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    地基和星載微波輻射計數(shù)據(jù)反演大氣濕度

    2011-05-29 03:18:29何杰穎張升偉
    電波科學學報 2011年2期
    關鍵詞:廓線輻射計水汽

    何杰穎 張升偉

    (1.中國科學院空間科學與應用研究中心,北京 100190; 2.中國科學院研究生院,北京 100190)

    1.引 言

    水汽測量廣泛存在于地球物理問題的方方面面,包括研究和應用,與絕對變化僅為10%~20%的溫度相比,水汽隨時間和空間變化表現(xiàn)出很大的變化。赤道和極區(qū)的水汽總量大不相同,對于給定位置,水汽總量一年內(nèi)可以變化30倍。水汽大多出現(xiàn)在對流層,隨著高度增加,水汽濃度逐漸減小,但隨著空間的變化,水汽濃度變化卻很明顯。要確定并預報這些參數(shù)的時空變化特征,需要大范圍的實時連續(xù)測量,僅靠施放無線電探空儀是不夠的,地基和星載微波輻射計遙感觀測是一種非常有效的補充,具有可見光和紅外遙感不可替代的優(yōu)越性,例如微波對云蓋,雨區(qū),植被和地面淺層有著良好的透射性,不受晝夜和時間的限制以及可以提供其他遙感手段不能提供的信息。所獲得的資料,可用于氣候?qū)W能量平衡研究,人工影響天氣試驗,中尺度天氣預報,還可用在射電干涉測量學、大地測量學以及海洋、地表參數(shù)、大氣溫度及其他成分遙感測量中消除水汽對測量結果的影響。

    地基大氣廓線儀在氣象觀測、天氣預報、通信、測地學、衛(wèi)星驗證等方面發(fā)揮了重要作用,具有設備維護成本低、運行可靠的特點,且在低對流層具有很高的空間分辨率,是現(xiàn)階段測量云液態(tài)水和水汽密度最理想的探測設備[1-2]。目前廣泛使用的是美國Radiometrics公司的MP(微波廓線儀)系列[3]和德國的RPG(Radiometer Physics Gmbh)系列[4-5]地基大氣探測儀。

    自20世紀中葉以來,氣象衛(wèi)星憑借其全天候和寬尺度的特點,為探測全球大氣濕度、水汽、云液態(tài)水含量等信息提供了保證。目前普遍使用的AMSU-B(先進的微波探測器),相對濕度反演精度小于30%,搭載于NOAA(美國國家海洋和大氣局)系列衛(wèi)星上?;贏MSU-B的微波探測數(shù)據(jù),已經(jīng)成功用于大氣濕度垂直分布探測、熱帶氣旋分析、海洋和陸地降水分析、短時強降水估計、強對流云區(qū)研究等等。

    Westwater和Grody[6]于1980年最早提出星載和地基微波輻射計聯(lián)合反演的想法且用于大氣溫度探測。目前,聯(lián)合AMSU-B衛(wèi)星資料和地基大氣廓線儀已經(jīng)取得了初步的反演結果,但還未廣泛應用于氣象參數(shù)的反演工作。而星載FY-3A微波濕度計[7]是我國新一代極軌氣象衛(wèi)星搭載的微波設備之一,主要用于大氣濕度探測,目前仍在業(yè)務運行,F(xiàn)Y-3B星搭載的微波濕度計也于2010年11月發(fā)射升空。地基大氣廓線微波探測儀正處于蓬勃發(fā)展期,實現(xiàn)國產(chǎn)化、業(yè)務化指日可待。充分發(fā)揮兩種儀器的探測特點,把地面微波輻射計的觀測資料和衛(wèi)星及常規(guī)資料同化在一起,對濕度廓線的反演計算研究工作有很好的基礎。因此,聯(lián)合星載和地基微波輻射計,分析各自結構特點與探測原理,反演大氣相對濕度廓線,并與目前業(yè)務反演大氣相對濕度結果進行比較,具有實際的應用意義,并為未來提高氣象預報機能、監(jiān)測我國沿海地區(qū)臺風及熱帶氣旋等災害提供了指導意義。

    2. 設備及探測原理

    2.1 星載及地基探測設備

    我國于2008年5月27日成功發(fā)射的FY-3A極軌氣象衛(wèi)星回歸周期約5.5天,其上搭載的微波濕度計(MWHS)共5個通道,提供了豐富的亮溫數(shù)據(jù),定標精度小于1 K,天底空間分辨率為16 km,掃描角度相對天底為±53.35°,掃描間隔為1.1°.窗區(qū)150 GHz包括水平和極化兩個通道,獲取地面及近地表濕度、云中含水量和強降雨、卷云等大氣參數(shù)信息;183 GHz包括三個垂直極化通道頻率分別為:183.31±1 GHz、183.31±3 GHz、183.31±7 GHz,根據(jù)對大氣中不同高度層水汽的微波輻射表現(xiàn)出不同影響的特點,可以分別用來探測大氣850 hPa、500 hPa和300 hPa不同高度層水汽的分布特征。

    目前正處于樣機研制階段的地基大氣廓線微波探測儀共14個通道,其中用于探測大氣濕度廓線的7個通道位于K波段22~31.4 GHz,主要處于水汽吸收譜線附近和窗區(qū),用于探測大氣濕度廓線,液態(tài)水含量,水汽通量和水汽延遲等大氣參數(shù),具體探測頻率、帶寬等指標如表1所示。

    表1 星載和地基設備通道,帶寬及其探測目的

    注:MWHS:微波濕度計;V:垂直極化;H:水平極化

    2.2 探測原理

    圖1顯示了利用1976年美國標準大氣計算的大氣吸收系數(shù)[8]。在0~200 GHz頻率范圍內(nèi)有兩條水汽吸收線,在這兩條水汽吸收線之間,水汽的連續(xù)能譜隨頻率升高吸收緩慢增加。22.235 GHz和183.31 GHz的特征表現(xiàn)為一個水汽諧振帶,即根據(jù)水汽分布的氣壓高度表現(xiàn)的壓力致寬;通過來自水汽譜線壓力致寬的輻射強度和形狀的信息,可以得到水汽廓線。22.235 GHz附近適合進行相對濕度較高的高度層水汽廓線反演,較敏感的183.31 GHz適合干環(huán)境的地基水汽廓線反演和星載微波輻射計用來測量高空的水汽分布。水汽的發(fā)射在高緯度地區(qū)表現(xiàn)為很窄的條狀,而在低緯度地區(qū)則較寬,發(fā)射強度與水汽密度和發(fā)射強度成正比,通過觀測數(shù)據(jù)和反演模型,可以得到較精確的水汽廓線。

    圖1 大氣微波傳輸?shù)乃p圖

    對于星載微波輻射,來源主要為大氣下行輻射經(jīng)地面的反射,地面輻射,大氣上行輻射3部分,而地基微波輻射主要包括大氣下行輻射以及宇宙微波背景的輻射,具體的大氣輻射傳輸方程為

    星載微波輻射:

    Tb=Tr+Te+Tu

    (1)

    Tr= (1-es)[Tce-τ(0)secθ+

    (2)

    (3)

    Te=esTse-τsecθ

    (4)

    式中,Tc=2.7 K,為宇宙微波輻射背景。

    (5)

    地基輻射:

    TA=TDN+TBCe-τsec(θ)

    (6)

    對于無散射并處于熱力學平衡下的大氣,大氣下行輻射亮溫可以表示為積分的形式

    (7)

    (8)

    TBC=es·Ts

    (9)

    式中:Ts是地表溫度,約為290 K;es為地表輻射率。

    圖2為地基和星載微波輻射計各水汽通道水汽權重函數(shù)示意圖。

    (a) 地基微波輻射計

    (b) 星載微波濕度計圖2 地基和星載水汽通道權重函數(shù)圖

    同時,針對不同平臺的微波輻射計,背景輻射是不同的,星載宇宙背微波景輻射為

    TBGD(v,θ)=TCγv,θ(0,∞)

    (10)

    地基宇宙背微波景輻射為

    TBGD(v,θ)=Tses(0,∞)γv,θ(0,∞)

    (11)

    (12)

    式中,TBC很小,通常具有常數(shù)值2.7 K.而地球背景的觀測,對于海洋,esTs可能從100 K到150 K,而干燥陸地則可能超高300 K.如果v,θ的選擇使得透過率Υv θ(0,∞)很小,那么背景的貢獻就變得不重要了。然而在這種情況下,衛(wèi)星的權重函數(shù)就會對接近表面的部分不敏感。相反,如果v,θ的選擇使透過率不是很小,權重函數(shù)就會對大氣底層部分敏感,但又會引起背景溫度變化的問題。這個問題對于陸地比對于水體背景更加嚴重,因為陸地的背景貢獻在量級上更大,并且比水體的變化性更大。

    3.實驗數(shù)據(jù)

    為更好地反映兩種設備反演結果的特點,我們選擇輻射率相對穩(wěn)定天氣以晴天為主的熱帶海面上層大氣的探空資料(RJAO,47971,經(jīng)度142.18°,緯度27.08°),包括與大氣高度值對應的大氣溫濕度廓線、壓強等先驗信息。

    選擇0~10 km的數(shù)據(jù)進行研究,每200 m為一層,共50層,這些采樣經(jīng)過試驗證明,能夠充分反演每層大氣的濕度信息,同時能夠?qū)嶋H地反映出不同設備的反演精度。

    運用MPM93大氣吸收模型和大氣輻射傳輸理論模型,計算出與探空資料時空對應的亮溫值或利用經(jīng)緯度±1°,時間3 h之內(nèi)的匹配窗,匹配到與之經(jīng)緯度和時間相對應的FY-3A MWHS亮溫數(shù)據(jù)。

    4.反演原理及模型

    4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法是20世紀90年代發(fā)展起來的一種非線性反演算法,近幾年來已成功應用于利用AMSU-A/B反演大氣溫度和水汽廓線的分析研究。美國MP系列設備配備了基于此反演算法的反演軟件,且成功應用于業(yè)務中。本文作者也已采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法利用風云三號微波濕度計探測數(shù)據(jù)反演大氣相對濕度廓線,并獲得了較好結果[9]。

    圖3是三層神經(jīng)網(wǎng)絡原理示意圖,對于隱層的第j個節(jié)點,可以表示為

    式中,ρave為銷蝕碎片形成的圓管的平均密度;Rm為彈體蘑菇頭半徑;r0為彈體初始半徑。Rm與r0之比為[22]

    圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡原理示意圖

    (13)

    式中:wij是連接第i個輸入神經(jīng)元和第j個隱層神經(jīng)元的權重;bj是計算值和測量之間的偏差。

    S是sigmoid函數(shù),表述如下

    (14)

    輸出層可以表示為

    (15)

    式中:wjk是連接第j個隱層神經(jīng)元和第k個輸出神經(jīng)元的權重值;bk是測量值和輸出值之間的偏差。它適用于非線性模型,在反復訓練過程中,加權函數(shù)得以確定,從而減小實際訓練的輸出向量與測量的輸出向量的偏差。相鄰層間神經(jīng)元完全連接,輸入元素輸入到輸入層,經(jīng)過隱層,傳輸?shù)捷敵鰧?,前者采用sigmoid函數(shù),后者采用pureline函數(shù)[10]。

    本文采用3層神經(jīng)網(wǎng)絡,分別為輸入層、隱層、輸出層。針對不同搭載平臺的大氣探測原理,對于星載微波濕度計,神經(jīng)元個數(shù)分別為9、8、50.輸入分別為5個探測通道的亮溫值、地表的壓強、溫度和水汽密度和輻射率,而對地基微波輻射計,神經(jīng)元數(shù)分別為10、12、50,輸入分別為7個通道的亮溫值、地表的壓強,溫度和水汽密度值。隱層連接輸入層和輸出層,為了對比和同化,輸出層都采用50個神經(jīng)元,對應0~10 km 內(nèi)50個離散層的大氣水汽密度值。由于網(wǎng)絡模型輸入輸出函數(shù)的范圍都在[0 1]之間,因此,對輸入輸出數(shù)據(jù)進行合理的歸一化。通過對RJAO(47971)地區(qū)2008-01~2008-12的探空數(shù)據(jù)資料隨機抽取90%進行學習和訓練,通過神經(jīng)網(wǎng)絡各層的輸入輸出訓練得到適合的傳輸函數(shù),即得到個神經(jīng)元間最適當?shù)募訖嗪瘮?shù),從而建立一個非線性的數(shù)值模型。然后利用剩余的10%的探空數(shù)據(jù)進行測試。

    通過對探空數(shù)據(jù)進行學習和訓練,即神經(jīng)網(wǎng)絡各層的傳輸函數(shù)和輸入輸出,得到各神經(jīng)元間最適當?shù)募訖嗪瘮?shù),從而建立一個非線性的數(shù)值模型。代價函數(shù)是檢驗經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型是否滿足仿真的標準之一,給定代價函數(shù),就可以驗證所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡是否能用于未知參數(shù)的仿真,還是要繼續(xù)訓練,或增加神經(jīng)元的個數(shù),或增加神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)和神經(jīng)元維數(shù)。

    4.2 星載和地基聯(lián)合反演模型

    聯(lián)合反演模型仍然以3層神經(jīng)網(wǎng)絡反演算法為基礎,輸入神經(jīng)元數(shù)目為16,分別為地表溫度、壓

    強、大氣相對濕度、地表輻射率,風云三號A星微波濕度計5個通道的亮溫值,地基大氣廓線儀7個通道的亮溫值。隱層神經(jīng)元數(shù)目根據(jù)袁曾任經(jīng)驗公式推出,此模型中隱層神經(jīng)元個數(shù)為17。輸出層為50,即對以50個不同壓強和高度的大氣濕度值。探空資料90%用于訓練此神經(jīng)網(wǎng)絡反演模型,給定代價函數(shù),剩余10%探空數(shù)據(jù)用于訓練,檢驗模型的正確性和可靠性,即最小化代價函數(shù)。

    偏差及均方差是驗證反演結果是否滿足要求的兩個主要考察因素。表達式可分別表述為

    (16)

    (17)

    式中:Q表示輸出層的神經(jīng)元個數(shù),即反演出的大氣濕度廓線的數(shù)值的個數(shù);i表示大氣的第i層。偏差和均方差的數(shù)值越小,反演結果的準確度越好。

    5.反演結果分析

    圖4(a)(b)是利用星載風云三號微波濕度計183 GHz三個水汽通道和150 GHz窗區(qū)通道和地基大氣廓線儀K波段7個水汽及窗區(qū)通道利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法反演得到的大氣水汽密度的垂直分布與探空資料的對比圖。

    (a) 風云三號微波濕度計反演結果

    (b) 地基大氣廓線儀反演結果圖4 水汽密度反演值域探空資料對比

    圖5(a)是基于地基大氣微波輻射計的神經(jīng)網(wǎng)絡算法反演得到的大氣水汽密度分布圖,從中可知,神經(jīng)網(wǎng)絡算法能夠很好地反演實際水汽的變化,地面至5 km高度反演結果較上層大氣的反演精度好。

    (a) 地基大氣廓線儀反演大氣水汽密度

    (b) 星載風云三號反演大氣水汽密度圖5

    圖5(b)是基于星載風云三號微波濕度計神經(jīng)網(wǎng)絡算法反演得到的大氣水汽密度分布圖,從中可知,神經(jīng)網(wǎng)絡算法能夠更好地反演實際水汽的變化。地面至5 km高度反演結果較上層大氣反演精度較差。

    結果表明:地基大氣廓線反演結果在0~5 km高度優(yōu)于風云三號微波濕度計大氣濕度的反演結果,原因是地基大氣廓線儀采取了更多的通道,且加權函數(shù)相對穩(wěn)定,主要受低層大氣的影響,而星載微波濕度計探測0~5 km濕度的通道數(shù)量少,大氣濕度權重函數(shù)分布隨水汽變化而變化,但是在5~10 km,星載微波輻射計反演效果卻優(yōu)于地基微波輻射計。

    因此,聯(lián)合星載和地基微波輻射計,本文建立了一個聯(lián)合反演模型。圖6(a)是利用星載和地基聯(lián)合反演模型的90組反演結果和探空資料的對比圖。圖6(b)是利用聯(lián)合反演模型反演得到的大氣水汽密度與探空數(shù)據(jù)的對比與偏差示意圖。

    (a) 聯(lián)合反演模型的反演結果與探空資料對比圖

    (b) 聯(lián)合反演模型反演的大氣水汽密度和偏差示意圖圖6

    結果可知:聯(lián)合地基大氣廓線儀和星載風云三號微波濕度計的亮溫數(shù)據(jù),基于神經(jīng)網(wǎng)絡算法,建立新的大氣濕度廓線反演模型,反演得到的大氣水汽密度廓線與用神經(jīng)網(wǎng)絡算法單獨對地基大氣廓線儀和星載FY-3A星微波濕度計亮溫數(shù)據(jù)進行反演的結果相比,具有更小的均方差,改進幅度由原來的地基水汽密度反演均方差0.5509 g/m3和星載微波濕度計水汽密度反演均方差1.3230 g/m3提高到0.4507 g/m3,即反演的大氣水汽密度廓線更符合實際的大氣水汽密度的垂直分布。

    6.結 論

    通過對地基和星載微波輻射計系統(tǒng)指標和探測原理的分析與對比,運用MPM93模型和大氣吸收系數(shù)模型,建立了與觀測亮溫值誤差不超過1.5 k的亮溫仿真模型。建立聯(lián)合地基大氣廓線儀和星載風云三號微波濕度計探測優(yōu)點的反演模型,通過反演結果得知,聯(lián)合二者建立的改進的反演模型,可以改善兩者在各自反演中不同高度的反演誤差大的缺點,結果證明:針對2008年1月至2008年12月一整年的晴空數(shù)據(jù)利用聯(lián)合反演模型,對探空站RJAO,47971,經(jīng)度142.18°,維度27.08°的仿真數(shù)據(jù)進行反演,大氣水汽密度均方差為0.4507 g/m3,優(yōu)于相同試驗條件下的地基大氣廓線儀反演均方差0.5509 g/m3和星載微波輻射計反演均方差1.3230 g/m3,整體上對反演精度有了不同程度的改善,充分發(fā)揮了兩種儀器的探測特點,同時也證明:把地面微波輻射計的觀測資料和衛(wèi)星及常規(guī)資料同化在一起,對濕度廓線的反演計算研究工作有很好的基礎。在接下來的工作中,將繼續(xù)聯(lián)合星載探測數(shù)據(jù)和地基探測數(shù)據(jù),驗證改進的反演模型的普遍適用性,爭取更早地應用到氣象業(yè)務應用中。

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