FY-4A卫星云底高度预测算法

云底高度是重要的云物理参数。由于被动遥感卫星无法精确获取云底信息,结合主动被动遥感卫星的各自优势预测FY-4A卫星云底高度,针对多层云和卷云的云底高度预测精度不足,同时加入ERA5气象数据。引入基于树结构概率密度估计贝叶斯优化算法优化XGBoost模型,实现FY-4A云底高度预测,并与其他方法比较。结果表明,此算法优化的XGBoost模型可实现高维度、多超参数全局快速寻优,且在加入气象数据后,多层云和卷云的云底高度预测精度提升较大。     

激光雷达观测珠海市云底高度研究

年6月20日～7月20日, 利用中国海洋大学研制 的车载多普勒激光雷达系统在珠海市国家气候观象台(N22° 4’,E113°12’)进行了大气观测实验,探测垂直高度范围为0.3～20.0〖JP ＋ 2〗km,共获得有效垂直探测数据56组。根 据激光雷达回波信号特点,以微分零交叉法为基础,通过在反演云底过程中设置3种阈值和 相邻云层间大气 的洁净程度决定是否融合为同一层等措施改进算法。最后,对不同时刻、代表不同光学特性 的回波廓线进行了 反演,反演的云底高度最小值和最大值分别为0.55km和13. 51km 。结果表明,本文算法能够实现较为准确的云底探测,报告精度为10m ,具有良好的应用前景。     

基于信息容量的FY-4A/GIIRS红外光谱探测能力 研究

利用LBLRTM逐线积分模式开展不同大气状况条件下各大气参数在FY-4A/GIIRS红外通道的光谱敏感性分析,在此基础上,以信息熵和自由度为判据,对FY-4A/GIIRS高光谱探测资料所包含的温度、水汽、臭氧等大气参数信息容量进行定量化描述,从而评估FY-4A/GIIRS对大气参数的可反演能力.研究结果表明:(1) FY-4A/GIIRS长波波段对温度和水汽的敏感度与大气状况相关,而对臭氧的敏感度在不同大气状况条件下差异不大;(2)初步揭示了FY-4A/GIIRS具备大气温湿和臭氧廓线反演的应用潜力,在相同大气条件下,FY-4A/GIIRS红外光谱所包含的温度信息容量最大,水汽其次;(3)在热带大气条件下,FY-4A/GIIRS所包含的温度和水汽信息容量最丰富.     

使用Python绘制FY-4A卫星沙尘产品

本文通过使用Python批量的绘制FY-4卫星沙尘产品,能够快速有效的查看沙尘产品。为了监测沙尘事件,利用卫星数据已经对沙尘暴进行了监控。FY-4A卫星通过监测中国区,将获得的数据进行处理,产生了沙尘产品,使用Swap等软件打开文件较为繁琐,不能够快速的查看文件,本文使用Python语言解析FY-4A的沙尘产品资料,可批量的生成沙尘产品图。     

FY-4A/GIIRS大气温度廓线产品质量评估

我国风云四号A星（FY-4A）携带高光谱红外干涉式大气探测仪（Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS）首次实现了地球静止轨道红外高光谱探测,可连续获得大气温湿度廓线信息。基于常规无线电探空资料,从产品的探测能力和精度方面对2020年FY-4A/GIIRS大气温度廓线产品开展质量评估,为产品应用和算法研究提供参考。结果表明：FY-4A/GIIRS反演大气温度廓线探测能力在高度层次和月份统计上受云活跃度影响较大;晴空条件下大气整层均方根误差约为2 K,700～1 000 hPa的大气低层较大,约2.5 K,偏差整层以负值为主;月尺度质量评估可见夏秋两季明显优于冬春季,有利于灾害性天气多发季节的监测;有云条件下单个像元的温度廓线误差显著增大,采用多像元Cressman客观分析可有效提高产品可用性;低海拔地区温度廓线产品质量整体优于高海拔地区,可极大地弥补我国东部、南部地区以及广阔的洋面上的探空资料的不足。     

基于随机森林算法高分土壤湿度产品的构建与评估

以湖南地区干旱精细化监测业务需求为牵引,基于多源卫星遥感、实时地面观测、中国气象局模式等资料,应用随机森林学习算法,建立土壤湿度因子与降水、地温、地表反照率、蒸发、植被覆盖等多种卫星遥感影响因子的降尺度模型,研制一种高分辨率土壤湿度产品(1 km×1 km)。对建模形成的高分辨率产品进行评估,结果表明,该产品能够很好地模拟湖南地区0～10 cm土壤湿度时空变化,平均偏差为-0.01 m³/m³,相关系数为0.9,在旱情较重的夏秋季准确性较高。所研制产品能够为农业干旱精细化监测提供可行性方案,对于地广人稀且监测站点相对较少的地区有广阔的应用前景。     

FY-4A GIIRS数据探测大气水汽和臭氧的垂直空间特性评估

红外高光谱大气垂直探测仪数据的垂直空间特性由探测仪光谱性能指标间接决定,并与所关注的大气参数及其变化有并.本文在剔除大气参数探测信噪比过低的无效通道的基础上,针对FY-4A卫星红外高光谱大气垂直探测仪GIIRS数据对水汽和臭氧变化响应的峰值高度、高度分辨率、垂直不对称性及垂直覆盖范围进行了评估,并与大气温度探测的垂直空...     

基于随机森林算法的网络流量分类方法

精确的网络流量分类是实现互联网可控可管的关键,传统的单一分类算法需要构建基于特定假设的某种模型,算法对于待分类数据的分布要求高,不能满足复杂多变的网络流量的分类要求。基于此,采用多决策树组合的随机森林算法实现网络流量分类。通过实际网络流量数据实验表明,在各种情况下,随机森林算法都能显著改善网络流量特别是小比例样本的分类效果,算法降低了单一算法过于依赖特定假设模型的要求,对于待分类样本的分布要求低,随机森林算法具有良好的分类效果和鲁棒性。     

基于随机森林算法的心血管疾病预测研究

血管疾病严重威胁着人类的健康,高发病率、高致残率、高死亡率是心血管疾病的主要特点,因此心血管疾病的预测研究显得尤为重要.本文探讨了随机森林算法在心血管疾病预测中的应用效果.在Kaggle网站上下载关于心血管疾病的数据集,用随机森林算法进行训练,实验结果由准确性、精度、召回率、F1-score评价标准来评价其性能的好坏(...     

基于实测数据的FY-3A海表温度业务化算法研究

建立适于FY-3A卫星的海表温度业务化反演算法并验证其精度.采用覆盖我国渤海及北黄海的长时间序列现场观测数据及相应FY-3A VIRR数据,建立了适于FY-3A VIRR海表温度反演的分裂窗算法.独立样本数据验证表明,算法平均误差为0.78℃,RMSE为0.93.     

FY-4A大气垂直探测仪 (GIIRS) 温度探测通道优选

针对中国第二代静止气象卫星风云四号(FY-4A)的干涉式大气垂直探测仪(GIIRS),从信息容量的角度,运用分步迭代法,以及精确型辐射传输模式LBLRTM,进行温度探测通道优选试验。计算得到在全球范围反演温度廓线的56个优选通道以及FY-4A探测范围的58个优选通道,所选通道自身信息容量较高,相互之间相关性小,可应用于大气温度廓线反演和数据同化研究。     

基于BP神经网络的风云四号遥感图像云检测算法

通过对风云四号每两张相隔15分钟的图像进行分析,提出了归一化动云指数,加强数据集对低云、薄云及云系运动边缘的检测.在此基础上,提出了一种基于归一化动云指数的动态阈值法用于初步云检测,并进一步提出基于BP神经网络的云检测算法.实验结果表明,该算法可以消除阈值选取中的主观影响,在大范围复杂下垫面的遥感图像数据中可以取得较好的云检测效果.     

激光云高仪探测青藏高原夏季云底高度的研究

为研究青藏高原云底高度的特征,于2014年7月7日至2014年8月30日,在那曲地区(31.48°N,92.06°E),使用CL31云高仪进行云底高度观测,共获取55days的有效探测数据。初步统计分析表明,55days观测数据缺测率为0.4%,基本实现每天24h的全覆盖观测。CL31激光云高仪最大观测高度为7.6km,对0~7.6km高度范围内全部观测数据进行每小时平均。统计结果表明:那曲地区夏季有云存在的概率为78%,其余情况为晴空即无云情况。单层、两层和三层云的存在概率分别为65、12和1%,以单层云为主且有明显的日变化。夏季云主要分布在距地面2~6km高度,平均云底高度为2.58km。受云高仪探测高度的限制,没有考虑7.6km以上的云。     

云底高度的激光云高仪、红外测云仪以及云雷达观测比对分析

为了比较几种自动化测云仪器的性能,中国气象局气象探测中心在南京信息工程大学的气象探测基地首次组织了一次为期近5个月的比对试验,试验仪器包括四台激光云高仪、两部红外测云仪、一台全天空成像仪以及一部毫米波云雷达。对其中大部分仪器取得的三个月云底高度数据进行了初步的分析,结果表明：三台激光云高仪测量结果比较一致;两部红外测云仪在测量低云时一致性稍差;云雷达与激光云高仪测量的最低层云底高度数据一致性较差,但与红外测云仪的测量结果匹配较好。     

谱聚类划分随机森林算法在图像识别中的应用

随机森林是近些年发展起来的新集成学习算法,具有较好的分类准确率。针对该算法计算复杂度较高的不足,提出了一种基于谱聚类划分的随机森林算法。首先,利用聚类效果较好的谱聚类算法对原始样本集的每一类进行聚类处理。然后,在每一聚类簇中随机选取一个样本作为代表,组成新训练样本集合。最后,在新训练样本集上训练随机森林分类器。该算法通过谱聚类技术对原始样本进行了初步划分,将位置相近的多个样本用簇内的一个样本代表,较大程度地减少了训练样本的个数。在Corel Image图像识别数据集上的实验表明,算法可以用较少的分类时间达到较高的分类精度。     

基于探空资料的上海台风季GIIRS/FY-4A卫星温度廓线反演精度研究

利用上海宝山站L波段探空资料,分析台风季无云、有云和全天空条件下不同质量控制以及台风登陆前后24 h内FY-4A干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS)温度资料的反演精度。结果表明：(1) GIIRS温度反演产品在无云条件下反演精度最高,质量控制为0的数据均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)为1.74 K,表明该产品在对流层中上层具有一定可信度。(2)云层降低了GIIRS温度反演的精度,有云条件下质量控制为0的数据RMSE为3.57 K,超出了美国环境监测系统给出的标准误差范围。(3)有云天空条件下,当温度大于230 K时,GIIRS反演温度均低于探空数据。(4)台风“安比”、“云雀”登陆前24 h内,在500 hPa高度至近地面附近和对流层顶,GIIRS反演温度偏高;台风“云雀”登陆后24 h内,GIIRS在800 hPa高度至近地面附近反演温度偏低,并且反演会产生大量无效值。