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运用地基探测与卫星遥感方法研究中国地区大气含水量

发布时间:2020-11-19 03:53
   基于中国气溶胶遥感观测网(CARSNET)CE-318自动跟踪太阳光度计936nm水汽通道和870nm、1020nm非水汽通道,利用大气状况处于晴朗、稳定无云且大气质量数在2到5之间的直接太阳辐射观测数据,在考虑气压、海拔高度、波长和气溶胶光学厚度(AOD936nm)等敏感性参数对定标结果影响的情况下,对936nm水汽吸收通道进行了标定方法研究。利用三种算法反演了北京地区的大气含水量,并将反演结果与全球气溶胶监测网(AERONET)水汽产品进行了对比。分析结果表明:936nm通道标定结果较出厂值有所偏差,本文结果与出厂值相差4%左右。水汽反演结果表明,AERONET与三种方法反演得到的水汽含量(PWV)都有着较高的相关性。AOD500nm和PWV月平均值变化趋势基本一致,两者均在7月达到最大值,12月达到最小值。AOD500nm和PWV的季节平均变化趋势一致,基本特征都表现为夏季秋季春季冬季。此外,波长指数(α440-870)VS AOD500nm、α440-870 VS PWV和AOD500nm VS PWV的季节变化表明:北京地区,AOD500nm在4个季节均呈现随PWV增加而增大的变化特征,表明了气溶胶细粒子的吸湿增长特性。夏季主要以细粒子为主,而春季、秋季和冬季都是以粗粒子和细粒子混合为主,表现出了典型的城市气溶胶特性。基于2011年至2013年中国地区典型城市站点GPS、探空、MODIS和AERONET太阳光度计反演大气含水量数据,评估了4种产品的数据质量和精度。评估结果表明:GPS与探空水汽含量之间的相关系数在白天(R2=0.98)比晚上更高(R2=0.97),白天平均的偏差(Bias)、标准差(STD)和均方根误差(RMSE)分别为-0.03mm、2.36mm和2.60mm,而晚上三者分别为-0.23mm、2.76mm和2.95mm,说明GPS水汽较探空水汽轻微偏低,晚上更为明显。MODIS水汽含量与GPS和探空水汽含量呈现了同样的相关性(R2=0.88)。此外,MODIS近红外水汽含量较GPS和探空水汽含量均偏高,MODIS近红外水汽含量与GPS水汽含量之间的偏差(Bias=1.50mm,RMSE=5.76mm)比MODIS近红外水汽含量与探空水汽含量之间的偏差更大(Bias=0.75mm,RMSE=5.31mm)。AERONET水汽含量与GPS、探空和MODIS水汽含量之间均呈现了高相关性,三者相关系数(R2)分别为0.970、0.962和0.923,RMSE分别为2.53mm、3.67mm和4.39mm。北京地区,AERONET水汽含量与探空、GPS和MODIS水汽含量之间的Bias分别为-0.09mm、-1.82mm和-1.54mm,表明AERONET水汽含量在北京地区都较其他三种PWV产品偏低。对中国地区大气含水量时空分布进行了详细分析工作,研究结果表明:中国地区大气含水量分布具有明显的地理差异,基本呈现东南沿海向西北内陆逐渐递减的分布特征。受夏季风的影响,中国区域PWV分布具有明显的季节性差异,其中在夏季最多,秋季和春季次之,而在冬季最小。整体而言,2001-2015年中国地区年平均PWV比1979-2000年减少明显,最大差值区位于华中、华东和华南等地区,最大年平均差值能达到-3mm。利用1979年至2015年中国地区月平均探空PWV数据和15年的月平均MODIS-PWV数据(2001-2015年)来分析整个中国区域大气含水量的时空分布特征及演变趋势。结果表明,1979-1999年中国地区PWV呈现明显递增趋势(通过了95%的置信度检验),最大的区域平均增长趋势发生在夏季,增加趋势值为0.110 mm/year。而2000-2015年中国大多数地区均呈现明显下降趋势(通过了95%置信度水平检验),最大的下降趋势发生在冬季,下降趋势值为-0.170 mm/year。近15年的MODIS-PWV趋势分析表明,类似的,2001-2015年中国大多数地区同样呈现了下降趋势,区域平均下降趋势约值为-0.061 mm/year。此外,不同城市站点趋势分析表明:1979-1999年和2000-2015年大气含水量趋势均表现为主要城市站点省会城市站点郊县站点。根据1979至2014年中国地区160个地面站月平均地表温度数据和美国特拉华大学全球月平均地表温度格点数据分析整个中国区域地表温度变化趋势及其与大气含水量之间的相互关系。中国地区地表温度在1979-1999年期间呈现明显上升趋势,年平均上升幅度大约为0.047℃/year,通过了置信度为95%的信度检验。在2000-2015年期间,上升趋势明显减弱,中国大多数地区呈现下降趋势,该现象与2000年以后全球地表温度上升速率减缓现象保持一致。中国大部分地区年平均大气含水量与地表温度之间存在高相关性,多数区域年平均大气含水量上升(下降)趋势均对应着年平均地表温度的上升(下降)趋势。2001至2015年中国地区大气含水量与地表温度之间的相关系数呈现明显的季节性差异,最大的区域平均相关系数发生在冬季,相关系数为0.732(通过了95%置信度水平检验),而最小的相关系数发生在春季,相关系数为0.546(通过了95%置信度水平检验)。
【学位单位】:成都信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2017
【中图分类】:P407;P426
【部分图文】:

时间序列,北京地区,时间序列,波段


图 2-1 北京地区 2015 年 2 月 5 日,AOD 在不同波段(440 nm,500 nm,670 nm,870 nm,936 nm和 1020nm)处的时间序列图。由图 2-2 可知,除了 AOD 上升,会使定标结果偏低以外,其余参数取值变化都会使定标结果偏高。其中,中心波长由 937nm 变化到 940nm 时,误差变化仅为 0.013%~0.054%。当压强取值由 1000hpa 降低至 850hpa 时,定标结果会随着压强降低而升高,误差范围为 0.072%~0.432%。当高度取值由 500m 升高到3000m 时,定标结果会随着高度升高而升高,误差范围为 0.118%~0.749%。当AOD 数值分别升高 2.5%和 5% 时,误差大约为 -0.220%和 -0.439%。而当 AOD数值分别下降 2.5%和 5%时,误差大约为 0.220%和 0.441%。试验结果表明:海拔高度 H、压强 P、AOD936nm取值的不同对定标结果影响较大,而波长在 936nm~940nm 之间取值时,对定标结果几乎没有影响。因此,为了使 936nm 水汽通道标定值更加精确,我们必须将这些可能会对定标结果产生影响的敏感性参数(压强 P,海拔高度 H,AOD936nm)考虑进去。

敏感性参数,定标


图 2-2 2 月 5 日敏感性参数变化对定标结果影响结果图2.3.3 数据处理及标定结果(1) 数据筛选数据筛选满足以下三个条件:(a)选取晴朗无云、大气稳定且气溶胶含量较小(AOD500nm<0.2)天气条件下的直接太阳辐射观测数据。(b)选取时间为上午 8~10 点的数据,因为上午 10 点之前大气层相对稳定,10 点之后湍流运动加强。(c)选取大气质量数 2≦m≦5 的数据,敏感性试验结果表明:当 m<2 时,湍流运动加强,将把地面气溶胶带入空中,影响定标的结果;而当 m>5 时,信号太弱,这时会产生一些误差点,这些点将对定标结果带来-2%~3%左右的误差。(2) 数据处理太阳光度计 936nm 水汽通道标定的关键是标定日当天大气中有较低而且稳

水汽通道,标定结果,标定值,定标


图 2-3 936nm 水汽通道标定结果(3) 定标结果与出厂值对比通过对符合筛选条件的 5 个晴空日太阳光度计 936nm 水汽通道进行定标,分别得出了这 5 天 936nm 通道定标值 V0,定标结果与出厂值对比如表 2-1 所示。表 2-1 936nm 通道标定值与出厂值对比标定值(V0) 出厂值(V0) 标定值/出厂值(标定值–出厂值)/出厂值(%)2 月 5 日 16608 17690 0.939 6.12 月 11 日 16327 17690 0.923 7.72 月 18 日 17714 17690 1.001 0.13 月 9 日 18125 17690 1.024 2.53 月 21 日 16173 17690 0.914 8.6平均值 16990 17690 0.96 3.96标准偏差 783 - 0.04 -相对标准偏差(%) 4.6 - 4.5 -
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