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    多源遙測參數質量控制的FY-3C MWHTS觀測亮溫質量評分

    2022-12-15 08:13:12郭楊陸其峰盧乃錳谷松巖李小青漆成莉竇芳麗吳瓊劉輝
    遙感學報 2022年11期
    關鍵詞:黑體定標熱源

    郭楊,陸其峰,盧乃錳,谷松巖,李小青,漆成莉,竇芳麗,吳瓊,劉輝

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

    2.許健民氣象衛(wèi)星創(chuàng)新中心 中國氣象局,北京 100081

    1 引 言

    衛(wèi)星觀測資料在數值天氣預報系統(tǒng)中的直接同化應用是天氣預報質量快速提高的最重要原因之一(薛紀善,2009;盧乃錳和谷松巖,2016),分析預報對各種衛(wèi)星遙感資料的敏感性表明,星載微波資料的同化對數值預報精度改進的貢獻顯著(Kelly 和Thépaut,2007)。中國第二代極軌氣象衛(wèi)星風云三號系列衛(wèi)星于2008 年開始發(fā)射,風云三號衛(wèi)星作為全球極軌探測衛(wèi)星的重要組成部分,其觀測資料在全球數值天氣預報和氣候監(jiān)測等方面發(fā)揮重要作用(Dong 等,2009;楊軍 等,2009)。中國氣象局數值預報中心,英國氣象局和歐洲中期天氣預報中心ECMWF(European Centre for Medium?Range Weather Forecasts)對風云三號上裝載的微波溫度計MWTS(MicroWave Temperature Sounder)和微波濕度計MWHS(MicroWave Humidity Sounder)數據質量進行研究發(fā)現:對于MWTS 資料而言,在歐洲數值天氣預報和中國GRAPES(Global?Regional Assimilation and Prediction System)系統(tǒng)中同化能夠取得和AMSU?A 可比的效果,但這需要對儀器在軌工作時頻點漂移和非線性問題進行訂正才能得到(陸其峰,2011);而對于微波濕度觀測資料來說,MWHS 觀測資料同化可有效改善其它微波濕度探測資料(如MHS)的真值逼近,且利用ECMWF 業(yè)務模式的分析場資料進行驗證分析表明,同化MWHS 資料后十天內的天氣預報得到了輕微改善。有鑒于此,FY?3B MWHS 數據已經于2014 年9 月24 日在ECMWF 業(yè)務天氣預報系統(tǒng)中同化(Chen等,2015)。

    2013 年9 月23 日成功發(fā)射的風云三號C 星(FY?3C)是風三系列的首發(fā)業(yè)務應用衛(wèi)星,其上裝載的微波濕溫探測儀MWHTS (MicroWave Humidity and Temperature Sounder)與FY?3A/B 上的第一代5 個通道的MWHS 相比,新設置了一組118 GHz 大氣溫度探測通道,同時增加了兩個183 GHz濕度探測通道,儀器總通道數增加到15個。118 GHz作為目前國際業(yè)務衛(wèi)星首次使用的大氣探測頻點,尤其受到國內外學者廣泛關注。118 GHz的8 個溫度探測通道可獲得高精度的大氣溫度廓線信息,與183 GHz 的5 個大氣濕度探測通道聯合探測,提高了大氣參數廓線探測精度和數值預報精度(賀秋瑞 等,2017;Lawrence 等,2015)。該儀器在183 GHz 的5 個濕度探測通道和ATMS 上相應通道的O?B 偏差在偏差訂正后比較一致,為MWHTS資料同化提供了信心(Lawrence等,2018)。FY?3C MWHTS 資料已經于2016 年3 月15 號在英國氣象局業(yè)務同化;4 月4 號,歐洲中心業(yè)務同化了該資料;2016 年4 月,中國氣象局數值預報中心在GRAPES 模式中業(yè)務同化了FY?3CMWHTS資料。

    然而,在利用儀器觀測亮溫和背景場模擬亮溫(O?B) 進行長時間偏差統(tǒng)計時發(fā)現FY?3B MWHS 資料存在異常極大值數據,這種異常值是由于數據定標異常所致(Chen 等,2015)。雖然經過同化系統(tǒng)質量控制能剔除極端異常值,但微小的定標誤差會被噪聲淹沒從而對偏差訂正產生潛在的影響。對FY?3C MWHTS 進行長期O?B 分析也發(fā)現,MWHTS 數據也存在由定標處理異常導致的偏差。

    本文將從FY?3C MWHTS定標原理和掃描觀測機制出發(fā),基于星上直接下傳的儀器源包數據,分析源包數據解碼后的各類遙測參數的時變特征,研究數據定標過程中影響數據質量的物理機理,建立多源遙測參數質量控制方法和觀測亮溫質量評分體系,從源頭對MWHTS 資料進行質量控制,為數據定量應用提供支撐。

    2 定標原理、數據與模式

    2.1 FY-3C MWHTS輻射定標原理及觀測機制

    FY?3C MWHTS 輻射定標的本質是將儀器原始遙測計數值轉化成微波輻射物理量的過程。儀器在軌輻射定標如式(1)—(5) 所示(JPL,2000):

    式中,Cs、Cc和Cw分別表示儀器觀測地物目標,宇宙冷空和內部熱源黑體的電壓計數值;R、Rc和Rw分別表示儀器對地觀測,對宇宙冷空和內部熱源黑體觀測的輻射量;μ是由儀器溫度決定的儀器非線性訂正系數(JPL,2000),該系數通過發(fā)射前儀器地面熱真空試驗確定;a0、a1和a2分別是定標公式的常數項、一次項系數和二次項系數;g是增益。

    FY?3C MWHTS 在每條掃描線上都能實現在軌實時定標。其一個掃描周期用時8/3 s,在每個掃描周期中,MWHTS 對內部熱源黑體進行3 次勻速采樣,然后加速運行到冷空觀測的起始位置,開始對宇宙背景進行3次勻速采樣,接著再加速運行到對地觀測起始位置,勻速獲取98 個地球目標觀測,最后掃描鏡加速運行到熱源觀測起始位置進行下一個掃描周期的觀測(Gu等,2012;谷松巖等,2010;郭楊等,2015)。

    從MWHTS 定標原理和掃描機制可以看出,參與定標計算的基礎參數的質量直接對定標精度有決定性作用,而儀器采樣的準確性決定了基礎參數獲取的正確性。因此,對這些基礎參數進行質量控制可以在定標源頭保證MWHTS資料質量。

    2.2 FY-3C MWHTS數據

    衛(wèi)星向地面應用系統(tǒng)傳輸的原始數據包中包含的遙測數據和科學數據種類豐富。對于FY?3C MWHTS 而言,原始數據包中包含的遙測參數有近百個。本文所用數據是從2014年1月1日—2019年5月31日5年半時間內MWHTS的數據。

    遙測參數中對MWHTS 定標精度和觀測穩(wěn)定性有影響的參數有14 個,可分成兩類:第一類是直接參與定標計算的關鍵參數,包括:儀器冷空觀測計數值、內部熱源黑體觀測計數值、內部熱源黑體溫度和儀器溫度;第二類是和儀器工作及掃描特性相關的參數,包括:部件溫度、觀測角度和掃描周期。參數的名稱和物理意義如表1所示。

    表1 FY-3C MWHTS 遙測參數列表Table 1 Parameters of FY-3C MWHTS telemetry parameter

    2.3 輻射傳輸模式RTTOV

    本研究中所用的輻射傳輸模式是RTTOV(Radiative Transfer for TOVS),該模式是一個可以模擬衛(wèi)星儀器天底被動可見光、紅外和微波觀測的的快速輻射傳輸計算模型。該模型最早由歐洲中期天氣預報中心針對TOVS(TIROS Operational Vertical Sounder)觀測模擬,目前可以進行包括ATMS、IASI、CrIS 等90 多種衛(wèi)星氣象探測儀器的觀測模擬。除了正向大氣輻射傳輸計算外,RTTOV還可以計算切線線性矩陣、伴隨矩陣和雅可比矩陣(即假設給定大氣狀態(tài)的大氣定輻射量對溫度、濕度廓線等大氣狀態(tài)參量的線性變化關系)(Matricardi,2010;Matricardi等,2018;Saunders等,2018)。基于該模型可以進行衛(wèi)星遙感產品的物理反演算法開發(fā)、數值天氣預報中衛(wèi)星觀測資料的直接輻射同化以及未來衛(wèi)星探測儀器參數設置的模擬等研究(孟翔晨等,2018;楊以坤等,2019;張淼等,2019),目前已廣泛用于歐洲、英國、日本、中國等多家氣象預報中心的衛(wèi)星資料業(yè)務同化運行。

    在得到大氣吸收透射率的基礎上,RTTOV可以進行晴空(不考慮大氣粒子散射效應)條件的快速輻射傳輸計算,微波波段模擬精度優(yōu)于0.05 K,紅外波段基本控制在0.1 K以內(Saunders等,2018)。

    3 數據結果處理與分析

    3.1 遙測參數長時間序列時變性分析

    FY?3C MWHTS 內部熱源黑體溫度和儀器溫度在2014 年—2019 年5 年半時間內的變化趨勢如圖1所示,其中藍色點表示89 GHz和118 GHz對應的黑體溫度,綠色點表示150 GHz 和183 GHz 對應的黑體溫度??傮w來看,MWHTS 內部熱源黑體溫度和儀器溫度的變化范圍為277—287 K,兩組頻點的溫度變化趨勢一致。MWHTS 沒有溫度控制裝置,因此儀器各個測溫單元采集的溫度直接受衛(wèi)星平臺熱力變化影響。內部熱源黑體溫度2014 年穩(wěn)定在285 K 附近,2015 年3 月2—19 日由于微波溫度計交替開關機影響平臺環(huán)境溫度使得熱源溫度下降,2015 年5 月31 日—7 月11 日受平臺供電影響儀器關機,2015年7月12日MWHTS重開機以后熱源溫度下降,到2015 年9 月份受FY3C 其他儀器開機影響,溫度有所變化;2016 年下半年到2019 年,熱源溫度就在282 K 附近起伏變化。儀器溫度的變化趨勢和熱源溫度一致。同時,可以從圖1中發(fā)現一兩個離群的溫度點。由式(5)可知,熱源溫度轉換的輻射量直接參與定標計算,儀器溫度決定非線性定標系數的取值,這兩個溫度出現異常,直接導致定標偏差變大,因此應該對異常數據進行標識和剔除,保證MWHTS數據質量。

    圖1 2014年1月1日—2019年5月31日MWHTS內部熱源黑體溫度和儀器溫度Fig.1 Temperatures of internal blackbody calibration target and instrument of MWHTS during the period of January 1,2014 to May 31,2019

    FY?3C MWHTS 的15 個通道對內部熱源黑體和宇宙冷空的觀測計數值的長期變化曲線分別如圖2 和圖3 所示。MWHTS 的15 個通道每5 個一組分別在各自圖中的(a)、(b)和(c)上用不同顏色的點表示。結合圖1(a)可以看出,儀器熱源黑體觀測計數值隨黑體溫度的改變而產生變化,相應的冷空計數值也發(fā)生改變,說明了MWHTS接收機對目標溫度的響應比較一致,這也是MWHTS這類全光路定標儀器的一大優(yōu)勢。需要指出的是,儀器觀測計數值的大小除了與目標溫度有關之外,也受自動增益調整(AGC)的影響。AGC 決定了輸出電壓的放大倍數,從而決定儀器觀測輸出大小。從定標式(1)—(5)可知,黑體和冷空觀測計數值直接決定了定標亮溫,而長時間序列圖中存在計數值發(fā)生跳變的點,對這些數據進行質量控制和標識,可以去除由于計數值異常導致定標偏差增大的亮溫數據,對保證MWHTS 定標精度有直接作用。

    圖2 2014年1月1日—2019年5月31日MWHTS的15個通道內部熱源黑體觀測計數值Fig.2 The internal blackbody calibration target counts of MWHTS channels during the period of January 1,2014 to May 31,2019

    圖3 2014年1月1日—2019年5月31日MWHTS的15個通道冷空觀測計數值Fig.3 The cold space counts of MWHTS channels during the period of January 1,2014 to May 31,2019

    儀器部件(數控單元、電源單元、電機、天線罩、前端和中頻)的溫度對MWHTS 觀測過程中儀器各部分工作溫度也會有指示作用。MWHTS 在固定位置分別對熱源、冷空和地球目標進行觀測,儀器記錄的觀測角度能夠表征掃描狀態(tài)是否正常。

    MWHTS 每一個掃描周期用時8/3 s±5 ms,儀器是一個實時定標的系統(tǒng),一個掃描周期即是一個定標周期,該周期也代表了儀器的采樣位置是否準確。圖4 給出MWHTS 掃描周期長時間序列變化圖,儀器掃描周期在2667 ms 左右,從圖4 上可以看到離群點的存在,這可能和儀器狀態(tài)有關,也可能和星上數據下傳過程中的錯誤有關。

    3.2 遙測參數質量控制

    根據2.1 節(jié)中MWHTS 定標公式,熱源黑體溫度、儀器溫度、熱源黑體觀測計數值和冷空計數值是直接參與定標計算并最終影響定標精度的關鍵遙測參數;同時,從儀器掃描方式可以看出,掃描周期決定了儀器對定標參數進行采樣的準確性,也應該作為影響定標結果的一個關鍵遙測參數。從圖1—圖4 中這5 個遙測參數在5 年半的狀態(tài)變化可以發(fā)現存在奇異值點,這些異常數據和儀器狀態(tài)、數據采集、數據傳輸和數據匯集中發(fā)生的錯誤有關,數據異常將對儀器定標精度和穩(wěn)定性產生直接影響,因此,需要對異常數據進行標識和剔除以保證MWHTS數據質量。

    圖4 2014年1月1日—2019年5月31日MWHTS掃描周期Fig.4 The scan period of MWHTS channels during the period of January 1,2014 to May 31,2019

    選擇2014 年7 月一個月內的源包數據作為質量控制的基礎數據。FY?3C MWHTS 內部熱源黑體溫度數據質控前和質控后的箱線圖分別如圖5和圖6 所示。從圖5 可以看出,7 月9 日離群數據最多,由于異常數據的存在,使得表示數據分布水平的“箱子”壓縮成了圖中紅線,可見異常數據與最大最小值偏離的非常遠。在MWHTS 在軌定標過程中,利用埋嵌在內部熱源黑體上的5 個PRT測量值加權計算得到黑體溫度,在加權計算前會對5個PRT測值進行閾值檢驗和線間線內的一致性檢驗,計算出黑體溫度后也會進行閾值判斷,溫度閾值范圍設為270—300 K,一致性檢驗閾值為1 K。如果黑體溫度超出該閾值范圍,則認為這條掃描線上的黑體溫度異常,會用臨近掃描線上通過質檢的黑體溫度來替代。由于黑體溫度是直接參與定標系數計算的關鍵參數,對于掃描線間的黑體溫度采用3 σ 法則剔除溫度突跳的數據(Kim 等,2010;Choi 等,2017),即對50 條掃描線上的黑體溫度求標準差σ,如果某條掃描線上黑體溫度大于3 倍σ 時則認為該黑體溫度出現異常,用臨近掃描線上通過質檢的黑體溫度來替代。從質控后的圖6 可以看出,30 d 內黑體溫度會有起伏變化,但變化范圍不超過1.5 K,中位數在0.1 K 以內變化。每天“箱子”長度幾乎一致,也就是說黑體溫度正常值的集中趨勢幾乎一致。

    圖5 2014年7月MWHTS的89 GHz&118 GHz和150 GHz&183 GHz熱源黑體溫度質控前箱形圖Fig.5 Boxplots of MWHTS 89 GHz&118 GHz and 150 GHz&183 GHz internal blackbody calibration target temperature before quality control in July 2014

    圖6 2014年7月MWHTS的89 GHz&118 GHz和150 GHz&183 GHz內部熱源黑體溫度質控后箱形圖Fig.6 Boxplots of MWHTS 89 GHz&118 GHz and 150 GHz&183 GHz internal blackbody calibration target temperature after quality control in July 2014

    同一時間段內FY?3C MWHTS儀器溫度數據質控前和質控后的箱線圖分別如圖7 和圖8 所示。從圖7可以看出,儀器溫度有18 d都存在離群數據且7 月10 號的離群數據最多,極端異常數據與正常數據的偏離程度很大。MWHTS 儀器溫度和黑體溫度都受到平臺環(huán)境影響,儀器溫度異常個數多于黑體溫度的一個可能原因是儀器中頻只有一個PRT 測量,數據異常風險高于由5個PRT 加權得到的黑體溫度。對儀器溫度的質量控制和黑體溫度質控方法一致,首先進行閾值檢驗,溫度閾值范圍設為270—300 K,然后采用3 σ 法則對其進行質量控制。如果出現異常,則在定標過程中用臨近掃描線上通過質檢的儀器溫度來替代。質控后儀器溫度30 天內儀器溫度起伏變化范圍不超過1.5 K,中位數在0.1 K 以內變化。每天“箱子”長度幾乎一致,也就是說儀器溫度正常值的集中趨勢幾乎一致。

    圖7 2014年7月MWHTS的89 GHz&118 GHz和150 GHz&183 GHz儀器溫度質控前箱形圖Fig.7 Boxplots of MWHTS 89 GHz&118 GHz and 150 GHz&183 GHz instrument temperature before quality control in July 2014

    圖8 2014年7月MWHTS的89 GHz&118 GHz和150 GHz&183 GHz儀器溫度質控后箱形圖Fig.8 Boxplots of MWHTS 89 GHz&118 GHz and 150 GHz&183 GHz instrument temperature after quality control in July 2014

    FY?3C MWHTS 的15 個通道2014 年7 月內部熱源黑體的觀測計數值質量控制前箱線圖見圖9,由左至右從上到下依次給出15 個通道的結果。總的來看,各通道都存在黑體觀測計數值異常的數據,從而導致表示數據分布的“箱子”不明顯,15個通道在7月10號的異常數據最多。MWHTS 在軌實際觀測過程中,15 個通道在每一個定標周期都分別對內部熱源黑體進行3 次采樣,對這3 次采樣分別進行閾值檢驗和3 σ 法則判識,每個通道的閾值設置各不相同,通過分析3個月內黑體計數值的變化得到。同時注意如果AGC 變化導致黑體計數值發(fā)生跳變情況下閾值的變化。通過質檢的采樣數據參與平均得到各通道該條掃描線的黑體觀測計數值。在計算定標系數過程中,一條掃描線上的黑體觀測觀測計數值還需要經過前后3條線三角權重加權得到,然后對最終參與定標計算的黑體觀測計數值再進行閾值檢驗和3 σ 法則判識。質量控制以后MWHTS 的15 個通道黑體觀測計數值的箱線圖見圖10,質控后的黑體觀測計數值剔除了異常數據,受通道響應和AGC 的影響,15 個通道的黑體觀測計數值變化范圍各不相同。具體來看,通道1、6、11—14 的中位數接近下四分位,即這些通道黑體計數值分布偏態(tài)性強;其他通道的中位數位于“箱子中間”,即這些通道黑體觀測計數值接近正態(tài)分布。通道1、7—10 和通道13—15 的黑體計數值在7 月份的起伏變化最大。通道2的“箱子最短”即黑體計數值最集中。

    圖9 2014年7月MWHTS的15個通道黑體計數值質控前箱形圖Fig.9 Boxplots of MWHTS internal blackbody calibration target counts before quality control in July 2014

    圖10 2014年7月MWHTS的15個通道黑體計數值質控后箱形圖Fig.10 Boxplots of MWHTS internal blackbody calibration target counts after quality control in July 2014

    圖11給出了2014年7月FY?3C MWHTS的15個通道觀測宇宙冷空的計數值質量控制前箱線圖,由左至右從上到下依次給出15 個通道的結果。從圖11 中可以看出,各通道的冷空觀測計數值都存在異常數據,對比圖9可以看出,冷空觀測計數值也在7 月10 號的異常數據最多,只是黑體計數值和冷空計數值出現異常的日期略有不同。MWHTS在軌掃描時,15 個通道在每一個定標周期對冷空觀域也進行3次采樣。因此,與對內部熱源黑體觀測計數值的質量控制一樣對3 次采樣結果進行閾值檢驗和3 σ 法則判識,各通道的閾值也是由分析3個月冷空計數值變化得到,除了注意AGC變化的影響外,同時需要考慮月亮進入冷空觀域時對計數值的影響。通過質檢的采樣數據參與平均得到各通道該條掃描線的冷空觀測計數值,最后對經過前后3條線三角權重加權得到的冷空觀測計數值進行閾值檢驗和3 σ法則判識,圖12是質量控制以后MWHTS 的15 個通道冷空觀測計數值的箱線圖。利用質量控制方法去除冷空觀測計數值中異常數據后,總體上看15 個通道的冷空觀測計數值變化范圍在1000 個計數值左右,受通道響應和AGC 的影響而各有不同。具體而言,通道2—6 和通道12的冷空計數值在2014 年7 月一個月內的變化不大,其他通道的冷空觀測計數值存在起伏,且通道2的冷空觀測計數值數據最集中即“箱子最短”。通道1、6、11—14 冷空觀測計數值分布的偏態(tài)性強,其中位數接近下四分位;其他通道的“箱子”關于中位數對稱,也就是說這些通道冷空觀測計數值接近正態(tài)分布。對比圖10 來看,冷空觀測計數值和黑體觀測計數值的分布和變化相似,說明MWHTS每條掃描線中的通道響應一致。

    圖11 2014年7月MWHTS的15個通道冷空計數值質控前箱形圖Fig.11 Boxplots of MWHTS cold space counts before quality control in July 2014

    通過對MWHTS 其他遙測參數的分析發(fā)現,掃描周期的異常和儀器原始觀測數據的誤碼有直接關系。MWHTS 掃描時間的采集受自身計時器和星上授時共同影響,一個掃描周期為8/3 s,約2667 ms,如果掃描周期大于2667±10 ms,則有壞線數據匯集到MWHTS 原始觀測中。圖13(a)是2014 年7 月質量控制前掃描周期箱線圖,可以看出,極端異常數據和掃描周期正常值相差很遠;經過閾值控制以后的掃描周期箱線圖見圖13(b),可以看出掃描周期非常穩(wěn)定,中位數在2667 ms,“箱子”的長度,最大最小值都很穩(wěn)定。

    圖13 2014年7月MWHTS掃描周期質控前和質量控制后的箱形圖Fig.13 Boxplots of MWHTS scan period before and after quality control in July 2014

    通過以上對FY?3C MWHTS 的5 個直接影響定標精度的關鍵參數的箱線圖分析可以看出,質量控制以后遙測參數中異常數據被標識和剔除,有利于分析各類參數的變化特征。

    3.3 FY-3C MWHTS觀測亮溫質量評分

    在FY?3C MWHTS 之前的業(yè)務L1 級數據中,與定標數據質量相關的質量標識數據集有兩個:一個是表示掃描線預處理質量的數據集“QA_Scan_Flag”,該數據集用5 位質量碼表示MWHTS每條掃描線在定標預處理過程中定標定位是否成功,冷空是否受到月球污染;另一個是表示通道數據完整性的數據集“scnlin_qc”,表示MWHTS的15 個通道原始觀測計數值是否完整。但對于資料定量應用而言,并沒有直接表征數據定標質量的參數。因此,本節(jié)將在分析關鍵遙測參數質量控制效果敏感性的基礎上,對MWHTS 觀測亮溫質量進行逐條掃描線逐通道逐像元評分,為數據定量應用過程中資料原始定標精度的評估提供參考依據。

    分析熱源黑體溫度、儀器溫度、熱源黑體觀測計數值、冷空觀測計數值和掃描周期這5個關鍵遙測參數質控前后對2015 年8 月份一整個月內FY?3C MWHTS 觀測亮溫和RTTOV 模擬亮溫偏差(O?B)標準差的影響,結果圖14 所示。圖14 中NobtQC 表示沒有考慮熱源黑體溫度質量控制的情況,NorxtQC 表示沒有考慮儀器溫度質量控制的情況,NoprdQC表示沒有考慮儀器掃描周期質量控制的情況,NobcnQC 表示沒有考慮熱源黑體計數值質量控制的情況,NoccnQC 表示沒有考慮冷空計數值質量控制的情況。不同顏色的柱表示分別忽略這5種關鍵參數的質量控制后,對O?B標準差的影響情況。從圖14 中可以看出,對絕大多數通道而言(除通道1 和12),掃描周期質量控制對O?B的影響最大,即O?B 結果對掃描周期最敏感。這是因為掃描周期錯誤和儀器獲取原始觀測計數值的采樣位置直接相關,也和數據傳輸中誤碼信息有關,掃描周期的異常會非常極端,從而導致儀器觀測計數值出現極端異常值;掃描周期異常對各通道觀測結果的影響具有隨機性,如圖14 所示通道5在這個月受的影響最大。儀器溫度的質控對各通道的O?B 結果影響最小,這是因為儀器溫度決定非線性訂正系數的大小,而MWHTS 的非線性訂正系數在3個儀器溫度下的變化不大,如果儀器溫度出錯,由插值得到的非線性訂正系數改變也不會很大。其他3個關鍵參數會對O?B標準差產生不同程度的影響。

    圖14 5種關鍵遙測參數對O?B標準差的影響Fig.14 Effects histogram of five key telemetry parameters on O?B standard deviation

    通過分析遙測參數對FY?3C MWHTS 各通道O?B 結果的敏感性大小,并計算5 種遙測參數對O?B 標準差變化大小的比例關系,結合儀器在軌觀測和采樣的特征,采用百分制的方式為MWHTS逐條掃描線逐通道逐像元上的觀測亮溫進行評分。5種遙測參數的在百分制中所占的權重比例即評分準則見表2。掃描周期質量對定標精度影響最大,其權重在百分制中占50%;直接參與定標計算的4 個遙測參數中,黑體溫度的測量值由5 個PRT 測值決定,在計算過程中會對無法通過質量控制的PRT 進行剔除,認為5 個PRT 全通過質檢為最優(yōu),每少一個PRT 參與平均則最終黑體溫度質量有所降低,每個PRT 所占權重為3%;儀器溫度只由一個PRT 測值決定,所占權重為5%;儀器對冷空和內部熱源黑體的觀測都有3次采樣,每次采樣的數據質量共同決定了最終冷空和黑體計數值的質量,所占權重為5%;滿分數據即是儀器定標過程中5種遙測參數均無異常的數據。

    表2 質量標識評分準則Table 2 The criterion of quality score

    4 結 論

    國產氣象衛(wèi)星資料特別是微波資料在全球數值天氣預報中的業(yè)務同化,為資料本身的精度和穩(wěn)定性提出了更高的要求。有鑒于此,本文直接從星上直接下發(fā)的FY?3C MWHTS原始觀測包數據出發(fā),分析了儀器開機工作以來5年半的在軌實際遙測數據的長期時變特征,發(fā)現了各遙測參數的長時間序列變化過程中存在的異常值,這些異常值的出現可能會對儀器最終定標亮溫質量產生影響。因此,基于儀器定標原理和在軌觀測特性,提取了直接參與定標計算的4個遙測參數(熱源黑體溫度、儀器溫度、熱源黑體觀測計數值、冷空觀測計數值)和1個與儀器掃描采樣準確性相關的遙測參數(掃描周期)作為影響觀測數據定標精度的關鍵遙測參數,建立了多源遙測參數質量控制方案,對5 個關鍵遙測參數進行質量控制和判識。最后通過敏感性分析構建了MWHTS 觀測亮溫數據質量評分體系,實現了對逐條掃描線逐通道逐像元上儀器定標亮溫的質量評價。該評分體系把輻射觀測結果和儀器工作狀態(tài)結合在一起從源頭上實現了對觀測數據質量的控制,為MWHTS 資料定量應用提供了先驗信息。FY?3C MWHT 評分體系的研究表明,掃描周期的穩(wěn)定至關重要,是星載微波輻射計設計中必須考慮的重要參數。另一方面,目前儀器溫度只有一個PRT 測值,將來的儀器設計中如果能夠增加對儀器溫度的測量會減小該參數對定標精度產生的誤差。

    目前,該多源遙測參數質量控制方案已經在2016年12月13日用于儀器業(yè)務數據處理中,FY?3C MWHT 逐條掃描線逐通道逐像元的評分結果也寫入到對全球實時業(yè)務發(fā)布的L1級數據中。

    文中所用的質量控制方案依賴于在軌實際遙測數據本身的變化特征,受到平臺環(huán)境的影響,如果平臺供電情況發(fā)生變化時,遙測參數的閾值范圍也需要進行調整。另一方面,目前的質量評分體系是基于5個關鍵遙測參數,今后將逐步分析更多的參數組合來對儀器定標質量進行精細化評分。

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