利用FY-3A近红外资料反演水汽总量

该文介绍了利用搭载在FY-3A卫星上的中分辨率光谱成像仪 (MERSI) 的近红外 (NIR) 通道反演大气水汽总量 (PWV) 的方法。根据预先建立的查找表,大气水汽总量可以通过水汽通道与窗区通道的卫星测值相比反演得到。对MERSI近红外水汽通道灵敏度进行估算,结果表明:处于吸收带两翼的905 nm和980 nm通道对不同水汽量的敏感性表现比较接近,对较大水汽含量最为敏感;当水汽较弱时,强吸收的940 nm通道非常敏感。基于这3个通道对水汽含量敏感性的不同表现,采用3个通道水汽总量的加权平均值作为PWV产品的最终反演值。文中设计了水汽总量业务算法反演流程,并基于FY-3A/MERSI最新观测资料进行晴空大气水汽总量的业务处理生成试验,顺利生成MERSI单轨道水汽总量产品及日拼图中国区域产品和全球产品,同时生成多天合成产品,产品反映出MERSI具有较好的近红外水汽探测能力。将卫星反演结果与探空数据进行初步比对检验,显示卫星反演值有20%~30%系统性偏低,需要进一步改进反演查找表。     

利用太阳辐射计940nm通道反演大气柱水汽总量

利用太阳辐射计CE318近红外940nm水汽吸收通道和临近窗区道反演大气柱水汽总量，由于大气在940nm附近有水汽吸收。该通道不能采用通常Langley法处理，而采用改进的Langley法。利用MODTRAN3．7模式模拟出太阳辐射940nm通道透过率与水汽量关系常数，考虑了通道的光谱响应函数和不同大气模式的影响，模拟结果表明穿通道（小于10nm)上述关系常数受大气模式影响不大。总消光剔除气溶胶和分子散射，就得出水汽的透过率，从透过率反演水汽量。处理了敦煌和青海湖辐射校正场1999年7月场大气特征测量兼FY－1C辐射定标期间的数据，反演的平均水汽量与探空水汽积分比较，差异在12％以内。还计算出一天中不同时刻的水汽量，给出了同步观测6天卫星过顶前后15min平均水汽量，该水汽量用于FY－1C卫星遥感器辐射定标时辐射传输模式输入参数。结果表明太阳辐射计是一种便携有效测量水汽量仪器。     

利用太阳光度计反演渤海湾西岸大气柱水汽总量

利用CE-318型太阳光度计936nm水汽吸收通道的太阳辐射观测值和太阳光度计在该通道的透过率与水汽量关系，采用瞬态法反演了渤海湾西岸大气柱水汽总量。结果表明：利用太阳光度计936nm通道可以反演晴空大气柱水汽总量，其局限性是要在晴空下使用；渤海湾西岸大气柱水汽含量时间分布极不均匀；不同季节晴空日的水汽含量日变化有所不同。     

地基GPS反演大气水汽总量的初步试验

1998年5~6月的“海峡两岸及邻近地区暴雨试验”(HUAMEX) 期间, 同时进行了小规模的地基GPS长时间连续估测大气水汽总量的外场试验。试验中应用探空和地面降水资料与GPS反演结果进行了比较分析。地基GPS反演的大气水汽总量与探空得到的大气水汽总量, 两者随时间演变的趋势一致, 两者估算的水汽总量平均偏低6.5 mm, 两者偏差的均方差为4.3 mm。GPS反演的大气水汽总量随时间明显的呈周期性变化, 平均周期为7.2天。从GPS反演的大气水汽总量随时间演变图上可以清楚地看出水汽的积累与释放过程, 并与地面降水存在一定的对应关系, 地面降水大多发生在GPS反演的水汽总量处于相对高值且变化率较大的时候。     

利用地基北斗站反演大气水汽总量的精度检验

采用上海市气象局建立的北斗气象站的2014年观测数据和我国自主研发的精密导航数据处理软件PANDA (position and navigation data analysist) 实现了基于北斗数据的大气水汽总量 (precipitable water vapor,PWV) 反演,并将利用北斗卫星信号解算的大气水汽总量 (W_BD) 结果与目前较为成熟的GPS卫星反演结果 (W_GPS) 和无线电探空反演结果 (W_Radio) 进行对比,研究表明:反演的W_BD与W_GPS的均方根误差均低于3.5 mm,反演的W_BD与W_Radio的均方根误差为3.6 mm,两种对比方式的相关系数均在0.95以上,反演方法以及地理位置的差异对于反演结果有一定影响;反演的W_BD能够很好地反映出大气中水汽的变化特征,对于气象短时临近预报、气候分析有指示作用。     

利用GPS的倾斜路径观测暴雨过程中的水汽空间分布

介绍了地基全球定位系统 (GPS) 沿倾斜路径方向观测水汽总量 (SWV) 的原理和方法; 不同时间和不同地点的GPS SWV与微波辐射计反演的SWV符合较好, 误差在3 mm左右, 表明GPS可以较高的精度探测SWV.计算了区域GPS观测网在一次暴雨过程中不同空间方位上的水汽观测结果, 为消除不同路径对SWV的影响, 把SWV转化为天顶方向的值VSWV; 分析了同一GPS站点对不同卫星方向VSWV的变化情况, 以及不同GPS站点对同一个卫星方向VSWV的关系.结果表明, 区域GPS观测网中倾斜路径观测可较好地探测不同方位上水汽的分布和变化; SWV相对于天顶方向的大气水汽总量PW而言, 能更好地代表真实大气水汽分布; 在探空或卫星观测等传统观测手段无法探测的情况下, GPS SWV数据可提供中小尺度暴雨结构中水汽分布和变化状况等有用信息.     

利用太阳光度计反演大气柱水汽总量方法研究

应用天津大气边界层观测站的CE318型太阳光度计五个波段(440,670,870,936和1020nm)的太阳辐射观测资料,以及MODTRAN3.7辐射传输模式模拟的大气斜程水汽量与CE318太阳光度计936 nm通道水汽透过率的关系函数,研究了反演大气柱水汽总量的方法。结果表明:在大气处于相对不变的状态下,瞬态法和改进的Langley法在反演大气柱水汽总量时其结果的相关系数高于0.97;但在大气状态处于多变时,瞬态法优于改进的Langley法。     

基于MODIS近红外数据的贵州高原大气水汽反演研究

根据MODIS卫星第18和19波段的波段特征,首先从理论上证明从这两个波段表观反射率的比值反演大气可降水量的可行性,其次利用MODTRAN模型按照中纬度冬季和夏季两种大气模式对该比值与大气水汽的关系进行模拟,并建立了反演大气水汽的公式.利用贵州地区高空探测数据对反演公式进行验证,并与EOS发布的MODIS近红外水汽反演结果进行比较,发现该公式的反演结果更接近实际探测的结果.由于在反演过程中不必考虑地表覆盖和反射率的差异,摆脱了传统的根据查找表反演水汽的方式,并且直接由18、19波段表观反射率的比值计算大气可降水量,相对于传统算法更易于业务化运行.     

一种利用天空辐射计反演大气总水汽量的算法研究

传统计算大气总水汽量是利用改进的Langley方法,通过准确测定传感器的光谱响应函数结合辐射传输方程模拟大气中水汽透射比并反演总水汽量。而本文提出了一种根据天空辐射计940 nm通道的太阳直接辐射资料反演晴空条件下大气柱总水汽量的算法,该算法直接根据天空辐射计的观测数据估算了描述大气中水汽透射比的参数(a和b),而不依赖于光谱响应函数的精确测量;反演得到的a和b值包含了观测站温度、气压和湿度垂直廓线的季节变化等信息,不受模式模拟误差的影响。利用2009年3-8月兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)天空辐射计资料,用该算法获得了观测时期内大气总水汽量,然后利用同期探空资料反演的水汽量验证天空辐射计反演和微波辐射仪观测的水汽量。结果表明,这两种方法得到的水汽总量都是可靠的。天空辐射计与微波辐射仪、CE318型太阳光度计的反演水汽量表现出较好的一致性,拟合斜率值分别为1.03和1.64,相关系数均0.95,相对误差在2.1%~11.3%范围内。该算法可广泛应用于东亚地区天空辐射计网(SKYNET)对总水汽量的反演。     

地基遥感大气水汽总量和云液态水总量的研究

介绍了地基微波辐射计遥感反演大气柱中的水汽总量和云液态水总量的辐射传输原理和反演方法。给出了实用的有气候代表性的北京地区4个季节的反演公式，并对反演公式进行了数值检验，分析了反演精度：春、夏、秋、冬4季水汽总量反演的相对标准偏差分别为3．1％、1．6％、2．2％和2．4％。用反演公式反演在香河探测的NASA微波辐射计资料发现：微波辐射计反演的水汽总量平均比探空测量值偏大O．21cm，二者的线性相关系数为0．988．均方根误差为0．16cm：云液态水总量除降水云天外．值均在0．1mm以下。     

基于ETM＋遥感影像反演不同土地利用类型地表温度的研究

采用Landsat7 ETM＋为基本数据源,运用3种算法（大气辐射传输方程RTE、Qin等单窗算法和Jimenez—Munoz＆Sobrino普适性单通道算法）定量反演了黄河三角洲部分地区的地表温度（land surface temperature,LST）,并进行了不同算法反演结果的差值比较：以RTE反演结果为标准,在大气水汽含量较低时,Qin等单窗算法和JM＆S普适性单通道算法精度较高,与RTE的反演结果相差均在1K以内;在大气水汽含量较高时,Qin等单窗算法在采用地面气象资料估算水汽含量条件下仍保持较高的精度,比RTE反演结果平均偏小0．95K;而根据估算的大气水汽含量进行反演的JM＆S普适性单通道算法的反演偏差比Qin等单窗算法要大,达到1．94K,但JM＆S普适性单通道算法根据实测的大气水汽含量得到的反演结果要略优于Qin等单窗算法,比RTE结果偏大0．67K。同时计算了经过6s模式校正后归一化植被指数（INDV）,然后利用GIS中的空间分析功能,分析LST、INDV在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系。发现研究区内,就所有土地利用类型而言,平均LST和INDV之间存在显著的负相关关系;对于各种土地利用类型,这种相关关系也存在．但相关程度不同。     

Water Vapor Retrievals from Near-infrared Channels ofthe Advanced Medium Resolution Spectral ImagerInstrument onboard the Fengyun-3D Satellite

正1Key Laboratory of Radiometric Calibration and Validation for Environmental Satellites,China Meteorological Administration, Beijing 100081, China2National Satellite Meteorological Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China     

基于特征向量法的地基红外高光谱反演大气温湿廓线附加影响因子分析

在地基高光谱遥感中,特征向量法获取的温湿廓线以初值的方式对物理反演进行约束,其反演精度对物理反演结果有着重要的影响。利用AERI的观测辐射资料和同站点的探空数据,基于特征向量法分析了温度廓线与湿度廓线反演的异同点;研究了主成分个数的选择问题,综合考虑反演精度和特征向量中包含的信息将反演温度廓线和湿度廓线的最优主成分个数定为7。为提高反演精度,引入地面温度、湿度、气压作为影响因子,试验结果表明,考虑反演精度和稳定性,地面气压的引入相比于其他2种单一气象要素以及3种气象要素组成的因子集表现更好,尤其是对边界层中下部的温湿廓线有着明显的提升,并随着高度的降低提升作用更明显,温度廓线RMSE降低最高达到1.5K,湿度廓线RMSE降低最高达到0.42g/kg。同时,分析了对数反演形式对湿度廓线的影响,结果表明,以水汽混合比的形式反演时取自然对数对反演精度的影响较小;将反演得到的水汽混合比转化为相对湿度后,取自然对数对反演精度有12%以上的提升。     

地基GPS/MET研究回顾与展望

GPS气象学（GPS/MET）是20世纪90年代兴起的一种大气遥感技术。经过近10多年的发展,GPS/MET技术正逐步从科研走向业务应用。介绍了地基GPS/MET遥感大气水汽含量的基本原理,简单回顾了地基GPS/MET的发展历程,并根据其发展现状,对地基GPS/MET应用前景和发展趋势进行了展望。认为,未来地基GPS/MET的发展主要体现在加强中尺度站网建设、发展和完善斜路径基础上的层析技术,以及资料产品在天气预报（尤其是临近预报）、气候监测和评估、中尺度数值模式等方面的应用。     

2009年夏季四川盆地两次暴雨过程对比分析

利用NCEP1 °×1 °每6 h一次的再分析资料、常规气象站降水资料及探空资料,对2009年6月26-29日（“6·26”）和7月30日-8月2日（“7·30”）发生在四川盆地的两次暴雨过程进行对比分析。结果表明：（1）“6·26”暴雨过程降水影响系统主要是盆地中部的低槽及低层西南低涡,“7·30”暴雨过程则为两高之间的切变线、辐合线及西南低涡。（2）水汽通量流函数的对比分析显示,两次过程中水汽输送通道不同,“6·26”过程水汽主要来自孟加拉湾;而“7·30”过程则是孟加拉湾的水汽经中南半岛到达南海,与南海偏南气流汇合加强,向盆地中东部输送形成,且水汽通量的势函数及辐散分量对未来6 h累积降水的落区及中心有很好的指示作用。（3）中高层干冷空气向边界层下滑进入暖湿高能区,在埃克曼非平衡流向埃克曼平衡流调整过程中,强迫边界层中空气产生较强的垂直上升运动,且垂直运动延伸至中高层,同时激发中层的次级环流,可能是两次暴雨过程发生发展的重要物理机制。     

基于一维变分算法的红外高光谱(IASI)卫星遥感大气温湿廓线研究

大气温湿度廓线是大气重要参数,在数值天气预报及天气预警中具有重要的应用价值。为获得高精度的大气温度与水汽混合比廓线数据,研究了基于Metop-A/IASI红外高光谱资料的大气温度与水汽混合比廓线变分反演方法。利用IASI高光谱传感器温度和水汽探测通道资料,结合CRTM模式和WRF模式预报技术,使用一维变分方法,研究了卫星资料质量控制、背景误差协方差本地化、观测误差协方差计算等方法,构建了大气温度及水汽混合比廓线变分反演系统,并在北京、青岛、沈阳3个地区开展了反演试验。以探空为标准的反演结果对比显示,使用WRF模式预报值作为背景场,温度的平均误差绝对值小于0.6 K,均方根误差为0.89 K;水汽混合比的平均误差绝对值小于0.021 g/kg,均方根误差为0.02 g/kg。试验结果表明:基于一维变分方法,可以利用Metop-A/IASI红外高光谱资料进行大气温度与水汽混合比廓线高精度探测。     

在NCEPGDAS中同化MSG和GOES资料

首次将MSG-2（Meteosat Second Generation-2）卫星上的旋转增强可见光及红外成像仪（Spin—ning Enhanced Visibleand Infrared Imager,SEVIRI）的观测资料同化到美国国家环境预报中心（Na—tional Centers for Environmental Prediction,NCEP）全球资料同化系统（globaldataassimilationsys—tern,GDAS）中。对当前的地球静止业务环境卫星（Geostationary Operational Environmental Satel—lite,GOES）成像仪资料的同化问题也进行了进一步探讨。利用CRTM（The Community Radiative Transfer Model）模式,对SEVIRI辐射率观测资料进行了模拟。为了对红外辐射率资料进行模拟,CRTM模式中的几个关键部分得到改进,例如：动态更新地面发射率资料以及采用了快速精确的气体吸收模块。为了改进对SEVIRI和GOES成像仪辐射率资料的模拟效果,采用了GSICS（The Global Space—Based Inter—Calibration System）标定订正。初步研究结果表明,包含对SEVIRI辐射率资料的水汽通道（6．25和7．35μm）和二氧化碳通道（13．40μm）的同化对GFS（Global Forecast System）6d预报具有显著的正影响;而对其他5个SEVIRI红外窗口通道资料的同化则减小了这种正影响。通过应用GSICS标定算法,订正了SEVIRI和GOES-12成像仪观测资料的偏差,提高了对GFS预报的影响。此外,还需作进一步研究来提高对SEVIRI红外窗口通道辐射率资料同化的有效性。     

风云二号卫星的冰云光学厚度反演偏差分析

冰云的微物理特性参数反演是云参数反演的难点和热点问题,目前风云二号(FY-2)卫星还没有相关的业务产品。考虑薄卷云覆盖在中低云上的两层云情况,采用六棱柱形状的冰云,在云相态识别基础上,利用FY-2 卫星观测数据,采用双通道算法反演冰云光学厚度。选取2013年8月的EOS/Terra和EOS/Aqua云参数产品对反演的FY-2云光学厚度精度进行比对分析。研究结果表明,联合FY-2的可见光通道和中波红外通道可反演冰云光学厚度。基于匹配得到的34个分析个例,FY-2反演的云光学厚度分布态势与EOS/ MODIS云产品相同,但FY-2云光学厚度反演值小于EOS/MODIS 云光学厚度产品值。FY-2 反演云光学厚度与EOS/MODIS云光学厚度产品的平均偏差为6.41,相关系数平均为0.92,线性拟合平均斜率为0.74。FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度值偏差出现原因除了反演算法存在差异外,与反演所用数据的不同存在密切关系,基础观测数据越相近,FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度反演结果的偏差越小。     

基于MonoRTM模型的微波辐射计反演方法研究

基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值.