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    基于仿真的6.9 GHz通道亮溫改進(jìn)FY-3D MWRI海面溫度產(chǎn)品

    2022-04-28 09:35:46張淼孫逢林竇芳麗谷松巖
    氣象科技 2022年2期
    關(guān)鍵詞:亮溫海溫差值

    張淼 孫逢林 竇芳麗 谷松巖

    (國家衛(wèi)星氣象中心 中國氣象局中國遙感衛(wèi)星輻射測量和定標(biāo)重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室,許健民氣象衛(wèi)星創(chuàng)新中心,北京 100081)

    引言

    海洋表面溫度SST(Sea Surface Temperature)是全球海洋和氣候研究的重要參數(shù)之一[1-2]。相比于船舶和浮標(biāo)對SST的觀測,衛(wèi)星遙感實(shí)現(xiàn)了大范圍、高分辨的長期重復(fù)觀測[3-4],成為SST觀測不可或缺的數(shù)據(jù)源[5]。衛(wèi)星遙感SST主要有紅外和被動(dòng)微波兩種方式[6],微波可以克服紅外方法受太陽輻射日變化、水汽、氣溶膠和云等影響的缺陷,實(shí)現(xiàn)全天候觀測[7-8],因此被越來越多的應(yīng)用到SST研究中。

    目前用于SST反演的微波輻射計(jì)主要包括:熱帶測雨衛(wèi)星(TRMM)搭載的微波輻射成像儀TMI(TRMM Microwave Imager)及其后續(xù)星GPM(Global Precipitation Measurement)搭載的微波成像儀GMI(GPM Microwave Imager),美國Aqua衛(wèi)星搭載的先進(jìn)微波掃描輻射計(jì)AMSR-E(Advance Microwave Scanning Radiometer)及AMSR-2,美國Coriolis衛(wèi)星搭載的全球第一顆星載全極化微波輻射計(jì)Windsat,風(fēng)云三號(FY-3)衛(wèi)星搭載的微波成像儀(MWRI),海洋二號(HY-2)衛(wèi)星搭載的微波成像儀(RM)。表1比較了各微波輻射計(jì)通道設(shè)置,可以看出FY-3 MWRI缺少了對SST更加敏感的7 GHz附近垂直極化通道[9],是其SST反演精度較差的原因之一。因此本研究將FY-3與Aqua進(jìn)行時(shí)空匹配,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,利用匹配的FY-3 MWRI的通道亮溫模擬仿真AMSR-2的6.9 GHz垂直極化通道亮溫(以下簡稱6.9V),通過引入仿真的6.9V來提高FY-3 MWRI SST的反演精度。

    表1 星載微波輻射計(jì)通道設(shè)置比較

    1 資料介紹

    本文使用的FY-3D/MWRI亮溫?cái)?shù)據(jù)來自“國產(chǎn)多系列遙感衛(wèi)星歷史資料再定標(biāo)技術(shù)”項(xiàng)目,該項(xiàng)目通過解決國產(chǎn)衛(wèi)星載荷歷史數(shù)據(jù)輻射基準(zhǔn)統(tǒng)一、精度可靠氣候數(shù)據(jù)集構(gòu)建的全鏈路技術(shù)難題,產(chǎn)生了穩(wěn)定的高精度的長序列定標(biāo)產(chǎn)品,為氣候遙感產(chǎn)品開發(fā)提供了必要的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)支撐。AMSR-2 L1R數(shù)據(jù)是L1B數(shù)據(jù)經(jīng)過分辨率匹配和質(zhì)量控制后生成的,將所有頻率的觀測位置都轉(zhuǎn)換到了89 GHz掃描點(diǎn)上,包含了不同空間分辨率的產(chǎn)品,本文選擇L1R數(shù)據(jù)集中與6.9 GHz分辨率匹配的6.9V數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)詳細(xì)介紹見參考文獻(xiàn)[10]。浮標(biāo)資料從NESDIS/STAR的FTP服務(wù)器下載, 高分辨率融合分析場日平均海溫(Opetimum Interpolation SST,OISST)資料從NOAA/NCDC的FTP服務(wù)器下載,2個(gè)數(shù)據(jù)的詳細(xì)介紹見參考文獻(xiàn)[11]。

    2 敏感性分析

    將標(biāo)準(zhǔn)大氣廓線輸入VDISORT微波輻射傳輸模式[12]模擬6.9V和10V(FY-3 MWRI 10.65 GHz垂直極化通道亮溫,下同)對SST在-2~35 ℃的敏感度,如圖1所示,從圖中可以看出,在-2 ℃,6.9V對SST的敏感度為0.4 K·℃-1,而10V對SST的敏感度僅為0.1 K·℃-1,隨著SST的增大,6.9V和10V對SST的敏感性均先增大后減小,并且6.9V和10V對SST敏感性的差異逐漸減小,說明6.9V對低SST的探測更有優(yōu)勢。

    圖1 模擬6.9V和10V對SST的敏感度分析

    3 模擬仿真關(guān)系的建立及檢驗(yàn)

    選擇2019、2020年FY-3D MWRI觀測時(shí)空間隔在10 min和10 km內(nèi)最接近的單一AMSR2像素進(jìn)行匹配,剔除7×7像元內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差大于1 K或者有陸地的數(shù)據(jù),并利用MWRI降水和海冰產(chǎn)品剔除3×3像元內(nèi)有降水、7×7像元內(nèi)有海冰的數(shù)據(jù)。采用帶3層隱藏層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[13](圖2),利用匹配的MWRI通道亮溫建立模擬AMSR-2 6.9V的仿真關(guān)系。

    圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型示意

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置如下:迭代次數(shù)100,學(xué)習(xí)率0.01,目標(biāo)函數(shù)的值0.00002,隱藏層神經(jīng)元數(shù)分別為5、7、6,隱藏層激活函數(shù)采用tansig函數(shù)(式(1))。樣本數(shù)為1239400條,隨機(jī)挑選867580條樣本用于訓(xùn)練,剩下371820條樣本用于檢驗(yàn)評估。結(jié)果如圖3所示,訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本的誤差均值分別為0.000544 K與0.00459 K,標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.8610 K與0.8723 K。說明模擬結(jié)果具有很好的穩(wěn)定性。

    圖3 6.9V模擬亮溫與AMSR-2實(shí)際觀測亮溫的散點(diǎn)圖:(a)訓(xùn)練樣本,(b)檢驗(yàn)樣本

    (1)

    4 產(chǎn)品精度檢驗(yàn)

    FY-3 MWRI SST采用統(tǒng)計(jì)算法,詳細(xì)算法介紹見參考文獻(xiàn)[11]。本文在FY-3D MWRI SST業(yè)務(wù)產(chǎn)品算法中引入仿真的6.9V,模型與業(yè)務(wù)算法相同,海洋表面溫度(SST)計(jì)算如下式所示[14],唯一的區(qū)別是業(yè)務(wù)算法不包括仿真的6.9V:

    (2)

    式中,對于仿真的6.9V及10.65、18.7、36.5 GHz觀測亮溫,ti=TBi-150,對于23.8 GHz觀測亮溫,ti=-ln(290-TBi);TBi是對應(yīng)頻率和極化狀態(tài)下仿真的6.9V及MWRI觀測亮溫;a0、ai、bi是回歸系數(shù)。

    首先利用2019年1、4、7、10月的MWRI資料與浮標(biāo)進(jìn)行匹配,獲得算法系數(shù)。之后選取2020年1、4、7、10月的MWRI亮溫進(jìn)行SST反演,并利用浮標(biāo)觀測對結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)時(shí)剔除了占總樣本數(shù)5%的最大偏差樣本,王雨等[15]的研究表明這些樣本不能真實(shí)地反映反演SST與浮標(biāo)觀測之間的比較結(jié)果。引入仿真的6.9V前后的誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示,整體來看引入仿真的6.9V后SST標(biāo)準(zhǔn)偏差降低了0.08 K,本文通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法模擬仿真6.9V會(huì)引入一定的誤差,導(dǎo)致SST反演精度提升較小。不同月份之間海溫偏差的波動(dòng)主要是環(huán)境場如風(fēng)速、云、及未去除干凈的降水、海冰等的波動(dòng)引起的。各緯度帶的誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示,引入仿真的6.9V后各緯度帶的SST反演精度均有提升,其中35°~90°S 之間海域的精度提升最為顯著,為0.14 K。主要原因可能是南極海水溫度較低且南極地區(qū)風(fēng)速較大,6.9V對低SST的探測靈敏度更高且在低SST反演時(shí)受風(fēng)速的影響較小導(dǎo)致的[9,16]。進(jìn)一步將SST分為大于19 ℃和小于等于19 ℃兩類樣本,發(fā)現(xiàn)對于小于等于19 ℃的樣本,引入仿真的6.9V后精度提升0.09 K,對于大于19 ℃的樣本,引入仿真的6.9V后精度提升了0.04 K,說明仿真的6.9V對低溫端SST改進(jìn)更加顯著,與之前的敏感性分析一致。

    表2 引入仿真的6.9V前后MWRI資料反演的SST誤差統(tǒng)計(jì)

    表3 引入仿真的6.9V前后MWRI資料反演的SST不同緯度帶誤差統(tǒng)計(jì)

    隨機(jī)選取2020年4月15日數(shù)據(jù),做引入仿真的6.9V前后的日產(chǎn)品的差值分析及它們與OISST全球分布的差值分析如圖4所示,從圖中可以看出,引入仿真的6.9V后與引入前的差值圖中深藍(lán)色部分對應(yīng)日產(chǎn)品與OISST的差值圖的紅色部分,說明引入仿真的6.9V后日產(chǎn)品與OISST的偏差減小,而這些深藍(lán)色部分更多的分布在南極,與前文35°~90°S 之間海域的精度提升最為顯著結(jié)論一致。

    圖4 2020年4月15日FY-3D/MWRI反演SST引入仿真的6.9V后與引入前的差值(a),引入前與OISST的差值(b),引入后與OISST的差值(c)(OISST為NOAA/NCDC的高分辨率融合分析場日均海溫)

    5 結(jié)論與討論

    FY-3 MWRI缺少對SST更加敏感的7 GHz附近垂直極化通道,因此本研究將FY-3 MWRI與Aqua AMSR-2進(jìn)行時(shí)空匹配,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,利用匹配的FY-3 MWRI的通道亮溫模擬仿真AMSR-2的6.9V,并將仿真的6.9V引入回歸模型,以提高SST的反演精度。結(jié)果表明:引入仿真的6.9V后SST標(biāo)準(zhǔn)偏差降低了0.08 K,且對35°~90°S 之間海域的SST改進(jìn)更加顯著,標(biāo)準(zhǔn)偏差降低了0.14 K,主要是6.9V對低SST的探測靈敏度更高且在低SST反演時(shí)受風(fēng)速的影響較小導(dǎo)致的。如何更好地進(jìn)行質(zhì)量控制,減小環(huán)境場如風(fēng)速、云及未去除干凈的降水、海冰等對反演結(jié)果的影響將是下一步的工作重點(diǎn)。且利用浮標(biāo)海溫對衛(wèi)星反演海溫產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)存在局限性[17],后面將進(jìn)一步利用多源海溫資料對結(jié)果做進(jìn)一步的檢驗(yàn)。如果FY3后續(xù)衛(wèi)星可以搭載6.9 GHz通道,將可進(jìn)一步提升低SST特別是兩極SST的反演精度。

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