基于中国岢岚地区法布里-珀罗干涉仪的风场及行星波观测特征

利用中国岢岚站（38.7°N,111.6°W）法布里-珀罗干涉仪2013年7月至2014年11月的水平风场数据,对87,97,250km风场长期变化和行星波特征进行了研究.通过分析年振荡（AO）和半年振荡（SAO）振幅相位,将午夜风场与HWM07数据对比发现:87km和97km处FPI纬向风变化趋势与HWM07相近,而经向风相位落后于HWM07,从振幅上看,HWM07振幅偏大;250km处风场月变化大,FPI与HWM07差异大,HWM07模式的准确性需进一步考虑太阳活动和行星际磁场的影响.利用Lomb-Scargle功率谱以及最小二乘谐波拟合提取了三个高度的行星波振幅,其特征表明87km和97km处纬向风16日波秋季及冬春季活动强,而6.5日波最强振幅出现在春季和秋季,在中间层顶附近两种行星波活动均较弱;250km处经向行星波活动略强于纬向,经向风不同周期带的行星波最强振幅主要出现在5-9月,与电离层f₀F₂振荡特性的研究结果一致.      

中国地区20──80km高空风的一些特征

利用Nimbus-7卫星1979-1981年的平流层和中间层大气温度探测数据(SAMS)和热成风原理,计算了高空风场,得到中国上空20──80km高度范围风场的一些特征。结果表明,用地转一热成风公式从卫星温度探测数据计算的高空风与当日中国气象火箭探测的高空风基本一致,说明利用卫星温度数据是获得中国20-80k高空风气候特征的一种有效的方法;从计算出的风场看,中国上空20──80km的纬向风与COSPAR国际参考大气CIRA-1986的纬圈平均纬向风有显着差别,文中还给出了经向风的分布和风场的变化情况。      

冬季西北地区临近空间气象火箭探测数据分析

在获取冬季西北地区一次临近空间气象火箭探测数据后,将火箭探测温度、密度与MSIS00模式和TIMED/SABER卫星数据进行对比,并将火箭探测风场与HWM07模式和MERRA再分析资料进行对比,分析火箭探测温度误差组成,计算各项温度修正量。结果表明:火箭、卫星、MSIS00模式获取的温度和密度随高度整体变化趋势一致;相对于MSIS00模式,火箭和卫星实测数据能够反映出更多的变化细节,且二者在细节上具有较多一致性。火箭实测风场与MERRA的一致性较好,而与HWM07模式差异较大,在平流层中部火箭探测风场明显强于HWM07模式。相对于HWM07模式和MERRA,火箭探测风场能够体现更多细节,在22 km和45 km附近均探测到较强的风切变。在火箭探测温度的各项修正量中,气动加热、温度滞后、支撑结构热传导及测量电流焦耳效应带来的影响较大,该影响整体上随着高度降低而逐渐减小。分析表明,本次气象火箭获取的探测数据是有效可靠的,但在数据处理方法尤其是温度误差修正等方面还需不断迭代完善。      

中国廊坊中间层和低热层大气平均风观测模拟

利用中国廊坊站（39.4°N,116.7°E）流星雷达在2012年4月1日至2013年3月31日的水平风场观测数据,分析廊坊上空80~100km的中间层与低热层（Mesosphere and Lower Thermosphere,MLT）大气平均纬向风和经向风的季节变化特征.结果表明平均纬向风和经向风都表现出明显的季节变化特征.平均纬向风在冬季MLT盛行西风,极大值位于中间层顶,随高度增加西风减弱;在夏季中间层为东风,低热层为强西风,风向转换高度约为82km.平均经向风在冬季以南风为主,在夏季盛行北风.纬向风和经向风在春秋两季主要表现为过渡阶段.流星雷达观测结果与WACCM4模式和HWM93模式模拟的气候变化特点基本一致,但WACCM4模式纬向风和经向风风速偏大,而HWM93模式纬向风和经向风风速偏小.      

北纬30°N中间层和低热层大气平均风中频雷达观测

利用武汉(30.5°N,114.4°W)中频雷达在2001年1月1日至3月18日、2002年2月5日至3月18日、2002年10月18日至12月31日期间,日本Yamagawa(31.2°N,130.6°W)中频雷达在1997年1月1日至10月17日期间的数据,分析北纬30°N地区上空60-98km高度的中间层、低热层大气平均风的变化规律,结果表明平均纬向风和经向风都具有明显的季节变化.平均纬向风在冬季基本为西风,随高度增加,西风减弱,甚至在上部会出现微弱的东风;夏季中间层表现为强烈的东风,低热层则为西风,风向转换高度在80km附近;春季和秋季为转换季节,在春季出现舌状东风结构.80km附近的平均经向风场在冬季以南风为主,在夏季则以北风为主.不同年份的平均风场存在年际变化性,但其气候变化特点非常相似.中频雷达观测结果与HWM93模式结果的气候变化特点符合很好,与其他纬度的平均纬向风气候变化特点基本类似.     

时间序列法在临近空间大气风场预报中的应用

受多种因素影响，临近空间大气环境要素复杂多变，预报难度很大.本文采用时间序列法中的自回归滑动平均（ARMA）模型对临近空间大气风场开展统计预报方法研究，基于廊坊（39.4°N，116.7°W）中频雷达在88km高度的大气纬向风数据开展预报试验.本次预报试验的样本数据为2015年9月24日至10月24日风场数据，利用过去7天数据对未来第8天风场数据进行预报.试验结果显示，ARMA模型对临近空间大气风场预报有一定的适用性.当风场变化规律性较强，即样本数据风场呈现出比较显著的24h周期性变化时，ARMA模型预报效果较好；当风场发生突变时，预报效果变差.与实测数据的对比结果表明，ARMA模型预报结果的误差在9~27m·s-1，预报效果优于同阶自回归（AR）模型，略优于高阶AR模型.      

基于GPS掩星平均弯曲角的折射率反演研究

利用Abel积分变换通过掩星弯曲角计算折射率需要对高层弯曲角进行统计优化.目前由于所使用的背景场资料和具体反演方法不同,导致所发布的掩星大气数据气候统计值存在一定差异.本文使用2008年1,4,7,10月共4个月的COSMIC大气掩星附加相位数据,从纬圈平均弯曲角廓线反演相应月平均折射率,对反演结果进行比较分析.研究表明,利用掩星折射数据进行气候研究时无需逐一对掩星探测廓线进行统计优化,在40 km以下高度基于平均弯曲角的反演方法与传统统计相比能够获得几乎一致的月平均折射率,在50 km以上高度基于平均弯曲角的反演结果更加接近ECMWF资料统计.      

中高层大气风场对地磁活动的响应特征

统计研究漠河、北京、武汉流星雷达观测到的2012-2018年80～100 km高度的风场数据，比较在地磁平静期(Kp≤2)和地磁扰动期(Kp≥4)的日平均风场数据，得到在地磁活动期风场的变化特征。研究结果表明，在地磁扰动时风场变化具有季节差异和纬度差异。地磁扰动期间，纬向风在较高纬度地区倾向于中间层西风增强，低热层东风增强，纬度较低地区倾向于东风增强。春季，地磁活动对纬向风的影响没有纬度差异，在夏冬季随着纬度的降低中间层东风增强明显。地磁活动对经向风的影响具有季节差异，对春冬季节的影响强于夏秋季节。研究表明，地磁活动对纬向风的影响可达9 m·s^–1左右，对经向风的影响可达5 m·s^–1左右。地磁活动对中性大气风场的影响可达80 km。     

中国山西地区法布里-珀罗干涉仪测风能力及数据质量检验

介绍了中国气象局山西岢岚大气观测站(39°N, 112°E) 法 布里-珀罗干涉仪(FPI) 的基本 构造、测风能力、程序处理流程、数据质量控制方法以及检验情况. 岢 岚观测站FPI可以观测892.0 (OH)nm, 557.7 (OI)nm和630.0 (OI)nm 波 长处气辉谱线的多普勒移动, 分别计算对应87km, 97km和250km高度处 的大气风速和大气温度, 可给出中间层顶区域及热层风的大气潮汐和扰动 情况. 采用水平风模型(HWM)输出结果进行交叉检验, 对FPI测风数据质量进行验证. 结果显示, 岢岚大气观测站FPI仪器的测风数据 在长期趋势上与HWM模式的输出数据一致, 风速变化幅度有季节性差异, 数据质 量控制方法有效, 测风误差在87km高度处为5.7m·s-1, 97km处 为1.3m·s-1, 250km处为4.1m·s-1, 测风数据 通过了可靠性检验.      

艇载声波测量临近空间风场可行性分析

提出一种临近空间艇载原位测量大气风场的新方法,该方法利用声波传播时延差测量临近空间大气风场.介绍了该方法的原理,分析了测风误差来源和测风精度.通过分析声波在临近空间高度的衰减,对信号载波频率和传播距离进行了选择,并对不同信噪比条件下声波时延估计精度进行了仿真分析.结果表明:在临近空间20~50km高度,传播距离为2~5m,距离测量精度为1mm,平台测速精度为0.1m·s-1,信噪比优于-2dB条件下,时延估计精度优于1μs,利用该方法测风精度能达到0.2m·s-1的较高水平.      

Mesosphere/lower thermosphere wind regime parameters using a newly installed SKiYMET meteor radar at Kazan (56°N, 49°E)

New meteor radar (MR) horizontal wind data obtained during 2015–2018 at Kazan (56°N, 49°E) are presented. The measurements were carried out with a state-of-the-art SKiYMET meteor radar. Monthly mean vertical profiles of zonal and meridional components of the prevailing wind speeds, also amplitudes and phases of the components of diurnal (DT) and semidiurnal tide (SDT) winds are displayed as contour plots for a mean calendar year over the four recent years and compared with distributions of these parameters provided by the previous multiyear (1986–2002) meteor radar (MR) measurements at Kazan and by the recent HWM07 empirical model. The analysis shows that the SKiYMET zonal and meridional prevailing wind speeds are generally in good agreement, sharing the same seasonal features, with the earlier MR seasonal winds. Comparisons with the HWM07 model are not favourable: eastward solstitial cells as modelled are significantly larger, >30?m/s compared to 15–20?m/s. Also, reversal lines are too variable with height, and the positions of modelled cells (positive and negative) are unlike those of either MRs at Kazan or other MLT radars. Both MR systems provide the large SDT amplitudes, approximately 30?m/s and vertical wavelengths, approximately 55?km, for both components at middle latitudes in winter. They also show the well known strong SDT September feature (heights 85–100?km, the vertical wavelength ～55–60?km), and the weak summer SDT for 80–91?km. HWM07 shows unrealistic amplitudes and phases above 90?km by height and month: minimal amplitudes in equinoxes and no September feature.The weak DT of middle to high latitudes provide similar amplitude and phase structures from both MRs, 1986–2002 and 2015–2017: largest amplitudes (10–12 or 8–10?m/s) for the evanescent meridional tide in summer, peaking in late July; weakest (0–2, 2–4?m/s) at 80 to 92–96?km, when the tide is vertically propagating (January, February, November, December) with a vertical wavelength near 40?km. Again, HWM07 differs in amplitude and phase structures: showing peak amplitudes in equinoxes: April, 15?m/s at 88?km; October, 21?m/s at 89?km.Coupling of the MR wind parameters with the ERA5 wind parameters is studied for a case in 2016. It is shown that the prevailing winds and DT amplitudes and phases of both datasets can be simply linked together, but that the ERA5 SDT amplitudes are significantly underestimated at the top model levels of the ERA5 reanalysis project.     

GRAS radio occultation on-board of Metop

The GRAS radio occultation instrument is flying on Metop-A and belongs to the EPS (EUMETSAT Polar System). GRAS observes GPS satellites in occultation. Within this work, validation of GRAS closed-loop bending angle data against co-located ECMWF profiles extracted from model fields and occultations from the COSMIC constellation of radio occultation instruments is shown. Results confirm the high data quality and robustness, where GRAS shows lower bending angle noise against ECMWF than COSMIC and in terms of occultations per day, one GRAS ≈ two COSMIC satellites. This is partly due to the operational setup of EPS. For the investigation we focus on two observation periods where updates in the ECMWF (March 2009) and COSMIC processing (October 2009) have improved the statistics further. Bending angles biases agree to within 0.5% against ECMWF and to within 0.1% against COSMIC after the updates for altitudes between 8 and 40 km. In addition, we also analyze the impact of the Metop orbit processing on the derived GRAS bending angle data, where different GPS and Metop orbit solutions are analyzed. Results show that a batch based orbit processing would improve in particular the bending angle bias behavior at higher altitudes. Requirements for the operational processing of GRAS data are briefly outlined, options to ease the use of other positioning system satellites in the near future are discussed. A simplified analysis on the observation of several of these systems, e.g. GPS and Galileo, from one platform shows that about 16% of occultations are found within 300 km, ±3 h, thus providing similar information. A constellation of 2 GRAS like instruments would have only about 10% close-by.     

北纬30°中层顶区域钠与铁原子层的结构和年际变化

基于武汉大学Na和Fe激光雷达在2004年1月至2011年12月期间的观测数据，得到武汉上空中层顶区域Na和Fe原子层的平均特性、夜间变化和季节变化特征.Na层平均质心高度为91.36km，平均RMS（均方根）宽度为4.64km.Fe层平均质心高度为88.99km，平均RMS宽度为4.57km.在充分考虑金属层夜间变化和季节变化对数据样本影响的基础上，获取了Na层和Fe层结构在此期间的年际变化特征.对Na层和Fe层质心高度及RMS宽度的年际变化进行线性拟合，发现Na层和Fe层在此期间均相对稳定，Na层质心高度在近8年间仅有约58m的下降，变化率为-7.91m·a-1，Na层RMS宽度减小约151m，变化率为-20.60m·a-1.同期，Fe层的质心高度下降了约230m，变化率为-31.36m·a-1，Fe层RMS宽度则有所增大，变化率为21.01m·a-1.      

基于树模型机器学习方法的GNSS-R海面风速反演

GNSS-R是基于GNSS卫星反射信号的一种新技术.GNSS-R技术可以运用到海面风场反演中，传统的GNSS-R技术反演海面风场主要有波形匹配和经验函数两种方法，风速反演精度约为2m·s-1.波形匹配方法耗时多，计算量大；经验函数方法通常只使用少量物理观测量，会造成信息浪费，损失一定的反演精度.为了提高海面风速的反演精度，引入机器学习领域常用的树模型算法决策树、随机森林、GBDT等对海面风速进行预测.利用GNSS-R与ECMWF数据构成训练集和验证集，训练集用于模型学习，验证集用于检验模型的反演效果.实验结果显示，决策树和随机森林预测误差约为0.6m·s-1，GBDT等算法的预测误差约为2m·s-1，满足风速反演要求.与GNSS-R传统反演方法相比，机器学习树模型算法效果更好，在验证集上表现稳定且误差较小.因此，可以将机器学习树模型算法运用到海面风速反演中.      

太赫兹大气临边探测仪遥感中高层大气风仿真

太赫兹大气临边探测仪（TALIS）是中国正在预研的第一台THz频段的临边探测仪，主要用于高精度、高分辨率的大气遥感测量.TALIS的观测目标主要包括大气温度、大气压强、大气成分（例如H₂O，O₃，HCl，ClO，N₂O，HNO₃等）的垂直分布以及长期变化趋势.由于TALIS的频段覆盖了许多重要的吸收谱线，其观测数据中包含大气风的多普勒信息，因此可以用于反演中高层风的廓线.本文针对TALIS视线多普勒风的观测进行仿真，利用辐射传输模型（ARTS）评估了TALIS测风的潜力和相应的反演精度.结果表明，TALIS的118GHz谱仪具有较好的测量精度，在70km处的精度为12m·s-1.183GHz，633GHz和658GHz谱仪也有一定的测量信息，反演精度分别为19m·s-1（60km），19m·s-1（50km），16m·s-1（50km）.TALIS有一个候选的测风谱仪位于655GHz频段，其在55km处的反演精度为11m·s-1.此外，虽然降低谱分辨率能有效提高系统灵敏度，但并不能提高反演精度，需要通过降低系统噪声来提高测风的精度.      

Mid-latitude thermospheric wind changes during the St. Patrick’s Day storm of 2015 observed by two Fabry-Perot interferometers in China

In this work, we utilize thermospheric wind observations by the Fabry-Perot interferometers (FPI) from the Kelan (KL) station (38.7°N, 111.6°E, Magnetic Latitude: 28.9°N) and the Xinglong (XL) station (40.2°N, 117.4°E, Magnetic Latitude: 30.5°N) in central China during the St. Patrick’s Day storm (from Mar. 17 to Mar. 19) of 2015 to analyze thermospheric wind disturbances and compare observations with the Horizontal Wind Model 2007 (HWM07). The results reveal that the wind measurements at KL show very similar trends to those at XL. Large enhancements are seen in both the westward and equatorward winds after the severe geomagnetic storm occurred. The westward wind speed increased to a peak value of 75?m/s and the equatorward wind enhanced to a peak value of over 100?m/s. There also exist obvious poleward disturbances in the meridional winds during Mar. 17 to Mar. 19. According to the comparison with HWM07, there exist evident wind speed and temporal differences between FPI-winds and the model outputs in this severe geomagnetic storm. The discrepancies between the observations and HWM07 imply that the empirical model should be used carefully in wind disturbance forecast during large geomagnetic storms and more investigations between measurements and numerical models are necessary in future studies.