星载雷达在评估地基天气雷达非降水回波识别算法效果中的应用

非降水回波识别算法的效果直接影响着雷达数据后续应用（如定量降水估测）的结果,因此对其进行客观定量检验是很重要的。文中所用算法在SWAN系统雷达反射率因子质量控制算法基础上增加了晴空回波识别算法,使用回波延展度因子并增加高度限制来对晴空回波进行识别和去除。使用星载雷达反射率强度数据与非降水回波去除前后的地基雷达数据进行时空匹配,对非降水回波识别算法效果进行客观的直观和定量验证。参照星载雷达观测结果,文中算法针对与降水回波无混叠的超折射回波有很好的识别效果,效果优于存在降水与超折射混叠的情况,当降水回波中存在与超折射回波水平纹理相近的对流降水时,经算法处理后该部分回波会丢失部分信息。针对存在降水与超折射回波混叠的情况,将算法处理前后的地基雷达降水区域反射率因子分别与星载雷达数据进行比较,结果表明经算法处理后的数据更接近星载雷达观测值。评价结果可为算法适用性分析及改进提供依据。     

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。     

星载雷达在评估地基天气雷达非降水回波识别算法效果中的应用

非降水回波识别算法的效果直接影响着雷达数据后续应用（如定量降水估测）的结果，因此对其进行客观定量检验是很重要的。文中所用算法在SWAN系统雷达反射率因子质量控制算法基础上增加了晴空回波识别算法，使用回波延展度因子并增加高度限制来对晴空回波进行识别和去除。使用星载雷达反射率强度数据与非降水回波去除前后的地基雷达数据进行时空匹配，对非降水回波识别算法效果进行客观的直观和定量验证。参照星载雷达观测结果，文中算法针对与降水回波无混叠的超折射回波有很好的识别效果，效果优于存在降水与超折射混叠的情况,当降水回波中存在与超折射回波水平纹理相近的对流降水时，经算法处理后该部分回波会丢失部分信息。针对存在降水与超折射回波混叠的情况，将算法处理前后的地基雷达降水区域反射率因子分别与星载雷达数据进行比较，结果表明经算法处理后的数据更接近星载雷达观测值。评价结果可为算法适用性分析及改进提供依据。