GMI亮溫資料RFI信號影響因子分析

張玉璇，吳瑩

(1.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心/中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室，江蘇 南京 210044；2.廣東海洋大學海洋與氣象學院，廣東 湛江 524088；3.南京信息工程大學大氣物理學院，江蘇 南京 210044)

引言

隨著工業(yè)和科技的飛速發(fā)展以及相關(guān)技術(shù)的進步，微波波段不僅越來越多地被運用于民用和軍用雷達，還在全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)、航空管制以及其他低功率的民用系統(tǒng)中得到了充分應用[1-3]。星載微波資料是地面觀測信息的主要來源之一，因此在陸面資料的反演同化方面起著重要作用。但由于對相關(guān)通道頻率的保護缺乏全面性，星載微波輻射計在接收地氣系統(tǒng)發(fā)出的自然熱輻射的同時，也會接收到部分地面主動微波傳感器發(fā)射的輻射和地面反射的輻射[4-5]，接收到這種混合信號的情況稱之為無線電頻率干擾(radio frequency interference，RFI)[6-8]。RFI信號導致所得的相關(guān)探測信息出現(xiàn)嚴重失真的現(xiàn)象，大幅度降低了星載微波輻射計資料的使用率[9-11]，且RFI對低頻觀測通道的影響程度遠大于對高頻觀測通道的影響。

為準確地識別出受到RFI影響的區(qū)域，國內(nèi)外學者在這方面做了大量研究。LI et al.[6]提出譜差法，并用該方法識別美國大陸在6.9 GHz頻率通道的RFI。研究發(fā)現(xiàn)，譜差法對于正處于夏季的陸地區(qū)域可以最簡單、高效地識別出RFI，但由于海洋本身具有較大的譜差波動性，導致譜差法在海洋地區(qū)無法有效識別RFI。NJOKU etal.[12]利用平均值標準差法識別了全球陸面在6.9 GHz和10.7 GHz通道的RFI。LI et al.[13]使用主成分分析法(principal component analysis，PCA)，在此方法的基礎上，ZOU et al.[14]運用標準化的主成分分析法(normalized principal component analysis，NPCA)，并證明該方法對識別積雪覆蓋區(qū)域的RFI有更高的準確性。ZHAO et al.[15]提出雙主成分分析法(double principal component analysis，DPCA)能夠有效地識別積雪和海冰等表面的RFI。官莉和張思勃[16]提出改進的主成分分析法來識別歐洲地區(qū)在AMSR-E X波段的RFI信號，結(jié)果表明，在滿足一定的條件時，觀測視場受反射的靜止電視衛(wèi)星信號的干擾影響。WU et al.[17]利用簡化的廣義頻率干擾檢測方法對陸地上AMSR2一級亮溫數(shù)據(jù)中的C波段RFI進行檢測，同時分析了RFI的來源。結(jié)果表明，使用廣義頻率干擾檢測方法識別的RFI污染區(qū)域的范圍在某些區(qū)域大于其他方法識別的RFI污染區(qū)域的范圍。位置不隨觀測地球方位角變化的RFI信號通常來自穩(wěn)定、連續(xù)的地面微波輻射源，而RFI信號僅在某種掃描軌道(上升/下降)的某些方向上出現(xiàn)主要由地球靜止衛(wèi)星信號反射引起。此外，研究表明，作為全球降水測量(Global Precipitation Measurement，GPM)衛(wèi)星上所搭載的最核心且最重要的設備之一，微波成像儀(GPM Microwave Imager，GMI)的中低頻率探測資料中存在RFI[18-19]，會導致中低頻頻段出現(xiàn)亮溫值顯著增加的現(xiàn)象。

GPM微波成像儀資料可以對大氣中水汽的含量及種類、近地表降水率、云降水等云層內(nèi)降水信息有較好的代表作用，其相關(guān)資料已經(jīng)在衛(wèi)星資料同化系統(tǒng)以及地表參數(shù)反演工作中扮演著重要的角色[20-21]。本研究針對GMI的一級亮溫數(shù)據(jù)，使用譜差法對2020年7月1—31日的全球GMI觀測的亮溫資料進行無線電頻率干擾的識別，并針對存在明顯RFI信號的典型區(qū)域的干擾信號影響因子進行分析，這將為GMI亮溫資料的質(zhì)量控制、反演精度以及對相關(guān)資料的使用效率的評估提供參考。

1 GMI儀器

本研究選用的數(shù)據(jù)是GPM上搭載的微波成像儀(GMI)的一級亮溫資料。GMI是一種全功率微波輻射計，運行的高度是407 km，較TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)衛(wèi)星上的微波成像儀(TRMM Microwave Imager，TMI)有更高的空間分辨率[20,22]。儀器繞垂直軸旋轉(zhuǎn)的錐形掃描，偏置拋物面天線指向的離天底角為48.5°，GMI對地進行圓錐式掃描的角度為52.8°，掃描寬度保持在885 km，以橢圓形視場進行觀測。GMI的頻段范圍為10～183 GHz，具有9個頻段對應著13個不同的微波通道，如表1所示。

表1 GMI各通道主要技術(shù)性能指標[23]Table 1 Main technical parameters of GMI channels[23]

2 RFI識別算法

本研究采用譜差法對RFI進行分析。一般而言，微波低頻通道的亮溫值與頻率呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系，其主要原因是土壤和植被中水的介電常數(shù)同樣與頻率正相關(guān)，即其介電常數(shù)隨頻率的升高而逐漸增大，從而使得地表輻射率也隨頻率的增大而增大，但當某通道受到RFI污染時則會產(chǎn)生負譜差梯度現(xiàn)象[12]，即低頻率通道的RFI最可能導致負頻譜梯度的產(chǎn)生。據(jù)此，本研究選用對陸面RFI信號檢測最為迅速且有效的方法，即譜差法[6,24]，用RFI指數(shù)來判斷RFI的存在和強度。對于10.65 GHz通道的RFI指數(shù)：

(1)

式(1)中，I表示RFI指數(shù)，下標10.65和18.70分別表示10.65 GHz和18.70 GHz，下標p表示水平(H)或垂直(V)極化方式，TB表示觀測的亮溫值。中等強度的RFI值范圍是5 K10 K則意味著強RFI；當-5 K

3 結(jié)果與討論

利用式(1)提出的RFI識別算法對2020年7月1—31日GMI的全球陸地亮溫資料進行RFI識別，結(jié)果發(fā)現(xiàn)無論是垂直極化亮溫還是水平極化亮溫的全球分布均在歐洲、東亞以及南美地區(qū)出現(xiàn)一定范圍的RFI信號，如圖1所示2020年7月3日和9日GMI全球水平極化RFI分布(7月其余日期的RFI分布圖略)，故將這3個地區(qū)作為主要的研究區(qū)域，并對GMI亮溫資料中RFI信號的影響因子做進一步的討論與分析。

圖1 全球GMI水平極化RFI(色階，單位：K)分布(a. 2020年7月3日， b. 2020年7月9日)Fig.1 Global distribution of RFI (color scale, units: K) in horizontal polarization mode of GMI (a. 3 July 2020, b. 9 July 2020)I10.65p=TB10.65p-TB18.70p，

3.1 歐洲RFI分布

圖2、3分別給出的是2020年7月1、3、8和10日典型的歐洲GMI中10.65 GHz在水平極化方式和垂直極化方式下的RFI分布，RFI的存在使得同一極化方式下的低頻通道與相鄰高頻通道的RFI指數(shù)為正值，即在圖中表現(xiàn)為棕黃色至紅色的點。可以看出，在英國的東南部、倫敦附近有明顯異常高亮溫差值區(qū)，其RFI指數(shù)值范圍為25～30 K，并且在10 d的圖中，該地區(qū)的RFI一直存在且強度較大。在法國東部地區(qū)偶爾有孤立的棕黃色點出現(xiàn)，其RFI指數(shù)范圍為20～30 K。同時可以看出，在意大利與土耳其有很多孤立的棕色和紅色點分布，RFI指數(shù)范圍在10～25 K之間，且這兩個區(qū)域的孤立棕、紅色點的分布范圍在10 d的圖中是變化的。這些亮溫異常點的存在說明這些地區(qū)的一級亮溫資料受到RFI的污染，導致亮溫資料失真。對比兩種不同極化方式下的RFI分布(圖2、3)可以發(fā)現(xiàn)，水平極化方式下的RFI分布范圍明顯比垂直極化方式下的分布范圍更大，且對于同一地區(qū)，水平極化方式下的RFI指數(shù)大于垂直極化方式下的RFI指數(shù)，同時水平極化方式下的RFI相比于垂直極化方式下的RFI更容易從其他沒有被無線電信號干擾的像素點中區(qū)分出來。

圖2 2020年7月歐洲GMI水平極化RFI(色階，單位：K)分布(a. 1日， b. 3日， c. 8日， d. 10日)Fig.2 Distribution of RFI (color scale, units: K) in horizontal polarization mode of GMI over Europe in July 2020 (a. 1 July, b. 3 July, c. 8 July, d. 10 July)

圖3 2020年7月歐洲GMI垂直極化RFI(色階，單位：K)分布(a. 1日， b. 3日， c. 8日， d. 10日)Fig.3 Distribution of RFI (color scale, units: K) in vertical polarization mode of GMI over Europe in July 2020 (a. 1 July, b. 3 July, c. 8 July, d. 10 July)

3.1.1 RFI與衛(wèi)星方位角

由歐洲2020年7月1—31日GMI在兩種極化方式下10.65 GHz的RFI與衛(wèi)星方位角的散點關(guān)系(圖4)可以發(fā)現(xiàn)，[-180°，180°]衛(wèi)星方位角范圍內(nèi)，在有些方位角區(qū)間范圍內(nèi)RFI強度顯著較大，如-180°、-150°、-100°、-20°、20°、50°、100°和150°附近。由此可見，總體上，RFI分布的衛(wèi)星方位角范圍比較均勻，但強度大的RFI分布在少量方位角區(qū)間范圍內(nèi)，表明衛(wèi)星方位角對RFI的影響較大。這說明陸地表面上主動微波發(fā)射器發(fā)出的信號導致RFI信號的強弱和衛(wèi)星的相對位置有關(guān)，即衛(wèi)星只有在某些特定方位觀測時才會接收到RFI信號，且強度大小也和方位角有關(guān)，這與參考文獻[16—17]的結(jié)論一致。此外，比較圖4a、b可以發(fā)現(xiàn)，水平極化方式下存在RFI的像素點更多，且強度更大的現(xiàn)象。

圖4 2020年7月1—31日歐洲10.65 GHz RFI與衛(wèi)星方位角的散點圖(a.水平極化方式，b.垂直極化方式；圖中的1個點代表1個RFI像素，下同)Fig.4 Scatter plot of 10.65 GHz RFI and satellite azimuth over Europe from 1 to 31 July 2020 (a. horizontal polarization mode, b. vertical polarization mode; a scatter in the figure represents an RFI pixel, similarly hereinafter)

3.1.2 RFI與太陽方位角

圖5給出的是歐洲2020年7月1—31日GMI在兩種極化方式下10.65 GHz的RFI與太陽方位角的散點關(guān)系圖。由圖可知，兩種極化方式下太陽方位角的范圍為[-180°，-20°]∪[65°，180°]，且RFI信號強度隨著方位角大小的變化呈現(xiàn)連續(xù)多個峰值。根據(jù)2020年7月1—31日太陽方位角在歐洲的分布(圖略)，發(fā)現(xiàn)該31 d內(nèi)歐洲的太陽方位角是沒有在(-20°，65°)內(nèi)取值的，故圖5中才會表現(xiàn)為空白區(qū)域。相比上文討論的RFI與衛(wèi)星方位角的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)，強度大的RFI集中分布在較小的太陽方位角范圍內(nèi)。

圖5 2020年7月1—31日歐洲10.65 GHz RFI與太陽方位角的散點圖(a.水平極化方式，b.垂直極化方式)Fig.5 Scatter plot of 10.65 GHz RFI and solar azimuth over Europe from 1 to 31 July 2020 (a. horizontal polarization mode, b. vertical polarization mode)

3.1.3 RFI與太陽天頂角

圖6給出的是歐洲2020年7月1—31日GMI在兩種極化方式下10.65 GHz的RFI與太陽天頂角的散點關(guān)系圖。分析可知，當0 K≤I<30 K時，兩種極化方式下，出現(xiàn)RFI信號對應的太陽天頂角的范圍為[7°，126°]；當I≥30 K時，兩種極化方式下出現(xiàn)RFI信號對應的太陽天頂角范圍集中在[10°，115°]之間。對比圖6a、b可以看出，水平極化方式下產(chǎn)生的RFI像素點多于垂直極化方式下產(chǎn)生的像素點?？傮w看來，相比于衛(wèi)星方位角，RFI指數(shù)高值出現(xiàn)的像素點更易出現(xiàn)在特定的太陽天頂角范圍內(nèi)，如在30°、50°和90°等附近。

圖6 2020年7月1—31日歐洲10.65 GHz RFI與太陽天頂角的散點圖(a.水平極化方式，b.垂直極化方式)Fig.6 Scatter plot of 10.65 GHz RFI and solar zenith angle over Europe from 1 to 31 July 2020 (a. horizontal polarization mode, b. vertical polarization mode)

3.2 東亞RFI分布

東亞地區(qū)RFI主要出現(xiàn)在我國河北、江浙一帶，以及日本部分地區(qū)。圖7給出了2020年7月3、4、6和9日典型的東亞地區(qū)GMI中10.65 GHz與18.7 GHz在水平極化方式下的亮溫差(在垂直極化方式下的圖略)?？梢钥闯?，7月3日在日本境內(nèi)發(fā)現(xiàn)強度很大且覆蓋范圍較廣的RFI，而我國只有少數(shù)零星的RFI信號分布，且水平極化方式下的RFI分布范圍略大于垂直極化方式下的分布情況。7月4日和9日的水平極化RFI分布中，我國河北、江浙一帶有顯著的較強RFI信號，而日本境內(nèi)RFI范圍較小且RFI指數(shù)值相對較低?？傮w而言，在7月1—31日這31 d內(nèi)，該研究區(qū)域中RFI的分布范圍和強度的日變化較大。

圖7 2020年7月東亞GMI水平極化RFI(色階，單位：K)分布(a. 3日， b. 4日， c. 6日， d. 9日)Fig.7 Distribution of RFI (color scale, units: K) in horizontal polarization mode of GMI over East Asia in July 2020 (a. 3 July, b. 4 July, c. 6 July, d. 9 July)

3.2.1 RFI與衛(wèi)星方位角

圖8給出的是東亞地區(qū)2020年7月1—31日GMI在兩種極化方式下10.65 GHz的RFI與衛(wèi)星方位角的散點關(guān)系圖。分析可知，當0 K

圖8 2020年7月1—31日東亞地區(qū)10.65 GHz RFI與衛(wèi)星方位角的散點圖(a.水平極化方式，b.垂直極化方式)Fig.8 Scatter plot of 10.65 GHz RFI and satellite azimuth over East Asia from 1 to 31 July 2020 (a. horizontal polarization mode, b. vertical polarization mode)

3.2.2 RFI與太陽方位角

圖9給出的是東亞地區(qū)2020年7月1—31日GMI在兩種極化方式下10.65 GHz的RFI與太陽方位角的散點關(guān)系圖。由圖可知，當0 K

圖9 2020年7月1—31日東亞地區(qū)10.65 GHz RFI與太陽方位角的散點圖(a.水平極化方式，b.垂直極化方式)Fig.9 Scatter plot of 10.65 GHz RFI and solar azimuth over East Asia from 1 to 31 July 2020 (a. horizontal polarization mode, b. vertical polarization mode)

3.2.3 RFI與太陽天頂角

圖10給出的是東亞地區(qū)2020年7月1—31日GMI在兩種極化方式下10.65 GHz的RFI與太陽天頂角的散點關(guān)系圖。分析可知，兩種不同的極化方式下：當0 K

圖10 2020年7月1—31日東亞地區(qū)10.65 GHz RFI與太陽天頂角的散點圖(a.水平極化方式，b.垂直極化方式)Fig.10 Scatter plot of 10.65 GHz RFI and solar zenith angle over East Asia from 1 to 31 July 2020 (a. horizontal polarization mode, b. vertical polarization mode)

3.3 南美RFI分布

用類似的方法分析南美地區(qū)(圖略)，7月1—31日，南美洲阿根廷南部地區(qū)出現(xiàn)了一定范圍的RFI，但與歐洲和東亞地區(qū)出現(xiàn)的RFI比較，南美的RFI的強度相對較小，譜差值處于9～15 K 范圍內(nèi)。此外，與歐洲和東亞地區(qū)具備相似分布特點，即水平極化方式下RFI的分布范圍比垂直極化方式下更廣一些，且強RFI信號的像素點更明顯突出。如，根據(jù)7月2日兩種極化方式下的RFI分布，發(fā)現(xiàn)在水平極化通道中，巴拉圭東部地區(qū)出現(xiàn)幾個孤立的棕色點，但其在垂直極化方式通道中不是很明顯。對比7月10日的RFI分布也可以得出相同的結(jié)論。

由RFI與衛(wèi)星方位角的散點關(guān)系(圖略)可知，當0 K

由RFI與太陽方位角的散點關(guān)系(圖略)可知，當0 K

由RFI與太陽天頂角的散點關(guān)系(圖略)可知，當0 K

在3個研究區(qū)域中，按RFI強度進行分段統(tǒng)計，得到表2的顯示結(jié)果。可以看出，對于歐洲來說，當0 K

表2 不同地區(qū)、不同強度RFI的像素點百分比統(tǒng)計Table 2 Percentage statistics of RFI pixels with different intensities in different regions

4 結(jié)論

使用GMI一級亮溫數(shù)據(jù)，運用譜差算法對歐洲、東亞和南美3個主要典型區(qū)域陸地的RFI信號進行識別，根據(jù)所識別的結(jié)果進一步對RFI的影響因子進行分析與討論，得出以下結(jié)論：

(1)不同極化方式下的亮溫資料中，RFI信號具有明顯的差異，水平極化方式下的RFI污染區(qū)域的范圍比垂直極化方式下的范圍更廣，且RFI強度更大。

(2)RFI信號的數(shù)量和強度與衛(wèi)星方位角、太陽方位角和太陽天頂角有著不同程度的相關(guān)性。對于歐洲和南美地區(qū)，相對于強RFI信號分布的較寬的衛(wèi)星方位角區(qū)間，存在RFI的像素點對應的太陽方位角和太陽天頂角角度區(qū)間范圍較為集中，且呈現(xiàn)出明顯的峰型。對于東亞地區(qū)，RFI與衛(wèi)星方位角、太陽方位角以及太陽天頂角關(guān)系都較為密切，存在RFI的像素點對應的角度均顯著集中于小范圍區(qū)間，且也呈現(xiàn)出明顯的峰型。因此，這3個因子對RFI信號的強度都有一定程度的影響。

(3)當0 K

此外，需要注意的一點是，GMI的10.65 GHz和18.7 GHz通道雖然對大雨和中雨比較敏感，但其觀測值也受下墊面、是否有降水過程等的影響。本研究在用這兩個波段計算RFI指數(shù)，分析衛(wèi)星方位角、太陽方位角和太陽天頂角在不同地區(qū)對RFI的影響時，應該探討該過程中是否有降水過程的影響，因而在之后的工作中會選取更長尺度的樣本進行相關(guān)的研究，并探討降水等對其的影響。