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使用物理方法由TRMM/TMI亮温资料反演中国陆地降水

作　者: 王小兰
导　师: 程明虎
学　校: 中国气象科学研究院
专　业: 大气物理学与大气环境
关键词: MM5模式 M-C辐射传输模式云-辐射数据集 GPROF算法
分类号: P426.6
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 401次
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内容摘要

研究使用MM5中尺度模式模拟了中国陆地的11个中尺度降水个例以获得降水廓线,由Monte-Carlo三维辐射传输模式计算这些降水廓线的上行辐射亮温,构建出初始的云-辐射数据库。采用对照表和综合判据方法控制初始数据库并从中获得Database_m11、Database_m12、Database_m21、Database_m22共四个数据集,作为GPROF反演算法的先验数据库。对2007年7月间的三次强降水过程的地面雨强进行反演,与TMI 2A12产品及NESDIS、GSCAT、PCT-SI三种经验算法反演的雨强相比较,发现Database_m12参与反演的地面雨强与TMI 2A12的结果较接近,明显优于使用数据集Database_m11获得的反演结果,甚至优于三种经验算法的反演结果;使用数据库Database_m22获得的结果比Database_m21更接近TMI 2A12的结果。使用PR 2A25产品的雨强对上述各算法反演的雨强做综合检验,发现总体上TMI 2A12产品提供的雨强效果最好。各数据库中,Database_m12的反演效果较好。对照表方法控制的数据库Database_m11和Database_m12反演的雨强的效果优于综合判据方法控制的数据库Database_m21和Database_m22的反演效果。且使用数据库Database_m21和Database_m22反演的地面雨强通常表现偏大。使用地面S波段雷达反演的雨强检验各算法的效果,发现物理算法的结果与地面雷达结果的相关性明显高于经验算法,平均相对偏差也较小,反演的效果较为稳定,其中Database_m12的反演效果甚至优于GPROF 6.0算法的反演效果。这是因为虽然Database_m12以GPROF 6.0算法的数据库为对照表,但其中包含的廓线是具有中国陆地、特别是该地区的梅雨锋的降水特征的降水廓线。使用雨量计观测到的逐时降水量考察各算法反演效果,显示数据库Database_m21和Database_m22的反演结果相对较好。经验算法中PCT-SI综合指数法对这三个降水个例的反演效果较稳定,优于另外两种经验算法。数据库Database_m12参与反演的可降水(pw)在垂直分布和含量上与TMI 2A12的结果以及地面雷达反演的液态水结果非常一致,而云水(cw)、云冰(ci)和可降冰(pi)与TMI的反演结果在垂直高度分布上分别较接近,各水凝物的含量最大值所在高度也分别一致,含量上都高于TMI的结果。使用另外3个数据集反演的4种水凝物垂直结构与使用Database_m12的结果在垂直分布结构基本一致,而可降水(pw)的含量偏低一些。综合判据法控制的数据库对可降水的位置的反演与地面雷达反演的液态水位置最接近。研究还发现将数据库Database_m21和Database_m22中雨强小于0.01mm/hr的降水廓线过滤后,对于地面雨强的反演结果没有影响,而且检验发现过滤后的数据库反演效果略好。对于水凝物垂直廓线的反演也可以收到更好的效果,并将运算时间缩短了1/4。综上,研究所确立的物理算法是成功的,可作为发展适用于我国的由微波亮温反演地面雨强和水凝物廓线的物理方法一次有益尝试。

全文目录

中文摘要  3-5
Abstract  5-10
第一章引言  10-26
  1.1 微波遥感降水  10-12
  1.2 反演算法的发展  12-16
    1.2.1 吸收/发射法和散射法  12-13
    1.2.2 经验方法和物理方法  13-16
  1.3 GPROF 算法  16-18
  1.4 论文研究内容和目的  18-20
  参考文献  20-26
第二章模式和资料介绍  26-41
  2.1 MM5 （V3）中尺度模式  26-31
    2.1.1 MM5 模式的水平和垂直网格  27-28
    2.1.2 嵌套网格和侧边界条件  28
    2.1.3 非静力平衡问题  28-30
    2.1.4 云微物理方案  30-31
    2.1.5 其他方面  31
  2.2 Monte-Carlo 三维微波辐射传输模式  31-35
  2.3 热带测雨卫星 TRMM 及其仪器产品介绍  35-38
    2.3.1 TRMM 仪器介绍  35-38
    2.3.2 TRMM 数据资料  38
  参考文献  38-41
第三章基于 MM5 模式和 Monte-Carlo 辐射传输模式的云-辐射数据库的构建  41-79
  3.1 MM5 模式模拟降水廓线  41-57
  3.2 Monte-Carlo 模式模拟辐射亮温  57-68
    3.2.1 模拟辐射亮温  57-59
    3.2.2 分析降水云的微波辐射特性  59-68
  3.3 构建初始云-辐射数据库  68-69
  3.4 控制云-辐射数据库  69-74
    3.4.1 对照表方法控制云-辐射数据库  69-70
      3.4.1.1 廓线数据库 Database_m11  69-70
      3.4.1.2 廓线数据库 Database_m12  70
    3.4.2 综合判据法控制云-辐射数据库  70-74
      3.4.2.1 廓线数据库 Database_m21  72-73
      3.4.2.2 廓线数据库 Database_m22  73-74
  3.5 本章小结  74-75
  参考文献  75-79
第四章对降水过程的地面雨强和水凝物垂直廓线的反演与效果检验  79-129
  4.1 Bayesian 方法介绍  79-81
  4.2 一些具体的反演步骤  81-86
    4.2.1 地面类型设置  82-83
    4.2.2 有雨/无雨鉴定  83
    4.2.3 背景亮温设置  83
    4.2.4 计算雨强及降水廓线  83-86
  4.3 介绍三种经验反演算法及雷达资料的处理情况  86-89
    4.3.1 NESDIS 陆地算法  86-87
    4.3.2 GSCAT 算法  87
    4.3.3 PCT-SI 综合指数法  87
    4.3.4 PR 雷达资料处理  87-88
    4.3.5 地面雷达资料处理  88-89
  4.4 对2007 年7 月间的三个降水个例的地面雨强的反演  89-103
    4.4.1 0703 降水过程的地面雨强的反演结果及与其他算法的比较  90-94
    4.4.2 0709 降水过程的地面雨强的反演结果及与其他算法的比较  94-98
    4.4.3 0710 降水过程的地面雨强的反演结果及与其他算法的比较  98-103
  4.5 地面雨强反演效果的检验  103-109
    4.5.1 与 PR 雷达反演的地面雨强比较  103-106
    4.5.2 与地面多普勒雷达反演的地面雨强比较  106-109
    4.5.3 与地面雨量计的观测雨量比较  109
  4.6 降水云的水凝物廓线的反演结果  109-124
    4.6.1 数据库 Database_m12 反演的水凝物结构  109-113
    4.6.2 数据库 Database_m11 反演的水凝物结构  113-115
    4.6.3 数据库 Database_m21 和 Database_m22 反演的水凝物结构  115-119
    4.6.4 数据库 Database_m21_ad 和 Database_m22_ad 反演的水凝物结构  119-122
    4.6.5 地面雷达反演的液态水垂直结构  122-124
  4.7 本章小结  124-127
  参考文献  127-129
第五章总结与讨论  129-136
  5.1 结论  129-134
  5.2 创新点  134-135
  5.3 讨论与改进  135-136
致谢  136-137
个人简历  137

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