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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。
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。
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。
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。
