GPS掩星资料云内温度廓线反演算法和云内温度廓线特征研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
41375013
项目类别：
面上项目
资助金额：
80.0万
负责人：
杨胜朋
依托单位：
南京信息工程大学
学科分类：
D0505.大气物理学
结题年份：
2017
批准年份：
2013
项目状态：
已结题
起止时间：
2014-01-01 至2017-12-31

项目参与者：
蒋熹；秦正坤；王莉；唐飞；赵虹；董慧杰；冯呈呈；
关键词：
云反演算法温度廓线 GPS掩星

项目摘要

Global Positioning System (GPS) radio occultation (RO) technique has the following features:global distribution, high accuracy and precision, high vertical resolution,no contamination from clouds, making them ideally suited to cloud profiling on a global basis. Recent study shows that the liquid water content (LWC) and ice water content (IWC) contribution to atmospheric refractivity is larger than GPS RO retrival errors. To improve the accuracy and precision of GPS RO products within clouds is the frontier and hot point.Global cloud parameters including cloud liquid water, cloud base height, cloud top height, and cloud type are observed from the cloud profiling radar onboard CloudSat.COSMIC RO data during 5 year period from 2007 to 2012 are collocated in space and time with CloudSat data. The collocated data set is then classfied into different group according to cloud type. This study will focus on improving retrieval algorithm. The new results validation and analysis of temperature profiles within different cloud will also be presented. It is expeted the study will give a new way for GPS RO fine retreival within cloud, and this will be helpful for cloud parameterization in climate model.

GPS 掩星探测具有全球覆盖、测量精度高、高垂直分辨率、云（雨）等天气现象对GPS掩星观测影响较小的属性，适合于全球大气云物理特性的研究。最新研究表明，云水对大气折射率的贡献大于GPS掩星产品的反演误差，提高GPS掩星资料在云水条件下的反演精度和准确度是当前GPS气象学研究的前沿和难点问题。CloudSat云产品提供了云的类型、云底和云顶高度、液态水和冰水含量。本项目将利用2007-2012年COSMIC GPS掩星资料与CloudSat云产品进行时间和空间匹配，将GPS 掩星资料按照云的类型进行分组，研究改进GPS RO云中温度廓线反演算法,并对新的反演结果进行检验。在此基础上，开展全球不同类型云中温度廓线的特征研究。预期本项目完成将为在有云状况下GPS掩星的精细化反演研究提供新的思路，同时，为气候模式云的参数化提供参考依据。

结项摘要

GPS掩星探测具有全球覆盖、测量精度高、垂直分辨率高和无需定标的特点，在大气科学中得到广泛应用。由于GPS无线电信号波长很长（20 cm），一直认为GPS无线电信号几乎不受云雨天气的影响。在过去的GPS掩星温度和湿度反演过程中，都没有考虑液态水和冰水项。本项目分析了云水对GPS掩星测量的影响，改进了云中温度反演算法，并对反演结果进行了检验，在此基础上，开展了不同类型冰云温度递减率特征研究。结果表明，云中COSMIC掩星折射率正的偏差和GPS射线路径上的云量有密切的关系。高积云，高层云，卷云，积云和深对流云中，当云的覆盖度超过90%，COSMIC掩星折射率的偏差可达1-2%。雨层云和层积云中，无论云的覆盖度多少，折射率都出现较大偏差，即使云的覆盖度小于50%，折射率的偏差仍然都达2%以上。利用CloudSat提供的冰水信息在向前模式里加入冰水项，改进Lin(2010)云内温度反演算法，反演冰云（温度小于-20度）温度廓线，并用利用无线电探空资料对反演结果进行了检验。结果显示反演的结果和无线电探空资料有很好的一致性，在雨层云、深对流云和高层云中温度递减率的变化范围为5 ～ 8 ° C km-1，在卷云中温度递减率在6 ° C km-1到9 ° C km-1之间变化。不同类型云中温度递减率都随高度增加，从3km到7km的高度，平均温度递减率从5 ° C km-1增加到7 ° C km-1，温度递减率的标准差远小于平均值。此外，本项目还将GPS掩星资料应用在青藏高原边界层研究，分析了青藏高原地区青藏高原的空间分布特征。本项目研究指出云水对大气折射率的贡献大于GPS RO的反演误差（1%），在有云状态下，GPS RO反演过程中考虑液态水和冰水项的贡献会提高其反演精度和准确度。本研究还揭示了不同云中温度递减率特征，这将为云的参数化提供有益的参考。