词： fy-4a AGRI clear-sky radiance satellite data assimilation “21·7”Henan extremely persistent heavy rainfall

A Sea Ice Recognition Algorithm in Bohai Based on Random Forest

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Computers, Materials & Continua 2022年第11期73卷 3721-3739页

作者： Tao Li Di Wu Rui Han Jinyue Xia Yongjun Ren School of Artificial Intelligence/School of Future Technology Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjing210044China Unit 93117 of PLA PLAJiangsu210000China International Business Machines Corporation(IBM) NY100014USA School of Computer Science Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjing210044China

As an important maritime hub,Bohai Sea Bay provides great convenience for shipping and suffers from sea ice disasters of different severity every winter,which greatly affects the socio-economic and development of the region.Therefore,this paper uses fy-4a(a weather satellite)data to study sea ice in the Bohai Sea.After processing the data for land removal and cloud detection,it combines multi-channel threshold method and adaptive threshold algorithm to realize the recognition of Bohai Sea ice under clear sky conditions.The random forests classification algorithm is introduced in sea ice identification,which can achieve a certain effect of sea ice classification recognition under cloud cover.Under non-clear sky conditions,the results of Bohai Sea ice identification based on random forests have been improved,and the algorithm can effectively identify Bohai Sea Ice and can improve the accuracy of sea ice identification,which lays a foundation for the accuracy and stability of sea ice identification.It realizes sea ice identification in the Bohai Sea and provides data support and algorithm support for marine climate forecasting related departments.

关键词： fy-4a random forests Bohai Sea Ice sea ice identification adaptive threshold