卫星风矢场的计算方法.doc

### 卫星风矢场的计算方法 #### 1. 引言 随着现代气象科学的发展，卫星技术在天气预测及灾害性天气监测方面扮演着越来越重要的角色。本文旨在探讨如何基于卫星云图来计算风矢场（云导风）。通过分析特定时间段内的卫星云图数据，可以获取有关大气环流的重要信息，这对于提高天气预报的准确性至关重要。 #### 2. 卫星云图基础 卫星云图是由地球同步卫星上的红外探测仪捕获的图像。该仪器通过探测地球表面或云层上方的温度数据，并将其转换为灰度数据，从而形成云图。这些图像不仅能够帮助我们了解大气环流的情况，还能用于中长期天气预报及灾害性天气的研究。 #### 3. 灰度数据与温度数据的转换 - **转换关系**：文件 `k_temp.txt` 中包含了灰度数据与温度数据之间的转换关系。该文件中有1024个实型数，对应灰度值0到1023所对应的开氏温度值。其中，灰度值为-1表示探测点位于地球之外。 - **温度解释**：若天空无云，则探测到的温度可视为地球表面温度；若有云层存在，则温度较低，反映了云层所在区域的温度。 #### 4. 图像分辨率与采样 红外探测仪以140微弧的步进角和行扫描角进行采样，这相当于在星下点的分辨率为大约5公里。提供的卫星数据文件尺寸为2288×2288，每个元素代表一个探测点。同步卫星位于地球中心高度42164000米的位置，星下点位于东经86.5度，北纬0度，其对应的矩阵元素位于第1145行和第1145列相交处。 #### 5. 地理坐标换算 为了确定灰度矩阵中每个元素对应的地球上的经纬度，需要考虑到地球的理想椭球形状，其赤道半径为6378136.5米，极半径为6356751.8米。基于这些参数，可以通过矩阵元素的行列号计算出对应的经纬度坐标。 #### 6. 云导风方法 - **原理**：云导风是基于云块移动的速度来估计风矢的大小和方向。这种方法与直接测量风速不同，后者可能受局部天气条件的影响较大。 - **云块大小**：计算云导风时，通常将云块大小限制为16×16个像素，搜索范围为64×64个像素。 #### 7. 风矢场度量模型与算法 - **目标**：基于风云2号卫星获取的数据（IR1_2030.mat, IR1_2100.mat, IR1_2130.mat），建立21:00时刻的风矢场度量模型。 - **计算步骤**： 1. **换算视场坐标**：根据矩阵元素行列号，计算出对应的经纬度坐标。例如，对于灰度矩阵的第451行至550行，第451列至550列的范围，建立一个经纬度坐标矩阵，保存为jwd.txt。 2. **卫星云图绘制**：利用灰度矩阵 IR1_2100.mat 数据，绘制卫星云图，并在其上添加海岸线数据。最终保存为spic.pdf或spic.jpg格式。 3. **风矢计算**：利用三个时间点的数据，采用适当的方法计算21:00时刻的风矢场。计算时，每个风矢需要确定四个指标：起始点的纬度、经度，风矢的方向和大小。计算范围设定为南纬40度至北纬40度，东经46度至126度之间。 4. **结果展示**：统计所有非零风矢的数量，并给出特定经度（如26度，经度分别为52、53、54、57、58度）处的风矢信息。 #### 8. 实际应用 - **气象预报**：基于云导风方法计算出的风矢场可以为气象预报提供更为精确的数据支持。 - **灾害预警**：在极端天气事件发生前，通过对风矢场的分析可以更早地发出预警信号，减少损失。 - **科学研究**：云导风数据对于研究气候变化和全球大气流动模式具有重要意义。 #### 9. 结论 通过利用卫星云图数据建立风矢场度量模型，不仅可以提高天气预报的准确性，还可以为科学研究和灾害预防等领域提供有力支持。随着技术的进步，未来在这一领域的研究将会更加深入，为人类社会带来更多福祉。