大氣對星載被動微波影響分析研究

邱玉寶，石利娟，施建成，趙少杰

1. 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點實驗室，北京 100094 2. 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國家重點實驗室，北京 100101 3. 北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院，北京 100875 3. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049

大氣對星載被動微波影響分析研究

邱玉寶1，石利娟2,4，施建成2，趙少杰3

1. 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點實驗室，北京 100094 2. 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國家重點實驗室，北京 100101 3. 北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院，北京 100875 3. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049

被動微波遙感具有全天候工作的能力，但是在不同的大氣狀態(tài)下被動微波遙感受大氣的影響不同。為了研究大氣對高級微波掃描輻射計AMSR-E (advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)入瞳亮溫的影響，分別采用晴空和典型層云大氣數(shù)據(jù)作為微波輻射傳輸模型的輸入，進行大氣微波輻射信號的模擬工作并分析大氣的影響。結(jié)果表明晴空下大氣水汽是引起大氣輻射的主要因素，晴空條件下大氣對典型被動微波傳感器低頻的(<18.7 GHz)透過率大于0.98，在整個輻射傳輸過程中可以忽略不計。36.5和89 GHz的大氣透過率在晴空下分別為0.896和0.756，在用微波高頻通道進行陸表參數(shù)反演時需進行大氣水汽影響的校正； 云覆蓋條件或者陰天情況下云中液態(tài)水是引起大氣輻射的主要因素，典型層云覆蓋下大氣的透過率在10.7，18.7和36.5 GHz分別為0.942，0.828和0.605。與晴空相比，由層云中液態(tài)水引起的大氣下行輻射的增量在36.5 GHz最大達(dá)到75.365 K。表明在云覆蓋時大氣影響的校正過程中云層的影響是校正重點。最后利用大氣探空數(shù)據(jù)計算了內(nèi)蒙古海拉爾地區(qū)2013年夏季7月份的大氣透過率，結(jié)果顯示C、X波段的大氣透過率接近1，89 GHz受水汽影響較大，其地球表層大氣透過率不超過0.7。在內(nèi)蒙古海拉爾地區(qū)，夏季大氣透過率具有較為穩(wěn)定的值，但是隨著局部水汽的變化具有0.1左右的波動。

被動微波遙感； 輻射傳輸模型； 大氣透過率； 云中液態(tài)水； 大氣校正

引 言

微波不依賴于太陽作為照射源，且具有穿透云層、小雨、霧等天氣現(xiàn)象的能力。與光學(xué)和熱紅外遙感相比，由于其波長較長，微波可以全天時、全天候工作，在特定的條件下如沙漠等區(qū)域微波具有一定的穿透深度，從而可以獲得任意時刻被植被覆蓋的地面信息以及地表下一定深度目標(biāo)的信息。以往用衛(wèi)星微波數(shù)據(jù)進行地表物理參數(shù)(積雪、土壤水分、植被參數(shù)等)反演的過程中，往往忽略大氣對微波信號的影響，然而研究表明大氣對衛(wèi)星微波數(shù)據(jù)的影響不能忽視[1-2]。姚志剛[3]利用幾種典型云水?dāng)?shù)據(jù)經(jīng)輻射模擬計算，分析海面上晴空和云覆蓋時50～60 GHz通道亮溫的差異，指出霧層、濃霧和卷積云對于50～60 GHz通道的亮溫幾乎沒有影響，含水量較大的層狀云和積云對50.5 GHz通道的亮溫有明顯的影響。Qiu[4]在陸表參數(shù)反演中考慮地表信號經(jīng)大氣傳輸至衛(wèi)星平臺時大氣介質(zhì)對衛(wèi)星信號的影響，利用MODIS的大氣廓線數(shù)據(jù)(MOD07_L2)和地表溫度數(shù)據(jù)(MYD11_L2)，經(jīng)輻射傳輸方程計算了2005年冬季青藏高原地區(qū)晴空條件下較干燥大氣(青藏高原地區(qū)大氣水汽含量較小)對AMSR-E傳感器各通道觀測亮溫的影響，得出大氣對于89 GHz大約有5.56 K的整體影響，云的存在大大影響積雪雪水當(dāng)量的反演精度； 之后分析了芬蘭積雪覆蓋地區(qū)大氣對微波信號的影響，利用同步的大氣探空數(shù)據(jù)進行驗證，發(fā)現(xiàn)大氣下行在36.5 GHz大約有20 K影響[5]。王永前利用美國一年的大氣探空數(shù)據(jù)對AMSR-E頻段亮溫進行大氣校正工作，并對比校正前后微波植被指數(shù)來分析大氣校正的有效性[8]。上述研究表明，大氣中的水汽以及云中液態(tài)水等大氣介質(zhì)的存在，影響了陸表參數(shù)的反演。如何準(zhǔn)確刻畫衛(wèi)星亮溫中的大氣信息，進而對衛(wèi)星觀測得到的亮度溫度進行大氣訂正，是提高地表參數(shù)反演精度的必要手段。能影響衛(wèi)星微波信號的大氣成分在晴空時主要有干燥空氣(氧氣，氮氣)和大氣水汽，而在云覆蓋或陰天條件下，各種類型云的液態(tài)水含量占主要影響。從衛(wèi)星所拍攝的地球照片上可以看到，有組織的云系覆蓋范圍能夠達(dá)到幾百甚至幾千公里，覆蓋了地球表面百分之六十的面積。對于微波波段的大氣校正工作主要就是針對云覆蓋條件下大氣對微波信號影響進行校正。

為了研究云中液態(tài)水對微波亮溫的影響，黃興友[6]假定云中液態(tài)含水量的取值滿足線性關(guān)系，同時假定云中含水量在垂直方向均勻分布。然后利用探空資料作樣本經(jīng)MonoRTM模型來計算亮溫，將模擬結(jié)果與同時刻22.035～58.8 GHz地基微波輻射計觀測值進行對比，研究云中液態(tài)水對觀測亮溫的影響。結(jié)果表明液態(tài)水對亮溫的影響非常大，尤其在水汽通道上極為明顯，最大誤差大于30 K。說明液態(tài)水對模擬亮溫的影響不可忽視，在實際反演過程中，必須考慮云中液態(tài)水的影響。而常規(guī)的氣象探空資料中并沒有云中液態(tài)水含量的觀測，云中液態(tài)水含量的估算成為一項較困難的工作。

利用標(biāo)準(zhǔn)大氣廓線數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)中的層云液態(tài)水含量及大氣狀況數(shù)據(jù)，結(jié)合大氣微波輻射模擬模型，從理論上分析晴空和層云覆蓋下大氣對微波信號影響的定量表達(dá)，借此為微波波段陸表參數(shù)反演精度的提高做準(zhǔn)備。在各類型云中，卷云主要由小冰晶構(gòu)成，其對微波信號的影響可以忽略，主要考慮層云對微波信號的影響且不包括雨天和沉云欲雨天氣(非靜射情況)。

1 微波輻射傳輸模型

1.1 地基和空基亮溫的輻射傳輸模擬

地表觀測到的被動微波亮溫可表達(dá)為

Tbp(ν,θ)=es, p(ν,θ)TsΓ(ν,θ)+Tatm↑(ν,θ)+

Tatm↓(ν,θ)(1-es, p(ν,θ))Γ(ν,θ)+

TCB(1-es, p(ν,θ))Γ2(ν,θ)

采用Eddington二流近似求解輻射傳輸方程，可以得到上行和下行分層大氣處的微波輻射亮溫值。其中，地基亮溫可表達(dá)為

衛(wèi)星天線處亮溫可表達(dá)為

1.2 大氣衰減理論

利用微波輻射傳輸模型進行大氣對微波信號影響的模擬分析，主要是利用已知的氣象參數(shù)來估算大氣的折射率[8]，由此計算大氣介質(zhì)在不同條件下粒子的消光系數(shù)，散射系數(shù)，不對稱因子和后向散射系數(shù)。晴空大氣對微波的衰減主要是由大氣吸收引起的，主要包括氧氣和水汽兩種分子。非降雨云的云滴尺寸遠(yuǎn)小于典型微波遙感傳感器各波段波長，所以在研究中可以忽略云對微波的散射，而把云作為吸收介質(zhì)處理。

1.2.1 干燥空氣(氧氣)非共振譜

干燥空氣的折射率表達(dá)為

ND=Nd+∑kSkFk+Nnppm

其中非色散項Nd=0.258 8pdθ，pd是干燥空氣壓強，θ=300/(t+273.15)，Sk為氧氣每條譜線的貢獻(xiàn)，是頻率的函數(shù)，k是線譜索引，F(xiàn)k是對應(yīng)的復(fù)雜形狀函數(shù)，Nn是非共振項。

1.2.2 水汽的衰減

大氣水汽的折射率可以表達(dá)為

NV=Nv+∑tStFt+Ncppm

其中非色散項Nv=(4.163θ+0.239)eθ，e為蒸汽壓，式中第二項為水汽線狀光譜吸收項，St為氧氣每條譜線的貢獻(xiàn)，是頻率的函數(shù)，t是線譜索引，F(xiàn)t是對應(yīng)的復(fù)雜形狀函數(shù)；Nc是水汽連續(xù)光譜吸收項。

1.2.3 云/霧的衰減

大氣中的懸浮水滴主要包括霾、霧和云，其中云(主要由懸浮的水滴和冰晶組成)的衰減比較明顯，模型中云的折射率計算如下

NW=1.5(w/mw, i)[(εw, i-1)(εw, i+2)-1]

這里w是判斷大氣中是云還是霧的水團密度，mw, i=1和0.916(g·cm-3)是特定的權(quán)重。εw, i是水和冰各自的復(fù)介電常數(shù)。

微波輻射傳輸模型用的是Kummerow和Olson[9-11]于2006年開發(fā)的一維微波輻射傳輸模型，用于描述電磁輻射強度經(jīng)大氣中介質(zhì)發(fā)生散射、發(fā)射和吸收的過程。模型輸入數(shù)據(jù)有大氣垂直層的溫度、相對濕度、壓強廓線，以及大氣中各種水凝物的分布廓線。大氣垂直層的溫濕壓廓線在晴空條件下用的是美國US62標(biāo)準(zhǔn)大氣數(shù)據(jù)[12]，云覆蓋情況下加入文獻(xiàn)中收集的層云內(nèi)液態(tài)水含量廓線數(shù)據(jù)。大氣廓線數(shù)據(jù)在地面上空25 km內(nèi)，每0.5 km一層，共分50層。

2 結(jié)果與討論

2.1 晴空大氣條件

晴空的大氣參數(shù)采用US62標(biāo)準(zhǔn)大氣，模擬AMSR-E傳感器各個頻段的下行微波輻射量。晴空下大氣對微波信號的影響主要來自于氧氣等干燥氣體和大氣水汽，其中大氣水汽是主要的影響因素，23.5 GHz為水汽的吸收波段，水汽對該頻段影響最大。

晴空下大氣下行輻射，大氣氧氣等干燥氣體和水汽的衰減系數(shù)(等于吸收系數(shù))以及各層大氣的透過率見圖1—圖5。

Fig.1 The down-welling atmosphere radiation under clear sky condition

Fig.2 Attenuation coefficient of atmospheric oxygen and nitrogen under clear sky condition

Fig.3 Attenuation coefficient of atmospheric water vapor under clear sky condition

Fig.4 Attenuation coefficient of the whole atmosphere under clear sky condition

Fig.5 Atmospheric transmittance under clear sky condition

從圖可以得到：

(1)晴空下大氣中氧氣等干燥氣體對微波信號的影響較小，大氣水汽對微波大于10.7 GHz頻段的影響是主要的因素。

(2)大氣對微波信號的影響主要集中在近地面水汽含量最大的對流層，高層大氣對微波信號的影響很小。

(3)89 GHz在標(biāo)準(zhǔn)大氣條件下，大氣透過率約為0.756，大氣下行總輻射量高達(dá)69.835 K，在用89 GHz反演薄雪時，須考慮大氣輻射對微波信號的影響[5]。

各頻率的大氣光學(xué)厚度、大氣透過率以及總的大氣下行輻射量見表1。從表中看出晴空的大氣透過率總體上較大，18.7 GHz透過率約為0.943，36.5 GHz的透過率約為0.896。大氣下行輻射在10.7，18.7和36.5 GHz分別達(dá)到7.637，18.187和30.658 K，與實驗中地基微波輻射計觀測值基本一致。

Table 1 Optical depth, atmospheric transmittance and down-welling radiation of AMSR-E under clear sky condition

頻率/GHz光學(xué)厚度大氣透過率大氣下行總輻射量/K6.90.0100.9856.53810.70.0130.9817.63718.70.0400.94318.18723.50.0940.86938.54236.50.0740.89630.65889.00.1890.75669.835

2.2 云覆蓋情況下

全球在大部分時間內(nèi)云層覆蓋都處于40%～60%之間，有些區(qū)域(尤其是靠近赤道的熱帶地區(qū))在很長的一段時間，可能連續(xù)幾個月均被云層覆蓋，所以針對云天進行微波大氣影響分析和衛(wèi)星微波觀測數(shù)據(jù)的校正工作顯得更有實際意義。

云按形態(tài)可簡單分為： (1)積云(cumulus: Cu)： 垂直方向發(fā)展的云； (2)層云(stratus: St)： 水平方向伸展的云； (3)卷云(cirrus: Ci)： 纖維、絲縷狀的云； (4)雨云(nimbus: Nb)。這四種云類型中，雨云的微波散射強，模擬誤差較大； 卷云由高空的細(xì)小冰晶組成，對微波信號影響很小。本研究主要分析層云云中液態(tài)水含量對微波信號的影響。

云的存在使得大氣總透過率減小，下行亮溫增大，且變化率取決于云厚、云高、云柱含水量等。下層大氣對亮溫的貢獻(xiàn)大，即亮度溫度包含下層大氣的信息較多，另外云對微波不同頻段的影響也不同。在云覆蓋情況下，云中液態(tài)水是影響微波信號的主要因素，不同類型云的液態(tài)含水量差異較大。層狀云是我國華北大部分地區(qū)降水的主要云系, 利用文獻(xiàn)[13]中提供的層云垂直液態(tài)水廓線以及同步的大氣濕度廓線數(shù)據(jù)，將其每隔0.5 km采樣成圖6所示。利用大氣微波輻射傳輸模型，計算層狀云覆蓋下AMSR-E傳感器各通道的大氣輻射量和透過率，分析該類型云對微波信號的影響。

Fig.6 The vertical distribution profile of cloud liquid water and relative humidity for stratus cloud[13]

Fig.7 The down-welling cumulative atmosphere radiation under stratus cloud covered condition

Fig.8 Attenuation coefficient of atmospheric dry gas and water vapor under stratus cloud covered condition

Fig.9 Attenuation coefficient of cloud liquid water under stratus cloud covered condition

Fig.10 Attenuation coefficient of whole atmosphere under stratus cloud covered condition

Fig.11 Atmospheric transmittance of each frequency under stratus cloud covered condition

從圖中可見，大氣衰減和大氣透過率的曲線與輸入的層云云水廓線的分布曲線相似。與晴空條件時相比，云中液態(tài)水嚴(yán)重影響了微波高頻信號的傳播，36.5 GHz的大氣透過率下降到0.605。用層云覆蓋時模擬的大氣下行輻射量減去晴空條件下大氣下行輻射量，可以粗略估計由云中液態(tài)水引起的AMSR-E各通道信號的差異，如圖12顯示層狀云云中液態(tài)水引起的大氣輻射差異36.5 GHz最大達(dá)到75.365 K。我們針對積云覆蓋案例下大氣對典型微波通道的影響也進行了模擬和分析，情況和層云覆蓋下的結(jié)果類似，在此沒有顯示。

Fig.12 Increment of down-welling radiation caused by stratus cloud

Table 2 Optical depth, atmospheric transmittance and down-welling radiation of AMSR-E under stratus cloud covered condition

頻率/GHz光學(xué)厚度大氣透過率大氣下行總輻射量/K6.90.0220.96810.97110.70.0400.94217.86418.70.1270.82848.07223.50.2480.69284.58036.50.3380.605106.02389.01.0150.221210.322

2.3 大氣透過率的模擬分析

利用大氣探空數(shù)據(jù)和上文中提到的微波輻射傳輸模型計算了內(nèi)蒙古海拉爾地區(qū)2013年7月11—31日，當(dāng)?shù)貢r間上午11∶15時刻的大氣透過率。通過計算的AMSR-E各通道微波大氣透過率(圖13)表明： 低頻波段(<18.7 GHz)透過率接近1，在水汽吸收通道23.8 GHz平均透過率維持在0.77左右。89 GHz(水汽廓線反演的通道之一)受水汽影響較大，其地球表層大氣透過率不超過0.7。內(nèi)蒙古海拉爾地區(qū)，夏季大氣透過率具有較為穩(wěn)定的值，但是隨著局部天氣現(xiàn)象(水汽)影響，在具有0.1左右的波動。

Fig.13 Atmospheric transmittance in Hailaer, Inner Mongolia province, 11∶15 am, July 11—31, 2013

3 結(jié) 論

利用一維微波大氣輻射傳輸模型，模擬了標(biāo)準(zhǔn)晴空和層云覆蓋下大氣對AMSR-E傳感器各頻段微波信號的影響。結(jié)果表明晴空條件下AMSR-E低頻通道(<18.7 GHz)的大氣透過率較高，大氣水汽是影響高頻微波信號的主要因素。微波輻射傳輸模型模擬的10.7，18.7，36.5和89 GHz的大氣下行輻射量分別為7.637，18.187，30.658和69.835 K，與地基微波輻射計的觀測值大致相同。

與晴空條件相比，云覆蓋下云中液態(tài)水會引起較高的大氣輻射，導(dǎo)致大氣下行輻射明顯增加。云覆蓋時的大氣透過率較低，文中層云在18.7，36.5和89 GHz的大氣透過率分別為0.828，0.605和0.221，層云云中液態(tài)水引起的大氣輻射差異在36.5 GHz能達(dá)到75.365 K。所以云中液態(tài)水是云天進行星載被動微波遙感數(shù)據(jù)校正的主要因素，大氣影響的校正方法過程中云層的影響將是校正的重點。

由于不同類型云的液態(tài)水含量數(shù)據(jù)較難獲取，下一步的工作考慮采用大氣探空和衛(wèi)星數(shù)據(jù)并結(jié)合典型地物的微波發(fā)射率數(shù)據(jù)庫[14]，確定大氣透過率的估算，發(fā)展不同大氣狀態(tài)下的衛(wèi)星亮溫的校正算法，以提高被動微波數(shù)據(jù)在地表參數(shù)反演中的精度。

[1] Marco Tedesco, James Wang. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letter，2006, 3(3): 320.

[2] Matthew H Savoie, Richard L Armstrong, Mary J Brodzik, et al. Remote Sensing of Environment，2009, 113(12): 2661.

[3] YAO Zhi-gang, CHEN Hong-bin(姚志剛, 陳洪斌). Journal of the Meteorological Sciences(氣象科學(xué))，2005, 2(25): 133.

[4] Qiu Yubao, Shi Jiangcheng, Jiang Lingmei. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium，2007. 1873.

[5] Qiu Yubao, Shi Jiangcheng, Lemmetyinen Juha, et al. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2009. 610.

[6] WANG Yong-qian, FENG Wen-lan, SHI Jian-cheng, et al(王永前，馮文蘭，施建成，等). Journal of Infrared and Millimeter Wave(紅外與毫米波學(xué)報)，2014，33(2)： 192.

[7] HUANG Xing-you, ZHANG Xi, LENG Liang, et al(黃興友，張 曦，冷 亮，等). Journal of the Meteorological Sciences(氣象科學(xué))，2013, 33(2): 138.

[8] Liebe H J, Hufford G A, Cotton M G. In AGARD，52ndSpecialists Meeting of the Electromagnetic Wave Propagation Panel, 1993, 1993: 3.1.

[9] Kummerow C. Journal of Geophysical Research-Atmospheres，1993, 98(D2): 2757.

[10] Kummerow C, Olson W S, Giglio L. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1996, 34(5): 1213.

[11] Olson W S, Bauer P, Viltard N F, et al. Journal of Applied Meteorology，2001, 40(7): 1145.

[12] U. S. Standard Atmosphere, U. S. Government Printing Office, Washington, D. C., 1962.

[13] ZHOU Jun, LEI Heng-chi, WEI Chong, et al(周 珺, 雷恒池, 魏 重, 等). Chinese Journal of Atmospheric Sciences(大氣科學(xué))，2008, 32(5): 1071.

[14] SHI Li-juan, QIU Yu-bao, SHI Jian-cheng(石利娟, 邱玉寶, 施建成). Spectroscopy and Spectral Analysis(光譜學(xué)與光譜分析)，2013, 33(5): 1157.

Atmospheric Influences Analysis on the Satellite Passive Microwave Remote Sensing

QIU Yu-bao1, SHI Li-juan2, 4, SHI Jian-cheng2, ZHAO Shao-jie3

1. Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China 2. State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China 3. School of Geography and Remote Sensing Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China 4. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Passive microwave remote sensing offers its all-weather work capabilities, but atmospheric influences on satellite microwave brightness temperature were different under different atmospheric conditions and environments. In order to clarify atmospheric influences on Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E), atmospheric radiation were simulated based on AMSR-E configuration under clear sky and cloudy conditions, by using radiative transfer model and atmospheric conditions data. Results showed that atmospheric water vapor was the major factor for atmospheric radiation under clear sky condition. Atmospheric transmittances were almost above 0.98 at AMSR-E’s low frequencies (<18.7 GHz) and the microwave brightness temperature changes caused by atmosphere can be ignored in clear sky condition. Atmospheric transmittances at 36.5 and 89 GHz were 0.896 and 0.756 respectively. The effects of atmospheric water vapor needed to be corrected when using microwave high-frequency channels to inverse land surface parameters in clear sky condition. But under cloud cover or cloudy conditions, cloud liquid water was the key factor to cause atmospheric radiation. When sky was covered by typical stratus cloud, atmospheric transmittances at 10.7, 18.7 and 36.5 GHz were 0.942, 0.828 and 0.605 respectively. Comparing with the clear sky condition, the down-welling atmospheric radiation caused by cloud liquid water increased up to 75.365 K at 36.5 GHz. It showed that the atmospheric correction under different clouds covered condition was the primary work to improve the accuracy of land surface parameters inversion of passive microwave remote sensing. The results also provided the basis for microwave atmospheric correction algorithm development. Finally, the atmospheric sounding data was utilized to calculate the atmospheric transmittance of Hailaer Region, Inner Mongolia province, in July 2013. The results indicated that atmospheric transmittances were close to 1 at C-band and X-band. 89 GHz was greatly influenced by water vapor and its atmospheric transmittance was not more than 0.7. Atmospheric transmittances in Hailaer Region had a relatively stable value in summer, but had about 0.1 fluctuations with the local water vapor changes.

Passive microwave remote sensing; Radiative transfer model; Atmospheric transmissivity; Cloud liquid water; Atmospheric correction

Oct. 11, 2014; accepted Feb. 26, 2015)

2014-10-11，

2015-02-26

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2013CB733406)，國家自然科學(xué)基金項目(41371351)和公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY201206040)資助

邱玉寶，1978年生，中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點實驗室副研究員 e-mail: qiuyb@radi.ac.cn

TP722.6

A

10.3964/j.issn.1000-0593(2016)02-0310-06