简介:利用地表太阳总辐射和散射辐射对LongandAckerman(2000)的云检测算法进行了改进,提高了云判别的准确率。首先采用比值概率密度峰值法,初步选出晴天时刻。然后根据晴天时刻的地表太阳总辐射和太阳天顶角余弦值,拟合得到该日晴天总辐射近似表达式。在此基础上,计算各时刻实际观测值与用该拟合式估计的总辐射的比值,并再次利用比值概率密度峰值法,判断该时刻的天空状况。最后利用全天空成像仪观测资料和站点天气记录结果检验算法,结果表明,在天顶角小于75°条件下,本算法判断准确率平均达90.9%。改进的云检测算法减少了因水汽柱总量、气溶胶浓度和系统测量偏差的日变化及天顶角变化造成的误差。应用该检测算法,得到了香河和太湖两地云El发生频率并分析了云地表辐射强迫季节变化特征。两地云出现频率和云地表短波辐射强迫均夏季最大,春秋次之,冬季最小,太湖站云出现频率的季节变化幅度不及香河。香河云地表短波辐射强迫年平均为-39.5W·m-2,春夏秋冬季节平均分别为-25.9W·m-2、-70.9W·m、-51.1W·m-2、-10.8W·m-2。太湖云地表短波辐射强迫年平均为-66.2W·m-2,春夏秋冬季节平均分别为-84.6W·m-2、-89.1W·m-2、-50.2W·m-2、-44.1W·m-2。
简介:选取QIN和SOB两种代表性劈窗算法对辽宁地区地表温度进行反演,并分析二者的精度和误差分布。结果表明:QIN和SOB算法反演的地表温度(Ts)与地面气象台站准同步观测的气温和地温的线性拟合显著,SOB算法线性拟合更好;从误差分布直方图可知,两种算法的反演结果与地温更接近,SOB算法与同步气温和地温在±2.0℃之间的误差比例略高于QIN算法;在野外开展与卫星遥感空间尺度一致的地表温度观测试验,QIN和SOB算法与实测值的平均绝对误差均为1.5℃;与NASA官网发布的地表温度产品对比发现,QIN和SOB算法的平均绝对误差分别为1.75℃和1.70℃;因此,QIN和SOB算法在辽宁地区均适用,而SOB算法误差较小。
简介:依据气温间的空间相关性,将地统计学中的普通克里金法(OrdinaryKriging,OK)引入地面气温资料的质量控制。考虑气温在空间上的连续性,提出一种基于高斯模型改进的普通克里金(ImprovedOrdinaryKriging,IOK)质量控制方法。为评估该方法的性能,运用IOK法对江苏省67个台站2008年地面日平均气温资料进行质量控制,并与OK法以及反距离加权法(InverseDistanceWeighted,IDW)进行比较。试验结果表明,IOK法的检验效果优于OK法与IDW法,且稳定性与适用性较高,能有效地标记出气温观测数据中的可疑数据。