FY-3C/VIRR海表温度产品及质量检验

国家卫星气象中心FY-3C/VIRR（visible and infrared radiometer,可见光红外扫描辐射计）海表温度产品在云检测产品的基础上,采用多通道MCSST（multichannel SST）算法进行晴空区海温反演。该文详细介绍了海表温度产品算法、产品设计、质量控制及质量检验方法。FY-3C/VIRR海表温度产品包括5 min段原始投影海温和5 km全球等经纬度投影海温。设计逐像元的海温质量标识,将海温像元分为优、良、差3个等级,用户可根据应用目标选择海温的质量等级。与日最优插值海温OISST（optimum interpolation SST）相比,FY-3C/VIRR 2015年1月—2019年12月的5 min段海温质量检验结果表明：质量等级为优的海温,白天和夜间的偏差分别为-0.18℃和-0.06℃,均方根误差分别为0.85℃和0.8℃;白天海温均方根误差有季节性波动,夏季有的月份均方根误差大于1℃（如2015年7月、2016年7月和2019年7月）;在海温回归系数不变的条件下,夜间海温偏差的季节性波动与星上黑体温度相关显著。从一级数据质量、定位、业务运行状况等方面讨论引起海表温度产品异常的原因,为FY-3C/VIRR历史数据定位、定标和产品重处理及用户应用提供重要的参考信息。     

FY-3 VIRR 数据在陕西省干旱监测中的应用

干旱是影响陕西省社会发展和农业生产的主要气象灾害之一。利用具有两个热红外通道的风云三号气象卫星扫描辐射计一级数据,先使用分裂窗算法反演得到地表温度,再利用归一化植被指数(NDVI)和地表温度计算温度植被干旱指数(TVDI),从而来监测陕西省的土壤干旱程度。结果表明,反演得到的TVDI能较好地反映陕西省干旱分布状况,延安、关中、陕南等区域的TVDI反演结果与实际旱情更为接近。     

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。     

基于非线性算法的FY 3A/VIRR SST反演

利用非线性算法实现了FY-3A/VIRR数据的海洋表面温度SST产品的反演.对2010年的全球船舶站观测数据和FY-3A/VIRR数据建立匹配数据集,选择单月的匹配数据采用多元回归模型计算得到了适用于FY-3A/VIRR数据的非线性海表温度反演算法NLSST的系数,能够实现FY-3A/VIRR数据的高精度SST产品反演.并利用独立于反演算法的双月匹配数据采用最小绝对偏差方法通过线性模型对SST算法的精度进行检验,结果显示白天和夜间的偏差分别为0.05℃和-0.05℃,绝对偏差在0.50℃以下,标准偏差在0.65℃以下.通过文中实现的算法反演了VIRR数据的SST产品,并和MODIS的官方产品进行比较,结果显示两种SST产品具有很高的一致性.     

FY-3A陆表温度反演及高温天气过程动态监测

采用FY-3A/VIRR数据,利用Becker局地分裂窗改进算法反演得到逐日陆表温度 (LST), 对2009年一次高温天气过程进行动态监测, 并分析不同下垫面的热环境变化。结果显示:此过程中可见光红外扫描辐射计 (VIRR) 陆表温度产品在敦煌辐射校正场地两次验证的误差为-0.17 K和1.77 K,与同时间过境的MODIS产品均方根误差为2.64 K,直方图对比陆表温度的频数分布基本一致;对高温天气过程监测发现,此次出现以华北的石家庄、郑州、北京等地和西北地区东部的西安等地为中心的两个陆表温度高值区, 部分地区达到了320.2 K以上;城市剖面资料证实城市热岛现象存在,并发现工矿用地的热岛效应不容忽视,主要是大面积的工矿用地周围植被破坏严重,地表增温更为显著。     

基于FY3B VIRR数据的新疆沙尘天气遥感监测应用研究

新疆是我国沙尘天气多发区,但是地面测站稀少,使用卫星遥感监测沙尘天气有非常大的优势。利用国家卫星气象中心开发并向各省推广的SMART业务系统,以FY-3B/VIRR为数据源,采用以人机交互方式分析区域沙尘遥感监测方法。以2012年数据为例,对沙尘天气进行了遥感监测,结果表明FY-3B/VIRR数据可有效提取沙尘天气信息,具有较好的沙尘监测评估业务应用前景。     

FY3A/VIRR海面温度业务产品算法改进与质量检验

针对FY3A/VIRR海面温度(SST)业务产品温度偏低的现状,进行误差原因分析,并对SST产品算法进行了如下改进:采用精度优先原则,以尽可能大的SST覆盖度提高SST反演精度;针对业务SST云污染的现状,构建3×3数据块,并在此基础上进行了SST空间一致性检验;引入气候阈值检验,以进一步剔除异常值。改进后的SST产品,全球日平均SST的覆盖度有所降低,但SST的一致性提高了;算法改进前后全球月平均SST覆盖度基本一致,但改进后云污染的现象得到了抑制。利用分析场日平均OISST对改进后的FY3ASST进行了质量检验,在南北纬70°之间的海域,FY3ASST的全局精度为-0.23±1.74℃,负的偏差说明云和气溶胶的影响仍然存在。改进后的FY3ASST 1.74℃的均方根误差与FY3A VIRR 11μm通道1.6K的定标精度量级相当。     

FY-4A/AGRI海表温度产品和质量检验

风云四号气象卫星A星(FY-4A)是我国第2代静止气象卫星首发星,搭载的先进静止轨道辐射成像仪AGRI是迄今为止我国静止轨道最先进的辐射成像仪。海表温度产品是FY-4A/AGRI基础定量产品之一,采用非线性海表温度算法在业务系统实时反演得到。以现场实测海表温度数据为参考,选择观测时间为30 min、观测空间距离为4 km的时空匹配窗口,对FY-4A/AGRI海表温度产品进行质量检验,评估结果表明：质量为优的像元平均偏差为-0.45~-0.42℃,标准差为0.81~0.88℃,相关系数在0.985以上。以Himawari-8/AHI海表温度数据为参考,按观测时间为1 h、空间距离为4 km的时空匹配窗口,对FY-4A/AGRI海表温度进行质量检验,质量为优的像元平均偏差为-0.26~-0.07℃,标准差为0.68~0.82℃,两者相关系数在0.985以上,达到0.001显著性水平。     

FY-3A/VIRR反演云微物理特征及与TERRA/MODIS反演结果的比较

利用FY-3A/VIRR多光谱资料反演了云微物理参数,针对2009年4月18日和5月21日两个个例,选取深厚积云、高、中、低云作为分析对象,并与TERRA/MODIS反演结果进行了比较,分析了FY-3A的可靠性和稳定性.结果表明:(1)FY-3A反演的云微物理参数形成的可视化RGB合成图,色彩层次较为丰富,与TERRA...     

FY-3D MERSI-II云顶产品算法及精度检验

云顶温度和云顶高度作为基本的云参数,在云的热辐射强迫估计,航空气象保障,数值天气预报,天气气候研究等方面具有十分重要的意义。FY-3D/MERSI-II云顶温度产品基于云在红外波段的发射率假设,利用两个红外分裂窗通道(11.0 μm、12.0 μm)结合一维变分方法寻找最优云顶温度层,再利用数值天气预报廓线产品插值反演对应的云顶高度和压强。利用AQUA/MODIS所提供的云产品数据对FY-3D/MERSI-II云顶温度、云顶高度、云顶压强产品进行精度检验,结果表明:FY-3D/MERSI-II水云云顶温度精度为-1.2±4.6 K,云顶高度精度为1.4±1.8 km,云顶压强精度为-140.9±114.5 hPa;厚冰云云顶温度精度为7.0±6.0 K,云顶高度精度为-1.0±0.9 km,云顶压强精度为37.1±36.0 hPa;混合云云顶温度精度为1.5±8.5 K,云顶高度精度为0.8±2.2 km,云顶压强精度为-87.4±157.8 hPa,单层卷云和多层云的反演偏差较大。辐射传输模式在云顶性质反演中有十分关键的作用,但目前对冰云特别是卷云的性质认识不足,因此如何精确描述冰晶辐射特性,提高冰云特别是卷云辐射传输的模拟精度将是下一步的工作重点。      

FY 3A/VIRR云相态业务产品检验与分析

选取简单云状和复杂云状作为分析对象,利用Terra/MODIS云相态产品对FY-3A/VIRR云相态产品的识别结果进行检验。对比分析采用一致性比较、差异图显示以及两种产品识别结果叠加显示等方法。结果表明:(1)简单云状条件下,FY-3A/VIRR云相态产品与Terra/MODIS云相态识别结果具有较好的一致性,一致性接近85%;复杂云状条件下,由于Terra/MODIS云相态识别结果中存在较多的不确定类别使两种数据识别结果的一致性下降。(2)FY-3A/VIRR和Terra/MODIS产品的不一致点主要分布在云边缘或不同云相态交界处。(3)FY-3A/VIRR和Terra/MODIS的云相态产品产生差异的原因主要来自反演算法以及产品相态分类的不同。     

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。     

同化FY3B/IRAS资料对GRAPES分析场影响诊断

GRAPES(Globe and Regional Assimilation and Prediction System)变分系统能够同化常规资料和非常规卫星资料,这些被同化的资料究竟对同化系统得到的分析场有何影响,目前国内外尚未见相关的研究文献。为此,首次采用基于信息熵信号自由度思想,诊断风云三号B星(FY3B)红外分光计(Infrared Atmospheric Sounder,IRAS)资料对GRAPES分析场的影响。诊断过程中,采用数值逼近方法,统计2012年12月24日18时到2013年1月22日00时共114个时次IRAS资料对GRAPES分析场影响,结果表明,IRAS中高层通道亮温资料对GRAPES分析场影响比地表通道20观测亮温的影响大,地表通道8和9观测亮温对分析场影响较大。前24个GRAPES变分同化时次每个时次IRAS通道亮温对分析场影响的贡献率分析结果显示,高层通道和H_2O通道贡献率较大。个例分析结果表明,在同化探空资料基础上加入IRAS资料后,温度和湿度增量场变化幅度较大,表明IRAS资料对分析场有降温和增湿作用。     

Impacts of SST and SST Anomalies on Low-Prequency Oscillation in the Tropical Atmosphere

Considering the multiscale character of LFO (low-frequency oscillation) in the tropical atmosphere, the effects of SST on LFO in the tropical atmosphere are discussed by using an absolute ageostrophic, baroclinic model. Here, SST effects include sea surface heating and forcing of SST anomalies (SSTAs). Studies of the influences of sea surface heating on LFO frequency and stability show that sea surface heating can slow the speed of waves and lower their frequency when SST is comparatively low; while higher SST leads to unstable waves and less periods of LFO. Since the impact of a SSTA on ultra-long waves is more evident than that on kilometer-scale waves, long-wave approximation is used when we continue to study the effect of SSTAs. Results indicate that SSTAs can lead to a longer period of LFO, and make waves unstable. In other words, positive (negative) SSTAs can make waves decay (grow).     

Impacts of SST and SST Anomalies on Low-Frequency Oscillation in the Tropical Atmosphere

Considering the multiscale character of LFO effects of SST on LFO in the tropical atmosphere （low-frequency oscillation） in the tropical atmosphere, the are discussed by using an absolute ageostrophic, baroclinic model. Here, SST effects include sea surface heating and forcing of SST anomalies （SSTAs）. Studies of the influences of sea surface heating on LFO frequency and stability show that sea surface heating can slow the speed of waves and lower their frequency when SST is comparatively low; while higher SST leads to unstable waves and less periods of LFO. Since the impact of a SSTA on ultra-long waves is more evident than that on kilometer-scale waves, long-wave approximation is used when we continue to study the effect of SSTAs. Results indicate that SSTAs can lead to a longer period of LFO, and make waves unstable. In other words, positive （negative） SSTAs can make waves decay （grow）.     

基于风云三号气象卫星微波亮温资料反演东北地区土壤湿度及其对比分析

土壤湿度在陆面过程中发挥着重要作用,是联系陆地水循环和能量循环的纽带和关键环节。遥感技术可以实时地对土壤湿度进行长期、大区域动态监测,已成为监测土壤湿度的有效手段。本文基于风云三号气象卫星（FY3B）微波亮温资料,利用基于微波能量辐射传输方程的陆面参数反演模型（LPRM）反演了中国东北地区的土壤湿度（FY3B_LPRM）。把反演获得的FY3BLRPM土壤湿度与中国气象局农业气象站土壤湿度观测资料、NCEP和ERA-Interim土壤湿度再分析资料、欧洲空间局多卫星融合ECV（Essential Climate Variable）土壤湿度产品和国家卫星气象中心FY3B官方土壤湿度产品（FY3B_offical）进行了对比分析。结果表明:（1）本文反演的FY3B土壤湿度与农业气象站观测资料有较高的一致性;卫星土壤湿度整体上呈现自西向东逐渐增加的空间变化,与农业气象站观测资料较为一致;在季节变化上,两者高度相关,在大部分地区的相关系数都达到0.7以上。（2）在大兴安岭和东北三省东部等地表相对湿润的地区,FY3B_LPRM土壤湿度与NCEP、ERA-Interim和FY3B_offical土壤湿度呈现较强的负相关;再分析资料和FY3B_offical土壤湿度均无法反映该地区土壤干湿状况的季节性变化,甚至与观测资料呈反位相变化特征。FY3B_LPRM土壤湿度与欧洲空间局研发的多卫星融合ECV土壤湿度产品在绝大多数地区有较好的一致性。本文基于风云三号极轨气象卫星微波亮温反演的土壤湿度资料,可用于干旱监测、数值同化与天气预报、水文水资源等领域。     

Fusion SST from Infrared and Microwave Measurement of FY-3D MeteorologicalSatellite

Sea surface temperature (SST) is one of the important parameters of global ocean and climate research, whichcan be retrieved by satellite infrared and passive microwave remote sensing instruments. While satellite infrared SST offershigh spatial resolution, it is limited by cloud cover. On the other hand, passive microwave SST provides all-weatherobservation but suffers from poor spatial resolution and susceptibility to environmental factors such as rainfall, coastaleffects, and high wind speeds. To achieve high-precision, comprehensive, and high-resolution SST data, it is essential tofuse infrared and microwave SST measurements. In this study, data from the Fengyun-3D (FY-3D) medium resolutionspectral imager II (MERSI-II) SST and microwave imager (MWRI) SST were fused. Firstly, the accuracy of both MERSI II SST and MWRI SST was verified, and the latter was bilinearly interpolated to match the 5km resolution grid of MERSISST. After pretreatment and quality control of MERSI SST and MWRI SST, a Piece-Wise Regression method wasemployed to correct biases in MWRI SST. Subsequently, SST data were selected based on spatial resolution and accuracywithin a 3-day window of the analysis date. Finally, an optimal interpolation method was applied to fuse the FY-3DMERSI-II SST and MWRI SST. The results demonstrated a significant improvement in spatial coverage compared toMERSI-II SST and MWRI SST. Furthermore, the fusion SST retained true spatial distribution details and exhibited anaccuracy of –0.12±0.74°C compared to OSTIA SST. This study has improved the accuracy of FY satellite fusion SSTproducts in China.