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Height correction of atmospheric motion vectors using space-borne lidar observations from CALIPSO

机译:使用CaLIpsO的星载激光雷达观测仪对运动运动进行高度校正

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摘要

Satelliten-Windvektoren (engl. Atmospheric Motion Vectors, kurz AMVs) liefern wertvolle Informationen zu atmosphärischen Windbedingungen, die für die Initialisierung von numerischen Wettervorhersage-Modellen benötigt werden. Allerdings wird nur ein Bruchteil aller verfügbaren AMVs wegen Problemen mit der Höhenzuordnung und horizontalen Fehlerkorrelationen in der Datenassimilation derzeit verwendet. udIn dieser Arbeit soll untersucht werden, inwiefern die Druckhöhen von operationellen AMVs von den geostationären Satelliten Meteosat-9 und Meteosat-10 mit Hilfe von satelliten-gestützten Lidarmessungen des polar-umlaufenden Satelliten CALIPSO (engl. Cloud–Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations) korrigiert werden können, um damit sowohl die fehlerhafte Höhenzuordnung als auch horizontale Fehlerkorrelationen zu verbessern. Zusätzlich werden AMVs, wie bereits von anderen aktuellen Studien vorgeschlagen, als vertikales Schichtmittel betrachtet. Korrigierte und unkorrigierte AMVs werden sowohl mit Radiosonden-Messungen als auch mit Modellfeldern von Kurzzeit-Vorhersagen des Globalmodells des deutschen Wetterdienstes ausgewertet.udZuerst wird eine direkte Höhenkorrektur von Meteosat-10-AMVs mit Hilfe von nahen CALIPSO-Lidarmessungen der Wolkenoberkante analysiert. Dabei erzielen Schichtmittel einer vertikalen Ausdehnung von 120 hPa unterhalb der Lidar-Wolkenoberkante eine Verringerung der Vector Root Mean Square (VRMS) Differenzen von 8-15%, abhängig von Auswertungsmethode, Auswertungszeitraum und AMV-Höhe. Zusätzlich wird die horizontale Korrelation der AMV-Fehler um ca. 50 km verringert. udAls zweiter Ansatz werden CALIPSO-Lidarmessungen dazu verwendet, statistische Höhenkorrektur-Funktionen abzuleiten, die auf alle AMVs eines bestimmten Satelliten angewendet werden können. Diese statistische Höhenkorrektur erreicht ungefähr 50% der Verbesserung, die durch die direkte Höhenkorrektur erzielt wird, bietet aber den Vorteil, keine direkt benachbarten Lidarmessungen in Echt-Zeit zu benötigen. Erste Assimilations- und Vorhersage-Experimente mit statistisch korrigierten Meteosat-10-AMVs im Globalmodell des deutschen Wetterdienstes zeigen vielversprechende Ergebnisse. udInsgesamt zeigen die Ergebnisse dieser Arbeit, dass die Verwendung von Lidardaten einen signifikanten Beitrag zur Fehlerverringerung von AMVs leistet. Die im Zuge dieser Arbeit vorgestellten lidar-basierten Höhenkorrektur-Methoden bieten daher einen aussichtsreichen Ansatz, AMVs in Wettermodellen zukünftig besser repräsentieren zu können.
机译:大气运动矢量(AMV)可提供有关数值天气预报模型初始化所需的大气风况的有价值信息。但是,由于高度映射问题和数据同化中的水平误差相关性,目前仅使用所有可用AMV的一小部分。在这项工作中,目的是研究使用来自极地轨道卫星CALIPSO的基于卫星的激光雷达测量来测量对地静止卫星Meteosat-9和Meteosat-10的运行AMV压力水平的程度(云–气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测)可以被纠正以改善错误的高度分配和水平误差相关性。此外,正如其他最新研究所建议的那样,AMV也被认为是一种垂直分层剂。校正后的和未校正的AMV均通过无线电探头测量以及来自德国气象服务全球模型的短期预测的模型域进行评估。垂直于上激光雷达云边缘的垂直扩展为120 hPa的分层意味着,矢量根均方根(VRMS)差异减少了8-15%,具体取决于评估方法,评估周期和AMV水平。此外,AMV误差的水平相关性降低了约50 km。第二种方法是,使用CALIPSO激光雷达测量值来推导出可应用于给定卫星的所有AMV的统计高度校正函数。这种统计高程校正大约达到了直接高程校正所实现的50%的改善,但是它的优点是不需要与之直接相邻的任何实时激光雷达测量。在德国气象服务的全球模型中,使用经过统计校正的Meteosat-10-AMV进行的首次同化和预测实验显示了可喜的结果。总体而言,这项工作的结果表明,使用激光雷达数据对减少AMV的误差做出了重大贡献。因此,在这项工作中介绍的基于激光雷达的高度校正方法提供了一种有前途的方法,可以在未来的天气模型中更好地表示AMV。

著录项

  • 作者

    Folger Kathrin;

  • 作者单位
  • 年度 2016
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