多源观测数据在LAPS三维云量场分析中的应用
FY-2E 卫星资料在基于 LAPS 的台风三维云分析中的应用
FY-2E 卫星资料在基于 LAPS 的台风三维云分析中的应用韩成鸣;李耀东;史小康【摘要】LAPS（Local Analysis and Prediction System）采用物理初值化与三维变分约束相结合的方法，通过融合多源观测资料，发挥各种资料的优势，分析得到较为客观的三维云场，并可改善数值模式初始场。
将 FY-2E 卫星可见光反照率和红外亮温资料引入 LAPS，针对2014年6月登陆我国的台风“海贝思”，设计不同水平分辨率的同化试验，研究台风三维云结构和初始场的改善情况。
结果表明：1） LAPS 云分析中引入卫星可见光反照率资料之后，总云量有显著的调整，能够较清晰地分辨出台风眼区、云墙和螺旋云带，卫星红外亮温资料在云顶高度的调整中发挥了重要作用，而且高分辨率的云分析结果有助于更好地分析出台风结构和强对流区域。
2） LAPS 物理初值化技术将卫星资料中的云结构和微物理信息添加到初始场中，一定程度上调整了数值模式初始场中垂直速度、云水、云冰和水汽场等变量的分布，提高了模式初值质量，对模拟和预报台风系统将会产生一定的影响。
%The FY-2E satellite visible albedo and infrared brightness temperature were adopted to LAPS (Local Analysis and Prediction System)in order to improve initial field quality in the typhoon“Haibeisi” simulation experiments. The results showed: 1)The total cloud cover magnitude presented significant adjustment and helped to clearly distinguish the field of typhoon eye, wall cloud and spiral band due to the application of satellite visible albedo to the cloud analysis of LAPS. Satellite infrared brightness temperature played an important role on the improvement of cloud-top height, and the high-resolution results were propitious to analyze typhoon structure and severe convection field. 2) Theapplication of physical initialization technique of LAPS to add the cloud structure and microphysical information of satellite data into initial field could partly improve the distribution of vertical velocity, cloud water, cloud ice and water vapor, which enhanced the quality of model initial value, and effected the modeling and forecasting results of typhoon system.【期刊名称】《气象与减灾研究》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】10页(P7-16)【关键词】卫星资料;LAPS;台风;云分析;物理初值化【作者】韩成鸣;李耀东;史小康【作者单位】解放军理工大学气象海洋学院，江苏南京 211101; 空军装备研究院航空气象防化研究所，北京 100085;空军装备研究院航空气象防化研究所，北京100085;空军装备研究院航空气象防化研究所，北京 100085【正文语种】中文【中图分类】P444云环境及云过程非常复杂，目前也缺少公认的云诊断分析和预报方法。
测绘技术的多源数据融合与空间分析方法详解
测绘技术的多源数据融合与空间分析方法详解随着科技的进步和社会的发展，测绘技术在现代社会中的应用越来越广泛。
测绘技术的多源数据融合与空间分析方法成为了测绘领域的研究热点。
本文将详细介绍多源数据融合和空间分析方法，探讨它们在测绘技术中的应用。
一、多源数据融合方法多源数据融合是将来自不同数据源的信息集成在一起，以提供更全面、准确和可靠的结果。
在测绘领域，多源数据融合可以用于地理信息系统（GIS）、遥感影像处理和定位导航等领域。
首先，我们来看地理信息系统（GIS）中的多源数据融合方法。
在GIS中，多源数据融合可以用于数据质量控制、地理数据更新和地图更新。
例如，当我们在GIS中绘制地图时，可以将来自不同来源的地理数据融合在一起，以提高地图的准确性和完整性。
这些数据可以包括GPS定位数据、遥感影像数据和地面测量数据等。
其次，多源数据融合在遥感影像处理中也有广泛的应用。
遥感影像是通过卫星或无人机等载具获取的地球表面的图像。
由于不同载具和传感器的特点，遥感影像数据常常存在分辨率的差异和信息的不完整性。
因此，多源数据融合可以通过将来自不同传感器的遥感影像数据融合在一起，得到更高分辨率和更完整的遥感影像数据。
最后，多源数据融合在定位导航中也起着重要的作用。
在定位导航中，我们通常使用GPS定位系统来确定位置信息。
然而，由于GPS信号的弱化或遮挡，定位误差可能会增加。
因此，多源数据融合可以通过将GPS定位数据与惯性测量单元（IMU）的数据融合在一起，提高定位的准确性和稳定性。
二、空间分析方法空间分析是对地理空间数据进行分析和处理的一种方法。
它可以用于地理空间数据的可视化、模型构建和空间关系分析等领域。
首先，我们来看地理空间数据的可视化。
空间分析方法可以将地理空间数据转化为图像或地图，并通过图像或地图的方式来呈现数据。
例如，我们可以使用地图来显示人口分布、土地利用和气候变化等信息。
通过对这些地理空间数据进行可视化，可以更加直观地了解地理空间特征。
多源观测数据在LAPS三维云量场分析中的应用
２１ ０ １年 ２月
应 用 气 象 学 报
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Ｖ ｏ１ ２，Ｎ ｏ ．２ ．１ Ｆｅ ｒ ａ ｙ ２０１ ｂｕｒ １
刘 瑞 霞 ， 洪 滨 ， Ａ Ｓ三 维 云 量 场 分 析 中 的 应 用 ． 用 气 象 学 报 ，０ １ ２ （ ） １３１ ８ 应 ２ １ ，２ １ ：２—２
以后 的云分 析 与 融 合 其 他 数据 （ 达 、 面 ） 云分 雷 地 的
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台风多源观测资料的应用
3.5 多源观测资料的应用2011年第5号台风“米雷”登陆山东半岛2011年第5号台风“米雷”登陆山东半岛2009年第5号台风“苏迪罗”台风“莎莉嘉”红外云图（2011年6月10日23时32分）台风“莎莉嘉”短波红外云图（2011年6月10日22时32分）Source: SSD/NESDIS/NOAA短波红外云图的应用（夜间）台风“芭玛”红外云图（2003年10月27日15时）（图片来源：GIBBS/NOAA）平均误差56海里103.7公里Fausto(2003)✓沿海及岛屿测站2019年4月11日20时沿海及岛屿测站分布图✓岛屿测站✓灯塔测站✓浮标测站2019年4月11日20时浮标测站分布图✓船舶测站2019年4月11日20时船舶测站分布图✓石油平台测站2019年4月11日20时石油平台测站分布图✓雷达反射率台风中心✓零径向速度线雷达反射率雷达径向速度✓根据多普勒径向风速特征确定台风中心位置雷达观测的径向速度场(Vr ) 2001年9月16日11时雷达观测的径向速度场(Vr)2001年9月16日14时雷达观测的径向速度场(Vr)2001年9月16日19时无环境气流模拟的多普勒径向速度场模拟的多普勒雷达径向速度分布引入东南风环境气流模拟的多普勒径向速度场✓几何轴对称中心定位法（Wood V. T. , 1994）✓速度距离方位显示中心定位法（周仲岛等, 1996）✓径向速度场确定台风中心位置效果检验0608号超强台风“桑美”和0116号台风“百合”中心位置客观估计结果✓飞机观测---Aerial reconnaissance •飓风探测高度：10000英尺（700hPa ）•热带风暴探测高度：5000英尺（850hPa ）•热带扰动探测高度：1500英尺（457m ）•探测时间：10 ~12小时✓飞机观测---Aerial reconnaissance •1013号超强台风“鲇鱼”美国空军USAF_C130飞机观测2010年10月17日URPA12 PGUA 171246VORTEX DATA MESSAGEA. 17/11:15:50ZB. 18 deg06 min N125 deg14 min EC. 700 mb2159 mD. 163 ktE. 049 deg9 nmF. 140 deg170 ktG. 049 deg10 nmH. 895 mbI. 8 C / 3054 mJ. 17 C / 3043 mK. NA / NAL. CLOSED WALLM. C20N. 12345 / 7O. 0.02 / 2 nmP. AF304 0830W MEGI OB 08MAX FL WIND 170 KT NE QUAD 11:12:20ZMAX FL TEMP 19 C 250 / 4 NM FROM FL CNTRURPA12 PGUA 171223VORTEX DATA MESSAGEA. 17/12:06:00ZB. 18 deg01 min N125 deg05 min EC. 700 mb2151 mD. 152 ktE. 178 deg7 nmF. 266 deg152 ktG. 178 deg7 nmH. 893 mbI. 9 C / 3048 mJ. 18 C / 3041 mK. 16 C / NAL. CLOSED WALLM. C16N. 12345 / 7O. 0.02 / 1 nmP. AF304 0830W MEGI OB 15MAX OUTBOUND AND MAX FL WIND 190 KTNW QUAD 12:09:10ZMAX FL TEMP 19 C 325 / 5 NM FROM FL CNTRFREQUENT LIGHTNING IN THE EYEWALL。
多源观测资料在LAPS中尺度分析场中的作用分析
引言自20世纪90年代以来，利用资料同化技术来综合分析和处理过去的气象观测数据、重建长期连续的格点再分析资料取得了长足发展。
再分析资料的问世为人们深入了解大气运动的方式、认识不同时空尺李红莉,彭菊香,张艳霞.多源观测资料在LAPS中尺度分析场中的作用分析[J].暴雨灾害,2014,33(3):273-280LI Hongli,PENG Juxiang,ZHANG Yanxia.Analysis on the role of various observation data in LAPS mesoscale analysis fields[J].Torrential Rain and Disasters,2014,33(3):273-280多源观测资料在LAPS中尺度分析场中的作用分析李红莉1,彭菊香1,张艳霞2(1.中国气象局武汉暴雨研究所,暴雨监测预警湖北省重点实验室,武汉430074；2.中国气象局广州热带海洋气象研究所，广州510080）摘要：利用LAPS系统，分别针对华中、华南两个区域，将2008—2010年5—7月采集的观测资料进行融合同化分析，设计几种敏感性试验方案，以探空资料为客观标准，对比分析各种观测资料对LAPS分析场各要素误差的作用。
将LAPS分析资料和FNL再分析资料做比较，给出融合多种观测资料后LAPS分析场的误差精度。
结果表明，LAPS融合同化雷达资料、探空资料、地面观测资料后所得到的分析场误差最小；雷达资料和探空资料的融合对于改善风场及温度场的分析具有正效果，并可减小低层相对湿度误差；融合地面资料后能改善低层的温度场和湿度场分析，但对中高层无影响。
对比试验期间各要素总均方根误差可发现，LAPS分析的温度、风向和风速较FNL再分析资料有明显改善，各要素误差在观测误差范围内；高度误差在中低层小于10m，高层小于20m；温度误差在1℃左右；相对湿度误差在中低层小于20%，高层误差较大；850hPa以上风向误差较小，不超过20°，风速误差小于2m·s-1。
基于机器学习的多源实况分析产品和观测数据融合应用试验
ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ＡＲＴ ａｎｄ ＣＡＲ. Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ
ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｂｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｆｕｓｅ ｍｕｌｔｉ￣ｓｏｕｒｃｅ ｒｅａｌ￣ｔｉｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ａｎｄ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｄａｔａꎬ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ
ｒｅａｌ￣ｔｉｍｅ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｅｒｖｉｃｅ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎꎬ ｗｉｎｄ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎꎬ ａｎｄ ｗｉｎｄ
降水、风速、风向)模型ꎬ并进行对比检验ꎬ为实况分析
服务提供基础支撑ꎮ
１ 资料与方法
( ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｗｅｉｇｈｔｅｄꎬＩＤＷ) 等方法的系统误差
１.１ 资料
合产品ꎮ ２０１４ 年ꎬ中国气象局气象探测中心将“ 概
息中心提供的 ５ 类全国范围逐小时数据:国家气象信
Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａ. Ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ＧＢＤＴ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｆｕｓｉｏｎ ｐｒｏｄｕｃｔ ｈａｓ ａ ｓｌｉｇｈｔ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ＡＲＴ
ａｎｄ ＣＡＲ ｉｎ Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａꎬ ｗｈｅｒｅ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｆｅｗｅｒ ｓａｍｐｌｅｓꎬ ｗｈｉｌｅ ｉｎ ｏｔｈｅｒ ａｒｅａｓꎬ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ
多源数据融合技术在测绘中的应用研究
多源数据融合技术在测绘中的应用研究随着科技的不断发展和进步，测绘工业也在逐渐转型升级，从传统的手工测量逐步转向自动化、数字化和智能化。
而多源数据融合技术正是这一转变中的重要技术手段之一。
本文将从多源数据融合技术的原理和方法入手，探讨其在测绘中的应用现状和前景。
一、多源数据融合技术的原理和方法多源数据融合技术是指将来自不同数据源的信息进行整合处理，从而得到更为全面、准确、可靠的信息结果的一种技术手段。
其原理在于通过对多元数据进行整合、分析和优化，尽可能消除信息的不确定性和误差，提高信息的可靠性和准确性。
而多源数据融合技术主要有以下三种方法：1.基于感知融合的方法该方法的主要思想是通过对多传感器所捕获到的数据进行融合分析，以提高信息采样的效率和准确性。
该方法广泛应用于遥感图像处理、机器人控制、环境监测等领域，具有成本低、数据通量大、覆盖范围广等优点。
2.基于特征融合的方法该方法的主要思想是通过对多源数据的特征进行提取、匹配和融合，以达到信息的更好表达和描述。
该方法广泛应用于计算机视觉、语音信号处理、图像识别等领域，具有信息量大、信息准确性高等优点。
3.基于决策融合的方法该方法的主要思想是通过对多源数据建立决策模型，以对不同数据源所提供的信息进行综合评估和决策分析。
该方法广泛应用于军事指挥、金融风控、医学诊断等领域，具有信息量准确、决策效果好等优点。
二、多源数据融合技术在测绘中的应用现状多源数据融合技术在测绘领域中已有广泛的应用。
在测绘中，多种数据通常会同时或分别提供区域地图的各种信息，例如地形信息、地貌信息、水文信息、道路信息、建筑信息等。
针对这些数据，利用多源数据融合技术，可以实现测绘数据的全面、准确、可靠表示。
目前，多源数据融合技术在测绘中主要应用于以下几个方面：1. 地形测绘多源数据融合技术在地形测绘中的应用非常广泛，例如获取更精准的高程数据、水文数据、地形分类等。
利用多源数据融合技术不同类型、分辨率、波长、视景角度等限制可以被消除或减少，从而大大提高了地形测绘的效率和精度。
三维点云数据在建筑物形态分析中的应用
三维点云数据在建筑物形态分析中的应用随着计算机技术的不断发展，三维数据的获取和分析已经成为了建筑学领域的热点研究方向。
三维数据的来源多种多样，其中三维点云数据是目前广泛应用的一种形态数据。
下面将详细探讨三维点云数据在建筑物形态分析中的应用。
一、三维点云数据简介三维点云数据是指通过点云激光测量技术获取的以点为单位的三维坐标数据，一般情况下包括点的坐标和颜色信息。
点云数据可以通过激光测量仪、相片测量仪等设备进行获取。
目前，激光测量技术已经成熟，其测量精度可以达到毫米级别，因此三维点云数据被广泛应用于建筑物的形态描述和空间感知。
二、三维点云数据在建筑物形态分析中的应用1. 建筑物立面分析三维点云数据可以通过特定的软件进行处理，将其转化为可以直接使用的模型，比如多面体模型。
通过将三维点云数据转化为三维模型，可以对建筑物的立面进行精细的分析。
可以通过对建筑物立面点云数据的分析，得到建筑物的面积、形态、材料等相关信息。
这些信息对于建筑设计和城市规划具有重要意义。
2. 建筑物内部空间分析建筑物内部空间分析是三维点云数据应用于建筑学的另一个重要领域。
通过对建筑物内部空间的点云数据进行处理，可以得到建筑物的空间结构、空间布局以及设计特点等信息。
这些信息可以用于建筑物的设计改进和优化。
3. 建筑物外部环境分析建筑物的外部环境对其气候适应性、能源消耗以及建筑物的舒适性等方面具有重要影响。
通过三维点云数据的应用，可以得到建筑物周围环境的数据，包括植被、地形、周围建筑物等。
这些数据可以用于建筑物的环境适应性和能源模拟分析。
三、三维点云数据在建筑物形态分析中的优势和挑战三维点云数据在建筑物形态分析中具有很多优势。
首先，三维点云数据可以提供精细的空间信息，利用这些信息可以对建筑物的形态、空间布局等进行深入分析。
其次，三维点云数据的获取成本低、便捷，数据质量高，可以满足建筑学的研究需要。
然而，三维点云数据本身也存在一些挑战。
一方面，其数据量庞大，需要容量大的存储器和快速的计算机处理才能达到高效的分析。
三维点云数据处理的技术研究
三维点云数据处理的技术探究随着三维数据得到和应用领域的迅速进步，三维点云数据处理技术在各个领域中扮演着重要的角色。
三维点云数据是一种由大量点构成的数据结构，可用于表示现实世界中物体表面的三维几何信息。
它广泛应用于计算机图形学、计算机视觉、室内导航、机器人感知等领域。
本文将探讨现状和将来进步方向。
一、三维点云数据得到技术1. 激光雷达扫描技术：激光雷达通过发射激光束，利用接收到的反射光信号来计算物体的距离和位置信息。
激光雷达扫描技术具有高精度、高区分率和无需受环境光影响等优点，因而成为得到三维点云数据的主要工具之一。
2. 立体视觉技术：立体视觉技术基于双目或多目摄像机的成像原理，通过计算图像上的像素匹配干系，得到物体的深度信息。
立体视觉技术可以实现非接触式的三维点云数据得到，且适用于更广泛的场景。
二、三维点云数据处理技术1. 数据预处理：三维点云数据通常会受到噪声和不完整性的影响，需要进行预处理以提高数据质量。
常见的预处理方法包括滤波、去噪和补洞等。
滤波技术依据点云数据的统计特性对数据进行平滑处理，提高数据的可靠性和稳定性。
常用的滤波方法有高斯滤波、中值滤波和双边滤波等。
去噪技术通过分析点云数据的特征进行噪声的检测和消除，以缩减噪声对点云分析的干扰。
去噪方法包括统计滤波、曲面平滑和小波变换等。
补洞技术用于处理由于成像或采集过程中引起的点云数据缺失问题。
补洞方法可通过插值、重建和拟合等方式，将缺失的区域填补完整。
2. 特征提取与描述：在点云数据处理中，特征提取和描述是重要的步骤。
能够准确描述物体外形和局部特征的点云特征对于分类、识别和匹配等任务具有关键意义。
基于局部特征的描述方法可以提取点云数据中的表面法向、曲率和颜色等特征，如法线直方图描述子、SHOT描述子和PFH描述子等。
通过对局部特征进行匹配和聚类，可以实现对复杂点云数据的分析和处理。
基于全局特征的描述方法利用整个点云数据的几何外形进行描述，并可实现点云数据的重建和分类等任务。
测绘技术中的多源数据融合与应用方法分析
测绘技术中的多源数据融合与应用方法分析随着信息技术的迅猛发展，多源数据融合在测绘技术中发挥着越来越重要的作用。
本文将从多源数据融合的背景、方法和应用三个方面进行论述，探讨其在测绘领域的应用前景和发展趋势。
一、多源数据融合的背景多源数据融合的背景可以追溯到测绘技术的发展历程。
传统的测绘数据来源主要是航空遥感影像和地面测量数据，但由于数据来源单一、精度有限等问题，无法满足日益增长的需求。
而多源数据的出现，极大地丰富了数据资源，包括卫星影像、激光雷达、无人机影像等。
多源数据的融合，可以提高数据的精度、更新频率和空间分辨率，对于测绘技术的发展具有重要意义。
二、多源数据融合的方法多源数据融合的方法有很多种，常用的有像元级融合、特征级融合和决策级融合等。
像元级融合是将不同分辨率的多源数据同一放大到相同的尺度，并进行简单的像素级加权平均等操作。
特征级融合则是在像元级融合的基础上，通过特征提取和分类等方法，对不同源的数据进行特征提取和匹配，然后融合到一起。
决策级融合是在像元和特征级的基础上，采用多种算法或模型对结果进行融合，如支持向量机、神经网络等。
这些方法各有优缺点，具体应根据具体任务和数据情况选择合适的方法。
三、多源数据融合的应用多源数据融合在测绘领域的应用非常广泛。
首先，在地理信息系统中，多源数据的融合可以提高地图的精度和准确性，实现更精细的地理空间分析。
其次，在城市规划中，多源数据融合可以提供更全面的城市信息，包括地形、土地利用、交通等方面的数据，为城市规划和管理提供科学依据。
此外，多源数据融合还可以在环境保护、资源调查、灾害监测等方面发挥重要作用。
例如，在海岸线的监测中，结合激光雷达数据和卫星影像，可以提高测绘的精度，并实时监测海岸线的变化情况。
然而，多源数据融合在应用过程中也面临一些挑战。
首先是数据质量和信任度的问题，不同来源的数据可能存在差异，需要进行合理的数据融合方法和质量控制。
其次是算法和模型的选择，不同的任务和数据可能适用不同的算法和模型，需要根据具体情况进行选择和优化。
测绘技术中的多源数据处理方法
测绘技术中的多源数据处理方法测绘技术在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着科技的快速发展，多源数据处理方法变得越来越重要。
本文将探讨在测绘技术中使用多源数据处理方法的应用。
首先，我们来看一下多源数据在测绘技术中的定义。
多源数据是指从不同来源获取的数据，这些数据可以来自卫星遥感、GPS测量、航空摄影等各种测量方法。
由于不同数据源之间存在差异，因此需要通过处理方法将这些数据进行整合和分析。
多源数据在测绘技术中的处理方法包括数据融合、数据融合和数据分析，这些方法可以帮助我们更好地理解和利用地理信息。
首先，数据融合是将来自不同数据源的数据进行整合的过程。
通过融合不同来源的数据，我们可以得到更全面、准确的地理信息。
例如，通过将卫星图像与地面摄影图像进行融合，可以得到更详细的地图数据。
此外，数据融合还可以改善数据的分辨率和精度，提高数据的可视化效果。
其次，数据分析是对融合后的数据进行进一步处理和分析的过程。
通过数据分析，我们可以从多个角度研究地理信息，并得出有用的结论。
例如，通过对不同时间段的卫星图像进行比较分析，我们可以研究土地利用变化趋势，为城市规划和自然资源管理提供依据。
多源数据处理方法还可以应用于地理信息系统（GIS）中。
GIS是一种将地理数据进行集成、管理和分析的技术，可以帮助我们更好地理解地理现象和决策。
通过将多源数据融合到GIS中，我们可以获得更全面、准确的地理信息，并进行空间分析和模拟。
随着技术的不断进步，多源数据处理方法在测绘技术中的应用不断增加。
例如，结合机器学习和深度学习的方法可以提高数据融合和地理信息提取的准确性。
同时，云计算和大数据技术的发展也为多源数据处理提供了更好的平台和工具。
在实际应用中，多源数据处理方法在城市规划、环境保护、农业生产等领域发挥着重要作用。
例如，在城市规划中，通过融合卫星图像、航空摄影和GPS测量数据，可以得到更准确的城市地形数据和建筑物分布信息。
这可以为城市规划和土地管理提供重要依据。
多源遥感数据融合技术在测绘中的应用
多源遥感数据融合技术在测绘中的应用近年来，随着遥感技术的迅猛发展，多源遥感数据的融合应用在测绘领域取得了显著的成果。
多源遥感数据融合技术是指将来自不同传感器、不同波段的多个遥感影像数据融合起来，通过综合利用各种数据的优点来提高测绘数据的精度和准确性。
本文将围绕多源遥感数据融合技术在测绘中的应用进行探讨。
一、多源遥感数据融合技术的基本原理多源遥感数据融合技术的基本原理是通过将不同传感器、不同波段的遥感影像数据进行融合，得到一幅具有更多信息的综合影像。
融合过程主要包括数据预处理、特征提取、融合算法和结果评价四个基本步骤。
首先，对原始数据进行配准和辐射校正，确保不同数据之间的几何和辐射一致性。
然后，对配准后的数据进行特征提取，提取出各种有用的地物信息，如建筑物、道路等。
接下来，根据融合目标和应用需求，选择合适的融合算法进行数据融合，例如，基于像素级的融合算法、基于目标级的融合算法等。
最后，在融合结果上进行评价，评估融合算法的性能和效果。
二、多源遥感数据融合在地表覆盖分类中的应用地表覆盖分类是遥感中的重要应用之一，通过对遥感影像进行分类可以获取地表覆盖信息，为资源管理、环境保护和城市规划等提供重要参考。
多源遥感数据融合技术可以提供更多的地物信息，从而提高地表覆盖分类的精度和准确性。
例如，在城市分类中，融合多源遥感数据可以有效区分城市中的建筑物、道路、绿地等不同地物类别，提供准确的城市信息；在农田分类中，融合多源遥感数据可以区分农田的作物类型、生长状况等，为农业管理提供重要支持。
三、多源遥感数据融合在地形测量中的应用地形测量是测绘领域的另一个重要应用，通过对地形进行测量可以获取地表的高程、坡度等信息，为土地规划、工程设计等提供基础数据和分析依据。
多源遥感数据融合技术可以提供多个角度和视角的数据，从而提高地形测量的精度和准确性。
例如，在数字高程模型（DEM）的生成中，融合多源遥感数据可以提供更多的高程信息，增加地形测量的细节和精度；在坡度分析中，融合多源遥感数据可以提供更多的观测角度，减少观测死角，提高坡度测量的准确性。
LAPS模式的学习笔记
LAPS模式的学习笔记中山大学大气科学系赖文锋局地分析预报系统(LAPS)，可将各种气象观测系统中获取的资料融合分析到一个针对某个区域的高分辨率网格上，其用到的分析资料除局地中尺度加密网观测资料外，还包括全国/区域/局地数值预报模式(初猜场)、ACARS(飞机通信寻址与报告系统)、METAR (机场发布的常规天气报文)、探空及GPS 水汽反演资料等。
LAPS优点是有利于综合应用多种探测资料，提高空间及时间分辨率，改善云和降水预报，捕捉更详细的地形作用，可更灵活地满足局地天气预报的需要。
LAPS 主要包括资料融合模块、资料分析模块、接入预报模式模块三个部分，其资料处理流程如图1 所示。
LAPS资料融合模块的功能，主要是通过对不同资料做相应处理，生成输入分析模块的中间文件。
LAPS 资料分析模块包括风分析、温度-高度分析、云分析、湿度分析，并根据输出场反演其它物理量的导出分析，雪降/液态等价物降水分析，土壤湿度分析以及高度、风及云的准地转平衡处理等几个部分。
LAPS输出量除常规的温度、高度、湿度及风场外，还提供许多有指导意义的指数，如火灾天气指数、热指数、风暴指数、三维结冰指数等；另外，还包括多种物理量，如地面位温、地面风场、海平面气压、地面能见度、地面相当位温、边界层层顶高度、土壤湿度等。
1、本人系统的运行环境1)运行系统：CentOS v5.2 , 32位系统，4GB内存2)NetCDF库，需要NetCDF v3.3.1 或以上的3.x版本3)Perl编译器 Perl 5.003或以上4)Make v3.75或以上5)Fortran 编译器PGI的pfg906)内存要求，区域越大，需求越大，需要把ulimit设为unlimited7)NCAR graphics 库可选择性安装，当你需要使用lapsplot程序画图时，刚要安装8)NCAR graphics版本v3.2或以上9)GRIB2扩展库，可选择安装，分别为libjasper.a, libpng.a, libz.a2、安装LAPS过程本人所使用的LAPS版本为laps-0-42-3。
局地分析和预报系统(LAPS)及其应用
（ 国气 象 局 武 汉 暴 雨 研 究 所 ， 汉 ４０ ７ ） 中 武 ３ ０ ４
摘要
随 着 探 测 手 段 的发 展 ， 来 越 多 的探 测 资 料 可 以提 供 给 数 值 天气 预 报 。为 了 更 有 效 地 将 这 些 不 同 格 式 的 探 越
测 资 料 融 合 同化 为 常 规 物 理 量 ， 预 报 员 提 供 更 加 直 观 的 中尺 度 分 析场 以及 为 数 值 模 式 提 供 包 含 丰 富 中 尺 度 信 息 为 的初 始 场 ， 引进 美 国 的 局 地 分 析 预 报 系 统 Ｌ Ｓ Ｌ ｃｌ ａｙｉ ａ ｄＰ ｅｉｔ ｎＳ ｓｅ 。 介 绍 了 该 系 统 处 理 资 料 ＡＰ （ ｏａ Ａｎｌｓ ｎ ｒｄｃｉ ｙｔｍ） ｓ ｏ 的原 理 、 法 。初 步试 验 结 果 表 明 ， Ｌ Ｓ系统 的 局 地 化 比较 成 功 ， 以融 合 Ｔ２ ３或 ＮＣ Ｐ 多 普 勒 雷 达 、 导 方 对 ＡＰ 可 １ Ｅ 、 云 风 、 空 及 自动 站 等 多 种 资 料 ， 探 为预 报 员 提 供 更 好 的 预 报 依 据 。
关 键 词 Ｌ Ｓ系统 Ｎ ｔｄ 格 式 格 式 转 换 局 地 化 ＡＰ ｅｃ ｆ
引 言
达资 料 ， 结果 表 明 ， ｎ Ｅ ＫＦ同化 技术 能 够从 双 多 普勒 雷 达资 料反 演暴 雨 中 尺度 系统 的动 力 场 、 力 场及 热 微 物理 场 。 当前 ， 多 数 此 类研 究 只是 基 于 单 一 资 大
高度 匮乏 区域尤 其 重要 。加 密部署 的新 一代 天气 雷
达 资料 时空分 辨 率很 高 ， 于 了解 中小 尺 度 天气 系 对 统 的发 生发展 机 理 尤 其 突 出 。地 基 ＧＰ Ｓ资料 结 合 地 面气 象资 料可 给 出 连续 高 精 度 大 气 水 汽 总量 ， 随 着 ＧＰ Ｓ水汽 反演 技术 的改 进和 应用 ， 量化 分 析测 可 站 覆盖 区域 大气 水汽 变化 。 自动探 测站 的加 密布 置 对于提 高探 测 资料 的 空 间分 辨 率 相 当重要 。 目前 ， 国 内外 对 于这些 资 料 的处理 方 法 ， 主要 通 过 融 合 和 处理 观测 资料来 获 取 分 析 场 和 初始 场 ， 某 种 统 计 用 优化 方法 ， 优 化 内插 方 法 （ ） 将 这 些 资 料 与 来 如 ＯＩ ，
基于多源测量数据融合的三维实景重建技术研究
07
结论与展望
研究成果总结
01
创新性
本研究首次提出了基于多源测量数据融合的三维实景重建技术，具有
较高的创新性。
02
技术突破
研究中实现了多源测量数据的实时融合和处理，提高了三维实景重建
的效率和准确性。
03
实际应用价值
研究成果可应用于城市规划、灾害预警、安全监控等领域，具有广泛
的实际应用价值。
研究不足与展望
04
基于多源测量数据融合的三维实景重建 技术方案设计
数据采集与预处理
多种传感器采集
利用多种传感器从不同角度和维度采集实景数据 ，包括图像、点云、深度信息等。
数据清洗与去噪
对采集的数据进行清洗和去噪，去除无效、错误 和噪声数据。
数据格式统一
将不同来源的数据格式统一，以便后续数据融合 。
数据融合算法研究与实现
数据源有限
本研究主要针对常见的多源测量数据进行融合和处理，对于一 些特殊数据源的处理仍需进一步研究。
算法优化
虽然已实现了初步的融合和处理，但算法复杂度和效率仍有待 提高，未来可进一步优化算法。
扩展应用领域
目前研究仍处于初级阶段，未来可进一步扩展应用领域，如医 学影像分析、智能交通等。
THANK YOU.
数据来源
实验所用的数据来源于多种传感器和测量设备，包括激光雷 达、摄像头、GPS等，这些数据具有不同的精度和覆盖范围 ，为实验提供了丰富的数据源。
实验结果与分析
结果展示
通过多源测量数据的融合，我们成功地重建了三维实景模型，模型具有较高 的精度和细节表现。
结果分析
实验结果表明，基于多源测量数据融合的三维实景重建技术能够有效利用不 同数据源的信息，提高重建模型的精度和稳定性。同时，该技术能够处理各 种复杂场景和环境，具有广泛的应用前景。
点云数据处理与可视化技术在三维测绘中的应用
点云数据处理与可视化技术在三维测绘中的应用近年来，随着三维技术的不断发展，点云数据处理和可视化成为了三维测绘领域的重要组成部分。
点云数据是通过激光雷达或者摄影测量等技术获取到的大量离散点的空间坐标信息。
而点云数据处理和可视化技术则是对这些数据进行处理和展示的重要手段。
本文将从点云数据获取、处理和可视化角度出发，探讨其在三维测绘中的应用。
一、点云数据获取点云数据的获取是三维测绘的第一步。
目前，激光雷达是最常用的点云数据采集技术。
激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的光信号，从而测量出每个点的空间坐标信息。
这种技术具有高精度、高效率等优点，广泛应用于地形测绘、建筑物模型生成等领域。
二、点云数据处理点云数据采集后，需要进行一系列的数据处理操作，以提取出有用的信息。
数据处理的过程主要包括数据滤波、数据配准和数据分割等。
数据滤波是指去除点云中的噪声点和离群点，以保证数据的准确性和完整性。
常用的滤波方法包括统计滤波、高斯滤波等。
这些方法可以有效地去除一些非地物点，提高点云数据的质量。
数据配准是将多次不同位置获取的点云数据进行对齐，以获得一个整体连续的点云模型。
常用的数据配准方法包括ICP算法、特征匹配算法等。
这些方法可以通过匹配点云中的特征点，将它们对应起来，并拟合出整体的点云模型。
数据分割是指将整个点云数据划分为若干个部分，以便于对每个部分进行特征提取和分析。
常用的数据分割方法包括基于体素的分割、基于平面的分割等。
这些方法可以将复杂的点云数据简化为若干个易于处理的部分。
三、点云数据可视化点云数据可视化是将处理后的点云数据以直观的方式展示出来，以便于人们观察、分析和理解。
常见的点云数据可视化方式包括三维点云模型、三维点云重建和三维点云渲染等。
三维点云模型是将点云数据以三维模型的形式展示出来。
通过渲染算法，将点云数据转换为具有颜色和纹理等属性的三维模型，使得人们可以直观地观察和分析。
这种方式适用于建筑物、地形等场景的三维可视化。
测绘技术中三维点云数据处理与分析方法
测绘技术中三维点云数据处理与分析方法三维点云数据是现代测绘技术中的重要数据形式，它通过激光雷达扫描或摄影测量等方式获取地面或物体表面的三维坐标信息，具有高精度、高稳定性和高效率的特点。
在地理信息系统、数字城市建设、智能交通等领域中，三维点云数据的处理与分析被广泛应用。
本文将探讨测绘技术中三维点云数据处理与分析的方法。
一、三维点云数据的获取三维点云数据的获取方式主要有激光雷达和摄影测量两种。
激光雷达通过发送激光束，接收反射的光信号，根据飞行时间计算出物体表面的距离，进而得到点云数据。
摄影测量则是通过航空或卫星影像进行图像匹配和空间三角计算，得到三维点云数据。
这两种获取方式各有优劣，根据具体需求选择适合的方法。
二、三维点云数据的预处理三维点云数据在获取后需要进行预处理，以提高数据质量和准确度。
首先是点云数据的滤波处理，主要包括去除离群点、降采样和滤波平滑等。
去除离群点可以排除掉因噪声等原因引起的异常点，降低误差。
而降采样和滤波平滑可以降低数据量，提高数据处理的效率和可视化效果。
三、三维点云数据的配准与融合对于多次扫描或不同传感器获取的点云数据，需要进行配准和融合。
配准是将多个点云数据的坐标系进行转换，使它们在同一坐标系中表示。
常用的配准方法有特征匹配、ICP（Iterative Closest Point）算法等。
融合是将多个点云数据合并成一个完整的点云模型，可以通过加权平均或判断每个点的重要性等方式实现。
配准与融合的目的是获得更大范围、更全面的三维点云数据，为后续的处理和分析提供更全面的数据基础。
四、三维点云数据的分类与分割根据不同的应用需求，三维点云数据可以进行分类与分割。
分类是将点云数据按照不同的地物或物体进行划分，如地面、建筑物、植被等。
分类可以通过基于几何特征、颜色特征和纹理特征的机器学习算法实现。
分割是将点云数据进行局部分割，提取特定区域或物体的点云。
分割方法包括基于曲率、法线等特征的聚类算法和分水岭算法等。
local analysis and prediction system使用指南
local analysis and prediction
system使用指南
“Local Analysis and Prediction System”的缩写是“LAPS”，意思是“局部分析预测系统”。
下面是它的使用指南：
- 功能：LAPS可以对不同区域的观测资料和全球预报系统GFS背景场资料进行融合试验，并从算法的角度对比分析LAPS和STMAS在融合效果上的差异。
- 操作流程：
1. 输入数据：将需要分析的数据导入系统。
2. 设置参数：根据数据的特征和分析目标，设置合适的参数。
3. 运行分析：点击“运行”按钮，系统将对数据进行分析和预测。
4. 结果输出：系统将输出分析和预测结果，包括图表、表格等。
- 注意事项：在使用LAPS系统时，要确保数据的准确性和完整性，避免因数据问题导致错误的分析结果。
同时，要根据实际情况选择合适的参数和算法，以获得更准确的预测结果。
请注意，具体的使用方法和步骤可能因版本不同而有所差异，请参考系统的用户手册或联系系统开发商以获取更详细的信息。
多源数据融合系统LAPS的研究进展及其在实况数据服务中的应用
多源数据融合系统LAPS的研究进展及其在实况数据服务中
的应用
李超;唐千红;陈宇;刘鑫;黄琰;李志敏
【期刊名称】《气象科技进展》
【年(卷),期】2017(007)002
【摘要】随着我国气象观测网建设的稳步发展,观测数据的时空密度大大提高,但各数据源时空代表性差异大,将多源数据结合起来开展融合分析是国内外的研究热点之一.由美国NOAA开发的局地分析与预报系统(LAPS),可以参考每种资料来源的可信度,分析得到三维的、高分辨率格点数据.LAPS系统具有代码开源、分析算法完整、框架灵活等特点,能够较快地调整以适应国内的观测和业务环境,因而有较多的研究和业务应用.回顾了LAPS融合系统的研究进展,特别聚焦于其在实况数据服务中的应用.
【总页数】7页(P32-38)
【作者】李超;唐千红;陈宇;刘鑫;黄琰;李志敏
【作者单位】中国气象局公共气象服务中心,北京 100081;中国气象局公共气象服务中心,北京 100081;中国气象局公共气象服务中心,北京 100081;中国气象局公共气象服务中心,北京 100081;中国气象局公共气象服务中心,北京 100081;中国气象局公共气象服务中心,北京 100081
【正文语种】中文
【相关文献】
1.城市主干路网交通信息多源数据融合系统研究 [J], 聂玉强;邝小磊
2.多源数据融合系统性能评价的测试床研究 [J], 卢代军;夏学知;张子鹤;沙基昌
3.多源数据融合系统中基于知识处理的推理策略 [J], 罗明;钟子发
4.空管雷达多源数据融合系统设计 [J], 张衡;林强;丁原
5.信息物理融合系统实时数据服务 [J], 邵亚丽;陈海华;张立臣;陈晓纯
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析主 要 采 用 了 逐 步 订 正 方 案 ， 具体算法见文献 ［ ］ ， 获得的云参数包 括 三 维 云 量 场 、 大 气 柱 云 量、 １ ２ 云底高 度 、 云 顶 高 度 等， 产生的三维云量场用于 云 冰 含 量、 云 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 中其他云物理参数 如 云 水 含 量 、 分类等的计算 。
究， 鄢俊一等
［ １ ０］
、 李永 平 等
［ １ １］
、 施丽娟等
［ １ ２］
、 管成功
２ ０ １ ０ ０ １ １ ４ 收到 ， ２ ０ １ ０ １ ０ ２ ０ 收到再改稿 。 资助项目 ： 国家自然科学基金项目 （ ） ， 中国气象局局校合作小型建设项目 （ ） ， 中国气象 局 气 象 新 技 术 推 广 项 目 （ ， ４ ０ ９ ０ ５ ０ １ ５ ２ ２ ０ ０ ５ ０ ８ Ｃ ＭＡ Ｔ Ｇ ２ ０ ０ ８ Ｚ ０ ８ ） Ｃ ＭＡ Ｔ Ｇ ２ ０ ０ ８ Ｚ ０ ４ ： ｍ ａ ｉ ｌ ｌ ｉ ｕ ｒ ｘ ｍ ａ ． ｏ ｖ ． ｃ ｎ Ｅ ＠ｃ ｇ
刘瑞霞 ， 陈洪滨 ， 师春香 ， 等 ．多源观测数据在 Ｌ 应用气象学报 ， （ ） ： Ａ Ｐ Ｓ 三维云量场分析中的应用 ． ２ ０ １ １， ２ ２ １ １ ２ ３ １ ２ ８．
多源观测数据在 犔 犃 犘 犛 三维云量场分析中的应用
） ） ） ） ） ） ２ ３ １ ２ ３ ３ 刘瑞霞１） 陈洪滨 师春香 张晓虎
多源观测数据在 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 三维云量场分析中的应用 １ ２ ５ 第 １ 期 刘瑞霞等 ：
试验得到 的 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ三维云量场沿３ ９ ． ８ ° Ｎ 垂直剖面 图， 空间分 辨 率 为 １ｋ 垂直方向为４ ｍ×１ｋ ｍ， ２ 层。 由图１ 可以看出 ， 如果仅融合背景场数据 （ 即试验１ ） ， 沿３ 北京西部被中 、 低云覆盖 ， 东部地区对流云 ９ ． ８ ° Ｎ 云顶发展到将近 １ 发展比较旺盛 ， １ｋ ｍ 高度 。 在背景 场数据基础上融合地面观测数据后 （ 即试验 ２ ） ， 云底 的云量分布发生了显著变化 ， 在１ １ ６ ． ８ ° １ ７ ． ２ ° Ｅ云 ～１ 底相对背景场 升 高 ， 另外在 ４～５ｋ 出现了１ ｍ 高度 ， 个少云区 。 如果在背景场基础上融合卫星资料 （ 试验 ） ， 在３ ３ ９ ． ８ ° Ｎ 沿线西部 ６ｋ ｍ 以上高空出现了高云 ， 并且北京东部对流云分布型态也发生了变化 ， 云顶云
输出 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 云分析 模 块 保 留 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 原 有 输 入、 接口 。 其中背景场数据 、 地面观测 、 探空观测及雷达 数据的输 入 主 要 采 用 文 献 ［ 的 方 法。 本 研 究 将 １ ５］ Ｆ Ｙ ２ Ｃ气象卫星数据融合进入 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 云 分 析 中， 因此 卫 星 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 原有卫 星数据格 式与 Ｆ Ｙ ２ Ｃ 不同， 数据融合部分做了较大改动 。 首先将卫星各通道数 进行插值及边缘平滑处理 、 太阳高度角 据提取出来 ， 订正 ， 最后按照 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ需要的格式将卫星资料投影 生 成 中 间 文 件， 这些中间文件 到Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 网格 点 上 ， 使用 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 原有接口进入 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 云分析模块 。
应 用 气 象 学 报 第２ ２卷 第１期 Ｖ ｏ ｌ ． ２ ２，Ｎ ｏ ． １ ２ ０ １ １年２月 Ｊ ＯＵＲ ＮＡ ＬＯ ＦＡ Ｐ Ｐ Ｌ Ｉ Ｅ Ｄ ＭＥ Ｔ Ｅ Ｏ Ｒ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｉ Ｃ Ａ ＬＳ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ Ｆ ｅ ｂ ｒ ｕ ａ ｒ ０ １ １ ｙ２
１ ３］ 在模式初始场 中 增 加 云 变 量 ， 热启动模式也降 等［
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
引 言
数值预报模式多半提供绝 ２ ０ 世纪 ９ ０ 年 代 初， 热的初始条件 ， 即冷启动 。 冷启动时 ， 由于 在非平 衡 模式要进行调整进而达到平衡 初值或扰动条 件 下 ， 态， 必须经过模式的起转过程即 ｓ ｉ ｎ ｕ ｐ ｐ 问题 。 为了 解决这个问题 ， 科学家开始采用非绝 热初始 化方 法 ， 即热 启 动 。 这 种 情 况 下 ， ＮＯＡＡ（ Ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌＯ ｃ ｅ ａ ｎ ｉ ｃ Ｓ Ｒ Ｌ ａ ｎ ｄ Ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ Ａ ｄ ｍ ｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ） 下 属 Ｅ ｐ （ ） 发展了 Ｌ Ｅ ａ ｒ ｔ ｈＳ ｓ ｔ ｅ ｍＲ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈＬ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ Ａ Ｐ Ｓ ｙ ｙ （ 系 统， 其中 Ｌ ｏ ｃ ａ ｌＡ ｎ ａ ｌ ｓ ｉ ｓａ ｎ ｄＰ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎＳ ｓ ｔ ｅ ｍ） ｙ ｙ 的云分析模块 可 以 融 合 多 种 观 测 数 据 ， 得到高分辨 率三维云场提供模式热启 动使 用
图 １ 北京地区 ２ ０ ０ ９年１ １月９日０ ８： ０ ０ 云分析 ５ 种试验获得的沿 ３ ９． ８ ° Ｎ 的三维云量场剖面图 Ｆ ｉ ． １ Ｃ ｒ ｏ ｓ ｓｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｄ ｉ ｍ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄａ ｍ ｏ ｕ ｎ ｔ ａ ｌ ｏ ｎ ９． ８ ° Ｎａ ｔ ０ ８： ０ ０ ｇ３ ９Ｎ ｏ ｖ ｅ ｍ ｂ ｅ ｒ２ ０ ０ ８ｉ ｎＢ ｅ ｉ ｉ ｎ ｃ ｈ ｅ ｍ ｅ ｓ ｊ ｇｂ ｙ５ｓ
图 ２ 北京地区 ２ ０ ０ ９年１ １月９日０ ８： ０ ０ 云分析 ５ 种试验分析得到的柱总云量 Ｆ ｉ ． ２ Ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｃ ｏ ｌ ｕ ｍ ｎｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｇ ａ ｍ ｏ ｕ ｎ ｔ ａ ｔ ０ ８： ０ ０９Ｎ ｏ ｖ ｅ ｍ ｂ ｅ ｒ２ ０ ０ ８ ｉ ｎＢ ｅ ｉ ｉ ｎ ｃ ｈ ｅ ｍ ｅ ｓ ｊ ｇｂ ｙ５ｓ
２卷 １ ２ ４ 应 用 气 象 学 报 第 ２
２ 个例选取及资料说明
本文 选 取 北 京 地 区 ２ ０ ０ ９年１ １月９日０ ８： ０ ０ （ 北京时 ， 下同 ） 和华南地区 ２ ０ ０ ８年６月１ ２ 日１ ４： ０ ０ 两个个例 ， 分析了融 合 各 种 资 料 后 在 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ云分析 中的效果 。 北 京 地 区 研 究 区 域 为 ３ ９． ３ °～４ ０． ３ ° Ｎ， 研究时段内天气为阴 、 有雪 ； 华南 １ １ ５． ５ ° １ ７． ５ ° Ｅ， ～１ 研究时段 地区研究区域为 １ ４ ° ２ ° Ｎ， １ ０ ２ ° ２ ３ ° Ｅ， ～３ ～１ 内出现了暴雨 。 地 面、 雷达 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 主要融 合 的 数 据 包 括 背 景 场 、 和卫星数据 。 北京地区个例中 ， Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 背景场采用了 北京市气象局快速更新循环同化和预报系统 Ｒ Ｕ Ｃ预 报场资料 ； 融合的地面数据为 地 面人工 站云 量 、 北京 雷 达 数 据 包 括 北 京、 天 ３ 部微波辐 射 仪 的 云 底 高 度 ； 张家口和石家庄 ４ 部降水 雷 达基数 据 ； 卫星 资料 津、 采用了我国 Ｆ Ｙ ２ Ｃ 静止气象卫星 １ １μ ｍ， ３ ． ９μ ｍ和 可见光 通 道 数 据 。 华 南 地 区 个 例 中 ， 背景场采用了 由 于 没 有 微 波 辐 射 仪 数 据， 地面 Ｎ Ｃ Ｅ Ｐ 预报场数 据 ， 雷达数据包括了区域内１ 数据仅采用 人 工 站 云 量 ， ２ 部降水雷达基数据 ； 卫星数据与北京地区个例相同 。
量增多 ； 如果背景场基础上融合雷达数据（ 试验４ ） ， 在 北京西部 ， 也出现了发展比较 旺盛的对 流云系 ； 对照 融合的雷达反射率 （ 图略 ） ， 在沿 ３ ９ ． ８ ° Ｎ 西部 出现 了 较强的雷达回波 ， 因此 ， 有雷达回 波的区域 三 维云 量 地面观测 、 雷达 、 卫星同 得到了订正 。 如果将背景场 、 时进行融合（ 试验５ ） ， 对于云底 ， 地面观测资料起主要 作用 ， 而对于云顶 ， 卫星资料和雷 达资料 均对其结 构 进行了调整 ， 并且卫星资料贡 献相对更 大 ， 而 云层 中 部主要是雷达的调整作用较大 。 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 分析中将大气柱各层中的 云量 最大值 作 为 此气柱的总云量， 称柱云量。 图２为 北 京 地 区 个
１ Ｌ Ａ Ｐ Ｓ及 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 云分析方案简介
Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 是 ＮＯＡＡ 下 属 Ｅ Ｓ Ｒ Ｌ 发展的三维数据 分析系统 ， 它融 合 模 式 背 景 场 、 地 基、 空基等多种观 测数 据 获 得 高 分 辨 率 风 、 温、 压、 湿、 云等大气参
１ ５］ 数［ 。 三维云分 析是 Ｌ 云分 Ａ Ｐ Ｓ 最有 特色的 部分 ，
该文将我国 Ｆ 地 面 观 测 数 据、 雷达数据融合进入 Ｌ Ｙ ２ Ｃ 气象卫星 通 道 数 据 、 Ａ Ｐ Ｓ（ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌＡ ｎ ａ ｌ ｓ ｉ ｓＰ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｙ 三维数据分析系统中 ， 获得了三维云量场分布 ， 并采用北京地区 ２ （ 北京时， 下同） 和 Ｓ ｓ ｔ ｅ ｍ） ０ ０ ９年１ １月９日０ ８： ０ ０ ｙ 设计了 ５ 种试验对 Ｌ 华 南地区 ２ ０ ０ ８ 年６ 月１ ２ 日１ ４： ０ ０ 个例 ， Ａ Ｐ Ｓ 融合的云量场进行分析 。 结果表明 ： Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 云分 地面观测对云底结构起主要订正作用 ， 雷达观 测 对 云 中 、 低 部 信 息 起 主 要 订 正 作 用， 而卫星云图数据对云顶 析中 ， 分布订正效果显著 ， 卫星资料是获得客观三维云量场不可或缺的数据 。 关键词 ：三维云量场分析 ； ；多源数据 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ
［ ］ １
低了 模 式 ｓ ｉ ｎ ｕ ｐ ｐ 现 象。 国 内 多 个 单 位 引 进 了 开展了三维数据融合及数值 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 系统并本 地 化 ，
１ ４ １ ５］ 模式热启动相关研究 ［ 。 然而对于 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ 中融合
卫星云图进行 云 分 析 的 应 用 仍 较 少 ， 因此本研究将 并对加入卫星资料 卫星云图资 料 融 合 进 入 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ， 以后的云分析 与 融 合 其 他 数 据 （ 雷 达、 地 面） 的云分 析效果进行对 比 ， 探讨各种资料在 Ｌ Ａ Ｐ Ｓ三维云量 场融合中的作用 。