FY-3A微波探测资料的直接同化应用及云雨条件下的亮温模拟

针对FY-3A星载微波垂直探测的同化应用,在扩展WRF3Dvar中FY-3A微波资料同化功能和快速辐射传输模式RTTOV微波云雨粒子散射RTTOV-SCATT模块接口的基础上,以2008年“凤凰”台风为研究对象,试验了FY-3A晴空条件下微波资料同化应用对数值预报的影响,并以此为控制试验,进一步讨论云检测方案和偏差订正调整对资料应用效果的作用。在WRF3Dvar同一框架下,使用RTTOV和CRTM云雨散射模块对云雨条件下FY-3A微波亮温进行模拟,分析云雨辐射效应对FY-3A微波温度和湿度传感器观测模拟的影响,并比较两个快速辐射传输模式结果间的异同。结果表明:本个例中FY-3A微波资料的使用对台风强度预报误差的减小比路径预报更为明显。云检测是影响卫星资料效能发挥的关键因素之一,3.0和5.0分别是MWTS和MWHS使用单窗区通道作为云检测时的合适阀值。使用FY-3A资料导出的偏差订正系数可以改善偏差订正结果,并提高预报准确率。此外,对于MWTS,通道1是受云雨粒子辐射效应影响最显著的通道,通道2同样具有明显影响。MWHS全部5个探测通道均受云雨粒子辐射效应影响,云雨条件下通道1、2的模拟偏差最大。RTTOV和CRTM的结果具有相同的统计特征,但CRTM云雨粒子辐射效应带来的偏差比RTTOV要大。      

“珍珠”台风卫星红外通道亮温的数值模拟

热带地区云的覆盖率高, 卫星辐射资料特别是红外通道的数值模拟容易受到云的影响, 提高台风等热带天气系统卫星亮温资料的模拟能力, 有助于热带地区数值模式的检验以及提高卫星资料直接同化的水平。首先, 利用天气研究和预报模式(Weather Research and Forecasting Model, 简称WRF) 对 “珍珠” 台风的三维气象场, 包括云结构特征, 进行了模拟, 并诊断分析了总云量、云顶气压等物理量; 然后, 结合快速辐射传输模式 (fast radiative transfer model for TOVS, 简称RTTOV) 8.7版对 “珍珠” 台风的高分辨率红外辐射探测仪3型 (High Resolution Infrared Radiation Sounder, 简称HIRS/3) 红外辐射亮温进行了模拟, 并且比较了有云和无云条件下的模拟结果。结果表明, 如果不考虑云的影响, RTTOV模式无法模拟出台风的结构特征; 结合三维云特征的模拟量, RTTOV模式可以较好地模拟出HIRS/3第4～10、13～19通道的辐射亮温。加入云结构特征对峰值能量高度在云层以下的红外通道的模拟有正面影响, 该方案既可以作为检验模式模拟的一种手段, 同时也表明红外资料在热带天气系统的资料同化领域具有潜在的应用能力。     

利用TOVS资料计算我国东南地区的太阳直接辐射和散射辐射

根据多次散射理论--离散纵标法，将极轨卫星产品资料（TOVS资料）作为初始资料，利用中分辨率大气传输模式MODTRAN3分别计算出晴空和有云情况下5个层次的观测波段的太阳直接辐射和散射辐射，与国家一级探空探测的大气温、湿廓线计算出的辐射值进行比较。发现晴空状况下基本一致，有云时存在一定误差，表明由卫星的TOVS资料估算我国东部地区的晴空辐射资料，可以弥补我国辐射资料的不足。     

基于梯度提升树的大气分层透过率快速计算方法

大气透过率的计算是红外辐射传输计算的核心,RTTOV（Radiative Transfer for TOVS）通过建立大气廓线中温度、水汽、臭氧和其他气体浓度等参数与卫星通道透过率的统计关系,可实现卫星通道透过率和大气顶辐射率的快速准确计算。但在一些复杂吸收波段,如水汽波段,RTTOV的计算误差较大。为提高RTTOV在水汽敏感波段的计算精度,利用机器学习中的梯度提升树（Gradient Boosting Tree,GBT）方法,选取从ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）的IFS-137（The Integrated Forecast System,137-level-profile）廓线集中挑选的1406条廓线和由此计算的透过率真值作为样本,选取风云三号气象卫星上搭载的红外分光计（InfraRed Atmospheric Sounder,IRAS）通道12（7.33 μm）进行个例研究,分别建立陆地和海洋晴空大气等压面至大气层顶透过率的快速计算模型（GBT模型）。通过和透过率、亮温真值的比较,验证了GBT模型。比较结果显示,GBT模型预测的透过率平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）为:陆地0.0012,海洋0.0009;均方对数误差（Mean Squared Logarithmic Error,MSLE）为:陆地0.0215,海洋0.0095,均小于RTTOV直接计算的透过率的误差（陆地、海洋的MAE分别比RTTOV小0.0008和0.0010,MSLE分别比RTTOV小0.0135和0.0227）;由GBT模型计算的亮温MAE分别为:陆地0.0949 K,海洋0.0634 K,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）分别为:陆地0.1352 K,海洋0.0831 K,也都小于RTTOV直接模拟的晴空亮温误差（陆地、海洋的MAE分别比RTTOV小0.1685 K和0.1466 K,RMSE分别比RTTOV小0.1794 K和0.1685 K）。本研究的结果表明,在IRAS红外水汽波段,GBT预测的透过率和亮温误差比RTTOV小。机器学习有提高水汽波段正演精度的潜力,或可为辐射传输的快速计算提供可行的替代方法。      

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。     

CRTM微波亮温模拟对地表和云参数的敏感性分析

利用快速辐射传输模式CRTM研究了微波地表发射率和微波亮温对地表参数和云参数的敏感性问题。首先利用实测的云南思茅地面和探空资料,通过CRTM正演了12个微波通道的地表发射率和亮温,与AMSR-E卫星亮温资料进行对比,分析了模拟亮温的正演误差,研究了地表参数对微波地表发射率模拟的敏感性,并重点分析了微波亮温对地表和云雨参数的敏感性。结果表明,地表参数中土壤湿度、地表温度和植被覆盖度三者对CRTM模拟亮温影响较大,而模拟微波地表发射率主要受土壤湿度和植被覆盖度的影响;有云雨存在时,降水云比非降水云的影响大。6种云中,雨云对模拟的影响最大。晴空条件下,大部分通道的正演亮温误差在3 K以内,垂直极化较水平极化误差小。低频通道比高频通道受地表参数影响大,受云雨影响小,垂直极化比水平极化更稳定。其中10.65 V通道几乎不受云雨影响,但对地表参数非常敏感。     

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。     

地基微波辐射计探测质量综合分析北大核心CSCD

利用2018年7月至2019年7月上海宝山站地基微波辐射计亮温数据和探空资料,评估微波辐射计的探测质量,并讨论定标、天线罩性能等对探测质量的影响。结果表明:晴空条件下,微波辐射计实测亮温与模拟亮温一致性高,所有通道相关系数均超过0.96,均方根误差为0.15~2.68 K,其中氧气通道的探测准确性高于水汽通道。各通道偏差主要包括随机偏差、系统性偏差和季节性偏差三类,液氮定标能明显减少大部分水汽通道的系统性偏差,但对氧气通道的影响相对较小。更换新型材质天线罩有助于明显降低降水天气各通道的亮温偏差,明显缩短受降水影响后的亮温恢复时长,效果维持4个月左右。     

有云环境下MODIS亮温资料的变分同化Ⅱ——对暴雨预报的影响

卫星资料提供了大量关于云和雨的观测信息,在暴雨预报中可发挥巨大的作用,然而在数值模式资料同化中的应用水平仍然不高,特别是红外辐射资料的应用。由于有云环境下辐射传输过程的模拟难度很大,因此通常只同化晴空环境下的红外辐射资料。基于GRAPES-3DVAR(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System,全球/区域同化预报系统),根据RTTOV辐射传输模式(fast radiative transfer model for TOVS,快速辐射传输模式)的特点,增加云水含量、云冰水含量和云量作为同化系统控制变量,在改进辐射传输模式对红外资料模拟的同时,利用红外资料调整初始云参数和大气参数。针对2007年5月26日南海季风爆发后广东地区的一次暴雨过程,选取MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨成像光谱仪)传感器水汽(第27)和云顶观测(第36)通道进行了同化试验,利用WRF(Weather Research and Forecasting Model,天气研究和预报模式)进行了数值模拟,结果表明同化MODIS资料,可以改进初始场水汽和温度分布,间接调整高空风场,调整趋势符合卫星观测,对短时降水预报有正面影响。     

同化卫星对地敏感通道微波亮温观测的模拟试验

借助快速辐射传输模式RTTOV v10（Radiative Transfer for TOVS）及其地表微波发射率模块,针对江淮区域晴天和雨天2类不同天气状况,采用理想试验手段,利用集合平方根滤波（En SRF）方法同化AMSU-A对地敏感第1通道的模拟亮温资料,探究改善中尺度模式WRF（Weather Research and Forecasting）初始场的可行性。结果表明：晴天时,同化对位温、水汽混合比及水平风速u和v整体上均有不同程度的改善,但不同高度改善程度有所差异,相对而言水平风场的改进程度最大,位温最小;有降水时,4个要素场整体改进程度与晴天时类似,但分析场误差的水平空间分布与晴天时不同。     

AN ERROR ANALYSIS ON THE SIMULATED DATA OF TOVS HIRS BY RTTOV5 MODEL*

The sounding data of meteorological satellites provide not only the real time weather information about the distribution of both cloud and rainfall,but also some others about the movement and state of atmosphere.They are important variables and parameters for NWP model used to simulate and predict atmospheric state.In order to introduce remote sensing information from satellites into NWP model,there is an efficient way of establishing an RT model by use of the atmosphere radiation sounding data of meteorological satellites to get the variables and parameters valuable to NWP model.In this paper,we set up profiles of air temperature and water vapor from the surface to upper (0.1 hPa) using the radiosounding data and the surface data from May to August 1998 atmosphere East Asia.A TOVS RT model (RTTOV5) is provided to compute the value of radiation value of HIRS channels in NOAA14.Then the radiation values of 19 HIRS channels are gotten.After matching these data computed by the RT model and the corresponding values coming from satellite sounding in time,the statistic distribution of bias between tile model output and the satellite sounding at each sounding channel can be gotten.At the same time.the distribution of RMS to every TOVS HIRS channel,the standard biases to different scanning angle to each channel are also obtained.     

AN ERROR ANALYSIS ON THE SIMULATED DATA OF TOVS HIRS BY RTTOV5 MODEL

The sounding data of meteorological satellites provide not only the real time weatherinformation about the distribution of both cloud and rainfall,but also some others about themovement and state of atmosphere.They are important variables and parameters for NWP modelused to simulate and predict atmospheric state.In order to introduce remote sensing informationfrom satellites into NWP model,there is an efficient way of establishing an RT model by use of theatmosphere radiation sounding data of meteorological satellites to get the variables and parametersvaluable to NWP model.In this paper,we set up profiles of air temperature and water vapor fromthe surface to upper (0.1 hPa) using the radiosounding data and the surface data from May toAugust 1998 atmosphere East Asia.A TOVS RT model (RTTOV5) is provided to compute thevalue of radiation value of HIRS channels in NOAA14.Then the radiation values of 19 HIRSchannels are gotten.After matching these data computed by the RT model and the correspondingvalues coming from satellite sounding in time,the statistic distribution of bias between tile modeloutput and the satellite sounding at each sounding channel can be gotten.At the same time.thedistribution of RMS to every TOVS HIRS channel,the standard biases to different scanning angleto each channel are also obtained.     

基于DVB-S数据共享平台的NOAA/ATOVS资料获取、处理与显示系统

充分利用国家科技部大力推行的DVB-S共享数据平台,加强气象卫星遥感数据的广泛应用,特别是发挥卫星垂直探测器(ATOVS)资料在我国数值天气预报以及监测重大灾害性天气系统中的作用。该文介绍了基于DVB-S系统的NOAA/ATOVS资料的处理、分析与显示系统的概况及主要功能,并以2005年7月人们关注的台风“海棠”为个例,展示了利用该系统在监测和分析台风或强对流天气时的独特优势。该系统的建立,将解决省、地气象部门不能实时获取ATOVS资料的问题,并将推动ATOVS资料在气象以及相关部门的实际应用。     

基于DVB-S数据共享平台的NOAA/ATOVS资料获取、处理与显示系统

充分利用国家科技部大力推行的DVB-S共享数据平台, 加强气象卫星遥感数据的广泛应用, 特别是发挥卫星垂直探测器 (ATOVS) 资料在我国数值天气预报以及监测重大灾害性天气系统中的作用。该文介绍了基于DVB-S系统的NOAA/ATOVS资料的处理、分析与显示系统的概况及主要功能, 并以2005年7月人们关注的台风“海棠”为个例, 展示了利用该系统在监测和分析台风或强对流天气时的独特优势。该系统的建立, 将解决省、地气象部门不能实时获取ATOVS资料的问题, 并将推动ATOVS资料在气象以及相关部门的实际应用。     

区域极轨卫星ATOVS辐射偏差订正方法研究

近年来,卫星辐射资料在数值天气预报(NWP)系统中的直接同化研究取得了长足进展。为了利用TIROS业务垂直探测器(ATOVS)的辐射资料,必须对卫星观测辐射值的系统性偏差进行订正。在ECMWF原全球TOVS辐射偏差订正方案基础上,结合ATOVS资料特征和中国的实际情况,建立了适用于区域NOAA-15/16/17极轨气象卫星ATOVS辐射资料的偏差订正方案。该方案偏差订正分两步进行:首先进行扫描偏差订正,然后进行气团偏差订正。扫描偏差是临边测量相对于星下点测量的系统偏差,统计显示该种偏差具有一定的纬度依赖性,所以订正时按每10度的纬度带分别进行订正。气团偏差订正主要就是根据当时的天气条件进行订正,而天气条件一般用预报因子来定量表示。文中从中国国家气象中心T213背景场导出预报因子:(1)1000—300 hPa的厚度,(2)200—50 hPa的厚度,(3)模式地表温度,(4)总可降水量。模式预报因子的使用从观念上将对观测值的订正变为对计算前向辐射值的订正问题。试验结果表明,订正结果显著。     

ATOVS资料同化方案对暴雨模拟效果的影响

本文利用WRF 模式及其3DVar 同化系统,以2009 年6 月29 日00 时到30 日00 时的湖北鹤峰暴雨为研究个例,对ATOVS 探测器的AMSU-A、AMSU-B 和HIRS 三类资料进行了不同的同化方案试验。结果表明:同化ATOVS 三类资料对暴雨模拟的影响不同,HIRS 资料对暴雨模拟效果改进最大,AMSU-B 次之,AMSU-A 最小。同时同化ATOVS 三类资料时,AMSU-A 资料起主要作用,其同化效果与同时同化ATOVS 三类资料相近,优化组合同化AMSU-B 和HIRS 资料的效果最好。同化ATOVS 不同资料对初始要素场的影响不同,AMSU-A 资料主要影响大气温度场,AMSU-B 资料对中高空要素场的影响较大,HIRS 资料对低空湿度场及风场的协同改变最有利于降水模拟的改善。同时ATOVS 资料的稀疏分辨率也是影响同化效果的一个因子,在模式分辨率不变时,同化资料稀疏分辨率可能存在最佳选择。     

基于卫星亮温资料同化对2009年热带风暴“浪卡”的数值研究

本文利用三维变分同化系统（WRFDA）,设计了4个同化试验方案,将ATOVS卫星亮温资料直接同化到中尺度数值模式（WRF）中,研究同化ATOVS不同卫星亮温资料对2009年04号热带风暴“浪卡”数值模拟的影响。结果表明,直接同化卫星亮温资料能够改善初始场结构（大气流场、温度场）,尤其是对西太平洋反气旋系统,进而提高对热带气旋路径的模拟精度。同化不同类型的ATOVS卫星亮温资料对于热带气旋的移动路径有着不同程度的改善,其中以HIRS3和HIRS4资料同化对热带气旋移动路径改善效果最好。     

卫星探测辐射率在数值天气预报中的直接应用

该文叙述在数值天气预报中直接应用辐射率而不经过反演的原因，变分法在辐射率直接应用中的作用，以及介绍变分问题计算中的伴随方法。还指出ATOVS辐射率同样可以在NWP中直接应用。最后，介绍业务NWP直接应用辐射率的情况。     

Operational Implementation of the ATOVS Processing Procedure in KMA and Its Validation

The Korea Meteorological Administration (KMA) has processed the data from the advanced TOVS(ATOVS) onboard NOAA-16 satellite since May 2001. The operational production utilizes the AAPP(ATOVS and AVHRR Processing Package) of EUMETSAT and IAPP (International ATOVS ProcessingPackage) of the University of Wisconsin. For the initial guess profiles, the predicted fields (usually 6 to 12hour forecasted fields) from the global aviation model of NOAA/NCEP are used. The average number ofprofiles retrieved from the ATOVS data is about 1,300 for each morning and afternoon orbit at about 18 and06 UTC, respectively. The retrieved temperature and dew point temperatures are provided to forecastersin real time and used for initialization of prediction models. With the advanced microwave sensor (AMSU;Advanced Microwave Sounding Unit), accuracy of the ATOVS products is expected to be better than thatof the TOVS products, especially in cloudy conditions. Indeed, the preliminary results from a validationstudy with the collocated radiosonde data during a 8-month period, from May to December 2001, for theEast Asia region show an improved accuracy of the ATOVS products for cloudy skies versus the TOVS,especially for higher altitudes. The RMS (Root Mean Square) difference between the ATOVS productsand radiosonde data is about 1.3℃ for both clear and cloudy conditions, except for near the ground and athigher altitudes, at around 200 hPa. There is no significant temporal variation of the error statistics at allpressure levels. In case of the water vapor mixing ratio, the largest difference is shown at lower altitudes,while the accuracy is much better for the clear sky cases than the cloudy sky cases. The bias and RMSEat lower altitudes is about 0.557 g kg-1 and 2.5 g kg-1 and decrease significantly with increasing altitude.