官莉
- 作品数：82 被引量：354H指数：12
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- 相关领域：天文地球环境科学与工程电子电信自动化与计算机技术更多>>
- AMSR-E观测资料干扰对反演地表参数的影响被引量：7
- 2015年
- 针对星载微波成像仪低频窗区通道观测数据中存在大范围无线电频率干扰(简称RFI)的情况,以微波扫描辐射计(AMSR-E)为例,首先用改进的主成分分析方法对RFI进行识别;进而探讨RFI存在对反演地表参数的影响.然后,利用经过线性拟合RFI订正后的AMSR-E观测资料,采用一维变分1D-Var方法进行地表参数反演,通过对美国地区陆地RFI订正前、后地表反演产品(地表温度及降水率)的比较,发现RFI干扰使得受影响区域反演的地表温度及降水率异常偏高,存在较大误差.因此,在使用星载微波成像仪低频窗区通道观测进行地表参数反演和资料同化前必须进行有效地RFI识别和订正,改进的主成分分析识别方法和线性拟合的RFI订正算法对陆地上观测是有效的.
- 张思勃官莉
- 关键词：反演RFI
- 局地分析预报系统在龙卷强对流天气分析中的应用被引量：4
- 2011年
- 融合多种探测资料的局地分析预报系统(LAPS)能够提供包含中尺度信息的高分辨率中尺度分析场,利用LAPS资料同化分析场分析2009年6月5日发生在江苏徐州的一次冰雹、龙卷强对流天气的中尺度特征。分析结果表明,(1)对流发生时,大气处于不稳定状态。(2)动力不稳定条件,为强对流天气提供了能量;而充足的水汽条件,有利于强对流的维持。(3)低层辐合、高层辐散的配置有利于对流运动的产生和发展。(4)强对流发生时会伴随强烈的上升气流。(5)从可降水量和水成物分布可以很好的识别出降水区和冰雹发生区。应用结果表明,LAPS输出的各种物理量场对强对流天气系统有较好的解释应用能力,能清楚地反映强对流系统的中尺度特征。
- 官莉王雪芹黄勇
- 关键词：强对流天气
- 风云四号A星红外高光谱大气垂直探测仪观测资料质量评估被引量：1
- 2022年
- 评估星载红外高光谱仪器观测资料的质量可以推进其在数值天气预报中的应用。使用2020年7月FY-4A红外高光谱干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder,GIIRS)观测数据,分析GIIRS所有通道观测噪声随视场和纬度的变化、偏差(观测亮温与辐射传输模式模拟亮温的差)随时间、视场、纬度和天顶角的分布来评估GIIRS观测资料质量。研究结果表明:波段727.5~733.8 cm^(-1)、1 107.5~1 130 cm^(-1)和1 650~1 776.9 cm^(-1)的观测噪声超出仪器灵敏度设计指标,且这些通道的偏差和偏差标准差明显大于其他通道;除了长波观测噪声大的通道外,其余通道噪声等效温差NEdT在32×4阵列上均呈“中间小,两边大”的特征,且NEdT的分布不随纬度带和FOR阵列而改变,在进行GIIRS资料同化或变分反演时,其观测误差只用考虑不同通道在32×4阵列内的NEdT分布;由于数值预报模式的地表温度在白天时值偏低,使得模拟辐射量偏低,造成偏差绝对值减小,使偏差有明显的日变化;中波通道偏差特征基本不随32×4面阵的列而改变,主要与阵列中的行有关,在中波通道进行偏差订正时可以针对32×4面阵中行开展,基本不需要纬度带和卫星天顶角的订正。
- 王雨润官莉
- 关键词：噪声等效温差
- AMSR-2性能改进对无线电频率干扰的有效缓解被引量：1
- 2020年
- 为缓解星载微波辐射计探测资料在低频6.9 GHz波段的无线电频率干扰(radio frequency interference,RFI),第二代先进的微波扫描辐射计(advanced microwave scanning radiometer-2,AMSR-2)在AMSR-E通道设置的基础上增加了中心频率为7.3 GHz的两个极化通道.除此之外,AMSR-2在硬件方面将天线反射器的直径由1.6 m扩大为2.0 m,并减小了各通道的波束宽度.本文基于AMSR-E 2010-10—2011-09(AMSR-E工作最后一年)和AMSR-22012-08—2013-07(AMSR-2工作第一年)、2016-08—2017-07(AMSR-2工作四年后)长时间序列的观测资料通过平均值标准差法识别全球陆地6.9 GHz和7.3 GHz通道的无线电频率污染.研究结果表明,AMSR-27.3 GHz观测资料中识别出的RFI污染像元数量上远小于AMSR-E 6.9 GHz观测资料中受污染像元个数,尤其是美国和日本地区,体现了新增通道对RFI的有效缓解.AMSR-2在硬件方面的改进增大了主波束效率,提高了空间分辨率;与AMSR-E共有的6.9 GHz通道相比,全球RFI从出现范围和强度上都有所减小.
- 官莉张渝晨
- 关键词：AMSR-E微波遥感
- 小旋转椭球粒子群降水区雷达回波衰减订正模拟实验被引量：3
- 2003年
- 计算了降水区雨滴形状和雨滴群旋转轴相对于雷达波偏振方向不同取向情况下的Z I关系和k I关系 ,并用 5种衰减订正算法进行雷达回波衰减订正效果研究。结果表明 ,在已知小旋转椭球粒子群取向的情况下 ,雨强越大 ,降水区回波衰减的可订正厚度越小 ;雨强 80mm/h均匀分布时 ,使用R2或R3订正法 ,5 .6cm雷达回波可订正厚度在 12 0km以上 ,3.2cm雷达可订正厚度为 5 0km左右 ;雷达遥感降水时 ,有必要正确估计小旋转椭球粒子群的取向 ,以便选用正确的k Z关系 ,提高衰减订正效果。
- 王振会王庆安张培昌官莉
- 关键词：雷达回波降水遥感雷达反射率因子衰减订正
- 《卫星气象学》精品课程建设探讨被引量：1
- 2009年
- 本文介绍了南京信息工程大学（原南京气象学院）《卫星气象学》精品课程建设的主要目标，探讨了调整教学内容和课程体系、改进教学方法和手段、教材建设、加强实践教学环节等课程建设过程中采取的具体措施。
- 官莉
- 关键词：精品课程
- 2009年江苏一次强对流天气过程的遥感监测被引量：14
- 2012年
- 以卫星水汽图为主,结合可见光云图、雷达资料和常规天气观测资料,分析2009年6月5日发生在江苏徐州沛县的一次冰雹、龙卷天气,结果表明:卫星水汽图中动力异常区与对流系统的交界处和可见光云图上两个对流云团出流边界处触发的新的雷暴云团区域容易产生龙卷等强对流天气;水汽图上的水汽输送带与可见光云图的对流云系相一致,并且水汽图像特征与导致垂直运动和气流变形场的大尺度天气过程有关系,代表着对流层中上部的动力特征;强对流天气发生在低亮温对流云团中。高时空分辨率的卫星和雷达遥感资料很好地反映了短时强对流天气系统的发展与演变,有效地补充了常规天气资料分析的不足,为短时天气预报提供一种思路。
- 官莉王雪芹黄勇
- 关键词：雷达图像冰雹龙卷强对流天气
- 上海地区强对流天气短时预报系统
- 该文以强对流天气的发生、发展规律为依据,从中尺度数值预报模式输出结果、先进的Doppler天气雷达系统、静止气象卫星、MICAPS系统(气象信息综合分析处理系统)和自动雨量站网等获取大气运动的大尺度动力背景条件、水汽条件...
- 官莉
- 关键词：强对流天气
- 基于星载红外高光谱观测用机器学习算法反演大气温湿廓线被引量：5
- 2022年
- 星载红外高光谱垂直探测仪GIIRS(Geostationary Interferometric Infrared Sounder)能够实现大气温度和湿度参数高垂直分辨率的观测,为数值天气预报提供精度更高的初始场。基于GIIRS观测辐射值采用BP神经网络(Back Propagation Neural Network)法和深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)法反演大气温度、湿度垂直廓线,重点在于CNN法模型的构建与参数的优化,得到反演精度最高的网络模型配置。将训练样本根据不同地表类型和是否有云的影响分为三种方案(方案一:不分类、方案二:陆地/洋面分类、方案三:晴空/有云分类),分别进行建模、反演和检验。结果表明两种反演算法都有较好的反演精度,相对而言CNN法在所有高度层上反演偏差、均方根误差和平均相对误差均较小,反演精度更高。CNN法温度反演在高层10~200 hPa改进较大,三种分类方案改进的最大值分别为1.15 K、1.06 K和1.02 K;湿度反演在对流层低层500~1000 hPa改进较大,三种分类方案分别平均改进了0.43 g/kg、0.41 g/kg和0.34 g/kg。BP神经网络法方案三时(即分晴空和云时)温度和水汽混合比廓线反演精度最好;CNN算法方案一时(即不对样本数据进行任何分类)反演精度最高。
- 姚姝含官莉
- 关键词：BP神经网络卷积神经网络反演
- 风云二号卫星资料在雷达降水估测中的应用被引量：2
- 2017年
- 针对单一的气象卫星或者天气雷达估测降水存在的一些缺陷,介绍了风云二号(FY-2)气象卫星资料的一种应用方法。先根据红外亮温阈值划分降水云系,再选用适合的雷达反射率因子-降水强度(Z-I)模型进行降水估测;雷达未覆盖区域,基于不同红外亮温区各等级降水及其对应的亮温差的统计结果,查找最接近的降水强度并用不同云型的平均归一化误差进行修正。以2011年6—8月淮河流域地面站点1h雨量计资料为检验资料,验证卫星资料的应用效果。发现添加卫星资料后,会导致原本偏低的雷达估测1h降水量偏高,但准确估测样本量以及相似系数均有所增加;为雷达未覆盖区域降水量的反演提供资料的同时,对于雷达有效覆盖的区域而言,能够去除雷达定量估测降水中的奇异点。
- 任靖黄勇官莉叶金印倪婷
- 关键词：云分类风云二号卫星淮河流域
