检索结果-南通市图书馆

地理科学 2014年第2期34卷 198-204页

作者：涂钢刘波余清波吉林省气象科学研究所中高纬度环流系统与东亚季风开放实验室吉林长春130062 国家气候中心北京100081

利用1986-2006年patmos-x、ISCCP总云量和低云量产品与中国区域地面台站观测的总云量、低云量资料进行对比分析，对比不同来源、不同观测方法造成的云量数据在时间、空间上的差异，为资料使用者提供参考。结果表明，与台站观测资料相比... 详细信息

利用1986-2006年patmos-x、ISCCP总云量和低云量产品与中国区域地面台站观测的总云量、低云量资料进行对比分析，对比不同来源、不同观测方法造成的云量数据在时间、空间上的差异，为资料使用者提供参考。结果表明，与台站观测资料相比，无论patmos．x还是ISCCP其总云量数据的空间分布、与站点观测数据的格点相关性均好于低云量数据；patmos—x总云量、低云量多年平均的空间分布较ISCCP更接近站点观测；中国区域平均低云量的线性趋势patmos—x与站点观测一致，表现为显著的上升趋势，而ISCCP低云量数据则呈现微弱的下降趋势。

关键词： ISCCP patmos-x 低云量总云量中国

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Spatiotemporal Variations of Cloud Amount over the Yangtze River Delta, China

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Journal of Meteorological Research 2014年第3期28卷 371-380页

作者：赵文静张宁孙鉴泞 Institute for Climate and Global Change Research and School of Atmospheric Sciences Nanjing University

Based on the NOAA’s Advanced Very High Resolution Radiometer （AVHRR） Pathfi nder Atmospheres Extended （patmos-x） monthly mean cloud amount data, variations of annual and seasonal mean cloud amount over the Yangtze River Delta （YRD）, China were examined for the period 1982-2006 by using a linear regression analysis. Both total and high-level cloud amounts peak in June and reach minimum in December, mid-level clouds have a peak during winter months and reach a minimum in summer, and low-level clouds vary weakly throughout the year with a weak maximum from August to October. For the annual mean cloud amount, a slightly decreasing tendency （-0.6% sky cover per decade） of total cloud amount is observed during the studying period, which is mainly due to the reduction of annual mean high-level cloud amount （-2.2% sky cover per decade）. Mid-level clouds occur least （approximately 15% sky cover） and remain invariant, while the low-level cloud amount shows a signifi cant increase during spring （1.5% sky cover per decade） and summer （3.0%sky cover per decade）. Further analysis has revealed that the increased low-level clouds during the summer season are mainly impacted by the local environment. For example, compared to the low-level cloud amounts over the adjacent rural areas （e.g., cropland, large water body, and mountain areas covered by forest）, those over and around urban agglomerations rise more dramatically.

关键词： cloud amount patmos-x Yangtze River Delta

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三种卫星云量数据在青藏高原地区的比对分析

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遥感学报 2021年第7期25卷 1445-1459页

作者：刘健国家卫星气象中心北京100081

青藏高原是卫星反演云参数的热点和难点区域。选取1982年—2015年0.1°空间分辨率的patmos-x、0.25°空间分辨率的CLARA-A2的NOAA/AVHRR下午星数据和2003年—2015年0.05°空间分辨率的Aqua/MODIS C6等3种云量数据,针对青藏高原区域,从... 详细信息

青藏高原是卫星反演云参数的热点和难点区域。选取1982年—2015年0.1°空间分辨率的patmos-x、0.25°空间分辨率的CLARA-A2的NOAA/AVHRR下午星数据和2003年—2015年0.05°空间分辨率的Aqua/MODIS C6等3种云量数据,针对青藏高原区域,从数据的反演算法和数据的空间属性出发,进行比对分析。patmos-x和CLARA-A2具有相同的数据源和相近的云检测算法。与地面观测云量相比,patmos-x云量与地面观测云量间的相关性大于0.8,MODIS次之,CLARA-A2云量与地面观测云量的相关性很弱。3种数据均表现出高原东部云量多于西部云量,北部云量多于南部的云量空间分布特征和白天云量大于夜间云量的时间分布特征。量值上CLARA-A2云量大于patmos-x。2003年—2015年夜间Aqua/MODIS年均云量比CLARA-A2高8.82%。34年间patmos-x和CLARA-A2年均云量以减少为主,夜间云量的变化趋势比白天云量变化趋势明显,CLARA-A2云量的变化趋势较patmos-x明显。2000年是高原区域云量由偏多到偏少变化的拐点。1、4、10月多年云量以减少为主要变化趋势,7月云量以弱增多为主要变化特征。

关键词：云量卫星气候数据青藏高原 patmos-x CLARA-A2 MODIS

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