基于两种识别方法的AMSR-E资料无线电频率干扰信号的交叉验证（英文）

卫星微波低频通道的亮温资料广泛存在无线电频率干扰信号,在微波观测应用于反演地球物理参数和资料同化之前,应准确识别出受到频率干扰污染的资料。常用的干扰识别方法包括谱差法、平均值和标准差法以及主分量分析法等,但没有可靠的频率干扰源分布数据集用于评估不同识别方法的准确性。本文提出利用两种独立的干扰识别方法进行交叉验证,获得AMSR-E资料中频率干扰信号的识别阈值。结果表明,该方案能有效识别出AMSR-E资料C波段和X波段通道在陆地上的无线电频率干扰信号。AMSR-E C波段资料在美国人口密集的大城市有较强的干扰信号存在,X波段的干扰信号主要分布在欧洲大陆和日本。     

AMSR-E卫星资料陆面干扰的气候特征分析

先进微波辐射计(AMSR-E)的低频特性使其更容易受到无线电频率干扰(RFI),本文首先对比了谱差法和双主成分分析(Double Principal Component Analysis,DPCA)方法这两种RFI识别算法的差异,验证了DPCA方法的适用性,然后选用DPCA方法对2002年9月—2011年9月AMSR-E陆面升轨亮温月平均数据中的RFI进行识别,并分析其多年变化特征。DPCA方法可以有效地识别出AMSR-E全球范围内陆地亮温数据中的RFI分布情况。识别结果显示:1)C波段中的RFI主要分布在美国、东亚及印度—阿拉伯半岛地区;X波段主要分布在欧洲及东亚地区。2)各区域的RFI空间位置及强度随时间会发生变化,其原因可能是由于基础设施及使用无线电频谱的变化造成。3)不同区域月平均亮温数据中识别出的RFI信号数量存在季节变化,并且C波段中识别出的RFI数量随时间减少,X波段中随时间增加。     

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%。     

GVR机载微波辐射计反演算法适用性分析

为研究GVR(G-band water Vapor Radiometer)机载微波辐射计自带反演算法在天津地区的适用性,将2016年北京探空资料分成春夏秋冬,对垂直累积液态水和垂直累积水汽的反演精度进行数值模拟检验。结果表明:垂直累积液态水反演精度随高度变化不明显,春夏秋冬4个季节反演结果相对偏差值范围分别为29%~78%、31%~71%、36%~67%、35%~79%,绝对偏差值范围分别为0.04~0.492 mm、0.075~0.294 mm、0.074~0.315mm、0.116~0.347mm;垂直累积水汽反演精度随高度降低(3000m以上降低更为明显),春、夏、秋、冬4个季节相对偏差3000m以下时分别为2.6%~20.8%、7.9%~19.1%、4.3%~16.5%、3.4%~14.2%,3000m以上时分别为6.4%~89.7%、12.5%~36.9%、13.2%~50%、11.8%~301%。与其他类型机载微波辐射计反演精度及GVR在北极地区地基观测反演精度相比,GVR自带反演算法在天津地区的垂直累积液态水和垂直累积水汽反演精度明显偏低。     

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.     

GMI亮温资料RFI信号影响因子分析

利用全球降水测量(Global Precipitation Measurement,GPM)卫星上搭载的微波成像仪(GPM Microwave Imager,GMI)的一级亮温数据,通过谱差法识别被无线电频率干扰(radio frequency interference,RFI)污染的典型陆地地区,确定欧洲、东亚和南美作为主要研究区域,进一步分析RFI与卫星方位角、太阳方位角和太阳天顶角之间的关系,讨论RFI的影响因子。结果表明:水平极化方式下受RFI影响的区域范围比垂直极化方式下的范围更广;相对于强RFI信号分布对应的较宽的卫星方位角区间,存在RFI的像素点对应的太阳方位角和太阳天顶角角度区间范围较为集中;当RFI强度较弱时,垂直极化方式下的RFI的像素点远多于水平极化方式下的RFI像素点,但随着RFI强度的增强,水平极化方式下的RFI像素点多于垂直极化方式下的RFI像素点,且强度越大则两种极化方式下的RFI像素点数量差距越大。     

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。     

星载微波辐射计反演洋面非降水云区水汽总量的研究

针对AMSR-E的特点,采用物理统计方法,对洋面非降水云区水汽总量(V)的反演进行了模拟研究,并用实测亮温数据对反演算式进行了初步验证。主要结果有:①为了有效解决亮温随V值增加而趋于饱和的问题,采用多元线性回归方法,研究比较了算式中不同亮温函数形式的效果,结果表明,在反演算式中采用ln(T0-TB)形式有更好的回归和反演效果,但这种形式不太适合于V值偏大的情况;②采用逐步回归方法,对各通道不同亮温函数形式的回归因子进行了比较分析,引进了对因变量作用最显著的6个因子,生成了新的反演算式,并且对应于不同V值均有较好的回归和反演效果;③可以根据V值大小的变化分段采用以上两种方法生成的反演算式,实际反演的结果与业务产品基本符合。     

雷达定量估测降水的亮带自动消除改进方法

层状云降水中,0 ℃层融化效应会引起雷达反射率因子局部增大,若不进行订正,则会高估雷达估测的降水.本文提出一种基于新一代天气雷达反射率因子垂直廓线的0 ℃层亮带自动识别与订正算法,以减小因亮带造成的降水高估.本研究首先对降水类型进行分类,在SHY95的基础上增加了垂直方向的反射率因子三维特征,避免亮带的反射率因子高值区被误识别为对流云区;其次,在层状云区识别出一个可能的亮带影响区,在其中查找亮带,采用旋转坐标系法精确的识别亮带的顶、底高度;最后,利用最小二乘法拟合亮带上、下层的斜率,平滑垂直廓线(VPR,Vertical Profile of Reflectivity)的显著突出部分.将该方法应用于北京地区2010—2011年10次包含亮带的降水过程,得到的亮带订正后的均方根误差E_RMS、平均绝对误差E_RMA、平均相对误差B_RM值较初值均有显著减小(分别减小1.538 mm,0.417和0.468).结果表明,该方法能够有效地识别与订正亮带,使得定量测量降水精度有所提高.     

面向资料同化的FY-4A 卫星GIIRS探测仪偏差特征分析和偏差订正

干涉式大气垂直探测仪（Geostationary Interferometric Infrared Sounder,简称GIIRS）是国际上第一部对地静止卫星平台上的高光谱红外大气垂直探测仪,能为对流尺度区域模式预报提供所需的高时空和高光谱分辨率的大气状态信息。本文利用高分辨率区域模式WRF及其同化系统WRFDA对GIIRS观测的偏差（观测亮温减去模拟亮温,记为O?B）分布特征进行了全景分析,结果表明:长波通道O?B偏差和标准差普遍小于中波通道,且都存在一段受污染的通道。O?B偏差的日变化和偏差与卫星天顶角的关系相对较弱,而所有筛选通道的偏差都与亮温值及卫星的扫描阵列位置有关,偏差的水平分布主要表现出“阵列偏差”的特征。2020年重新定标后,GIIRS观测数据质量比2019年有明显提高。在此基础上进一步进行了偏差订正试验,试验发现选取扫描阵列作为偏差订正的主要因子,都能有效地改进2019年和2020年筛选出的GIIRS通道的偏差,订正后O?B和O?A的系统性误差（偏差）都变小。该研究结果可为全球/区域模式中同化GIIRS长波及中波通道的辐射资料提供参考。     

青藏高原零度层亮带的识别订正方法及在雷达估测降水中的应用

零度层亮带是指雪花或冰晶降落到零度层附近,表面发生融化而使雷达反射率突然增大的现象.它是影响雷达资料质量的重要因素,常会导致雷达估测降水的高估.青藏高原海拔高、零度层低,零度层以下的降水范围非常有限,亮带对青藏高原地区的雷达估测降水的影响更加显著.因此,对亮带进行自动识别订正,对提高青藏高原雷达降水估测的精度有重要意义.本文在考虑青藏高原遮挡严重的情况下,通过计算反射率垂直廓线来识别零度层亮带,对亮带区域进行订正,并将亮带订正前后的混合扫描反射率分别估测降水,分析亮带订正对降水估测误差的影响.结果表明:雷达识别的亮带高度在探空资料零度层以下几百米内;亮带订正前,反射率垂直廓线在零度层附近有显著弯曲,雷达对降水的估测明显偏高;亮带订正后,反射率垂直廓线在零度层附近的显著弯曲消失,雷达估测的降水量与雨量计的观测值较一致,降水估测误差比订正前明显减小.     

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。     

对流性降水云微波辐射特性

结合MM5模式和三维微波辐射传输模式, 对2003年7月9日宜昌地区一次典型的中尺度降水中心的对流性降水云微波辐射特性进行研究。结果表明:MM5模式模拟的降水量和落区与实况一致,模拟的水凝物廓线也与TMI反演值接近,85.5 GHz通道辐射亮温与TMI实测情况相近。85.5 GHz通道亮温与地面雨强相关性很弱, 受云中云冰和雪花的散射降温作用显著, 由于其他粒子的综合作用以及斜角观测造成的位置偏移, 霰粒子对该通道亮温散射作用不明显。19.35 GHz通道亮温随雨强增加先升温后降温; 与霰粒子含量表现出明显的负相关关系。37.0 GHz通道亮温随雨强的增加而降温, 雨强大于20 mm/h后达到饱和, 主要受雨水降温作用影响。倾斜观测比天顶垂直观测产生更低的亮温低值中心, 且频率越高, 低值中心的偏移越严重。     

河南省非降水云中液态水的卫星微波反演试验研究

云中液态水分布对全球气候和局地天气变化有重要影响, 是判别人工影响天气作业潜力区的重要依据。利用TRMM卫星微波成像仪 (TMI) 85.5 GHz通道垂直极化亮温资料与NCEP再分析资料, 结合VDISORT模式采用逐步逼近方法反演了河南地区地表比辐射率; 再利用TRMM/TMI 85.5 GHz通道垂直极化亮温资料、TRMM/VIRS红外辐射资料及NCEP再分析资料, 结合VDISORT模式采用迭代的方法反演了河南地区云中液态水的垂直积分总含量。与红外卫星云图、TRMM卫星2A12产品及NCEP资料对比分析表明:该研究提出的反演陆地上空非降水云中液态水方法是可行的, 且对云中液态水垂直积分总含量水平分布的反演结果较对比产品结果更好。     

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。     

AMSR-E数据参数化法反演液态云水路径研究

液态云水路径是气象学和云雾物理的一个重要参数,其定量测量对气候变化及灾害性天气的监测和预报均具有十分重要的作用.本文利用AUQA卫星携带的微波成像仪AMSR-E和中分辨率成像光谱仪MODIS确定微波极化通道亮温与大气含水量ω的关系,并改进双极化参数法.结果表明:利用AMSR-E的89.0 GHz和36.5 GHz微波极化通道亮温数据可直接反演液态云水路径,并可依据MODIS反演的大气含水量ω将反演分辨率估算至1 km.反演结果与MODIS云图路径吻合,与NCEP 1°×1°的6 h液态云水路径垂直积分总含量资料进行对比,表明反演结果误差小于0.04 kg·m~(-2).     

FY-3A MWHS资料偏差订正方法研究

作为中国新一代极轨气象卫星,风云三号A星(FY-3A)大气垂直探测资料在区域数值天气预报中的同化应用至关重要。为实现FY-3A大气湿度垂直探测仪(MWHS)资料的直接同化应用,重点研究MWHS资料偏差订正问题。根据MWHS资料特征,在参考欧洲中期天气预报中心(ECMWF)原全球TIROS大气垂直探测仪(TOVS)资料偏差订正方案的基础上,建立适用于FY-3A卫星MWHS辐射率资料的偏差订正方案,分析该方案的订正效果。(1) 扫描偏差具有星下点对称性,各通道不同纬度带和扫描角的扫描偏差存在差异,通道1~5的扫描偏差绝对值范围分别为0~1.13 K、0~6.4 K、0~0.76 K、0~0.84 K和0~2.1 K。(2) 偏差订正方法有效,订正后的通道2~4观测残差概率分布呈现均值为0的高斯分布,且通道1和5观测残差更接近均值为0的高斯分布。(3) 偏差订正后观测残差标准差均有所降低,表明偏差订正能够提高MWHS资料对分析场的调整。试验证明FY-3A MWHS资料具有较高的数据质量以及同化应用的潜力;建立的偏差订正方案可为FY-3A MWHS资料直接同化提供条件。      

基于带约束项广义变分同化AIRS云影响亮温研究

经典变分同化基于误差服从高斯分布理论,在同化受云影响的红外探测器通道亮温时,需进行云检测或只同化权重函数峰值位于云顶之上的通道亮温。在云检测过程中需对亮温进行严格的质量控制以剔除"离群值",导致丢失大量有用数据。文中基于带约束项非高斯模型的广义变分对高光谱大气红外探测器(Atmospheric Infra-Red Sounder,AIRS)受云影响亮温进行了初步的同化研究。在执行过程中,首先,动态选择AIRS通道形成通道子集。其次,把云参数(有效云量和有效云顶气压)作为辐射传输模式输入变量参与变分同化极小化迭代并用于通道子集亮温模拟。同化试验结果表明,对于高云,基于Cauchy-估计的变分同化反演结果最好,而对于中云和低云,基于Huber-估计得到了较好的同化反演结果。然而,在反演模式高层温度时,基于Fair-估计反而得到了较差的结果,但其对于湿度反演效果较为理想,其结果可能与Fair-估计分布的固有特点有关。带约束项广义变分同化方法对受云影响亮温的同化效果比经典变分方法的好,但依赖于M-估计的选取。     

校正热带测雨卫星轨道抬升对微波成像仪亮温的影响

热带测雨卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)在2001年8月轨道高度从350 km升高至402 km,搭载于其上的微波成像仪(TRMM Microwave Imager,TMI)的入射角随之发生变化,进而使得相应探测结果(亮温)发生改变,从而导致由此反演的大气参数出现虚假的突变。为保证轨道抬升前后TMI亮温资料的连致性,以便更好地用于气候研究,本研究首先分析了洋面轨道抬升前后亮温的差异及变化原因,然后结合微波辐射传输模式,分析了不同环境参数对亮温变化的影响,在此基础上用线性变换的方式对轨道抬升后的亮温进行了修正,并从不同角度检验修正效果。结果表明,轨道抬升前后亮温呈线性关系,低频垂直极化通道亮温轨道抬升后升高了0.8-1.6 K,其他通道亮温变化不大。经过修正,轨道抬升前后的亮温趋于一致,月平均亮温偏差明显减小,低频垂直极化通道亮温在轨道抬升期间的突变被消除,亮温变得连续平稳,可用于气候研究。     

云区卫星微波通道亮度温度的数值模拟

目前多数资料同化系统中对卫星的观测值都是采用晴空模拟,然而用晴空辐射传输模式模拟云区卫星微波通道的辐射值会造成与观测较大的偏差,导致大量云区卫星资料被直接抛弃无法进入同化系统,因而有必要改进云区卫星辐射亮温的模拟能力,进而提高同化系统中云区卫星资料利用率。以2010年台风“圆规”、“凡比亚”和“鲇鱼”为例,基于先进的微波扫描辐射计AMSR-E观测应用一维变分算法反演台风区域的云宏观参数,包括云液水含量廓线、云冰水含量廓线和雨水含量廓线;然后,以大气温度、湿度廓线及这些反演的云参数作为快速辐射传输模式CRTM的输入参数,模拟AMSR-E各通道的辐射亮温。通过对比晴空、有云两种情况下模拟亮度温度与实际观测亮度温度间的偏差,发现增加云参数作为辅助参数、启动辐射传输的散射模块,可以有效地改进台风外围云区卫星辐射亮温的模拟效果,大幅减少模拟亮温与观测亮温间的偏差,增加了同化进数值预报系统的卫星观测数据量。