三年地基微波辐射计观测温度廓线的精度分析

对安装在北京南郊观象台的地基微波辐射计测量的温度廓线数据的精度进行了分析。首先在2006年9月晴天条件下,对比由7个氧气通道测量的亮温与由微波辐射传输模式计算的亮温。得到51.250GHz的测量值与计算值的标准差值最大,为3.8K,其余通道均小于1.8K。2种亮温的偏差值以及绝对偏差值,在51.250和52.280GHz处大于1.0K,在其余5个通道处都小于1.0K。2种亮温拟合直线的斜率,在52.280和53.850GHz处分别为0.66与0.7,其余通道都大于0.8。然后,使用2005年9月—2008年8月的观测数据,对比地基微波辐射计与探空同时观测的大气温度。结果显示,2种测量技术的差异随高度而增大。另外,将3a观测数据按照季节以及晴天与非晴无降水天进行对比分析。结果显示,不同季节2种测量技术存在不同差异。其中,夏季测量差异最小。而晴天测量差异在3.250km以下比非晴无降水天小。     

微波遥感在大气边界层预报中的应用

本文利用5mm(54.5 GHz)微波辐射计遥感大气边界层的温度廓线,并利用大气边界层数值模式,预报大气边界层的发展。首先改善5 mm微波辐射计遥感大气温度层结的方法,提高精度;其次建立模拟和预报大气边界层发展的一维数值模式,用微波辐射计观测结果每3小时对模式进行一次初始化,使模式能跟踪和预报实际大气边界层的发展,并用实测资料做了验证。     

辐射传输模式对地基微波辐射计观测亮温的模拟能力分析

提供高时间分辨率大气温度湿度廓线的地基微波辐射计近年来广泛使用,多通道观测亮温的数据质量是大气廓线产品合理性的基本保障。一般定期液氮绝对定标可以更好维护亮温数据质量,但实际操作颇为不易。辐射传输模式作为一种辅助工具,可以检验和认识地基微波辐射计观测亮温的数据质量。本文针对三个辐射传输模式:MonoRTM、ARTS和MWRT,结合北京探空观测资料、北京观象台和河北香河站同类型的德国RPG地基微波辐射计观测资料,分析比较了三个模式的模拟与观测亮温差异,评估不同辐射传输模式对地基微波辐射计观测的模拟能力。地基微波辐射计14个通道观测亮温与模式模拟的差异统计比较发现:三个模式的模拟结果与地基微波辐射计大部分通道的观测亮温都很接近,与观测结果具有很好一致性（如相关系数高达0.99）,而对温度通道ch8（51.26 GHz）和ch9（52.28 GHz）,三个模式模拟与观测相关系数明显较低（<0.80）,并且存在显著的绝对偏差（4～5 K）,表明模式在这两个通道的模拟能力有待提高。三个模式中,MonoRTM模式在温度通道ch8、ch9和ch10（53.86 GHz）存在明显的系统性偏差,尤其是ch8高达5 K;ARTS模式对水汽通道ch1（22.24 GHz）的模拟能力相对较弱;MWRT模拟与观测亮温在多个通道上相对更为接近和稳定,尤其系统性偏差最小。此外,探空廓线与地基观测站的空间位置不一致,对地基微波辐射计水汽通道的模拟结果影响较为显著,而对水汽不敏感的温度通道影响甚微。两地观测亮温与模式模拟的比对,初步表明北京观象台地基微波辐射水汽通道的观测质量有待改进。     

地基微波辐射计遥感大气廓线的BP神经网络反演方法研究

讨论了12通道地基微波辐射计遥感反演温度、相对湿度和云液态水廓线的BP神经网络反演方法,利用探空资料,对北京春、夏、秋、冬四个季节的大气廓线进行神经网络训练,并对训练好的网络的反演能力进行数值检验,分析了反演精度;对北京南郊观象台12通道微波辐射计的观测亮温资料进行实际反演,结果表明,神经网络(BPNN)反演的廓线与微波辐射计自带RadiomeNN的相比更加接近实际。     

微波辐射计亮温观测质量控制研究

针对武汉MP-3000A型微波辐射计,将无线电探空资料代入辐射传输模式(MWCLD),计算出该辐射计各通道的亮温,再与实际观测的亮温值进行对比,通过个例分析该辐射计观测值与计算值的一致性并判断各通道观测值的合理性.分析结果表明:模式计算值与观测值之间有很好的一致性,并且经过偏差订正或线性订正后的数据,可用于检查辐射计在各个通道的运行状态,从而建立有效的针对地基微波辐射计资料的质量控制方案.     

重庆不同天气条件下地基微波辐射计探测特征

利用2012年1月至2014年8月重庆沙坪坝站的微波辐射计和探空数据,通过数值模拟检验微波辐射计的亮温精度,并统计分析晴空、有云和降水天气条件下微波辐射计反演产品的变化特征。结果表明:(1)有云时微波辐射计氧气通道53.85、54.00 GHz亮温与探空观测温度相关性较好;晴空和有云时MonoRTM模拟亮温与微波辐射计观测亮温相关性较好。(2)不同天气条件下,微波辐射计反演温度与探空观测值的相关性都较高,降水时4.0 km以下微波辐射计反演温度明显偏高,有云和晴空时3.8 km以下的温度平均绝对误差小于2℃。微波辐射计反演的相对湿度与探空观测值的相关性较同高度层温度的相关性差,有云时1.0~2.6 km高度反演的相对湿度平均误差很小,降水时4.5 km以下平均误差也较小且稳定。降水时4.0 km以下微波辐射计反演的水汽密度平均误差明显偏大,有云时多数高度层平均误差较小。(3)4.2 km以下降水时08:00微波辐射计反演温度的平均误差较大,有云时08:00微波辐射计反演温度和水汽密度的平均误差均较小。说明微波辐射计反演的大气廓线具有可用性,且在稳定大气环境中反演效果更好。     

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%。     

从118.75 GHz附近六通道亮温反演大气温度廓线的数值模拟研究

为了能在静止气象卫星上实现微波被动遥感探测大气温度廓线,并保持一定的地面空间分辨率(如视场小于60 km),就需要使用高频微波及大天线.欧洲和美国下一代静止气象卫星上都已考虑采用118.75 GHz附近通道.为了充分了解118.75 GHz附近通道遥感反演温度廓线的能力,为仪器研制及今后资料的解释反演提供必要的基础数据,作者开展了采用118.75 GHz附近六个通道遥感反演大气温度廓线的数值模拟研究.统计反演的数值试验表明,118.75 GHz附近六通道对温度垂直分布有一定的遥感反演能力;温度反演较好的层次对应于权重函数峰值所在的位置.     

基于激光雷达和微波辐射计观测确定混合层高度方法的比较

利用苏州地区2010年1月4,7,16日和2月4日4天的激光雷达及微波辐射计观测资料,比较了不同遥感手段探测晴天大气混合层高度的差异,发现试验期间该地区的混合层高度在300~1500 m之间。利用梯度法、标准偏差法、小波法从激光雷达数据中提取混合层高度并进行了对比,结果表明三种方法都能较好地反演混合层高度并且一致性较好,三者差异主要存在于大气边界层的发展和消亡阶段;梯度法和小波法结果无明显差异,而标准偏差法结果稍高于其他方法。在此基础上,利用微波辐射计探测的大气温度,使用温度梯度法估算大气混合层高度,并与激光雷达探测结果进行了比较,结果表明,大多数情况下激光雷达探测结果高于微波辐射计观测结果;两种遥感手段有较好的相关性,相关系数为0.76。激光雷达同微波辐射计结果存在差异,尤其是在边界层的发展和消散阶段,这是由两种遥感手段探测原理不同造成的。     

车载微波辐射计移动大气走航观测实验及初步应用

地基多通道微波辐射计能够实现大气温湿度廓线参数的实时观测与反演，在大气探测中已经得到了广泛的应用。但是，受到观测方式和数据反演算法的限制，目前主要应用于地面固定站点上空的大气参数遥感探测，无法实现大气参数的移动观测。因此，尝试将自主研制的地基多通道微波辐射计进行改进并安装在车载平台上，对车载微波辐射计移动大气观测可行性进行了验证。实验结果表明车载微波辐射计移动观测是可行的。此外，利用车载移动走航观测数据，对西安城市热岛效应和对流有效位能（CAPE）进行了分析。结果显示，移动走航观测能够用于观测城市热岛效应，西安中心区域比郊区温度高出约1.0℃左右，城市中心的大气对流有效位能也比郊区高出1000～2000J/kg。通过这次实验为微波辐射计的车载移动观测和应用进一步奠定了基础。     

国产MWP967KV型地基微波辐射计探测精度

MWP967KV型地基微波辐射计是我国自主研发,拥有完整自主知识产权的新型大气微波遥感探测设备,为了实现国产设备在气象业务中的应用,需对设备的探测精度进行对比分析。利用2015年8月—2018年3月四川盆地南部山区的无线电探空数据和地基微波辐射计数据,分析晴空和有云天气条件下温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线及相关物理参数的精度。结果表明:晴空、层积云和高积云的微波辐射计与探空仪的温度、水汽密度和相对湿度相关系数整体上分别在0.9890,0.9665,0.5868以上,均达到0.01显著性水平。3种参数廓线的相关系数整体均呈地面大于高空,仅温度廓线相关系数达到0.01显著性水平,相对湿度廓线和水汽密度廓线在高空的相关系数未达到0.01显著性水平。3种参数的相关性整体上温度最高,水汽密度次之,相对湿度最低。温度、相对湿度和水汽密度的均方根误差平均值分别为2.8℃,22%和1.38 g·m-3,温度廓线和相对湿度廓线在层积云和高积云的云中及云上的精度明显降低,均方根误差较云层下温度升高1℃~2℃,相对湿度增大10%~20%。逆温层会影响廓线及物理参数的精度。晴天或云天等大范围相似天气条件下,探空气球飘移距离与温度廓线、相对湿度廓线和水汽密度廓线偏差的相关性较弱。     

基于一维变分算法的地基微波辐射计遥感大气温湿廓线研究

为研究地基微波辐射计遥感温、湿度廓线的一维变分算法的反演能力,用北京地区2010—2011年00和12时(世界时)的多通道地基微波辐射计亮温资料进行试验。首先,利用同时次的地面观测资料、红外亮温(由地基微波辐射计自带红外传感器测得)及探空观测数据,给出提取无云样本的方案,得到432个无云样本;再以辐射传输模式计算得到的模拟亮温为参考,对无云条件下的观测亮温进行质量控制;然后利用探空数据进行模拟试验,结果发现,一维变分算法对3 km以下的温度廓线有较大调整。使反演结果更加接近探空,而对湿度廓线在0—10 km都有不同程度的优化;最后利用一维变分算法对地基微波辐射计观测亮温进行大气温湿廓线反演,将结果与探空对比可以看出,温度廓线的均方根误差小于2.9 K,绝对湿度的均方根误差小于0.47 g/m~3;进一步与地基微波辐射计自带神经网络的反演结果比较表明,一维变分的反演结果更接近实际大气。     

0-10 KM TEMPERATURE AND HUMIDITY PROFILES RETRIEVAL FROM GROUND-BASED MICROWAVE RADIOMETER

Deviation exists between measured and simulated microwave radiometer sounding data. The bias results in low-accuracy atmospheric temperature and humidity profiles simulated by Back Propagation artificial neural network models. This paper evaluated a retrieving atmospheric temperature and humidity profiles method by adopting an input data adjustment-based Back Propagation artificial neural networks model. First, the sounding data acquired at a Nanjing meteorological site in June 2014 are inputted into the MonoRTM Radiative transfer model to simulate atmospheric downwelling radiance at the 22 spectral channels from 22.234GHz to 58.8GHz, and we performed a comparison and analysis of the real observed data; an adjustment model for the measured microwave radiometer sounding data was built. Second, we simulated the sounding data of the 22 channels using the sounding data acquired at the site from 2011 to 2013. Based on the simulated rightness temperature data and the sounding data, BP neural network-based models were trained for the retrieval of atmospheric temperature, water vapor density and relative humidity profiles. Finally, we applied the adjustment model to the microwave radiometer sounding data collected in July 2014, generating the corrected data. After that, we inputted the corrected data into the BP neural network regression model to predict the atmospheric temperature, vapor density and relative humidity profile at 58 high levels from 0 to 10 km. We evaluated our model’s effect by comparing its output with the real measured data and the microwave radiometer’s own second-level product. The experiments showed that the inversion model improves atmospheric temperature and humidity profile retrieval accuracy; the atmospheric temperature RMS error is between 1K and 2.0K; the water vapor density’s RMS error is between 0.2 g/m3 and 1.93g/m3; and the relative humidity’s RMS error is between 2.5% and 18.6%.     

地基微波辐射计工作环境对K波段亮温观测影响

该文研究地基微波辐射计天线性能及其工作环境对K波段20~30 GHz亮温观测数据的影响,根据辐射传输理论和天线性能参数分析建立模型,通过模拟计算给出辐射计20~30 GHz波段亮温观测对天线性能及其工作环境的响应,提出针对工作环境温度变化影响的订正方案,并结合观测资料进行分析验证。结果表明:如果辐射计天线增益和3 dB波束宽度决定的等效主波束效率η_e较低,则即使在能够经常进行辐射计系统液氮定标的情况下也必须考虑天线工作环境 (环境温度与辐射计定标时的情景差异) 对K波段亮温观测的影响。对某一辐射计液氮定标后1年多观测资料的订正验证表明:订正效果明显,尤其是在28.0 GHz和30.0 GHz两通道。     

Study on Microwave Remote Sensing of Atmosphere, Cloud and Rain

In this paper, recent research of microwave remote sensing of atmosphere, cloud and rain in China is presented. It includes the following aspects:(1) Progress in the development of multifrequency radiometer and its characteristics and parameters;(2) Application of microwave remote sensing in prediction of atmospheric boundary layer. The atmospheric temperature profiles are derived with 5 mm (54.5 GHz) radiometer angle-scanning observations. Due to the fact that microwave radiometer could monitor the atmospheric temperature profile continuously and make the initialization of numerical model any time, it is helpful for improving the accuracy in prediction of the evolution of atmospheric boundary layer;(3) Theory and application of microwave radiometers in monitoring atmospheric temperature, humidity and water content in cloud. The field experiment of International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) at Shionomisaki and Amami Oshima of Japan for studies of cloud and weather has been described;(4) Satellite remote sensing of atmosphere and cloud. The TIROS-N TOVS satellite data are used to obtain at-mospheric temperature profile. The results are compared with those of radiosonde, with rms deviation smaller than that of the current operational TOVS processing;(5) Microwave remote sensing and communication. The atmospheric attenuations are derived with microwave remote sensing methods such as solar radiation method etc., in order to obtain the local value instantaneously. The characteristics of Beijing’s rainfall have been analysed and the probability of microwave attenuation of rain is predicted;(6) For improvement of the accuracy of rainfall measurement, a radiometer-radar system (λ= 3.2 cm) has been developed. The variation of rainfull distribution and area-rainfall may be obtained by its measurements, which may be helpful for hydrological prediction.The prospect of microwave remote sensing in meteorology is also discussed.     

用单站探空资料分析对流层气柱水汽总量

使用北京地区１９９６,１９９７年７月中至８月上旬常规探空（标准层和特性层）资料,计算了各层气柱的水汽混合比,绘制了水汽垂直分布的廓线,并据水汽廓线分布把大气分为四种类型,通过对各层水汽混合比积分,算出该时段每日０８,２０时的北京单站对流层气柱累积水汽量,研究气柱水汽总量与降水的关系,为预报降水量级,降水范围提供依据,这一分析结果可与辐射仪遥感水汽技术得到的结果进行比较,并为应用其它新的探测技术（如     

基于BP神经网络与遗传算法反演大气温湿廓线

为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的一级数据质量控制和订正模型。然后,为减小训练样本代表性误差对模型反演精度的影响,利用遗传算法优化训练样本数据,建立一套精度更高的神经网络大气温湿度反演模型。最后,利用构建的反演模型,开展大气温湿度反演试验,结合探空资料和微波辐射计二级产品,评价反演模型精度。研究结果表明:(1)经过质量控制后的实测数据与模拟数据之间的相关性有显著提升;(2)经过质量控制与订正后建立的神经网络模型对比原微波辐射计二级产品的反演精度有一定提升,温度提升6.77%,湿度提升20.11%;(3)经过遗传算法优化后的训练样本所建立的神经网络反演模型对比原微波辐射计二级产品反演精度有进一步的提升,温度提升10.21%,湿度提升23.75%,反演结果与该地区同类型研究结果相比有着较大提升。