时间和空间尺度上的
这种策略会产生大量的问题相关的处理大气影响遥感信号,以及所涉及的时间尺度。因为这些问题也与更广泛的相关应用遥感数据同化在大气和地表模型,它们首先讨论更一般的上下文(cf。•韦斯特拉特和Pinty, 2000]。
机上测量卫星的信号,即top-of-atmosphere(TOA)光辉,取决于表面的状态和大气,大气模型与一个适当的表面表示应该携带所有必要的信息来模拟观测卫星信号的函数内部变量。在一个适当的同化方案,它将可能改变大气和表面模型的状态变量,同时直接同化TOA光芒。为什么这样一个计划还没有实施,然而,在于产生fAPAR = {1
芮妮之间的时间和空间尺度上的大气和表面性质的改变:虽然表面属性是非常变量空间只有变化对每周每月的时间尺度,大气变量往往是空间相干在数小时内超过数百公里但可以改变。这种差异在尺度上创建扩展问题,但使得天气预报不可能考虑到表面性质。
在数值天气预报中,表面性质的影响基本上是当作一个扰动,引入一定程度的不确定性的大气参数的推导卫星数据(Le Dimet和Talagrand, 1986),事实上,TOA光芒通常不是直接吸收;相反,某些大气参数来源于卫星数据然后被同化。例如,三维变分分析计划实施1996年2月,欧洲中期天气预报中心(ECMWF,安德森et al ., 1994)使用,其他数据,热红外和微波试探从NOAA的洛斯操作垂直探测器(TOVS,史密斯et al ., 1979)吸收风、温度和humididty。
相反的适用于同化方案提出了研究:重点是每月响应的植被和地表气候迫使能源和水平衡,独立于短期波动的大气状态。fAPAR推导中,那些大气波动在一定程度上被云检测算法和月平均,而平均大气状态的影响卫星信号被大气校正。剩下的不确定性的影响大气的状态由选择最小化植被指数与那些波动相对强劲,accoun -。泰德的分配的不确定性的衍生价值fAPAR(见下文)。
时间比中期天气预报模拟,然而,表面和大气变量(是1989年)。一个合适的策略,这种情况是由图1:概述了大气变量融入atmosphere-land表面耦合模型在短时间内一步-每日或短而保持表面变量不变。较长间隔,如每周或每月,表面变量然后吸收,利用大气状态的预测模型对TOA美占大气影响的卫星。
这里介绍的建模框架代表在这个方向上迈出的第一步。同化的fAPAR进行“离线”,因为它比同化在GCM com-puationally更便宜,因为耦合vegetation-atmosphere全球大气环流模型仍然是一个非常新的发展,尚未广泛测试。另一个原因是,1°的空间分辨率是接近的15公里分辨率比大多数模型的分辨率卫星数据,以便采用卫星fAPAR同化到表面的潜在方案可以更详细地探讨。时间尺度而言,每月平均fAPAR来自卫星数据由BETHY相比每月平均计算方案。假设是,代表的意思是气候条件,,第一近似值,模拟和采用卫星之间的差异fAPAR出现完全参数化的BETHY计划,而不是从气候输入数据的不足,或不匹配的时间由卫星和气候数据。raybet雷竞技最新
-
- 图1所示。插图的同化方案表面和大气变量
继续阅读:流域特征
这篇文章有用吗?