GCOM-W AMSR2資料在CMA_GFS四維變分中的同化應(yīng)用*

肖弘毅 韓 威 白一泓

1.中國氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報中心，北京，100081

2.災(zāi)害天氣國家重點實驗室，北京，100081

3.中國氣象局中國遙感衛(wèi)星輻射測量和定標(biāo)重點開放實驗室/國家衛(wèi)星氣象中心（國家空間天氣監(jiān)測預(yù)警中心），北京，100081

4.許健民氣象衛(wèi)星創(chuàng)新中心，北京，100081

1 引言

20世紀(jì)70年代以來，已有若干代星載微波成像儀投入使用，并且在氣象、遙感、水文、地質(zhì)等多個領(lǐng)域得到廣泛的關(guān)注和研究（Moncet，et al，2011）。1978年雨云七號（Nimbus-7）衛(wèi)星和海洋衛(wèi)星（SeaSat）上分別搭載了掃描式多通道微波輻射計SMMR（Scanning Multichannel Microwave Radiometer）（Madrid，1978；Gloersen，et al，1984）；美國國防氣象衛(wèi)星系列DMSP（Defense Meteorological Satellite Program）自1987年起首次搭載了微波成像儀特別傳感器SSM/I（Special Sensor Microwave/Imager）（Hollinger，et al，1990），并自2003年起首次搭載了微波成像儀/探測器特別傳感器SSMIS（Special Sensor Microwave Imager/Sounder）（Goodrum，et al，2000）；1997年 熱 帶 測 雨 衛(wèi)星TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）上搭載了微波成像儀TMI（TRMM Microwave Imager）（Kummerow，et al，2000）；2002年美國地球觀測系統(tǒng)EOS（Earth Observation System）Aqua衛(wèi)星上搭載了先進微波掃描輻射計AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer–Earth Observation System）（Kawanishi，et al，2003）；2003年科里奧利衛(wèi)星（Coriolis）上搭載了全極化微波輻射計WindSat（Wind Sat Polarimeteric Radiometer）（Gaiser，et al，2004）；2008年中國風(fēng)云三號系列極軌衛(wèi)星FY-3（FengYun-3）上首次搭載微波成像儀MWRI（Micro-Wave Radiation Imager）（Dong，et al，2009）；2011年中國海洋二號氣象衛(wèi)星系列HY-2（Hai Yang-2）上首次搭載微波成像儀MWRI（Microwave Radiometer Imager）（Gao，et al，2019）；2012年日本宇宙航空研究開發(fā)機構(gòu)JAXA（Japan Aerospace Exploration Agency）發(fā)射的第一期全球水循環(huán)變化 觀 測 衛(wèi) 星GCOM-W1（Global Change Observa tion Mission–Water）上搭載了第2代先進微波掃描輻射計AMSR2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2）（Oki，et al，2010；JAXA，2013）；2014年發(fā)射的全球降水測量衛(wèi)星GPM（Global Precipitation Measurement mission）上搭載了微波成 像 儀GMI（GPM Microwave Imager）（Lean，et al，2017）。迄今為止，微波成像儀已成為中外極軌氣象衛(wèi)星上搭載的主流微波探測儀器之一，并且在大氣遙感中扮演著越來越重要的角色（Kazumori，et al，2014）。

為了對近年日益受到關(guān)注的全球環(huán)境變化提供監(jiān)測，JAXA建立了“地球環(huán)境變化觀測任務(wù)（Global Change Observation Mission，GCOM）”。GCOM旨在建立可在全球范圍內(nèi)對有效地球物理參數(shù)實施10—15 a尺度連續(xù)觀測的系統(tǒng)，以闡明全球氣候變化、天氣預(yù)報、水循環(huán)等機制（JAXA，2013）。GCOM-W系列衛(wèi)星負責(zé)對水循環(huán)進行觀測，GCOM-W1是 其 第1代 衛(wèi) 星，于2012年5月18日從種子島航天中心發(fā)射，進入下午星軌道業(yè)務(wù)運行。其上搭載的AMSR2為AMSR-E的繼承儀器，較后者新增了頻率為7.3 GHz的兩個通道，以緩解C波段無線電頻率間的干擾（鄒曉蕾等，2015）。作為衛(wèi)星探測器，AMSR2的觀測可以覆蓋全球，彌補洋面、沙漠、高原、極地等區(qū)域常規(guī)觀測資料稀少的問題（束艾青等，2019）；同時，AMSR2和其他星載微波成像儀一樣可以發(fā)揮微波的穿透優(yōu)勢，對云雨區(qū)域地表或海表的物理信息進行監(jiān)測（錢玲等，2019）。AMSR2可以提供有關(guān)降水、云、大氣濕度、水汽、溫度、土壤濕度、積雪分布、海面溫濕場、海面風(fēng)速和海表鹽度（束艾青等，2019；錢玲等，2019；俞兆文等，2017a，2017b，2018；郭黎等，2017）等大氣和地表信息，對其同化有望改善數(shù)值天氣預(yù)報的分析和預(yù)報技巧。

自2007年至今，中國氣象局?jǐn)?shù)值預(yù)報中心致力于新一代數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)“全球/區(qū)域同化與預(yù)報系統(tǒng)-全球預(yù)報系統(tǒng)（Global/Regional Assimilation and Prediction System–Global Forecast System，GRAPES_GFS）”的研發(fā)（Chen，et al，2008；薛 紀(jì) 善 等，2008；Ma，et al，2018）。為 了 匹配GRAPES全球預(yù)報模式的框架，2008年搭建了三維變分同化框架（Xue，et al，2008）。在此基礎(chǔ)上，使用三維變分同化分析方案的四維變分同化平臺于2016年在GRAPES中得以建立（王金成等，2017）。2018年，GRAPES全球四維變分同化平臺實現(xiàn)業(yè)務(wù)化（Zhang，et al，2019）。2021年，GRAPES_GFS數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)更名為CMA_GFS（Wang，et al，2021；Zhuang，et al，2021）。

CMA_GFS于2020年更新到3.0版，已有先進微 波 探 測 單 元A/B（Advanced Microwave Sounding Unit–A/B，AMSU-A/B）（Qin，et al，2020；王金成等，2016；李剛等，2016b）、微波濕度計（Micro-Wave Humidity Sounder，MWHS）（朱利劍，2019）、微 波 溫 度 計（Micro-Wave Temperature Sounder，MWTS）（Li，et al，2014）等多臺微波探測器和高分辨率紅外探測器（High-resolution Infra-Red Sounder，HIRS）、紅外大氣探測干涉儀（Infrared Atmospheric Sounding Interferometer，IASI）（李 剛 等，2016a；鄧松等，2017）、高光譜大氣紅外探測器AIRS（Atmospheric Infra-Red Sounder）（朱 文 剛等，2013；王根等，2017）、靜止干涉紅外探測儀（Geostationary Interferometric Infrared Sounder，GIIRS）（尹若瑩等，2019；Yin，et al，2020）、紅外高光譜大氣 探 測 儀（Hyperspectral Infrared Atmospheric Sounder，HIRAS）（樊浩等，2022）等多臺紅外探測器在全球四維變分平臺中實現(xiàn)了輻射亮溫直接同化。2019年才首次實現(xiàn)風(fēng)云三號C、D兩星微波成像儀在CMA_GFS中的同化應(yīng)用（Xiao，et al，2020）。到目前為止，微波成像儀資料仍然是CMA_GFS同化較少的資料之一。相比之下，國際上，SSMIS、AMSR2、GMI等多臺微波成像儀已經(jīng)在歐洲中期天氣預(yù)報中心、日本氣象局全球模式、美國國家環(huán)境預(yù)報中心、英國氣象局全球模式、法國氣象局全球/區(qū)域模式中實現(xiàn)了晴空區(qū)同化（Geer，et al，2018）；其中歐洲中心已經(jīng)將其全天空同化投入業(yè)務(wù)應(yīng)用，日本和美國也已在開發(fā)相應(yīng)的全天空同化技術(shù)（Geer，et al，2018）。中國方面，Yang等（2016）和楊春等（2017）、俞兆文等（2017a，2017b，2018）、錢玲等（2019）、束艾青等（2019）先后在美國國家大 氣 研 究 中 心（National Center for Atmospheric Research，NCAR）開發(fā)的WRF（Weather Research and Forecasting）模式的資料同化系統(tǒng)（WRFDA）（Barker，et al，2012）中實現(xiàn)了AMSR2的晴空區(qū)和云雨區(qū)資料同化，并在多個臺風(fēng)個例的分析與預(yù)報中驗證了效果。由此可見，實現(xiàn)GCOM-W AMSR2的資料同化可以有效增加CMA_GFS對微波成像儀資料的使用，并有望對強對流和降水的分析與預(yù)報產(chǎn)生一定的正效果。

制約微波成像儀及其他微波資料同化效果的關(guān)鍵問題包含三方面：首先，質(zhì)量控制較為粗糙，往往采用簡易的殘差檢驗等有限的幾種方案對不合理像元進行剔除，不能從物理意義出發(fā)對污染像元進行精準(zhǔn)屏蔽，造成保留了一些不可用的觀測噪聲，浪費了一些包含有益信息的衛(wèi)星觀測信息（Qin，et al，2022）；其次，未能對儀器中存在的系統(tǒng)性偏差進行合理、可靠的訂正，或者隨著儀器的老化，偏差特性已經(jīng)出現(xiàn)了漂移，但未能及時更新偏差訂正方案（Chattopadhyay，et al，2021）；第三，由于真值未知，由觀測和真值之差決定的觀測誤差難以準(zhǔn)確估計，以往的估算方法不能很好地剝離觀測誤差和模式誤差，導(dǎo)致觀測不能為同化系統(tǒng)帶來準(zhǔn)確的信息增量（Desroziers，et al，2005）。針對上述問題，在充分調(diào)研的基礎(chǔ)上，構(gòu)造有針對性的多步驟質(zhì)量控制方案，對AMSR2由于自身儀器特性和各通道特性而受到的來自不同污染源的干擾進行分類檢測和剔除；遴選預(yù)報因子組合對AMSR2的系統(tǒng)性偏差進行訂正；采用基于變分同化后驗估計統(tǒng)計觀測誤差系數(shù)，避免以往的觀測誤差取值相較實際觀測誤差過高或過低，使得求解分析場時對觀測場和背景場的權(quán)重分配失衡。在此基礎(chǔ)上，實現(xiàn)GCOM-W AMSR2輻射率資料在CMA全球四維變分同化系統(tǒng)中的應(yīng)用。

2 資料概述

AMSR2的通道設(shè)計與已經(jīng)在CMA_GFS 4DVar平臺上實現(xiàn)同化的風(fēng)云3號D星微波成像儀相似，但多出C波段的4個通道，共有覆蓋6.925—89.0 GHz的7個頻率，每個頻率各有垂直和水平兩種極化方式，共計14個通道（Kazumori，et al，2014）。AMSR2以55°掃描角對地球進行圓錐掃描，每分鐘掃描40次，每次掃描提供243個掃描點，每個掃描點觀測10 km范圍的像元（89 GHz的兩個通道均設(shè)計成一對平行的觀測副端，因此該通道像元為5 km）。因此，AMSR2每通道每6 h同化時間窗共可提供約350萬個觀測。GCOM-W AMSR2與FY-3D MWRI在通道設(shè)計上的對比見表1。

表1 GCOM-W AMSR2和FY-3D MWRI的通道設(shè)計Table1 Comparison of channelsdesign in GCOM-W AMSR2 and FY3D MWRI

G-Portal（Global Portal System，https://gportal.jaxa.jp/gpr/）是從JAXA地球觀測衛(wèi)星探測器獲取的產(chǎn)品。該網(wǎng)站提供GCOM-W AMSR2的兩種Level 1級數(shù)據(jù)、8種Level 2級數(shù)據(jù)及若干種Level 3級數(shù)據(jù)。文中使用的數(shù)據(jù)包括AMSR2 Level 1R級亮溫資料和Level 2級云液態(tài)水（CLW）資料，時段為2018年7月13日—8月25日。

3 研究方法

3.1 稀疏化方案

GCOM-W AMSR2大約每12 h覆蓋全球一次，產(chǎn)生近700萬個觀測數(shù)據(jù)。為了避免資料同化中的超定問題以及觀測場比重過大，需對原始資料進行稀疏化處理。CMA全球四維變分同化業(yè)務(wù)系統(tǒng)對所有衛(wèi)星原始資料按照200 km的稀疏化半徑進行均勻重采樣，GCOM-W AMSR2與其他儀器保持一致的稀疏化半徑設(shè)置。每6 h（1個四維變分同化時間窗）GCOM-W AMSR2有2000—3000個觀測數(shù)據(jù)進入同化系統(tǒng)。

3.2 質(zhì)量控制方案

采取以下質(zhì)量控制方案對不合理的觀測資料進行剔除：

（1）觀測殘差檢驗：剔除偏差訂正后觀測亮溫偏差大于3 K的像元（俞兆文等，2017a，2018；Yang，et al，2016；楊春等，2017；劉志權(quán)等，2007）。

（2）觀測誤差檢驗：剔除偏差訂正后觀測亮溫偏差大于3倍觀測誤差標(biāo)準(zhǔn)差的像元（楊春等，2017）。

（3）異常值檢測：剔除觀測亮溫低于70 K或高于320 K的像元（黃薇等，2013）。

（4）下墊面類型檢測：剔除下墊面為陸地、海岸線等復(fù)雜地型的像元（俞兆文等，2017a，2018；楊 春等，2017；黃薇 等，2013；Liu，et al，2012）。AMSR2的L1R級原始數(shù)據(jù)包含對應(yīng)不同通道的多個海陸掩碼數(shù)據(jù)集，其分辨率隨通道頻率的增大而增大。最后選取了6.925 GHz的海陸掩碼數(shù)據(jù)集，亦即分辨率最低的數(shù)據(jù)集進行下墊面類型檢測，因為該數(shù)據(jù)集可以確保各通道中的非洋面像元全部被剔除。

（5）海冰檢測：用北極輻射與湍流相互作用研究（Arctic Radiation and Turbulence Interaction Study，ARTIST）海冰算法（ASI）（Spreen，et al，2008；蘇潔等，2013）識別并剔除下墊面為海冰的像元。

（6）降雨檢測：剔除滿足下述4個條件中任意一 個 的 像 元（郭 黎 等，2017；Bettenhausen，et al，2006；Zhao，2013；趙屹立等，2013）

式中，T為亮溫，下標(biāo)V代表垂直極化，H代表水平極化，右上角數(shù)字代表近似頻率。

（7）云檢測：同時使用兩個方案進行云檢測，任一方案識別為云區(qū)的像元即予以剔除。

B．對每個通道，剔除CLW值大于該通道在表2中相應(yīng)閾值的像元（俞兆文等，2017a，2018；Yang，et al，2016；楊春等，2017；Kazumori，et al，2008）。

表2 AMSR2各通道的CLW檢驗閾值Table 2 CLW check thresholds corresponding to the AMSR2 channels

（8）無線電頻率干擾檢測：AMSR2最低4個頻段的通道受到無線電頻率干擾的影響（Kazumori，et al，2016；Tian，et al，2016a；Newman，et al，2016；Lawrence，et al，2017；Wu，et al，2019）。一 般來說，AMSR2各通道的觀測亮溫隨著通道頻率的增大而上升（Li，et al，2004；Zou，et al，2012；鄒曉蕾等，2013）。例如，23.8 GHz通道的亮溫在大部分陸地上理應(yīng)比18.7 GHz通道的亮溫要高，亦即滿足然而，當(dāng)18.7 GHz通道存在無線電頻率干擾時，低頻通道的觀測亮溫將會上升，出現(xiàn)（鄒曉蕾等，2015；Li，et al，2004）。因此，采用如下判據(jù)篩查低頻通道中的無線電頻率干擾（de Nijs，et al，2015；Zabolotskikh，et al，2015；Tian，et al，2016b；馮呈呈，2015；Wu，et al，2011）

式中，i為AMSR2的通道編號（表1），依次取1—8，TV(i)代 表第i個垂直極化通道的觀測亮溫。如果檢測到無線電頻率干擾，就屏蔽該像元的亮溫數(shù)據(jù)。

（9）太陽耀光角（太陽耀光（sunglint）現(xiàn)象是指在微波儀器低頻通道中，當(dāng)太陽光在地球表面上的反射光與微波探測器的入射方向相近時，地球表面將呈現(xiàn)銀鏡色，干擾正常觀測。因此，太陽耀光角被定義為反射太陽光與微波儀器入射方向的夾角，當(dāng)夾角接近于0，就有可能發(fā)生太陽耀光現(xiàn)象）檢驗：剔除6.925、7.3、10.65 GHz的6個低頻通道中太陽耀光角小于25°的像元（Kazumori，et al，2008，2014；俞兆文等，2017a，2018；Yang，et al，2016；楊春等，2017）。

AMSR2 L1R級數(shù)據(jù)中提供了太陽方位角、衛(wèi)星天頂角和太陽天頂角的數(shù)據(jù)，經(jīng)過推導(dǎo)，太陽耀光角可以寫成

式中，φ為太陽方位角，θ1為 衛(wèi)星天頂角，θ2為太陽天頂角。

采用（3）—（9）項質(zhì)量控制算法，以受云雨天氣影響最極端的89 GHz垂直極化通道為例，效果如圖1所示。為了體現(xiàn)觀測數(shù)據(jù)的分布特性，暫未采用（1）、（2）兩項質(zhì)量控制（后續(xù)試驗資料均做了全部質(zhì)量控制）。從OMB（Observation-Minus-Background）的概率密度分布可以看出，質(zhì)量控制之前的觀測資料遠偏離正態(tài)分布，有大量的異常值，且均值遠大于0 K；質(zhì)量控制之后，OMB較大的數(shù)據(jù)已經(jīng)悉數(shù)被剔除，剩余的數(shù)據(jù)基本滿足正態(tài)分布，OMB的均值和標(biāo)準(zhǔn)差都已大幅度減小。從OMB的水平分布（圖略）可以看出，質(zhì)量控制之前的數(shù)據(jù)在陸地、海岸線、海冰等區(qū)域由于地表輻射率的影響，數(shù)據(jù)不可用，在洋面云雨區(qū)也與背景場有較大的偏離；經(jīng)過質(zhì)量控制，這些不合理的數(shù)據(jù)已經(jīng)絕大部分得以屏蔽，保留的數(shù)據(jù)大體上對應(yīng)于海面晴空區(qū)，有較小的OMB。由此可見，采用的上述質(zhì)量控制方案有針對性地遴選了合理、可用的觀測資料。

圖1 GCOM-W AMSR2（a）6.925 GHz水平極化通道和（b）89 GHz垂直極化通道在質(zhì)量控制前 （陰影柱）、后（實心柱）的OMB概率密度分布Fig.1 OMB probability density profiles（PDF）of the GCOM-W AMSR2（a）06H and（b）89V channels before（shadow bar）and after （black bar）quality control（QC）

為了驗證太陽耀光現(xiàn)象對觀測的影響，從6.925 GHz水平極化通道在僅采用（3）—（8）項質(zhì)量控制后的OMB水平分布（圖2a）可以看到，在印度洋地區(qū)存在明顯的深紅色（約3 K）的條帶未能被質(zhì)量控制方案識別，這些條帶即是受到太陽耀光現(xiàn)象干擾產(chǎn)生的噪聲。在添加第（9）項算法后，質(zhì)量控制方案有效地剔除了該區(qū)域的偏差（圖2b）。

圖2 在已加入第（3）—（8）項質(zhì)量控制的基礎(chǔ)上，添加第（9）項質(zhì)量控制前（a）、后（b），6.925 GHz水平極化通道的OMB水平分布Fig.2 OMB distribution profiles of 06H channel（a）before and（b）after the ninth quality control procedure being activated after all the（3）—（8）quality control procedures have been applied

3.3 偏差訂正方案

盡管在SSMI/S（Bell，et al，2008）、TMI（Geer，et al，2010）、FY-3C MWRI（Lawrence，et al，2017；張淼等，2019；Xie，et al，2019）等多個同類儀器中觀測到升降軌偏差，但AMSR2被證實并不存在該方面的問題（Lawrence，et al，2017；張淼等，2019）。因此，經(jīng)典的預(yù)報因子組合被用于GCOM-W AMSR2的偏差訂正。該偏差訂正方案包括氣團屬性和掃描位置，其中，氣團偏差訂正采用4種預(yù)報因子的組合：模式初始場厚度（1000—300 hPa）、模式初始場厚度（200—50 hPa）、模式初始場表面溫度，以及模式初始場水汽含量（Yang，et al，2016；劉志權(quán)等，2007）。2018年7月13—25日的GCOM-W AMSR2資料被用于統(tǒng)計偏差訂正系數(shù)。圖3為采用上述方案計算的偏差訂正系數(shù)對GCOM-W AMSR2觀測資料進行偏差訂正試驗的結(jié)果?？梢钥闯?，經(jīng)過偏差訂正，所有通道OMB的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差都有了明顯的減小。此外，OMB的概率密度分布曲線（圖略）在偏差訂正后明顯更趨于正態(tài)分布。因此，上述偏差訂正方案能夠有效改善原始觀測資料的系統(tǒng)性偏差。

圖3 GCOM-W AMSR2 14個通道偏差訂正前（空心）、后（實心）OMB平均值（紅方框）與標(biāo)準(zhǔn)差（藍三角）Fig.3 Mean value（red square）and standard deviation（blue triangle）of OMB before（empty）and after （solild）the bias correction （BC）is applied to the 14 channels on GCOM-W AMSR2

3.4 通道選擇

經(jīng)過上述對GCOM-W AMSR2 14個通道資料質(zhì)量的初步診斷分析，確定偏差小于0.2 K且標(biāo)準(zhǔn)差小于3 K為通道選擇判據(jù)，共有10個通道滿足該判據(jù)，分別是06V、06H、07V、07H、10V、10H、19V、23V、37V、89V。

成都市經(jīng)過多年的探索與實踐，逐漸摸索出兒童課外閱讀推廣的三種模式，一是區(qū)域整體推進，二是學(xué)校特色推進，三是教師自發(fā)推進。

3.5 觀測誤差統(tǒng)計

利用Desroziers提出的變分同化后驗估計（Desroziers，et al，2005）對觀測誤差進行估算。觀測誤差可以寫成OMB和OMA（Observation-Minus-Analysis）的幾何平均數(shù)。利用上述方法對2018年7月13日—8月25日的GCOM-W AMSR2觀 測 資料統(tǒng)計觀測誤差，所得結(jié)果如表3所示。

表3 GCOM-W AMSR2參加同化的10個通道的觀測誤差Table 3 Observation errors corresponding to the ten channels of GCOM-W AMSR2 assimilated in the present study

3.6 試驗設(shè)置

為了檢驗GCOM-W AMSR2輻射亮溫資料同化對全球模式分析和預(yù)報的影響，在CMA_GFS 3.0版中開展了試驗。CMA_GFS 3.0版的基本設(shè)置為：水平分辨率0.5°，垂直87層非均勻分層，模式層頂0.1 hPa，時間步長450 s，三維參考大氣，預(yù)估-修正的SISL時間積分算法，Garcia非地形重力波，Goff Gratch飽和水汽壓計算公式，半隱式系數(shù)設(shè)置為0.55。試驗所選取的主要物理過程參數(shù)化方案（Ma，et al，2018）包括：CMA雙參數(shù)微物理方案（劉奇俊等，2003）、預(yù)報云方案（Tiedtke，1993）、RRTMG長 短 波 輻 射 方 案（Pincus，et al，2003；Morcrette，et al，2008）、CoLM（Common Land Model）陸面過程方案（Dai，et al，2003）、NMRF邊界層參數(shù)化方案（Hong，et al，1996）、NSAS（New Simplified Arakawa-Schubert）積云對流參數(shù)化方案（劉奇俊等，2003；Arakawa，et al，1974；Pan，et al，1995）、重力波拖曳方案。

本研究共設(shè)計2組批量試驗：第1組為對照試驗（縮寫為CTRL），同化所有常規(guī)資料（包括云導(dǎo)風(fēng)資料、海面/地面站觀測資料、探空資料、掩星資料等）和業(yè)務(wù)上默認開啟的衛(wèi)星資料；第2組為敏感性試驗（縮寫為AMSR2），在對照試驗的基礎(chǔ)上，新增同化GCOM-W AMSR2輻射亮溫資料，并對其采用上文的通道選擇方案、稀疏化方案、質(zhì)量控制方案、偏差訂正方案、觀測誤差方案。2組試驗均開啟所有衛(wèi)星儀器的動態(tài)偏差訂正。試驗時段均為2018年7月25日至8月24日（1個月）。

每組批量試驗均包含兩個模塊。在第1個模塊中，試驗會在每天的03、09、15和21時（世界時，下同）分別進行4次同化，并分別得到當(dāng)日06、12、18時及次日00時4個時次的分析場。第1次同化（2018年7月25日03時）采用的背景場由當(dāng)日00時的全球再分析數(shù)據(jù)通過3 h預(yù)報得到。其他每次同化均循環(huán)采用前一次同化經(jīng)過6 h預(yù)報之后生成的背景場。每個分析時次均對前、后各3 h的資料進行同化。在第2個模塊中，從每天的00和12時兩個時間點開始，分別進行為期240 h的預(yù)報。

4 結(jié)果分析

由于AMSR2對水汽較為敏感，它的同化有望為濕度場增加有用信息。因此，以歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）的第5代大氣再分析資料（ERA5）為參考，以比濕為濕度場檢驗要素，對濕度場的均方根誤差（RMSE）進行計算，說明GCOM-W AMSR2輻射亮溫資料同化對分析的影響，結(jié)果如圖4所示。

圖4 批量試驗濕度場均方根誤差的改進百分比（黑線：北半球；藍線：南半球；紅線：赤道地區(qū)。黑色細橫線陰影區(qū)：北半球濕度分析改進廓線的誤差范圍；藍色細豎線陰影區(qū)：南半球濕度分析改進廓線的誤差范圍；紅色圓點陰影區(qū)：赤道地區(qū)濕度分析改進廓線的誤差范圍）Fig.4 The root-mean-square-error （RMSE）reduction rate of humidity analysis results of batch experiments（the black，blue and red lines correspond to the Northern Hemisphere，the Southern Hemisphere and the equatorial region，respectively；the shadow area filled by black horizontal thin lines，blue vertical thin lines and red dots correspond to error ranges in the Northern Hemisphere，the Southern Hemisphere and the equatorial region，respectively）

總體而言，同化AMSR2資料的效果南半球優(yōu)于北半球，北半球優(yōu)于赤道地區(qū)，這可以歸因于南半球常規(guī)觀測資料稀少，AMSR2衛(wèi)星資料的同化可以有效地填補該區(qū)域的觀測資料，而赤道地區(qū)由于存在長期的大面積降水云，在當(dāng)前的質(zhì)量控制方案下可以進入同化系統(tǒng)的AMSR2資料比其他兩個區(qū)域少。對于南半球，同化AMSR2資料后，900—700 hPa和400 hPa以上高度的濕度分析場有顯著改進，最大改進在150 hPa處，達到22%，而對于低層的改進與此前同化FY-3D MWRI的結(jié)果一致（Xiao，et al，2020），這與微波成像儀的權(quán)重函數(shù)主要對低層大氣較為敏感有關(guān)。對于赤道地區(qū)，同化AMSR2資料對850 hPa高度以下濕度分析場的改進要明顯優(yōu)于北半球和南半球，這可以從AMSR2對低層大氣水汽較為敏感得到解釋。

為了進一步揭示同化AMSR2資料對分析場質(zhì)量的改進，分別繪制了對照試驗和敏感試驗的濕度分析場偏差的垂直廓線（圖5）?？梢钥吹?，CMA_GFS對照試驗的濕度分析場在低層大氣（低于750 hPa）存在普遍的負偏差，而在中高層大氣（750—300 hPa）存在一定的正偏差。同化AMSR2輻射率資料后，不同地區(qū)各層大氣的分析場偏差從整體上得到了一致的改進，無論是北半球、南半球或是熱帶地區(qū)，偏差的絕對值都在減小。只有南半球和赤道地區(qū)的近地面層（925 hPa附近）偏差略有增大。

圖5 （a）北半球、（b）南半球和（c）赤道地區(qū)的濕度分析場偏差垂直廓線（黑線：CTRL，紅線：AMSR2）Fig.5 Vertical profiles of biases of humidity analysis fields in（a）the Northern Hemisphere，（b）the Southern Hemisphere and （c）the equatorial region （the black and red lines correspond to CTRL and AMSR2，respectively）

AMSR2的水汽敏感特性有望在降水預(yù)報中發(fā)揮優(yōu)勢。同化GCOM-W AMSR2對降水預(yù)報的影響如圖6所示。站點降水檢驗結(jié)果表明，各種程度的72 h降水預(yù)報，同化GCOM-W AMSR2輻射亮溫資料后的TS均明顯高于對照試驗。這說明GCOM-W AMSR2資料的應(yīng)用對降水的中期預(yù)報技巧有較好的提升，這與已有報道的AMSR2同化對諸如臺風(fēng)（束艾青等，2019；錢玲等，2019；俞兆文等，2017a，2018；Yang，et al，2016；楊春等，2017）、暴雨（俞兆文等，2017b）等強對流天氣事件的預(yù)報有正效果的結(jié)論是一致的。為了更好地突出AMSR2同化在強降水預(yù)報方面的表現(xiàn)，選取2018年8月19日受臺風(fēng)“溫比亞”影響，在山東省全境發(fā)生，直接導(dǎo)致壽光洪災(zāi)的極端暴雨個例（鄭怡等，2019）進行TS評分檢驗。結(jié)果表明，敏感試驗在此次個例中對各種程度的72 h降水預(yù)報評分均較對照試驗有大幅度提升，特別是對50 mm以上強降水的預(yù)報水平有顯著提升。兩組試驗對100 mm以上暴雨的預(yù)報技巧均仍然有提升空間，然而由于受到空間分辨率的制約，這在全球模式中是一個普遍存在的問題（宮宇等，2018），有待進一步的研究和考察。

圖6 （a）全球批量試驗和（b）2018年“8.19”山東大范圍暴雨個例試驗的72 h站點降水檢驗TS評分Fig.6 TSof point precipitation verification at 72 h from（a）global forecast batch experiments and（b）single case experiment of "8.19" Shandong rainstorm in 2018

從敏感試驗相對對照試驗的預(yù)報評分卡結(jié)果（圖7a）來看，同化GCOM-W AMSR2輻射亮溫資料對全球數(shù)值天氣預(yù)報存在總體上的正效果。北半球的效果大體為中性，而南半球的正效果最為明顯，這可以從北半球的觀測資料已經(jīng)非常充分，而南半球以海洋為主常規(guī)觀測資料匱乏中得到解釋。赤道地區(qū)同樣表現(xiàn)出明顯的正效果，特別是u風(fēng)場存在明顯改進，與已有關(guān)于AMSR2同化可改進海面風(fēng)速預(yù)報的研究結(jié)果一致（錢玲等，2019；楊春等，2017），只有高度場短期預(yù)報的RMS評分和850 hPa溫度場的中短期預(yù)報表現(xiàn)出一些負效果。此外，東亞地區(qū)也存在一些中性偏正的效果，并且仍然集中在u風(fēng)場（錢玲等，2019；楊春等，2017）。敏感試驗在全球范圍內(nèi)各個高度多個物理量的距平相關(guān)、平均偏差、均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)差（圖7b、c）也相對對照試驗有所優(yōu)化，與已有研究注意到的AMSR2同化對海平面氣壓場的改進一致（錢玲等，2019；楊春等，2017）。綜上所述，GCOM-W AMSR2輻射亮溫資料的同化，可以有效地提高CMA全球預(yù)報系統(tǒng)的分析和預(yù)報技巧。

圖7 批量試驗的預(yù)報結(jié)果（a.綜合評分卡，b.1000 hPa濕度場的平均偏差，c.1000 hPa高度場的ACC）Fig.7 Forecasting results of batch experiments（a.forecast score card，b.mean bias of specific humidity at 1000 hPa，c.anomaly correlation（ACC）of geopotential field at 1000 hPa）

5 結(jié)論與討論

針 對GCOM-W AMSR2在CMA_GFS 4DVar平臺中的直接同化應(yīng)用開展了系統(tǒng)的研究和試驗：

（1）在已有研究的基礎(chǔ)上，整合了一套針對GCOM-W AMSR2的質(zhì)量控制算法，可對異常觀測（觀測誤差檢驗、觀測殘差檢驗、異常值檢驗）、地面污染（陸地檢驗、海冰檢驗）、天氣影響（降雨檢驗、云檢測）、人為因素（無線電干擾）和AMSR2特有的光學(xué)問題（太陽耀光檢驗）進行剔除，并用OMB對質(zhì)量控制效果進行診斷。結(jié)果表明，質(zhì)量控制算法可以有效排除存在問題的像元，并保留合理亮溫進入同化系統(tǒng)。

（2）根據(jù)GCOM-W AMSR2的通道特性，選擇經(jīng)典預(yù)報因子組合對其進行偏差訂正，并用OMB對偏差訂正效果進行驗證。結(jié)果表明，偏差訂正后AMSR2各通道觀測的平均偏差都顯著減小至接近于0，同時偏差的標(biāo)準(zhǔn)差也明顯下降。此外，各通道觀測的OMB分布也更接近理論預(yù)期的正態(tài)分布。因此，偏差訂正算法可以有效地校正觀測中存在的、無法通過質(zhì)量控制方案移除的系統(tǒng)性誤差。

（3）在質(zhì)量控制和偏差訂正對AMSR2各通道性能進行診斷的基礎(chǔ)上，從總共14個通道中選取10個通道進入后續(xù)研究，對其設(shè)計稀疏化前處理方案，用變分同化后驗估計統(tǒng)計其觀測誤差，并在CMA_GFS 4DVar平臺上搭建GCOM-W AMSR2的同化框架。實現(xiàn)了AMSR2輻射亮溫的直接同化。

（4）開展批量試驗，對CMA_GFS 4DVar同化GCOM-W AMSR2對分析和預(yù)報的影響進行檢驗。結(jié)果表明，GCOM-W AMSR2的水汽敏感特性可以既體現(xiàn)在CMA_GFS對濕度分析場刻畫的改進上，也反映在各種程度降水的中期預(yù)報技巧的提升中，同時也反映在富含水汽的赤道地區(qū)預(yù)報評分的提高上。此外，同化GCOM-W AMSR2發(fā)揮了衛(wèi)星觀測的優(yōu)勢，有效改善了南半球地區(qū)的預(yù)報水平。

鑒于CMA加載RTTOV輻射傳輸模式時尚未接入RTTOV_SCATT模塊，無法正確模擬受散射影響的觀測亮溫，因此暫時未能實現(xiàn)云雨區(qū)的衛(wèi)星微波觀測資料同化。另外，受限于地表發(fā)射率的計算精度和地表溫度的數(shù)據(jù)誤差，陸面地區(qū)特別是沙漠、海冰等復(fù)雜下墊面區(qū)域，對低層大氣敏感的微波通道由于受到地面信息的污染，其資料同化在學(xué)界仍然是國際性的挑戰(zhàn)。此外，由于微波成像儀通道數(shù)量較少，且預(yù)處理步驟對觀測資料進行了稀疏化，同時質(zhì)量控制方案大量剔除了最能發(fā)揮其水汽敏感特性的熱帶地區(qū)數(shù)據(jù)，種種因素都導(dǎo)致能夠進入同化系統(tǒng)的AMSR2觀測數(shù)據(jù)相對有限。隨著CMA經(jīng)、緯度網(wǎng)格分辨率的不斷提升，稀疏化半徑有望在將來相應(yīng)地減小。目前，復(fù)雜下墊面上低層微波通道的資料同化研究已經(jīng)在CMA_GFS中開展，未來也計劃嘗試云雨區(qū)的微波通道同化應(yīng)用，從而發(fā)揮微波探測高穿透性的特點。在GCOM-W AMSR2等星載微波儀器實現(xiàn)全地表、全天候同化的基礎(chǔ)上，有望進一步提升衛(wèi)星資料的使用量與全球覆蓋率，更充分地挖掘和驗證GCOM-W AMSR2在改進分析和預(yù)報方面的應(yīng)用潛力。