我國(guó)臺(tái)風(fēng)高發(fā)期東海和南海海區(qū)GIIRS/FY-4A溫度反演廓線精度研究

黃藝偉，陳淑儀，何敏，張蕾，趙兵科，劉瓊，陳勇航，鄔賢文

（1.東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，上海201620；2.中山大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院氣候變化與自然災(zāi)害研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/南方海洋科學(xué)與工程廣東實(shí)驗(yàn)室（珠海），廣東 珠海519082；3.中國(guó)氣象局上海臺(tái)風(fēng)研究所，上海200030；4.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)工程學(xué)院，湖北 武漢430074)

1 引 言

大氣溫度是大氣熱力學(xué)參數(shù)之一，在提高數(shù)值模擬預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)等工作中扮演重要角色[1-2]。獲取大氣溫度垂直分布信息，有助于了解極端天氣的生成和發(fā)展。臺(tái)風(fēng)作為極端天氣之一，發(fā)源于熱帶或副熱帶海面，多發(fā)生于夏秋兩季，危害大，影響廣，常伴有強(qiáng)風(fēng)和大暴雨，給國(guó)民生產(chǎn)生活造成巨大不便和危害。大多數(shù)情況下，當(dāng)臺(tái)風(fēng)等級(jí)由初期發(fā)展到成熟階段時(shí)，臺(tái)風(fēng)暖心的溫度結(jié)構(gòu)特點(diǎn)也逐漸明顯，則可以通過(guò)溫度特征來(lái)判斷臺(tái)風(fēng)發(fā)展階段[3]。因此，獲取精準(zhǔn)的大氣溫度垂直信息對(duì)加深理解臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)和變化具有重要意義。

從傳統(tǒng)的站點(diǎn)觀測(cè)，到低光譜衛(wèi)星探測(cè)，再到目前的紅外高光譜探測(cè)衛(wèi)星，大氣遙感技術(shù)不斷發(fā)展和進(jìn)步。我國(guó)風(fēng)云四號(hào)A星（FY-4A）于2016年12月11日發(fā)射升空，是我國(guó)第二代靜止氣象衛(wèi)星，相比風(fēng)云二號(hào)系列業(yè)務(wù)衛(wèi)星，F(xiàn)Y-4A整體性能得到較大優(yōu)化，其整體表現(xiàn)可達(dá)到歐美最新一代靜止氣象衛(wèi)星要求，現(xiàn)已被世界氣象組織納入探測(cè)全球?qū)Φ叵到y(tǒng)的衛(wèi)星列隊(duì)[4]。FY-4A搭載的主要載荷之一——干涉式大氣垂直探測(cè)儀（Geostationary Interferometric Infrared Sounder，GIIRS），是國(guó)際上第一臺(tái)以紅外高光譜邁克爾遜干涉分光方式探測(cè)三維大氣垂直結(jié)構(gòu)的精密儀器[5]，可以觀測(cè)到氣流的水平和垂直運(yùn)動(dòng)[6-7]。GIIRS為風(fēng)云靜止系列衛(wèi)星新增載器之一，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞GIIRS的性能和應(yīng)用前景開(kāi)展大量研究。周愛(ài)明[4]和鮑艷松等[8]通過(guò)大氣輻射傳輸模式正演計(jì)算得到的亮溫資料，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立反演大氣參數(shù)模型，發(fā)現(xiàn)基于此模型反演的大氣溫度廓線在對(duì)流層的反演精度優(yōu)于平流層，并進(jìn)一步與IASI（Infrared Atmospheric Sounding Inteferometer，IASI）溫 度 數(shù) 據(jù) 對(duì) 比，GIIRS在500 hPa高度以下具有良好的反演效果，而在高層與IASI還存在一些差距。He等[9]利用全球探空資料并結(jié)合葵花8號(hào)衛(wèi)星云分類產(chǎn)品，評(píng)估GIIRS溫度和濕度反演產(chǎn)品在無(wú)云和不同云類型條件下的反演精度，研究表明無(wú)云時(shí)GIIRS數(shù)據(jù)的均方根誤差為2.1 K，多云時(shí)為3.7 K，不同云類型對(duì)GIIRS反演影響不同，進(jìn)一步闡明利用紅外探測(cè)時(shí)應(yīng)考慮云對(duì)探測(cè)器反演的影響。黃藝偉等[10]利用探空資料對(duì)GIIRS在上海臺(tái)風(fēng)季時(shí)的溫度廓線反演精度進(jìn)行研究，結(jié)果表明GIIRS在無(wú)云時(shí)溫度廓線反演精度最高，均方根誤差為1.74 K，且對(duì)流層中上層的反演效果與探空資料最接近，同樣認(rèn)為隨云層降低其反演精度降低。GIIRS也可以監(jiān)視災(zāi)害性天氣的發(fā)展過(guò)程和大氣化學(xué)成分的精細(xì)變化[11]。我國(guó)利用GIIRS對(duì)臺(tái)風(fēng)“瑪莉亞”探測(cè)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)“首次”：對(duì)臺(tái)風(fēng)的“立體掃描”以及開(kāi)啟全新數(shù)值預(yù)報(bào)模式“觀測(cè)-預(yù)報(bào)”模式，這為研究臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和臺(tái)風(fēng)路徑準(zhǔn)確性提供有力支撐[12-13]。目前，針對(duì)GIIRS的研究多集中在儀器性能[6,14-15]和通道選擇[5,16-17]，而其在不同地區(qū)的適用性研究較少。

衛(wèi)星產(chǎn)品資料的探測(cè)精度是保障科研和業(yè)務(wù)順利進(jìn)行的關(guān)鍵因素，在利用這些資料之前，有必要掌握資料的反演精度，才能選擇合適的資料進(jìn)行應(yīng)用?？紤]到再分析資料可獲取全球范圍的大氣信息，可彌補(bǔ)因洋面探測(cè)站不足而缺少資料的問(wèn)題，在科研和業(yè)務(wù)中應(yīng)用廣泛，因此，本文將基于與ERA5再分析資料的對(duì)比，分析GIIRS/FY-4A在我國(guó)東海和南海海域，臺(tái)風(fēng)高發(fā)期無(wú)云和有云條件下不同質(zhì)量控制的大氣溫度廓線反演精度，并進(jìn)行GIIRS/FY-4A大氣溫度反演廓線在臺(tái)風(fēng)期間的適用性研究，為提高臺(tái)風(fēng)期衛(wèi)星反演精度和認(rèn)識(shí)理解大氣變化及防災(zāi)減災(zāi)等提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 資料介紹

ERA5（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis V5），是 繼FGGE、ERA-15、ERA-40和ERA-Interim后第五代歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心大氣再分析資料。該資料使用物理定律將模型數(shù)據(jù)與來(lái)自世界各地的觀測(cè)數(shù)據(jù)整合到一個(gè)完整且一致的全球數(shù)據(jù)集中，可獲取全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。與前幾代數(shù)據(jù)相比，ERA5在時(shí)空分辨率、大氣垂直高度、提供的大氣變量和數(shù)據(jù)同化過(guò)程等均有較大的改進(jìn)和提升[17-22]。在大多數(shù)熱帶地區(qū)和局部中緯度地區(qū)，相比于ERAInterim，ERA5顯 示 出 與GPCP（the Global Precipitation Climatology Project，GPCP）較低的偏差和無(wú)偏差的均方根誤差，以及較高的相關(guān)性[22]。也有學(xué)者[23]表明ERA5相比ERA-Interim，對(duì)流層溫度、風(fēng)和濕度變量與其他資料擬合度更高。孟憲貴等[18]對(duì)ERA5再分析資料在山東的適用性進(jìn)行初步分析，結(jié)果表明ERA5整體在分析地面和高空要素時(shí)的精度要高于ERA-Interim再分析資料，其中溫度變量在對(duì)流層中低層表現(xiàn)強(qiáng)于高層，同時(shí)表示此資料的時(shí)空分辨率有助于對(duì)大氣狀態(tài)進(jìn)行更詳細(xì)的描述。朱江萍等[24]對(duì)三種再分析資料2 m氣溫要素在中國(guó)南極考察區(qū)域中山站——Dome A斷面的適用性進(jìn)行研究，結(jié)果表明CRAInterim（CMA's global atmospheric Re-Analysis-Interim）和ERA5在夏季溫度反演最好，但極端天氣事件發(fā)生時(shí)ERA5反演溫度更為準(zhǔn)確。Robert等[21]利用50個(gè)無(wú)線電探空儀的觀測(cè)值評(píng)估北極地區(qū)夏末包括ERA5在內(nèi)的5種大氣再分析資料的準(zhǔn)確性，指出ERA5在風(fēng)和溫度領(lǐng)域的性能得到較大改善，性能最佳，在沒(méi)有數(shù)據(jù)同化的情況下，ERA5在溫度、風(fēng)速和比濕三個(gè)方面與探空資料的相關(guān)系數(shù)最高，并且偏差和均方根誤差也更小。Zheng[25]在廣東省及周邊地區(qū)評(píng)估ERA5的適用性發(fā)現(xiàn)，大氣溫度的再現(xiàn)性最好，并且高空數(shù)據(jù)的質(zhì)量?jī)?yōu)于低空。本研究選取ERA5每小時(shí)氣壓層溫度數(shù)據(jù)集，時(shí)間分辨率是1 h，空間分辨率是0.125°×0.125°，垂直高度層為37層（1～1 000 hPa）。

GIIRS/FY-4A通過(guò)高頻次大范圍的區(qū)域大氣和地表觀測(cè)，來(lái)提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率[26，39]。目前，GIIRS的區(qū)域探測(cè)目標(biāo)主要是以晴空為主[11]，工作模式主要為中國(guó)區(qū)、全圓盤(pán)、區(qū)域、太陽(yáng)回避、定標(biāo)和指向模式，可通過(guò)地面指令靈活安排[6]。GIIRS時(shí)間分辨率為2 h，空間分辨率為16 km，光譜范圍通道數(shù)量為1 650個(gè)，遇特殊天氣可進(jìn)行多頻率觀測(cè)。GIIRS大氣溫度濕度廓線AVP（Atmosphere Vertical Profile，AVP）以NC格式進(jìn)行存放，垂直氣壓層為101層（0.005～1 100 hPa）。AVP中包含經(jīng)緯度信息、氣壓層、溫度、溫度質(zhì)量控制和云檢測(cè)等相關(guān)數(shù)據(jù)。

2.2 衛(wèi)星資料處理與對(duì)比分析方法

根據(jù)GIIRS/FY-4A說(shuō)明手冊(cè)，利用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言讀取GIIRS反演產(chǎn)品中大氣溫度廓線的經(jīng)緯度信息、氣壓層、溫度、溫度質(zhì)量控制和云產(chǎn)品。其中，GIIRS溫度反演數(shù)據(jù)質(zhì)量控制劃分為以下幾類：質(zhì)量控制0為“perfect”，即數(shù)據(jù)最好；質(zhì)量控制1為“good”，即數(shù)據(jù)一般；質(zhì)量控制2為“bad”，即數(shù)據(jù)較差；質(zhì)量控制3為“do not use”，即不可利用的數(shù)據(jù)，“-99”為系統(tǒng)無(wú)效值。本文在進(jìn)行精度研究時(shí)將系統(tǒng)無(wú)效值和質(zhì)量控制為2以上的GIIRS數(shù)據(jù)剔除，不做討論。

為了有效準(zhǔn)確地進(jìn)行臺(tái)風(fēng)高發(fā)期（2019年5月1日—9月30日）GIIRS溫度反演廓線與ERA5再分析資料在東海（122.5～137.0°E，15.0～31.0°N）和南海（111.0～119.5°E，11.5～21.5°N）海區(qū)精度對(duì)比（圖1），需要將數(shù)據(jù)的時(shí)間、空間位置、大氣垂直氣壓層與ERA5再分析資料進(jìn)行匹配，并剔除一些不符合物理意義以及樣本值與平均值的偏差超過(guò)三倍標(biāo)準(zhǔn)差的“異常值”。在時(shí)間匹配上選取與衛(wèi)星資料同小時(shí)段內(nèi)的ERA5數(shù)據(jù)，空間信息匹配則根據(jù)衛(wèi)星載器的空間分辨率進(jìn)行格點(diǎn)平均，選取衛(wèi)星與ERA5共同觀測(cè)區(qū)域的數(shù)據(jù)，為確保氣壓層可以進(jìn)行準(zhǔn)確的比較，將衛(wèi)星資料的氣壓信息進(jìn)行線性插值，選取與ERA5數(shù)據(jù)相同的37層氣壓高度進(jìn)行研究。

圖1 東海和南海海區(qū)研究范圍

根據(jù)GIIRS云反演產(chǎn)品將云天分為無(wú)云和有云。對(duì)流層頂高度隨著地理緯度和季節(jié)變化。低緯度地區(qū)對(duì)流層頂平均高度為17～18 km，中緯度地區(qū)平均為10～12 km，高緯度地區(qū)平均為8～9 km，因此本文將東海和南海海區(qū)（低緯度地區(qū)）100 hPa氣壓層高度劃分為對(duì)流層頂。

為了更好地進(jìn)行多種數(shù)據(jù)的對(duì)比，采用平均偏差[27]（Mean Bias，MB）、均方根誤差[27](Mean Squared Error，RMSE)進(jìn)行更精確的說(shuō)明，公式如下：

其中，xi為基準(zhǔn)數(shù)值，yi為反演數(shù)值，N為樣本總數(shù)，i為樣本計(jì)數(shù)值。

2.3 臺(tái)風(fēng)個(gè)例

編號(hào)1909號(hào)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”于2019年8月4日起編命名，于8月10日01:45（北京時(shí)，下同）在浙江省溫嶺市城南鎮(zhèn)沿海登陸（圖2為臺(tái)風(fēng)“利奇馬”即將登陸時(shí)FY-4A氣象衛(wèi)星真彩監(jiān)測(cè)圖像），登陸時(shí)強(qiáng)度為超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)等級(jí)，中心最低氣壓為930 hPa，中心附近風(fēng)力最大可達(dá)16級(jí)（52 m/s）?！袄骜R”陸上滯留時(shí)間長(zhǎng)（44 h），為1949年以來(lái)登陸我國(guó)大陸滯留超過(guò)40 h以上的臺(tái)風(fēng)之一，該臺(tái)風(fēng)風(fēng)雨強(qiáng)度和影響范圍廣，造成了嚴(yán)重的災(zāi)害損失。

圖2 FY-4A氣象衛(wèi)星真彩監(jiān)測(cè)圖像2019年8月8日13:00

3 結(jié)果與討論

3.1 東海海區(qū)GIIRS與ERA5溫度反演廓線精度對(duì)比

圖3揭示了東海海區(qū)云對(duì)GIIRS不同質(zhì)量控制的溫度反演數(shù)據(jù)造成的差異。四種條件下（圖3a），無(wú)云時(shí)GIIRS質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)MB最小，對(duì)流層中下層的MB基本與0 K線重合，20～1 000 hPa高度范圍內(nèi)，MB平均值為0.29 K，隨著高度增加至平流層頂，偏差逐漸增大。其余三種情況的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)為MB隨高度的增加逐漸增大，且在1 hPa和125 hPa高度達(dá)到各自的最大值。除無(wú)云時(shí)質(zhì)量控制為1的數(shù)據(jù)外，其他三種情況的數(shù)據(jù)均在750 hPa高度以下誤差最小。由圖3b可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)云時(shí)質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)RMSE變化最平穩(wěn)，范圍為[0.76，8.57]K，對(duì)流層頂高度以下，GIIRS溫度反演精度較高，總體控制在2 K以內(nèi)，在150～450 hPa高度范圍內(nèi)RMSE小于1 K，高值區(qū)主要集中在1～125 hPa高度范圍內(nèi)，誤差較大，最大值為8.57 K。有云時(shí)質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)RMSE平均值為4.69 K，是無(wú)云時(shí)的2倍。300 hPa高度以下質(zhì)量控制1的數(shù)據(jù)在無(wú)云和有云時(shí)反演誤差相差較小，其上高度云對(duì)該數(shù)據(jù)反演有一定影響。

圖3 東海海區(qū)無(wú)云和有云時(shí)GIIRS質(zhì)量控制0和1的溫度反演數(shù)據(jù)MB（a）和RMSE（b）

圖4給出了東海海區(qū)GIIRS不同質(zhì)量控制的數(shù)據(jù)在無(wú)云和有云時(shí)溫度反演廓線與ERA5資料的離散性。由圖4a～4d色標(biāo)可知，數(shù)據(jù)頻數(shù)最多可達(dá)105.5量級(jí)。無(wú)云時(shí)質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)總體RMSE為1.71 K，220 K溫度以下GIIRS偏離等溫線距離較遠(yuǎn)，向兩側(cè)均有不同程度的分散。無(wú)云時(shí)質(zhì)量控制1的數(shù)據(jù)紅標(biāo)多集中在等溫線右側(cè)，反演溫度比ERA5偏低。有云時(shí)，質(zhì)量控制0和1的數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏離等溫線，以270 K溫度為節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)左側(cè)比節(jié)點(diǎn)右側(cè)偏離程度大。根據(jù)GIIRS反演大氣層溫度范圍值分析，節(jié)點(diǎn)左側(cè)的數(shù)據(jù)主要分布在平流層和對(duì)流層中上層，圖中色標(biāo)高值較多集中在等溫線右側(cè)，這就說(shuō)明平流層和對(duì)流層中上層GIIRS溫度反演產(chǎn)品與ERA5資料離散程度大，反演精度低，反演溫度以偏低為主。節(jié)點(diǎn)右側(cè)溫度范圍內(nèi)，270～290 K范圍內(nèi)藍(lán)標(biāo)有向等溫線下側(cè)偏離趨勢(shì)，290 K溫度時(shí)藍(lán)標(biāo)則朝相反方向偏離，即270～290 K范圍內(nèi)GIIRS溫度反演比ERA5偏低，290 K以上反演偏高。整體上，無(wú)云時(shí)GIIRS質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)反演精度高；有云時(shí)，反演受云影響明顯，精度較低，與ERA5還存在一定差距。誤差主要來(lái)源于平流層和對(duì)流層中上層，平流層頂誤差最大，這是由于平流層與對(duì)流層氣體含量不同，90%的臭氧分布在平流層，吸收太陽(yáng)對(duì)地球表面的輻射，影響大氣層溫度垂直分布[28-30]，影響衛(wèi)星對(duì)平流層熱力結(jié)構(gòu)的反演精度。

圖4 東海海區(qū)GIIRS不同質(zhì)量控制的溫度反演數(shù)據(jù)在無(wú)云和有云時(shí)的散點(diǎn)圖 圖中色標(biāo)是指觀察的頻數(shù)，以10n計(jì)數(shù)，n為色標(biāo)中的數(shù)值。黑色直線為等溫線。a.質(zhì)量控制為0，無(wú)云；b.質(zhì)量控制為0，有云；c.質(zhì)量控制為1，無(wú)云；d.質(zhì)量控制為1，有云。

3.2 南海海區(qū)GIIRS與ERA5溫度反演廓線精度對(duì)比

圖5揭示了不同質(zhì)量控制下，南海海區(qū)云對(duì)GIIRS溫度反演數(shù)據(jù)影響的差異。如圖5a所示，無(wú)云時(shí)質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)在四種條件中MB最小，MB平均值為1.51 K，其中對(duì)流層MB平均值為0.37 K，與ERA5誤差較小，以正偏差為主，說(shuō)明GIIRS高估了這片海域的大氣溫度。其余三種條件下，均存在不同程度的偏差，隨著對(duì)流層高度的降低偏差減小，以負(fù)偏差為主，反演溫度低于ERA5資料，其中無(wú)云時(shí)質(zhì)量控制1的數(shù)據(jù)MB最大。進(jìn)一步分析GIIRS在不同條件下的RMSE發(fā)現(xiàn)（圖5b），無(wú)云時(shí)質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)RMSE范圍為[0.52，12.97]K，RMSE高值區(qū)主要集中在平流層，特別是平流層頂；對(duì)流層RMSE平均值為1.17 K，在150～800 hPa高度范圍內(nèi)RMSE小于1 K，反演精度高，可以準(zhǔn)確描述該范圍內(nèi)的大氣溫度狀態(tài)，對(duì)流層底層RMSE有所增加。其他三種條件下的RMSE均較大，反演精度低，與ERA5資料還存在一定差距。有云時(shí)300 hPa高度以上，質(zhì)量控制0和1的數(shù)據(jù)RMSE變化趨勢(shì)一致?？傮w而言，云在很大程度上影響GIIRS反演效果。

圖5 南海海區(qū)無(wú)云和有云時(shí)GIIRS不同質(zhì)量控制的溫度反演數(shù)據(jù)的MB（a）和RMSE（b）

海面是相對(duì)陸地較為簡(jiǎn)單的一種下墊面類型，但并不意味著海面對(duì)衛(wèi)星反演影響小。根據(jù)GIIRS在東海和南海海區(qū)近海面反演誤差對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，在近海面高度范圍內(nèi)GIIRS溫度反演產(chǎn)品在東海海區(qū)的反演精度稍好于南海海區(qū)。東海比南海緯度高，可能會(huì)對(duì)衛(wèi)星反演有一定作用，但是二者均在低緯度帶，緯度造成的反演差異可以忽略不計(jì)。那就有可能是由于東海和南海水質(zhì)狀況不同[31-33]，水中物質(zhì)會(huì)影響海面向上發(fā)射的長(zhǎng)波輻射，影響衛(wèi)星的紅外波段光譜，進(jìn)而影響近海面溫度廓線的反演精度。

圖6給出了南海海區(qū)GIIRS不同質(zhì)量控制數(shù)據(jù)在無(wú)云和有云時(shí)溫度反演廓線與ERA5資料的離散性差異。由圖6a～6d色標(biāo)可知，數(shù)據(jù)頻數(shù)最多可達(dá)105量級(jí)。無(wú)云時(shí)質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)總體RMSE為1.67 K，270 K溫度以下GIIRS偏離等溫線較遠(yuǎn)且頻數(shù)大，反演溫度比ERA5偏高；270 K溫度以上GIIRS較集中在等溫線兩側(cè)。無(wú)云時(shí)質(zhì)量控制1的數(shù)據(jù)紅標(biāo)多集中在等溫線右側(cè)。有云時(shí)，質(zhì)量控制0和1的數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏離等溫線，以270 K溫度為節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)左側(cè)比節(jié)點(diǎn)右側(cè)偏離程度大。節(jié)點(diǎn)左側(cè)溫度根據(jù)偏離程度可分為3種情況：200 K溫度以下，紅標(biāo)和藍(lán)標(biāo)多集中在等溫線上側(cè)，即GIIRS溫度反演比ERA5偏高；200～250 K GIIRS以反演溫度偏低為主；250～270 K GIIRS偏離程度最嚴(yán)重，反演溫度偏高。根據(jù)GIIRS反演大氣層溫度范圍值分析，節(jié)點(diǎn)左側(cè)的數(shù)據(jù)主要分布在平流層和對(duì)流層中上層。其中，造成誤差高值區(qū)的數(shù)據(jù)來(lái)源為平流層頂。節(jié)點(diǎn)右側(cè)溫度范圍內(nèi)，質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)紅標(biāo)則集中在等溫線上，285～295 K范圍內(nèi)藍(lán)標(biāo)在等溫線下側(cè)分布范圍廣，此溫度范圍GIIRS以反演偏低為主，而質(zhì)量控制1的數(shù)據(jù)反演較好。整體上，無(wú)云時(shí)GIIRS質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)反演精度高；有云時(shí)，廓線反演受云影響明顯，精度較低，與ERA5還存在一定差距，誤差高度主要來(lái)源于平流層和對(duì)流層中上層，平流層頂誤差最大。

圖6 同圖4，但為南海海區(qū)

通過(guò)以上結(jié)果說(shuō)明，GIIRS質(zhì)量控制0的溫度反演廓線在無(wú)云時(shí)與ERA5資料最接近，有云時(shí)，反演誤差增大。云檢測(cè)是衛(wèi)星遙感處理過(guò)程中關(guān)鍵一步。有云時(shí)衛(wèi)星探測(cè)器觀測(cè)的輻射值包含了大氣吸收信息、云高和云量等眾多參數(shù)。有云情況下反演很困難[34]：（1）云的復(fù)雜多樣性造成大氣輻射傳輸過(guò)程中云描述困難；（2）有云時(shí)增加了反演參數(shù)個(gè)數(shù)，造成反演不穩(wěn)定；（3）無(wú)云時(shí)溫度的求解方程為線性，而有云時(shí)則變?yōu)榉蔷€性，求解復(fù)雜；（4）缺少有云時(shí)大氣廓線及參數(shù)與衛(wèi)星資料之間的關(guān)系。正確分離有云和無(wú)云像元在溫度反演和天氣預(yù)報(bào)等工作中具有重要影響。

目前，關(guān)于大氣溫度反演方法，主要有特征向量統(tǒng)計(jì)法[35]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[4,36]、變分法[37]、聯(lián)合反演算法[35,38]等，具有不同優(yōu)劣，最終影響數(shù)據(jù)的反演效果。Cai等[39]提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演方法，利用GIIRS L1和EC再分析數(shù)據(jù)進(jìn)行反演，并將反演后的結(jié)果在華北平原進(jìn)行研究，溫度和濕度反演廓線精度均表現(xiàn)出較強(qiáng)優(yōu)勢(shì)。鮑艷松等[8]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究了GIIRS大氣溫度反演方法，對(duì)未來(lái)反演和應(yīng)用提供了重要參考?？偠灾?，選擇合適的反演方法可提高反演精度，使得揭示出的大氣結(jié)構(gòu)更為準(zhǔn)確。

3.3 GIIRS/FY-4A在臺(tái)風(fēng)期間的適用性研究

圖7為GIIRS不同質(zhì)量控制的溫度反演數(shù)據(jù)在臺(tái)風(fēng)“利奇馬”海上發(fā)展階段5個(gè)臺(tái)風(fēng)等級(jí)條件下各占該條件下探測(cè)數(shù)據(jù)總數(shù)的百分比圖，探測(cè)數(shù)據(jù)總和包含101層大氣壓高度內(nèi)的數(shù)據(jù)。如圖所示，隨著臺(tái)風(fēng)等級(jí)的加強(qiáng)，系統(tǒng)無(wú)效值呈現(xiàn)逐漸遞增趨勢(shì)，對(duì)流層無(wú)效值比例比平流層高（圖8）。熱帶風(fēng)暴、強(qiáng)熱帶風(fēng)暴、臺(tái)風(fēng)和強(qiáng)臺(tái)風(fēng)等級(jí)下GIIRS質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)占比相差不大，超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)等級(jí)下占比下降，可能是由于臺(tái)風(fēng)處于最強(qiáng)發(fā)展階段，云團(tuán)厚實(shí)，GIIRS在云量高的情況下反演精度下降。質(zhì)量控制1的數(shù)據(jù)在5個(gè)等級(jí)條件下變化相差不大，均不超過(guò)總和的6%。臺(tái)風(fēng)作為有組織且龐大的中尺度天氣系統(tǒng)，云量大，復(fù)雜多變、發(fā)展迅速。GIIRS提供的可利用高質(zhì)量數(shù)據(jù)較少，不足25%，大部分?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量控制為2和3（不可利用的數(shù)據(jù)）以及系統(tǒng)無(wú)效值，數(shù)據(jù)可信度較低。

圖7 GIIRS不同質(zhì)量控制的溫度反演廓線在臺(tái)風(fēng)“利奇馬”海上發(fā)展階段不同臺(tái)風(fēng)等級(jí)條件下所占數(shù)據(jù)總數(shù)百分比

圖8 平流層(a)和對(duì)流層(b)GIIRS不同質(zhì)量控制的溫度反演廓線在臺(tái)風(fēng)“利奇馬”海上發(fā)展階段不同臺(tái)風(fēng)等級(jí)條件下所占數(shù)據(jù)總數(shù)百分比 系統(tǒng)無(wú)效值是指原數(shù)據(jù)中本存在的無(wú)效值“NaN”，即產(chǎn)品未能反演的溫度值；不可利用的數(shù)據(jù)為質(zhì)量控制3的數(shù)據(jù)。

基于GIIRS對(duì)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”的溫度反演效果發(fā)現(xiàn)，平流層可利用的有效數(shù)據(jù)比對(duì)流層多，只有在8月9日這3個(gè)時(shí)次平流層數(shù)據(jù)較完整，存在較少的系統(tǒng)無(wú)效值，且在這3個(gè)時(shí)次GIIRS反演特征與臺(tái)風(fēng)發(fā)展過(guò)程中其余時(shí)次的溫度結(jié)構(gòu)效果不同，因此，圖9給出了臺(tái)風(fēng)“利奇馬”為超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)等級(jí)時(shí)8月9日3個(gè)時(shí)次的平流層緯向大氣溫度剖面結(jié)果，所用數(shù)據(jù)未做質(zhì)量控制，旨在真實(shí)反映GIIRS反演能力。在這3個(gè)時(shí)次，1～100 hPa高度范圍內(nèi)發(fā)生了冷空氣上升、暖空氣下降的現(xiàn)象。在8月9日08時(shí)，126°E左右10～100 hPa之間出現(xiàn)大氣暖異常，最高溫度可達(dá)250 K。隨著臺(tái)風(fēng)逐漸西移，即將登陸陸地，出現(xiàn)溫度異常的高度和影響范圍也逐漸增大，在平流層上層出現(xiàn)冷異常，溫度最低可達(dá)190 K，下層出現(xiàn)暖異常，溫度最高可達(dá)260 K。根據(jù)不同時(shí)刻的臺(tái)風(fēng)中心研究發(fā)現(xiàn)，平流層出現(xiàn)溫度異常的中心并不能與臺(tái)風(fēng)中心相對(duì)應(yīng)，即異常中心與臺(tái)風(fēng)中心不在同一經(jīng)度，影響范圍在300 km左右，處于七級(jí)風(fēng)圈半徑內(nèi)（380 km）。

圖9 a、b、c為臺(tái)風(fēng)“利奇馬”超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)等級(jí)時(shí)不同時(shí)刻平流層緯向溫度剖面圖（根據(jù)臺(tái)風(fēng)路徑緯度信息進(jìn)行剖面，UTC；單位：K）

雖然GIIRS可以反映出臺(tái)風(fēng)中心附近在平流層的熱力結(jié)構(gòu)，但這些研究結(jié)果均是在沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制的基礎(chǔ)上得到的，并且本文2.1和2.2節(jié)中也說(shuō)明了基于ERA5資料GIIRS在對(duì)流層頂高度以上的反演能力：隨著高度的增加GIIRS反演誤差增大，特別是在有云時(shí)，反演精度較低，因此這部分的結(jié)果存在很大程度的不確定性。對(duì)于GIIRS給出的溫度變化，還需要借助其他資料進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)合前一部分的研究?jī)?nèi)容分析，即GIIRS在臺(tái)風(fēng)“利奇馬”海上發(fā)展階段不同質(zhì)量控制的數(shù)據(jù)百分比，目前，GIIRS還不能給出大量可信度較高的反演數(shù)據(jù)用于研究臺(tái)風(fēng)“利奇馬”的溫度垂直結(jié)構(gòu)。在未來(lái)的產(chǎn)品改進(jìn)中，不僅需要提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，還應(yīng)減少系統(tǒng)無(wú)效值的占比。

4 結(jié) 論

本文基于歐洲預(yù)報(bào)中心最新一代再分析資料ERA5，研究我國(guó)2019年臺(tái)風(fēng)高發(fā)期（5—9月）東海和南海海區(qū)GIIRS/FY-4A衛(wèi)星資料的大氣溫度反演廓線準(zhǔn)確性，重點(diǎn)在于不同質(zhì)量控制的數(shù)據(jù)和云對(duì)反演精度的影響，其次分析了GIIRS/FY-4A在臺(tái)風(fēng)期間的適用性，得到了如下結(jié)論。

（1）東海海區(qū)，無(wú)云時(shí)GIIRS質(zhì)量控制0的溫度反演數(shù)據(jù)MB最小，總體RMSE為1.71 K，150～450 hPa范圍內(nèi)RMSE小于1 K，450 hPa至近海表RMSE在2 K以內(nèi)，誤差高值區(qū)位于1～125 hPa。220 K溫度以下GIIRS與ERA5離散程度最大。質(zhì)量控制1的數(shù)據(jù)反演精度低且隨高度的增加誤差增大。有云時(shí)，GIIRS質(zhì)量控制0和1的溫度反演數(shù)據(jù)總體RMSE為4.72 K和5.55 K。當(dāng)溫度低于270 K，GIIRS嚴(yán)重偏離ERA5且反演溫度值比ERA5高，270～290 K內(nèi)反演溫度值偏低，290 K以上則反演偏高。

（2）南海海區(qū)，無(wú)云時(shí)，質(zhì)量控制0的數(shù)據(jù)總體RMSE為1.67 K，150～800 hPa范圍內(nèi)RMSE小于1 K，反演精度高，誤差高值區(qū)集中在平流層。270 K溫度以下GIIRS反演溫度比ERA5偏高。質(zhì)量控制1的數(shù)據(jù)RMSE為5.07 K。有云時(shí)，質(zhì)量控制0和1的數(shù)據(jù)RMSE為6.68 K和7.56 K，反演精度低。200 K溫度以下、250～270 K的GIIRS溫度反演值比ERA5高，其余溫度區(qū)間則偏低。

（3）臺(tái)風(fēng)“利奇馬”在海上不同發(fā)展階段，隨著臺(tái)風(fēng)等級(jí)加強(qiáng)直至最大等級(jí)，GIIRS可信度較高的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，反演臺(tái)風(fēng)周邊熱力結(jié)構(gòu)存在諸多不確定性，需要借助其他資料進(jìn)行驗(yàn)證。

本文給出了GIIRS/FY-4A不同質(zhì)量控制的反演數(shù)據(jù)在無(wú)云和有云時(shí)的反演精度，說(shuō)明了云層對(duì)GIIRS反演精度帶來(lái)很大不確定性，因此，下一步將更深入地探究有云時(shí)GIIRS反演精度低的原因。

致 謝：感謝國(guó)家衛(wèi)星氣象中心（NSMC）提供的GIIRS/FY-4A反演數(shù)據(jù)以及歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心提供的ERA5大氣再分析資料。