FY-2H大氣可降水產(chǎn)品在“一帶一路”區(qū)域的檢驗(yàn)與應(yīng)用*

馬博源 唐世浩 胡菊旸

1 中國(guó)氣象科學(xué)研究院，北京 100081 2 國(guó)家衛(wèi)星氣象中心，北京 100081

提 要： 風(fēng)云二號(hào)H星(FY-2H)于2018年6月5日成功發(fā)射且運(yùn)行穩(wěn)定，其上搭載的掃描輻射計(jì)(stretched visible and infrared spin scan radiometer,VISSR-2)能夠提供高時(shí)空分辨率的大氣可降水(total precipitable water,TPW)產(chǎn)品。FY-2H VISSR TPW產(chǎn)品在分裂窗算法的基礎(chǔ)上，增加了6.9 μm通道的方法進(jìn)行反演。利用2019年無(wú)線電探空儀數(shù)據(jù)集，從產(chǎn)品精度和穩(wěn)定性兩個(gè)方面評(píng)價(jià)了FY-2H TPW產(chǎn)品質(zhì)量。與2019年1、4、7、10月每月前7天的全球探空數(shù)據(jù)對(duì)比，F(xiàn)Y-2H TPW均方根誤差為4.92 mm，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.96;相對(duì)誤差在20%以內(nèi)，并且白天與夜晚時(shí)段數(shù)據(jù)精度均較高。計(jì)算2019年全年FY-2H TPW產(chǎn)品相對(duì)探空數(shù)據(jù)的月均方根誤差的標(biāo)準(zhǔn)差是0.68 mm，說(shuō)明FY-2H TPW產(chǎn)品在檢驗(yàn)期內(nèi)較為穩(wěn)定。分析合成月平均大氣可降水產(chǎn)品，F(xiàn)Y-2H TPW能正確反映“一帶一路”區(qū)域大氣可降水的分布情況。綜合上述結(jié)果 FY-2H VISSR TPW產(chǎn)品精度較高且質(zhì)量穩(wěn)定，具備投入“一帶一路”區(qū)域的應(yīng)用能力。

引 言

經(jīng)過(guò)50年的發(fā)展，我國(guó)風(fēng)云衛(wèi)星已經(jīng)形成了靜止軌道和極軌軌道兩個(gè)系列，并且靜止軌道衛(wèi)星在近5年實(shí)現(xiàn)了更新?lián)Q代，搭載儀器的能力也有了全面升級(jí)(楊軍等, 2011)。2018年6月5日21：07，中國(guó)風(fēng)云二號(hào)H星(FY-2H)在西昌衛(wèi)星發(fā)射中心成功發(fā)射，作為中國(guó)第一代靜止軌道氣象衛(wèi)星的最后一顆，F(xiàn)Y-2H繼承了風(fēng)云二號(hào)系列衛(wèi)星技術(shù)成熟、運(yùn)行穩(wěn)定等特點(diǎn)?；陲L(fēng)云衛(wèi)星的發(fā)展和實(shí)力，利用風(fēng)云氣象衛(wèi)星遙感資料，服務(wù)“一帶一路”沿線國(guó)家的重要決策。同時(shí)世界氣象組織及亞太空間合作組織希望中國(guó)能將新發(fā)射的FY-2H定點(diǎn)位置向西布局，更廣泛惠及成員國(guó)，確定將FY-2H定點(diǎn)位置從原定的86.5°E移至79°E，使我國(guó)靜止軌道氣象衛(wèi)星觀測(cè)范圍向西擴(kuò)展到4°E附近。監(jiān)測(cè)范圍包括亞洲 50 個(gè)國(guó)家、非洲 41 個(gè)國(guó)家、歐洲 39 個(gè)國(guó)家、大洋洲 9個(gè)國(guó)家，“一帶一路”沿線 64 個(gè)國(guó)家(王新等，2020)。

“一帶一路”沿線區(qū)域多高山、沙漠、海洋等無(wú)人區(qū)域，氣象資料匱乏，同時(shí)是影響這我國(guó)天氣系統(tǒng)的上游，F(xiàn)Y-2H對(duì)該區(qū)域進(jìn)行觀測(cè)并獲取有效的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，有助于提高影響我國(guó)的災(zāi)害天氣系統(tǒng)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和“一帶一路”沿線國(guó)家的防災(zāi)減災(zāi)能力。其上的主要載荷為掃描輻射計(jì)(stretched visible and infrared spin scan radiometer,VISSR-2)和空間環(huán)境監(jiān)測(cè)器(space environment monitor,SEM)。VISSR-2上有5個(gè)通道，其中1個(gè)可見(jiàn)光和4個(gè)紅外通道，包括了從可見(jiàn)光(VIS，0.66 μm)到熱紅外(IR，12.0 μm)的波長(zhǎng)范圍，同時(shí)區(qū)域掃描數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率大大提高，其中VIS通道具有1 km 和5 km兩種空間分辨率數(shù)據(jù)，紅外通道的空間分辨率為5 km，時(shí)間分辨率為6 min(周鑫等，2019)。相較于前序FY-2，F(xiàn)Y-2H的圖像質(zhì)量有了較大提升，在軌測(cè)試結(jié)束后已投入業(yè)務(wù)運(yùn)行，可以實(shí)現(xiàn)最快半小時(shí)一次的全圓盤(pán)觀測(cè)，實(shí)現(xiàn)每日 28 次對(duì)“一帶一路”地區(qū)的觀測(cè)，生成針對(duì)“一帶一路”地區(qū)實(shí)時(shí)可見(jiàn)光、紅外和水汽云圖、空間天氣和衛(wèi)星所處空間環(huán)境的精細(xì)化服務(wù)產(chǎn)品?？紤]到水資源短缺問(wèn)題也是“一帶一路”沿線多數(shù)國(guó)家面臨的重要問(wèn)題：沿線65個(gè)國(guó)家中，33個(gè)將面臨中等或極端水危機(jī),其中28個(gè)國(guó)家將在2040年面臨極端水危機(jī);因此，“一帶一路”大氣可降水(total precipitable water，TPW)產(chǎn)品應(yīng)用是風(fēng)云氣象衛(wèi)星服務(wù)能力建設(shè)的相關(guān)行動(dòng)方案中重要的一項(xiàng)工作內(nèi)容。

TPW是指從地表延伸到大氣頂部的單位截面垂直柱中所含水汽的總量，是表征大氣中水汽含量的重要指示因子(吳瓊等，2020)。水汽作為地球大氣中最豐富的溫室氣體，表現(xiàn)較為活躍，其變化是天氣和氣候變化的主要驅(qū)動(dòng)力。了解其空間分布對(duì)研究全球、區(qū)域和局地的水循環(huán)、能量收支以及氣候變化都有很重要的意義(Held and Soden，2000；Trenberth et al，2005；Wagner et al, 2006)。在衛(wèi)星遙感地表參數(shù)反演中，大氣訂正是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而水汽是主要影響因子，所以對(duì)地表參數(shù)的準(zhǔn)確反演有極其重要的作用(Li et al，2013；Qin et al，2001；Sobrino et al，1993)。相比其他觀測(cè)資料，利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演的水汽數(shù)據(jù)在空間分布連續(xù)、空間范圍廣等方面優(yōu)于無(wú)線電探空數(shù)據(jù)，具有更為廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

目前，由于缺乏近紅外和微波波段的觀測(cè)，地球靜止軌道衛(wèi)星的TPW反演算法主要基于熱紅外數(shù)據(jù)(Cziczo et al，2013；Julien et al，2015；Schroedter-Homscheidt et al，2008；Sobrino and Romaguera,2008;Suggs et al，1998)。在過(guò)去的幾十年里，基于分裂窗通道內(nèi)的水汽差分吸收這一原理，已經(jīng)提出了許多熱紅外反演算法，主要分為線性分裂窗算法、分裂窗協(xié)方差方差比方法、物理分裂窗(physical split-window，PSW)算法和查找表方法(Dalu, 1986; Guillory et al, 1993; Labbi and Mokhnache, 2015; Ottle et al, 1997; Schroedter-Homscheidt et al, 2008; Sobrino et al, 2002)。這些算法的精度在干燥的大氣條件下，易受到地表發(fā)射率不確定性、初猜場(chǎng)誤差、儀器噪聲和定標(biāo)誤差的影響(Barton and Prata, 1999；Knabb and Fuelberg, 1997；Hulley et al, 2012；Sun et al, 2013)。傳統(tǒng)的PSW算法在被用于反演FY-2系列衛(wèi)星的TPW產(chǎn)品后，閔文彬等(2015)用FY-2E VISSR在青藏高原上進(jìn)行了TPW驗(yàn)證，在干燥月份與無(wú)線電探空水汽數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差高達(dá)780.45%，這一結(jié)果表明利用PSW反演算法所得到的干燥條件下的FY-2 VISSR TPW產(chǎn)品的質(zhì)量亟需改善。針對(duì)此，Liu et al(2017)利用FY-2G VISSR數(shù)據(jù)，提出了一種改進(jìn)的物理分裂窗反演算法，通過(guò)增加水汽通道觀測(cè)值，在干燥大氣條件下顯著降低了由地表發(fā)射率不確定性、初猜場(chǎng)不確定性和觀測(cè)誤差所引起的水汽反演誤差。Hu et al(2019)基于FY-2F VISSR通道數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)的PSW算法進(jìn)行了水汽反演，研究表明這種新算法可以顯著提高當(dāng)前FY-2F VISSR TPW產(chǎn)品的質(zhì)量，特別是在水汽值低于15 mm 的區(qū)域。

FY-2H VISSR TPW產(chǎn)品的生成也使用了這種改進(jìn)的PSW算法，但目前還未有學(xué)者對(duì)FY-2H VISSR TPW的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。本文以“一帶一路”區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)，對(duì)FY-2H TPW的精度和穩(wěn)定性兩個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，證明FY-2H在對(duì)空中水資源進(jìn)行高精度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的同時(shí)，也能為“一帶一路”沿線國(guó)家的氣象、生態(tài)等研究的數(shù)據(jù)選擇提供必要的參考。為此，我們對(duì)研究區(qū)現(xiàn)狀、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)、FY-2H大氣可降水的產(chǎn)品生成進(jìn)行了介紹；并主要針對(duì)衛(wèi)星大氣可降水產(chǎn)品的檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了圖示和分析。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹

“一帶一路”沿線區(qū)域經(jīng)緯度范圍位于60°～60°N、4°～145°E，該區(qū)域多高山、沙漠、海洋等無(wú)人區(qū)域，氣象資料匱乏，自然災(zāi)害嚴(yán)重，災(zāi)害相對(duì)損失是全球平均值的兩倍以上，且以氣象災(zāi)害居多。同時(shí)，水資源短缺問(wèn)題也是“一帶一路”沿線多數(shù)國(guó)家面臨的重要問(wèn)題。為驗(yàn)證FY-2H對(duì)該區(qū)域觀測(cè)并獲取的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，考慮使用高空觀測(cè)數(shù)據(jù)中的大氣溫度和濕度廓線計(jì)算的水汽數(shù)據(jù)，因此本文利用了Wyoming大學(xué)網(wǎng)站(http:∥weather.uwyo.edu/upperair/Sounding.html)提供的探空水汽數(shù)據(jù)。下載了全球1067個(gè)站點(diǎn)(站點(diǎn)分布如圖1所示，虛線框內(nèi)區(qū)域?yàn)樵囼?yàn)區(qū)域)在2019年整年的數(shù)據(jù)。提取數(shù)據(jù)記錄中00 UTC和12 UTC整層大氣水汽含量的水汽值，經(jīng)過(guò)篩選，保留水汽值有效的記錄，用于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的匹配檢驗(yàn)工作。與衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)比時(shí)，通過(guò)站點(diǎn)經(jīng)緯度匹配，查找相同時(shí)間衛(wèi)星數(shù)據(jù)像元反演值。

圖1 探空站點(diǎn)分布(虛線框?yàn)樵囼?yàn)區(qū)域)Fig.1 Distribution of radiosonda sites(Dashed line box is the test area)

1.2 FY-2H TPW生成及介紹

FY-2H TPW產(chǎn)品的反演計(jì)算，采用了掃描輻射計(jì)VISSR提供的兩個(gè)紅外分裂窗通道(10.8 μm和12.0 μm)和一個(gè)水汽通道(6.9 μm)的觀測(cè)數(shù)據(jù)，具體的算法如下。在晴朗的天空條件下，在衛(wèi)星上觀測(cè)到的大氣層頂部的輻射可以通過(guò)下式表示：

I(λ)=ε(λ)τs(λ)B(λ,Ts)+

(1)

式中：I(λ)是在該波長(zhǎng)下的光譜輻射，ε是地表發(fā)射率，τ是大氣透射率，τs大氣從表面到大氣頂部的透射率，Ts是地表溫度，Tp是氣壓p下的大氣溫度，B(λ,Ts)是普朗克函數(shù)。通過(guò)在該波長(zhǎng)下設(shè)置大氣上行輻射，上式可以簡(jiǎn)化為：

(2)

(3)

式中：γ為尺度因子，w(p)為初始值的水汽混合比剖面，w′(p)為真實(shí)水汽分布，PW′和PW是w′(p)和w(p)剖面的總可降水量，可以通過(guò)從地表到大氣頂部的水汽廓線積分得到。在猜測(cè)中，由于傳感器輻射產(chǎn)生了擾動(dòng)，可以將比例因子和陸面溫度的擾動(dòng)值寫(xiě)為：

(4)

(5)

(6)

將式(6)中的Cλ,Dλ代入式(4)和式(5)，則可以得到一個(gè)關(guān)于δTs,δλ的線性方程。通過(guò)將線性方程應(yīng)用于兩個(gè)或兩個(gè)以上的通道中，可以得到δTs和δλ的解：

(7)

利用輻射傳輸模型的先驗(yàn)信息可以計(jì)算出系數(shù)C和D，一般將初始場(chǎng)的尺度因子γ設(shè)置為1，通過(guò)求解式(7)方程組得到δTs和δλ，反演的PWV就等于PW×(1+δγ)。

利用上述反演方法，F(xiàn)Y-2H VISSR提供了觀測(cè)區(qū)域內(nèi)空間分辨率為5 km，時(shí)間分辨率為3 h的標(biāo)稱(chēng)格式晴空大氣可降水產(chǎn)品，該產(chǎn)品給出了晴空無(wú)云條件下的白天和夜晚，海洋和陸地上空水汽值。

2 檢驗(yàn)結(jié)果

2.1 產(chǎn)品精度檢驗(yàn)

選取2019年1、4、7、10月4個(gè)月的每月前7天的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品的精度檢驗(yàn)，在驗(yàn)證時(shí)間段內(nèi)，提取每日00 UTC和12 UTC兩個(gè)時(shí)次的探空數(shù)據(jù)，對(duì)每一條探空記錄，分別遍歷與探空時(shí)間相同的FY-2H VISSR TPW。根據(jù)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度信息，通過(guò)查找與探空站點(diǎn)經(jīng)緯度距離最小的像元，匹配到此探空記錄對(duì)應(yīng)的FY-2H TPW。圖2顯示了風(fēng)云衛(wèi)星數(shù)據(jù)與探空數(shù)據(jù)匹配到的探空站點(diǎn)分布，散點(diǎn)的顏色表示該站點(diǎn)匹配到的記錄次數(shù)。

圖2 FY-2H TPW與探空數(shù)據(jù)匹配到的記錄次數(shù)分布Fig.2 Distribution of matching record times between FY-2H TPW and sounding data

衛(wèi)星數(shù)據(jù)與探空數(shù)據(jù)匹配結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表1所示，全天時(shí)段記錄了兩個(gè)時(shí)刻所有的數(shù)據(jù)，相對(duì)偏差(Bias)為0.99 mm，均方根誤差(RMSE)為4.92 mm，與探空數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)(CC)達(dá)到0.96。圖3為FY-2H TPW與探空數(shù)據(jù)匹配的散點(diǎn)密度和誤差分布直方圖，色標(biāo)代表該區(qū)域數(shù)據(jù)的密度。不難發(fā)現(xiàn)，散點(diǎn)相對(duì)y=x線的分布比較均勻，整體來(lái)看在水汽較低時(shí)FY-2H TPW的值要高于探空水汽值，從誤差直方圖的正負(fù)頻率來(lái)看，正誤差的頻率要高于負(fù)誤差的頻率，這與散點(diǎn)密度所呈現(xiàn)出來(lái)的趨勢(shì)相一致。

表1 各時(shí)段FY-2H TPW與探空數(shù)據(jù)匹配結(jié)果Table 1 Matching results of FY-2H TPW and radiosonde data in each period

另外，為研究白天與夜間FY-2H TPW的差異性，將00 UTC認(rèn)定為夜間數(shù)據(jù)，12 UTC為日間數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行了匹配統(tǒng)計(jì)。從匹配的結(jié)果來(lái)看，日間時(shí)段記錄到的有效樣本數(shù)比夜間時(shí)段記錄到的有效樣本數(shù)少了近兩千個(gè)，但日間時(shí)段的FY-2H TPW與探空數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差與夜間時(shí)段相差不大，因此兩個(gè)時(shí)段都具有較高的精度。

為了評(píng)價(jià)精度是否受站點(diǎn)的分布影響，將匹配到的數(shù)據(jù)按照站點(diǎn)經(jīng)緯度進(jìn)行劃分，根據(jù)式(8)計(jì)算每個(gè)匹配到的站點(diǎn)的相對(duì)誤差的平均值(RE)：

(8)

式中:N表示該區(qū)間內(nèi)統(tǒng)計(jì)到的個(gè)數(shù)，TPWsat表示FY-2H反演水汽值，TPWraob表示無(wú)線電探空值。首先計(jì)算各個(gè)站點(diǎn)的絕對(duì)相對(duì)誤差,根據(jù)統(tǒng)計(jì)到的各站點(diǎn)重復(fù)匹配的點(diǎn)數(shù)計(jì)算得到平均相對(duì)誤差，計(jì)算結(jié)果如圖5所示。圖中指出了相對(duì)誤差的分布情況，點(diǎn)的顏色代表了FY-2H TPW平均相對(duì)誤差的大小?？傮w來(lái)看，F(xiàn)Y-2H TPW在整個(gè)區(qū)域內(nèi)的相對(duì)誤差分布均勻，無(wú)論是在高水汽區(qū)域還是低水汽區(qū)域，相對(duì)誤差大體都在0.3以下，說(shuō)明FY-2H TPW反演時(shí)受背景場(chǎng)差異的影響較小。

圖3 FY-2H TPW與探空水汽整體匹配(a)和誤差直方圖(b)對(duì)比Fig.3 Comparison of overall matching (a) and error histogram (b) of FY-2H TPW and sounding water vapor

圖4 FY-2H TPW與探空水汽日間(a)和夜間(b)匹配對(duì)比Fig.4 Comparison of FY-2H TPW and sounding water vapor during daytime (a) and at night (b)

根據(jù)匹配到的站點(diǎn)，將匹配得到的結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)處理，得到了FY-2H TPW與探空數(shù)據(jù)對(duì)比誤差的空間分布(圖6)。圖6a指出了匹配的平均偏差分布，從圖中能夠看到在大部分試驗(yàn)區(qū)內(nèi)的偏差基本在±4 mm以內(nèi)，整體偏差較小。圖6b指出了匹配的均方根誤差分布，表明均方根誤差可能與水汽含量的大小有關(guān)。在高于30°N的區(qū)域，RMSE大多小于5 mm，20°S～30°N的區(qū)域內(nèi)，RMSE值變動(dòng)較大。結(jié)合兩圖，以印度和東南亞各國(guó)為例，發(fā)現(xiàn)在海岸線附近誤差的值普遍較大，推測(cè)可能是由于海陸交界區(qū)域的水汽變化大有關(guān)。

圖5 FY-2H TPW與探空值的相對(duì)誤差分布Fig.5 The distribution of relative error distribution between FY-2H TPW and sounding value

圖6 FY-2H TPW與探空數(shù)據(jù)的平均偏差(a)和均方根誤差(b)的空間分布Fig.6 The space distribution of average Bias (a) and RMSE (b) between FY-2H TPW and sounding TPW

2.2 產(chǎn)品穩(wěn)定性評(píng)價(jià)

利用2019年全年的探空數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)，將每日的探空數(shù)據(jù)與FY-2H TPW進(jìn)行匹配，計(jì)算日均方根誤差，以此求得月平均RMSE及每月RMSE的最大、最小值，從而繪制得到圖7均方根誤差時(shí)間序列。圖7顯示了12個(gè)月FY-2H TPW均方根誤差的時(shí)間分布。誤差棒的中間點(diǎn)代表每個(gè)月的月平均RMSE值，上下邊界代表該月RMSE的最大、最小值。結(jié)合圖分析，月平均均方根誤差值所連成的折線隨月份的增大先增后減，變化幅度在±2 mm之內(nèi)，同時(shí)折線的變化趨勢(shì)表現(xiàn)出一定的季節(jié)波動(dòng)性。在6—8月要高于別的月份，6月最高，超過(guò)了6 mm，其他月份均低于6 mm。而從誤差棒上下界之間的跨度來(lái)看，除了1月的RMSE最大、最小值差值超過(guò)了2.5 mm外，其他月份均在1.5 mm之內(nèi)，這體現(xiàn)了各月份的FY-2H TPW與探空數(shù)據(jù)的一致性較好，誤差在可控范圍內(nèi)且波動(dòng)不大。研究能夠反映FY-2H 水汽產(chǎn)品在2019年內(nèi)具有較好的穩(wěn)定性。

圖7 FY-2H TPW與探空水汽均方根誤差時(shí)間序列表Fig.7 Time series of RMSE between FY-2H TPW and sounding water vapor

2.3 產(chǎn)品時(shí)空特征分析

FY-2H觀測(cè)數(shù)據(jù)為每3 h記錄一次，每日得到8個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)文件，經(jīng)過(guò)處理得到日平均數(shù)據(jù)，將一個(gè)月內(nèi)所有日數(shù)據(jù)平均可得到月平均數(shù)據(jù)。研究合成處理了2019年1、4、7、10月4個(gè)月的FY-2H大氣可降水?dāng)?shù)據(jù)，在FY-2H觀測(cè)覆蓋區(qū)域內(nèi)月平均大氣可降水空間分布如圖8所示，圖中色標(biāo)代表了水汽含量的大小。

圖8 “一帶一路”區(qū)域2019年FY-2H月平均水汽分布(a)1月，(b)4月，(c)7月，(d)10月Fig.8 FY-2H monthly mean TPW in the Belt and Road Region in 2019(a) January, (b) April, (c) July, (d) October

從空間分布上看，衛(wèi)星月平均水汽分布整體都是呈兩極到赤道水汽含量逐漸遞增的趨勢(shì)，符合水汽在高緯度地區(qū)低于低緯度地區(qū)的特點(diǎn)。20°S～20°N的區(qū)域靠近赤道，為高水汽地區(qū)，常年受到赤道低壓帶的控制，因此常年多雨，平均水汽偏大。在南北回歸線附近區(qū)域，陸地東岸區(qū)域可降水要多于陸地西岸區(qū)域。在中緯度地區(qū)的可降水分布情況為沿海區(qū)域大于內(nèi)陸區(qū)域。

從時(shí)間分布上看，平均水汽的分布具有一定的季節(jié)性規(guī)律。在觀測(cè)范圍內(nèi)，7月的平均水汽要遠(yuǎn)高于其他3個(gè)月，尤為明顯地體現(xiàn)在陸地上空的分布情況，這主要是北半球在7月處于夏季，降水多所引起的。觀察圖8我們發(fā)現(xiàn)，非洲南部區(qū)域似乎不符合這種季節(jié)性規(guī)律。分析原因，在非洲南部區(qū)域，在1月的平均水汽要高于7月的平均水汽，該區(qū)域地處副熱帶高壓帶和西風(fēng)帶，受兩者的影響，所以會(huì)在夏季炎熱干燥、冬季溫和多雨；而在青藏高原區(qū)域的大氣可降水量分布，整體水汽值偏低，夏季水汽含量最高，但終年保持偏低狀況。這是由于海拔過(guò)高，空氣稀薄，加之印度洋板塊與亞歐板塊相互擠壓而隆起的喜馬拉雅山脈阻擋了來(lái)自于印度洋的水汽，造成了青藏高原區(qū)域終年水汽偏低。

為驗(yàn)證FY-2H TPW能否正確反映區(qū)域降水的空間分布特點(diǎn)，本研究將2019年1、4、7月和10月等4個(gè)月的探空水汽資料做了進(jìn)一步處理，得到探空水汽數(shù)據(jù)在“一帶一路”區(qū)域的水汽分布散點(diǎn)，結(jié)果如圖9所示，散點(diǎn)顏色代表了水汽含量的大小。

對(duì)比圖8和圖9，F(xiàn)Y-2H TPW比探空水汽的連續(xù)性更好，在大致變化趨勢(shì)上兩者具有較高的契合度。在個(gè)別變化明顯的區(qū)域，例如青藏高原區(qū)和非洲南部，探空水汽與FY-2H水汽的分布相似度很高。這也驗(yàn)證了在個(gè)別特殊區(qū)域下，F(xiàn)Y-2H TPW產(chǎn)品依然能夠提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，相較探空水汽具備更廣泛的使用能力。由此可見(jiàn)FY-2H反演得到的TPW產(chǎn)品經(jīng)過(guò)合成處理，可以發(fā)展為區(qū)域時(shí)間尺度更長(zhǎng)的水汽產(chǎn)品，這也豐富了“一帶一路”沿線區(qū)域內(nèi)的氣候變化等研究中的數(shù)據(jù)選擇。同時(shí)，在大區(qū)域中，高時(shí)效性、高連續(xù)性的水汽數(shù)據(jù)能夠?yàn)閿?shù)據(jù)同化和數(shù)值預(yù)報(bào)提供良好的初始數(shù)據(jù)。

圖9 同圖8，但為探空水汽Fig.9 Same as Fig.8, but for sounding water vapor

3 結(jié) 論

本文在介紹了FY-2H衛(wèi)星及水汽產(chǎn)品生成和算法的基礎(chǔ)上，利用了Wyoming大學(xué)網(wǎng)站提供的探空水汽數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)了FY-2H VISSR TPW的精度和穩(wěn)定性兩個(gè)方面的質(zhì)量。

首先利用2019年1、4、7月和10月每月前7天的水汽數(shù)據(jù)進(jìn)行了時(shí)空匹配，并分別針對(duì)全天時(shí)段、日間和夜間三個(gè)時(shí)段進(jìn)行了分別統(tǒng)計(jì)，整體來(lái)說(shuō)三個(gè)時(shí)段都具有較高精度，與探空數(shù)據(jù)匹配的全天時(shí)段的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.96、0.97、0.96。

對(duì)比誤差的空間分布，F(xiàn)Y-2H TPW的平均相對(duì)誤差分布均勻，且誤差大多小于0.3，說(shuō)明該產(chǎn)品的誤差受地表類(lèi)型的不同影響較?。辉谄ヅ鋮^(qū)域內(nèi)平均偏差普遍較小，而均方根誤差的大小可能與水汽含量的高低有關(guān)，水汽高的區(qū)域RMSE要大于水汽低的區(qū)域。但兩者在海岸線附近的誤差較陸地區(qū)域變化都較為明顯，可能與海陸交界處的水汽變化波動(dòng)大有關(guān)。

利用2019年12個(gè)月的探空數(shù)據(jù)和FY-2H TPW產(chǎn)品數(shù)據(jù)對(duì)比，分析了這12個(gè)月內(nèi)的產(chǎn)品誤差和月均方根誤差的時(shí)間序列。結(jié)果顯示誤差值在不同月份均會(huì)有所波動(dòng)，6—8月高于其他月份，12個(gè)月的月均方根誤差的標(biāo)準(zhǔn)差為0.68 mm，在2019年中FY-2H TPW數(shù)據(jù)波動(dòng)較小，穩(wěn)定性較優(yōu)。

通過(guò)合成月平均水汽數(shù)據(jù)，F(xiàn)Y-2H VISSR TPW較為準(zhǔn)確地反映了大區(qū)域水汽分布的特點(diǎn)。利用探空站點(diǎn)的月平均水汽合成，驗(yàn)證了在觀測(cè)區(qū)域及特殊地區(qū)，F(xiàn)Y-2H TPW產(chǎn)品仍然能夠提供可靠觀測(cè)數(shù)據(jù)。

FY-2H VISSR TPW產(chǎn)品精度除受自身算法的影響，還受限于定標(biāo)精度、地表發(fā)射率精度、光學(xué)傳感器精度、云檢測(cè)精度等多方面因素的影響。單從檢驗(yàn)的結(jié)果來(lái)看，經(jīng)過(guò)前7顆實(shí)驗(yàn)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基礎(chǔ)上發(fā)展和測(cè)試，F(xiàn)Y-2H VISSR TPW產(chǎn)品精度較高，且質(zhì)量穩(wěn)定，具備天氣和氣候等方面的廣泛應(yīng)用能力，可以為“一帶一路”沿線國(guó)家和地區(qū)提供高精度高頻次區(qū)域觀測(cè)的大氣可降水?dāng)?shù)據(jù)。