关于ERA5气压和温度垂直补偿公式的对比情况

2024-04-20 10:52

本文主要是介绍关于ERA5气压和温度垂直补偿公式的对比情况,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 气压和温度垂直补偿对比

谨代表给个人观点,杠精请自测,对对对,好好好,你说啥都对

使用2020-2022陆态网GNSS与探空站并址的48个站点实验,以探空站为真值,验证ERA5精度。怎么确定并址请看前面文章,GNSS与探空站不并址的解决。

水平补偿无所谓,双线性插值和反距离加权都行,影响很小的。本来有49个并址,但是56964这个探空站有问题的,如下图,气压在2021年骤降,我把它弃了。「(图随便出的,凑合看,又不是写论文,哈哈哈)」

2. 有关 Matlab 获取代码关注WZZHH回复关键词,或者咸鱼关注:WZZHHH12


怀俄明探空站数据解算PWV和Tm:怀俄明探空站数据解算PWV和Tm

怀俄明多线程下载探空站数据(包括检查和下载遗漏数据的代码):怀俄明多线程下载

对IGRAv2进行质量控制得到PWV和Tm的 matlab 代码:IGRAv2进行质量控制得到PWV和Tm

算 IGRAv2 探空站的 Tm 和 PWV:IGRAv2计算Tm和PWV

提取探空站 IGRAv2 全部数据:

ERA5 解算合集(温度、气压、PWV、水汽压和 Tm)代码获取:ERA5合集

3. 垂直补偿

(1)DOI:10.13203/j.whugis20210441

这个气压补偿我是从赵老师论文里无意间看见的,我之前不是用的这个,这个简单,代码很容易敲得。温度使用递减率,「P1、T1和h1都是最接近层数据」

温度:最大bias:2.412,最小bias:-3.206,最大rmse:5.514,最小数据:1755;平均bias:-0.737,平均rmse:2.624

气压:最大bias:0.343,最小bias:-1.436,最大rmse:2.226,最小数据:1751;平均bias:-0.272,平均rmse:0.794

(2)Doi:10.1029/2006JD007529, 2007

https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10486-1017009961.htm

「也是使用最接近层数据。温度计算方法跟上一个方法一毛一样,都是-6.5的降低率。」

温度:最大bias:2.412,最小bias:-3.206,最大rmse:5.514,最小数据:1755;平均bias:-0.737,平均rmse:2.624

气压:最大bias:0.433,最小bias:-1.391,最大rmse:2.185,最小数据:1750;平均bias:-0.295,平均rmse:0.705

两种方法温度补偿方法一样,气压补偿方法不同,但是结果差距不大,不能说完全一样,但也差不多了。

(3)DOI:https://doi.org/10.1029/2021EA001796

当站点高度高于最低水平高度时:

Pj和Pj+1是第j层和j+1层气压(站点高于最低,就是被这两层夹住了,懂?);Ps站点气压;Hs站点高度;Hj和Hj+1是j和j+1层的高度;(温度T同理,不再赘述)

温度公式看着挺高级的,其实就是线性内插,matlab一个函数就可以用:

interp1(height(:,1),tem(:,1),Height,'linear');
当站点高度低于最低水平高度时:

用的跟(1)一样的公式

温度:最大bias:2.471,最小bias:-3.183,最大rmse:5.623,最小数据:1753 平均bias:-0.763,平均rmse:2.638

气压:最大bias:0.453,最小bias:-1.389,最大rmse:2.184,最小数据:1752,平均bias:-0.232,平均rmse:0.732

内插温度没有使用递减率的精度高。

4. 总结:

小白就用简单的把,别纠结那么多,哪个代码容易敲还简单就用哪个,对结果的影响也不是很大。下面是我个人的建议:

气压补偿建议使用:

温度补偿建议使用:

这篇关于关于ERA5气压和温度垂直补偿公式的对比情况的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/920067

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