CN114383656B - 一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法 - Google Patents
一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114383656B CN114383656B CN202111576921.9A CN202111576921A CN114383656B CN 114383656 B CN114383656 B CN 114383656B CN 202111576921 A CN202111576921 A CN 202111576921A CN 114383656 B CN114383656 B CN 114383656B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- monitoring
- reference source
- instrument
- observation
- satellite
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radio Relay Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法,包括如下步骤:卫星平台的状态监测、仪器的状态监测、模拟参考源监测、观测参考源监测、双参考源双差监测和监测结果展示与分析。本发明通过联合模拟参考源和观测参考源,监测仪器发射入轨后随着卫星运行环境及运行时间变化所发生的相应变化,同时利用原有单独参考源及混合参考源的对比方法监测仪器观测数据质量,从而可以快速区分由数值预报模型带来的背景场问题和由卫星或仪器异常引起的问题,可以更方便地协助监测仪器L1数据质量的变化,进而快速定位影响观测数据质量的可能原因,为分析和订正仪器性能提供必要的基础信息。
Description
技术领域
本发明涉及卫星数据质量实时监控技术领域,具体来说,涉及一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法。
背景技术
风云气象卫星是全球三大同时具有极轨和静止两个系列业务气象卫星的观测系统之一,是世界气象组织(WMO)重要的全球气象业务应用卫星,空间与重大灾害国际宪章机制下的值班卫星。风云气象卫星上搭载的成像仪、红外高光谱探测仪、微波温度计、微波湿度计等具有先进的大气探测能力,经过仪器偏差订正后的数据产品,已得到国际同行的广泛认同,认为其数据质量已达到国外同类仪器水准,其数据已经在中国气象局数值预报中心、欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)、英国气象局等全球主要的数值预报中心得到了业务同化应用。
目前,我国已为风云系列气象卫星上的大气探测仪器建立了较为完善的监测系统,主要通过模拟参考源和观测参考源两种途径进行仪器L1数据质量的评估。其中,模拟参考源是指采用数值预报模式的预报(分析或者再分析)数据作为辐射传输模拟的输入场,模拟得到在该输入场条件下的辐射率(亮温),即作为背景值使用;观测参考源是指采用另一个性能较高或较为稳定的同类仪器作为L1数据质量评估的参考源。由于观测参考源高度依赖于卫星与卫星之间的同步观测同一区域的频次,往往很难在短时间内积累得到足够用于分析的数据,而模拟参考源又常常受到不同数值预报模式精度的影响,针对这些问题,目前还没有有效的解决办法。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题,本发明提出一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法,能够克服现有技术的上述不足。
为实现上述技术目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法,包括如下步骤:
S1卫星平台的状态监测,通过对时间参数、轨道参数、姿态参数、热参数进行提取,编制成时间序列,将时间序列文件接入展示平台,进行监测;
S2仪器的状态监测,获取三类参数:标识卫星及仪器环境状态的参数、几何观测信息和相关的定标参数;
S3模拟参考源监测,以先进数值预报模式作为辐射传输模式的输入,由正演模型计算得到模拟亮温作为参考源,评估卫星仪器定标质量;
S4观测参考源监测,通过获取目标仪器和同类仪器的卫星轨道参数,计算交叉观测点,确定统计交叉点的时间和空间阈值,计算对比交叉观测的辐射定标结果;
S5双参考源双差法监测,通过所述模拟参考源和所述观测参考源获取目标仪器和同类仪器的观测数据,利用相同的数值预报模式数据,采用对应仪器参数在同一个辐射传输模式下计算其观测模拟结果,将此观测模拟结果与原仪器的观测结果作差,并将同类仪器的模拟与观测结果之差与目标仪器的模拟与观测结果之差再作差,得到双差检验结果;
S6监测结果展示与分析,通过网络平台和评估分析平台进行展示,用户进行查询和分析。
进一步地,所述模拟参考源监测中,所述辐射传输模式为RTTOV、CRTM或ARMS,接入数据接口包括NCEP、ERA-5和ECMWF数据使用接口。
进一步地,所述观测参考源监测中,所述交叉点的时间和空间阈值根据各仪器的观测模式和空间分辨率确定。
进一步地,所述网络平台通过风云卫星数据服务网站实现监测结果的网络对外发布,将监测结果以图像形式发布到WEB服务器上,用户通过选择卫星平台、卫星仪器、监测参数、时空范围或展现形式来查询和浏览相应的内容。
进一步地,所述网络平台的网页解释文字为中文和英文。
进一步地,高级用户通过内部网络访问所述评估分析平台,对监测结果查询和分析。
本发明的有益效果:本发明通过联合模拟参考源和观测参考源,监测仪器发射入轨后随着卫星运行环境及运行时间变化所发生的相应变化,同时利用原有单独参考源及混合参考源的对比方法监测仪器观测数据质量,从而可以快速区分由数值预报模型带来的背景场问题和卫星或仪器异常引起的问题,可以更方便地协助监测仪器L1数据质量的变化,进而达到快速定位影响观测数据质量的可能原因,为分析和订正仪器性能提供必要的基础信息。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的卫星数据质量监控系统的流程图;
图2是根据本发明实施例所述的卫星数据质量监控系统的FY3D/MWTS通道3模拟参考源OMB结果图;
图3是根据本发明实施例所述的卫星数据质量监控系统的JPSS/ATMS通道5模拟参考源OMB结果图;
图4是根据本发明实施例所述的卫星数据质量监控系统的FY3D/MWTS通道3与JPSS/ATMS通道5OMB双差结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,根据本发明实施例所述的一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法,包括监测平台,所述监测平台包括卫星平台的状态监测、仪器的状态监测、模拟参考源监测、观测参考源监测、双参考源双差监测和监测结果展示与分析六大部分。
(1)所述卫星平台的状态监测,针对在轨器件卫星平台的各项指标与数据对于仪器状态的理解非常重要。通过对时间参数、轨道参数、姿态参数、热参数等一系列参数进行提取,编制成时间序列,将时间序列文件接入展示平台,进行监测。
(2)所述仪器的状态监测,仪器在轨状态是随卫星运行环境以及运行时间发生变化的。对于影响后期定量应用的关键参数,须有定量反算这些参数的能力,才能在应用中正确使用仪器的观测信息。针对不同仪器获取,三类参数:1)标识卫星及仪器环境状态的参数,如仪器温度,自动增益控制等;2)几何观测信息,如扫描角和扫描周期等;3)相关的定标参数,如定标系数,冷空、黑体计数值等。
(3)所述模拟参考源监测,以国内外先进数值预报模式(如GRAPES,IFS等)作为辐射传输模式的输入,由于正演模型计算得到模拟亮温作为参考源,评估卫星仪器定标质量。辐射传输模式主要使用的是RTTOV、CRTM、ARMS等。接入数据接口包括NCEP,ERA-5,ECMWF等数据的使用接口,可进行不同模式数据及辐射传输模式的互相比对。
(4)观测参考源监测,观测参考源是监测系统使用的另一个用于辐射定标精度评估的参考源,通过获取目标仪器和同类仪器的卫星轨道参数,计算交叉观测点,根据各仪器的观测模式和空间分辨率,确定统计交叉点的时间和空间阈值,计算对比交叉观测的辐射定标结果。
(5)双参考源双差法监测,基于上述模拟参考源和观测参考源,获取目标仪器和同类仪器的观测数据,利用相同的数值预报模式数据,采用对应仪器参数在同一个辐射传输模式下计算其观测模拟结果,将此观测模拟结果与原仪器的观测结果作差,并将同类仪器的模拟与观测结果之差与目标仪器的模拟与观测结果之差作差,即得到双差检验结果。由于采用了两种参考源信息,该方法能更精准得定义数据偏差来源。
(6)监测结果展示与分析。针对不同用户群体的不同需求,通过网络和评估分析平台两种形式。1)网络平台,即借助风云卫星数据服务网站实现监测结果的网络对外发布。将监测结果以图像形式发布到WEB服务器上,全球用户可通过选择卫星平台、卫星仪器、监测参数、时空范围、展现形式等信息查询到相应的内容。对于查询结果,网页将给出中、英文两种解释文字。但在网页发布时,用户只可浏览相关信息,不能对诊断结果进行编辑修改。2)评估分析系统。针对高级用户,特别是相关仪器负责人,系统开发了相应的评估分析平台。该平台可以通过内部网络访问,实现监测结果的查询和分析。
为了方便理解本发明的上述技术方案,以下通过具体使用方式对本发明的上述技术方案进行详细说明。
在具体使用时,根据本发明所述的一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法:
假设,目标仪器观测数据为a1,同类仪器观测数据为b1,则通过下式(1)计算得到的观测模拟结果a2和b2。
a2=RTM(NWP,xa)
b2=RTM(NWP,xb) (1)
其中RTM表示所采用的辐射传输模式,如RTTOV,CRTM,AMTS等,NWP表示所采用的相同数值预报模式输入数据,xa和xb分别表示目标观测仪器和同类观测仪器的特征参数,如光谱响应函数等。则观测数据与观测模拟数据之差可表示为下式(2):
Da=a1-a2
Db=b1-b2 (2)
其中,Da表示目标仪器的观测数据与观测模拟数据之差;Db表示同类仪器的观测数据与观测模拟数据之差。
则可由式(3)得到双差结果:
DDa=Da-Db (3)
选择两个微波仪器的52.8GHz通道为例,即风云三号D星(FY-3D)微波温度计(MWTS)通道3和美国联合极地卫星系统(JPSS)先进技术微波探测仪(ATMS)通道5。FY3D/MWTS通道3观测与模拟OMB结果如图2所示;JPSS/ATMS通道5观测与模拟OMB结果如图3所示;则FY3D/MWTS通道3观测与模拟OMB和JPSS/ATMS通道5观测与模拟OMB双差结果如图4所示。
综上所述,借助于本发明的上述技术方案,通过联合模拟参考源和观测参考源,监测仪器发射入轨后随着卫星运行环境及运行时间变化所发生的相应变化,同时利用原有单独参考源及混合参考源的对比方法监测仪器观测数据质量,从而可以快速区分由数值预报模型带来的背景场问题和卫星或仪器异常引起的问题,可以更方便地协助监测仪器L1数据质量的变化,进而达到快速定位影响观测数据质量的可能原因,为分析和订正仪器性能提供必要的基础信息。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1 卫星平台的状态监测,通过对时间参数、轨道参数、姿态参数、热参数进行提取,编制成时间序列,将时间序列文件接入展示平台,进行监测;
S2 仪器的状态监测,获取三类参数:标识卫星及仪器环境状态的参数、几何观测信息和相关的定标参数;
S3 模拟参考源监测,以先进数值预报模式作为辐射传输模式的输入,由正演模型计算得到模拟亮温作为参考源,评估卫星仪器定标质量;
S4 观测参考源监测,通过获取目标仪器和同类仪器的卫星轨道参数,计算交叉观测点,确定统计交叉点的时间和空间阈值,计算对比交叉观测的辐射定标结果;
S5 双参考源双差法监测,通过所述模拟参考源和所述观测参考源获取目标仪器和同类仪器的观测数据a1、b1,利用相同的数值预报模式数据,采用目标仪器和同类仪器的观测数据a1、b1在同一个辐射传输模式下计算其观测模拟结果a2 和b2,将此观测模拟结果a2 和b2与原仪器的观测数据a1、b1作差,并将同类仪器的观测模拟结果b2与观测数据b1之差Db与目标仪器的观测模拟结果a2与观测数据a1之差Da再作差,得到双差检验结果DDa;
S6 监测结果展示与分析,通过网络平台和评估分析平台进行展示,用户进行查询和分析。
2.根据权利要求1所述的卫星数据质量监控方法,其特征在于,所述模拟参考源监测中,所述辐射传输模式为RTTOV、CRTM或ARMS,接入数据接口包括NCEP、ERA-5和ECMWF数据使用接口。
3.根据权利要求1所述的卫星数据质量监控方法,其特征在于,所述观测参考源监测中,所述交叉点的时间和空间阈值根据各仪器的观测模式和空间分辨率确定。
4. 根据权利要求1所述的卫星数据质量监控方法,其特征在于,所述网络平台通过风云卫星数据服务网站实现监测结果的网络对外发布,将监测结果以图像形式发布到 WEB服务器上,用户通过选择卫星平台、卫星仪器、监测参数、时空范围或展现形式来查询和浏览相应的内容。
5.根据权利要求4所述的卫星数据质量监控方法,其特征在于,所述网络平台的网页解释文字为中文和英文。
6.根据权利要求1所述的卫星数据质量监控方法,其特征在于,高级用户通过内部网络访问所述评估分析平台,对监测结果进行查询和分析。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111576921.9A CN114383656B (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111576921.9A CN114383656B (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114383656A CN114383656A (zh) | 2022-04-22 |
CN114383656B true CN114383656B (zh) | 2023-09-29 |
Family
ID=81198576
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111576921.9A Active CN114383656B (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114383656B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101555995B1 (ko) * | 2014-08-13 | 2015-09-30 | 국방과학연구소 | 다중 기준국 기반의 위성항법 기만신호의 검출 및 위치 추정 방법 및 장치 |
CN205142213U (zh) * | 2015-12-02 | 2016-04-06 | 绵阳灵通电讯设备有限公司 | 一种动中通卫星地面站的数据记录装置 |
CN205375018U (zh) * | 2016-02-03 | 2016-07-06 | 石家庄市经纬度科技有限公司 | 基于卫星授时的可驯服铷原子钟同步时钟设备 |
CN110455416A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-11-15 | 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) | 一种基于微波辐射计天线温度检测的亮温订正方法 |
CN112730300A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-04-30 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于香农熵的giirs观测区大气廓线集采样方法 |
CN112884342A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-01 | 陕西九州遥感信息技术有限公司 | 一种水色卫星大气层顶辐射产品质量评价与交叉定标方法 |
-
2021
- 2021-12-22 CN CN202111576921.9A patent/CN114383656B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101555995B1 (ko) * | 2014-08-13 | 2015-09-30 | 국방과학연구소 | 다중 기준국 기반의 위성항법 기만신호의 검출 및 위치 추정 방법 및 장치 |
CN205142213U (zh) * | 2015-12-02 | 2016-04-06 | 绵阳灵通电讯设备有限公司 | 一种动中通卫星地面站的数据记录装置 |
CN205375018U (zh) * | 2016-02-03 | 2016-07-06 | 石家庄市经纬度科技有限公司 | 基于卫星授时的可驯服铷原子钟同步时钟设备 |
CN110455416A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-11-15 | 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) | 一种基于微波辐射计天线温度检测的亮温订正方法 |
CN112730300A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-04-30 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于香农熵的giirs观测区大气廓线集采样方法 |
CN112884342A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-01 | 陕西九州遥感信息技术有限公司 | 一种水色卫星大气层顶辐射产品质量评价与交叉定标方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114383656A (zh) | 2022-04-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Okafor et al. | Improving data quality of low-cost IoT sensors in environmental monitoring networks using data fusion and machine learning approach | |
Willett et al. | Attribution of observed surface humidity changes to human influence | |
Geer et al. | Observation errors in all‐sky data assimilation | |
Carvlin et al. | Development and field validation of a community-engaged particulate matter air quality monitoring network in Imperial, California, USA | |
Christidis et al. | The contribution of anthropogenic forcings to regional changes in temperature during the last decade | |
Nackaerts et al. | Sampling methodology for LAI measurements with LAI-2000 in small forest stands | |
Stengel et al. | The impact of cloud‐affected IR radiances on forecast accuracy of a limited‐area NWP model | |
Kotsuki et al. | On the properties of ensemble forecast sensitivity to observations | |
Ma et al. | Observational constraint on cloud susceptibility weakened by aerosol retrieval limitations | |
Bi et al. | Publicly available low-cost sensor measurements for PM2. 5 exposure modeling: Guidance for monitor deployment and data selection | |
Stengel et al. | An extended observation operator in HIRLAM 4D‐VAR for the assimilation of cloud‐affected satellite radiances | |
Cardinali | Forecast sensitivity observation impact with an observation‐only based objective function | |
Gebremichael et al. | Error uncertainty analysis of GPCP monthly rainfall products: A data-based simulation study | |
Todling | A complementary note to ‘A lag‐1 smoother approach to system‐error estimation’: the intrinsic limitations of residual diagnostics | |
CN112131789B (zh) | 一种基于随机森林算法的多光谱降水检测系统及方法 | |
Yin et al. | Reconstructed temperature change in late summer over the eastern Tibetan Plateau since 1867 CE and the role of anthropogenic forcing | |
CN114383656B (zh) | 一种基于交叉点双参考源偏差的卫星数据质量监控方法 | |
PrivÉ et al. | The importance of simulated errors in observing system simulation experiments | |
Bell et al. | A methodology for study of in-service drift of meteorological humidity sensors | |
CN109063684B (zh) | 一种近地表气温遥感监测方法 | |
Rocchini et al. | What is up? Testing spectral heterogeneity versus NDVI relationship using quantile regression | |
Brown et al. | Principal component analysis as an outlier detection tool for polycyclic aromatic hydrocarbon concentrations in ambient air | |
Le Dimet et al. | Sensitivity analysis applied to a variational data assimilation of a simulated pollution transport problem | |
Lee et al. | Quantifying the inflation factors of observation error variance for COMS and MTSAT A tmospheric Motion Vectors considering spatial observation error correlation | |
Prates et al. | Assimilation of satellite infrared sounding measurements in the presence of heterogeneous cloud fields |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |