基于風(fēng)云四號(hào)成像儀云產(chǎn)品的視場(chǎng)偏差訂正和影響分析*

狄 迪 周镕連 賴睿澤

1.南京信息工程大學(xué)大氣物理學(xué)院，南京，210044

2.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，南京，210044

3.中國(guó)氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所，廣州，510641

1.School of Atmospheric Physics，Nanjing University of Information Science ＆ Technology，Nanjing 210044，China

2.School of Atmospheric Sciences，Nanjing University of Information Science ＆ Technology，Nanjing 210044，China

3.Guangzhou Institute of Tropical and Marine Meteorology，China Meteorological Administration，Guangzhou 510641，China

1 引 言

氣象衛(wèi)星上搭載的成像儀為全面了解地球的大氣狀態(tài)、云及地表信息提供了豐富的數(shù)據(jù)（江吉喜，1986；李博等，2018）。因靜止氣象衛(wèi)星成像儀的觀測(cè)具有高時(shí)、空分辨率的特點(diǎn)，其資料被廣泛應(yīng)用于氣象領(lǐng)域的各項(xiàng)研究中，尤其是關(guān)于云和降水的研究，如云檢測(cè)、降水區(qū)定位、臺(tái)風(fēng)路徑定位、強(qiáng)對(duì)流系統(tǒng)識(shí)別等研究。云在水分循環(huán)系統(tǒng)中有著舉足輕重的作用，同時(shí)也影響著輻射能量的傳輸過(guò)程。對(duì)云的研究有利于人類對(duì)氣候的進(jìn)一步了解。然而，隨著對(duì)云區(qū)資料應(yīng)用研究的深入，當(dāng)需要從衛(wèi)星云圖中定位目標(biāo)或者聯(lián)合使用兩個(gè)甚至更多平臺(tái)上的儀器的觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，視差的影響變得不可忽視（Vicente，et al，1998；Miku?，et al，2013）。由于衛(wèi)星觀測(cè)的方式和地球曲率的影響，視差普遍存在于非垂直觀測(cè)中。當(dāng)衛(wèi)星觀測(cè)目標(biāo)的視角較大，即目標(biāo)距離星下點(diǎn)較遠(yuǎn)時(shí)，衛(wèi)星測(cè)得的目標(biāo)位置會(huì)向遠(yuǎn)離星下點(diǎn)的方向偏移，這種現(xiàn)象就是所謂的視場(chǎng)偏差（以下簡(jiǎn)稱視差）。視差影響在大氣窗區(qū)波段尤為顯著。因?yàn)榇髿庠诖皡^(qū)波段的吸收輻射的能力較弱，衛(wèi)星探測(cè)得到的輻射基本來(lái)自于地表和云頂發(fā)射的輻射。因此，當(dāng)衛(wèi)星獲取云的位置時(shí)，得到的并不是云的真實(shí)地理位置，圖1 展示了這樣的視差現(xiàn)象。靜止衛(wèi)星S定點(diǎn)在赤道上空，除了對(duì)星下點(diǎn)的觀測(cè)，衛(wèi)星都是沿傾斜路徑（具有一定衛(wèi)星天頂角）觀測(cè)地球大氣系統(tǒng)。云C距地表一定距離，漂浮于大氣中，觀測(cè)定位的B點(diǎn)并不是云垂直投影地表的真實(shí)位置，A點(diǎn)與B點(diǎn)的距離即為視差。一般來(lái)說(shuō)，云的云頂高度越高，距離星下點(diǎn)越遠(yuǎn)，衛(wèi)星觀測(cè)到云位置的視差也就越大。

圖1 視差的概念模型 （O 為地球球心，S 代表衛(wèi)星，C 表示云，A、B 分別表示云的垂直投影位置和衛(wèi)星視角下的位置）Fig.1 Schematic diagram of the parallex shift problem（where O denotes the center of the earth，S indicates the position of satellite，C shows the spatial location of cloud， A shows virtical projection position of cloud and B reflects the cloud position viewed from the satellite）

如上所述，由于靜止衛(wèi)星觀測(cè)的視差客觀存在，在使用衛(wèi)星云圖時(shí)不可避免地需要對(duì)其進(jìn)行訂正。Vicente 等（2002）基于地球?yàn)闄E球體模型建立了視差訂正方法，研究得出視差訂正后有效提升了衛(wèi)星云圖評(píng)估降水技術(shù)的準(zhǔn)確率。李五生等（2012）的方法則是基于地球?yàn)榍蝮w的假設(shè)，并采用紅外云頂亮溫估算的云頂高度。Li 等（2013）同樣使用地球?yàn)榍蝮w的假設(shè)，但更精細(xì)地考慮了目標(biāo)的方位角。Bieliński（2020）改進(jìn)了Vicente 等（2002）的方法并將其應(yīng)用到衛(wèi)星資料和雷達(dá)資料交叉訂正中，顯著提高了衛(wèi)星資料的位置準(zhǔn)確度。Putra等（2019）在訂正Himawari-8 的云圖位置后，用其追蹤火山灰的位置相比于之前提高了近10%的精度?？偠灾?，使用視差訂正后的衛(wèi)星云圖能獲得與實(shí)際情況更接近的結(jié)果。

發(fā)射于2016 年的中國(guó)新一代靜止軌道氣象衛(wèi)星—風(fēng)云四號(hào)A 星（FY-4A）定位于104.7°E 的赤道上空。FY-4A 搭載的多通道掃描輻射成像儀（AGRI）的整體性能比風(fēng)云二號(hào)可見(jiàn)光紅外自旋掃描輻射計(jì)（VISSR）更高（Yang，et al，2017）。靜止衛(wèi)星的云產(chǎn)品（如云檢測(cè)產(chǎn)品）常被用于資料同化中的云清除步驟，云檢測(cè)產(chǎn)品的精度能對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的同化效果產(chǎn)生重要的影響（Li J，et al，2016；Li X，et al，2020）。本研究重點(diǎn)不在于改進(jìn)視差訂正方法，而是針對(duì)AGRI 開(kāi)展靜止軌道衛(wèi)星云區(qū)資料視差問(wèn)題的影響分析，使用一個(gè)簡(jiǎn)單模型，即李五生等（2012）的方法，結(jié)合AGRI 云檢測(cè)產(chǎn)品和2019 年第9 號(hào)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”分析視差對(duì)AGRI云區(qū)觀測(cè)資料和產(chǎn)品的使用可能帶來(lái)的影響。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù) 據(jù)

2.1.1 AGRI 數(shù)據(jù)

AGRI 是多光譜掃描成像儀，覆蓋可見(jiàn)光波段至長(zhǎng)波紅外波段，分別是6 個(gè)可見(jiàn)/近紅外通道、2 個(gè)中波紅外通道、2 個(gè)水汽通道和4 個(gè)長(zhǎng)波紅外通 道，共14 個(gè) 通 道（Yang，et al，2017；董 瑤 海，2016；陸風(fēng)等，2017；瞿建華等，2019），各通道的具體信息見(jiàn)表1。通道11、12 和13 為大氣窗區(qū)通道，其整層大氣透過(guò)率比較高，而通道12 的大氣透過(guò)率最高（陸風(fēng)等，2017）。因吸收氣體對(duì)大氣窗區(qū)波段的輻射吸收能力很微弱，大氣窗區(qū)通道反映了云或地表狀態(tài)的信息，因此選用整點(diǎn)全圓盤通道12 的亮溫表征臺(tái)風(fēng)的形狀演變。

表1 AGRI 各通道的中心波長(zhǎng)及空間分辨率Table 1 Infofmation on all bands of AGRI

AGRI 每日獲取40 幅全圓盤云圖，165 幅中國(guó)區(qū) 域 云 圖（ 中 國(guó) 區(qū) 域 觀 測(cè) 范 圍 為3°— 55°N，60°—137°E）。原始的云圖數(shù)據(jù)及后文提到的產(chǎn)品均采用CGMS LRIT/HRIT 全球規(guī)范定義的靜止軌道標(biāo)稱投影，地理坐標(biāo)基于WGS84 參考橢球計(jì)算得到。

基于AGRI 的一級(jí)數(shù)據(jù)可以反演得到二級(jí)產(chǎn)品（Min，et al，2017；張志清等，2017），如云檢測(cè)CLM（ CLoud Mask）、云頂高度CTH （Cloud Top Height）、云類型CLT （Cloud Type）等產(chǎn)品。CTH產(chǎn)品給出了AGRI 每個(gè)觀測(cè)像素的云頂高度，此產(chǎn)品算法流程為：首先利用AGRI 的2 個(gè)紅外窗區(qū)通道（11.2 μm 和12.4 μm）以 及1 個(gè)CO2吸 收 通 道（13.3 μm），通過(guò)輻射傳輸模式和一維變分方法得到云頂溫度，再結(jié)合數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的大氣溫度場(chǎng)信息來(lái)推算得到云頂高度（崔林麗等，2020）。CTH 是視差訂正方法的重要輸入?yún)?shù)。CLM 產(chǎn)品是基于閾值法并聯(lián)用AGRI 多個(gè)光譜通道生成的，具體算法可以參考Min 等（2017），產(chǎn)品對(duì)每個(gè)有效像素給出了有云、可能有云、可能晴和晴4 種分類結(jié)果。FY-4A 的AGRI 云產(chǎn)品也與其他衛(wèi)星云檢測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行過(guò)交叉驗(yàn)證，證實(shí)該產(chǎn)品有很高的精度（Wang，et al，2019）。

2.1.2 CALIPSO 數(shù)據(jù)

極軌衛(wèi)星CALISPO 攜帶的主要儀器為云-氣溶膠正交極化激光雷達(dá)（CALIOP），主要從532 nm和1064 nm 兩個(gè)波段上主動(dòng)遙感云和氣溶膠的狀態(tài)（Winker，et al，2009），其資料具有較高的精度（Hunt，et al，2009）。而它直接觀測(cè)星下點(diǎn)的觀測(cè)方式和對(duì)云的存在有較高的敏感度，是目前測(cè)云精度最高的儀器，常被用于檢驗(yàn)測(cè)試其他云檢測(cè)產(chǎn)品（Liu，et al，2021）。文中將使用CALIPSO 二級(jí)產(chǎn)品中5 km 分辨率的云層數(shù)據(jù)驗(yàn)證AGRI 的云檢測(cè)二級(jí)產(chǎn)品。包含于云層數(shù)據(jù)中的云層數(shù)識(shí)別變量（Number_Layers_Found）代表在每個(gè)星下點(diǎn)的垂直方向上探測(cè)到的云層數(shù)，若等于0 表示該點(diǎn)無(wú)云，若大于0 則表示該點(diǎn)有云，由此可得到CALIPSO的衍生云檢測(cè)數(shù)據(jù)。

2.1.3 臺(tái)風(fēng)最佳路徑集

臺(tái)風(fēng)的最佳路徑集一般由預(yù)報(bào)資料、再分析資料和多種觀測(cè)資料（包括衛(wèi)星云圖和站點(diǎn)資料等）綜合分析得出，提供了臺(tái)風(fēng)中心經(jīng)緯度 、中心最低氣壓、強(qiáng)度等級(jí)等數(shù)據(jù)，能較為準(zhǔn)確地描述臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)路徑和強(qiáng)度，其記錄間隔一般為6 h。在此選用中國(guó)氣象局（CMA）、日本氣象廳（JMA）和國(guó)際氣候管理最佳路徑檔案（IBTrACS）提供的臺(tái)風(fēng)最佳路徑集（Lu，et al，2021；Knapp，et al，2010）來(lái)驗(yàn)證視差訂正分析對(duì)紅外云圖定位臺(tái)風(fēng)位置的效果。考慮到3 種資料的記錄間隔不一樣，統(tǒng)一使用三者每6 h 一次的記錄。

2.2 視差訂正方法與二分類指標(biāo)

選用李五生等（2012）的視差訂正方法，在此簡(jiǎn)要介紹其過(guò)程。假設(shè)地球半徑為r，靜止衛(wèi)星位于赤道上空H處，則其距地心的距離R為r+H。如圖2所示，O為地球球心，S為衛(wèi)星所在位置，A為星下點(diǎn)位置，經(jīng)緯度為（λS，0）；T為云的實(shí)際位置，X為云垂直投影在地面上的真實(shí)位置，云高TX=h，由AGRI 的CTH 產(chǎn)品提供；P為觀測(cè)云的位置，經(jīng)緯度為（λP，φP）；視差為弧PX。為了清楚地解釋算法，需添加輔助線，其中N為過(guò)P點(diǎn)與赤道平面相垂直的交點(diǎn)，M為過(guò)N點(diǎn)的線段與星地連線SO垂直的交點(diǎn)。設(shè)衛(wèi)星S到P的距離SP=L，∠POX=δ（視差角），∠OSP=β，∠POA=γ。根據(jù)立體幾何理論可計(jì)算γ

圖2 視差訂正模型的幾何關(guān)系Fig.2 Schematic diagram of the geometry of parallex correction model

在△OSP和△OST中，根據(jù)正弦定理

得視差角

式中，

接下來(lái)將觀測(cè)云的位置P沿大圓路徑向衛(wèi)星的星下點(diǎn)方向移動(dòng)至真云云下點(diǎn)X。根據(jù)上述推導(dǎo)可以計(jì)算云的實(shí)際位置的緯度：

計(jì)算云的實(shí)際位置的經(jīng)度

其中，當(dāng)觀測(cè)云的經(jīng)度小于星下點(diǎn)的經(jīng)度時(shí)，取正號(hào)；當(dāng)觀測(cè)云的經(jīng)度大于星下點(diǎn)的經(jīng)度時(shí)，取負(fù)號(hào)。

為了檢驗(yàn)AGRI 云檢測(cè)視差訂正前后相對(duì)于CALIPSO 衍生云檢測(cè)數(shù)據(jù)的一致程度，采用一些定量的分類指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，其描述如表2。

表2 CALIPSO/AGRI 云檢測(cè)結(jié)果評(píng)估指標(biāo)Table 2 Assessment indexes for CALIPSO/AGRI cloud mask product

3 理論分析

基于2.2 節(jié)的公式，可知視差與云頂高度、衛(wèi)星天頂角有關(guān)，因此基于AGRI 實(shí)際天頂角和模擬云頂高度資料（1—15 km）進(jìn)行視差的敏感性分析。

3.1 視差與衛(wèi)星天頂角

從衛(wèi)星天頂角為15°、30°、45°、60°時(shí)視差隨云高變化的情況（圖3）可以看出，當(dāng)衛(wèi)星天頂角為15°時(shí)，高、中、低云產(chǎn)生的視差都沒(méi)有超過(guò)AGRI像元的空間分辨率（4 km）。當(dāng)衛(wèi)星天頂角為30°時(shí)，雖然6 km 以下的中、低云產(chǎn)生的視差未超過(guò)1 個(gè)像元，但6 km 以上的高云引起的視差能超過(guò)1 或2 個(gè)像元。當(dāng)衛(wèi)星天頂角為45°時(shí)，2 km 以下的低云產(chǎn)生的視差不超過(guò)1 個(gè)像元，中云引起的視差有可能超過(guò)1 個(gè)像元，高云引起的視差可達(dá)4 個(gè)像元。當(dāng)衛(wèi)星天頂角為60°時(shí)，低云產(chǎn)生的視差不超過(guò)1 個(gè)像元，中、高云產(chǎn)生的視差在1—7 個(gè)像元。如果考慮更高空間分辨率（如2 km）的成像儀，如日本Himawari-8/9 的成像儀AHI 和未來(lái)中國(guó)的風(fēng)云四號(hào)C 星的成像儀AGRI，當(dāng)衛(wèi)星天頂角為60°時(shí)，即使是1 km 高的低云也會(huì)產(chǎn)生1 個(gè)像元的誤差。這表明更高空間分辨率的成像儀在任何有云區(qū)域都需考慮視差訂正問(wèn)題。簡(jiǎn)而言之，上述結(jié)果表明云發(fā)生、發(fā)展得越高，產(chǎn)生的視差越大，同時(shí)這也說(shuō)明了靜止衛(wèi)星在大的天頂角下對(duì)云進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)，尤其是監(jiān)測(cè)發(fā)展較高的深對(duì)流云時(shí)，進(jìn)行視差訂正的必要性。隨著儀器空間分辨率的提高，視差問(wèn)題越來(lái)越不容忽視。

圖3 當(dāng)衛(wèi)星天頂角為 （a） 15°、 （b） 30°、 （c） 45° 和 （d） 60°時(shí)視差隨云頂高度的變化Fig.3 Relationship between parallex shift and cloud top height when satellite zenith angle is （a） 15°，（b） 30°，（c） 45° and（d） 60° respectively

3.2 視差與云高

從云高為1、5、10、15 km 時(shí)視差隨天頂角變化的情況（圖4）可以看出，視差在各個(gè)云高層都隨衛(wèi)星天頂角的增大而增大，在對(duì)流云典型高度10 km 條件下，偏移甚至可以超過(guò)50 km，接近于10 個(gè)像元的偏移，這種誤差對(duì)于尺度較小的對(duì)流云監(jiān)測(cè)有重要影響，同時(shí)這也無(wú)法為預(yù)報(bào)模式提供定位準(zhǔn)確的云信息。同時(shí)在低云條件下（云高為1、5 km），視差也隨衛(wèi)星天頂角的增大而增大，因當(dāng)前風(fēng)云靜止衛(wèi)星成像儀空間分辨率為4 km，受低云產(chǎn)生的視差影響不那么明顯，但這種偏移對(duì)未來(lái)分辨率達(dá)到500 m 的靜止衛(wèi)星成像儀而言，即使在小角度觀測(cè)情況下，仍會(huì)造成2 個(gè)像元以上的偏移，給云檢測(cè)及地表參數(shù)反演造成一定影響。

圖4 當(dāng)云頂高度為 （a） 1 km、（b） 5 km、（c） 10 km 和 （d） 15 km 時(shí)視差隨衛(wèi)星天頂角的變化Fig.4 Relationship between parallex shift and satellite zenith angle when cloud top height is （a） 1 km，（b） 5 km，（c） 10 km and （d） 15 km respetively

4 實(shí)例分析

4.1 視差與成像儀云檢測(cè)

選取2019 年8 月7 日CALIPSO 云層數(shù)據(jù)和當(dāng)天整點(diǎn)的AGRI 云檢測(cè)產(chǎn)品，利用最近鄰匹配方法使CALIPSO 各路徑點(diǎn)匹配最近的一個(gè)AGRI 像素點(diǎn)，并控制每個(gè)CALIPSO 路徑點(diǎn)與AGRI 像素點(diǎn)時(shí)間間隔不超過(guò)7 min，該做法的目的在于限制二者在一定時(shí)段內(nèi)觀測(cè)目標(biāo)的位置相差不能過(guò)大。本次匹配共得到6835 對(duì)相鄰點(diǎn)。對(duì)匹配到的AGRI 像素點(diǎn)進(jìn)行視差訂正，并利用上文提到的兩個(gè)分類指標(biāo)—精確率（U）和召回率（V），評(píng)價(jià)結(jié)果如表3。由于AGRI 云檢測(cè)產(chǎn)品中存在“可能”的判定結(jié)果，因此特別考慮了將“可能有云”當(dāng)成“有云”和“可能晴”當(dāng)成“晴”以及去除所有含有“可能”的樣本對(duì)兩種情況。由表3 可知，無(wú)論考慮“可能”與否，經(jīng)過(guò)視差訂正的AGRI 云檢測(cè)都與CALIPSO衍生云檢測(cè)更接近。雖然精確率和召回率的提升大概在1%左右，但考慮更大的樣本量時(shí)，這樣的提升對(duì)資料同化或輻射傳輸模式的云清除來(lái)說(shuō)，帶來(lái)的益處是值得引起重視的。

表3 視差訂正前、后AGRI 云檢測(cè)產(chǎn)品與CALIPSO 衍生云檢測(cè)數(shù)據(jù)判定有云的一致程度Table 3 Assessment results for AGRI cloud mask product with and without correction using CALIPSO as a reference

4.2 視差與臺(tái)風(fēng)定位

靜止衛(wèi)星的紅外云圖資料還被廣泛應(yīng)用于臺(tái)風(fēng)、強(qiáng)對(duì)流等災(zāi)害天氣的監(jiān)測(cè)。對(duì)于臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)來(lái)說(shuō)，對(duì)臺(tái)風(fēng)中心的準(zhǔn)確定位不僅影響臺(tái)風(fēng)后期降水和路徑的預(yù)報(bào)，還影響臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的估測(cè)。但是臺(tái)風(fēng)的紅外云圖只能展示云頂亮溫的信息，因視差的影響，臺(tái)風(fēng)的真實(shí)位置并不能被正確顯示。值得注意的是，目前中國(guó)大部分使用衛(wèi)星云圖研究臺(tái)風(fēng)定位的方法尚未考慮視差的影響（李妍等， 2010；王筱，2017；蔣眾名，2018；王曉霞，2020；劉佳等，2020）。一般來(lái)說(shuō)，臺(tái)風(fēng)的垂直結(jié)構(gòu)能發(fā)展至對(duì)流層頂，而且AGRI 在觀測(cè)臺(tái)風(fēng)的高發(fā)地西北太平洋時(shí)，衛(wèi)星天頂角最大能達(dá)到60°，如此大的云頂高度和衛(wèi)星天頂角產(chǎn)生的視差會(huì)給臺(tái)風(fēng)的精確定位帶來(lái)很大影響。本研究以利奇馬臺(tái)風(fēng)為例，探討視差會(huì)給臺(tái)風(fēng)的精確定位帶來(lái)多大影響。

利奇馬臺(tái)風(fēng)于2019 年8 月4 日06 時(shí)（世界時(shí)，下同）在（16.7°N，131.5°E）獲得日本氣象廳命名，之后沿西北路徑向中國(guó)移動(dòng)，8 月7 日開(kāi)始快速增強(qiáng)，衛(wèi)星云圖中的臺(tái)風(fēng)眼逐漸清晰。8 月8 日，聯(lián)合臺(tái)風(fēng)警報(bào)中心（JTWC）將利奇馬升格為超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)，在衛(wèi)星云圖中可以看到其對(duì)稱的臺(tái)風(fēng)眼，之后不久，利奇馬出現(xiàn)眼墻替換過(guò)程，臺(tái)風(fēng)發(fā)展出同心眼壁。于8 月9 日18 時(shí)在中國(guó)浙江溫嶺市登陸，最終于8 月11 日在渤海海面消亡。對(duì)于有眼臺(tái)風(fēng)而言，由于臺(tái)風(fēng)中心盛行下沉氣流，導(dǎo)致該區(qū)域的云量低于其周圍的云量，強(qiáng)大的臺(tái)風(fēng)眼處甚至有可能出現(xiàn)晴朗天氣，因此，臺(tái)風(fēng)中心的亮溫應(yīng)該明顯高于其周邊外圍云系區(qū)域的亮溫，從紅外衛(wèi)星云圖中也可以判斷出有眼臺(tái)風(fēng)中心的大概位置。

基于上述觀測(cè)事實(shí)，主要選取可從風(fēng)云四號(hào)紅外云圖上分辨出利奇馬臺(tái)風(fēng)眼的時(shí)間區(qū)間（即8 月7 日12 時(shí)至8 月9 日12 時(shí)）開(kāi)展視差影響研究。從視差訂正前、后 AGRI 的12 通道紅外亮溫云圖（圖5）可以明顯區(qū)分亮溫更高的臺(tái)風(fēng)眼和外圍螺旋云帶，紅點(diǎn)標(biāo)注了對(duì)應(yīng)時(shí)刻的IBTrACS 最佳臺(tái)風(fēng)路徑位置。從圖5 也可以直觀地看到視差訂正后衛(wèi)星云圖的臺(tái)風(fēng)眼更靠近IBTrACS 最佳臺(tái)風(fēng)路徑位置，這一結(jié)論也可以從圖6 的臺(tái)風(fēng)云頂高度圖中得出，訂正后臺(tái)風(fēng)中心的云頂高度更符合實(shí)際情況。為了具體定量地展示改進(jìn)結(jié)果，分別從視差訂正前、后的衛(wèi)星云圖上提取臺(tái)風(fēng)中心位置（選取臺(tái)風(fēng)眼區(qū)亮溫最高處作為臺(tái)風(fēng)中心位置），并且與3 個(gè)最佳路徑集的臺(tái)風(fēng)中心做距離計(jì)算，結(jié)果見(jiàn)圖7。圖7a 給出了8 月7 日12 時(shí) 至8 月9 日12 時(shí)CMA、JMA 和IBTrACS 數(shù)據(jù)集的路徑和對(duì)應(yīng)時(shí)間下從視差訂正前、后衛(wèi)星云圖所提取的臺(tái)風(fēng)路徑，可以發(fā)現(xiàn)訂正后的臺(tái)風(fēng)路徑（綠線）相較訂正前（黑線）明顯更接近于最佳臺(tái)風(fēng)路徑集。此外，可以看出相較最佳臺(tái)風(fēng)路徑集，訂正前的臺(tái)風(fēng)路徑整體呈現(xiàn)東北方向的偏移，而風(fēng)云四號(hào)衛(wèi)星星下點(diǎn)在104.7°E，所以這樣的偏差一定程度上與視差有關(guān)。圖7b、c 和d 也說(shuō)明了以最佳路徑集為參考，視差訂正后某些時(shí)刻臺(tái)風(fēng)位置路徑能改進(jìn)十幾千米。因?yàn)? 日12 時(shí)和16 時(shí)利奇馬臺(tái)風(fēng)眼已經(jīng)不太清晰，臺(tái)風(fēng)中心位置提取效果變差，所以與最佳路徑集偏離較大。此外，也比較了視差訂正前、后衛(wèi)星云圖上的臺(tái)風(fēng)最佳路徑處亮溫?cái)?shù)據(jù)（圖8），可見(jiàn)視差訂正后不同最佳路徑處的通道亮溫普遍高于訂正前，從亮溫方面證實(shí)訂正云圖可提升臺(tái)風(fēng)定位效果。另外，訂正前、后亮溫差最大可接近50 K，這嚴(yán)重影響了后續(xù)的研究。綜上所述，結(jié)合3 種最佳路徑資料的分析可以確定，對(duì)衛(wèi)星云圖進(jìn)行視差訂正可以有效提高臺(tái)風(fēng)定位的準(zhǔn)確度，為了更好地利用紅外衛(wèi)星云圖資料，需要重視其視差影響。

圖5 視差訂正前 （a1—i1）、后（ a2—i2） AGRI 通道12 顯示的利奇馬臺(tái)風(fēng)紅外亮溫 （紅點(diǎn)代表IBTrACS 路徑集的臺(tái)風(fēng)中心位置；a—i.7 日12 時(shí)至9 日12 時(shí)，間隔6 h）Fig.5 Spatial patterns of bright temperature of AGRI Band 12 with （a2—i2） and wthout （a1—i1） parallex correction from 12：00 UTC 7 to 12：00 UTC 9 （a—i） at 6-hour intervals （the red dots denote the IBTrACS best track）

圖6 視差訂正前 （a1—i1）、后 （ a2—i2）AGRI 云高產(chǎn)品顯示的利奇馬臺(tái)風(fēng)云頂高度 （紅點(diǎn)代表IBTrACS 路徑集的臺(tái)風(fēng)中心位置；a—i.7 日12 時(shí)至9 日12 時(shí)，間隔6 h）Fig.6 Spatial patterns of cloud top height of CTH product of AGRI with （a2—i2） and wthout （a1—i1） parallex correction from 12：00 UTC 7 to 12：00 UTC 9 （a—i） at 6-hour intervals （ the red dots denote the IBTrACS best track）

圖7 （a） 三個(gè)最佳路徑集和視差訂正前、后衛(wèi)星云圖提取的臺(tái)風(fēng)移動(dòng)路徑及視差訂正前、后衛(wèi)星云圖臺(tái)風(fēng)路徑分別與（b） CMA、（c） JMA 和 （d） IBTrACS 臺(tái)風(fēng)最佳路徑集的距離Fig.7 （a） The track of Typhoon Lekima from three best track datesets and from bright temperature observations of AGRI band 12 with and without correction， the track distances of original and corrected observations with respective to datasets of（b） CMA，（c） JMA and （d） IBTrACS

圖8 云圖視差訂正前、后最佳路徑點(diǎn) （a.CMA，b.JMA，c.IBTrACS ） 通道12 的亮溫比較Fig.8 Bright temperatures of best track from （a） CMA，（b） JMA and （c） IBTrACS using original and parallex corrected observations from AGRI band 12

5 結(jié) 論

隨著對(duì)新一代靜止氣象衛(wèi)星成像儀紅外云區(qū)資料的研究和應(yīng)用的深入，靜止氣象衛(wèi)星觀測(cè)時(shí)視角帶來(lái)的偏差是否影響衛(wèi)星資料應(yīng)用值得深入研究。因此，針對(duì)FY-4A 的成像儀AGRI 采用一種視差訂正方法，重點(diǎn)分析視差對(duì)成像儀云區(qū)資料應(yīng)用的可能影響。本研究首先使用模擬的云頂高度數(shù)據(jù)和實(shí)際衛(wèi)星天頂角開(kāi)展敏感性試驗(yàn)，得到以下結(jié)論：

（1）衛(wèi)星天頂角越大，云頂高度越高，觀測(cè)的視差越大。這也說(shuō)明了在使用衛(wèi)星對(duì)云進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)，尤其是監(jiān)測(cè)發(fā)展較高的對(duì)流云時(shí)，進(jìn)行云圖視差訂正的必要性；在使用中、高緯度地區(qū)的云圖資料時(shí)視差影響不能忽視。

（2）值得注意的是，當(dāng)前日本的Himawari-8/9和未來(lái)中國(guó)的風(fēng)云四號(hào)C 星成像儀的紅外波段的空間分辨率設(shè)計(jì)指標(biāo)為2 km。也就是說(shuō)對(duì)于未來(lái)的成像儀而言，當(dāng)衛(wèi)星天頂角達(dá)到60°，無(wú)論是2 km以下的低云、2—6 km 的中云或是6 km 以上的高云都會(huì)產(chǎn)生不可忽視的視差。

利用CALIPSO 二級(jí)云層數(shù)據(jù)證實(shí)了AGRI 云檢測(cè)產(chǎn)品視差訂正后準(zhǔn)確度有部分的提高。除此之外，還利用實(shí)時(shí)衛(wèi)星資料和3 個(gè)臺(tái)風(fēng)最佳路徑集，針對(duì)2019 年第9 號(hào)臺(tái)風(fēng)利奇馬開(kāi)展了視差訂正方法的檢驗(yàn)，證實(shí)了視差訂正對(duì)提高臺(tái)風(fēng)定位準(zhǔn)確度的有效性。上述實(shí)例說(shuō)明，為了更好地發(fā)揮衛(wèi)星資料的作用，利用衛(wèi)星觀測(cè)資料進(jìn)行臺(tái)風(fēng)相關(guān)的定量研究（如臺(tái)風(fēng)定位或臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)等研究），需要重視衛(wèi)星資料的視差問(wèn)題。無(wú)論衛(wèi)星L1 級(jí)輻射（或亮溫）資料或L2 級(jí)云產(chǎn)品（如云檢測(cè)、云頂溫度等云參數(shù)相關(guān)產(chǎn)品）都一定程度上受視差影響，但不同產(chǎn)品受視差的影響程度需要后續(xù)更深入的研究。

最后，本研究只使用了基于地球?yàn)榍蝮w假設(shè)的視差訂正模型，未來(lái)可考慮使用地球?yàn)闄E球體的模型來(lái)改進(jìn)算法，以期實(shí)現(xiàn)更高精度的視場(chǎng)偏差訂正。

致 謝：本研究所涉及的風(fēng)云四號(hào)成像儀觀測(cè)資料、產(chǎn)品和數(shù)據(jù)說(shuō)明均可從中國(guó)國(guó)家衛(wèi)星氣象中心官網(wǎng)（ http://www.nsmc.org.cn/NSMC/Home/Index.html） 下載。CMA、JMA 和IBTrACS 臺(tái)風(fēng)路徑集分別下載自中國(guó)氣象局熱帶氣旋資料中心（https://tcdata.typhoon.org.cn/zjljsjj_zlhq.html）、區(qū)域?qū)I(yè)氣象中心（東京）（https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pubeg/trackarchives.html）和國(guó)際氣候管理最佳路徑檔案官網(wǎng)（https://www.ncdc.noaa.gov/ibtracs/）。CALIPSO 云層數(shù)據(jù)下載自https://cmr.earthdata.nasa.gov/search/concepts/C1556717899-LARC_ASDC.html。