【摘 要】
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云天大气温湿度廓线的获取对于分析气候变化及指导人工影响天气作业具有极大的意义。目前常用的进行大气温湿度廓线连续观测的地基仪器有微波辐射计和拉曼激光雷达。而微波辐射计在云天具有反演精度低、分辨率不足等问题,拉曼激光雷达在云天具有信号衰减大、探测高度有限等限制。为弥补上述观测手段的限制与不足,发挥不同仪器的优势,获得云天条件下的高精度大气温湿度廓线,本文进行了拉曼激光雷达与微波辐射计数据的高精度反演与
【基金项目】
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国家自然科学基金（编号:41975045,61675166）；
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云天大气温湿度廓线的获取对于分析气候变化及指导人工影响天气作业具有极大的意义。目前常用的进行大气温湿度廓线连续观测的地基仪器有微波辐射计和拉曼激光雷达。而微波辐射计在云天具有反演精度低、分辨率不足等问题,拉曼激光雷达在云天具有信号衰减大、探测高度有限等限制。为弥补上述观测手段的限制与不足,发挥不同仪器的优势,获得云天条件下的高精度大气温湿度廓线,本文进行了拉曼激光雷达与微波辐射计数据的高精度反演与融合算法研究:首先结合云底高度和云层厚度等参量优化了微波辐射计的反演精度,在此基础上利用最优估计法进行了微波辐射计和拉曼激光雷达温湿度廓线的融合,提高了在云层区域的反演精度,进而将该高精度数据在云系降水评估中进行了应用。在微波辐射计反演方面,通过在反演过程中加入云底高度以及云层厚度信息提高了其反演精度。该方法对于高云条件的改善最为明显,温度的方均根误差由2.53K降低到0.96K,水汽混合比方均根误差由1.55g/kg降低到1.33g/kg。低云条件下,温度的方均根误差由1.01K降低到0.89K,水汽混合比方均根误差由5.33g/kg降低到2.44g/kg,对低云水汽混合比的精度改善较为明显。为了进一步提高大气温湿度廓线的精度,结合最优估计法对大气温湿度廓线进行了反演,首先利用拼接法选取拉曼激光雷达与微波辐射计各自高精度区域的大气温湿度数据得到先验廓线,结合探空历史观测资料制作背景场误差协方差矩阵,然后将微波辐射计实测亮温与探空资料经过前向模型PAMTRAM得到正演亮温作对比,得到背景场误差协方差矩阵,将先验廓线作为初值代入最优估计法中进行反演,在背景场误差协方差矩阵与观测场协方差的控制下,经过不断地迭代最终得到最优温湿度廓线。经过与探空数据的对比反演后的大气温湿度廓线在云层处的精度有了极大的提高,云底温度误差由2.11K降低到1.24K,水汽混合比误差由1.33g/kg降低到0.23g/kg;云中温度误差由4.23K降低到2.43K,水汽混合比误差由3.24g/kg降低到0.92g/kg;云顶温度误差由2.12K变为2.33K,水汽混合比误差由0.36g/kg降低为0.15g/kg。云底高度处的大气温湿度是计算云体凝结云水速率的重要组成部分。基于上述云天高精度温湿度廓线数据,结合其他遥感设备的数据对降水云的降水潜力进行了计算,并结合41次降水事件对不同降水类型的降水潜力与云参数进行了统计分析。云底高度与凝结率的概率分布呈指数相关,当云底高度为5km时凝结率最低为0.25mm/h。小雨的平均凝结量44.8mm,中雨的平均凝结量为42.2mm,大雨的平均凝结量86.03mm。小雨的降水效率为18.67%,中雨的降水效率为56.29%,大雨降水效率为44.39%。中雨与大雨的降水效率差别并不大,但凝结量差别较大,其降水总量主要受凝结总量的影响,若能够在降水前的云水凝结阶段进行人工干预,通过提高凝结率,可以达到增加降水量的目的。
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