CN112034007B - 一种微波辐射计间接测量露点温度方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及气象要素测量与技术开发技术领域,且公开了一种微波辐射计间接测量露点温度方法及系统,包括以下步骤:S1、微波辐射计数据解码并提取N条廓线温度和湿度值;S2、基于温度、湿度值自动判识每条廓线每个高度点的算法;S3、依据算法匹配结果计算N条廓线每个高度点露点温度;S4、图像化生成0‑24小时、0‑10km露点温度时高图。本发明提出一种微波辐射计间接测量露点温度方法,本发明依据不同温湿度匹配不同的算法,计算每条廓线不同高度点的露点温度值并生成图像,实现0‑24小时、0‑10km露点温度的连续测量;为预报员提供0‑10km不同层的大气状况饱和程度的连续判识以及服务于对流温度、K指数、全总指数(TT)等强对流预报预警产品的连续生成。
Description
技术领域
本发明涉及气象要素测量与技术开发领域,尤其涉及一种微波辐射计间接测量露点温度方法及系统。
背景技术
露点温度是反映空气中水汽含量的物理量,也是对流温度、K指数、全总指数(TT)等强对流预报预警产品生成的基础物理量。业务上,受仪器、观测员水平和经济等因素限制,露点温度采用露点仪直接测量比较困难,常常依据台站实测的温度和相对湿度等气象参数采用经验公式法间接测量。地面观测站间接测量的露点温度值只代表地面(0km)情况,无法满足0-10km露点温度廓线的连续测量,即使是基于探空资料的露点温度间接测量,也无法实现时间0-24小时连续监测。
现有的露点温度间接测量技术,都基于地面观测资料进行研究与应用。尚未应用于微波辐射计反演的高时空分辨率的廓线资料,且应用的效果和精度尚不明确,即尚未有一套适用于微波辐射计测量露点温度方法。从而制约预报员对0-10km不同层的大气状况饱和程度的连续判识以及对流温度、K指数、全总指数(TT)等强对流预报预警产品的连续生成。
为解决上述问题,本申请中提出一种微波辐射计间接测量露点温度方法及系统。
发明内容
(一)发明目的
为解决背景技术中存在的技术问题,本发明提出一种微波辐射计间接测量露点温度方法,本发明依据不同温湿度匹配不同的算法,计算每条廓线不同高度点的露点温度值并生成图像,实现0-24小时、0-10km露点温度的连续测量;为预报员提供0-10km不同层的大气状况饱和程度的连续判识以及服务于对流温度、K指数、全总指数(TT)等强对流预报预警产品的连续生成;实现了本地化、图形化,可供预报员实时使用,填补了台站空白,服务于天气判识。
(二)技术方案
为解决上述问题,本发明提供了一种微波辐射计间接测量露点温度方法,包括以下步骤:
S1、微波辐射计数据解码并提取N条廓线温度和湿度值;
S2、基于温度、湿度值自动判识每条廓线每个高度点的算法;
S3、依据算法匹配结果计算N条廓线每个高度点露点温度;
S4、图像化生成0-24小时、0-10km露点温度时高图。
优选的,在S1中,将微波辐射计数据进行解码,按照时间顺序,依次提取每条廓线每个高度点的温度、相对湿度值。
优选的,在S2中,基于温湿度阈值判别,自动判识每条廓线每个高度点对应的算法。
优选的,在S3中,依据算法匹配结果,计算N条廓线每个高度露点温度值。
优选的,在S4中,时间分辨率为2分钟,空间分辨率为50米。
优选的,在S2中,基于温湿度阈值判别,自动判识每条廓线每个高度点对应的算法,即微波辐射计间接测量露点温度的方法,具体为:相对湿度小于50%时,测量方法选择公式(1);相对湿度在50%-99%区间时,测量方法选择(2)-(4);相对湿度为100%(饱和)时,温度大于-48.75℃,测量方法选择公式(2)-(4),温度小于-48.75℃,测量方法选择公式(1)。
td=U(0.198+0.0017·t)+0.84·t-19.2 (1)
Td=n0+n1lne+n2(lne)2+n3(lne)3+n4(lne)4+n5(lne)5+n6(lne)6 (4)
式中,td为露点温度,t为温度,单位均为℃;U为相对湿度,单位%;E和e分别为饱和水气压和水汽压,单位是hPa;n0-n6为多项式系数,n0=-2.259529963×101,n1=-1.133418988×101,n2=5.756940348×10-1,n3=3.025080051×10-2,n4=1.778276954×10-3,n5=7.443287646×10-5,n6=1.129170314×10-5。
优选的,微波辐射计间接测量露点温度核心算法精度分析,分析结果如下:湿度大于35%时,公式(1)和公式(2)-(4)测量结果差值绝对值小于1℃。其中,相对湿度大于50%,公式(1)测量结果绝对值大于公式(2)-(4),相对湿度小于50%,公式(1)测量结果绝对值小于公式(2)-(4);相对湿度小于35%时,测量差值绝对值大于1℃,且呈指数型增大,公式(1)测量结果小于公式(2)-(4);饱和状态下,公式(1)和公式(2)-(4)测量的露点温度偏差曲线呈互补型,前者在高温区测量偏差较大,呈直线下降趋势,最大测量偏差为-1.04℃,后者在低温区测量偏差较大,呈对数型增长趋势逐渐逼近于0℃,最大测量偏差为-0.96℃,曲线交点坐标值为(-48.75℃,-0.11℃)。
一种微波辐射计间接测量露点温度方法,系统包括:
数据解码模块,用于解码微波辐射计原始数据,按照时间顺序,依次提取每条廓线每个高度点的温度、相对湿度值;
算法匹配与测量模块,用于依据每条廓线每个高度点的温湿度值进行阈值判别,匹配对应的算法,完成N条廓线每个高度露点温度值的测量;
测量精度对比模块,用于加载12时无线电探空数据,依据微波辐射计廓线的高度层(58层)进行高度预处理,形成时间临近、高度一致的点对点数据并进行露点温度计算;
图像化生成模块,用于完成0-24小时、0-10km露点温度时高图生成,时间分辨率为2分钟,空间分辨率为50米,并附加色标、坐标轴、名称、时间、备注等附属信息;完成微波辐射计与无线电探空测量的露点温度0-10km廓线对比图生成以及备注附属信息。
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果:
1、本发明基于微波辐射计反演的连续的、0-10km的温湿度值进行算法自动判识,依据不同温湿度匹配不同的算法,计算每条廓线不同高度点的露点温度值并生成图像,实现0-24小时、0-10km露点温度的连续测量。
2、本发明继承了地面观测间接测量露点温度思路,首次将经典的露点温度间接测量公式应用于微波辐射计反演的高时空分辨率的廓线资料中,获得0-10km连续的露点温度廓线产品,同时针对测量经验公式的不确定性和微波辐射计反演温湿度廓线不确定性,开展了测量公式精度对比和产品精度分析,不仅扩展了高时空分辨率的微波辐射计资料应用,还可为预报员提供0-10km不同层的大气状况饱和程度的连续判识以及服务于对流温度、K指数、全总指数(TT)等强对流预报预警产品的连续生成。
3、本发明在Visual C++6.0开发平台下,生成微波辐射间接测量露点温度系统,基于格点插值方法和连续色标阈值复显方法,以连续渐进方式表达出高时空分辨率、高精度的微波辐射计测量的露点温度产品的时空连续变化。并提供微波辐射计与无线电探空测量的露点温度精度对比廓线图。所述系统实现了本地化、图形化,可供预报员实时使用,填补了台站空白,服务于天气判识。
附图说明
图1为本发明一种微波辐射间接测量露点温度方法流程图;
图2为本发明一种微波辐射间接测量露点温度系统流程图;
图3为本发明0-24小时、0-10km露点温度时高图;
图4为本发明微波辐射计与无线电探空测量的露点温度0-10km廓线对比图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了,下面结合具体实施方式并参照附图1-4,对本发明进一步详细说明。应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本发明的范围。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本发明的概念。
本发明提出的一种微波辐射计间接测量露点温度方法,包括以下步骤:
S1、微波辐射计数据解码并提取N条廓线温度和湿度值;
S2、基于温度、湿度值自动判识每条廓线每个高度点的算法;
S3、依据算法匹配结果计算N条廓线每个高度点露点温度;
S4、图像化生成0-24小时、0-10km露点温度时高图。
在一个可选的实施例中,在S1中,将微波辐射计数据进行解码,按照时间顺序,依次提取每条廓线每个高度点的温度、相对湿度值。
在一个可选的实施例中,在S2中,基于温湿度阈值判别,自动判识每条廓线每个高度点对应的算法。
在一个可选的实施例中,在S3中,依据算法匹配结果,计算N条廓线每个高度露点温度值。
需要说明的是,依据微波辐射计数据格式,解码LV2级数据,按照时间和高度两维空间顺序,提取每条廓线每个高度点上的温度、相对湿度值。其中一条廓线有58个高度点,共N×58个温湿度数据对,N由时间分辨率(约2分钟)决定,一般接近720(24小时×60分钟/小时/2分钟=720)。
在一个可选的实施例中,在S4中,时间分辨率为2分钟,空间分辨率为50米。
在一个可选的实施例中,在S2中,基于温湿度阈值判别,自动判识每条廓线每个高度点对应的算法,即微波辐射计间接测量露点温度的方法,具体为:相对湿度小于50%时,测量方法选择公式(1);相对湿度在50%-99%区间时,测量方法选择(2)-(4);相对湿度为100%(饱和)时,温度大于-48.75℃,测量方法选择公式(2)-(4),温度小于-48.75℃,测量方法选择公式(1)。
td=U(0.198+0.0017·t)+0.84·t-19.2 (1)
Td=n0+n1lne+n2(lne)2+n3(lne)3+n4(lne)4+n5(lne)5+n6(lne)6 (4)
式中,td为露点温度,t为温度,单位均为℃;U为相对湿度,单位%;E和e分别为饱和水气压和水汽压,单位是hPa;n0-n6为多项式系数,n0=-2.259529963×101,n1=-1.133418988×101,n2=5.756940348×10-1,n3=3.025080051×10-2,n4=1.778276954×10-3,n5=7.443287646×10-5,n6=1.129170314×10-5。
在一个可选的实施例中,微波辐射计间接测量露点温度核心算法精度分析,分析结果如下:湿度大于35%时,公式(1)和公式(2)-(4)测量结果差值绝对值小于1℃。其中,相对湿度大于50%,公式(1)测量结果绝对值大于公式(2)-(4),相对湿度小于50%,公式(1)测量结果绝对值小于公式(2)-(4);相对湿度小于35%时,测量差值绝对值大于1℃,且呈指数型增大,公式(1)测量结果小于公式(2)-(4);饱和状态下,公式(1)和公式(2)-(4)测量的露点温度偏差曲线呈互补型,前者在高温区测量偏差较大,呈直线下降趋势,最大测量偏差为-1.04℃,后者在低温区测量偏差较大,呈对数型增长趋势逐渐逼近于0℃,最大测量偏差为-0.96℃,曲线交点坐标值为(-48.75℃,-0.11℃)。
需要说明的是,露点温度计算精度由微波辐射计和无线电探空对比分析结果支撑,分析结果如下:与无线电探空设备对比,地基微波辐射计间接测量的露点温度保持了其反演温度的高相关性,系统偏差得到一定的改善,但离散程度略有扩大。具体为:相关系数由0.99变成0.98,略降低了0.01;系统性偏差由-3.18℃变成-0.98℃,缩小了2.2℃;均方差由4.92℃变成5.26℃,扩大了0.34℃。
图像化生成0-24小时、0-10km露点温度时高图。依据计算而得的每条廓线每个高度点上的露点温度值,插值出显示域内每个格点的露点温度值,其中格点时间分辨率为2分钟,空间分辨率为50米。从而基于色标阈值法图像化生成0-24小时、0-10km露点温度时高图。
一种微波辐射计间接测量露点温度方法,系统包括:
数据解码模块,用于解码微波辐射计原始数据,按照时间顺序,依次提取每条廓线每个高度点的温度、相对湿度值;
算法匹配与测量模块,用于依据每条廓线每个高度点的温湿度值进行阈值判别,匹配对应的算法,完成N条廓线每个高度露点温度值的测量;
测量精度对比模块,用于加载12时无线电探空数据,依据微波辐射计廓线的高度层(58层)进行高度预处理,形成时间临近、高度一致的点对点数据并进行露点温度计算;
图像化生成模块,用于完成0-24小时、0-10km露点温度时高图生成,时间分辨率为2分钟,空间分辨率为50米,并附加色标、坐标轴、名称、时间、备注等附属信息;完成微波辐射计与无线电探空测量的露点温度0-10km廓线对比图生成以及备注附属信息。
需要说明的是,数据解码模块,在Visual C++6.0软件平台下,以微波辐射计LV2级原始数据作为输入量,依据其数据格式进行后台解码,按照时间和高度两维空间顺序,提取每条廓线每个高度点上的温度、相对湿度值,形成数据解码模块。
优选的,算法匹配与测量模块,在Visual C++6.0软件平台下,依据每条廓线每个高度点的温湿度值进行阈值判别,匹配对应的算法,完成N条廓线每个高度露点温度值的间接测量,形成算法匹配与测量模块。
优选的,测量精度对比模块,在Visual C++6.0软件平台下,加载12时无线电探空数据,依据微波辐射计廓线的高度层(58层)进行高度预处理,形成时间临近、高度一致的数据对并进行露点温度计算,形成测量精度对比模块。
优选的,图像化生成模块,在Visual C++6.0软件平台下,依据每条廓线每个高度点上的露点温度值,对显示域内每个格点插值,得到时间分辨率为2分钟,空间分辨率为50米露点温度,再基于色标阈值法图像化生成0-24小时、0-10km露点温度时高图并附加色标、坐标轴、名称、时间、备注等附属信息;并实现微波辐射计与无线电探空测量的露点温度0-10km廓线对比图生成以及备注附属信息,形成图像化生成模块。
使用时,需要输入微波辐射计LV2级原始数据,按照图2流程,后台经数据解码模块、算法匹配与测量模块、测量精度对比模块、图像化生成模块处理,图像化生成0-24小时、0-10km露点温度时高图(图3)和微波辐射计与无线电探空测量的露点温度0-10km廓线对比图(图4)。
本发明中,在高精度算法的支撑下,采用公式法,以温度和相对湿度为算法判识依据与公式输入量,间接测量0-24小时、0-10km大气的露点温度(如图3),且提供微波辐射计与无线电探空露点温度测量对比廓线图(如图4),对比验证其测量的精度。在Visal C++6.0平台下进行系统开发,为预报员提供直观的、可视化的业务平面,便于其判识不同时间段、不同高度层的大气饱和程度以辅助天气预报与预警。该发明既填补了台站空白,提高了台站业务能力,又服务了天气预报预警业务。
应当理解的是,本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理,而不构成对本发明的限制。因此,在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。此外,本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (5)
1.一种微波辐射计间接测量露点温度方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、微波辐射计数据解码并提取N条廓线温度和湿度值;
S2、基于温度、湿度值自动判识每条廓线每个高度点的算法;
S3、依据算法匹配结果计算N条廓线每个高度点露点温度;
S4、图像化生成0-24小时、0-10km露点温度时高图;
基于温湿度阈值判别,自动判识每条廓线每个高度点对应的算法,即微波辐射计间接测量露点温度的方法,具体为:相对湿度小于50%时,测量方法选择公式(1);相对湿度在50%-99%区间时,测量方法选择(2)-(4);相对湿度为100%时,温度大于-48.75℃,测量方法选择公式(2)-(4),温度小于-48.75℃,测量方法选择公式(1);
td=U(0.198+0.0017·t)+0.84·t-19.2 (1)
td=n0+n1lne+n2(lne)2+n3(lne)3+n4(lne)4+n5(lne)5+n6(lne)6 (4)
式中,td为露点温度,t为温度,单位均为℃;U为相对湿度,单位%;E和e分别为饱和水气压和水汽压,单位是hPa;n0-n6为多项式系数,n0=-2.259529963×101,n1=-1.133418988×101,n2=5.756940348×10-1,n3=3.025080051×10-2,n4=1.778276954×10-3,n5=7.443287646×10-5,n6=1.129170314×10-5。
2.根据权利要求1所述的一种微波辐射计间接测量露点温度方法,其特征在于,将微波辐射计数据进行解码,按照时间顺序,依次提取每条廓线每个高度点的温度、相对湿度值。
3.根据权利要求1所述的一种微波辐射计间接测量露点温度方法,其特征在于,在S4中,时间分辨率为2分钟,空间分辨率为50米。
4.根据权利要求1所述的一种微波辐射计间接测量露点温度方法,其特征在于,微波辐射计间接测量露点温度核心算法精度分析,分析结果如下:湿度大于35%时,公式(1)和公式(2)-(4)测量结果差值绝对值小于1℃;其中,相对湿度大于50%,公式(1)测量结果绝对值大于公式(2)-(4),相对湿度小于50%,公式(1)测量结果绝对值小于公式(2)-(4);相对湿度小于35%时,测量差值绝对值大于1℃,且呈指数型增大,公式(1)测量结果小于公式(2)-(4);饱和状态下,公式(1)和公式(2)-(4)测量的露点温度偏差曲线呈互补型,前者在高温区测量偏差较大,呈直线下降趋势,最大测量偏差为-1.04℃,后者在低温区测量偏差较大,呈对数型增长趋势逐渐逼近于0℃,最大测量偏差为-0.96℃,曲线交点坐标值为(-48.75℃,-0.11℃)。
5.一种实现权利要求1-4中任意一项所述的微波辐射计间接测量露点温度方法的系统,包括:
数据解码模块,用于解码微波辐射计原始数据,按照时间顺序,依次提取每条廓线每个高度点的温度和相对湿度值;
算法匹配与测量模块,用于依据每条廓线每个高度点的温湿度值进行阈值判别,匹配对应的算法,完成N条廓线每个高度露点温度值的测量;
测量精度对比模块,用于加载12时无线电探空数据,依据微波辐射计廓线的高度层进行高度预处理,形成时间临近和高度一致的点对点数据并进行露点温度计算;
图像化生成模块,用于完成0-24小时和0-10km露点温度时高图生成,时间分辨率为2分钟,空间分辨率为50米,并附加色标、坐标轴、名称、时间和备注附属信息;完成微波辐射计与无线电探空测量的露点温度0-10km廓线对比图生成以及备注附属信息。
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Families Citing this family (1)
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CN112818528B (zh) * | 2021-01-21 | 2021-09-24 | 河海大学 | 超高频无线微波数据驱动的露点-霜点温度场重构方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5644080A (en) * | 1994-04-15 | 1997-07-01 | Vaisala Oy | Method of measuring dewpoint or gas concentration and apparatus for prediction of icing |
WO1997037213A1 (en) * | 1996-04-01 | 1997-10-09 | University Corporation For Atmospheric Research | Ice detection using radiometers |
DE202006004226U1 (de) * | 2006-03-16 | 2006-07-06 | Tfa-Dostmann Gmbh & Co Kg | Vorrichtung zur Vorhersage einer lokalen Nachttiefsttemperatur sowie eine entsprechende Vorrichtung |
CN102230796A (zh) * | 2011-04-06 | 2011-11-02 | 中国人民解放军理工大学气象学院 | 基于无线电掩星探测资料的云底高反演方法 |
CN103278479A (zh) * | 2013-04-23 | 2013-09-04 | 中国科学院安徽光学精密机械研究所 | 大气辐射传输修正系统及修正方法 |
CN104848481A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-08-19 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 基于压缩机转速调节收集冷凝水清洁空调器的方法及装置 |
CN105651811A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-08 | 北京航空航天大学 | 一种测量与控制露点温度的装置及其实现方法 |
CN105783200A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-07-20 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 空调器运行控制方法 |
DE202019002496U1 (de) * | 2019-06-12 | 2019-07-22 | Josef Ruhland | Mess- und Steuergerät für Taupunkt, Luftfeuchtigkeit,Temperatur.Funkübertragung der Befehle |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3475729B1 (en) * | 2016-06-24 | 2024-01-17 | The Tomorrow Companies Inc. | Real-time precipitation forecasting system |
-
2020
- 2020-09-01 CN CN202010901969.1A patent/CN112034007B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5644080A (en) * | 1994-04-15 | 1997-07-01 | Vaisala Oy | Method of measuring dewpoint or gas concentration and apparatus for prediction of icing |
WO1997037213A1 (en) * | 1996-04-01 | 1997-10-09 | University Corporation For Atmospheric Research | Ice detection using radiometers |
DE202006004226U1 (de) * | 2006-03-16 | 2006-07-06 | Tfa-Dostmann Gmbh & Co Kg | Vorrichtung zur Vorhersage einer lokalen Nachttiefsttemperatur sowie eine entsprechende Vorrichtung |
CN102230796A (zh) * | 2011-04-06 | 2011-11-02 | 中国人民解放军理工大学气象学院 | 基于无线电掩星探测资料的云底高反演方法 |
CN103278479A (zh) * | 2013-04-23 | 2013-09-04 | 中国科学院安徽光学精密机械研究所 | 大气辐射传输修正系统及修正方法 |
CN104848481A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-08-19 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 基于压缩机转速调节收集冷凝水清洁空调器的方法及装置 |
CN105651811A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-08 | 北京航空航天大学 | 一种测量与控制露点温度的装置及其实现方法 |
CN105783200A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-07-20 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 空调器运行控制方法 |
DE202019002496U1 (de) * | 2019-06-12 | 2019-07-22 | Josef Ruhland | Mess- und Steuergerät für Taupunkt, Luftfeuchtigkeit,Temperatur.Funkübertragung der Befehle |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
2011年7月11日泰州中北部地区暴雨过程分析;王琴等;安徽农业科学;第40卷(第8期);第4767-4769页 * |
The Thermodynamic Structure of Arctic Coastal Fog Occurring During the Melt Season over East Greenland;Hester Jiskoot等;Boundary-Layer Meteorol;第168卷(第3期);第443-467页 * |
沙瓦特指数的一种迭代算法;王学忠等;应用气象学报(第04期);第486-491页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112034007A (zh) | 2020-12-04 |
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