基于FY-3/IRAS利用非线性模式反演OLR

FY-3系列卫星星载IRAS仪器设有26个通道,其中20个通道用于探测地球大气在红外波段的热辐射,通道辐射率代表了地球大气系统在大气顶的向外辐射光谱信息,与总波段的射出长波辐射（OLR）通量相关性高。该文基于逐线辐射传输模式计算软件LBLRTM对全球2521条大气廓线的大气顶射出辐射率模拟数据,计算了每条廓线的OLR和FY-3B/IRAS,FY-3C/IRAS通道辐射率,用统计回归方法建立了利用IRAS的多通道辐射率计算OLR的非线性理论回归模式;应用模式和FY-3B/IRAS,FY-3C/IRAS的L1级数据,处理得到2016年4月1-30日的全球日平均、月平均OLR格点产品。与Aqua/CERES,Terra/CERES仪器宽波段观测OLR产品对比表明:对于水平分辨率为1°×1°的全球月平均OLR格点产品,均方根误差为2.22 W·m-2,相关系数为0.9982 W·m-2,平均偏差为-0.2 W·m-2,表明FY-3/IRAS仪器定标及反演模式均达到较高水平。文中还回顾了历史上不同气象卫星的多种OLR反演算法模式,并对不同模式精度进行了比较。     

FY-2D静止气象卫星OLR反演模式

介绍FY-2D卫星OLR反演模式的建立过程以及模式与NOAA卫星OLR反演模式的相互对比,包括:地球大气红外辐射传输方程,全球3812条大气廓线的大气顶射出辐射率、射出长波辐射通量密度的模拟计算,3812条廓线FY-2D窗区通道1、2、水汽通道的通道辐射率模拟计算,通道辐射率的临边变暗订正关系式的确立、3个通道波段的窄波段辐射通量密度的模拟计算.通过3812条廓线的窄波段辐射通量密度与OLR的X-Y坐标散点图,建立OLR回归关系式;并通过NOAA-17 AVHRR通道5 OLR反演模式与FY-2D窗区通道2 OLR反演模式形式的互比,得出两星的OLR反演模式接近,给出2007年2～4月OLR产品个例和产品精度分析.     

FY 2D静止气象卫星OLR反演模式

介绍FY2D卫星OLR反演模式的建立过程以及模式与NOAA卫星OLR反演模式的相互对比,包括：地球大气红外辐射传输方程,全球3812条大气廓线的大气顶射出辐射率、射出长波辐射通量密度的模拟计算,3812条廓线FY2D窗区通道1、2、水汽通道的通道辐射率模拟计算, 通道辐射率的临边变暗订正关系式的确立、3个通道波段的窄波段辐射通量密度的模拟计算。通过3812条廓线的窄波段辐射通量密度与OLR的XY坐标散点图,建立OLR回归关系式;并通过NOAA17 AVHRR通道5 OLR反演模式与FY2D窗     

改进的FY-3B/VIRR OLR反演模式及其应用效果

FY-3B卫星VIRR仪器的向外长波辐射(outgoing long-wave radiation,OLR)产品处理采用与NOAA/AVHRR相同的算法模型,即用窗区通道亮温-通量等效亮度温度的回归关系式计算OLR,但两星的OLR业务产品与目前国际质量最好的云和地球辐射能量系统(cloud and earth’s radiant energy system,CERES)仪器观测OLR产品相比,存在约10 W·m~(-2)的系统负偏差。FY-3B的原因在于OLR反演模式建立过程中红外辐射传输计算软件的精度不够。鉴于此,本文采用美国21世纪开发的逐线辐射传输模型计算软件(LBLRTM),模拟计算了全球2521条大气廓线的大气顶辐射率光谱,在此基础上计算了每条廓线的OLR和FY-3B/VIRR窗区通道亮温,应用最小二乘法统计回归模拟数据,重新建立了由FY-3B/VIRR窗区通道亮温计算OLR的回归关系式及系数。模式应用于FY-3BL1级数据,处理2016年1,3,7和10月的FY-3B逐日全球OLR资料,该资料与AQUA-TERRA卫星的CERES仪器OLR观测产品相比,得到日平均OLR:RMSE=9~15 W·m~(-2),R=0.9834,Bias=-0.3W·m~(-2);月平均OLR:RMSE=4~7W·m~(-2),R=0.9915,Bias=-0.3W·m~(-2),表明改进的模式能处理出无系统偏差的、精度基本与CERES观测相当的OLR产品,尽管单通道反演算法有着固有的模式回归误差。     

用FY-2C静止气象卫星资料计算射出长波辐射通量密度

介绍用FY-2C静止气象卫星资料估算射出长波辐射(OLR)的方法,包括FY-2C OLR反演模式的建立、由FY-2C窗区通道1、窗区通道2、水汽通道遥测数据计算OLR的详细步骤;给出了FY-2C OLR产品的精度:与相近时刻的NOAA卫星OLR产品相对比,两颗星OLR产品的等值线图基本完全一致,图上绝大部分偏差0~10 W/m,最大偏差20 W/m;并给出了FY-2C OLR产品的实例及其初步应用。     

风云三号气象卫星红外分光计探测大气CO2浓度的通道敏感性分析

依据红外分光计（InfraRed Atmospheric Sounder,IRAS）光谱通道特征,发展了基于IRAS的大气辐射传输计算模式。以大气分子吸收光谱数据集（HIgh resolution TRANsmission,HITRAN） 2004为初始谱线输入资料,利用该模式模拟计算IRAS在CO2 吸收带的10个通道辐射率测值对CO2浓度变化的响应,并对比了其与大气温度和水汽、O3等气体浓度误差对辐射率测值的影响,探讨了利用风云三号气象卫星探测大气CO2浓度的可行性。结果表明,IRAS的通道4最适于用来监测大气CO2浓度的变化,当CO2体积混合比浓度变化在10×10-6时,对应的辐射率变化同仪器等效噪声辐射率相当,所以IRAS在理想状态下,最高可分辨的大气CO2浓度变化约为10×10-6。     

利用NOAA/AMSU资料和GRAPES同化系统对陆面比辐射率计算的改进研究

地表比辐射率计算的不确定性,直接影响到卫星资料在数值预报中同化应用的效果。本文采用美国NOAA/NESDIS的Weng等[1,2]提出的复杂陆面比辐射率模式,同时用NOAA卫星AMSU-ACh1或Ch2反演的地表比辐射率来调整该模式所需的地表参数,从而在缺少详细地表参数的情况下,改进AMSU-A Ch3和Ch15的地表比辐射率计算精度。在积雪地表情况下,用NOAA卫星AMSU-A资料直接反演各通道的比辐射率,在GRAPES同化系统中的应用表明,结果有明显的改进。     

中巴地球资源卫星数据反演地表温度产品设计

利用CBERS IRMSS/IRS传感器红外通道数据,基于MODTRAN4和查找表算法,根据地表数字高程和全球/区域一体化数值预报模式,建立相应高度和气象条件下温度反演配套系数,利用CBERS可见/近红外通道和地表比辐射率数据库最终生成地表温度/地表发射率产品。最后介绍了温度产品的验证工作,并对温度反演中存在的参数敏感性和不确定性问题进行了分析。     

中巴地球资源卫星数据反演地表温度产品设计

利用CBERS IRMSS/IRS传感器红外通道数据,基于MODTRAN4和查找表算法,根据地表数字高程和全球/区域一体化数值预报模式,建立相应高度和气象条件下温度反演配套系数,利用CBERS可见/近红外通道和地表比辐射率数据库最终生成地表温度/地表发射率产品.最后介绍了温度产品的验证工作,并对温度反演中存在的参数敏感性和不确定性问题进行了分析.     

东亚地区气象参数同步物理反演方法的数值试验:SPRM和ISPRM

从反演理论知道,正演问题是对实际大气辐射率的模拟.一切物理反演皆始于正演,而正演辐射率的逼真度又取决于初估值和遥感通道透射率的精度,从而反演过程紧密地把初估值、正演和透射率联在一起.这个研究除了构建自洽的同步反演模式外,着重将SPRM和只改变验前信息参数的SPRM做综合比较,并称后者为ISPRM.试验结果表明后者明显优于前者.     

用卫星OLR资料估算中国大陆月降水量

利用国家卫星气象中心处理的NOAA下午轨道卫星的OLR资料,用Xie等在1998年的文章中提出的月降水量计算模式,计算了1991-2008年地理范围在10°～60°N、75°～150°E、分辨率为0.5°×0.5°的中国大陆月降水量,得出:用OLR月距平资料可以计算出月降水量,模式估算出的降水量通过与NCEP提供的18年月降水量陆地观测数据对比,精度为:冬季相对误差49.14%、绝对误差7.97 mm;春季相对误差37.60%、绝对误差14.97 mm;夏季相对误差27.37%、绝对误差31.61mm;秋季相对误差37.99%、绝对误差16.95 mm,可见精度效果并不是太好,造成误差的主要原因是降水机制不一,层状云降水特别是逆温层状云和连续阴天不下雨,以及月平均OLR不能完整地反映月内降水云和降水量是造成用OLR月距平估算月降水量的主要误差来源.通过对FY-2C卫星云分类产品的图像分析,得出中国南方冬季主要是层状云降水,OLR月距平值较高,用全球的A、B系数估算出的降水量偏低于实况,因此对中国大陆进行分区、分季节统计A、B系数,是解决OLR月距平估算月降水量精度问题的途径.     

西南地区东部夏季典型旱涝年的OLR特征

利用1959—2006年西南地区东部20个测站的逐日降水量资料和1979—2006年全球OLR（Outgoing Longwave Radiation）逐日格点资料, 分析了西南地区东部夏季典型旱涝年OLR的异常特征。结果表明： 按照区域降水指数可确定3个典型干旱年（2006, 1994和1997年）和3个典型洪涝年（1998, 1980和1993年）, 而1998年和2006年分别是1959年以来西南地区东部降水偏多和偏少最明显的年份。西南地区东部典型旱涝年夏季OLR分布有明显的差异, 洪涝（干旱）年, 从青藏高原东部一直到江淮地区OLR值偏低（高）, 同时孟加拉湾南部及赤道东印度洋地区OLR值也偏低（高）, 而菲律宾及其附近地区OLR值偏高（低）。从3个关键区平均的逐日变化来看, 赤道东印度洋地区对流活动典型涝年强于典型旱年, 菲律宾及其附近地区对流活动则是旱年强于涝年, 青藏高原东部至江淮流域地区（包括西南地区东部）极端涝年盛行上升运动。涝年热带地区的ITCZ以向西移动的特征为主, 而旱年热带地区的ITCZ夏季前期则以向东移动的特征为主。典型涝年孟加拉湾南部及赤道东印度洋地区的对流北传的特征较明显, 6月中旬以后大部分时间可以传到30°N以北, 典型旱年孟加拉湾南部及赤道东印度洋地区的对流主要呈现南北振荡、 偶有中断的活动特征, 很少时间能达到30°N。低纬热带地区关键区域OLR 5～9月一般都具有准40天左右的显著低频变化周期, 而准12～15天的准双周变化周期在部分时段也显著。典型涝年夏季OLR 40天左右低频对流经向和纬向传播在西南地区东部区域得到加强, 低频对流偏强, 引起降水偏多, 而典型旱年夏季则相反, OLR 40天左右低频对流经向和纬向传播在该区域得到削弱, 低频对流偏弱, 引起降水偏少。     

Python在FY 2G定量业务产品自动可视化中的应用

利用Python语言实现了每日对CMACast下发的最新风云二号G星(FY-2G)云导风(AMV)和射出长波辐射(OLR)两个定量业务产品的实时自动解码和可视化出图,并与国家卫星气象中心下发的卫星天气应用平台(SWAP)的显示进行了对比。结果表明:两者显示一致。在显示所有AMV文件风矢量数据的前提下,本文可视化产品较目前版本SWAP的显示更为疏密均匀,没有出现重叠现象;Python出图自带的高洛德(Gouraud)明暗处理渲染方式则在对OLR格点产品可视化显示中提供了一种更为平滑,细腻的方法。利用本研究方法对风云二号卫星定量产品进行可视化具备自动化和视觉美观的特点,值得在基层气象部门业务中推广。     

OLR与长江中游夏季降水的关联

用SVD方法分析了1、4、7月全球OLR与夏季(6—8月)中国华中区域降水场的关系,结果表明:若1月南非东部沿岸至西印度洋、北美北部OLR(Outgoing Longwave Radiation)偏低(偏高),或北非、美国西南沿岸及近海OLR偏高(偏低),则夏季长江中游降水将偏多(偏少)。若4月澳大利亚至东印度洋、日界线以东热带太平洋OLR偏低(偏高),或西北太平洋偏高(偏低),则夏季长江中游降水将偏多(偏少)。若7月东印度洋—澳大利亚大陆、东亚OLR偏低(偏高),则夏季华中区域长江及其以北降水将偏多(偏少),湖南和江西南部降水将偏少(偏多)。夏季长江中游旱、涝年前期OLR明显的区别在于热带太平洋:涝年1月东、西太平洋为明显负、正异常,4月这种异常进一步加剧;旱年1月正好相反,东、西太平洋为微弱的正、负异常,4月转为东、西太平洋为微弱的负、正异常。太平洋暖池OLR低值区(强对流区)4、7月持续偏南,是夏季长江中游降水偏多的另一重要信号。冬、春季OLR与夏季长江中游降水大尺度关联的可能机制为:若1月热带东、西太平洋OLR为明显负、正异常,4月这种异常进一步加剧,也即冬、春季热带太平洋Walker环流持续减弱,从而使夏季暖池对流活动减弱,热带辐合带偏南,Hadley环流偏弱,使夏季西太平洋副热带高压主体位置偏南,导致中国夏季主雨带不能北推至黄河流域,而长期滞留长江中下游,最后造成长江中游降水异常。     

一个新的ENSO监测指标的研究

利用1982～1996年逐月平均SST和OLR资料,首先通过奇异值分解（SVD）技术研究了热带太平洋大气对流活动和海温场的时间和空间结构及其相互关系。结果表明,第一模态都明显地反映出ENSO信息,两场间具有很高的相关。分析了80年代以来的E1 Ni?o/La Ni?a盛期的热带太平洋对流活动场以及NINO 3指数与OLR场的点相关,结果指出,中东太平洋和西太平洋上存在类似偶极子型的两个符号相反的相关区,与SVD第一模态空间分布型十分相似。由此建立了反映ENSO期间热带中东太平洋和西太平洋反向变化的对流涛动     

南海OLR异常与2007年广东省高温天气的关系

利用NCEP／NCAR提供的位势高度场、温度场资料和NOAA提供的OLR资料,应用EOF分析和相关分析等方法,分析南海区域（107．5°-120°E、12．5°-22．5°N）OLR的异常特征及其与2007年广东省高温天气的关系。结果表明,南海区域对100°-120°E、0°-35°N区域内OLR异常分布的主要时空型贡献最大,即该区域OLR的变率最大。OLR的分布基本可以反映出副热带高压的位置和强度,OLR值偏大、中心偏西,则副热带高压偏强、偏西。上空对流偏弱,下沉增温是造成2007年7月广东省长时间、大范围高温天气的主要原因之一。     

2008年6-8月河南空中云水资源分布特征

利用FY2号卫星观测的2008年6-8月OLR资料和T213提供的相对湿度资料,分析了2008年夏季(6-8月)河南空中云系特征和水汽的空间分布,结果表明:实时OLR产品图像可以作为一幅天气图,进行数值化分析和处理.OLR值可以反映中高纬地区对流活动的强弱.2008年夏季,OLR的月平均分布与夏季月总降水量有较好的对应关系;相对湿度月平均分布与河南省月降水量趋势基本一致.