检索结果-南通市图书馆

FY-3D MERSI-Ⅱ反射太阳波段长期响应衰减估计及订正方法

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 2045-2055页

作者：王玲胡秀清张北徐寒列何兴伟漆成莉张晓涵司一丹徐娜陈林国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 中国气象局北京100081 许健民气象卫星创新中心中国气象局北京100081 中国气象局遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室中国气象局北京100081

遥感仪器的长期辐射响应衰减估计与订正是提高卫星遥感数据稳定性和准确性的关键。利用MERSI-Ⅱ在沙漠和DCC稳定目标上空的长时间观测数据,建立仪器辐射响应与时间的函数关系模型,并通过逆方差加权平均方法融合两种稳定目标的结果,获取... 详细信息

遥感仪器的长期辐射响应衰减估计与订正是提高卫星遥感数据稳定性和准确性的关键。利用MERSI-Ⅱ在沙漠和DCC稳定目标上空的长时间观测数据,建立仪器辐射响应与时间的函数关系模型,并通过逆方差加权平均方法融合两种稳定目标的结果,获取仪器辐射响应退化量和辐射定标系数的序列估计。辐射响应衰减跟踪监测结果表明,MERSI-Ⅱ自在轨开始业务运行到2022年9月,波长小于500 nm的3个蓝光波段(通道1,通道8—9)和波长大于1000 nm的4个近红外-短波红外波段(通道5—7,通道19)存在明显衰减,年衰减率为1.47%~4.32%。L1级产品精度检验也发现,7个明显衰减通道的业务定标偏差均超过±5%,其中通道5和8偏差最大,约为-20%。应用本研究获取的辐射定标系数序列后,L1产品辐射定标精度随时间变化平稳,定标偏差维持在±3%以内,同时L2级产品精度也明显提升,表明了该研究建立的辐射衰减估计与订正方法的有效性。

关键词：反射太阳波段辐射响应衰减 MERSI-Ⅱ FY-3D 稳定目标

基于多源数据的巢湖蓝藻水华时空分布及驱动因素分析

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环境科学 2024年第5期45卷 2694-2706页

作者：金晓龙邓学良戴睿徐倩倩吴月范裕祥合肥市气象局合肥230041

富营养化和有害藻类水华暴发是全世界淡水湖泊共同面临的生态环境问题之一.巢湖作为典型的内陆淡水湖泊,其富营养化水平和蓝藻水华暴发面积常年居高不下,且在各湖区表现为一定的时空分布差异.为认识和了解不同阶段巢湖蓝藻水华发生和发... 详细信息

富营养化和有害藻类水华暴发是全世界淡水湖泊共同面临的生态环境问题之一.巢湖作为典型的内陆淡水湖泊,其富营养化水平和蓝藻水华暴发面积常年居高不下,且在各湖区表现为一定的时空分布差异.为认识和了解不同阶段巢湖蓝藻水华发生和发展基本规律,利用巢湖水上综合观测平台和卫星遥感等多源数据,获得2015~2020年水体中藻密度和水华面积的时空分布信息,并采用基于增强回归树的机器学习算法,定量评估不同阶段各环境因子对蓝藻水华影响的重要程度及相互作用关系.结果表明:(1)巢湖蓝藻水华表现出较大的季节变化特征,蓝藻细胞在春季开始复苏,主要在巢湖西半湖和沿岸地区形成轻度水华,水体藻密度在夏、秋季达到最大,该季节发生中等程度以上的水华频率较高.(2)非暴发期间,巢湖藻密度变化受物理和化学因素影响较大,二者对解释藻密度方差变化的贡献率可达80.3%,水体中高浓度溶解氧、弱碱性pH值(7.2~7.6)和适宜水温(3℃)是藻类细胞生长繁殖的有利环境条件,巢湖蓝藻水华首次暴发一般在气温稳定通过7℃初日11 d前后出现.(3)暴发期内,巢湖蓝藻水华发生主要受藻类生物量和气象条件的综合影响,气温、藻密度、日照时数和风速的累计贡献率为95%,各因子均存在一个有利于蓝藻水华发生的最适区间.多因子交互作用分析结果显示,在水体藻密度大、气温适宜和微风的综合作用下,巢湖蓝藻水华发生概率较高.上述研究成果分析和揭示了不同阶段巢湖蓝藻水华的时空分布特征及其主导影响因子,可为巢湖蓝藻水华防控和预测、预警提供科学依据.

关键词：蓝藻水华时空变化巢湖影响因素驱动分析

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多源数据融合在台风登陆前后风速的识别应用

海洋预报 2024年

作者：方奎明谈志安陈莲李渊陆桥台州市气象局台州市路桥区气象局玉环市气象局

基于Pydda反演算法、三次方程内插法及典型相关分析法，利用多普勒雷达径向速度反演风场、ERA5-Land再分析风场和气象自动站风场进行风场数据融合，并分析1909号超强台风“利奇马”登陆前后融合风场的特征。试验结果表明：融合风场结合... 详细信息

基于Pydda反演算法、三次方程内插法及典型相关分析法，利用多普勒雷达径向速度反演风场、ERA5-Land再分析风场和气象自动站风场进行风场数据融合，并分析1909号超强台风“利奇马”登陆前后融合风场的特征。试验结果表明：融合风场结合了各类风场的独特优势，能够弥补高海拔地区观测资料缺乏的不足；融合风场既包含低层风场的大风速区特征，也包含反演风场中超强台风“利奇马”的北倾结构特征。融合风场通过低层风场的传导能够对下一时刻的地面大风区起到一定指示作用，结合地形可以进一步判断强降水发生的大致范围，有助于划定风雨灾害影响区域。

关键词：多源数据风场反演风场融合台风风场风速识别

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多源数据融合在台风登陆前后风速的识别应用

海洋预报 2024年第05期 99-106页

作者：方奎明谈志安陈莲李渊陆桥台州市气象局台州市路桥区气象局玉环市气象局

关键词：多源数据风场反演风场融合台风风场风速识别

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一次弱天气背景下浙江局地暖区暴雨成因分析

气象 2024年第2期50卷 170-180页

作者：沈晓玲冯博李锋徐一平浙江省绍兴市气象局绍兴312000 浙江省绍兴市柯桥区气象局柯桥312030 浙江省诸暨市气象局诸暨311800

利用多源观测资料及ERA5(0.25°×0.25°)再分析资料,对2021年6月9日夜里浙江首场梅汛期局地暖区暴雨的降水成因进行了诊断分析。结果表明:此次过程环流形势与典型梅雨完全不同,属于弱天气背景下的局地暖区暴雨;南海低压和西太平洋副热... 详细信息

利用多源观测资料及ERA5(0.25°×0.25°)再分析资料,对2021年6月9日夜里浙江首场梅汛期局地暖区暴雨的降水成因进行了诊断分析。结果表明:此次过程环流形势与典型梅雨完全不同,属于弱天气背景下的局地暖区暴雨;南海低压和西太平洋副热带高压之间东南气流的维持,为暴雨区提供充沛的水汽来源,925 hPa超低空偏南风急流的加强有利于低层增温增湿,不稳定层结加剧,暴雨区位于急流轴左侧;整层高湿背景及较低的自由对流高度导致的弱抬升条件就能触发对流,中高层气旋性辐合旋转加强使暴雨加强,较厚的暖云层有利于提高降水效率;地面中尺度辐合带的生成激发了初始对流,其维持和加强不断激发对流云团生成,产生列车效应,导致暴雨形成。龙门山小尺度地形有利于东南气流在迎风坡强迫抬升,对流加强,且垂直速度的发展程度与地形有较好的对应关系,地形高度越高,激发的垂直速度越强。

关键词：暖区弱天气背景超低空急流地形

广西南宁一次“龙舟水”暴雨空报事件对流生消成因分析

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气象 2024年第8期50卷 941-952页

作者：周琰翟丽萍张丁丁樊盛黄卓帆李渝平李紫甜潘杰丽黄增俊南宁市气象局南宁530029 广西壮族自治区气象台南宁530022 广西南宁市邕宁区气象局邕宁530200

2022年6月13日,广西出现大范围暴雨过程,而南宁市区一带暴雨空报;雷达回波在南宁市区北侧衰减、东侧强度维持、南侧新生发展,过程演变复杂。文章采用常规观测资料及ERA5再分析资料,对此次过程中对流生消演变成因进行分析。结果表明:此... 详细信息

2022年6月13日,广西出现大范围暴雨过程,而南宁市区一带暴雨空报;雷达回波在南宁市区北侧衰减、东侧强度维持、南侧新生发展,过程演变复杂。文章采用常规观测资料及ERA5再分析资料,对此次过程中对流生消演变成因进行分析。结果表明:此次过程为典型广西前汛期强降雨环流形势及环境背景;然而受天气尺度冷平流及风暴冷池共同影响,冷空气快速移过南宁市区,北侧风暴出流边界远离母体,风暴前侧低层水汽输送偏东,热力、动力条件均较差,导致回波衰减消散;南宁市区东侧风暴在推进过程中出流边界紧贴母体,风暴前侧低层维持西南急流,沿出流边界不断有对流触发,风暴得以加强或维持;南侧低层高温高湿环境形成,有利于对流有效位能重建或增强。最后建立了此次过程对流生消演变机理概念模型,并通过分析冷池、出流边界、环境条件等要素演变,可对短时临近预报进行补充订正。

关键词：暴雨空报对流生消冷平流冷池出流边界

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抗日战争时期民国中央气象局在重庆的考述

气象科技进展 2024年第4期14卷 71-76页

作者：李黎曾艳余晓红重庆市沙坪坝区气象局重庆市气候中心重庆市气象局

抗日战争时期,在重庆建立的民国中央气象局是中国近代第一个管理全国气象行政事宜的机构,是当时气象工作者为发展气象事业做出的尝试和突破,是中国气象发展史的重要一环,为新中国气象建设提供了经验。

关键词：气象工作者气象事业抗日战争时期中央气象局民国发展史重庆气象建设

2022年新冠疫情期间昆山市近地面臭氧特征及成因分析

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中国环境监测 2024年

作者：吴珂陈慧敏曾山佰郁泰立吴俊梅夏蕴玉汪婷王晓春昆山市气象局苏州市气象局

为研究2022年新冠疫情期间管控措施对昆山市空气质量产生的影响,分析了疫情前期及管控期大气污染物（尤其是臭氧O3）浓度的变化特征,并对O3的空间分布、成因及来源进行了解析。结果表明:疫情管控后,一次污染物浓度呈递进式降低,而O3日最... 详细信息

为研究2022年新冠疫情期间管控措施对昆山市空气质量产生的影响,分析了疫情前期及管控期大气污染物（尤其是臭氧O3）浓度的变化特征,并对O3的空间分布、成因及来源进行了解析。结果表明:疫情管控后,一次污染物浓度呈递进式降低,而O3日最大8 h滑动平均质量浓度（O3-8 h）显著上升,其中管控中期的污染最严重,明显超过历史同期水平。空间分布上O3-8 h高值区主要集中在市区西部（高新区）及西北部区域,较2021年增幅显著。NO2浓度下降比与O3-8 h上升比的空间分布呈现出良好的对应关系,NO2降幅高的区域O3-8 h增幅也高,同时两者浓度变化呈非线性相关,当NO2浓度达到一个临界值时,O3浓度随之出现下降。典型污染过程中O3日变化仍为显著的“单峰型”,但振幅明显增大,O3与气温、能见度、日照呈显著正相关,与相对湿度和气压呈显著负相关。结合风向及后向轨迹聚类分析来看,此次污染气团主要来自浙江、安徽等地,占总气团输入的64%左右。

关键词：新冠疫情人为减排空气质量臭氧污染源

基于卷积神经网络算法的金华地区高山气象观测站逐时气温预报订正

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山地学报 2024年第2期42卷 278-286页

作者：郜庆林简单金华市气象局兰溪市气象局

受地貌和气候条件影响，智能网格气温预报产品的预报结果，在复杂地形山区易出现误差。通过人工订正关键点降低误差，存在较大主观性，预报精度有限，难以满足精细化气象服务需求。神经网络算法能够大幅提升预报精度，然而这种方法在气... 详细信息

受地貌和气候条件影响，智能网格气温预报产品的预报结果，在复杂地形山区易出现误差。通过人工订正关键点降低误差，存在较大主观性，预报精度有限，难以满足精细化气象服务需求。神经网络算法能够大幅提升预报精度，然而这种方法在气温逐时波动小的平原地区应用较多，在气温波动大的山区鲜有应用。本文以浙江金华山区为研究区域，基于浙江省智能网格温度预报产品以及同时段高山气象观测站逐时气温观测数据，采用卷积神经网络算法，实现关键点气温逐时预报订正。研究结果表明：(1)小时尺度上，订正后各站点的气温均方根误差均显著减小，由订正前3℃～7℃减小至订正后2℃～3℃,订正后的预测结果更加准确，订正效果符合预期。(2)月尺度上，相较智能网格原始气温预报数据，该模型预报结果准确率也明显提升，订正后月平均气温准确率提高了33.18%～46.86%,其中准确率6月最高。(3)相较人工订正的方式，该模型对山地气温预报的订正能力更稳定，模型的两项关键指标(平均绝对误差和2℃预报准确率)均接近或超过同时段浙江省天气预报质量检验平台气温业务指标。该研究结果满足金华地区高山气象观测站对于气温预报产品的业务可用性需求，可为精细化山区气象服务提供数据支撑。

关键词：卷积神经网络高山气象观测站精细气温订正预报智能网格金华