基于FY-4A大氣溫度廓線(xiàn)數(shù)據(jù)的西北太平洋低云云頂高度反演研究

李順，衣立，徐娜，時(shí)曉曚，張?zhí)K平，劉敬武

(1.中國(guó)海洋大學(xué)深海圈層與地球系統(tǒng)前沿科學(xué)中心，山東 青島 266100；2.中國(guó)海洋大學(xué)海洋與大氣學(xué)院，山東 青島 266100；3.國(guó)家衛(wèi)星氣象中心，北京 100081；4.青島市氣象臺(tái)，山東 青島 266003)

引言

云的特性，包括云量、云高度、垂直剖面、光學(xué)厚度、液體和冰水含量以及顆粒大小，其影響地球的輻射收支，與云-氣候反饋之間存在潛在聯(lián)系，并且云通過(guò)調(diào)節(jié)地球的輻射收支、水循環(huán)來(lái)影響氣候變化，不同高度云的特性會(huì)產(chǎn)生不同的氣候影響[1-3]。其中低云的特性變化對(duì)氣候的影響顯著，當(dāng)?shù)驮圃屏吭隽窟_(dá)到5%時(shí)，就可以抵消CO2翻倍造成的輻射強(qiáng)迫[4]；但是，低云在氣候模擬中的不確定性導(dǎo)致模擬結(jié)果的差異很大[5]。西北太平洋是低云和海霧的頻發(fā)區(qū)[6-8]，也包含了強(qiáng)烈的海洋鋒區(qū)，海洋鋒區(qū)通過(guò)海表面溫度、風(fēng)、渦動(dòng)等影響西北太平洋的海氣邊界層，從而影響低云[9-11]。因此，作為區(qū)分低云與中高云的宏觀屬性，準(zhǔn)確的云頂高度在研究中十分重要。另外，中國(guó)重要港口和沿岸機(jī)場(chǎng)均在西北太平洋沿岸，當(dāng)?shù)驮圃频捉拥匦纬纱箪F時(shí)[12-14]，會(huì)產(chǎn)生航班延誤、港口停運(yùn)等不利影響。可利用云頂高度與云層厚度之差來(lái)區(qū)分低云和霧，因此云頂高度也是區(qū)分低云與霧的重要參數(shù)[15]。

目前，海上站點(diǎn)觀測(cè)不足以支撐大范圍連續(xù)監(jiān)測(cè)的需要，衛(wèi)星遙感是獲取海上云頂高度信息的重要手段。衛(wèi)星遙感反演云頂高度的技術(shù)分為被動(dòng)遙感技術(shù)和主被動(dòng)結(jié)合遙感技術(shù)。主被動(dòng)結(jié)合遙感技術(shù)可以利用激光雷達(dá)或毫米波雷達(dá)，得到相對(duì)準(zhǔn)確的云頂高度，然而無(wú)論是星載雷達(dá)還是地基雷達(dá)，觀測(cè)范圍受時(shí)空條件的限制。地基雷達(dá)可觀測(cè)局地云高的連續(xù)變化；相比地基雷達(dá)，星載雷達(dá)雖然可以獲取更大范圍的云頂高度，但是無(wú)法對(duì)局地云高進(jìn)行連續(xù)觀測(cè)[16-19]。被動(dòng)遙感可以利用可見(jiàn)光成像儀，運(yùn)用云體、衛(wèi)星的相對(duì)位置等空間信息和視角差異、云陰影方法等幾何方法，直接估計(jì)云頂高度，也可以利用衛(wèi)星傳感器被動(dòng)接收的各個(gè)光譜通道信息，通過(guò)不同的反演算法，獲取云頂高度[20-21]。MODIS的云頂高度產(chǎn)品采用CO2切片法和紅外窗區(qū)法計(jì)算獲取云頂高度[22]，CHENG et al.[23]利用云陰影法估計(jì)北極低云的云頂高度。然而，靜止衛(wèi)星反演的低云云頂高度無(wú)論是在統(tǒng)計(jì)結(jié)果還是個(gè)例表現(xiàn)上均與主動(dòng)遙感探測(cè)結(jié)果有顯著的差距[18-19]。MARCHAND et al.[24]比較低云云頂高度的反演結(jié)果時(shí)，發(fā)現(xiàn)不同衛(wèi)星的海上低云(尤其是層積云)云頂高度產(chǎn)品之間出現(xiàn)很大的差異，是因?yàn)榉囱菟惴ㄖ惺褂锰鞖饽Ｊ筋A(yù)報(bào)的大氣溫度廓線(xiàn)無(wú)法準(zhǔn)確地模擬層積云頂部的蓋頂逆溫，從而降低低云云頂高度的反演準(zhǔn)確性。雖然使用固定的溫度遞減率來(lái)代替大氣溫度廓線(xiàn)可極大地改進(jìn)局地平均的層積云云頂高度，但改變觀測(cè)區(qū)域后，原有固定的溫度遞減率不再適用[25-27]。

此前研究和現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)表明，海上低層層狀云基本位于一個(gè)蓋頂逆溫層之下。NICHOLLS and LEIGHTON[28]在6次層積云的飛機(jī)觀測(cè)中，得到層積云平均垂直特征，發(fā)現(xiàn)單個(gè)云層位于一個(gè)強(qiáng)烈而淺薄的逆溫層下，穩(wěn)定的層結(jié)隔斷云層與下墊面或者埃克曼(Ekman)層之間的聯(lián)系，由觀測(cè)結(jié)果看，逆溫層底的位置與云頂高度位置基本一致。BRETHERTON et al.[29]也發(fā)現(xiàn)逆溫層底所在高度與附近層積云的云頂高度密切相關(guān)。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因是云頂受到長(zhǎng)波輻射以及環(huán)境條件的影響。海上低層層狀云的云頂會(huì)發(fā)生強(qiáng)烈的長(zhǎng)波輻射冷卻，它可以維持并增強(qiáng)云頂逆溫層，使其在垂直方向幾十米內(nèi)溫度變化10～20 K[8]；同時(shí)，在一些強(qiáng)烈下沉區(qū)域上，空氣由于下沉至近地層形成逆溫層結(jié)，逆溫層結(jié)可以抑制水汽的向上輸送，因此這些低層層狀云常在逆溫層下出現(xiàn)[28,30-31]?；诘蛯訉訝钤频脑祈斀?jīng)常出現(xiàn)強(qiáng)烈逆溫層這一現(xiàn)象，YI et al.[32]利用逆溫層所在高度表征黃海低云和霧的云頂高度，其方法是使用衛(wèi)星反演逆溫層頂強(qiáng)度和厚度，結(jié)合黃海沿岸幾個(gè)測(cè)站的平均探空廓線(xiàn)，來(lái)確定低云的云頂高度。為提高低云云頂高度的反演準(zhǔn)確性，基于層積云頂部強(qiáng)烈逆溫層的持續(xù)存在以及其底部和層積云云頂高度的密切相關(guān)性(圖1)，利用在西北太平洋的大氣溫度廓線(xiàn)，提取到溫度廓線(xiàn)上逆溫層底高度，并將其作為低云的云頂高度，這種反演低云云頂高度的方法可稱(chēng)為“逆溫法”。

圖1 逆溫層底反演低云云頂高度示意圖Fig.1 Schematic diagram of retrieval of low cloud CTH (cloud top height) by temperature inversion layer base

相較于氣球無(wú)線(xiàn)電探空，高光譜紅外探測(cè)儀反演的溫度廓線(xiàn)可以得到范圍大、時(shí)間間隔規(guī)律的大氣溫度廓線(xiàn)，以往這類(lèi)儀器多搭載于NOAA-19、FY-3C、MetOp-A等極軌衛(wèi)星上，然而對(duì)同一地區(qū)的回訪(fǎng)周期較長(zhǎng)[33]。FY-4A/GIIRS(Geostationary Interferometric Infrared Sounder)是第一個(gè)搭載在靜止衛(wèi)星的高光譜紅外探測(cè)儀，利用GIIRS觀測(cè)的高光譜數(shù)據(jù)，得到西北太平洋區(qū)域時(shí)空分辨率較高的大氣溫度廓線(xiàn)產(chǎn)品[34-35]，與歐洲極軌衛(wèi)星MetOp-A/IASI(Infrared Atmospheric Sounding Interferometer)的大氣溫度廓線(xiàn)比較可見(jiàn)，F(xiàn)Y-4A/GIIRS的溫度反演精度明顯優(yōu)于IASI[36]，因此基于FY-4A/GIIRS觀測(cè)資料反演的大氣溫度廓線(xiàn)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

選取2019年1月18日—12月31日的星載激光雷達(dá)CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation)低云云頂高度(cloud top height，CTH)和相應(yīng)時(shí)刻FY-4A/GIIRS/AVP(Atmosphere Vertical Profiles)數(shù)據(jù)，利用“逆溫法”計(jì)算得到低云的云頂高度(命名為CTHGIIRS)，并與CALIPSO觀測(cè)的云頂高度、FY-4A/AGRI(Advanced Geosynchronous Radiation Imager)/CTH云頂高度產(chǎn)品進(jìn)行比較，評(píng)估本方法在反演低云云頂高度上的效果。同時(shí)參考ISCCP(International Satellite Cloud Climatology Project)確定的低云云頂氣壓應(yīng)高于680 hPa(約3 200 m)，并考慮到CALIPSO對(duì)多層云下的低云云高探測(cè)可能存在偏差，低云個(gè)例均選取單層低云，即在低云上無(wú)其他云或者氣溶膠的遮擋[37]。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)

本文主要使用FY-4A數(shù)據(jù)和CALIPSO數(shù)據(jù)，其中FY-4A衛(wèi)星搭載多種先進(jìn)的遙感儀器，包括多通道掃描成像輻射計(jì)(AGRI)和干涉式大氣垂直探測(cè)儀(GIIRS)[35,38-40]。目前FY-4A已有的云頂高度產(chǎn)品為FY-4A/AGRI/CTH，反演使用的數(shù)據(jù)是FY-4A/GIIRS/AVP，檢驗(yàn)反演結(jié)果和現(xiàn)有云高產(chǎn)品準(zhǔn)確性的是CALIPSO的Level 2B產(chǎn)品大氣垂直特征分類(lèi)標(biāo)識(shí)(vertical feature mask，VFM)——CALIPSO/VFM。

1.1.1 反演數(shù)據(jù)——FY-4A/GIIRS/AVP

FY-4A/GIIRS/AVP是FY-4A利用干涉式大氣垂直探測(cè)儀數(shù)據(jù)反演得到的大氣垂直廓線(xiàn)產(chǎn)品。AVP的反演過(guò)程使用FYGAT-S(Fengyun Geostationary Algorithm Testbed-Sounder)算法，集成4種大氣輻射模型，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)回歸檢索算法和非線(xiàn)性物理檢索算法，得到大氣垂直廓線(xiàn)AVP產(chǎn)品[35]。AVP產(chǎn)品時(shí)間分辨率為55 min，空間分辨率為16 km×16 km，同時(shí)在680 hPa 以下，AVP垂直結(jié)構(gòu)一共14層，平均每層之間高度約230 m。該產(chǎn)品主要反映大氣中溫、濕度和臭氧等痕量氣體的三維分布和變化，同時(shí)具有較高的時(shí)間分辨率[41]，適合對(duì)低云的大范圍快速探測(cè)。選取AVP產(chǎn)品中幾個(gè)用于“逆溫法”反演低云云頂高度的數(shù)據(jù)，其中最主要的數(shù)據(jù)包括大氣溫度廓線(xiàn)(atmosphere temperature profiles，AT_Prof)以及每一層對(duì)應(yīng)的氣壓，同時(shí)需要考慮到AT_Prof的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，選取了AT_Prof的質(zhì)量標(biāo)簽(quality flag of atmosphere temperature profiles，AT_Prof_Qflag)，對(duì)已選取的逆溫層進(jìn)行質(zhì)量控制，剔除質(zhì)量不合格的數(shù)據(jù)[42-43](詳見(jiàn)http://fy4.nsmc.org.cn/portal/cn/theme/FY4A_product.html)。

1.1.2 對(duì)比數(shù)據(jù)——FY-4A/AGRI/CTH

FY-4A/AGRI/CTH是FY-4A利用多通道掃描成像輻射計(jì)數(shù)據(jù)反演得到的云頂高度產(chǎn)品，簡(jiǎn)稱(chēng)CTHAGRI。CTHAGRI的反演使用FCTHA(Fengyun Cloud Top Height Algorithm)算法反演得到，該算法是FYGAT-I(Fengyun Geostationary Algorithm Testbed-Imager)系統(tǒng)的一部分[41,44-45]，主要算法是紅外分裂窗區(qū)法和CO2切片法，得到云頂高度CTHAGRI，其時(shí)間分辨率為15 min，空間分辨率為4 km×4 km。

1.1.3 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)——CALIPSO/VFM

CALIPSO/VFM用于檢驗(yàn)反演結(jié)果和現(xiàn)有云高產(chǎn)品準(zhǔn)確性。其數(shù)據(jù)內(nèi)容是使用Feature_Classification_Flag來(lái)指定某一高度的物體分類(lèi)，給出8.2 km以下垂直分辨率30 m/層，8.2～20.2 km垂直分辨率為60 m/層的云和氣溶膠等目標(biāo)物的分類(lèi)信息以及目標(biāo)物對(duì)應(yīng)的海拔高度[46-47]。Feature_Classification_Flag可顯示某一高度上的目標(biāo)物分類(lèi)為云，稱(chēng)之為云標(biāo)簽。利用云標(biāo)簽的垂直分布，可排除受中高云和氣溶膠干擾的單層低云。確定未受中高云和氣溶膠影響的單層低云后，找到單層低云最高云標(biāo)簽的海拔高度，即可提取到單層低云的云頂高度[37]，后文簡(jiǎn)稱(chēng)為CTHVFM。

1.2 匹配方法

采用時(shí)空鄰近點(diǎn)匹配比較它們的云頂高度。為確保選取的反演數(shù)據(jù)GIIRS/AVP和比較數(shù)據(jù)CTHAGRI在時(shí)間和空間上要盡可能地接近單層低云出現(xiàn)的CTHVFM，計(jì)算單層低云的CTHVFM與GIIRS/AVP產(chǎn)品、CTHAGRI之間的空間距離與時(shí)間間隔。當(dāng)滿(mǎn)足時(shí)間間隔在1 h以?xún)?nèi)、空間距離不超過(guò)0.5°時(shí)，取與CTHVFM時(shí)間間隔最小、空間距離最近的CTHAGRI與相應(yīng)的CTHVFM進(jìn)行比較；取與CTHVFM時(shí)間間隔最小、空間距離最近的AVP進(jìn)行反演得到CTHGIIRS，并與相應(yīng)的CTHVFM進(jìn)行比較。

計(jì)算CTHVFM與GIIRS/AVP產(chǎn)品、CTHAGRI之間的時(shí)間間隔

Δt(i)=|tVFM-tm(i)|<1 h;i=1,2,3,…。

(1)

假設(shè)當(dāng)i=p,Δt(p)=min(Δt)，則取p時(shí)刻的產(chǎn)品計(jì)算CTHVFM與GIIRS/AVP產(chǎn)品、CTHAGRI之間的空間距離

<0.5°;k=1,2,3,…。

(2)

假設(shè)k=q,D(q)=min(D)，則提取q位置上的垂直廓線(xiàn)數(shù)據(jù)或者云頂高度數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)工作，其中下標(biāo)m為AVP或CTHAGRI。使用的具體時(shí)空匹配原則如公式(1)和公式(2)所示，其中，L和L′分別表示數(shù)據(jù)的經(jīng)度和緯度，D是CTHVFM與其余兩組數(shù)據(jù)之間的空間距離，Δt是指CTHVFM與其余兩組數(shù)據(jù)之間的時(shí)間間隔。

2 低云云頂高度反演

2.1 反演方法

本文的“逆溫法”參考YI et al.[32]的方法，獲取大氣廓線(xiàn)上逆溫層底的位置作為低云云頂高度。嘗試使用FY-4A衛(wèi)星反演的大氣溫度廓線(xiàn)，直接從反演的溫度廓線(xiàn)上確定逆溫層底的位置，從而估計(jì)云頂高度。需要注意的是逆溫層存在季節(jié)性變化的特點(diǎn)[48-50]，一般在4月逆溫層強(qiáng)度強(qiáng)，7月逆溫層強(qiáng)度弱[6]，這可能導(dǎo)致“逆溫法”的反演效果存在季節(jié)性差異，詳細(xì)內(nèi)容在2.3節(jié)討論。

利用“逆溫法”反演海上單層低云云頂高度的具體方法是，當(dāng)?shù)玫綕M(mǎn)足1.2節(jié)匹配方法的GIIRS大氣溫度廓線(xiàn)后，依據(jù)以下公式提取最低逆溫層底對(duì)應(yīng)的高度當(dāng)作低層層狀云的云頂高度，即CTHGIIRS：

T(k)

(3)

Q(k)≠3，4，

(4)

其中，T為溫度，i為大氣溫度廓線(xiàn)的層數(shù)，即逆溫層底的溫度小于相鄰層的溫度，Q為溫度廓線(xiàn)的質(zhì)量標(biāo)簽。需要注意的是，F(xiàn)Y-4A衛(wèi)星反演的AVP需要進(jìn)行質(zhì)量控制，其中AVP質(zhì)量控制標(biāo)簽0為“prefect”，質(zhì)量控制標(biāo)簽1為“good”，質(zhì)量控制標(biāo)簽2為“bad”，質(zhì)量控制標(biāo)簽3和4為“do not use”。反演出CTHGIIRS前，需要剔除廓線(xiàn)質(zhì)量標(biāo)簽為3和4的點(diǎn)[42-43]。

選取單層低云個(gè)例的時(shí)間范圍是2019年1月18日—12月31日，在挑選單層低云完成時(shí)空臨近點(diǎn)匹配以及對(duì)溫度廓線(xiàn)的質(zhì)量控制后，在750個(gè)GIIRS/AVP上利用“逆溫法”反演單層低云的云頂高度。

2.2 統(tǒng)計(jì)分析

利用2.1節(jié)中所述的云高反演方法，得到CTHGIIRS。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，在“逆溫法”得出的云頂高度和VFM探測(cè)的云頂高度之間，平均高度差為-0.27 km，均方根誤差為1.03 km，相關(guān)系數(shù)通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)。如表1所示，CTHGIIRS與CTHVFM之間的云頂高度差(cloud top height difference，CTHD)(CTHDGIIRS-VFM)的平均值、均方根誤差明顯優(yōu)于CTHAGRI與CTHVFM的云頂高度差(CTHDAGRI-VFM)，表明對(duì)低云的反演上，CTHGIIRS比CTHAGRI表現(xiàn)出色。

圖2顯示，在|VCTHD|<500 m的區(qū)間內(nèi)，兩組CTHD概率分布分別是PGIIRS-VFM為37.7%，PAGRI-VFM為29.1%，CTHAGRI、CTHGIIRS與CTHVFM仍有顯著差距，而且在VCTHD=0線(xiàn)周?chē)?，CTHDGIIRS-VFM概率分布明顯更多，證明在統(tǒng)計(jì)結(jié)果上，相比CTHAGRI，CTHGIIRS更吻合CALIPSO的觀測(cè)結(jié)果。

表1 低云云頂高度差(CTHD)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖2 低云云頂高度差概率分布Fig.2 Probability density function of low cloud CTHD

兩者整體概率分布(圖2)和累計(jì)分布(圖3)顯示，CTHDAGRI-VFM和CTHDGIIRS-VFM總體分布均傾向于負(fù)值，兩者的CTH反演結(jié)果均偏小，最大峰值均位于[-500，-250]m之內(nèi)，其中，PAGRI-VFM分布在VCTHD<0的區(qū)域內(nèi)高達(dá)71.6%。CTHDGIIRS-VFM分布為偏左單峰結(jié)構(gòu)，與CTHDAGRI-VFM的分布結(jié)構(gòu)較為一致，在VCTHD∈(-1 250，0]m時(shí)，兩者的概率非常接近(PGIIRS-VFM=47.6%，PAGRI-VFM=47.2%)，同時(shí)兩者分布函數(shù)斜率也基本一致。在最大峰值兩側(cè)的翼區(qū)，CTHDGIIRS-VFM與CTHDAGRI-VFM的差異十分顯著。在VCTHD∈(0,750]m時(shí)，概率分布上，CTHDGIIRS-VFM概率24.4%遠(yuǎn)高于CTHDAGRI-VFM概率13.8%，分布函數(shù)上，CTHDGIIRS-VFM的漲幅明顯大于CTHDAGRI-VFM的漲幅；而VCTHD∈(-2 250，-1 250]m，情況則恰好相反。這樣的概率分布和累計(jì)分布正是CTHDGIIRS-VFM的平均值、均方根誤差明顯優(yōu)于CTHDAGRI-VFM的原因。

圖3 低云云頂高度差累積分布函數(shù)Fig.3 Cumulative distribution function of low cloud CTHD

進(jìn)一步分析VFM與AGRI、GIIRS之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。如圖4所示，發(fā)現(xiàn)CTHAGRI的頻率fAGRI主要在對(duì)角線(xiàn)上半?yún)^(qū)集中分布，CTHAGRI主要集中在250～1 000 m之間，與CTHVFM相比，CTHAGRI顯著偏??；其頻率分布顯示CTHAGRI沒(méi)有和CTHVFM一同變化的趨勢(shì)，證明CTHAGRI與CTHVFM之間無(wú)明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系；CTHGIIRS的頻率fGIIRS主要在對(duì)角線(xiàn)上半?yún)^(qū)有集中分布，表明整體CTHGIIRS同樣偏??；同時(shí)，fGIIRS沿對(duì)角線(xiàn)離散分布，可見(jiàn)CTHGIIRS與CTHVFM之間存在一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。頻率圖的分析結(jié)果與表1中統(tǒng)計(jì)結(jié)果一致。

2.3 結(jié)果討論

相比FY-4A云頂高度產(chǎn)品CTHAGRI在低云上的效果，“逆溫法”反演的低云云頂高度CTHGIIRS有一定提升，但距離CTHVFM仍存在差異，其原因可能與GIIRS/AVP時(shí)空分辨率等因素相關(guān)。

(1)GIIRS/AVP產(chǎn)品分辨率。AVP與CTHVFM采取最鄰點(diǎn)匹配的方法，尋找與CTHVFM時(shí)間間隔最小、空間距離最近的AVP進(jìn)行反演，但由于AVP本身的時(shí)空分辨率原因，存在一些不可避免的客觀誤差。此外，相較無(wú)線(xiàn)電探空數(shù)據(jù)10 m/層，AVP垂直分辨率相對(duì)粗糙，得到的逆溫層結(jié)構(gòu)可能不精準(zhǔn)，這也對(duì)反演結(jié)果造成影響。

圖4 CALIPSO/VFM的低云云頂高度(CTHVFM)與兩種云頂高度產(chǎn)品(a. CTHGIIRS， b. CTHAGRI)之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的二維聯(lián)合直方圖(網(wǎng)格分辨率：0.25 km×0.25 km；色階：占比，白色表示不存在)Fig.4 Two-dimensional joint histogram of the correspondence between CTHVFM and two CTH products (a. CTHGIIRS, b. CTHAGRI) (grid resolution: 0.25 km×0.25 km； color scale: percentage, white grid indicates no values)

(2)海上逆溫層存在季節(jié)差異。圖5顯示了不同季節(jié)下兩種方法反演的云頂高度與CTHVFM之間云頂高度差的平均差(mean deviation，MD)和標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation，STD)。春、冬季，MDGIIRS-VFM分別為-0.13 km和-0.29 km，低于其在夏、秋季節(jié)的數(shù)值，說(shuō)明“逆溫法”在春季和冬季的反演效果要好于夏季和秋季。同時(shí)，夏季的逆溫層相對(duì)較弱，大氣溫度廓線(xiàn)難以捕捉逆溫層位置信息，導(dǎo)致夏季低云采樣比例非常小。但是，在其他季節(jié)，MDGIIRS-VFM仍明顯優(yōu)于MDAGRI-VFM，如圖5所示。

圖5 不同季節(jié)下FY-4A和VFM之間差異的平均值(實(shí)線(xiàn))和標(biāo)準(zhǔn)差(虛線(xiàn))(紅色表示GIIRS-VFM，藍(lán)色表示AGRI-VFM，綠色柱為采樣占比)Fig.5 Mean (solid line) and standard deviation (dotted line) of differences between FY-4A and VFM in different seasons (red line indicates GIIRS-VFM, blue line indicates AGRI-VFM, and green bar represents the sampling proportion)

(3)不同云類(lèi)的云頂逆溫結(jié)構(gòu)存在差異。如表2所示，逆溫層底高度與低層層狀云的云頂有十分明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系。根據(jù)ISCCP的分類(lèi)，在氣壓大于680 hPa的低云中，不僅有層云、層積云，還有積云存在。積云的云頂與逆溫層之間并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系，而這類(lèi)低云的云頂高度同樣難以測(cè)準(zhǔn)[15]。利用VFM的云類(lèi)型分類(lèi)(其中“l(fā)ow overcast，opaque”是指層云或者霧[51])，表2顯示了不同云類(lèi)型中兩種方法反演的云頂高度與CTHVFM之間云頂高度差的平均差(MD)和標(biāo)準(zhǔn)差(STD)。正在轉(zhuǎn)變的層積云和層云或者霧的CTHGIIRS平均高度差分別為-0.61 km和-0.40 km，比CTHAGRI有更出色的表現(xiàn)，證明該方法在低層層狀云的云頂高度上有良好的效果；而因?yàn)榉e云不符合“云頂高度在逆溫層底”這一假設(shè)，所以在積云個(gè)例上出現(xiàn)CTHAGRI優(yōu)于CTHGIIRS的現(xiàn)象。

3 低云云頂高度個(gè)例分析

因?yàn)榭紤]有質(zhì)量控制，CTHGIIRS的數(shù)目銳減，選取2個(gè)CTHGIIRS可比較數(shù)相對(duì)多的個(gè)例用于分析。

低云個(gè)例結(jié)果(圖6)顯示，本文方法暴露一些明顯缺陷。圖6a顯示，CTHGIIRS零散地分布于CTHVFM和CTHAGRI之間周?chē)€有部分CTHGIIRS與CTHAGRI重合；除了極少數(shù)CTHGIIRS略高于CTHVFM，CTHGIIRS大多均小于CTHVFM。圖6b中CTHGIIRS的表現(xiàn)略?xún)?yōu)于圖6a，CTHGIIRS數(shù)目較多，并且在22°N以北的低云區(qū)，CTHGIIRS更接近CTHVFM，但總體來(lái)看，大部分CTHGIIRS仍低估低云的云頂高度。顯而易見(jiàn)地，雖然相較于CTHAGRI，CTHGIIRS與CTHVFM之間的差距更小，但是CTHGIIRS的分布相對(duì)稀疏，無(wú)法完整反映低云云頂高度的連續(xù)變化。由于對(duì)溫度廓線(xiàn)進(jìn)行了質(zhì)量控制，2個(gè)西北太平洋低云個(gè)例上可提供的CTHGIIRS數(shù)目也不一致。而CTHAGRI也存在明顯問(wèn)題，CTHAGRI數(shù)值與CTHVFM相比總體偏小，同時(shí)其刻畫(huà)的云頂變化趨勢(shì)，也與CTHVFM相距甚遠(yuǎn)。以上結(jié)果顯示：就云頂高度的數(shù)值而言，CTHGIIRS和CTHAGRI的效果與之前的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示一致；就單點(diǎn)的云頂高度而言，兩者對(duì)CTH估計(jì)均總體偏低，CTHGIIRS優(yōu)于CTHAGRI。

表2 不同云類(lèi)的低云云頂高度差(CTHD)統(tǒng)計(jì)

圖6 兩種云頂高度產(chǎn)品(CTHAGRI和CTHGIIRS)與CALIPSO/VFM的低云云頂高度(CTHVFM)對(duì)比(a. 2019年1月28日，b. 2019年2月1日)Fig.6 Comparison between two CTH products (CTHAGRI and CTHGIIRS) and CTHVFM in two low cloud cases on 28 January (a) and 1 February (b) 2019

4 結(jié)論與討論

(1)基于逆溫層與低層層狀云之間的關(guān)系，嘗試?yán)肍Y-4A/GIIRS/AVP，提出一種在西北太平洋區(qū)域內(nèi)反演低云云頂高度的方法。對(duì)比2019年CALIPSO探測(cè)的西北太平洋單層低云云頂高度和FY-4A/AGRI/CTH、“逆溫法”反演的CTH之間的差距，結(jié)果顯示，CTHAGRI減去CTHVFM的平均云頂高度差CTHDAGRI-VFM為-0.49 km，CTHGIIRS減去CTHVFM的平均云頂高度差CTHDGIIRS-VFM為-0.27 km，CTHGIIRS和CTHAGRI普遍低估低云的云頂高度。同時(shí)，CTHAGRI與CTHVFM的相關(guān)性不顯著，CTHGIIRS與CTHVFM存在一定相關(guān)關(guān)系，可見(jiàn)在統(tǒng)計(jì)結(jié)果上，CTHGIIRS比CTHAGRI更加接近CTHVFM。但即便“逆溫法”反演的云頂高度CTHGIIRS對(duì)比已有的CTHAGRI，對(duì)低云云頂高度的反演上取得更理想的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，在具體的西北太平洋低云個(gè)例上，CTHGIIRS和CTHAGRI均不能準(zhǔn)確描述低云云頂高度的變化，因此目前衛(wèi)星對(duì)低云的云頂高度反演還有很大的提升空間。

(2)對(duì)CTHGIIRS與CTHVFM之間產(chǎn)生誤差的原因，主要從GIIRS/AVP時(shí)空分辨率、低云出現(xiàn)的季節(jié)和低云種類(lèi)3個(gè)方面進(jìn)行研究。GIIRS/AVP的時(shí)空分辨率對(duì)反演的CTHGIIRS產(chǎn)生一定影響。使用就近原則比較云頂高度，CTHGIIRS與CTHVFM在客觀上存在一定差距；而AVP垂直分辨率為230 m/層，使用相對(duì)粗糙的垂直分辨率可能對(duì)逆溫層底高度判斷不準(zhǔn)確，導(dǎo)致CTHGIIRS與CTHVFM的差異；同時(shí)，逆溫層有季節(jié)變化的特征，在不同季節(jié)，CTHGIIRS也會(huì)受到影響；并且發(fā)現(xiàn)CTHGIIRS對(duì)低層層狀云的反演更為準(zhǔn)確。

(3)利用FY-4A/GIIRS/AVP和“逆溫法”反演的低云云頂高度優(yōu)于現(xiàn)有的FY-4A/AGRI/CTH，為西北太平洋低云云頂高度的反演提供了新思路。該方法反演的云頂高度在低云個(gè)例的表現(xiàn)上仍不理想，其準(zhǔn)確性受到AVP產(chǎn)品的時(shí)空分辨率、季節(jié)和低云云種的影響。同時(shí)，云頂高度產(chǎn)品的時(shí)間連續(xù)性也十分重要，然而本文用于檢驗(yàn)的CALIPSO的云頂高度數(shù)據(jù)對(duì)同一區(qū)域一天僅能掃描2次，難以滿(mǎn)足時(shí)間連續(xù)的條件。下一步將從西北太平洋的各種氣象要素等方面入手探究提高準(zhǔn)確性的方法，因?yàn)樵摲椒ǖ姆囱萁Y(jié)果也有可能受到海霧或者低云發(fā)生時(shí)的天氣形勢(shì)影響。期待在未來(lái)可以應(yīng)用到時(shí)空分辨率更高、質(zhì)量更優(yōu)的FY-4A/GIIRS/AVP產(chǎn)品和FY-4A成像儀數(shù)據(jù)。

致謝：感謝國(guó)家衛(wèi)星氣象中心(National Satellite Meteorological Center，NSMC)提供的GIIRS AVP反演數(shù)據(jù)和AGRI CTH數(shù)據(jù)，以及美國(guó)國(guó)家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)蘭利研究中心的大氣科學(xué)數(shù)據(jù)中心(Atmospheric Science Data Center，ASDC)提供的CALIPSO數(shù)據(jù)。