合并的微波气候数据记录(CDR)

空气基本气候变量(AS-ECV)

动机:气候趋势分析

对于此数据集,已仔细插入并合并以检测和分析地球气候系统的基本变化,并合并了14个卫星微波辐射仪。


AS-ECV CDR的描述

AS-ECV CDR是五个空气SEA(AS)变量的多年多年(目前为33年)的气候数据记录(CDR),所有这些变量均被全局观察系统归类为基本气候变量(ECV)气候。AS-ECV CDR在每月时间段时在全球(但仅海洋)的2.5°纬度上乘以2.5°的经度网格。目前,该时间段是从1987年7月到2021年2月。随着新的观察结果,AS-ECV CDR将延长。数据文件格式为CF符合CF-NETCDF4。表1给出了AS-ECV CDR数据文件的内容。

AS-ECV CDR包括:海面温度SST(°C),近表面海洋风速W(m/s),海洋V(mm)上方的总水蒸气,海洋上方的总云液体水L(mm)和海面降雨率R(mm/hr)。除SST外,所有变量均来自图1所示的微波炉(MW)传感器。[2007]产品。MW SST的检索直到1998年推出TMI才能开始,直到2002年推出AMSR-E,才能成为全球。为了在整个1987年至2020年期间提供SST,我们选择使用Reynolds产品。对于AS-ECV CDR的下一个版本,我们计划包括MW SST。降雨率产品称为雨-MW,强调它仅来自MW观测值,而与其他依赖各种雨水数据集的降雨率产品相比。

在大多数AS-ECV CDR 33岁以上的时间跨度中,在任何给定时间都在运行两个或更多传感器(图1)。在这些重叠期间,多传感器AS-ECV检索将共同平均为一个每月的地图。此外,RSS将继续提供特定于传感器的AS-ECV文件,这些文件仅包含一个传感器的观察结果。传感器AS-ECV文件以每日,3天,每周和每月时间段的每日,3天,每周和每月的时间段为0.25x0.25度。


表1. AS-ECV气候数据记录文件的内容

范围

单位

➢纬度

➢经度

东部学位

➢时间

分数年

time_years

公历年

time_months

一年

多变的

单位

➢海面温度(SST)

°C

➢近地面风速

小姐

➢柱状水蒸气

毫米

➢柱状云液体水

毫米

➢海地面雨率(雨-MW)

mm/小时

图1.用于构建AS-ECV CDR的微波辐射仪(及其任务时间表)。虚线表示我们计划将未来的传感器纳入CDR。蓝线表示极性轨道中的传感器,红线是倾斜轨道中的传感器。


科学基础:正向模型和检索算法

AS-ECV算法使用亮度温度测量(t万博吧manbet客户端2.0b)从MW辐射仪估算地球表面的网格细胞的AS-ECV。该算法基于用于海面和中间气氛的精确海洋辐射转移模型(ORTM)。以下论文和报告描述了ORTM的发展:Wentz [1997],Wentz and Meissner [2000],Meissner和Wentz [2002]以及Meissner和Wentz [2004]。Meissner和Wentz [2012],Meissner等人给出了ORTM的当前状态。[2014]以及Wentz and Meissner [2016]。所有传感器都使用相同的检索算法。可以将检索算法视为ORTM的逆函数。它发现与观察到的亮度温度紧密匹配的AS-ECV集合:

tb= ortm(AS-ECV)

该算法使用两阶段的回归方法来实现这一目标,这是Wentz and Meissner [2000]以及Wentz and Meissner [2007]描述的。两阶段回归算法发现SST,W,V和L。鉴于这些检索雨算法发现了Rain Rate R. Rain算法由Wentz和Spencer [1998]以及Hilburn and Wentz [2007]描述。两阶段回归和雨算法的组合称为统一的微波海洋检索算法(UMORA)。


变量的描述

海面温度

海面温度(SST)是海水上柱(°C)温度的量度,是一个基本数量,可驱动并与耦合的海洋大气系统相互作用。SST测量有三种主要类型。万博吧manbet客户端2.0首先,是批量SST,该SST测量在仪表范围内的温度。其次,是亚皮肤的SST,该SST测量在毫米的深度处的温度。第三,是皮肤SST,该皮肤SST测量微米处的深度处温度。目前,我们对SST使用雷诺值,以使测量范围跨越了33岁以上的时间段[Reynolds等,2007]。万博吧manbet客户端2.0Reynolds估计是一个批量的SST,它合并了来自红外和微波卫星(AVHRR和AMSR)和原位平台(船只和浮标)的观测。在数据文件的未来版本中,我们将使用经过ORTM训练的回归中的微波辐射仪中的SST进行测量。这些微波衍生的SST对t的低频微波测量很敏感万博吧manbet客户端2.0b(4-11 GHz)从1997年延伸到现在。SST测manbet客户端2.0万博吧量用于观察全球气候系统的变化,并有助于预测埃尔尼尼诺南部振荡等际气候模式。此外,SST占表面积输入的71%,用于合并的全球陆地温度数据产品,这些数据产品用于预测海洋事件,例如飓风轨迹[NCAR,2014年]。最近,SST已被用于训练气候模型,以使其输出与观测值相匹配[Kosaka and Xie,2013]。除了气候建模和季节性监测/预测之外,SST观察还有助于预测珊瑚漂白,跟踪污染以及管理旅游业和商业渔业行业。

近表面风速

风速(m/s)测量由于差分加热和行星旋转而导致的高压系统和低压系统之间差异引起的空气运动。在此数据集中,我们使用ORTM回归来在海面上方10 m处提供风速,并观察到TbS测量海面粗糙度。现在,我们最新的风算法可以通过雨水计算风速,而这种雨水产品将包含在数据集的未来版本中。风速是监测天气和气候的重要变量。在自然灾害的背景下,测量风速尤其重要,因为天然灾害有助于更激烈的飓风和野火。在较长的时间尺度和较大区域上,风直接控制空气质量的运输,对季节性(季风)和年际(ENSO,印度洋偶极子,北大西洋迁移)的影响。此外,气候模型从风速测量中受益,因为风不仅有助于气候振荡,而且还导致风,尤其是西风,驱动了河流,这些洋流manbet客户端2.0万博吧载有温暖的亚热带水到极区域。最后,风速的变化会影响生态系统。例如,风将富含营养的尘埃从非洲撒哈拉沙漠带到美洲,这可能会对亚马逊的主要生产力产生积极影响,同时对佛罗里达州的珊瑚礁产生负面影响[Garrison等,2003;Shinn等,2000;Bristow等,2010; Yu et al., 2015].

柱状水蒸气

水蒸气是大气中的气态,透明的水状态。我们测量了毫米以上海洋上方的柱状水蒸气,如果将其冷凝并均匀地散布在2.5x2.5度网格电池中,则代表大气水蒸气的总高度。在此数据集中,我们将ORTM回归与观察到的t一起使用bS在海面上方提供柱状水蒸气。大气中的水蒸气量对天气现象和气候研究都有影响。在天气的情况下,水蒸气是对流的介质,它将太阳的热能转化为机械风能。在此过程中,水蒸气从海面蒸发,阁楼进入高层大气,使空气较冷。随后的含水空气的凝结会产生云层并释放潜热,这两者都会导致热带气旋和雷暴。此外,高水蒸气含量是雷电开发不可或缺的。最后,水蒸气是最有效的温室气体。水蒸气增加会导致大气温度的上升,这反过来会增加蒸发量和大气可以保持的水蒸气量。

圆柱云液体水

云液体水代表大气中的液体,不透明的水状态,即云。它不能测量水的固体形式,例如云中的雪和冰。与水蒸气类似,云液体水含量以mm的含量测量,因为液态云水的高度均匀地散布在2.5x2.5度的网格电池中。在这种情况下,鉴于其极性较小,液态水含量很容易与海洋和水蒸气区分开。我们将ORTM回归与观察到的t一起使用bs估算海面上方的柱状云液体水。准确测量云液态水对于测量雨水沉淀至关重要。此外,微波衍生的云面膜通常用于红外和可见的卫星测量,这些卫星测量无法通过云看到。万博吧manbet客户端2.0在气候方面,云可能会产生竞争效果,其中有些通过反射可见光来冷却地球,而另一些则通过吸收红外辐射加热地球。

海面降雨率(降雨沼)

海面降雨速率测量平均海洋液体水沉淀为mm/hr。可观察到的Umora雨算法的基本是柱状液体水L(mm)。我们将L作为降雨速率(R)的分析溶液的输入,当L> 0.18 kg/m2时,L与L分开。大气河流和季风降雨对于为世界的人口中心提供淡水至关重要[Arabzadeh等,2020;Guan等人,2010年;Dettinger等,2011;NCAR,2021年;Zhiseng等,2014]。此外,准确的雨量测量使我们能够更好地表征干旱manbet客户端2.0万博吧,滑坡,洪水和严重的暴风雨,这些风暴对社会产生了巨大影响。能够理解在气候变化的背景下,能够理解全球降雨量的年际变异性和长期趋势和不确定性。 Observations indicate the narrowing and strengthening of precipitation in the ITCZ over recent decades in both the Atlantic and Pacific basins, with little change in its location [Byrne et al., 2018]. In addition, evidence suggests that increased atmospheric moisture will enhance the intensity of atmospheric river precipitation, with substantially longer and wider atmospheric rivers than the ones we observe today [Payne et al., 2020; Espinoza et al., 2018].


参考

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如何引用这些数据

该数据集的持续生产要求我们证明该数据集对科学界的价值。在您的出版物中使用时,请引用这些数据:manbext万博官网

Wentz,F.J。和RSS团队,2021年:空气基本的气候变量气候数据记录,2.5度网格的每月数据,版本8.1,遥感系统,遥感系统,加利福尼亚州圣罗莎。万博体育app网页注册数据可在www.dj-hx.com上找到。