基于云类型匹配和距离误差权重的单层云云底高度估计

• 作者: 周永波 孙学金 张日伟 李浩然 李绍辉 梁垚
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 云底高度 ISCCP云分类 A-Train 三维云结构
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1224-1231
• 页数: 8页
• 分类号: P413
• 字数: 4979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2017.10.006

摘要

云底高度(cloud base height,CBH)的观测对地-气系统的辐射模拟和保障飞行安全有重要意义.本文结合Cloud-Sat/CPR、CALIPSO/CALIOP和Aqua/MODIS的主被动观测资料,建立了基于云类型和距离的CBH估计算法.本文云分类方法采取国际卫星云气候计划(International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP)的云分类法,并利用A-Train数据对估计结果进行验证.结果表明,CBH的平均误差小于3 km,而低云CBH的平均误差小于1 km.在0～500 km的估计范围内,CBH估计的绝对误差主要在l km以内,均方根误差不超过3 km.最后,基于此方法,本文重建了一个锋面云系的三维结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙学金	国防科技大学气象海洋学院	9	5	1.0	1.0
2	李绍辉	国防科技大学气象海洋学院	5	1	1.0	1.0
3	周永波	国防科技大学气象海洋学院	2	2	1.0	1.0
4	梁垚	国防科技大学气象海洋学院	2	2	1.0	1.0
5	李浩然	国防科技大学气象海洋学院	1	1	1.0	1.0
6	张日伟		1	1	1.0	1.0