基于加密探空资料的上海不同云天下AIRS/Aqua相对湿度廓线反演精度研究

目前云对卫星相对湿度廓线反演精度的影响研究大多是针对云量,对其他云属性的影响研究尚少,云高也是影响卫星相对湿度廓线反演精度的重要因素。利用上海宝山站L波段(1型)加密探空资料,分析了上海地区7—9月不同质量控制标识、云量和云顶高度条件下大气红外探测器AIRS/Aqua (Atmospheric Infrared Sounder) 相对湿度廓线的反演精度,以期为今后开展AIRS等卫星资料的同化研究提供科学依据。结果表明:(1)AIRS相对湿度廓线反演误差随着云量的增加而逐渐增大,并且随着气压值的升高,少云与多云时的均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)之差有逐渐增大的趋势;(2)云顶高度越高,AIRS相对湿度廓线反演精度越差,云顶以上湿度廓线反演精度更高,而云顶以下高度的反演误差较大;(3)高云且多云时,AIRS相对湿度廓线的反演精度最差,850 hPa处,AIRS相对湿度反演数据与探空资料绝对误差的下限达到了[-63.51%];(4)虽然质量控制标识为0时,AIRS湿度廓线在对流层范围内的反演精度仍达不到无线电探空的水平,但是相对于质量控制标识1时,反演精度明显提高。      

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。     

预估临边探测大气温度和水汽廓线的反演精度

针对在研仪器——大气辐射超高光谱探测仪的临边探测模式,模拟计算了大气温度和水汽的权重函数。以此为基础,利用信息量和权重函数线性化方法,结合仪器的可探测亮温阈值0.3 K,计算并分析6种大气状态下,大气温度和水汽混合比廓线在不同反演精度条件下可获得的光谱通道数,在满足最佳光谱通道数200的要求下,理论上预估其反演精度。温度廓线整体反演精度为0.6 K,水汽混合比廓线反演精度可达到5%,但热带大气在16~20 km高度的水汽廓线反演精度仅为10%。反演精度预估,仅提供了一种全面认识仪器性能的方法,精度的确定还有赖于真实探测数据的获取和反演方法。     

应用FY-3A/MWHS资料反演太平洋海域晴空大气湿度廓线

发展Smith迭代算法,建立适用于微波波段的物理迭代算法。采用搭载于FY-3A卫星之上的微波湿度计亮温数据及矢量辐射传输模式,对我国西北太平洋海域晴空区域的大气水汽廓线进行反演计算。反演得到的水汽廓线与MODIS水汽廓线产品比较,单点结果表明,反演混合比廓线与MODIS水汽廓线趋势一致,下层水汽反演能力较中上层强;500 hPa水汽场反演结果表明,可基本反映水汽干湿中心分布情况,反演水汽混合比值与MODIS产品相比偏低。经统计所有气压层反演结果与MOD07水汽廓线产品相比偏差均控制在5.76 g/kg以内。      

边界层温度廓线遥感反演的本地化改进研究

采用MODIS资料和美国发展的MODIS大气温、湿度廓线统计反演算法,估算大气温度、湿度廓线作为初始场,应用101层快速透过率模式(PFAAST)估算了大气透过率,并采用Newton非线性迭代算法反演中国西北荒漠戈壁地区大气温度廓线。结果表明:该方法对边界层高度及以上部分的大气温度反演得比较好,误差基本都在2 K范围内,边界层范围内的温度反演误差较大,反演误差与气溶胶光学厚度增量和地表温度估算误差呈显著正相关关系,与大气水汽混合比的关系较差。文中从敏感性试验和理论分析角度阐述了地表温度和气溶胶光学厚度估算误差对大气温度反演误差的影响,发现不同光谱波段的地表温度权重均随地表温度的增加有不同程度增加,地表温度反演误差增加将增加地表温度权重,提高地表温度估算误差有助于提高地表温度权重的精度;荒漠戈壁地区大气边界层中气溶胶浓度较高,光学厚度较大,使边界层大气透过率降低,进而降低卫星红外遥感波段的地表温度权重和空气温度权重。由于该模式没有很好地考虑边界层中沙尘气溶胶的影响,使卫星反演的大气透过率偏高,以至于高估地表温度权重和大气温度权重,使得反演的表面温度和空气温度偏低。该研究结合太阳光度计获得的光学厚度资料,采用统计方法对气溶胶效应引起的大气透过率误差和表面温度估算误差进行校正,并对物理算法进行本地化改进,实现了边界层温度廓线的反演。     

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。     

GNSS/PWV与风云四号A星GIIRS水汽廓线融合应用研究

中国新一代地球静止气象卫星风云四号A星（FY-4A）搭载的干涉式大气垂直探测仪（Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS）以红外高光谱干涉分光方式探测三维大气温湿结构,取得了在静止轨道上探测大气的突破性进展。地基全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）是一种连续监测大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）的有效手段,基于2018年6—8月中国地基GNSS站监测的PWV和FY-4A/GIIRS水汽廓线的业务产品以及常规无线电探空资料,开展GNSS/PWV与FY-4A/GIIRS水汽廓线快速融合应用,以提高卫星资料反演大气水汽廓线的精度。结果表明:与常规无线电探空相比,FY-4A/GIIRS水汽廓线产品在大气低层均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为4.5 g/kg,700 hPa为2.4 g/kg,500 hPa以上因水汽含量较低RSME小于1.5 g/kg。GNSS/PWV与FY-4A/GIIRS水汽廓线融合后,FY-4A/GIIRS水汽廓线误差整层RMSE减小20%,从近地层到600 hPa RMSE平均减小20%—25%,尤其是850—700 hPa改善最明显,极大改善了卫星水汽反演资料的可用性。对一次多系统影响的暴雨天气过程应用分析表明,GNSS/PWV和FY-4A/GIIRS融合产品可获得高时、空密度的大气水汽廓线,对强降水的临近预报有非常重要的支撑作用。      

附加影响因子对红外遥感资料反演大气温湿廓线的辅助作用

利用AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)实际观测资料和采用特征向量反演方法,研究了非红外遥感因子对红外遥感大气温湿廓线反演的辅助作用。这些因子包括：微波探测通道、纬度、地形、表面高度、表面温度、表面气压等。试验结果表明,微波通道可以明显改善对流层中低层(800 hPa以下)温度和湿度的反演结果,对800 hPa以上没有明显的作用。划分纬度带有助于提高反演精度。在较平坦的地区温度反演的均方根误差远远小于地形起伏较大的地区。而水汽反演误差对地形变化不敏感。增加附加影响因子对改善对流层中低层温度反演精度有十分明显的作用,对中低层湿度反演精度有一定的改善。     

利用地基微波辐射计资料反演0-10km大气温湿廓线试验研究

实测与模拟的微波辐射计亮温存在偏差,导致基于BP神经网络模型的大气温湿廓线反演精度的降低。研究了一种基于资料订正后的BP神经网络反演大气温湿廓线的方法。首先,基于2014年6月南京江宁探空资料,利用MonoRTM模式,模拟中心频率在22.2GHz~58.8GHz范围内22通道亮温;对比模拟和实测南京站微波辐射计资料,建立实测微波辐射计资料订正模型。然后,以南京地区2011-2013年探空资料为输入,模拟22通道亮温数据,并基于模拟的22通道亮温数据和当地探空资料,利用BP神经网络算法,建立大气温度、水汽密度、相对湿度廓线反演模型。最后,利用构建的订正模型,对2014年7月试验获取的微波辐射计资料进行订正,并将订正后的微波辐射计资料输入BP神经网络反演模型,反演0-10km高度58层的大气温度、水汽密度和相对湿度,对比实际探空资料以及微波辐射计二级产品,评估分析反演效果。实验结果表明：所建的反演模型提高了大气温湿廓线反演精度,大气温度、水汽密度和相对湿度均方根误差范围分别为1.0~2.0K、0.20 ~1.93g/m3和2.5%~18.6%。     

晴空卫星红外模拟资料反演大气温度廓线的研究

HIRS／3资料的反演是一个典型的非适定问题,而奇异值分解法（SVD）是一种解病态线性代数方程组的有效方法,它在遇到矩阵的不适定问题时依然可以保持其数值稳定性并能尽量多地利用各探测通道的有效信息。将SVD方法应用于卫星资料的温度反演问题中可以将资料空间和参数空间分型,从中提取有效信息来反演大气温度廓线。通过理想资料试验,分析了温度廓线初猜值、水汽廓线误差等因素对温度反演结果的影响。结果表明：对HIRS／3资料来说,用SVD法反演大气温度廓线时只能截取一定的阶数,以取4～7为宜;温度廓线初猜值的选取对反演结果的影响较大,当模式层的中层误差较大时得到的反演结果最稳定;水汽廓线的扰动对中低层的温度反演结果和第5,8,10,11和16通道的亮温值有较大影响。     

有云时大气红外遥感及其反演问题 I. 理论研究

我们已经研究了晴空情况下的大气红外遥感及其反演问题。本文对有云情况下的大气红外遥感及其反演问题进行了研究，首先指出国际上通用的处理有云反演的晴空订正法存在误差放大问题，然后提出了3×3相邻视场同步反演法，在该方法中，假定3×3相邻视场具有共同的大气温度廓线和大气水汽廓线，从而使求解方程数增加到9倍，而反演参数只增加有限的几个，大大提高了有云情况下反演的稳定性。     

云对地基微波辐射计反演湿度廓线的影响

利用中国气象局大气探测试验基地的L波段探空数据和微波辐射计观测数据,采用MonoRTM辐射传输模型作为正演亮温模型,BP (back propagation) 神经网络作为反演工具,在由亮温反演大气湿度廓线的过程中,添加与样本匹配的云底高度和云厚度信息,建立新的反演模型,使新反演模型得到的反演湿度廓线和未添加云信息的反演湿度廓线分别与探空数据进行对比,获取两种反演方法各高度层的均方根误差,分析云信息对反演大气湿度廓线的影响。对比结果表明:未添加云信息时,测试样本的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.685,而添加云信息后,相关系数平均值为0.805。相比未添加云信息的反演廓线,添加云信息之后多数高度层的均方根误差均有不同程度减小,而在有云以上高度层表现尤为明显。     

微波辐射计温湿廓线反演方法改进试验

为提升地基微波辐射计在不同天气条件下, 特别是云天条件下温湿廓线的反演精度, 利用2011年1月—2016年12月中国气象局北京国家综合气象观测试验基地探空数据, 在微波辐射计反演温湿度廓线的过程中通过区分晴天和云天条件并引入全固态Ka波段测云仪云高及云厚信息, 对反演输入亮温进行质量控制和偏差订正, 建立BP神经网络模型, 采用2017年1月—2018年3月微波辐射计探测数据评估检验, 结果表明:在亮温订正前提下, 晴天温度模型、云天温度模型、晴天相对湿度模型和云天相对湿度模型反演结果与探空的相关系数分别为0.99, 0.99, 0.80和0.78, 均方根误差为2.3℃, 2.3℃, 9%和16%, 较微波辐射计自带产品（LV2产品）减小约0.4℃, 0.3℃, 11%和9%, 准确性提升约30%, 28%, 64%和45%;温度模型偏差在±2℃以内、湿度模型偏差在±20%以内的占比分别为68%, 70%和95%, 78%, 较LV2产品分别提高了7%, 5%和27%, 23%, 其中相对湿度改善明显。可见亮温订正、区分天气类型训练反演模型有利于改善地基微波辐射温湿廓线反演精度。     

EFFECTS OF A CLOUD FILTERING METHOD FOR FENGYUN-3C MICROWAVE HUMIDITY AND TEMPERATURE SOUNDER MEASUREMENTS OVER OCEAN ON RETRIEVALS OF TEMPERATURE AND HUMIDITY

For Microwave Humidity and Temperature sounder (MWHTS) measurements over the ocean, a cloud filtering method is presented to filter out cloud- and precipitation-affected observations by analyzing the sensitivity of the simulated brightness temperatures of MWHTS to cloud liquid water, and using the root mean square error (RMSE) between observation and simulation in clear sky as a reference standard. The atmospheric temperature and humidity profiles are retrieved using MWHTS measurements with and without filtering by multiple linear regression (MLR), artificial neural networks (ANN) and one- dimensional variational (1DVAR) retrieval methods, respectively, and the effects of the filtering method on the retrieval accuracies are analyzed. The numerical results show that the filtering method can improve the retrieval accuracies of the MLR and the 1DVAR retrieval methods, but have little influence on that of the ANN. In addition, the dependencies of the retrieval methods upon the testing samples of brightness temperature are studied, and the results show that the 1DVAR retrieval method has great stability due to that the testing samples have great impact on the retrieval accuracies of the MLR and the ANN, but have little impact on that of the 1DVAR.     

基于卫星辐射率资料的两种三维云反演方法对比研究

基于格点统计插值分析系统（Gridpoint Statistical Interpolation analysis system,简称GSI）,利用粒子滤波（Particle Filter,简称PF）方法对卫星红外辐射率资料进行了云覆盖、云高等三维云图产品的反演研究。选取了具有高时空分辨率的静止卫星GOES（Geostationary Operational Environmental Satellites）-Imager辐射率资料进行了云反演试验,初步评估了PF云反演方法的可行性及其与多元极小残差（Multivariate and Minimum Residual,简称MMR）云反演方法的异同。结果表明:两种方法反演得到的云覆盖和云顶气压与NASA基于CO₂切片法反演得到的GOES云产品一致性较高。PF和MMR方法反演产品的优点是云图信息是三维分布的,相对于NASA提供的GOES云产品能提供更全方位立体的云信息。MMR方法需要利用一维变分逐步拟合观测来反演三维云图产品;PF方法采用不同模式垂直层的云覆盖比例作为不同粒子来近似后验概率分布,计算效率大大提高。进一步提出了一种新的基于“扰动粒子”的粒子滤波云反演方法,结果表明:在滤波过程中采用足够多的粒子样本（样本数量约为250）可以改进后验概率密度函数的估计,有效地避免了粒子发散问题,改善了云反演的结果。     

七通道微波辐射计遥感大气温度廓线的性能分析

文中首先分析了大气参数分布的垂直分辨率对模拟七通道微波温度探测器各通道亮温的影响,通过对比计算表明,大气参数的垂直分辨率对微波测温通道亮温计算的影响为0．2K～0．7K;随后分析了各通道亮温测量误差对温度廓线反演性能的影响,当测量误差在0．2K～2．0K范围内变化时,反演结果的总体均方根误差为2．1K～3．1K;同时还分析了单通道缺损、单通道发生漂移及所有通道发生漂移等情况对温度廓线反演性能的影响。当仪器缺损一个通道时,对所缺通道权重函数峰值附近高度上的大气温度反演有不同程度的影响,对其他高度上的大气温度反演的影响可忽略;单通道漂移0．5K时,对反演结果的影响较小;各通道整体漂移达到1．0K时,对温度廓线反演有明显影响;最后,考虑了云雾对微波测温通道亮温的影响,数值计算表明,雾层、浓霾和卷云对各通道亮温几乎没有影响,层云和积云对50．50GHz通道亮温有明显的影响。     

太赫兹频段雷达探测的冰云微物理参数反演算法模拟研究

在假设冰云粒子呈球形以及粒子谱服从对数正态分布的条件下,利用离散偶极子近似法(DDA),计算出太赫兹频段(220 GHz)冰云粒子的雷达反射率因子,及其与瑞利假设下雷达反射率因子的比值。忽略衰减和多次散射的影响,根据太赫兹波段冰云的雷达反射率因子,基于最优估计理论反演冰云的微物理参数,并验证该算法的可靠性。反演结果表明,当冰云粒子大小在设定的尺度范围内时,有效粒子半径(r_e)的反演误差小于4%,粒子谱宽(σ)的误差小于2.5%、粒子数密度(N_T)的误差小于1%,冰水含量(IWC)的误差小于5%。还分析了当N_T和σ为定值时,反演结果随粒子尺寸的变化情况,当冰云粒子尺寸在模拟计算设定的范围内时,r_e的反演误差小于0.04%,σ的反演误差小于0.02%,N_T的反演误差小于0.50%,IWC的反演误差小于0.08%,如果冰云粒子大小超出模拟计算设置的范围,反演误差随着r_e增加而增大。该结果证明了基于最优估计理论反演得到的冰云微物理参数与模拟设定值有良好的一致性,说明该方法可应用于太赫兹频段云雷达的冰云观测及云微物理参数的反演和研究。      

利用FY-2C卫星数据反演云辐射特性

本文利用FY-2C静止卫星提供的可见光、中红外和热红外观测数据, 开展了水云光学厚度、粒子有效半径和云顶温度的云参数遥感探测理论和反演方法研究。基于FY-2C可见光、中红外(3.75 μm)与热红外(11 μm)通道辐射率对云光学厚度、 云滴有效半径、云顶温度辐射参数的敏感性分析, 提出三通道同时反演云的光学厚度、云滴有效半径及云顶温度的迭代方案; 通过个例分析进行了云参数反演试验, 并将结果与MODIS的云反演产品进行了对比, 最后对反演误差进行了分析。主要结论如下:(1) 个例反演得到的云参数与各通道探测数据有着较好的对应关系, 迭代计算标准偏差在允许的计算精度范围内(<0.89%), 反演结果具有合理性; (2) 通过与MODIS云反演产品的对比可以看到, 两者云光学厚度、云滴有效半径的均值和直方图分布都非常一致, 而MODIS的云顶温度比FY-2C反演值要高, 考虑到FY-2C的 11 μm通道测量的辐射值与MODIS相比偏小, 因此认为我们的反演方法与MODIS方法的精度是相当的。     

利用MODIS数据反演多层云光学厚度和有效粒子半径

利用卫星资料反演云微物理参数不仅有助于对天气变化的监测和预报,而且对人工影响天气的研究十分有益.目前卫星反演云微物理参数的算法一般是假设视场中只有一层云,但是实际环境中多层云出现很频繁.文中研究了多层云的光学厚度和有效粒子半径微物理参数的反演算法,主要针对薄的冰云覆盖在低层水云的多层云情形.算法利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)吸收通道和非吸收通道同时进行反演,在此基础上利用SBDART辐射传输模式模拟冰云覆盖在低层水云上的多层云对云微物理参数反演的影响,模拟表明反演时将多层云作为单层云处理会使反演结果产生较大误差.为此,文中提出了云光学厚度和有效粒子半径反演算法中要考虑多层云的因素,并设计了一套云光学厚度和有效粒子半径反演方案.该方案使用SBDART辐射传输模式建立不同观测几何条件、下垫面类型、大气环境等条件下以光学厚度和有效粒子半径为函数变量的多层云、水云和冰云辐射查找表.经过云检测、云相态识别和多层云检测后,在该查找表的基础上,对MODIS通道1和通道7的数据采用最小方差拟合法反演光学厚度、有效粒子半径.利用该方案对2006年7月12日TERRA卫星MODIS数据进行反演试验,反演结果与NASA发布的MOD06产品中云的光学厚度和有效粒子半径的结果较一致,表明方案具有合理性.     

Validation of the Atmospheric Infrared Sounder Retrieval Products over China and Their Application in Numerical Mode

The atmospheric infrared sounder (AIRS) instrument onboard Aqua Satellite is a high spectral resolution infrared sounder. In recent years, AIRS has gradually become the primary method of atmospheric vertical observations. To examine the validation of AIRS retrieval products (V3.0) over China, the AIRS surface air temperature retrievals were compared with the ground observations obtained from 540 meteorological stations in July 2004 and January 2005, respectively. The sources of errors were considerably discussed. Based on the error analysis, the AIRS retrieved surface air temperature products were systemically corrected. Moreover, the AIRS temperature and humidity profile retrievals were compared with T213 numerical forecasting products. Because T213 forecasting products are not the actual atmospheric states,to further verify the validation, the AIRS temperature and humidity profile products were assimilated into the MM5 model through the analysis nudging. In this paper, the case on February 14, 2005 in North China was simulated in detail. Then, we investigated the effects of AIRS retrievals on snowfall, humidity field,vertical velocity field, divergence field, and cloud microphysical processes. The major results are: (1) the errors of AIRS retrieved surface air temperature products are largely systematic deviations, for which the influences of terrain altitude and surface types are the major reasons; (2) the differences between the AIRS atmospheric profile retrievals and T213 numerical prediction products in temperature are generally less than 2 K, the differences in relative humidity are generally less than 25%; and (3) the AIRS temperature and humidity retrieval products can adjust the model initial field, and thus can improve the capacity of snowfall simulation to some extent.