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文章摘要
引用本文:梁垚,孙学金,李浩然,周永波,张日伟,李绍辉.2017.基于云类型匹配和距离误差权重的单层云云底高度估计.气象,43(10):1224-1231.
基于云类型匹配和距离误差权重的单层云云底高度估计
Single Layer Cloud Base Height Estimation Based on ISCCP Cloud Type Classification and Weighted Distance
投稿时间:2016-12-26  最后修改时间:2017-07-27
DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2017.10.006
中文关键词: 云底高度,ISCCP云分类,A Train,三维云结构
英文关键词: cloud base height (CBH), ISCCP cloud type classification, A Train, 3D cloud structure
基金项目:国家自然科学基金项目(41575020)资助
作者单位
梁垚 国防科技大学气象海洋学院南京 211101 
孙学金 国防科技大学气象海洋学院南京 211101 
李浩然 国防科技大学气象海洋学院南京 211101 
周永波 国防科技大学气象海洋学院南京 211101 
张日伟 宇航动力学国家重点实验室西安 710043 
李绍辉 国防科技大学气象海洋学院南京 211101 
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中文摘要:
      云底高度(cloud base height,CBH)的观测对地 气系统的辐射模拟和保障飞行安全有重要意义。本文结合CloudSat/CPR、CALIPSO/CALIOP和Aqua/MODIS的主被动观测资料,建立了基于云类型和距离的CBH估计算法。本文云分类方法采取国际卫星云气候计划(International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP)的云分类法,并利用A Train数据对估计结果进行验证。结果表明,CBH的平均误差小于3 km,而低云CBH的平均误差小于1 km。在0~500 km的估计范围内,CBH估计的绝对误差主要在1 km以内,均方根误差不超过3 km。最后,基于此方法,本文重建了一个锋面云系的三维结构。
英文摘要:
      Observation of cloud base height (CBH) is crucial in modeling earth atmosphere radiation budget and for the aviation safety. CBH is estimated by combining measurements from CloudSat/CALIPSO and MODIS based on the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) cloud type classification and a weighted distance algorithm. The proposed method is validated by A Train data. The result indicates that the mean error of CBH is always less than 3 km, while the average error of CBH of low clouds is smaller than 1 km. The difference between the real and estimated CBHs is mainly within 1 km when distance ranges from 0 km to 500 km, and the root mean square error is smaller than 3 km. Application to the 3D cloud structure of a frontal cloud is also demonstrated.
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