doi:  10.3878/j.issn.1006-9895.1709.17157
基于卫星辐射率资料的两种三维云图反演方法对比研究

Chen J, Li G,Zhang H 2011. Application of cloud detection to assimilation of AIRS radiance data. Meteorological Monthly,37(5): 555-563(in Chinese)
摘要点击 504  全文点击 28  投稿时间:2017-04-21  修订日期:2017-06-21
查看HTML全文  查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
基金:  江苏省气象局北极阁(BJG201604,BJG201510);江苏省自然科学(BK20160954);国家自然科学基金(41375025);南京信息工程大学人才启动基金S(2016r27,2016r043)。通讯作者:许冬梅,1984年12月生,女,博士毕业,南京信息工程大学讲师,主要从事卫星资料同化,卫星资料反演研究。Email: dmxu@nuist.edu.cn ,沈菲菲1 ,闵锦忠1 ,张备
中文关键词:  GOES-Imager,GSI分析系统,云反演方法,粒子滤波法
英文关键词:  GOES-Imager, GSI  system, cloud  retrieval methods, particle  filter
           
作者中文名作者英文名单位
许冬梅xu dongmei南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心
沈菲菲南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心
闵锦忠南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心
张备江苏省气象科学研究所
引用:许冬梅,沈菲菲,闵锦忠,张备.2018.基于卫星辐射率资料的两种三维云图反演方法对比研究[J].大气科学
Citation:xu dongmei.2018.Chen J, Li G,Zhang H 2011. Application of cloud detection to assimilation of AIRS radiance data. Meteorological Monthly,37(5): 555-563(in Chinese)[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese)
中文摘要:
      基于格点统计插值分析系统(Gridpoint Statistical Interpolation: GSI) ,利用粒子滤波 (PF: Particle Filter) 方法对卫星红外辐射率资料进行了云覆盖、云高等三维云图产品的反演研究。选取了具有高时空分辨率的静止卫星GOES (Geostationary Operational Environmental Satellites)-Imager辐射率资料进行了云反演试验,初步评估了PF云反演方法的可行性及其与多元极小残差(MMR: Multivariate and Minimum Residual)云反演方法的异同。结果表明:两种方法反演得到的云覆盖和云顶气压与NASA(National Aeronautics and Space Administration)基于CO2切片法反演得到的GOES云产品一致性较高。PF和MMR方法反演产品的优点是云图信息是三维分布的,相对于NASA提供的GOES云产品能提供更全方位立体的云信息。MMR方法需要利用一维变分逐步拟合观测来反演三维云图产品;PF方法采用不同模式垂直层的云覆盖比例作为不同粒子来近似后验概率分布,计算效率大大提高。进一步提出了一种新的基于“扰动粒子”的粒子滤波云反演方法,结果表明:在滤波过程中采用足够多的粒子样本(样本数量~250)可以改进后验概率密度函数的估计,有效地避免了粒子发散问题,改善了云反演的结果1
Abstract:
      The Particle Filter (PF) cloud retrieval method, is developed in the framework of GSI (Gridpoint Statistical Interpolation system), which is able to directly utilize the Infrared radiances to retrieve cloud masks and cloud profiles. Cloud retrieval experiments with GOES (Geostationary Operational Environmental Satellites)-Imager radiance are conducted with the PF and the Multivariate and Minimum Residual (MMR) methods respectively for comparison. The retrieved cloud properties from both methods show good agreement with the cloud products from GOES. MMR retrieves the cloud fractions on each model vertical level by minimizing a cost function, whereas PF is an effective algorithm to treat those cloud fractions as different particles to gain recursive estimations of cloud distributions. To improve the PF method in terms of cloud retrieval application, this study perturbs the particles to better estimate the cloud distributions. The advanced PF (with ~ 250 samples) is suited to ameliorate the problem of filter divergence caused by limited particles with better cloud retrievals efficiently.
主办单位:中国科学院大气物理研究所 单位地址:北京市9804信箱
联系电话: 010-82995051,010-82995052传真:010-82995052 邮编:100029 Email:dqkx@mail.iap.ac.cn
本系统由北京勤云科技发展有限公司设计
京ICP备09060247号