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摘要:本文利用在線濾波代替Lanczos濾波,建立實(shí)時(shí)的累積高頻風(fēng)指數(shù)并構(gòu)建ENSO強(qiáng)度預(yù)測模型。結(jié)果顯示,在線濾波定義的累積高頻風(fēng)事件與Lanczos濾波有著類似的時(shí)空分布特征,這一大氣信號與海洋充放電過程是決定ENSO成熟期強(qiáng)度的關(guān)鍵信號,且在冷暖位相下呈高度非對稱特征。La Niña成熟期強(qiáng)度主要與2月熱帶太平洋的暖水體積及前一年12月至當(dāng)年4月赤道中西太平洋累積東風(fēng)事件緊密相關(guān)。相較之下,El Niño成熟期強(qiáng)度則與熱帶太平洋更大范圍的海洋充電過程和東擴(kuò)的西風(fēng)事件緊密聯(lián)系?；谏鲜龇菍ΨQ熱帶海氣信號構(gòu)建的ENSO強(qiáng)度預(yù)測模型可以穩(wěn)定有效且較準(zhǔn)確地預(yù)測ENSO強(qiáng)度。模型在6個(gè)月的預(yù)報(bào)時(shí)效下預(yù)測2023/2024年冬季Niño3.4約為1.9℃,為一次強(qiáng)El Niño事件。

摘要:本文利用1961-2016年中國汛期逐候降水的旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解(Rotated Empirical Orthogonal Function,REOF)方法對中國汛期雨帶進(jìn)行客觀劃分。根據(jù)REOF模態(tài)空間分布以及主成分的氣候態(tài)平均確定了中國汛期6個(gè)主要雨帶的落區(qū)和時(shí)間,并揭示了各雨帶氣候態(tài)環(huán)流特征。江南春雨雨帶主要發(fā)生在長江以南地區(qū),對應(yīng)時(shí)間為26-27候;南方雨季的雨帶落區(qū)主要在兩廣至福建地區(qū),對應(yīng)時(shí)間為33-34候;江南及中下游梅雨主要落區(qū)在長江以南和長江中下游流域,對應(yīng)時(shí)間分別為34-35和36-37候;華北東北雨季落區(qū)在華北至東北地區(qū),發(fā)生時(shí)間為41-42候;華西秋雨落區(qū)在秦嶺及其周圍地區(qū),對應(yīng)發(fā)生時(shí)間為49-52候。在雨帶劃分的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步揭示了各個(gè)雨帶典型的對流層中高低氣候態(tài)環(huán)流特征?？蔀榭陀^定義汛期雨帶及各雨帶氣候預(yù)測提供參考。

摘要:本文利用觀測和再分析資料,通過奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)分析,發(fā)現(xiàn)北極濤動(dòng)(Arctic Oscillation, AO)是顯著影響中國夏季降水年際異常的前冬中高緯大氣環(huán)流變異的主模態(tài)。AO在冬季發(fā)展成熟,在春季衰亡,在夏季發(fā)生位相反轉(zhuǎn)。AO會導(dǎo)致華北、東北、長江中下游和華南夏季降水異常呈現(xiàn)三極型分布。伴隨正位相的AO,在黃海至日本海上空的異常低壓伴隨的東北風(fēng)異常引起華北和東北水汽通量異常輻散及降水減少,而西北太平洋的異常高壓不僅增強(qiáng)其北側(cè)的西南風(fēng)水汽輸送,和北部異常低壓共同作用導(dǎo)致長江中下游水汽通量異常輻合及降水增加,而且使得華南水汽通量異常輻散,降水減少。因此,本文發(fā)現(xiàn)的前冬AO模態(tài)與我國夏季三極型異常降水分布的關(guān)系可為我國夏季旱澇預(yù)測提供一個(gè)重要的中高緯前期因子。

摘要:基于1951-2019年NCEP/NCAR再分析資料、Hadley環(huán)流中心海溫、海冰密集度資料,通過合成分析和診斷溫度異常方程,研究不同類型ENSO對初冬北極海冰的影響。結(jié)果表明,EP La Niña發(fā)展年初冬(11-12月),巴倫支-喀拉海海冰異常減少;CP La Niña發(fā)展初冬,巴倫支-喀拉海海冰異常增加。EP和CP型El Niño對初冬北極海冰的影響類似:格陵蘭海海冰異常減少,而哈德遜-巴芬灣海冰異常增加。不同類型ENSO對初冬北極海冰的影響主要通過產(chǎn)生不同的大氣遙相關(guān),引起同期和前期的海表氣溫異常而實(shí)現(xiàn)。

摘要:基于1961-2005年華南冬季逐日最低溫度觀測資料,以及參與CMIP5的IPSL-CM5A-MR、MPI-ESM-MR、CMCC-CMS 3個(gè)模式的歷史模擬和未來排放情景預(yù)估數(shù)據(jù),從過程角度定義和提取華南冬季極端低溫事件及其特征指標(biāo),并通過引入極值理論構(gòu)建極端低溫事件的概率分布模型(Cold Spell Model, CSM),刻畫其強(qiáng)度、頻數(shù)和持續(xù)時(shí)間特征分布;進(jìn)一步結(jié)合基于累計(jì)概率分布變換的偏差訂正方法降低模式模擬的偏差,探討了RCP4.5情景下全球升溫1.5℃和2℃時(shí)極端低溫事件的風(fēng)險(xiǎn)變化。研究表明:(1)CSM模型能夠較好地?cái)M合極端低溫特征概率分布,大部分臺站通過了K-S或卡方檢驗(yàn);(2)相對于觀測,模式模擬極端低溫存在一定偏差,經(jīng)偏差訂正后,各站點(diǎn)BS評分接近于0,SS評分普遍提高到0.88左右;(3)全球增暖背景下,華南地區(qū)極端低溫呈現(xiàn)強(qiáng)度減弱、頻數(shù)減少、持續(xù)時(shí)間縮短的特征。全球增暖1.5、2.0℃背景下,華南大多數(shù)地區(qū)極端低溫事件平均強(qiáng)度減弱,頻次降低,持續(xù)時(shí)間變化具有明顯的空間差異;每年發(fā)生1次極端低溫事件的概率增加,但每年發(fā)生3、5次的概率減少;增暖1.5℃下極端低溫事件持續(xù)性特征變化不明顯。但增暖2℃下,華南大部分地區(qū)持續(xù)1 d的極端低溫事件更易發(fā)生,但更長持續(xù)時(shí)間(3、5 d)的極端低溫事件發(fā)生的可能性顯著減少。

摘要:本文提出一種月尺度西北太平洋熱帶氣旋生成頻數(shù)(Western North Pacific Tropical Cyclone Frequency, WNPTCF)預(yù)測的新方法。該方法利用全球次表層海溫(Subsurface Sea Temperature Anomaly, SubSSTA)和中國氣象局國家氣候中心發(fā)布的130項(xiàng)監(jiān)測指數(shù),構(gòu)建了既考慮熱力強(qiáng)迫因子、又考慮大氣動(dòng)力因子,既考慮同期海洋強(qiáng)迫,又考慮前期海洋和大氣影響的集成預(yù)測模型。利用該預(yù)測模型對2011-2020年6-10月逐月WNPTCF進(jìn)行獨(dú)立樣本檢驗(yàn)預(yù)測,準(zhǔn)確率達(dá)70%以上,說明該預(yù)測模型對WNPTCF的逐月演變預(yù)測的效果良好。該預(yù)測模型對ENSO信號較強(qiáng)年份的WNPTCF預(yù)測效果要好于ENSO信號不強(qiáng)的年份,原因在于在ENSO信號不強(qiáng)的年份,SubSSTA可預(yù)報(bào)性較低,非線性變率大,海洋對WNPTC的強(qiáng)迫作用弱。

摘要:通過對"21·7"河南特大暴雨在地形效應(yīng)、不同高度的大氣環(huán)流和水汽輸送通道的分析,結(jié)論如下:(1)臺風(fēng)"煙花"與副高形成的東南氣流在底層灌入河南喇叭口地形,在地形熱力抬升和動(dòng)力阻擋抬升的共同作用下,有利于山前降水的形成。(2)在500 hPa中層,鄭州渦旋處于兩個(gè)高壓的"鞍型場"內(nèi),該環(huán)流配置導(dǎo)致臺風(fēng)"煙花"、"查帕卡"和熱帶低壓相互作用形成三股氣流直達(dá)河南;在200 hPa高層,河南暴雨區(qū)輻散氣流向東下沉到同一緯度的東海高層冷渦內(nèi),其次級環(huán)流進(jìn)一步加強(qiáng)了河南云團(tuán)的強(qiáng)度。(3)臺風(fēng)"煙花"和"查帕卡"輸送豐沛水汽至河南中西部,受太行山和伏牛山地形阻擋,在山前形成強(qiáng)烈水汽輻合。(4)構(gòu)建的河南極端暴雨概念模型通過水汽輸送通道和次級環(huán)流,將環(huán)流、臺風(fēng)、低壓系統(tǒng)和喇叭口地形等降水成因有機(jī)聯(lián)系,并放入同一個(gè)構(gòu)架之中,從宏觀上了解這些成因的運(yùn)行機(jī)理及其相互作用,可加深對該特大暴雨成因的理解。

摘要:本文基于實(shí)際觀測數(shù)據(jù)對比分析ERA5、CRA40、CFSR和NCEP/NCAR四套再分析資料在"21·7"極端暴雨研究中的表現(xiàn),同時(shí)采用ERA5作為資料對比的基準(zhǔn),對CRA40在極端暴雨研究中的適用性進(jìn)行評估。結(jié)果表明:(1)四套資料對臺風(fēng)"煙花"、副高等關(guān)鍵環(huán)流系統(tǒng)的強(qiáng)度估計(jì)均偏低,CRA40與ERA5所分析的高度場流型總體一致,且環(huán)流更接近實(shí)況。ERA5對200 hPa高空急流的強(qiáng)度估計(jì)最高,CRA40與ERA5的差異最小。對流層低層風(fēng)速的再現(xiàn)能力CRA40與ERA5相當(dāng)。對于臺風(fēng)"煙花"的加強(qiáng)轉(zhuǎn)折,四套資料均無法再現(xiàn)。(2)925 hPa溫度場上,相較其他資料,在青藏高原地區(qū)ERA5溫度較低,CRA40溫度最高,對于弱冷空氣侵入河南北部的過程以CRA40與ERA5的結(jié)果最為接近。CRA40對水汽通量及其散度的描述與ERA5在分布形勢以及數(shù)值上較為接近。(3)CRA40與ERA5資料均能刻畫出"21·7"暴雨期間鄭州站上空良好的動(dòng)力條件,強(qiáng)度上CRA40基本略弱于ERA5,兩套資料所表現(xiàn)出的經(jīng)向/緯向環(huán)流和位渦總體特征一致。

摘要:利用2008-2014年中國自動(dòng)站與CMORPH降水產(chǎn)品融合資料和NCEP再分析資料,基于自組織特征映射方法對青藏高原及周邊地區(qū)的6 h極端降水天氣進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。發(fā)現(xiàn)6 h極端降水的高值和高頻次主要分布在青藏高原西南部和東南部,以及東南側(cè)的四川盆地和南側(cè)沿喜馬拉雅山至橫斷山脈一帶。6 h極端降水在高原西南部多發(fā)生在14時(shí)(北京時(shí),下同),在東南部多發(fā)生在20時(shí),而在四川盆地和南側(cè)主要發(fā)生在08時(shí)。采用自組織特征映射方法將2008-2014年高原及周邊地區(qū)6 h分辨率的天氣背景分為5類,類型I至類型V體現(xiàn)了從夏季-春秋-冬季的漸變,6 h極端降水天氣事件發(fā)生比率依類遞減。高原上總的極端降水主要來自類型I的高原極端降水,類型II及以下的高原極端降水落區(qū)逐類縮減并趨于沿岡底斯山零散分布。對比各類型的天氣背景發(fā)現(xiàn),高原上類型II及以下的動(dòng)力強(qiáng)迫較類型I逐漸增強(qiáng),但是暖心、濕度和對流有效位能等有利熱力條件卻依類明顯縮減,使得高原極端降水落區(qū)依類迅速縮減。有利熱力條件的分布與大范圍極端降水的落區(qū)有很好的對應(yīng)關(guān)系,熱力條件減弱后,動(dòng)力條件的增強(qiáng)及其與高原復(fù)雜地形的相互作用是導(dǎo)致零散極端降水的重要原因。四川盆地和高原南側(cè)的對流有效位能明顯高于高原內(nèi),高原在周邊的強(qiáng)迫抬升易于觸發(fā)對流不穩(wěn)定,釋放較高的對流有效位能,形成較強(qiáng)和較頻繁的極端降水天氣事件。

摘要:本文使用搭載于極軌氣象衛(wèi)星S-NPP(Suomi National Polar-orbiting Partnership)的臭氧成像廓線儀(Ozone Mapping and Profiler Suite,OMPS)觀測的臭氧總柱(Total Column Ozone,TCO)資料對大西洋颶風(fēng)"Maria"(2017)進(jìn)行研究。針對對流區(qū)域TCO與氣柱平均位渦(Mean column-integrated Potential Vorticity,MPV)的低相關(guān)性構(gòu)建了分區(qū)域線性回歸模型,不僅能同時(shí)提高大尺度和對流尺度上TCO和MPV的相關(guān)性,還能提高對流區(qū)域S-NPP OMPS TCO觀測資料的利用率(95.5%)。TCO觀測資料可以清晰地反映出颶風(fēng)的頂部結(jié)構(gòu),據(jù)此可得到對流層頂附近的颶風(fēng)中心位置。衛(wèi)星總柱臭氧資料對颶風(fēng)Maria中心定位結(jié)果與最佳路徑的距離相差58.1 km,略大于使用S-NPP先進(jìn)技術(shù)微波探測儀(Advanced Technology Microwave Sounder,ATMS)、MetOp-A微波濕度計(jì)(Microwave Humidity Sounder,MHS)和FY-3B微波濕度計(jì)(MWHS)亮溫觀測資料得到的Maria中心定位結(jié)果與最佳路徑的距離(47.5 km)。臭氧定位結(jié)果與垂直風(fēng)切變(Vertical Wind Shear, VWS)具有一定關(guān)系,垂直風(fēng)切變越強(qiáng),臭氧資料定位中心偏離最佳路徑越大。本研究構(gòu)建的分區(qū)域線性回歸模型可作為間接同化衛(wèi)星TCO資料的觀測算子,也可應(yīng)用到渦旋初始化中,以改進(jìn)颶風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)水平。

摘要:利用WRF-EnKF同化系統(tǒng),以2020年7月5日北京大興發(fā)生的一次強(qiáng)對流天氣背景下對流觸發(fā)過程為個(gè)例,研究同化C波段相控陣?yán)走_(dá)數(shù)據(jù)時(shí)更優(yōu)的同化方案設(shè)置。本研究從同化頻率、晴空數(shù)據(jù)處理閾值以及邊界層雜波處理高度3個(gè)方面進(jìn)行了研究。結(jié)果顯示,高頻同化可以抑制虛假回波,并有利于獲得更準(zhǔn)確的對流預(yù)報(bào)結(jié)果。將可靠晴空回波識別閾值設(shè)為-10 dBZ并剔除邊界層內(nèi)的低值回波可以有效改進(jìn)對流觸發(fā)的預(yù)報(bào)效果。為以后C波段相控陣?yán)走_(dá)同化應(yīng)用提供了新的同化方案思路。

摘要:本研究通過將GOES-16 ABI觀測亮溫和ERA5再分析資料的全天空模擬亮溫進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)觀測亮溫和模擬亮溫對流低值區(qū)位置大體接近,也能夠定性反映出對流從發(fā)展到減弱的日變化過程,但亮溫低值區(qū)域的強(qiáng)度存在較大差異。即使把高分辨率ABI通道13觀測亮溫平均到ERA5分辨率(0.25°×0.25°),在熱帶對流區(qū)的低亮溫強(qiáng)度仍然高于ERA5全天空模擬亮溫。因此利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform,DFT)對任意選擇的兩對流區(qū)域內(nèi)的觀測和模擬亮溫進(jìn)行了尺度分析和對比。在其中對流較強(qiáng)的區(qū)域內(nèi),當(dāng)ABI觀測亮溫的主成分分量從1增加到9時(shí),水平特征尺度從700 km逐漸減小到150 km。ERA5全天空模擬亮溫從主成分1增加到4時(shí),水平特征尺度從950 km減小到270 km空間尺度,但當(dāng)主成分4增加到9時(shí),特征尺度幾乎不變。在對流較弱的另一區(qū)域也能夠發(fā)現(xiàn)ERA5模擬亮溫對對流水平特征尺度有明顯高估。ERA5模擬亮溫各主成分的相位和觀測亮溫存在2 h以內(nèi)的誤差。由于ERA5全天空模擬亮溫低值區(qū)與ERA5云冰路徑大值區(qū)吻合度較高,由此可以推測ERA5云冰路徑誤差是造成ERA5全天空模擬亮溫與ABI觀測亮溫差別的主要原因之一。

摘要:為深入了解我國不同背景地區(qū)大氣冰核濃度特征,本文通過在我國不同地區(qū)進(jìn)行大氣冰核及氣溶膠的采樣觀測。研究發(fā)現(xiàn):觀測期間,黃山光明頂?shù)谋藵舛葦?shù)值均值為2.208 L^-1;南京地區(qū)的冰核濃度數(shù)值均值為7.16 L^-1;泰山山頂?shù)谋藵舛葦?shù)值均值為3.455 L^-1;泰山山底的冰核濃度數(shù)值均值為4.818 L^-1;新疆地區(qū)無沙塵天氣冰核濃度數(shù)值均值為11.27 L^-1;新疆有沙塵天氣冰核濃度數(shù)值均值為51.8125 L^-1。研究給出了不同背景地區(qū)的大氣冰核濃度的溫度譜和濕度譜的分布。同時(shí),研究發(fā)現(xiàn),冰核數(shù)濃度與粒徑大于0.5μm的氣溶膠粒子數(shù)濃度的相關(guān)性較高,也就是氣溶膠粒子中大顆粒所占比例越高,冰核數(shù)濃度越高。此外,還建立了基于活化溫度、過飽和度以及大于0.5μm氣溶膠粒子數(shù)濃度的冰核參數(shù)化方案,它們可以分別適用于沙漠地表,相對清潔的背景區(qū)域和人為污染較多的城市背景。

摘要:本文通過耦合AFWA(Air Force Weather Agency)凍雨參數(shù)化方案的WRF模式,對2020年冬季因暖鋒引發(fā)的中國北方嚴(yán)重凍雨災(zāi)害個(gè)例進(jìn)行了模擬,結(jié)果顯示模式能夠很好地模擬此次凍雨過程中降水相態(tài)的空間分布。通過分析暖鋒的演變、水成物云微物理特征以及降水相態(tài)的變化,得到:在遼寧中北部-吉林中東部地區(qū),暖鋒導(dǎo)致中低空形成"冷-暖-冷"的溫度層結(jié),該區(qū)凍雨形成機(jī)制以"冰相機(jī)制"為主,即高空的雪花落入大于0℃暖層內(nèi)融化、再降落到次凍結(jié)層后形成凍雨。同時(shí),發(fā)現(xiàn)存在高空無固態(tài)水成物、逆溫層內(nèi)暖雨下落到次凍結(jié)層在地面形成凍雨的現(xiàn)象,這種新機(jī)制被定義為"暖雨機(jī)制",更多水成物垂直剖面與同期地面觀測降水相態(tài)的比對,驗(yàn)證了新機(jī)制的存在,并解釋了該機(jī)制形成的可能原因。為更深入理解凍雨形成機(jī)理以及北方凍雨的預(yù)報(bào)、預(yù)警提供科學(xué)支撐。

摘要:本文利用位于南京市郊區(qū)的南京大學(xué)仙林校區(qū)SORPES觀測站多層湍流觀測數(shù)據(jù)分析了湍流譜特征,以白天不穩(wěn)定條件下垂直速度能譜譜峰對應(yīng)的長度尺度也就是離地高度為判據(jù),探討了運(yùn)用該方法確定復(fù)雜下墊面零平面位移的可行性。統(tǒng)計(jì)分析表明,該方法確定的長度尺度呈現(xiàn)出較為一致的概率分布形狀,概率最大的長度尺度對應(yīng)于離地高度,在復(fù)雜下墊面情況下這個(gè)高度就是零平面位移高度到觀測高度之間的距離,將觀測點(diǎn)的離地高度減去這個(gè)距離就能得到零平面位移。本文同時(shí)運(yùn)用不穩(wěn)定條件下垂直速度方差在近地層中的相似關(guān)系來確定零平面位移,并與譜方法得到的結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果表明,譜方法和方差法得到的零平面位移非常接近。

摘要:本文從葉片和冠層尺度入手,采用手持式光合儀和渦動(dòng)相關(guān)法,分析確定C3作物春小麥和冬小麥氣體交換模型關(guān)鍵參數(shù)隨季節(jié)變化的特征。結(jié)果表明:春小麥葉片尺度最大羧化速率和最大電子傳遞速率在生育末期快速減小,其他階段差異不顯著,但二者之比隨發(fā)育期變化相對穩(wěn)定,均值為2.2;春小麥生長季葉片氣孔導(dǎo)度模型斜率在9~11間變動(dòng),均值為9.7。冬小麥冠層尺度最大羧化速率和最大電子傳遞速率隨發(fā)育期呈拋物線變化,但二者之比相對穩(wěn)定,均值為1.43;冬小麥冠層導(dǎo)度模型斜率在不同年份不同季節(jié)變化無明顯規(guī)律,整個(gè)生育期圍繞均值12波動(dòng)。本研究論證了表征作物光合能力的參數(shù)隨生育期變化以及氣孔導(dǎo)度模型斜率相對穩(wěn)定的特征?？蔀殛憵庀嗷プ饔眠^程分析以及生態(tài)系統(tǒng)碳-水循環(huán)模擬提供參數(shù)化依據(jù)。

摘要:本文發(fā)展了一個(gè)耦合的城市邊界層-湖泊模式(RBLM-Chem-Lake),通過離線和在線兩種方式對模式的模擬效果進(jìn)行了檢驗(yàn)。并通過敏感性實(shí)驗(yàn)分析了太湖冬季和夏季對周邊地區(qū)氣象特征和空氣污染的影響。結(jié)果表明:(1)白天太湖對周邊氣象環(huán)境產(chǎn)生了明顯的降溫效應(yīng),而夜晚出現(xiàn)了明顯的升溫。冬季夜晚周邊地區(qū)升溫達(dá)到0.4~0.6℃,白天可以使得周邊氣溫降低1~2℃。夏季夜晚使周邊地區(qū)升溫可達(dá)1~1.5℃,白天使得周邊氣溫降低1~2℃。(2)太湖對周邊地區(qū)氣溫的影響范圍夏季遠(yuǎn)高于冬季,夏季影響范圍可達(dá)到80 km,冬季影響范圍平均為5 km。此外,太湖使得湖區(qū)平均邊界層高度下降,濕度上升,使得蘇州市區(qū)垂直風(fēng)速減弱,這種影響同樣在夏季更為明顯。(3)太湖的存在總體上使湖區(qū)和周邊地區(qū)PM_2.5和臭氧的質(zhì)量濃度增加。在冬季PM_2.5污染個(gè)例中,太湖導(dǎo)致區(qū)域夜晚PM_2.5質(zhì)量濃度下降,下降幅度達(dá)到4~5μg·m^-3。而在白天,太湖區(qū)域500 m高度以下PM_2.5質(zhì)量濃度增加,幅度達(dá)到25~30μg·m^-3,在500 m高度以上質(zhì)量濃度下降約5~10μg·m^-3。夏季的臭氧污染日個(gè)例中,白天,在太湖的東岸以及蘇州市區(qū)臭氧的質(zhì)量濃度出現(xiàn)了明顯的增加,可以達(dá)到10~12μg·m^-3。

摘要:本文基于多灰度共生矩陣特征值,即相關(guān)性、對比度、同質(zhì)性和能量,進(jìn)行聯(lián)合海霧遙感判識,提出一種高準(zhǔn)確率黃渤海白天海霧識別算法。采用第二代靜止氣象衛(wèi)星FY-4A可見光、近紅外和紅外數(shù)據(jù),將該算法應(yīng)用于黃渤海區(qū)域白天海霧判識,并利用2019-2020年沿黃渤海氣象站點(diǎn)能見度實(shí)測數(shù)據(jù)及CALIPSO衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品對本算法識別結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。結(jié)果表明:海霧識別平均檢測率(POD)為92%,誤報(bào)率(FAR)為27%,臨近成功指數(shù)(CSI)為69%,可以實(shí)現(xiàn)對海霧的動(dòng)態(tài)監(jiān)測,為海上交通等領(lǐng)域提供較好的數(shù)據(jù)支持。