基于气象资料变化特征和辐射传输模式的微波辐射计工作状态分析

2014-09-18 07:22:32王振会曹雪芬黄建松楚艳丽李青
大气科学学报 2014年1期
关键词:亮温辐射计大气

王振会,曹雪芬,黄建松,楚艳丽,李青

(1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京 210044;2.南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京 210044;3.中国气象局北京城市气象研究所,北京100089)

基于气象资料变化特征和辐射传输模式的微波辐射计工作状态分析

王振会1,2,曹雪芬2,黄建松2,楚艳丽3,李青1,2

(1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京 210044;2.南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京 210044;3.中国气象局北京城市气象研究所,北京100089)

0 引言

由于地球的公转和自转,给定地点的气象要素具有一定的变化特征,尤其是大气温度季节变化和日变化统计特征。而另一方面,天气系统、局地地形等因素,尤其是云的出现,对气象要素变化的统计特征起到调制作用。因此,及时的大气探测有助于人们了解气象要素的实际状态,而大气温度的季节变化和日变化统计特征可以用于判断观测仪器所处的工作状态。

地基微波辐射计已经成为大气探测的一种微波遥感装备,用于接收大气发射的微波信号。大气中的分子、气溶胶、水滴、冰晶等物质发射微波信号,由辐射计接收后,进行反演,得出温度、湿度、液态水等物理量。地基微波辐射计在大气遥感探测中的地位日趋重要,尤其在大气温、湿廓线的反演方面有着其独特的优势。微波辐射计可以对大气的温湿状况进行全天候的观测,能够得到高时间分辨率的大气温湿参数资料,极大地弥补了无线电探空资料每天时次少、空间分辨率低的不足。其连续观测数据,对于充分了解大气的温湿状况,大气逆温层的生消变化规律以及大雾灾害性天气的预警等,都有着重要的参考意义(张培昌和王振会,1995;段英和吴志会,1999;黄彦彬等,2001;刘红燕等,2009;赵兵科等,2009;刘亚亚等,2010)。随着地基微波辐射计的应用尤其是组网应用的发展(赵柏林,1995),郭伟等(2010)结合实际应用需要设计了地基微波辐射计网络资料处理系统。

目前用于大气遥感的地基微波辐射计,通常有多个通道,直接测量大气在多个频率处向下辐射的电磁波能量(用亮温表示),利用这些亮温观测值可以反演出对流层大气的温度廓线、水汽含量、云中液态水含量等。例如,某型微波辐射计有12个通道,其中,5 个低频通道 (22.235、23.035、23.835、26.235、30.000 GHz)用于水汽含量和液态水含量遥感反演,7 个高频通道(51.25、52.28、53.85、54.94、56.66、57.29、58.80 GHz)用于大气温度廓线遥感反演。对于7个高频通道,由于电磁波频率越接近60 GHz,大气中的氧气吸收越强,所以58.80和57.29 GHz通道主要获得边界层大气温度信息,而频率较低的51.25、52.28 GHz等通道主要用于反演较上层的大气温度信息。对于5个低频通道,22.235 GHz接近水汽吸收线,在大气温度层结已知的情况下,主要代表大气底层湿度信息,随着频率增加到30.000 GHz,水汽吸收逐渐减弱,主要提供大气中上层水汽含量和和液态水含量信息。

微波辐射计目前在气象观测中还是一个比较新的技术,和其他气象仪器一样,观测资料都需要进行质量监控。气象上基于常规观测技术的观测资料也都要进行质量监控(William,2001;任芝花和刘小宁,2005;谢从刚和王振会,2007;任芝花等,2010)。王振占和李芸(2004,2005)针对神舟四号飞船辐射计的在轨定标特点,选取了全球大洋开阔海域的浮标、星载微波辐射计产品和岛上气象探空数据,通过理论计算得出亮温作为辐射计测量的低端。

本文在简要介绍大气微波辐射传输方程的基础上,以上述12通道地基微波辐射计在南京2010年11月27日—2011年5月29日期间08时(北京时间,下同)晴天的实验观测资料为例,将独立来源的NCEP大气温湿层结资料代入大气辐射传输方程计算得到亮温值,与微波辐射计测得的亮温值进行对比,以南京冬春季节大气温度变化的统计特征为依据,来判断该辐射计实验观测期间的工作状态,为同类微波辐射计观测资料质量控制提供参考。

1 大气辐射传输方程和程序简介

图1 辐射在大气中的传输Fig.1 Downward radiative transfer in the atmosphere

考虑平面平行晴空大气,忽略散射,辐射传输方向的天顶角为θ。对于地基遥感,辐射计天线指向天顶角θ(图1),观测半无限大气及外空,由辐射传输理论得地基微波辐射计应该测量得到的下行辐射亮温计算公式(张培昌和王振会,1995)为其中:τ是从高度z处到地基微波辐射计天线(z=0)处大气层的透过率;TB(∞)为宇宙背景的辐射亮温;T(z)是大气温度层结;ka(z)是体积吸收系数,在晴空无云条件下主要由氧气和水汽吸收系数总和来决定。氧气分子的吸收系数是大气温度、压力和频率的函数;水汽分子的吸收系数则是大气温度、压力、湿度和频率的函数。

基于以上基本理论,设计亮温模拟计算软件MWGRND(Westwater et al.,1985;王振会,1988)。流程可简化为图2。MWGRND中选用Liebe模式(Liebe,1985)计算吸收系数,TB(∞)取3 K。该模式的可用性已经过过去研究工作的认可(Westwater et al.,1985;王振会,1988),并不断得到应用(张培昌和王振会,1995;郭伟等,2010;王振会等,2011a,2011b;纪雷等,2012),尤其是在近几年武汉(敖雪等,2011)、北京等地辐射计计算与观测对比中也得到验证。

2 微波辐射计一级数据分析

微波辐射计一级数据(Lv1)即辐射计测得的亮温。本文分析取2010年11月27日—2011年5月29日期间77个晴空日(表1)08时的微波辐射计测得的亮温数据。微波辐射计地点附近08时探空数据由University of Wyoming网站(http://www.uwyo.edu/)下载,在实际的质量控制应用中,可使用当地探空资料,如果当地无探空资料则也可使用天气预报数值模式的输出。“晴天”是根据探空数据“各高度上相对湿度小于85%”来定义的。

表1 77个晴空日的日期、顺序号和日期序号Table 1 Clear dates during the experiment period from November 27,2010 to May 29,2011

图2 亮温模拟软件MWGRND计算流程Fig.2 Flow chart for brightness temperature calculation by MWGRND

本文选择08时的主要原因有二:1)探空资料多数站为一天两次,一般早晨“晴空”发生概率较大且持续时间较长,而晚上“晴空”发生概率较小且持续时间较短(受太阳加热影响)。因此,探空资料与辐射计资料的时空不一致性在晚上表现较强、在早上表现较弱,因此选择“早上”进行研究,这便于消除探空资料与辐射计资料的时空不一致对辐射计工作状态分析结论的影响。2)对于辐射计工作状态检查而言,液氮定标一般是数个月进行一次,而用本文的方法则可以有效地增加辐射计工作状态监测频次,以便更加及时地发现辐射计性能是否存在逐渐衰退的问题。

2.1 水汽和液态水遥感通道

水汽和液态水探测的5个通道在77个晴空日08时亮温的测量值和计算值如图3所示,其中,T为各有关通道亮温的测量值,TC为相应的计算值。

由图3可见,各通道测量值与计算值的变化一致性比较好,但前4个通道测量值明显大于计算值,30.000 GHz通道测量值明显小于计算值,且有一些是负值,这显然不合理。为此,计算偏差并建立各通道测量值与计算值之间的线性关系(表2)。

表2 水汽和液态水遥感通道亮温测量值与计算值之间关系统计量(样本容量 N=77)Table 2 Statistics for the calculated and observed brightness temperatures for the 5 channels to sense humidity and liquid water content(sample size N=77)

表2中¯T为各有关通道亮温观测样本的平均值,¯TC为相应的计算样本平均值。由表2可见,前4个通道测量值存在明显的正偏差(即(¯T-¯TC)>0),30.000 GHz通道测量值存在着明显的负偏差(即(¯T-¯TC)< 0),但所有通道的亮温计算值与观测值之间线性相关系数R都在0.9以上,对于容量N=77这样的“大样本”而言,其相关性显然是显著的(取显著性水平α=0.05,针对原假设:ρ=0(ρ为总体相关系数)的t检验表明应拒绝此假设)。取置信水平为95%,计算得到各个通道相关系数的置信区间,可见总体相关性多在0.95以上。

用于水汽和液态水遥感的所有通道的亮温计算值与观测值之间一致性很好,这一方面表明,辐射传输模式MWGRND可以用于这5个通道的亮温模拟计算,进而经过线性订正后,可以用于检查辐射计在这5个通道的运行状态;另一方面表明,该辐射计的水汽和液态水遥感通道,在观测研究期间工作状态良好。

2.2 大气温度遥感通道

用于对流层大气温度廓线遥感反演的7个通道在77个晴空日08时的亮温测量值和计算值如图4所示。

随着南京由冬、春季进入夏季,大气温度逐渐回升使得各频率处亮温逐渐上升,由于大气温度在底层受大地影响回升较快、对流层上层大气回暖较慢,而7个通道中频率较高的通道主要代表对流层底层温度,频率较低的通道主要代表对流层上层温度(张培昌和王振会,1995),因此在图4中可见,在频率较高的通道(如57.29、58.80 GHz等)亮温逐渐上升趋势明显,而在频率较低的通道(如51.25、52.28 GHz等)亮温逐渐上升趋势不太明显(计算值在77 d里变化不大)。但是,该辐射计测量值在

51.25、52.28、53.38 GHz 通道仍然逐渐偏离计算值,尤其是51.25 GHz通道亮温观测值随时间减小(下文称其为“一边倒”),进入4—5月依然在明显下降、逐渐远离大气温度的季节变化特征,已经由开始(2010年11月底)的80 K减小到2011年5月底的-60 K。

这种现象在 54.94、56.66G、57.29、58.80 GHz通道尽管不太明显但也存在。因此可以推测,该辐射计这些通道的工作状态不正常。

图3 水汽和液态水探测的5个通道在77个晴空日08时亮温的测量值和计算值 a.22.235 GHz;b.23.035 GHz;c.23.835 GHz;d.26.235 GHz;e.30.000 GHzFig.3 The calculated and observed brightness temperature variations at 08:00 BST on the 77 clear days for the 5 channels at the frequencies of(a)22.235,(b)23.035,(c)23.835,(d)26.235,and(e)30.000 GHz to sense humidity and liquid water content

3 对辐射计的大气温度遥感通道观测值“一边倒”的进一步分析

图4中的亮温模拟计算值TC由于是在晴天,所以其趋势性变化仅由大气温度的季节变化引起(在基本肯定计算模式正确性的情况下),而亮温观测值T的趋势性变化,包含大气温度的自然变化和仪器性能“一边倒”引起的变化。因此,可以预见,去除TC和T中的趋势性变化,TC和 T之间的相关性就有明显改善。

以51.25 GHz通道为例,图5a给出TC和T的相关性分析,二者呈负相关(R=-0.601 7),这显然不合理。图5b给出TC和T中的变化趋势,与图4a相比,图5b给出了它们分别随时间变化的趋势方程。由T的趋势方程计算出T的估计值 ^T,然后计算ΔT=T-^T,这就是去除T中变化趋势后的亮温观测值。同样,由TC的趋势方程计算出TC的估计值 ^TC,然后计算ΔTC=TC-^TC,就是去除TC中变化趋势后的亮温模拟值。图5c给出ΔT和ΔTC的相关性,可见二者呈正相关(R=0.298 7)。因此,去除趋势变化后就改善了亮温模拟值和观测值之间相关系数的合理性。

同样方法应用于其他6个通道,得到相关系数如表3所列。可见,对前6个通道,去除趋势性变化都明显地改善了计算值和观测值之间的相关性。通道频率越低,改善越大,这意味着在季节性变化影响随高度增加而减小的情况下,温度遥感通道性能“一边倒”变化趋势对低频率通道的影响更大。在频率最高的58.80GHz通道,相关系数最大、通道性能“一边倒”变化趋势不明显,去除趋势性变化后的相关系数略有减小,这是因为样本的随机性。

图4 大气温度遥感的7个通道在77个晴空日08时的亮温测量值和计算值 a.51.25 GHz;b.52.28 GHz;c.53.85 GHz;d.54.94 GHz;e.56.66 GHz;f.57.29 GHz;58.80 GHzFig.4 The calculated and observed brightness temperature variations at 08:00 BST on the 77 clear days for the 7 temperaturesensing channels at the frequencies of(a)51.25,(b)52.28,(c)53.85,(d)54.94,(e)56.66,(f)57.29,and(g)58.80 GHz

4 结语

本文简要介绍了大气微波辐射传输模式,以南京冬春季大气温度变化的统计特征为依据,以南京某辐射计2010年11月27日—2011年5月29日08时晴天的实验观测资料为例,通过对其12个通道的亮温观测值和模式计算值进行统计对比和物理分析,给出该辐射计实验观测期间的工作状态判断。

图5 51.25 GHz通道“一边倒”趋势对亮温模拟值和观测值之间相关性的影响分析 a.TC和T的相关性;b.TC和T的日变化趋势;c.ΔTC和ΔT的相关性Fig.5 Analysis on the impact of 51.25 GHz channel specification degradation on the correlation between the calculated and observed brightness temperatures a.correlation between the calculated and observed brightness temperatures;b.daily variation tendency of the calculated and observed brightness temperatures;c.correlation between the calculated and observed brightness temperatures after removing time tendency

表3 温度遥感通道性能“一边倒”变化趋势对亮温模拟值和观测值之间相关性的影响分析(样本容量N=77)Table 3 The impact of temperature-sensing channel specification degradations on the correlation between the calculated and observed brightness temperatures(sample size N=77)

实际资料表明,该辐射计用于水汽和液态水遥感的5个通道,亮温的计算值与观测值之间线性相关系数R都在0.9以上,一致性很好。这一方面表明,辐射传输模式MWGRND可以用于这5个通道的亮温模拟计算,进而经过线性订正后,可以用于检查辐射计在这5个通道的运行状态。另一方面表明,该辐射计的这5个通道在观测研究期间工作状态良好,尽管30 GHz通道亮温观测值有负值产生(可以经过线性订正来消除)。

用于对流层大气温度遥感的7个通道的亮温观测值基本上随时间逐渐减小、逐渐偏离计算值、偏离南京冬春季大气温度变化的统计特征,尤其是51.25 GHz通道亮温观测值随时间减小、已经由开始(2010年11月底)的80 K减小到2011年5月初的-20 K、5月底的-60 K。这种“一边倒”现象在54.94、56.66、57.29、58.80 GHz 通道尽管不太明显但也存在。因此,可以判断该辐射计在实验期间工作状态不正常。而后的返厂检查表明,这是该辐射计噪声管性能下降直至失效而引起的。

本文所用的方法可供微波辐射计工作状态监测和观测资料质量控制参考。

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(责任编辑:刘菲)

Analysis on the working state of a ground-based microwave radiometer based on radiative transfer model and meteorological data variation features

WANG Zhen-hui1,2,CAO Xue-fen2,HUANG Jian-song2,CHU Yan-li3,LI Qing1,2
(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters,NUIST,Nanjing 210044,China;2.School of Atmospheric Physics,NUIST,210044,China;3.Urban Meteorological Research Institute,CMA,Beijing 100089,China)

提出利用晴天每天早晨08时的观测资料,以大气温度季节变化统计特征为依据,来判断微波辐射计观测期间的工作状态。简要介绍了大气微波辐射传输方程,以南京冬春季节大气温度变化的统计特征为依据,以2010年11月27日—2011年5月29日期间南京某辐射计08时晴天的实验观测资料为例,通过对其12个通道的亮温观测值和计算值进行统计对比和物理分析,给出该辐射计实验观测期间的工作状态判断,认为用于湿度遥感的22.235、23.035、23.835、26.235和30.000 GHz五个通道观测期间工作状态良好、稳定,而用于温度遥感的51.25、52.28、53.85、54.94、56.66、57.29和58.80 GHz七个通道性能一直衰退。本文提出的方法可供微波辐射计工作状态监测和观测资料质量控制参考。

微波辐射计;资料变化特征;工作状态监测

The paper proposes to judge the working condition of a ground-based microwave radiometer for atmospheric remote sensing by observing the brightness temperature(TB)at 08:00 BST on clear days according to atmospheric temperature seasonal variation features.Radiative transfer theory was briefly introduced and the data of temperature at 08:00 BST observed at Nanjing during the period of November 27,2010 to May 29,2011 were used to make a statistical comparison between the observed TB with a groundbased microwave radiometer and the simulated TB with radiosonde profiles as input to radiative transfer calculation in order to judge the working condition of the radiometer.The radiometer has 12 channels including 5 channels at 22.235,23.035,23.835,26.235 and 30.000 GHz for sensing humidity and liquid water content and 7 channels at 51.25,52.28,53.85,54.94,56.66,57.29 and 58.80 GHz for sensing temperature profiles.The results showed that the former 5 channels worked well in the period while the latter 7 did not.The methodology may be applied to radiometers'working condition monitoring as well as observation data quality control.

ground-based microwave radiometer;data variation features;working condition monitoring

王振会,曹雪芬,黄建松,等.2014.基于气象资料变化特征和辐射传输模式的微波辐射计工作状态分析[J].大气科学学报,37(1):1-8.

Wang Zhen-hui,Cao Xue-fen,Huang Jian-song,et al.2014.Analysis on the working state of a ground-based microwave radiometer based on radiative transfer model and meteorological data variation features[J].Trans Atmos Sci,37(1):1-8.(in Chinese)

P412

A

1674-7097(2014)01-0001-08

2012-08-04;改回日期:2012-11-08

国家自然科学基金资助项目(41005005);城市气象科学研究基金资助项目(IUMKY&UMRF201101);中国气象局武汉暴雨研究所暴雨研究开放基金资助项目(IHR2009K01)

王振会,博士,教授,博士生导师,研究方向为大气探测与大气遥感,eiap@nuist.edu.cn.

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