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    下墊面和云參數(shù)對微波濕度計亮溫模擬的影響試驗

    2015-10-19 03:38:08周俊浩孫學金顧成明劉吉軍彭洋
    河南科技 2015年21期
    關鍵詞:亮溫下墊面大氣

    周俊浩孫學金顧成明劉吉軍彭洋

    (1. 解放軍理工大學 氣象海洋學院,江蘇 南京 211101;

    2. 解放軍92853部隊,遼寧 葫蘆島 125000;3. 解放軍95455部隊氣象臺,貴州 遵義 563000)

    下墊面和云參數(shù)對微波濕度計亮溫模擬的影響試驗

    周俊浩1孫學金1顧成明1劉吉軍2彭洋3

    (1. 解放軍理工大學 氣象海洋學院,江蘇 南京 211101;

    2. 解放軍92853部隊,遼寧 葫蘆島 125000;3. 解放軍95455部隊氣象臺,貴州 遵義 563000)

    正演算子的建立是資料同化系統(tǒng)中關鍵步驟之一,對于衛(wèi)星資料同化而言,其正演算子由快速輻射傳輸模式提供。本文以MHS衛(wèi)星資料為研究對象,選取CRTM快速輻射傳輸模式作為正演算子來研究各參數(shù)對于MHS各通道亮溫計算的影響,為MHS衛(wèi)星資料的同化與改進打下基礎。結果表明:1)晴空狀態(tài)下,地面和近地面通道亮溫值受下墊面的性質(zhì)影響比較明顯,高度較高的通道對于下墊面性質(zhì)的變化不敏感;2)受冰云和雹云影響的通道亮溫小于受其他類型云影響的亮溫值;3)存在低云時各通道亮溫值最大,存在中云時次之,存在高云時最小。當多個高度有云存在時,影響亮溫的總是較高層云;4)控制低云云底高度不變,加厚云層,通道1,2,4,5的亮溫偏差不會改變。

    CRTM;MHS;云類型;云厚度;亮溫

    氣象衛(wèi)星遙感資料的同化應用極大促進了數(shù)值預報的發(fā)展和預報準確率的提高,至今先進國家數(shù)值預報系統(tǒng)所使用衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)已成為所用資料的主體,且這些衛(wèi)星資料對預報效果的貢獻超過了常規(guī)探空與地面氣象觀測。微波垂直探測由于具有部分穿透云層的特性,對數(shù)值預報效果改善的貢獻位居全部觀測的首位,一直以來微波遙感探測的發(fā)展和應用都是大氣科學的重點。

    本文運用NOAA-19搭載的MHS儀器參數(shù),利用CRTM快速輻射傳輸模式正演計算其通道亮溫值。通過改變CRTM模式中的各類參數(shù)信息,包括下墊面海陸所占比例、下墊面溫度、云類型、云高、云厚度等,來研究亮溫對這些參數(shù)的敏感性,為進一步對MHS資料進行同化打下基礎。

    1 資料、原理與模式介紹

    1.1 MHS資料介紹

    微波濕度計MHS(Microwave Humidity Sounder)是一種自校準的微波輻射儀,最早搭載于NOAA-18衛(wèi)星,用于替代AMSU-B傳感器,以±49.4°的角度掃描地表。目前,MHS與AMSU-A是搭載于NOAA系列氣象衛(wèi)星上的業(yè)務用微波探測儀。MHS型微波探測器由5個通道組成,主要吸收成分為水汽,用于探測大氣高分辨率的濕度廓線以及地表特征信息,MHS中3-5通道的中心頻率相對較高,分布在水汽吸收線185GHz附近,峰值能量貢獻高度主要在大氣中下層,157與183GHz處的兩個通道主要用來獲取大氣的濕度廓線;89GHz處的通道主要提供地表的溫度和比輻射率信息,并且分辨受云和降水污染的像元。 MHS屬于垂直掃描儀器,完成每條掃描線的時間約2.67s,每條掃描線上的觀測視場為90個,視場寬度為1.1°,星下點的掃描角是0°,軌道寬度為2250km,星下點的視場大小在15km左右。表1介紹了MHS光譜通道特征及其主要探測目的。

    圖1是利用CRTM得出的MHS 5個通道的權重函數(shù)垂直分布圖,各通道峰值能量高度與表1中介紹的是相對應的。衛(wèi)星測得的某波長大氣輻射是整層大氣在該波長的輻射總量,然而,每層大氣對輻射總量的貢獻是不同的。對于不同波長的輻射,貢獻最大的大氣層高度不同。哪個高度的大氣層對輻射貢獻最大由權重函數(shù)決定,權重函數(shù)最大的高度也就是對總輻射貢獻最大的大氣層高度,即所謂的有效輻射層。衛(wèi)星垂直探測的基本原理就是通過改變儀器接收到的頻率來改變波長,從而探測不同高度的氣象要素。

    圖1 MHS權重函數(shù)

    1.2 原理介紹

    在平面平行無云大氣中及衛(wèi)星天頂角θ(觀測角)不大于75°時,到達衛(wèi)星天線處的微波視亮溫TB(θ)來自4項貢獻,即整層大氣向上的輻射TUP、地表向上輻射TBS、大氣向下被海(地)表反射再經(jīng)大氣衰減后的輻射TDN和宇宙空間進入大氣經(jīng)地表反射再經(jīng)大氣衰減的向上輻射TEXT。

    根據(jù)輻射傳輸方程的解,在低頻段(f<100GHz)各項貢獻的具體表達式為:

    表1 MHS光譜通道特征及其主要探測目的

    其中:ka(z)是高度z處大氣吸收系數(shù),Ta( z)是高度z處的大氣物理溫度;ε( θ,p)是海(地)表比輻射率,P表示極化方式(水平或垂直);TSN是海表或地表的物理溫度;τ是整層大氣的光學厚度;[1-ε( θ,p)]是海(地)表反射率;Tcos是宇宙微波背景輻射2.7K,經(jīng)1次海(地)表反射和2次大氣透射得到一個可以忽略的小量TEXT,故這里對此項不予考慮。

    由以上分析可得天基被動微波遙感方程為

    其中大氣輻射源項為

    權重函數(shù)定義為

    2 晴空狀態(tài)下墊面對亮溫計算的影響

    在CRTM的參數(shù)設定中,與下墊面相關的參數(shù)主要包括海陸分布比例、海(地)表溫度、海(地)表類型。為討論這些下墊面因素對亮溫計算值的影響,在晴空狀態(tài)下進行了亮溫計算對海陸分布和陸地溫度的敏感性試驗。

    2.1 海陸分布比例對亮溫計算的影響

    圖2 海陸分布比例不同時的各通道亮溫

    改變模式下墊面中海面和陸地所占比例,各通道的亮溫變化如圖2所示。隨著海面所占比例的減小和陸地所占比例的增加,通道1和2亮溫出現(xiàn)遞增現(xiàn)象,通道3和4的亮溫則幾乎沒有改變,通道5的亮溫有微小的增加。這是由于通道1和2是地面通道,通道5是近地面通道,這3個通道受地表性質(zhì)的變化比較明顯,而通道3和4的高度相對較高,受地表性質(zhì)影響較小。通道1和2亮溫之所以隨海面所占比例的減小和陸地所占比例的增加而遞增則是由于海(地)表比輻射率ε (θ,p)的不同造成的,海面是暗背景,其比輻射率小于陸地。在微波波段影響介質(zhì)介電常數(shù)的主要因素是下墊面介質(zhì)中的含水量,當介質(zhì)從純水變化為理想的干物質(zhì)時,介電常數(shù)虛部會由80變化到5,而地表微波比輻射率的變化范圍會從0.5到0.95[15]。海表比例增加,陸面比例遞減意味著下墊面總的比輻射率減小,根據(jù)(3)、(4)式,TBS減小而TDN增大,但由于同地表輻射TBS相比,反射輻射TDN是一個較小的量,因此最終的亮溫TB(θ)是減小的。

    2.2 陸地溫度對亮溫計算的影響

    控制其他參數(shù)不變,改變?nèi)懨娓采w時的陸地溫度,各通道亮溫變化如圖3所示。地面通道1和2,近地面通道5的亮溫隨著陸面溫度的升高而升高,高度相對較高的通道3和4的亮溫則不受陸地溫度變化的影響,這種變化都是由通道所處高度決定的。而地面和近地面通道亮溫隨陸面溫度升高而升高則是由于受陸面溫度TSN變化的影響,從(3)式可見,隨著TSN的增大,TBS上升,最終使得通道亮溫隨地表溫度增加而增加。

    圖3 陸地溫度不同時的各通道亮溫

    3 結論

    3.1 晴空狀態(tài)下,地面和近地面通道亮溫值受下墊面的性質(zhì)影響比較明顯,主要體現(xiàn)在1、2、5通道亮溫隨陸面溫度的升高而升高,并且隨著海面所占比例的減小,陸地所占比例的增加,這些通道的亮溫值也是增加的。高度較高的3、4通道亮溫對于下墊面性質(zhì)的變化不敏感。

    3.2 以低云為例,改變云類型時,受固態(tài)粒子性質(zhì)的云影響的亮溫值普遍較低,且均與無云狀態(tài)下的亮溫值比較接近,受液態(tài)屬性云影響下的亮溫值較高。

    3.3 不同高度存在云時,各通道亮溫都是在存在低云時最大,存在中云時次之,存在高云時最小。并且當多個高度有云存在時,影響亮溫的總是較高層云,較低層云對亮溫值不產(chǎn)生影響。

    3.4 控制低云云底高度不變,加厚云層發(fā)現(xiàn),通道1,2,4,5的亮溫偏差不會改變。

    [1] 董佩明,黃江平,劉桂青,等.FY-3A 微波探測資料的直接同化應用及云雨條件下的亮溫模擬[J]. 熱帶氣象學報,2014,30(2):303-310.

    [2] 董佩明,薛紀善,黃兵,等. 數(shù)值天氣預報中衛(wèi)星資料同化應用現(xiàn)狀和發(fā)展[J]. 氣象科技,2008,36(1):1-7.

    [3] 薛紀善.氣象衛(wèi)星資料同化的科學問題與前景[J]. 氣象學報,2009,67(6):903-911.

    [4] 何卓琪,梁建茵,溫之平,等. 被動式微波遙感技術發(fā)展及其對汽/液態(tài)水物理參數(shù)反演的研究進展[J]. 熱帶氣象學報,2012,28(4):443-450.

    [5] 董佩明,劉健文,劉桂青,等. ATMS衛(wèi)星資料的同化應用及與AMSUA/MHS的比較研究[J]. 熱帶氣象學報,2014,30(4):624-632.

    [6] 張亞洲,鄧文彬,趙文斌.臺風暴雨數(shù)值預報中ATOVS資料的變分同化試驗[J]. 氣象與減災研究,2012,35(3):9-17.

    P 458; E915

    A

    1003-5168(2015)11-081-02

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