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Rec. ITU-R SA.1165-1
无线电探空仪主要用于对大气中高达 36 公里高度的气象变量（压力、温度、相对湿度、风速和风向）进行现场高空测量。无线电探空仪测量对于国家气象预报能力至关重要（因此对于涉及生命和财产保护的公众恶劣天气预警服务也至关重要）。无线电探空仪和相关跟踪系统可同时测量所需的整个高度范围内的温度、相对湿度、风速和风向的垂直结构。这些气象变量在垂直方向上的变化包含了天气预报的大部分关键信息。无线电探空仪系统是唯一能够定期提供气象学家所需的所有四个变量的垂直分辨率的气象观测系统。识别变量发生突然变化的高度至关重要。因此，在无线电探空仪的整个部署周期内，保持可靠测量的连续性至关重要。
Rec. ITU-R SA.1165-1
无线电探空仪主要用于对大气中高达 36 公里高度的气象变量（压力、温度、相对湿度、风速和风向）进行现场高空测量。无线电探空仪测量对于国家气象预报能力至关重要（因此对于涉及生命和财产保护的公众恶劣天气预警服务也至关重要）。无线电探空仪和相关跟踪系统可同时测量所需的整个高度范围内的温度、相对湿度、风速和风向的垂直结构。这些气象变量在垂直方向上的变化包含了天气预报的大部分关键信息。无线电探空仪系统是唯一能够定期提供气象学家所需的所有四个变量的垂直分辨率的气象观测系统。识别变量发生突然变化的高度至关重要。因此，在无线电探空仪的整个部署周期内，保持可靠测量的连续性至关重要。
Rec. ITU-R SA.1165-1
无线电探空仪主要用于对大气中高达 36 公里高度的气象变量（压力、温度、相对湿度、风速和风向）进行现场高空测量。无线电探空仪测量对于国家气象预报能力至关重要（因此对于涉及生命和财产保护的公众恶劣天气预警服务也至关重要）。无线电探空仪和相关跟踪系统可同时测量所需的整个高度范围内的温度、相对湿度、风速和风向的垂直结构。这些气象变量在垂直方向上的变化包含了天气预报的大部分关键信息。无线电探空仪系统是唯一能够定期提供气象学家所需的所有四个变量的垂直分辨率的气象观测系统。识别变量发生突然变化的高度至关重要。因此，在无线电探空仪的整个部署周期内，保持可靠测量的连续性至关重要。
记录。 ITU-R SA.1165-1
无线电探空仪主要用于在 36 公里高空对大气中的气象变量（压力、温度、相对湿度、风速和风向）进行现场高空测量。无线电探空仪测量对于国家气象预报能力至关重要（因此对于为公众提供涉及生命和财产保护的恶劣天气预警服务也至关重要）。无线电探空仪和相关跟踪系统可同时测量所需的整个高度范围内的温度、相对湿度、风速和风向的垂直结构。这些气象变量在垂直方向上的变化包含了天气预报的大部分关键信息。无线电探空仪系统是唯一能够定期提供气象学家所需的所有四个变量的垂直分辨率的气象观测系统。确定变量发生突然变化的高度至关重要。因此，在无线电探空仪的整个部署周期内，必须保持可靠的测量连续性。
记录。 ITU-R SA.1165-1
无线电探空仪主要用于在 36 公里高空对大气中的气象变量（压力、温度、相对湿度、风速和风向）进行现场高空测量。无线电探空仪测量对于国家气象预报能力至关重要（因此对于为公众提供涉及生命和财产保护的恶劣天气预警服务也至关重要）。无线电探空仪和相关跟踪系统可同时测量所需的整个高度范围内的温度、相对湿度、风速和风向的垂直结构。这些气象变量在垂直方向上的变化包含了天气预报的大部分关键信息。无线电探空仪系统是唯一能够定期提供气象学家所需的所有四个变量的垂直分辨率的气象观测系统。确定变量发生突然变化的高度至关重要。因此，在无线电探空仪的整个部署周期内，必须保持可靠的测量连续性。
新的无线电探空协调 (RHARMonization) 数据集，包含具有不确定性的均质无线电探空温度、湿度和风廓线
摘要 观测记录往往受到残余非气候因素的影响，必须在使用前检测并调整这些因素。在本研究中，我们提出了一种名为无线电探空协调 (RHARM) 的新方法，该方法提供了温度、湿度和风廓线的均质数据集以及对全球 697 个无线电探空站的测量不确定性的估计。从 1978 年至今，RHARM 方法已用于每天两次（0000 和 1200 UTC）调整 1,000-10 hPa 范围内 16 个气压水平的无线电探空仪数据，这些数据由综合全球无线电探空仪档案提供。相对湿度 (RH) 数据限制为 250 hPa。应用的调整被插值到所有报告的级别。RHARM 是第一个提供均质时间序列的数据集，该数据集估计了每个探空压力水平的观测不确定性。从构造上讲，RHARM 调整后的字段不受站点间偏差交叉污染的影响，并且完全独立于再分析数据。对温度、RH 和风的趋势分析突出了 1978-2000 年全球趋势的地理一致性增强，尤其是在北半球和南美洲。RHARM 显示北半球 300 hPa 的变暖趋势为 0.39 K/十年，热带地区的变暖趋势为 0.25 K/十年。RHARM 调整还减少了与欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析的差异，其中北半球的温度和相对湿度影响最大。对于风速，比较表明与对流层的 ERA5 高度一致。
新的无线电探空协调 (RHARMonization) 数据集，包含具有不确定性的均质无线电探空温度、湿度和风廓线
摘要 观测记录往往受到残余非气候因素的影响，必须在使用前检测并调整这些因素。在本研究中，我们提出了一种名为无线电探空协调 (RHARM) 的新方法，该方法提供了温度、湿度和风廓线的均质数据集以及对全球 697 个无线电探空站的测量不确定性的估计。从 1978 年至今，RHARM 方法已用于每天两次（0000 和 1200 UTC）调整 1,000-10 hPa 范围内 16 个气压水平的无线电探空仪数据，这些数据由综合全球无线电探空仪档案提供。相对湿度 (RH) 数据限制为 250 hPa。应用的调整被插值到所有报告的级别。RHARM 是第一个提供均质时间序列的数据集，该数据集估计了每个探空压力水平的观测不确定性。从构造上讲，RHARM 调整后的字段不受站点间偏差交叉污染的影响，并且完全独立于再分析数据。对温度、RH 和风的趋势分析突出了 1978-2000 年全球趋势的地理一致性增强，尤其是在北半球和南美洲。RHARM 显示北半球 300 hPa 的变暖趋势为 0.39 K/十年，热带地区的变暖趋势为 0.25 K/十年。RHARM 调整还减少了与欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析的差异，其中北半球的温度和相对湿度影响最大。对于风速，比较表明与对流层的 ERA5 高度一致。
吸收基于无人机的GNSS ZTD进行数值天气预测
在近几十年中，各种研究表明，从地面GNSS接收器中吸收对流层参数有利于数值天气预测（NWPS）。但是，所达到的性能受到GNSS的空间分辨率的限制，尤其是在垂直方向上。在过去几年中，无人驾驶汽车（UAV）（UAV）的迅速发展和不断增长的市场促进将低成本GNS硬件集成到各种自动驾驶系统中，有可能通过收集无人机来收集飞机GNSS数据并生成Zenith deal（ZTDS）来解决这一问题。机载GNSS ZTD可以充当用于获得对流层垂直剖面的辐射数据的潜在互补来源，使其有望研究在NWP中吸收高时空分辨率的GNSS ZTD的影响。
深度学习衍生的行星边界层高度从传统的气象测量
摘要。行星边界层（PBL）高度（PBLH）是各种流星和气候研究的重要参数。本研究提出了一个多结构深神经网络（DNN）模型，该模型可以通过整合早晨的温度纤维和表面气象观测来估计PBLH。DNN模型是通过利用富含的PBLH数据集而开发的，该数据集是从长期存在的辐射记录中得出的，并以高分辨率的微脉冲激光雷达和多普勒激光雷达观测来增强。我们以10个成员的合奏访问DNN的性能，每个成员都有独特的隐藏结构，从1994年到2020年，在南部大平原上共同产生了强大的27年PBLH数据集。各种气象因素对PBLH的影响是通过重要性测试严格分析的。此外，还评估了DNN模型的准确性，以针对辐射观测值进行评估，并与传统的遥感方法并置，包括多普勒激光雷达，天花板，拉曼激光雷达和微脉冲激光雷达。DNN模型在各种条件下表现出可靠的性能，并且相对于遥感方法表现出较低的偏见。此外，最初在普通区域进行训练的DNN模型在应用于山羊山（Green Ocean Amazon; Tropical Rainforest）和Cacti（云，Aerosol和Aerosol，Aerosol和复杂的地形相互作用; Middle lat Lattlative Mountains; Middle Lattlative Mountains）活动中遇到的异质地形和气候时，表现出显着的适应性。这些发现证明了深度学习模型在估计PBLH中的有效性，增强了我们对边界层过程的理解，对改善PBL在天气预测和气候建模中的表示的影响。
探索使用机器学习来改善温度和水分的垂直纤维
摘要：温度和脱离点的垂直释放物可用于预测导致恶劣天气的深对流，从而威胁性质和生命。当前，预报员依赖于辐射发射和Numerical天气预测（NWP）模型的观察结果。辐射观测在时间和空间上是稀疏的，NWP模型包含固有的误差，这些误差影响了高影响事件的短期预测。这项工作使用机器学习（ML）来探索后处理NWP模型的预测，将它们与卫星数据结合起来，以改善温度和脱离点的垂直预算。我们专注于不同的ML体系结构，损耗功能和输入功能，以优化预测。因为我们正在预测大气中256个级别的垂直释放物，因此这项工作为使用ML用于一维任务提供了独特的观点。与快速刷新（RAP）的基线纤维相比，ML预测为露点提供了最大的改进，尤其是在中层和上层大气中。温度改善是模范的，但斗篷值最多提高了40％。特征重要性分析表明，ML模型主要改善了传入的RAP偏见。虽然其他模型和卫星数据对预测有所改进，但体系结构的选择比在调整结果中的特征选择更为重要。我们提出的深层U-NET通过利用输入RAP PROFER的空间上下文来表现最好；但是，在模型架构中，结果非常强大。此外，每个级别的不确定性估计值都经过良好的校准，可以为预测者提供有用的信息。