1化学研究所,Clermont Auvergne,CNRS,63000 Clermont-Ferrand,法国2沃尔夫森大气化学实验室。 Paris Cité, CNRS, LISA, 94010 Créteil, France 5 College of Engineering Center for Environmental Research and Technology (CE-CERT), University of California, Riverside, CA 92521, USA 6 Institut de Combustion, Aérothermique, Réactivité Environnement (ICARE), CNRS, 1C Avenue de la Recherche Scientifique, CEDEX 2, 45071Orléans,法国7大学Mohammed VI Polytechnic(UM6P),Lot 660,Hay Moulay Rachid Ben Guerir,43150,摩洛哥8大气化学观察和建模实验室,国家大气研究中心,P.O.。 Box 3000,Boulder,Co 80307,美国9化学学院,利兹大学,利兹大学,LS2 9JT,英国10号,英国10分校,德克萨斯大学,德克萨斯大学埃尔帕索大学,美国德克萨斯州埃尔帕索市,美国德克萨斯州埃尔帕索市11号,气候与能源系统11对于可持续系统,环境与可持续发展学院,密歇根大学,Ann Arbor MI 48109,美国 *这些作者同样为这项工作做出了贡献。1化学研究所,Clermont Auvergne,CNRS,63000 Clermont-Ferrand,法国2沃尔夫森大气化学实验室。 Paris Cité, CNRS, LISA, 94010 Créteil, France 5 College of Engineering Center for Environmental Research and Technology (CE-CERT), University of California, Riverside, CA 92521, USA 6 Institut de Combustion, Aérothermique, Réactivité Environnement (ICARE), CNRS, 1C Avenue de la Recherche Scientifique, CEDEX 2, 45071Orléans,法国7大学Mohammed VI Polytechnic(UM6P),Lot 660,Hay Moulay Rachid Ben Guerir,43150,摩洛哥8大气化学观察和建模实验室,国家大气研究中心,P.O.。Box 3000,Boulder,Co 80307,美国9化学学院,利兹大学,利兹大学,LS2 9JT,英国10号,英国10分校,德克萨斯大学,德克萨斯大学埃尔帕索大学,美国德克萨斯州埃尔帕索市,美国德克萨斯州埃尔帕索市11号,气候与能源系统11对于可持续系统,环境与可持续发展学院,密歇根大学,Ann Arbor MI 48109,美国 *这些作者同样为这项工作做出了贡献。Box 3000,Boulder,Co 80307,美国9化学学院,利兹大学,利兹大学,LS2 9JT,英国10号,英国10分校,德克萨斯大学,德克萨斯大学埃尔帕索大学,美国德克萨斯州埃尔帕索市,美国德克萨斯州埃尔帕索市11号,气候与能源系统11对于可持续系统,环境与可持续发展学院,密歇根大学,Ann Arbor MI 48109,美国 *这些作者同样为这项工作做出了贡献。
地区 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 萨赫勒 283 278 282 304 347 366 379 385 386 359 316 299 苏丹 291 287 296 330 369 374 378 381 383 366 328 308 几内亚 315 315 347 372 386 385 383 382 384 381 360 334 T/雨林 371 384 402 403 402 398 395 394 395 397 395 381 沿海 391 401 407 407 405 401 398 397399401403396
摘要。对对流层和下层平流层(UTL)中湿度的了解非常特别,因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是,当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里,我们使用人工神经网络(ANN)开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法,以改善ECMWF数值天气预测中ICE(RHI)的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的,以及来自服务机内的湿度测量,用于全球观察系统(IAGOS)。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI,温度和地球电位对ANN结果的影响最高,而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色,UT中预测的RHI的平均绝对误差(MAE)为5.7%,确定的系数(R 2)为0.95,与ERA5 RHI相比,它显着改善(MAE5 RHI(MAE5)(15.8%; R 2 of 0.66)。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能,并消除了RHI = 100%的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代(MSG)观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型,以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
目标。木星的大气的特征是带状喷气机,包括赤道超旋转射流,具有强烈的潮湿的影响活动,以及涡流,波浪和湍流所施加的扰动。即使在对木星的太空探索任务和木星的详细数值建模之后,关于带喷头的机制以及干燥和湿对流在维护这些喷气机中所起的作用仍然存在问题。方法。我们使用称为Jupiter-Dynamico的全球气候模型(GCM)报告了木星天气层的三维模拟,该模型将其在二十面体网格上与详细的辐射传输计算结合在二十面体网格上。我们添加了一个用于木星的热羽流模型,该模型通过干燥和潮湿的对流羽流,模仿热,动量和示踪剂的效果,这些羽流在GCM网状间距中未解决,并使用基于物理学的方法尚未解决。结果。我们的木星 - dynamico全球气候模拟表明,大规模的Jovian流,尤其是喷气结构,可能对对流层中的水丰度高度敏感,并且存在赤道超级旋转的丰度阈值。与我们的干燥(或弱潮湿)模拟相比,包括观察到的对流层水量的模拟在赤道处显示出明显的超级旋转向东,而十二个向东的中纬度喷气机则不会迁移极点。幅度与观测值一致。如闪电观测所表明的那样,通过我们的热羽模型模拟的对流活性比中部至高纬度地区弱。无论它们是干燥还是潮湿,我们的模拟都会在Zonosrothic Congime中观察到的从小(涡流)到大尺度(JET)的逆向能量级联反应。
证明人正在引起气候变化的大多数证据来自气候模型,但这些模型相对于观察结果而言,这些模型被证明是热的。14最引用的观察性证据表明,人类正在为气候变化做出贡献的是基于本杰明·桑特(Benjamin Santer)等人的工作,这是第二次IPCC报告15中提出的“大气指纹”。16 David Karoly 17和其他人指出,如果太阳变异性引起气候变化,平流层和对流层都会变暖,但这不是我们观察到的。平流层正在冷却,对流层和地球表面正在变暖。对流层中部与对流层较低,但速度较慢。这种平流层冷却和对流层变暖的模式称为人类引起的变暖的指纹。
下一代对流层散射能力预计将成为传统 AN/TRC-170A 系列系统的现代替代品。此外,后续能力必须持久,以应对陆军传输 CPD 中确定的当前和未来挑战。下一代对流层散射能力必须支持对抗环境中的分散作战,并支持远征思维。海军陆战队采用的美国陆军要求符合对未来对流层散射能力的期望。然而,所采用的要求是美国陆军在整合部队领域的具体要求,特别是在海军陆战队战术网络和海军陆战队可运输性接口领域。此外,海军陆战队认识到传统对流层散射系统当前使用的主要频谱存在拥塞,并需要一个可提供频谱灵活性的替代频段以确保通信。本规范确定了海军陆战队对下一代对流层散射系统的功能和性能要求。此外,本规范将下一代对流层散射能力与海军陆战队空地特遣部队相结合,并要求具有频率敏捷能力以应对频谱拥挤环境中的挑战。
目前,GPS观察允许使用断层扫描衍生4-D大气(对流层或电离层)模型。为此,GPS数据用于估计对流层的倾斜对流层延迟(STD)(例如,Pottiaux,2010年)和电离层的倾斜总电子含量(STEC)(例如Bergeot等,2010)。层析成像方法包括通过体素(代表对流层或电离层)的体素离散数量(体素为3D像素,图1)。这允许在断层网格分辨率下获取有关这些参数的分布变化的信息(Mitchell和Spencer,2003年)。在不久的将来,使用Glonass和Future Galileo系统以及增加地面GNSS网络增加了STD和STEC的观察结果,这将减少对先验信息的依赖,最终导致大气中的层析成像主要基于数据(Bust and Mitchell,Mitchell,2008; Bender and Rababe,2007年)。
•前MLS周期的偏差不同•平流层臭氧偏见在2004年8月以后非常稳定•对流层臭氧受仪器变化的影响大于总柱或平流层臭氧•在2018年之后增加北极的臭氧偏见(Driffing Noaa-19)•2005 - 2018年对流层臭氧的稳定性能
摘要:我们开发了一种基于帕尔帖的非低温冷镜湿度计 SKYDEW,用于测量从地面到平流层的水蒸气。进行了几次室内实验,以研究该仪器在不同条件下的特性和性能。维持镜子上冷凝水的反馈控制器的稳定性取决于控制器设置、冷凝水条件和环境空气中的霜点。通过显微镜观察冷凝水并在室内进行比例积分微分 (PID) 调节的结果用于确定控制器的 PID 参数,以便保留来自镜子的散射光信号和镜子温度的轻微振荡。这允许检测到湿度分布中的陡峭梯度,否则由于响应较慢而无法检测到。原始镜面温度的振荡通过选择霜层的平衡点的黄金点法进行平滑。我们进一步根据全球气候观测系统 (GCOS) 参考高空网络 (GRUAN) 的要求描述了 SKYDEW 测量数据处理和不确定性估计的细节。在从 − 95 到 40 °C 的整个温度范围内,镜面温度测量的校准不确定性小于 0.1 K。在