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地基微波辐射计探测大气边界层高度方法

刘思波 何文英 刘红燕 陈洪滨

刘思波, 何文英, 刘红燕, 等. 地基微波辐射计探测大气边界层高度方法. 应用气象学报, 2015, 26(5): 626-635. DOI: 10.11898/1001-7313.20150512..
引用本文: 刘思波, 何文英, 刘红燕, 等. 地基微波辐射计探测大气边界层高度方法. 应用气象学报, 2015, 26(5): 626-635. DOI: 10.11898/1001-7313.20150512.
Liu Sibo, He Wenying, Liu Hongyan, et al. Retrieval of atmospheric boundary layer height from ground-based microwave radiometer measurements. J Appl Meteor Sci, 2015, 26(5): 626-635. DOI:  10.11898/1001-7313.20150512.
Citation: Liu Sibo, He Wenying, Liu Hongyan, et al. Retrieval of atmospheric boundary layer height from ground-based microwave radiometer measurements. J Appl Meteor Sci, 2015, 26(5): 626-635. DOI:  10.11898/1001-7313.20150512.

地基微波辐射计探测大气边界层高度方法

DOI: 10.11898/1001-7313.20150512
资助项目: 

中国科学院战略性先导科技专项 XDA05100300

国家重点基础研究发展计划 2013CB955801

详细信息
    通信作者:

    何文英, email: hwy@mail.iap.ac.cn

Retrieval of Atmospheric Boundary Layer Height from Ground-based Microwave Radiometer Measurements

  • 摘要: 采用2013年中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测试验站的地基微波辐射计和激光雷达观测数据,以激光雷达探测的大气边界层高度为参考,分别利用非线性神经网络和多元线性回归方法建立微波亮温直接反演大气边界层高度的算法,并对比两种方法的反演能力, 同时分析非线性神经网络算法在不同时段及不同天气状况下反演结果的差异。结果表明:非线性神经网络算法的反演能力优于多元线性回归算法,其反演结果与激光雷达探测的大气边界层高度有较好一致性,冬、春季的相关系数达到0.83,反演精度比线性回归算法约高26%;对于不同时段和不同天气条件,春季的反演结果最好,晴空的反演结果好于云天; 四季和不同天气状况的划分也有利于提高反演精度。
  • 图  1  验证激光雷达探测边界层高度

    (a)2013年6月13日07:15香河站气溶胶消光系数廓线, (b)2013年6月13日07:15北京市观象台探空位温廓线

    Fig. 1  Verification of laser radar boundary layer height

    (a) aerosol extinction coefficient profile at Xianghe Station at 0715 BT 13 Jun 2013, (b) potential temperature profile from sounding at Beijing Weather Observertory at 0715 BT 13 Jun 2013

    图  2  2013年香河站激光雷达探测大气边界层高度与北京市观象台探空廓线计算大气边界层高度散点图

    Fig. 2  Scatte-plots of laser radar boundary layer height and sounding boundary layer height in 2013

    图  3  2013年8月24日香河站激光雷达气溶胶消光系数的时间-高度剖面图

    (黑点为梯度法计算的大气边界层高度)

    Fig. 3  Time-height section of laser radar aerosol extinction coefficient at Xianghe Station on 24 Aug 2013

    (black dots denote boundary layer height derived with the gradient method)

    图  4  2013年香河站激光雷达探测与微波辐射计测试样本反演边界层高度

    (a) BP神经网络算法,(b) 多元线性回归算法

    Fig. 4  Scatte-plots of laser radar boundary layer height and ground-based microwave radiometer boundary layer height for test data samples at Xianghe Station in 2013

    (a) BP neural network, (b) multiple linear regression

    图  5  2013年香河站地基微波辐射计和激光雷达大气边界层高度比较

    (a) BP神经网络算法, (b) 多元线性回归算法

    Fig. 5  Comparisons of boundary layer height derived from ground-based microwave radiometer and laser radar at Xianghe Station in 2013

    (a) BP neural network, (b) multiple linear regression回归

    图  6  河站晴空和云天红外辐射亮温变化

    (a)2013年1月1—2日 (晴空), (b) 2013年4月19—20日 (云天)

    Fig. 6  Variation of infrared brightness temperature under different weather conditions at Xianghe Station

    (a) clear sky during 1-2 Jan in 2013, (b) cloudy sky during 19-20 Apr in 2013

    图  7  香河站地基微波辐射计反演大气边界层高度与北京市观象台探空廓线计算大气边界层高度散点图

    (a)2013年检验, (b)2014年检验

    Fig. 7  catte-plots of ground-based microwave radiometer boundary layer height at Xianghe Station vs sounding boundary layer height at Beijing Weather Observatory

    (a) the test in 2013, (b) the test in 2014

    表  1  不同季节反演结果的统计比较

    Table  1  Statistic comparison of retrieval results for different seasons

    季节训练样本量测试样本量偏差/m均方根误差/m标准差/m相关系数
    冬季320842.5228.4387.10.82
    春季9002128.6266.6400.00.82
    夏季1200025791.0257.4352.60.79
    秋季62001557-0.2251.6362.50.80
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-02-28
  • 修回日期:  2015-05-27
  • 刊出日期:  2015-09-30

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