FY-3 IRAS水汽通道亮温正演精度改进方法

卫星大气探测仪器的正演模拟是卫星资料同化和定量遥感的基础, 同CO₂吸收通道相比, 目前红外水汽探测通道的亮温正演模拟误差较大。利用国际上通用的TIGR (thermodynamic initial guess retrieval database) 43廓线库作为训练样本, NESDIS (national environment satellite, data and information service) 35廓线库作为独立检验样本, 对水汽廓线按照整层大气水汽总量为阈值进行分组训练, 基于RTTOV (radiative transfer for TOVS) 模型训练获得风云三号气象卫星红外分光计的正演回归系数并模拟计算观测亮温。以0.045 kg·m-2作阈值进行分组训练为例, 结果表明:该方法可有效改进水汽通道亮温的正演精度, 特别是对低水汽含量廓线的模拟精度改进比较明显, 最大可达0.17 K。进一步分析表明:分组训练方法改进水汽通道辐射模拟精度的原因是提高了水汽光学厚度的计算精度。     

应用AMSU-B微波资料识别强对流云区的研究

微波遥感可以穿透云顶直接探测对流云内的冰态粒子分布,受冰晶粒子的强烈散射衰减作用,AMSU-B的3个微波水汽吸收波段亮温随冰粒子的增加而降低.由于探测权重高度不同,辐射传输过程中受冰粒子的散射影响也不尽相同,3个水汽通道之间存在亮温差异,这种差异与对流云的强弱密切相关.利用微波向量辐射传输模式(VDISORT)模拟了云雨粒子对微波水汽通道观测的影响,并利用2005年8月12日华北地区的对流天气过程,分析了AMSU-B通道亮温与对流强弱变化之间的对应关系.在此基础上,建立了一种利用NOAA卫星AMSU-B水汽通道亮温差定量判识深对流云和冲顶对流云的方法.利用该方法对典型对流降水云团进行判识,结果显示,微波识别的对流云区可以较好地表征强降水的分布,其中的冲顶对流区与可见光云系的上冲云顶结构有着很好的对应.     

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MODIS卷云通道对长江中游一次大雾过程的监测

利用MODIS卫星通道的红外特征,对2009年1月8—11日长江中游地区的一次大雾过程进行了分析。结果表明,由于云、雾、地表所处高度不同,位于水汽的强吸收带的MODIS卷云通道(1.38μm),在辐射传输过程中对水汽吸收的程度有一定的差异,从而导致MODIS接收到这些目标物的反射率差异较明显。其中雾与地表在1.38μm波段的反射率近似相等,而与云则有明显的差别。另外,通过31波段与20波段辐射亮温差的光谱廓线分析,发现云雾的亮温差要明显小于地表。     

太阳辐射计探测晴空水汽总量方法研究

本文给出使用多波长太阳辐射计在0.94 μm水汽弱吸收带测量太阳透射辐射得出大气垂程水汽含量的方法。使用LOWTRAN 7建立仪器0.94 μm的水汽吸收带平均透过率表达式。提出了用两个相邻波长通道的线性近似消除气溶胶和瑞利散射的影响。对太阳辐射计与气象探空仪探测大气垂程水汽量的实验结果做了比较。     

AMSU-B微波资料反演对流云中冰粒子含量

微波遥感可以穿透云顶直接探测云内的冰粒子分布,NOAA系列卫星微波湿度计(AMSU-B)的3个水汽吸收波段对冰粒子含量的变化有着很好的响应,受冰粒子的强烈散射衰减作用,亮温随冰粒子的增加而降低.因此,可以利用3个水汽通道亮温变化判断云中冰粒子的含量.根据模拟实验结果,确定了对流云状态下各水汽通道对冰粒子的响应高度,冰粒...     

利用卫星资料研究云对地面净辐射的影响

采用2002年1月、2月、7月、8月每日8～16时(北京时间)的GMS-5卫星云图资料以及相同时次的漠河和郑州两个辐射站的地面净辐射资料,通过读取红外1、红外2、水汽和可见光云图上的卫星计数值,并将卫星计数值按照GMS-5定标表转换成亮度温度和反射率,最终形成一套利用卫星资料研究云对地面净辐射影响的数据集。采用统计的方法将地面净辐射与影响地面净辐射的各因子：太阳天顶角、地面及云面反射率等有关因子进行拟合,发现地面净辐射与这些因子之间有很好的相关性,特别在引入卫星红外通道亮温值减水汽通道亮温值这一因子后,在有云状况下,拟合的相关系数有较明显的提高,原因可能是这一因子包含了云分类的信息,这一方法的提出为利用卫星资料研究云对地面净辐射的影响提出了一个新的思路。     

半透明云风矢量高度算法中云下背景辐射的估计

半透明云风矢量高度指定是卫星风矢量算法的重要部分,需要来自半透明云体的辐射和云下背景辐射两个变量。云下背景辐射发生在云层下面,未被卫星直接观测到,为了在半透明云风矢量高度指定算法中更精确地获得云下背景辐射,使用风矢量附近无云区的红外/水汽散点图,估计云下背景辐射。分析表明:在追踪区域里存在无云区的情况下,追踪区的最高红外亮温可代表红外通道的背景辐射;而水汽通道的背景辐射,却在红外亮温高值区段内水汽亮温相对较低区段。追踪区内找不到无云区时应扩大搜索范围,找到无云区后可估计云下背景辐射。在半透明云风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计的改进算法前后,计算FY-2气象卫星进行风矢量,并将结果与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）分析场进行对比表明,在半透明风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计,FY-2气象卫星风矢量误差明显降低。     

通过940nm附近的微分吸收从空间确定大气总水汽量:理论与机载检验

文中提出了一种从空间估算大气总水汽含量的新方法。该方法是从一窄一宽两个光谱通道来观测地球表面,两光谱通道的中心都在水汽吸收最大处940nm附近的波长上。由于这些特征,两个通道测得的太阳辐射率之比不依赖于地面反射率,能得到一个沿光学路径的总水汽含量直接估计值。以这种概念为基础,我们设计并制作丁一台两通道辐射仪以检验该方法。采用新设备进行的机载试验证明,在海洋和陆地上晴空条件下该方法是可行的,然而在海洋上并且有深厚气溶胶层存在时用该方法所得的总水汽量可能估计偏低20％。尽管卫星微波方法可以在各种天气条件下使用,与之相比,我们的方法具有简便的优点,而且在陆地上微波辐射测量技术不适用。我们提出的方法可能是一种很有希望的、可用于陆地的备选方法。     

根据METEOSAT-1卫星的水汽通道资料推算水汽场

1.引言对大气在6.3μm水汽吸收带的放射辐射进行遥感测量,所得资料中含有全球大气水汽分布的信息。TIROS卫星和雨云卫星上都有水汽通道,其辐射探测资料已用于导出全球对流层上层的相对湿度(Moller,1961;Moller和Raschke,1963,1964;Raschke,1966;Raschke和Bandeen,1967;Fritz和Rao,1967),以及研究对流层动力学(Steranka等,1973;Rodgers等,1976;Roulleau,1978)。     

西南低涡对流云团及其降水的一些特征

基于FY-2C静止卫星红外和水汽通道资料,简单分析了发生在四川盆地的西南低涡暴雨云团生消过程,给出了一些有意义的云团生命特征。同时,结合相应的地面自动站降水资料,详细分析了卫星红外和水汽通道云顶亮温与对流云团降水之间的关系特征,结果表明:对于一完整对流降水过程,1小时内最低水汽亮温和水汽亮温增量能很好地描述地面1小时累计降水特征。然而,用静止卫星红外或水汽通道亮温来表征的云团降水特征是非常复杂的。尽管具有相同的最低云顶红外或水汽亮温,但对不同的对流过程其总体降水量级趋势不一样。而且,对于同一对流过程的不同发展阶段,即使出现云顶红外或水汽亮温一样,但其地面降水特征也是不一致的。甚至是对于同一时刻具有相同最低红外或最低水汽亮温特征的云,其降水落区与量级都不尽相同。正是这些复杂的降水特征,使得西南低涡对流云团的降水估算具有很大的难度。      

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。     

卫星图像像元云分析的方案研究和初步试验

为了充分利用卫星图像逐像点的信息来构造更加精细的中尺度数值天气预报初始场，设计了静止卫星(GMS5)图像逐像点的云分析方法，并进行了初步试验。多种数据表明，分析结果是比较合理的。文中主要介绍了用可见光和红外通道的辐射值订正碎云分析，用红外水汽通道亮温差的直方图分布规律，并结合可见光反照率阈值分割子集，以及联合红外水汽通道的数据计算云高、判定云类等的方法。     

面向“红外云图晴空区导风”的FY-2E红外通道亮温度敏感性分析

利用MODTRAN辐射传输模式,结合FY-2E星载辐射计红外分裂窗通道的光谱响应特征,计算了中纬度的夏、冬季晴空大气情况下,卫星观测亮温度对大气水汽及气溶胶的敏感性。在模拟条件下,计算星载辐射计红外通道温度灵敏度(0.2 K)对应的大气水汽及气溶胶含量变化的临界值分别为0.42 g/cm2和0.25。以此为参照值,利用FY-2E晴空大气可降水量产品及MODIS大气气溶胶产品实际数据,分析了在导风模块常用尺度(80 km×80 km)内大气水汽、气溶胶含量的变化引起FY-2E星载辐射计红外分裂窗通道观测亮温度差异超过星载辐射计红外通道的温度灵敏度的可能性,结果表明实际大气存在满足上述临界值条件的情况。研究结果为把晴空大气水汽、气溶胶作为卫星红外云图上的晴空区导风示踪物,提供了理论和实际依据。      

利用FY-2E红外和水汽波段对强对流云团的识别和演变研究

使用FY-2E静止气象卫星的红外1(10.3~11.3μm)和水汽波段(6.3~7.6μm)时序图像,对强对流云进行识别和短时预测。亮温阈值法是将强对流云和其他高云区分开的常用方法,但是合适的亮温阈值是随着时间和空间而变化的,过高的阈值会将许多卷云包括进来,太低的阈值会排除掉云顶发展还不是很高的强对流云。水汽波段所在的位置是水汽的一个强吸收带,而高度在400 h Pa上下的大气层是水汽波段的一个强吸收层,大气在垂直方向上的对水汽波段辐射吸收的分布模式使得卫星接收到的水汽波段辐射主要来自于400 h Pa以上的大气中高层,而卫星接收到的红外波段辐射主要来自于大气中低层,两个波段间辐射来源的差异使得不同光学厚度的高云的辐射观测值在红外—水汽光谱空间中的分布具有明显差别,并且这种差异具有时空的稳定性。本文将一定范围内的云团的象元测值在红外—水汽光谱空间中的分布的拟合直线斜率作为强对流云识别的依据,结果表明相对于亮温阈值法,本文的识别方法不仅能够较好地区别卷云和强对流云,同时也能更有效地识别未达到旺盛阶段的对流云。在对强对流云进行识别后,根据相邻时间段的卫星图像,利用交叉相关法反演得到强对流云团顶部的位移矢量场,并根据后向轨迹法对强对流云团位置形状进行短时预测,预报结果在短时间内(0~1 h)较好,并且对面积较大的云团的预报效果要优于较小的对流云团。此外文中还利用逐半小时的云顶黑体温度(Temperature of Black Body,TBB)资料分析了云顶亮温的分布变化,得到了整个强对流过程的演变特征。     

RTTOV和CRTM对“罗莎”台风卫星微波观测的模拟研究与比较

快速辐射传输模式中水成物辐射效应的考虑对卫星观测模拟具有重要的影响。利用区域中尺度数值模式WRF预报输出水成物含量和温湿廓线等参数,使用欧洲中期数值天气预报中心和美国卫星资料同化联合中心发展建立的快速辐射传输模式RTTOV和CRTM,结合雅可比模式计算得到的响应函数,分析了各种水成物辐射效应对AMSUA/B卫星微波观测各通道亮温模拟的影响,并比较了RTTOV和CRTM结果间的异同。结果表明,RTTOV和CRTM两个快速辐射传输模式计算得到的水成物响应函数和水成物辐射效应对模拟亮温影响特征基本一致,但量级上存在差异。雅可比表征的水成物响应函数和水成物本身的分布层次对应关系良好,云水和雨水的响应函数主要分布在中下层,冰水和雪则分布在中上层。相对于RTTOV,CRTM计算得到的水成物响应函数要大一些。对AMSUA,云水和雨水的辐射效应对通道模拟亮温主要以增温为主,尤其是在低频的窗区通道,冰晶和雪则体现散射效应为主的降温作用。对AMSUB,水成物辐射效应的考虑使得模拟亮温降低,尤其是通道2降温幅度最大。CRTM计算出的水成物辐射效应带来的模拟亮温变化幅度大于RTTOV。目前,CRTM除了考虑云、雨、冰和雪4种水成物外,还考虑霰和雹的辐射效应,对水成物辐射效应的考虑比RTTOV更完善一些。     

西藏地区雷暴的卫星云图特征研究

利用2006～2008年FY2-C卫星资料和西藏自治区雷暴记录资料,采用通道差异及云指数法对西藏地区雷暴在卫星云图上的特征进行了分析研究。结果表明,雷暴开始时刻,拉萨、日喀则、当雄卫星通道差异和云指数特征明显,红外-分裂窗亮温差值为-5～5℃、红外-水汽亮温差值为-10～10℃和FYCDI云指数为-0.11～0.28K,能较好指示西藏雷暴的开始。从初始时刻至成熟强盛阶段,雷暴的红外和水汽亮温均表现出强烈的降温,其中,雷暴开始时红外和水汽亮温下降约15℃左右,并于1～2小时后达-70℃左右的最低值,达雷暴强盛阶段;成熟阶段雷暴的红外-水汽亮温差值为0～-5℃,FYC_TS值为0左右。      

地球大气透过率及辐射率计算

文章介绍了一种比较简单实用的地球大气的光谱透过率和到达大气层顶的红外辐射率的计算模型,光谱波长从4 μm到∞ μm,吸收气体H2O、CO2、O3的吸收计算采用Elsasser带模式及其经验参数,H2O的连续吸收公式是美国LOWTRAN-6计算程序的水汽连续吸收经验公式。透过率的计算结果与LOWTRAN计算结果相一致。以这种透过率简化模型为基础,建立了辐射传递正演计算模型,开发了相应软件,并用于卫星遥感射出长波辐射的资料处理中,取得了良好结果。     

940 nm水汽通道反射率计算试验

利用近红外波段大气与辐射的相互作用解决用红外波段不容易遥测低层水汽的问题。选用940 nm水汽弱吸收带进行通道反射率计算试验，分析其对不同环境参数的敏感性。结果表明，940 nm附近通道的辐射信号携带了整层大气水汽信息，有可能用来获取大气水汽总量。     

一次锋面气旋云系中强对流云团的识别

利用NOAA-16/AMSU-B微波亮温资料和GOES-9光学遥感资料对2004年6月16日一次锋面气旋云系中的强对流云团进行识别, 尝试了NOAA-16/AM SU-B微波两窗区通道亮温、3个微波水汽通道间亮温差, GOES-9红外亮温阈值、水汽和红外通道亮温差、红外和水汽通道亮温多光谱逐个修改聚类等方法, 通过比较各种方法的识别结果, 分析各种识别技术的特点, 同时采用地面常规观测资料进行叠加, 对识别方法进行了验证。结果表明:微波对强对流云团均能较好识别, 但89 GHz通道亮温受地表影响较大, 不能很好剔除过冷水体, 150 GHz通道亮温与微波水汽通道间亮温差的识别结果较一致, 3个微波水汽通道间亮温差对阈值的依赖性相对较小; GOES-9红外亮温阈值因其随时空变化对识别结果会造成较大差别, 而水汽和红外通道亮温差对强对流云团能进行较好定位, 但识别范围较小, 多光谱逐个修改聚类方法对积雨云的识别效果较好, 且和NOAA-16/AMSU-B识别结果有较好的对应关系; 地面常规观测资料的叠加结果也说明, 多波段遥感资料对强对流云团的识别结果与当时的天气现象及积雨云状均有较好的对应关系。