结果

图4显示了残差的分布结果的原位-卫星派生月度温度异常1°x1°网格。这种分析超过10000数据点的标准偏差为0.76°C表明卫星派生月度温度异常有很强的通信基于原位的异常。重要的是要注意,这些差异可以归因于几个因素:错误的提取温度、原位测量错误,大气的贡献变化点测量和空间综合值之间的差异,差异避难所高度温度异常和辐射面。空间结构的分析采用卫星领域的不断演示了强相干在0.5°C。

图4。每个l°xl°之间的残差分布的网格原位- SSM / I月度温度异常。每个月网格框值是一个单独的观察提供超过10000数据点在研究期间

月度时间序列的异常在整个研究区1987年到1997年呈现在图5;19891991之间的时期由于错误的卫星测量85 GHz。2°C之间的区域通常异常波动和2°C和波动的平均值是1.15°C。两个数据集共享大多数方差,即具有较高的信噪比、平均差为0.34°C,而空间相关系数(r)在时间序列是0.92。图6显示了一个时间序列的两个数据集之间的差异。有两次的差异超过1°C。在几乎每一个月的差异远远小于实际的温度异常。系列的区别表明一些时间自相关,我们将在未来的调查分析。因为有一些悬而未决的问题在第二或第三级的漂移卫星的特点,我们可能会看到一个错误与辐射计的精度随时间的变化。

1 s92 1333

一年

图5。每月异常的时间序列研究区域在1987年到1997年期间,删除了1989 - 1991年之间的一段时间(如讨论的文本)。一般在记录异常波动2°C和2°C之间,平均波动的平均值为1.15°C

图6。时间序列在两个数据集之间的差异在图5中列出

每个网格框中的时间相关的研究领域是绘制在图7。有一个重要的领域相关系数(r)超过0.90,这覆盖了北部平原的部分地区,中西部和田纳西州山谷。大多数的研究区相关系数大于0.80,这意味着超过三分之二的原位和卫星之间的方差共享派生的温度异常。在一些有限的领域相关系数低于0.70。这些领域之一,是西方德州,我们调查潜在原因在这个区域相关性较低,无法确定任何特定的来源问题。另一个领域较低相关性较低的密西西比河谷。这个地区经历极端洪水期间的一部分。当有广泛的地表水,通道之间的关系成为非线性测量,介绍了噪声的衍生产品。一般两个字段都高空间和时间相关的研究。

舰导弹!和原位温度异常在美国东部时间相关

图7。每个网格框的时间相关研究领域。有一个重要的领域相关系数超过0.90,这覆盖了北部平原的部分地区,中西部和田纳西州山谷。大多数研究区相关系数大于0.80,虽然有些偏远地区做低于0.70

图7。每个网格框的时间相关研究领域。有一个重要的领域相关系数超过0.90,这覆盖了北部平原的部分地区,中西部和田纳西州山谷。大多数研究区相关系数大于0.80,虽然有些偏远地区做低于0.70

对于地表温度,这些采用卫星原位分析与并混合,月平均温度观测,所提供的全球历史气候网络raybet雷竞技最新(GHCN)。然后陆地和海洋观测合并产生广泛报道

(彼得森et al . 2000年)。的空间分辨率数据集定义的现有1 x1学位海温资料基础。SSM / I数据可以提供1/3程度决议,但平均SST的1 x1程度更健壮的数据集通过帮助删除离群值(平均biweight方法做;Lanzante 1996)。每月,时间分辨率是由高质量的国际交换原位气候报告比计算更可靠,例如,每周意味着从完整的天气报告。raybet雷竞技最新的时间记录是由从被动微波卫星数据可用性,即1992 -礼物。GHCN使用气候数据每个月大raybet雷竞技最新约有1400台国际交换。站的月平均温度计算的源站或国家在传输之前。虽然成千上万站传输GTS天气信息,每月意味着来自天气报告有严重的数据质量问题主要是因为天气报告很少完成(例如,施耐德,1992)。因此,没有数据来源于天气用于GHCN来源。

我们的方法混合数据集中在最小化的影响显著尽管罕见的错误的每个数据集,而不是产生一个稍微更准确的数据集模式。为此,我们(a)转换到异常的数据1992年至今的基本期所有插值或合并是在异常空间;(b)插值GHCN数据只有一个适中的距离插值在哪里最可靠、覆盖5°x5°广场以车站为中心;(c)加权所有GHCN-derived值同样的,也就是说,一个异常值内插了2度给出相同的体重在1 x1网格框程度;和(d)的SSM / I异常值1 x1学位网格箱同样的重量为一个单一的原位。这意味着对土地和许多原位观测领域,最终产品的主要代表现场异常。如果只有一个站在附近,产品既反映了原位插值和SSM /我得到异常一视同仁。没有现场数据,最终产品是纯粹的SSM /我得到异常(例如,在许多热带地区)或丢失(例如,白雪覆盖的区域)。

确保卫星漂移变化或退化的SSM / I仪器不传授偏差产品,每个月的SSM / I分析调整锚原位观测。每个GHCN站月度温度异常的区别和SSM / I异常1 x1学位网格框包含车站,如果可用,计算。每月异常中使用这个计算是基于平均的只有那些年GHCN和集中的SSM / I的温度。每个日历月的平均差。接下来,这些差异的月度时间序列平滑运行三个月平均滤波器允许更多的数据点为计算的调整。这种平滑差异值被添加到每个1 x1学位SSM / I网格框异常值。

最终的产品没有完全全球1 x1学位。雪和冰雪覆盖的区域是有限的原位观测。注意的报道在图4和5 d原位数据稀疏的热带地区。显然有一个空间相干结构的每月气候信号捕捉到这个数据集。虽然它不是无错,它清楚地定义重要的地区气候异常,因此非常有用的监测区域的气候以前数据raybet雷竞技最新稀疏。它还显示了空间结构和凝聚力远比任何个人的数据集可以提供。

机场我们比较了BWI降水直接来源于全球降水气候计划(GPCP),从1992年到1997年的基本期使用异常。raybet雷竞技最新分析在全球六个地区进行,每个对应一个农业面积在不同大陆的空间维度5°的5°。每个区域的背景特征是用来了解机场降水和BWI之间的独特关系。得到了两个字段之间的相关性在每月异常6年。降水异常也聚合多个月,为了确定机场的记忆BWI及其通信上层土壤水分。机场的记忆BWI意味着它在早期保留降水异常的信息,而且它可以展示这些上层土壤水分累积值的影响。

澳大利亚东南部(32.5°N - 37.5°N和145°E - 150°E)是澳大利亚最重要的农业地区,该地区小麦、玉米和燕麦种植在丰富。全年降水相当均匀分布,在夏天浓度略高。机场之间的紧密对应降水量和BWI异常说明了他们分享65%的方差(图8)。当降水异常之间的聚合前和并发,解释方差下降到44%。疲软的记忆与下面的湿润指数无法看到表面,土壤大孔隙度,温和降水数量下降的地区。因此很少长期表面附近的水池,和表面水分通常是两个月时间内枯竭。

我们比较了异常中心(45°N -50°N和00°E - 5°E),那里的主要农作物包括:小麦、葡萄、燕麦、大麦、甜菜、果树,和牧场。亚洲地区的平均年降水量在600 - 800毫米之间,而山脉南部的部分有一个地形的影响,在一些领域:接收超过1200毫米,而顺风地区接受少于500毫米。全年降水相当均匀分布在这个地区。在整个时间序列两个数据集共享22%的方差(图9)。当湿度异常与降水异常聚合之间的并发和前一个月,解释方差升至40%。此外,它上升到63%,较前两个月降水异常与并发月补充道。机场强记忆意味着BWI是一个很好的代理上层土壤水分,经常有一个两个月的记忆沉淀在这个地区。

图8。表面湿润,降水异常的时间序列在1992 - 1997年期间为澳大利亚东南部。单位每天在毫米降水异常,而地表湿润指数是不得不

图9。图8一样,除了法国中部

阿根廷北部(37°S - 32°、63°W - 58°W)是一个极其重要的小麦、玉米燕麦、小米、马铃薯、亚麻籽、大豆。该地区降水平均每年约700毫米,和有点干燥。降雨量最丰富的在夏天,在冬天最低,季节性增加向西方。两个数据集共享29%的方差在月度时间序列(图10)。降水异常之间的聚合时并发和前一个月,解释方差升至49%,升至59%,较前两个月降水异常与并发月补充道。机场这个结果表明BWI与上层土壤水分记忆相对应。

该地区在萨赫勒西部地区(5°W - 0°和10°N - 15°N)支持牧场、小米、高粱、花生、大豆、玉米和棉花。气候是半raybet雷竞技最新干旱地区雨季主要限制从6月到9月。年降水量平均约100厘米明显梯度的湿润的南方和北方的干燥。从10月8月至次年5月通常占不到25%的年降水量。两个数据集共享45%的方差在整个时间序列(图11)。当湿度值与降水异常聚合之间的并发和前一个月,方差升至61%,升至78%,降水异常时聚合前两个月。这种关系支持的事实与上层土壤水分湿润异常对应,尽管早期或晚期开始雨季可以混淆的信号。

阿根廷东北部每月异常SSMI派生表面湿润每月GPCP派生降水异常实线:PREC1P。SHORT-DASHES:湿润的基本期1992 - 1997区域平均从-37. - 32。和-63. - 58。

阿根廷东北部每月异常SSMI派生表面湿润每月GPCP派生降水异常实线:PREC1P。SHORT-DASHES:湿润的基本期1992 - 1997区域平均从-37. - 32。和-63. - 58。

1992 1993 1994 1995 1996 1997

图10。图8一样,除了阿根廷北部

1992 1993 1994 1995 1996 1997

图10。图8一样,除了阿根廷北部

该地区在东部中国中部(112.5°E - 117.5°E 35°和30°N - N)主要是种植水稻和棉花。在该地区降水从南部的1300毫米到700毫米不等。降水有夏天最大的秋天和春天紧随其后,而冬季收到年降水总量的不到10%。这两个变量方差的40%共同之处(图12)。图显示的相关性会更高,除了一些明显的异常值。中度相关的另一个原因是广泛灌溉稻田面积,因为水覆盖表面的来源不符合沉淀。相关性较上月略有下降,降水异常与并发月聚合。这种下降可能对应的密度和植被类型拦截降雨,部分隐藏了土壤水分的卫星。

西方的年代啊EL每月异常SSMI派生表面湿润每月GPCP派生降水异常实线:降雨。和SHORT-DASHES:湿润的基本期平均从10 1992 - 1997区域。- 15和5。- - - - - - 00

西方的年代啊EL每月异常SSMI派生表面湿润每月GPCP派生降水异常实线:降雨。和SHORT-DASHES:湿润的基本期平均从10 1992 - 1997区域。- 15和5。- - - - - - 00

图11。图8一样,除了萨赫勒西部地区

中国东南部的月度异常SSMI派生表面湿润每月GPCP派生降水异常实线:降雨。和SHORT-DASHES:湿润的基本期平均从35 1992 - 1997区域。- 30。和112.5 - 117.5

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1992 199 1994 1995 1996 1997

1992 199 1994 1995 1996 1997

图12。图8一样,除了中国中部

在美国东南部地区(30°N -35°和90°W -95°W)主要种植玉米,大豆,棉花和松树。年降水量在该地区平均每年约1300毫米。在100天的一年接收超过0.25毫米,其中大约35天收到超过35毫米,占总降水量的80%。这两个变量方差的10%共同之处(图13)。这种弱关系是由密集的植被(松树和硬木树),和叶面积指数高的作物。因此,在密集的植被条件下,湿润卫星观测到的信号没有强烈的对应的土壤水分。不管怎么样,,共享方差几乎翻倍,上升到17%时,降水异常较上月被添加到从并发异常。这表明一个明显的信号仍然来自地面,在至少一部分,而且湿润指数较上月的记忆沉淀。

美国东南部每月月度GPCP派生降水异常异常SSMI派生表面湿润英尺SNQWCOVER实线:降雨。英尺兑现一个湿润的基本期1892 - 1997从金桥地区平均水平。- 35。和b0。- -65。

美国东南部每月月度GPCP派生降水异常异常SSMI派生表面湿润英尺SNQWCOVER实线:降雨。英尺兑现一个湿润的基本期1892 - 1997从金桥地区平均水平。- 35。和b0。- -65。

图13。图8一样的,除了美国东南部

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