多源数据融合的大气边界层高度综合提取算法研究

Atmospheric boundary layer （PBL) is usually a layer directly affected by the earth's surface. The study of atmospheric boundary layer height (PBLH) is very important for atmospheric science, climate research and air pollution research. Because PBLH cannot be obtained directly from conventional meteorological observations, it is a difficult task and challenge to estimate the PBLH accurately. The mature and widely used methods include sounding and Lidar. Based on the analysis of the uncertainty of PBLH inversion, an integrated diagnosis algorithm for atmospheric boundary layer is proposed to improve the observation accuracy of PBLH. This data is used to evaluate the re-analysis data and give quantitative error.

大气边界层（PBL）通常是指大气底部直接受地球表面影响的一层，大气边界层高度（PBLH）的研究对大气科学、气候研究和大气污染研究都十分重要。由于PBLH不能够直接通过常规气象观测获取，因此如何准确估算大气边界层高度是一个艰巨的任务和挑战。比较成熟又广泛使用的PBLH观测手段有探空观测和激光雷达观测。本研究针对探空资料及星载激光雷达数据各自特点，在初步分析其PBLH反演不确定性基础上，拟建立多源数据融合的大气边界层综合诊断算法，提高PBLH观测精度，并用该数据对再分析资料进行评价。

大气边界层(PBL)是地球-大气之间能量交换的桥梁，它影响着全球气候系统。同时，大气边界层高度被认为是影响空气质量的重要参量之一。本研究针对探空资料及星载激光雷达数据各自特点，在分析其PBLH反演不确定性后，建立大气边界层综合诊断算法，并用该数据对再分析资料进行评价。通过对比分析不同下垫面条件下ERA5再分析大气边界层高度与多源观测资料获取大气边界层高度的统计分析发现，同为观测资料的探空边界层高度和激光雷达计算边界层高度一致性较好，而再分析资料的大气边界层高度与观测结果存在差距。在此基础上，本研究尝试CNOS资料提取大气边界层高度的可能性及存在问题。将分不同大气稳定度的大气边界层高度应用到污染相关研究，并得到初步结论。

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