CN109298466A - 探空特性层择取的阈值参数选定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开探空特性层择取的阈值参数选定方法，包括如下步骤：步骤P1：从秒级探空廓线中择取探空特性层数据；步骤P2：择取特性层算法中的阈值参数调整；步骤P3：对多站、多时次数据结果统计平均；步骤P4：统计不同秒级资料的特性层数目随阈值变化关系；步骤P5：通过图线拐点判定最优阈值参数；步骤P6：针对不同的气象要素，重复上述步骤P1至步骤P5。本发明给出了从秒级探空廓线中择取一定数量的特性层的算法，尤其是给定了算法中阈值参数的选取方法。

Description

探空特性层择取的阈值参数选定方法

技术领域

本发明涉及探空资料处理应用方法技术领域。具体地说是从秒级探空资料中择取特性层的阈值参数选定方法。

背景技术

天气和气候研究需要大量的、各种类型与来源的、全球和区域的气象数据。常规探空观测资料因其质量稳定可靠、垂直层数多、能够准确描述大气三维结构，是大气状态信息极其重要的来源，在数值预报、天气分析、气候变化、卫星资料校准等研究中发挥着重要作用，尤其是在数值预报系统进行资料同化过程中，探空资料更是成为改进模式初始场质量、提高预报精度所不可或缺的最重要的基本资料。随着高分辨率数值模式的发展，高垂直分辨率(秒级)探空资料的科研业务应用越来越多。

然而，由于计算能力的限制，目前的气象数值模式并不能将几千层的高垂直分辨率探空数据全部同化吸收应用，为了适应数值预报模式的资料同化能力，就必须对秒级探空资料进行稀疏化处理，即通过一定的技术方法选取特定的探空层次来代替几千层的秒级探空廓线。这些特定的探空层次包括地面层、观测终止层、规定等压面层、规定高度层、特性层等等。其中，由于特性层代表各个气象要素随探空高度垂直梯度的显著转折点，因此，在探空资料的研究应用中一直发挥重要作用。例如，对于温度特性层而言，逆温层作为垂直厚度层，其间温度随高度增大而反常增大，可以阻碍空气垂直运动的发展，导致该高度以下大量烟尘、水汽凝结物聚集，从而使能见度降低，给人类的生产生活带来非常不利的影响。

目前，通过气象探空台站现行业务软件得到的探空特性层是一种常用的方法。但是这种方法提取的特性层数目偏少，得到的探空廓线不能精准刻画气象要素的垂直变化规律，已经难以满足当前数值模式、资料同化的发展要求。另一种方法在已经公布的专利-CN108415101A“秒级探空资料稀疏化方法”涉及，针对探空秒级资料进行稀疏化，根据气象要素垂直廓线的变化特征，自适应地从低到高逐层挑选出廓线上的显著转折点，即温度特性层、湿度特性层、风特性层、对流层顶等，以期用较少的数据就能精准描绘气象要素的垂直变化特征。但是“秒级探空资料稀疏化方法”重点解决如何从数千层的秒级探空资料提取特定层次的数据使得探空廓线稀疏化到约100-200层的问题，其中并没有给出特性层择取环节用到的具体阈值参数的选定办法。因此，针对这一问题，有必要发展一种客观、有效的阈值参数的选定方法，以从秒级探空资料中提取出所需层数的探空特性层，满足不同的应用需求。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于提出一套适用于秒级资料稀疏化方法的、有效的探空特性层择取的阈值参数选定方法。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

探空特性层择取的阈值参数选定方法，包括如下步骤：

步骤P1：从秒级探空廓线中择取探空特性层数据；

步骤P2：择取特性层算法中的阈值参数调整；

步骤P3：对多站、多时次数据结果统计平均；

步骤P4：统计不同秒级资料的特性层数目随阈值变化关系；

步骤P5：通过图线拐点判定最优阈值参数；

步骤P6：针对不同的气象要素，重复上述步骤P1至步骤P5。

上述探空特性层择取的阈值参数选定方法，在步骤P1中，具体包括如下步骤:

步骤P101：选择地面层，即探空数据第0秒为第一个温湿特性层L1；

选择地面层，即探空数据第0秒为第一个风特性层M1；

步骤P102：

以T₀代表第0秒的温度值，T_n代表第n秒的温度值，n＝1，2，3……；GH₀代表第0秒的位势高度值，GH_n代表第n秒的位势高度值，以(T_n-T₀)/(GH_n-GH₀)为斜率连接两点(T₀，GH₀)和(T_n，GH_n)得到一条辅助直线，该直线模拟两点间的温度随位势高度呈线性变化，然后逐秒计算实际温度廓线到此辅助直线的偏移量；

以W₀代表第0秒的风速值，W_n代表第n秒的风速值，n＝1、2、3……；GH₀代表第0秒的位势高度值，GH_n代表第n秒的位势高度值，n＝1、2、3……；以(W_n-W₀)/(GH_n-GH₀)为斜率连接两点(W₀，GH₀)和(W_n，GH_n)得到一条辅助直线，该直线模拟两点间的风速随位势高度呈线性变化，然后逐秒计算实际风速廓线到此辅助直线的偏移量；

步骤P103：

对于湿度特性层而言，将步骤P102中的T₀改为RH₀、T_n改为RH_n，重复步骤P102的做法，得到逐秒的湿度偏移量；当上述温度或湿度偏移量分别大于各自的阈值时，即选定该层为第二个温湿度特性层L2；

对于风特性层而言，将步骤P102中的W₀改为风向WD₀、W_n改为风向WD_n，重复步骤P102的做法，得到逐秒的风向偏移量；当上述风速或风向偏移量分别大于各自的阈值时，即选定该层为第二个风特性层M2；

步骤P104：

然后以L2为基点，重复上述步骤P102和P103，继续向上依次选出各个特性层L3，L4，…，Lx，x＝1、2、3……；

以M2为基点，重复上述步骤P102和P103，继续向上依次选出各个风特性层M3，M4，…，Mx，x＝1、2、3……；

步骤P105：对上述择取的特性层总层数进行统计。

上述探空特性层择取的阈值参数选定方法，在步骤P2中，具体包括如下步骤：

步骤P201：对步骤P103种的阈值参数进行调整，温度特性层阈值参数依次为0.25，0.3，0.4，0.5,0.6,0.75,0.8,1.0,1.25,1.5,1.75,2.0，3.0，4.0，5.0；风特性层阈值参数依次为4，6，8，10,12,14,16,18,20,22,24,30,40,50；

步骤P202：重复步骤P1中的各个具体环节，对中间过程结果详细记录并分类保存。

上述探空特性层择取的阈值参数选定方法，在步骤P3中，具体包括如下步骤：

步骤P301：对多个探空台站，多个探空时次的秒级探空廓线，重复上述步骤P1-P2；

步骤P302：对上述在不同阈值条件下择取的特性层总层数结果进行统计分析，计算平均单个台站、单次观测廓线中择取特性层数目，及相应的标准差。

上述探空特性层择取的阈值参数选定方法，在步骤P4中，具体包括如下步骤：

步骤P401：作为参照，换用美国SPARCS，即Stratosphere-troposphere ProcessesAnd their Role in Climate数据中心公开释放的秒级探空资料完成上述步骤P1-P3，时间分辨率分别是1s和6s；

步骤P402：由于时间分辨率不同，中国L波段秒级探空数据的时间分辨率是1.2s，需对比分析不同来源秒级探空资料，择取特性层数目随阈值变化关系。

上述探空特性层择取的阈值参数选定方法，在步骤P5中，具体包括如下步骤：

步骤P501：将上述步骤P3中得到的特性层数目随阈值参数的变化关系绘图，以阈值参数为横坐标，特性层数目标准差为纵坐标，选取图线上标准差最小时的拐点对应的阈值参数为最优阈值参数；

步骤P502：将上述步骤P4中得到的，针对不同分辨率探空资料，择取特性层数目随阈值参数的变化关系绘图，以阈值参数为横坐标，特性层数目标准差为纵坐标，由于中国L波段秒级探空资料时间分辨率为1.2s，介于美国SPARC数据中心公开释放的时间分辨率1s和时间分辨率6s的秒级探空资料之间，因此，择取中国L波段探空特性层择取的阈值参数的合理取值区间，该区间满足：同一阈值参数下，1.2s秒级探空资料的择取特性层标准差数值介于美国SPARC数据中心公开释放的时间分辨率1s和6s时间分辨率秒级探空择取特性层标准差数值之间。

上述探空特性层择取的阈值参数选定方法，在步骤P6中，具体包括如下步骤：

步骤P601：对于不同分辨率的秒级探空资料，针对其涉及的不同的气象要素，湿度、风向、风速，重复上述步骤P1—步骤P5；

步骤P602：择取不同特性层标准差最小值时选定的阈值参数，为相应的最优阈值参数。

本发明的技术方案取得了如下有益的技术效果：

1.给出了从秒级探空廓线中择取一定数量的特性层的算法，尤其是给定了算法中阈值参数的选取方法；

2.对比了不同分辨率、不同来源的秒级探空资料的结果，不仅给出中国现行L波段探空系统的阈值参数选择依据，而且对国外SPARC数据中心释放的高垂直分辨率探空资料进行了适用性对比评估；

3.给出了已有发明“秒级探空资料稀疏化方法”中阈值参数选取的理论依据，是对已有发明的必要补充和完善；

4.验证了气象要素的垂直变化在不同季节呈现出不同的变化规律：在绝大部分阈值条件下，夏、秋季节的特性层层数要显著多于春、冬季节。深入研究后发现，在较小的阈值参数条件下，特性层数目多少更多地表现出季节内的日变化，四个季节的特性层数目平均值几乎一致；而在较大的阈值参数条件下，特性层数目则更多地表现出季节间变化，四个季节的特性层数目平均值存在明显的差异，表现为夏、秋季节的特性层层数要显著多于春、冬季节。如何在较小阈值与较大阈值之间择取最优阈值，本文明确给出了一种特性层择取阈值参数选定方法，能较为有效地平衡由日变化和季节变化造成的特性层数目择取差异。

附图说明

图1本发明探空特性层择取的阈值参数选定方法的流程图；

图2A本发明探空特性层择取的阈值参数选定方法的基于秒级探空廓线的温湿特性层提取算法示意图；

图2B本发明探空特性层择取的阈值参数选定方法的基于秒级探空廓线的风特性层提取算法示意图；

图3本发明探空特性层择取的阈值参数选定方法的在不同阈值参数下，择取温湿特性层层数变化的时间序列图(图中标注的数值为阈值参数，从0.25变化到5.0)；

图4本发明探空特性层择取的阈值参数选定方法的适用于不同分辨率探空资料时，温湿特性层数目随温度阈值变化对比图(方块代表国外SPARC_6s探空资料，圆点代表国外SPARC_1s探空资料，五角星代表国内L波段秒级探空资料)；

图5本发明探空特性层择取的阈值参数选定方法的适用于不同分辨率探空资料时，温湿特性层数目的标准差随温度阈值变化对比图(方块代表国外SPARC_6s探空资料，圆点代表国外SPARC_1s探空资料，五角星代表国内L波段秒级探空资料)；

图6本发明探空特性层择取的阈值参数选定方法在不同季节的温湿特性层数目随温度阈值变化对比图(方块代表春季，圆点代表夏季，向上三角代表秋季，向下三角代表冬季)；

图7本发明探空特性层择取的阈值参数选定方法在不同季节的风特性层数目随风速阈值变化对比图(方块代表春季，圆点代表夏季，向上三角代表秋季，向下三角代表冬季)。

具体实施方式

1.资料和方法

1.1研究资料

本发明用到的L波段秒级探空数据来自国家气象信息中心发布的中国高空L波段秒级观测基础数据集(V1.0)，该数据经过严格的质量控制，如允许值范围检查、僵值检查、垂直一致性检查、气候界限值检查、滤波检查、单调性检查、要素间一致性检查等等。由于秒级数据的质量控制方案不属于本发明技术方案的一部分，并且秒级数据的质量控制方案为现有技术，在此不再赘述。本发明的稀疏化方案基于是质量控制之后的秒级探空数据，以保证稀疏化后得到的数据信息的准确性。

本发明用到的国外秒级探空资料，美国SPACR(Stratosphere-troposphereProcesses And their Role in Climate)数据中心释放了部分欧美探空站点的高垂直分辨率探空资料(以下简称，SPARC资料)，持续时间1998-2011年，包括近100个探空站点，在2005-2011年期间，各个站点陆续实现了仪器换型，相应的数据时间分辨率从6秒(以下简称，SPARC_6s资料)提高到1秒(以下简称，SPARC_1s资料)。该数据集提供了详细的元数据信息及质量控制信息。

1.2研究方法

如图1所示，本发明用于探空特性层择取的阈值参数选定方法具体包含如下步骤：

步骤P1：从秒级探空廓线中择取探空特性层数据。

气象要素为温度和湿度：

步骤P101：如图2A所示，三条曲线分别代表一条完整的秒级探空廓线上不同的气象要素(相对湿度RH，温度T)，首先选择地面层，即探空数据第0秒为第一个温湿特性层L1。

步骤P102：

以T₀代表第0秒的温度值，T_n代表第n秒的温度值，n＝1，2，3……；GH₀代表第0秒的位势高度值，GH_n代表第n秒的位势高度值，以(T_n-T₀)/(GH_n-GH₀)为斜率连接两点(T₀，GH₀)和(T_n，GH_n)得到一条辅助直线，该直线模拟两点间的温度随位势高度呈线性变化，然后逐秒计算实际温度廓线(通常为曲线)到此辅助直线的偏移量；

步骤P103：对于湿度特性层而言，将步骤P102中的T₀改为RH₀、T_n改为RH_n，重复步骤P102的做法，得到逐秒的湿度偏移量；当上述温度或湿度偏移量分别大于各自的阈值时，即选定该层为第二个温湿度特性层L2；

步骤P104：然后以L2为基点，重复上述步骤P102和P103，继续向上依次选出各个特性层L3，L4，…，Lx，x＝1、2、3……；

步骤P105：对上述择取的特性层总层数进行统计。

气象要素为风速和风向：如图2B所示：

步骤P101：选择地面层，即探空数据第0秒为第一个风特性层M1；

步骤P102：以W₀代表第0秒的风速值，W_n代表第n秒的风速值，n＝1、2、3……；GH₀代表第0秒的位势高度值，GH_n代表第n秒的位势高度值，n＝1、2、3……；以(W_n-W₀)/(GH_n-GH₀)为斜率连接两点(W₀，GH₀)和(W_n，GH_n)得到一条辅助直线，该直线模拟两点间的风速随位势高度呈线性变化，然后逐秒计算实际风速廓线到此辅助直线的偏移量；

步骤P103：对于风特性层而言，将步骤P102中的W₀改为风向WD₀、W_n改为风向WD_n，重复步骤P102的做法，得到逐秒的风向偏移量；当上述风速或风向偏移量分别大于各自的阈值时，即选定该层为第二个风特性层M2；

步骤P104：以M2为基点，重复上述步骤P102和P103，继续向上依次选出各个风特性层M3，M4，…，Mx，x＝1、2、3……；

步骤P105：对上述择取的特性层总层数进行统计。

步骤P2：择取特性层算法中的阈值参数调整

步骤P201：对步骤P103种的阈值参数进行调整，如图3所示的涉及的温度特性层阈值参数依次为0.25，0.3，0.4，0.5,0.6,0.75,0.8,1.0,1.25,1.5,1.75,2.0，3.0，4.0，5.0；

风特性层阈值参数依次为4，6，8，10,12,14,16,18,20,22,24,30,40,50；

步骤P202：重复步骤P1中的各个具体环节，对中间过程结果详细记录并分类保存。

步骤P3：对多站、多时次数据结果统计平均

步骤P301：对多个探空台站，多个探空时次的秒级探空廓线，重复上述步骤P1-P2；例如对中国120个探空台站2014-2016年所有的探空廓线进行特性层择取。

步骤P302：如图3所示，对上述在不同阈值条件下择取的特性层总层数结果进行统计分析，计算平均单个台站、单次观测廓线中择取特性层数目，及相应的标准差。

步骤P4：统计不同秒级资料的特性层数目随阈值变化关系

步骤P401：作为参照，换用SPARC_1s和SPARC_6s探空资料完成上述步骤P1-P3，时间分辨率分别是1s和6s；

步骤P402：如图4所示，由于时间分辨率不同，中国L波段秒级探空数据的时间分辨率是1.2s，需对比分析不同来源秒级探空资料，择取特性层数目随阈值变化关系。与中国L波段秒级探空数据进行对比，作图给出不同来源秒级探空资料中择取特性层数目随阈值变化关系。

步骤P5：通过图线拐点判定最优阈值参数

步骤P501：将上述步骤P3中得到的特性层数目随阈值参数的变化关系绘图，以阈值参数为横坐标，特性层数目标准差为纵坐标，选取图线上标准差最小时的拐点对应的阈值参数为最优阈值参数；

步骤P502：如图5所示，将上述步骤P4中得到的，针对不同分辨率探空资料，择取特性层数目随阈值参数的变化关系绘图，以阈值参数为横坐标，特性层数目标准差为纵坐标，由于中国L波段秒级探空资料时间分辨率为1.2s，介于美国SPARC数据中心公开释放的时间分辨率1s和时间分辨率6s的秒级探空资料之间，因此，择取中国L波段探空特性层择取的阈值参数的合理取值区间，该区间满足：同一阈值参数下，1.2s秒级探空资料的择取特性层标准差数值介于美国SPARC数据中心公开释放的时间分辨率1s和6s时间分辨率秒级探空择取特性层标准差数值之间。

步骤P6：针对不同的气象要素，重复上述步骤P1—P5

步骤P601：对于不同分辨率的秒级探空资料，针对其涉及的不同的气象要素，湿度、风向、风速，重复上述步骤P1—步骤P5；

步骤P602：择取不同特性层标准差最小值时选定的阈值参数，为相应的最优阈值参数。值得一提的是，针对不同的气象要素，择取的相应的特性层数目差异较大，且随地域、季节变化规律不同，在考虑该判据的情况下仍需要具体问题具体分析。

2结果与分析

2.1不同高分辨率探空资料的参数敏感性试验对比结果

为了对比不同时间分辨率对高垂直分辨率探空资料稀疏化方案的影响，同时也对比中国L波段秒级探空资料与国外秒级探空资料的异同，将国外SPARC_6s探空资料、国外SPARC_1s探空资料、国内L波段秒级探空资料的结果绘制在图4中。可以看出，若以标准差值最小来选择温度阈值，三种资料给出的最佳阈值选择分别为0.6，0.8和0.7。随着阈值参数的增大，温湿度特性层层数的饱和数值均在30-40层附近。而随着阈值参数的增大，三种资料在给定的温度阈值0.25时所提取的特性层层数分别为120，100和150层附近。造成这个层数差异较大的原因，一则是中外探空站点所处的地理位置对应的气候类型从根本上就不同，这也从另一个方面说明了在探空观测实验中经常需要在同一个探空点的一次探空气球上挂多个不同类型的探空仪来进行对比研究的重要意义；二则是中外探空仪器本身存在差异，探空仪上的温度传感器对温度的响应存在明显的差异。同样的稀疏化算法中选定相同的阈值参数，用在不同的秒级观测资料上，尤其是较小阈值参数时所提取特性层数目差距较大。

在统计上，通常认为多次观测所得的标准差值越小，则所用的观测仪器越稳定，性能越好。即便是屡次观测值都偏离真值较大，也可以通过多次试验来系统地对偏差进行修正。而标准差是难以进行系统修正的，因此在观测上，相对偏差而言，标准差更是表征仪器性能的重要指标。对图5的结果进行分析，对比发现，尽管中国探空仪分辨率1.2s介于国外SPARC资料的1s和6s之间，但是，通过应用相同阈值参数下的稀疏化方案得到特性层数目的标准差，中国探空仪在大部分阈值范围内都是最大的、且偏离国外较多。

这从另一个侧面说明，中国探空仪器的温度探测性能较国外广泛应用的芬兰Visala探空仪还是非常有待提高的。所幸的是，若稀疏化方案的温度阈值参数取值合理，如图5中给出的[0.5，0.8]，所得的标准差是介于国外SPARC_1s和SPARC_6s资料之间的，这个结果是合理的。再考虑到时间分辨率的影响，可以说这个范围给定了现有稀疏化方案在中国L波段秒级探空资料应用中温度阈值参数的最合理取值，而此时对应提取的温湿度特性层层数的数值范围在[50，70]，较国内现行业务中温湿度特性层数目的30层还是有显著提升的。

2.2季节变化对参数敏感性试验结果的影响

由于不同季节的太阳辐射位置与大气环流各异，大气的垂直层结必然存在明显的差异，例如，夏季的对流层顶普遍要高于其他季节。因此，应用秒级探空资料的稀疏化方案，对比研究了方案中的温度阈值参数对不同季节的温湿度特性层数目的影响。如图6可以看出，在春夏秋冬四个季节，随着温度阈值的不断增大，所得到的温湿度特性层数目逐渐减小，这个规律是普适的。有所不同的是，相同的温度阈值参数下，提取的特性层数目在不同的季节存在差异：夏秋季节要多于春冬季。而温湿度特性层的数目逐渐趋于的饱和值也是夏、秋、春、冬逐渐减少。图7为风特性层的阈值参数选取试验结果，与图6结果类似，不赘述。

3.结论与讨论

本发明提出一套适用于秒级资料稀疏化方法的、简单有效的、特性层择取阈值参数选定方案。该方案通过对大量的探空站点、多个探空时次、不同来源的、不同时间分辨率的秒级探空资料进行对比统计分析，通过计算得到在不同阈值参数条件下得到的特性层层数的标准差，选取该标准差取最小值时对应的阈值参数为从秒级探空资料中择取特性层的最优阈值参数。

通过对不同季节的上述结果进行对比评估分析，验证了气象要素的垂直变化在不同季节呈现出不同的变化规律：在绝大部分阈值条件下，夏、秋季节的特性层层数要显著多于春、冬季节。深入研究后发现，在较小的阈值参数条件下，特性层数目多少更多地表现出季节内的日变化，四个季节的特性层数目平均值几乎一致；而在较大的阈值参数条件下，特性层数目则更多地表现出季节间变化，四个季节的特性层数目平均值存在明显的差异，表现为夏、秋季节的特性层层数要显著多于春、冬季节。如何在较小阈值与较大阈值之间择取最优阈值，本文明确给出了一种特性层择取阈值参数选定方法，能较为有效地平衡由日变化和季节变化造成的特性层数目择取差异。

此外，该方案给出了特性层择取的阈值参数选定方法，通过择取合理数量的特性层层数，可以更好地服务于数值预报、资料同化、气候变化等研究中。在接下来的研究中，可以结合不同的数值预报模式，如GRAPES数值预报模式等，针对特定的天气过程进行个例分析，将不同阈值条件下得到的探空数据用于数值预报同化中，并与最优阈值参数条件下的数值预报结果进行对比，可以更好地体现该阈值参数选取方案的实际应用效果。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本专利申请权利要求的保护范围之中。

Claims (7)

1.探空特性层择取的阈值参数选定方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤P1：从秒级探空廓线中择取探空特性层数据；

步骤P2：择取特性层算法中的阈值参数调整；

步骤P3：对多站、多时次数据结果统计平均；

步骤P4：统计不同秒级资料的特性层数目随阈值变化关系；

步骤P5：通过图线拐点判定最优阈值参数；

步骤P6：针对不同的气象要素，重复上述步骤P1至步骤P5。

2.根据权利要求1所述的探空特性层择取的阈值参数选定方法，其特征在于，在步骤P1中，具体包括如下步骤:

步骤P101：选择地面层，即探空数据第0秒为第一个温湿特性层L1；

选择地面层，即探空数据第0秒为第一个风特性层M1；

步骤P102：

以T₀代表第0秒的温度值，T_n代表第n秒的温度值，n＝1，2，3……；GH₀代表第0秒的位势高度值，GH_n代表第n秒的位势高度值，以(T_n-T₀)/(GH_n-GH₀)为斜率连接两点(T₀，GH₀)和(T_n，GH_n)得到一条辅助直线，该直线模拟两点间的温度随位势高度呈线性变化，然后逐秒计算实际温度廓线到此辅助直线的偏移量；

以W₀代表第0秒的风速值，W_n代表第n秒的风速值，n＝1、2、3……；GH₀代表第0秒的位势高度值，GH_n代表第n秒的位势高度值，n＝1、2、3……；以(W_n-W₀)/(GH_n-GH₀)为斜率连接两点(W₀，GH₀)和(W_n，GH_n)得到一条辅助直线，该直线模拟两点间的风速随位势高度呈线性变化，然后逐秒计算实际风速廓线到此辅助直线的偏移量；

步骤P103：

对于湿度特性层而言，将步骤P102中的T₀改为RH₀、T_n改为RH_n，重复步骤P102的做法，得到逐秒的湿度偏移量；当上述温度或湿度偏移量分别大于各自的阈值时，即选定该层为第二个温湿度特性层L2；

对于风特性层而言，将步骤P102中的W₀改为风向WD₀、W_n改为风向WD_n，重复步骤P102的做法，得到逐秒的风向偏移量；当上述风速或风向偏移量分别大于各自的阈值时，即选定该层为第二个风特性层M2；

步骤P104：

然后以L2为基点，重复上述步骤P102和P103，继续向上依次选出各个特性层L3，L4，…，Lx，x＝1、2、3……；

以M2为基点，重复上述步骤P102和P103，继续向上依次选出各个风特性层M3，M4，…，Mx，x＝1、2、3……；

步骤P105：对上述择取的特性层总层数进行统计。

3.根据权利要求2所述的探空特性层择取的阈值参数选定方法，其特征在于，在步骤P2中，具体包括如下步骤：

步骤P201：对步骤P103种的阈值参数进行调整，温度特性层阈值参数依次为0.25，0.3，0.4，0.5,0.6,0.75,0.8,1.0,1.25,1.5,1.75,2.0，3.0，4.0，5.0；风特性层阈值参数依次为4，6，8，10,12,14,16,18,20,22,24,30,40,50；

步骤P202：重复步骤P1中的各个具体环节，对中间过程结果详细记录并分类保存。

4.根据权利要求3所述的探空特性层择取的阈值参数选定方法，其特征在于，在步骤P3中，具体包括如下步骤：

步骤P301：对多个探空台站，多个探空时次的秒级探空廓线，重复上述步骤P1-P2；

步骤P302：对上述在不同阈值条件下择取的特性层总层数结果进行统计分析，计算平均单个台站、单次观测廓线中择取特性层数目，及相应的标准差。

5.根据权利要求4所述的探空特性层择取的阈值参数选定方法，其特征在于，在步骤P4中，具体包括如下步骤：

步骤P401：作为参照，换用美国SPARCS，即Stratosphere-troposphere Processes Andtheir Role in Climate数据中心公开释放的秒级探空资料完成上述步骤P1-P3，时间分辨率分别是1s和6s；

步骤P402：由于时间分辨率不同，中国L波段秒级探空数据的时间分辨率是1.2s，需对比分析不同来源秒级探空资料，择取特性层数目随阈值变化关系。

6.根据权利要求5所述的探空特性层择取的阈值参数选定方法，其特征在于，在步骤P5中，具体包括如下步骤：

步骤P501：将上述步骤P3中得到的特性层数目随阈值参数的变化关系绘图，以阈值参数为横坐标，特性层数目标准差为纵坐标，选取图线上标准差最小时的拐点对应的阈值参数为最优阈值参数；

步骤P502：将上述步骤P4中得到的，针对不同分辨率探空资料，择取特性层数目随阈值参数的变化关系绘图，以阈值参数为横坐标，特性层数目标准差为纵坐标，由于中国L波段秒级探空资料时间分辨率为1.2s，介于美国SPARC数据中心公开释放的时间分辨率1s和时间分辨率6s的秒级探空资料之间，因此，择取中国L波段探空特性层择取的阈值参数的合理取值区间，该区间满足：同一阈值参数下，1.2s秒级探空资料的择取特性层标准差数值介于美国SPARC数据中心公开释放的时间分辨率1s和6s时间分辨率秒级探空择取特性层标准差数值之间。

7.根据权利要求6所述的探空特性层择取的阈值参数选定方法，其特征在于，在步骤P6中，具体包括如下步骤：

步骤P601：对于不同分辨率的秒级探空资料，针对其涉及的不同的气象要素，湿度、风向、风速，重复上述步骤P1—步骤P5；

步骤P602：择取不同特性层标准差最小值时选定的阈值参数，为相应的最优阈值参数。