FY-4A卫星在宁夏短时强降水中的适用性研究_邵建.pdf

第40卷第2期2023年2月Vol.40No.2Feb.2023干 旱 区 研 究ARIDZONERESEARCHhttp:/DOI：10.13866/j.azr.2023.02.01FY-4A卫星在宁夏短时强降水中的适用性研究邵建1,2,3，张肃诏1,4，陈敏2，李强4，郑友炯2，程瑶2，马宁5（1.中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室，宁夏 银川750002;2.银川市气象局，宁夏 银川750002;3.宁夏气象防灾减灾重点实验室，宁夏 银川750002；4.宁夏气象台，宁夏 银川750002;5.宁夏气象信息中心，宁夏 银川750002）摘要：通过收集20182020年宁夏短时强降水个例及其对应时段的FY-4A卫星资料，选取FY-4A卫星云类型CLT、云相态CLP、云顶高度CTH、对流层折叠最深深度TFTP_Z_depth、降水估计QPE等5类产品进行可用性分析。结果表明：（1）FY-4A数据接收率和物理保存情况，足以支持实时监测预警业务；（2）5类产品在宁夏短时强降水个例中有不同的表现，其中CLT、CLP具有较好的可用性，可以较好的判断云的类别；而CTH和QPE均存在较大误差且均为偏小趋势，需结合其他手段予以订正；CTT、TFTP_Z_depth两种产品与短时强降水的对应关系较为明显，而CTH高值有利于出现强降水，但并不是出现强降水的必要条件。整体来说，FY-4A卫星在宁夏短时强降水天气中具有一定可用性和参考性，可为对流性天气判别、人工影响天气作业提供较好的数据支持。关键词：FY-4A卫星；短时强降水；适用性分析；统计分析；宁夏自20世纪60年代第一颗气象卫星成功发射至今，卫星探测技术得到迅速发展，建立了全球卫星观测体系，大大丰富了气象观测的内容和范围，突破了人类只能从底层探测大气的局限性。在以往的西北地区灾害性天气过程研究工作中，学者们更多依赖于地基观测资料1-6。然而在下垫面复杂的西北地区，地基观测存在站点稀疏和地形遮挡等问题，往往无法得到完整的对流云团信息7。与之相比，卫星观测具备覆盖范围广、连续观测、参数完备等优势，能够提供多时次、大范围、连续性的云微物理探测信息8-9，可以有效补充地基观测的不足。风云四号A星（简称FY-4A）是我国第二代地球静止轨道定量遥感气象卫星的首发星，也是世界上最先进的新一代静止气象卫星之一10-11。于2016年12月11日成功发射，2017年9月25日正式交付使用，2018年以来，中国气象局明确要求应加强风云卫星资料在气象预报中的业务应用。FY卫星数据业务应用方面的研究很多，其中利用最多的就是应用在强对流天气12-22、大气污染遥感监测23-25、辐射遥感应用26-33、云微物理34-35、天气系统跟踪识别36-37等方面。目前学者们已经对风云卫星系列产品的适用性开展了许多评估工作，以往的卫星产品检验评估方法一是利用与国内外其他卫星同类产品进行交叉检验分析，以科学评估被检验卫星参数的精度及其在天气监测中的适应性及可靠性38-41；二是通过与地面同类型观测产品进行交叉比对，如通过辐射观测数据32,42、地面人工云观测数据43、自动站数据44-46、地面积雪数据47等开展对比检验。三是通过统计分析，检验卫星观测数据，如通过分析云导风产品误差开展卫星产品同化试验48、通过构建卫星云气候数据集评估卫星数据精度49、通过多种误差灵敏度分析卫星探测仪性能50。也有研究卫星数据在不同地区的适用性的，如有学者针对卫星降水产品在太行山区41、黄河源区51、中亚地区52的适用性分别进行了评估。更多FY卫星产品的应用以及适用性还需开展收稿日期：2022-08-29；修订日期：2022-10-15基金项目：宁夏回族自治区青年拔尖人才项目（2017-RQ0086）；中国气象局预报员专项（CMAYBY2020-131）；宁夏回族自治区重点研发项目（2018BEG030020）联合资助作者简介：邵建（1981-），男，高级工程师，从事天气预报和气象防灾减灾技术研究.E-mail:163172页40卷干旱区研究进一步的研究，尤其是近年来气候变化使得宁夏暴雨的极端性、影响性日益凸显53-57，利用多源资料做好暴雨尤其是致灾的短时强降水监测预警尤为重要。本文试图从数据传输保存、数据适用性两个方面着手，采用数据传输率结合天气学分析方法，对云类型CLT、云相态CLP、云顶高度CTH、对流层折叠最深深度TFTP_Z_depth、降水估计QPE等5类产品的适用性进行分析。1资料及方法1.1 所用资料1.1.1 FY-4A资料FY-4A卫星搭载仪器有多通道扫描成像辐射计（AGRI）、干涉式大气垂直探测仪（GIIRS）、闪电成像仪（LMI）和空间天气监测仪等4种探测器，主要有32类定量产品。本文主要在多通道扫描成像辐射计（AGRI）观测数据中，选取云类型CLT（Cloud Type）、云相态 CLP（Cloud Phase）、云顶高度CTH（Cloud Top Height）、对流层折叠最深深度TFTP_Z_depth（Tropopause Folding Depth）、降水估计QPE（Quantitative Precipitation Estimation）等 5 类产品进行适用性分析（表1）。数据格式为MICAPS第4类格式。FY-4A卫星资料长度：20182020年的每年5月1日0:009月30日23:00。1.1.2 对比数据选取云体特征观测数据：选取银川国家基准气候站的人工云观测数据和高空探测数据，其中人工云观测数据为逐8 h观测报文；高空探测数据为每日08:00、20:00探空数据。自动站数据：小时雨量10 mmh-1；能够与对流云团卫星产品时段对应。利用自动站逐 1 min 数据，累计得到与卫星QPE产品所对应时段的15 min累计降水量。利用自动站小时雨量对比分析QPE小时累计量。卫星降水估计产品：逐15 min间隔，分析分钟级数据误差；将1 h 4个时刻QPE累计得到小时QPE结果分析小时雨量误差。数据为MICAPS第4类格式，1.25 km间隔格点。在文中构建样本序列时，利用强降水发生地经纬度位置，采用距离反比插值方法，读取改点位置的卫星产品数据，形成样本序列。上述资料长度均与FY-4A卫星数据长度一致，为 20182020 年的每年 5 月 1 日 0:009 月 30 日23:00。1.2 FY-4A数据窗设定及关键信息提取设定影响区和关键区两类数据窗（图1，蓝色框为影响区，紫色框为关键区），从而实现更为有效、快捷的数据处理、冗余数据剔除和数据分析。影响区的范围为：3050N、95115E，大致为西北地区中东部地区。关键区的范围为：3340N、102110E，包括宁夏全区及其上下游。基于FY-4A卫星MICAPS第4类格式数据，针对宁夏短时强降水灾害天气，基于其发生地经纬度，利用插值算法提取卫星数据中的关键信息和有效信息。1.3 数据接收率目前FY-4A数据产品主要通过全国综合气象信息共享平台（CIMISS）、中国气象局卫星数据广播系统接收站（CMA-Cast）及地面接收站等3个途径收集。其中，前2个途径下发的数据为MICAPS第4类格式（“.000”格点化数据，保留半年）或AWX格式（保留半年），地面接收站接收的数据为“.NC”标准数据格式（仅保留1个月），可以满足实时预警监测和短时间回溯使用。采用统计分析方法，对多通道扫描成像辐射计中L1、L2通道数据接收率进行统计分析（图2）。其中，L1通道14个通道平均接收率为84%93%，最低接收率为64%80%。L2通道30个产品，平均接收率94%99%，最低接收率为83%95%。传输率完表1 FY-4A部分产品参数Tab.1 Product parameters of FY-4Asatellite产品云相态云类型云顶高度降水估计对流层顶折叠检测英文缩写CLPCLTCTHQPETFP调取参数及产品CLP（Cloud Phase，云相态，无单位）CLT（Cloud Type，云类型，无单位）CTH（Cloud Top Height，云顶高，km）Precipitation（Quantitative Rainfall Rate Estimation，定量降水估测，mm）TFTP_Z_depth（Tropopause folding uppermost height，对流层折叠最深深度，km）最小分辨率4 km1 km更新频次 60 min 15 min 不定时1642期邵建等：FY-4A卫星在宁夏短时强降水中的适用性研究全符合宁夏强对流天气监测预警的业务需求。1.4 产品选取原则主要考虑以下原则：（1）选取与强降水相关且能够直接描述云特性的产品进行可用性分析。一般描述云体特征，大致包括云状、云底高度、云厚、云顶高度、云的类别、云顶气温（亮温）、云体结构等参数。FY-4A卫星能够观测或计算输出有云顶高度CTH、云顶气温CTT、云顶黑体亮温TBB、云顶气压CTP、云类型CLT、云相态CLP、云检测CLM等。（2）选取可以直接获取人工观测数据和计算得到的产品进行适用性研究。如云类型、云顶高度、降水估计等。因银川国家基准气候站为目前国内8个仍保留人工观测的站点之一，其人工观测数据可用于对比分析。（3）选取发生或持续时间与银川探空站的观测时间段重合的个例，作为云顶高度CTH分析的个例。即短时强降水的发生持续时间，至少包括一部分的探空气球施放时间。综合以上3条原则，选取银川国家基准气候站人工观测数据为对比值，选取云类型、云检测、云顶高度、云顶气温这4项观测产品分析其适用性。2适用性分析2.1 云类型CLT和云相态CLP从表2可以看出，在20182020年发生在银川的短时强降水过程中，云类型（CLT）产品中数据表明，54.6%为暖冷混合云（观测值为4）、24.46%为暖水云（观测值为2）、6.96%为过冷水云（观测值为3），以上3类总共占比86.02%，其他类型的云占比均较低。相对应的，云相态（CLP）数据分析结果，混合态图2 各通道接收率统计Fig.2 Statistical chart of reception rate of each channel图1 卫星数据处理数据窗Fig.1 Processing area of satellite data表2 短时强降水个例中云类型（CLT）和云相态（CLP）统计特征Tab.2 Statistical characteristics of CLT and CLPin short-time severe precipitation cases during 2018-2020产品定义云类型CLT云相态CLP取值范围数值占比/%数值占比/%无云011.0907.99暖水云或液态（水）224.46114.11过冷水云或过冷液态36.96215.52混合云或混合态454.6360.12冰云或固态（冰）50.7242.21卷云61.11-多层云70.84-不确定90-太空12601260填充值12701270无云011.0907.9916540卷干旱区研究云（观测值为3）达60.12%，过冷液态（观测值为2）为15.52%，液态（观测值为1）为14.11%，3类合计占比89.75%。表明银川的短时强降水天气所对应的云团以液态云为主（暖冷混合云、暖水云、过冷水云），固态云较少。另外，在短时强降水发生的情况下还有11.09%、7.99%被判断为无云，这可能与取值插值方法和资料时间差有关。综上所述，云类型（CLT）和云相态（CLP）在宁夏具有较好的可用性。可以较好地判断云的类别，为对流性天气判别、人工影响天气作业提供较好的数据支持。2.2 云顶高度CTH验证云顶高度CTH适用性的思路大致如下：通过经验分析得出不同云属的云底高度范围Hb，然后通过相对湿度和露点法估算云体厚度Ht，二者相加得到估算的云顶高度Htop，以此结果与CTH对比估计其可用性。则估算云顶高度的计算公式如下：Htop=Hb+Ht（1）2.2.1人工观测云底高度范围由表3可以看出，宁夏低云、中云的云底高度区间基本为6002000 m，而高云的云底高度区间一般为25004500 m，卷云则更高一些。其中，可出现降水的云主要有积雨云、层积云、雨层云、高层云等4种类型，这4种云属中，底高最低的可达600 m左右（积雨云、层积云、雨层云），较高的则在2500 m左右（高层云）。2.2.2 云底高度、云顶高度估算根据银川国家基准气候站的探空数据，利用相对湿度和露点法估算云的厚度。其计算公式如下：RHth=91,（0h1）-6.416h+97,（1h2）-1.223h+87,（2h7.562）-4h+108,（7.562h10）68,（103000 m与低值估算差0.0017.1510.105.1767.58与高值估算差53.4522.4124.140.000.00与均值估算差6.9015.1713.7422.7141.4816740卷干旱区研究TZD，下同）是FY-4A中TFP产品中包括的2类数据之一。TZD是表征对流折叠深度的物理量，日常业务中很少应用。在研究时段内，采集有效的TZD样本数共115个。由图5可知，图中TZD与降水曲线走势较为一致，二者间具明显的正相关（相关系数达0.73）。在TZD原序列中，其区间范围为0.010.38 km，对应的标准化后区间为-0.510.49，样本间的观测差距不图4 标准化后的CTH与降水量变化Fig.4 Standardization sequence data comparison between CTH and precipitation图5 标准化后的TZD与降水量变化Fig.5 Standardization sequence data comparison between TZD and precipitation图3 标准化后的CTT与降水量变化Fig.3 Standardization sequence data comparison between CTT and precipitation1682期邵建等：FY-4A卫星在宁夏短时强降水中的适用性研究算大，表明TZD产品在宁夏具有较好的适用性。4结 论（1）从数据接收和物理保存的情况来看，FY-4A卫星数据可用性较好，其5类产品在宁夏短时强降水个例中的表现不一，可以为监测预警、人工影响天气作业等业务提供数据支持。（2）CLT、CLP具有较好的可用性，可以较好的判断云的类别。宁夏的短时强降水天气所对应的云团以液态云为主（暖冷混合云、暖水云、过冷水云），固态云极少。（3）CTH和QPE均存在较大误差且均为偏小趋势，需结合其他手段予以订正。其中CTH具有偏小趋势，与人工观测和探空估算值有约665 m的平均误差；但绝对误差跨度达 6000 m 以上，稳定度较差。QPE 整体偏小，可尝试利用订正手段予以应用。（4）选取 3 个产品（CTT、CTH、TFTP_Z_depth）长序列样本，与对应个例的降水量进行相关性和连续性特征分析。其中CTT、TFTP_Z_depth两种产品与短时强降水的对应关系较为明显，分别为明显的负相关和正相关，而CTH与短时强降水的雨强基本没有直接的相关性，云顶高只是有利于出现强降水，但并不是出现强降水的充分必要条件。参考文献（References)：1井喜,李栋梁,李明娟,等.青藏高原东北侧一次突发性大暴雨环境场综合分析J.高原气象,2008,27(1):46-57.Jing Xi,LiDongliang,Li Mingjuan,et al.Synthetic analyses on environmental conditions of an abrupt heavy rainstorm on the Northeast sideof Tibetan PlateauJ.Plateau Meteorology,2008,27(1):46-57.2杨莲梅,关学锋,张迎新.亚洲中部干旱区降水异常的大气环流特征J.干旱区研究,2018,35(2):249-259.Yang Lianmei,Guan Xuefeng,Zhang Yingxing.Study on atmospheric circulationcharacteristics of precipitation anomalies in arid region of CentralAsiaJ.Arid Zone Research,2018,35(2):249-259.3邵建,胡文东,杨有林,等.基于图形学的致旱天气系统自动识别技术J.干旱区研究,2019,36(3):664-669.Shao Jian,HuWendong,Yang Youlin,et al.Automatic recognition technology ofweather systems resulting in drought based on graphicsJ.AridZone Research,2019,36(3):664-669.4刘治国,陶健红,杨建才,等.冰雹云和雷雨云单体VIL演变特征对比分析J.高原气象,2008,27(6):1363-1374.Liu Zhiguo,Tao Jianhong,Yang Jiancai,et al.Contrast analyses on variationcharacters of vertically integrated liquid water content about hailcloud cell and thundercloud cellJ.Plateau Meteorology,2008,27(6):1363-1374.5张之贤,张强,赵庆云,等.“88”舟曲特大山洪泥石流灾害天气特征分析J.高原气象,2013,32(1):290-297.Zhang Zhixian,Zhang Qiang,Zhao Qingyun,et al.Analyses on disaster weathercharacteristics of masssive mudslide in Zhouqu Gansu on 8 August 2010J.Plateau Meteorology,2013,32(1):290-297.6许东蓓,许爱华,肖玮,等.中国西北四省区强对流天气形势配置及特殊性综合分析J.高原气象,2015,34(4):973-981.XuDongpei,Xu Aihua,Xiao Wei,et al.Comprehensive analysis onthe severe convective weather situation configuration and its particularity in Northwest ChinaJ.Plateau Meteorology,2015,34(4):973-981.7Matrosov S Y,Heymsfield A J.Estimating ice content and extinction in precipitating cloud systems from Cloud-Sat radar measurementsJ.Journal of Geophysical Research:Atmospheres,2008,113(D00A05):1-8.8范思睿,王维佳.利用FY-4A卫星反演产品对飞机增雨作业的分析J.高原山地气象研究,2018,38(4):60-66,84.Fan Sirui,Wang Weijia,et al.A case analysis of FY-4A satellite-retrievedof artificial precipitation enhancement operationJ.Plateau andMountain Meteorology Research,2018,38(4):60-66,84.9徐小红,余兴,朱延年,等.623龙卷FY-2G卫星云微物理特征分析J.高原气象,2018,37(6):1737-1748.Xu Xiaohong,YuXing,Zhu Yannian,et al.Cloud microphysical properties of a tornado revealed by FY-2G geostationary satelliteJ.Plateau Meteorology,2018,37(6):1737-1748.10张志清,陆风,方翔,等.FY-4卫星应用和发展J.上海航天,2017,34(4):8-19.Zhang Zhiqing,Lu Feng,Fang Xiang,et al.Application and development of FY-4 meteorological satelliteJ.Aerospace Shanghai,2017,34(4):8-19.11王清平,吴晓京,陈阳权,等.FY-4A卫星数据可视化及应用J.气象科技,2020,47(3):502-507.Wang Qingping,Wu Xiaojing,Chen Yangquan,et al.Visualization and application of FY-4A satellite dataJ.Meteorological Science and Technology,2020,47(3):502-507.12 黄荣,刘日胜,刘国忠,等.FY3极轨卫星资料在暴雨短时预报中的应用分析J.气象研究与应用,2018,39(2):41-44,71,144.Huang Rong,Liu Risheng,Liu Guozhong,et al.Applicationof FY3 satellite data in short-term rainstorm forecastJ.Journal ofMeteorological Research and Application,2018,39(2):41-44,71,144.13 邵建,任小芳,王勇,等.一次雨转暴雪天气过程卫星云图中尺度特征分析J/OL.宁夏大学学报(自然科学版):1-72023-02-14.http:/ Jian,Ren Xiaofang,Wang Yong,et al.Analysis onmesoscale characteristics of satellite cloud images for a rain toblizzard weather processJ.Journal of Ningxia University(Naturnal Science Edition),1-72023-02-14.http:/ 丁明月,王俐俐,辛渝,等.基于CloudSat卫星资料对中亚低涡暴雨个例的诊断分析和数值模拟J.干旱区研究,2020,37(4):936-946.Ding Yueming,Wang Lili,Xin Yu,et al.Diagnosticanalysis and numerical simulation of a Central Asian vortex rainstorm based on CloudSat satellite dataJ.Arid Zone Research,2020,37(4):936-946.15 吴晓京,朱小祥,毛紫阳,等.风云二号气象卫星红外观测在云团降水监测中的应用J.海洋气象学报,2020,39(3):1-10.Wu Xiaojing,Zhu Xiaoxiang,Mao Ziyang,et al.Algorithm designof convective precipitation monitoring and early warning serciceusing FY-2 infrared dataJ.Journal of Marine Meteorology,2020,39(3):1-10.16 何立富,陈双,郭云谦.台风利奇马(1909)极端强降雨观测特征及成因J.应用气象学报,2020,31(5):513-526.He Lifu,ChenShuang,Guo Yunqian,et al.Obtervation characteristics and synoptic mechanisms of typhoon lekima extreme rainfall in 1909J.Journal of Applied Meteorological Science,2020,31(5):513-526.17 张一平,俞小鼎,王迪,等.河套及周边地区干线触发对流天气特征初步分析J.高原气象,2021,40(5):1024-1037.ZhangYipping,Yu Xiaoding,Wang Di,et al.A preliminary analysis ofthe characteristics of drylines and its triggering convections in theHetao and surrounding regionsJ.Plateau Meteorology,2021,40(5):1024-1037.18 刘佳,罗向阳.风云二号多通道卫星数据对流单体检测J.遥感学报,2020,24(8):1023-1031.Liu Jia,Luo Xiangyang.Detection of convective cells using multi-channel satellite data from FY-2J.Journal of Remote Sensing,2020,24(8):1023-1031.19 陈宏,杨晓君,易笑园,等.北上台风“安比”后期两个阶段暴雨落区分布的差异性分析J.高原气象,2021,40(5):1087-1100.Chen Hong,Yang Xiaojun,Yi Xiaoyuan,et al.Analysis of difference in distribution of rainstorms in the later two stages of northward-moving typhoon ampilJ.Plateau Meteorology,2021,40(5):1087-1100.20 魏栋,刘丽伟,田文寿,等.基于卫星资料的西北地区高原涡强降水分析J.高原气象,2021,40(4):829-839.Wei Dong,LiuLiwei,Tian Wenshou,et al.Analysis of the heavy precipitationcaused by plateau vortex in Northwest China based on satellite dataJ.Plateau Meteorology,2021,40(4):829-839.21 罗敬宁,刘立葳.遥感大数据分布式技术研究与实现J.应用气象 学 报,2017,28(5):621-631.Luo Jingning,Liu Liwei.Research and implementation of remote sensing big data distributedtechnologyJ.Journal of Applied Meteorological Science,2017,28(5):621-631.22 江琪,桂海林,张天航,等.基于FY-4A卫星资料的中国区域网格化地表大气颗粒物浓度估算J.气象,2020,46(10):1297-1309.Jiang Qi,Gui Hailin,Zhang Tianhang,et al.Estimation ofgridding surface atmospheric particle matter concentration in China based on FY-4A satellite observationJ.Meteorological Monthly,2020,46(10):1297-1309.23 王继竹,郭英莲,徐双柱,等.湖北省卫星云图短时暴雨概率预报方法及应用J.气象科技,2014,42(3):460-465.Wang Jizhu,Guo Yinglian,Xu Shuangzhu,et al.Application of satellitedata in probabilistic forecasting for short-time rainstorms in HubeiProvinceJ.Meteorological Science and Technology,2014,42(3):460-465.24 闵文彬,李宾,彭俊,等.青藏高原东南部及其邻近地区FY-2E卫星晴空大气可降水量评估J.长江流域资源与环境,2015,24(4):625-631.Min Wenbin,Li Bin,Peng Jun,et al.Evaluationof total precipitable water derived from FY-2E satellite data overthe Southeast of Tibetan Plateau and its adjacent areasJ.Resources and Environment in the Yangtze Basin,2015,24(4):625-631.25 许梦婕,鲍艳松,许丹,等.基于FY-4A卫星数据反演气溶胶光学厚度及分析应用J.中国环境科学,2020,40(12):5162-5168.Xu Mengjie,Bao Yansong,Xu Dan,et al.Retrieval of aerosol optical depth based on FY-4A satellite data and its analysisand applicationJ.China Environmental Science,2020,40(12):5162-5168.26 王雪芹,徐卫红,向朔育,等.基于FY-4A卫星资料分析暴雨云系特征J.高原山地气象研究,2020,40(1):36-40.Wang Xueqin,Xu Weihong,Xiang Shuoyu,et al.Analysis of rainstorm cloudsystem characteristics based on FY-4A satellite dataJ.Plateauand Mountain Meteorology Research,2020,40(1):36-40.27 祝存兄,史飞飞,乔斌,等.基于高分1号卫星数据的青海湖扩张及湖滨沙地变化特征分析J.干旱区研究,2022,39(4):1076-1089.Zhu Cunxiong,Shi Feifei,Qiao Bin,et al.Analysisof Qinghai Lake expansion and lakeside sandy land change characteristics based on GF-1 satelliteJ.Arid Zone Research,2022,39(4):1076-1089.28 阮永健,吴秀芹.基于GRACE和GLDAS的西北干旱区地下水资源量可持续性评价J.干旱区研究,2022,39(3):787-800.Ruan Yongjian,Wu Xiuqin.Evaluation of groundwater resourcesustainability based on GRACE and GLDAS in arid region ofNorthwest ChinaJ.Arid Zone Research,2022,39(3):787-800.29 陈兴鹃,黄淑娥,樊建勇,等.基于FY-3A/VIRR卫星资料的江西省大雾遥感监测J.气象研究与应用,2018,39(1):91-95.Chen Xingjuan,Huang Shu e,Fan Jianyong,et al.Remote sensing monitoring of fog in Jiangxi based on FY-3A/VIRR satellitedataJ.Journal of Meteorological Research and Application,2018,39(1):91-95.30 闵敏,吴晓.从FY-4A卫星遥感数据和GFS资料估算全天空状况下的地表长波辐射通量J.气象,2020,46(3):336-345.MinMin,Wu Xiao.Estimating surface longwave radiation flux underall-sky condition from FY-4A and GFS dataJ.MeteorologicalMonthly,2020,46(3):336-345.31 王素娟,崔鹏,张鹏,等.FY-3C/VIRR海表温度产品及质量检验.应用气象学报,2020,31(6):729-739.Wang Sujuan,CuiPeng,Zhang Peng,et al.FY-3C/VIRR sea surface temperatureproducts and quality validationJ.Journal of Applied Meteorologi1702期邵建等：FY-4A卫星在宁夏短时强降水中的适用性研究cal Science,2020,31(6):729-739.32 徐丽娜,申彦波,李忠,等.基于概率密度匹配方法的FY-4A地表入射太阳辐射订正J.高原气象,2021,40(4):932-942.XuLina,Shen Yanbo,Li Zhong,et al.Correction of FY-4A surfacesolar irradiance based on probability density function matchingmethodJ.Plateau Meteorology,2021,40(4):932-942.33 姜红,何清,曾晓青,等.基于随机森林和卷积神经网络的FY-4A 号卫星沙尘监测研究J.高原气象,2021,40(3):680-689.Jiang Hong,He Qing,Zeng Xiaoqin,et al.Sand and dust monitoring using FY-4A satellite data based on the random forests andconvolutional neural networksJ.Plateau Meteorology,2021,40(3):680-689.34 周万福,田建兵,康小燕,等.基于FY-2卫星数据的青海东部春季不同类型降水过程云参数特征J.干旱气象,2018,36(3):431-437.Zhou Wangfu,Tian Jianbing,Kang Xiaoyan,et al.Characteristics of retrieved cloud parameters during precipitationprocesses with different types in spring in eastern QinghaiJ.Journal of Arid Meteorology,2018,36(3):431-437.35 李浩,邓军英,刘岩,等.一次暴雨过程云中液态水微物理属性垂直分布J.干旱区研究,2015,32(1):161-167.Li Hao,DengJunying,Liu Yan,et al.Vertical distribution of microphysicalproperties of