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。     

基于MODIS近红外数据的贵州高原大气水汽反演研究

根据MODIS卫星第18和19波段的波段特征,首先从理论上证明从这两个波段表观反射率的比值反演大气可降水量的可行性,其次利用MODTRAN模型按照中纬度冬季和夏季两种大气模式对该比值与大气水汽的关系进行模拟,并建立了反演大气水汽的公式.利用贵州地区高空探测数据对反演公式进行验证,并与EOS发布的MODIS近红外水汽反演结果进行比较,发现该公式的反演结果更接近实际探测的结果.由于在反演过程中不必考虑地表覆盖和反射率的差异,摆脱了传统的根据查找表反演水汽的方式,并且直接由18、19波段表观反射率的比值计算大气可降水量,相对于传统算法更易于业务化运行.     

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。     

基于FY-3/MERSI卫星资料的霾判识方法研究

选取2015年12月25日及2016年1月18日两次覆盖湖北的重污染天气过程,利用FY-3A(B)/MERSI卫星资料和气象、环境监测资料,应用图像色彩处理技术、可见光近红外通道反射率分析等技术,开展对湖北地区霾的遥感识别研究。研究结果表明:以不同波段进行红绿蓝三通道合成时,霾可以被识别,其中以全可见光模式合成时,霾以灰白色为主,比周围的云雾区略暗;以可见光、近红外、红外三通道合成时,霾以紫色、紫灰色为主,云类识别精细;以可见光、近红外两通道增强显示合成时,霾以紫灰色为主,与晴空地表及云区差异明显,但易将由小粒子组成的薄卷云误判为霾,需通过云顶黑体亮温进行剔除。通过建立红外亮温和可见光反射率识别指标,可将霾与晴空、厚云区区分开来,但很难与低云/雾区进行有效区分,加入对有效粒子半径敏感的近红外通道反射率后,借助两者在粒子大小上的差异,可在一定程度上解决这一问题,并通过地面人工观测资料进行分析验证。     

不同季节下FY-3B/MERSI数据大气校正前后对比

应用FLAASH模型对FY-3B/MERSI数据进行大气校正,并从大气校正前后反射率变化、NDVI和EVI变化及其与MODIS地表反射率产品比较等4方面对校正效果进行讨论分析,以期提供一种行之有效的FY-3B/MERSI数据大气校正方法。结果表明:(1)校正后削弱了大气分子与气溶胶在可见光波段的散射影响,且各通道反射率区间变宽;(2)除红光波段外,可见光其余波段各通道大气校正后的反射率均有所减小,且秋、冬季比春、夏季影像反射率减小幅度更大;对于近红外波段,除秋、冬季第16通道外,大气校正后的反射率均有所增加;(3)与MODIS地表反射率产品相比较,FY-3B/MERSI校正后的反射率与MYD09GA产品的误差均小于校正前,校正后的植被和居民地2种地物的反射率比校正前更具有较好的一致性;(4)校正后,植被与居民地的NDVI和EVI均有所增大,且NDVI较EVI增加的幅度大,同时校正前后两者的NDVI、EVI差值均增大,表明FY-3B/MERSI影像经大气校正后更有利于植被与非植被信息的区分。     

基于EOS/MODIS的黑龙江省大气可降水量反演方法研究

本文以大气水汽反演为中心,将双通道和三通道反演算法应用于实际的黑龙江省MODIS影像中,通过对多个通道多组数据反演结果的分析和验证,证实利用该算法反演大气水汽是切实可行的,所获结果反映了实际水汽分布的大致规律。     

用三通道合成彩色图像进行云的分类解释判读

为更好地利用FY-3A气象卫星上中分辨率光谱成像仪(MERSI)资料高空间分辨率及多光谱的优势,细致分析云系在宏、微观方面的多重特征,首先利用平面平行辐射传输模式(SBDART)证明了MERSI的0.65,1.6 μm和11.25 μm通道能够分别反映云光学厚度、云粒子大小、云顶高度的信息,然后采用三通道合成彩色图像的...     

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。     

贵州省大气加权平均温度模型研究

加权平均温度作为地基GPS大气水汽反演的一个重要参量,对水汽反演精度有着重要的影响。利用贵州省贵阳、威宁两个探空站2015—2017年的探空观测数据和地面观测数据,采用数值积分法、最小二乘法对两站的大气加权平均温度进行计算,建立了贵州省月、季度、年的大气加权平均温度本地化模型。利用2018年数据进行验证,研究结果表明:贵州加权平均温度的标准差和相对标准差、均方误差、均方根误差小于Bevis经验公式,精度优于Bevis;该模型可以用于贵州大气水汽反演。     

利用太阳光度计反演大气柱水汽总量方法研究

应用天津大气边界层观测站的CE318型太阳光度计五个波段(440,670,870,936和1020nm)的太阳辐射观测资料,以及MODTRAN3.7辐射传输模式模拟的大气斜程水汽量与CE318太阳光度计936 nm通道水汽透过率的关系函数,研究了反演大气柱水汽总量的方法。结果表明:在大气处于相对不变的状态下,瞬态法和改进的Langley法在反演大气柱水汽总量时其结果的相关系数高于0.97;但在大气状态处于多变时,瞬态法优于改进的Langley法。     

三江源及其周边地区多源水汽资料对比检验

采用三江源人工增雨工程建设的35通道微波辐射仪、全球导航卫星系统气象观测(GNSS/Met)、L波段探空系统以及美国国家环境预报中心(NCEP)再分析资料,经多源连续监测和计算大气水汽含量,对比检验多源数据的差异性和影响因素,了解多源大气水汽含量在三江源及其周边地区的适用性。文中以L波段探空计算的大气水汽含量为基准值进行检验,结果表明GNSS/Met反演的大气水汽含量与基准值保持一致,总偏差为1. 45 mm,不受温度、降水、季节、地区的明显影响,可代表三江源及其周边地区的大气水汽特征; NCEP大气可降水量总趋势与基准值比较一致,其值明显偏小,仅为基准值的69%,且随降水越大偏差增大,温度、地区、季节对其有明显影响;微波辐射仪能代表无降水或弱降水条件下的大气水汽特征,其值明显偏大,且受温度、液态水含量等多种因素影响。对三江源及其周边地区的旬大气水汽分析表明,三江源核心区大气水汽含量差异较小,从东到西呈波谷型分布;周边地区分布差异巨大,东边最高,西边最低,此分布特征与地理位置、地形和年内天气过程等密切相关。这些监测数据的对比检验和分析为三江源及其周边地区的云水资源精确定量评估起到基础性作用,也为改善人工增雨(雪)技术和保护当地生态环境起到关键性作用。     

青藏高原大气光学特性的测量与分析

本文在1986年6月西藏拉萨市十通道太阳光度计六天观测工作基础上，计算了高原地区的整层大气垂直光学厚度，与北京西郊1981年6月的资料对比表明，在可见和近红外波段，拉萨市的大气光学厚度只有北京的一半，甚至更小。分析了在高原地区利用臭氧的Chappuis吸收带反演大气臭氧总量的可行性、方法、结果及其合理性。接着，本文讨论了双通道法和多通道法计算水汽光学厚度的差别，并简要分析了影响水汽总量变化的原因。本文还讨论了拉萨地区六月份大气浑浊度的时变规律及其变化机制。大气浑浊度不仅与地面大气状况（对流、地面风速等）有关，而且取决于大气的湍流结构。最后，本文利用Philips—Twomey方法反演了气溶胶的谱分布，结果表明，高原六月份气溶胶谱形大多接近Junge分布形式。另外，文中还简单讨论了折射率对反演气溶胶谱的影响。     

利用太阳光度计反演郑州地区水汽含量

利用CE-318型太阳光度计936 nm波段的太阳辐射观测资料,采用改进的Langley法反演了郑州地区大气柱水汽含量,并分析了大气柱水汽含量与地面水汽压之间的关系。结果表明:郑州地区大气柱水汽含量的季节变化:夏季>秋季>春季>冬季,日变化为早晚低,中午高;郑州地区大气柱水汽含量与地面水汽压之间存在着良好的线性关系。     

利用太阳光度计反演渤海湾西岸大气柱水汽总量

利用CE-318型太阳光度计936nm水汽吸收通道的太阳辐射观测值和太阳光度计在该通道的透过率与水汽量关系，采用瞬态法反演了渤海湾西岸大气柱水汽总量。结果表明：利用太阳光度计936nm通道可以反演晴空大气柱水汽总量，其局限性是要在晴空下使用；渤海湾西岸大气柱水汽含量时间分布极不均匀；不同季节晴空日的水汽含量日变化有所不同。     

中国夏季降水的水汽通道特征及其影响因子分析

利用NCEP／NCAR的1958～1998年再分析资料研究夏季东亚季风区水汽输送特征，综合这些特征划分出夏季输送到中国大陆主要有来自低纬的三条水汽通道：西南通道、南海通道和东南通道，此外在高纬还有一条很弱的西北通道，分别体现了南亚季风、南海季风、副热带季风和中纬度西风带对中国夏季降水的影响。定义和计算了四条水汽通道强度指数来表征水汽通道的强弱，并研究其年际变化。相关分析表明四条水汽通道对我国夏季降水的影响范围分别是：西南通道是华南中部和西南边境降水的水汽来源，南海通道对华南降水有直接贡献，东南通道为长江流域降水输送水汽，西北通道则为黄河中上游及华北东部降水输送水汽。物理分析显示，水汽输送异常与大气环流异常直接相关，而与同期水汽源地的海温异常关系不密切，海洋的作用主要体现在前期大范围的海温异常分布上。     

对NOAA／AVHRR通道反照率和植被指数的大气影响订正试验

在利用大气窗区进行遥感时,大气成分对辐射的吸收和散射作用造成辐射消弱,从而影响气象卫星（AVHRR）两个通道（可见光和近红外）反演地表反照率值及其差和比的植被指数值。在选取实测卫星资料对其作预处理并考虑仪器定标衰减作用后,利用LOWTRAN－7大气辐射传输模式对卫星资料进行大气订正的探讨,指出气溶胶、水汽等大气参数是订正计算中的敏感因子。       

用940nm吸收带测量水汽总量

文章介绍了在卫星上利用近红外辐射探测整层大气水汽含量的原理和方法。分析了在近红外波段中，940nm吸收带更有利于水汽探测的原因，并且列举若干飞机测量的实例，说明这种探测方法的效果。结论指出：这种方法有可能用于卫星探测，补充热红外和微波探测水汽的不足。     

GMS-5实时资料反演大气水汽含量的研究

采用新疆“96·7”特大暴雨期间逐日08、20时1°×1°网格常规观测资料和GMS－5红外一、二通道及水汽通道的亮温资料,对比分析了水汽通道亮温场与大气水汽含量场之间的关系,水汽通道亮温高值带对应大气水汽含量场上的干区,低值带对应温区。水汽通道亮温（W）≤230K的区域的分布和走向能够表征水汽输送通道。同时进一步讨论了GMS－5三个通道亮温资料与大气水汽含量之间的相关性,利用一元或多元回归方法拟合大气水汽含量,并对拟合结果进行了误差分析。     

两波段微波辐射计遥感云天大气的可降水和液态水

本文在薄大气近似下计算了1.35cm和8.5mm波段上云天大气辐射传输,建立了微波辐射亮度温度与云中液态水含量、大气衰减与水汽总量的经验关系,讨论了由两波段的辐射测量遥感云天条件下的水汽总量和云中含水量的方法,并进行了实验验证.在我们的实验条件下,微波遥感的云天水汽总量与探空值的相对偏差约为10%.     

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。