跨光譜的地表參數(shù)對(duì)微波近地面通道正演模擬的影響分析

楊宗儒, 白學(xué)志, 馬剛, 戴秋丹, 張邦林, 張鵬

1 河海大學(xué)海洋學(xué)院, 南京 2100242 中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心, 北京 1000813 中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室, 北京 1000814 中國(guó)氣象局中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 1000815 中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)與地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 1000296 中國(guó)氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所/廣東省區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣州 5106417 中國(guó)氣象局國(guó)家衛(wèi)星氣象中心, 北京 1000818 中國(guó)氣象局許建民氣象衛(wèi)星創(chuàng)新中心, 北京 1000819 中國(guó)氣象局中國(guó)遙感衛(wèi)星輻射測(cè)量和定標(biāo)重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室, 北京 100081

0 引言

全地形衛(wèi)星近地面微波探測(cè)數(shù)據(jù)同化是當(dāng)前衛(wèi)星微波資料同化的重要研究方向(English,2008;Eyre et al.,2022).基于輻射傳輸模式構(gòu)建的微波資料觀測(cè)算子中,地面發(fā)射率和地表溫度是影響地面發(fā)射輻射模擬的重要敏感因素.其中,復(fù)雜地形地表溫度時(shí)空演變梯度極大,獲取與衛(wèi)星觀測(cè)同步的地表溫度是關(guān)系微波近地面觀測(cè)資料同化成功的關(guān)鍵所在.

快速輻射傳輸模式通常用于衛(wèi)星探測(cè)器通道觀測(cè)輻射的正演計(jì)算,是衛(wèi)星觀測(cè)輻射仿真、衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)的地球物理參數(shù)反演以及衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)同化的核心(Saunders et al.,1999;Weng and Liu, 2003).Mcmillion等提出在透過(guò)率空間可以用Taylor展開(kāi)將衛(wèi)星通道透過(guò)率表達(dá)為吸收系數(shù)與透過(guò)率預(yù)報(bào)因子積的線性函數(shù),依此發(fā)展了OPTRAN(Optical Path Transmittance)快速輻射傳輸模式(McMillin and Fleming, 1976;Fleming and McMillin, 1977;McMillin et al.,1979).Eyre、Saunders和Weng等基于該理論先后發(fā)展了RTTOV(Radiative Transfer for TOVS)、CRTM( Community Radiative Transfer Model)和ARMS( Advanced Radiative Transfer Modeling System)等快速輻射傳輸模式(Eyre et al.,1993;Liu and Weng, 2006;Weng et al.,2020),覆蓋了紅外、微波、紫外和可見(jiàn)光/近紅外等光譜,涉及100多個(gè)衛(wèi)星傳感器,為衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)的定量應(yīng)用提供了精確、快速的仿真模擬工具.晴空大氣中,快速輻射傳輸模式將衛(wèi)星通道的觀測(cè)輻射分解為地面發(fā)射輻射、大氣上行輻射和地面反射大氣下行輻射三個(gè)部分,每個(gè)部分占通道輻射的比重隨通道的探測(cè)高度各不相同.其中地表發(fā)射輻射是衛(wèi)星近地面通道探測(cè)輻射的主要來(lái)源,地表的發(fā)射輻射可以表達(dá)為地表發(fā)射率和地表溫度(Land Surface Temperature,LST)的函數(shù)(Liou, 2004).精確的LST和地表發(fā)射率是保證衛(wèi)星近地面通道正演精度的關(guān)鍵所在.目前,衛(wèi)星通道觀測(cè)輻射模擬中使用的LST主要是用數(shù)值預(yù)報(bào)模式再分析數(shù)據(jù).陳瑩瑩等(2009)利用全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)的軟件平臺(tái)——陸面信息系統(tǒng)(Land information System,LIS)模擬了中國(guó)區(qū)域陸表能量通量的各分量,使用中分辨率成像光譜儀(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)LST產(chǎn)品與GLDAS的LST進(jìn)行對(duì)比.孫帥等(2017)基于GLDAS大氣驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)CLM3.5陸面模式和3種不同參數(shù)化方案下的Noah-MP (Noah-Multiparameterization Land Surface Model)模式將模擬得到的LST,與中國(guó)氣象局國(guó)家級(jí)地面觀測(cè)站LST進(jìn)行了質(zhì)量評(píng)估等.

近地面通道觀測(cè)的正演中,數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的LST和真實(shí)地表的溫度在復(fù)雜下墊面上會(huì)由于大的高程差導(dǎo)致模擬衛(wèi)星近地面通道輻射出現(xiàn)大值誤差.通常衛(wèi)星正演和反演基于衛(wèi)星探測(cè)像元開(kāi)展,任意地形上反演LST與正演模式的下邊界具有相同的高程,減小了高程差導(dǎo)致的正演偏差.Wan(1999)研究表明反演LST的偏差在1 K以?xún)?nèi),表明衛(wèi)星紅外探測(cè)數(shù)據(jù)能夠在晴空條件下準(zhǔn)確地反演LST.由于引入了統(tǒng)計(jì)的先驗(yàn)信息,衛(wèi)星反演的LST也可以用作跨光譜反演LST在不同誤差水平的表現(xiàn),并因此作為交叉驗(yàn)證的檢驗(yàn)源.武勝利和楊虎(2007)使用MODIS紅外地表分類(lèi)產(chǎn)品與AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS)像元的地理信息相結(jié)合,通過(guò)劃分地表類(lèi)型,避免了微波資料LST反演時(shí)混合像元地物發(fā)射率不同導(dǎo)致反演誤差過(guò)大的問(wèn)題;他們將MODIS LST產(chǎn)品與AMSR-E LST數(shù)據(jù)重新投影到EASE-Grid(Equal-Area Scalable Earth Grid)網(wǎng)格,作為AMSR-E資料反演LST的驗(yàn)證,取得了很好的效果.高浩等(2018)也基于經(jīng)質(zhì)量控制的MODIS資料反演 LST產(chǎn)品對(duì)FY-3C星的微波LST日產(chǎn)品和月平均產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證評(píng)估.

由于星載傳感器的空間分辨率各不相同,利用匹配技術(shù)可以獲得目標(biāo)物的多空間尺度的輻射信息,這在衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的交叉融合應(yīng)用中極為重要.像元匹配方法早期見(jiàn)于TOVS/ATOVS(Advanced TIROS-N Operational Vertical Sounder)的通用反演算法,主要是將星下點(diǎn)1 km分辨率的先進(jìn)高分辨率輻射計(jì)(Advanced Very High Resolution Radiometer,AVHRR)像元云檢測(cè)數(shù)據(jù)匹配到20 km分辨率的高分辨率紅外探測(cè)儀(High Resolution Infrared Radiation Sounder,HIRS)像元上進(jìn)行云清除,并在晴空像元上完成大氣溫濕廓線的反演(冉茂農(nóng)等,2006).近年來(lái),像元匹配方法從同衛(wèi)星平臺(tái)傳感器間的交叉配對(duì)進(jìn)一步發(fā)展到不同衛(wèi)星平臺(tái)探測(cè)數(shù)據(jù)的交叉融合.對(duì)于靜止衛(wèi)星平臺(tái)間的匹配,Wang等基于Arase觀測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)FY-4A高能電子通量進(jìn)行了能量依賴(lài)的跨星定標(biāo)(Wang et al.,2023).而GSICS最初以Aqua衛(wèi)星大氣紅外探測(cè)儀(Atmospheric Infrared Sounder,AIRS)為基準(zhǔn)開(kāi)發(fā)了GEO-LEO紅外相互校準(zhǔn)算法(Wu and Goldberg, 2007).利用靜止衛(wèi)星和極軌衛(wèi)星的成像通道做像元匹配,在限定兩種衛(wèi)星探測(cè)像元的衛(wèi)星天頂角和觀測(cè)時(shí)間差時(shí),可以對(duì)成像儀的定標(biāo)水平進(jìn)行交叉評(píng)估(Hu et al.,2013).

為了提高在復(fù)雜下墊面上ATMS近地面通道正演模擬精度,針對(duì)ATMS SDR與VIRR反演產(chǎn)品數(shù)據(jù)不能同步獲取的問(wèn)題,本文基于像元匹配技術(shù)實(shí)現(xiàn)了衛(wèi)星序列間觀測(cè)數(shù)據(jù)的交叉匹配,利用跨光譜的反演LST作為正演ATMS陸面近地面通道的觀測(cè)輻射的下邊界參數(shù),進(jìn)而對(duì)正演輻射與基于ECMWF ERA5 LST的模擬觀測(cè)在典型下墊面探測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展了誤差分析與驗(yàn)證,為下一步的ATMS陸面近地面通道的同化提供技術(shù)支撐.本文第二部分介紹了分析使用的衛(wèi)星、模式的地面觀測(cè)數(shù)據(jù),以及使用的輻射傳輸模式.第三部分從匹配方法、匹配LST以及基于不同LST的正演模擬誤差分析幾個(gè)方面驗(yàn)證了衛(wèi)星序列跨光譜地表參數(shù)用于微波近地面通道正演的可行性.第四部分為結(jié)論.

1 數(shù)據(jù)與模式

1.1 衛(wèi)星探測(cè)器數(shù)據(jù)

FY-3D是下午軌道極軌氣象衛(wèi)星,軌道高度為830 km,軌道周期為101.5 min,每日可對(duì)全球中低緯地區(qū)觀測(cè)兩次, 白天過(guò)境時(shí)間為地方時(shí)13∶00左右.

FY-3D搭載的HIRAS有1370個(gè)通道.光譜范圍為 3. 92～15.38 μm,光譜分辨率0.625 cm-1,星下點(diǎn)地面像元空間分辨率為16 km.MERSI-II設(shè)置了6個(gè)可見(jiàn)光通道、10個(gè)可見(jiàn)光/近紅外通道、3個(gè)短波紅外通道和6個(gè)中/長(zhǎng)波紅外通道,星下點(diǎn)地面分辨率分別為1000 m(紅外通道) 和250 m(可見(jiàn)光通道),其中紅外窗區(qū)通道的光譜寬度大于100 cm-1.

NOAA-20衛(wèi)星軌道高度約824 km,軌道周期為101 min,每日對(duì)全球中低緯地區(qū)觀測(cè)兩次, 白天過(guò)境時(shí)間為地方時(shí)13:25左右.

NOAA-20所搭載的CrIS包括了長(zhǎng)波紅外(Long Wavelength Infrared ,LWIR)(9.14～15.38 μm)、中波紅外(Medium Wavelength Infrared,MWIR)(5.72～8.26 μm)、短波紅外(Short Wavelength Infrared,SWIR)(3.92～4.64 μm)三個(gè)紅外波段,光譜分辨率為0.625 cm-1,共有2211個(gè)通道,星下點(diǎn)地面像元空間分辨率為14 km.搭載的ATMS,有22個(gè)通道,范圍從23～183 GHz,提供從地面至平流層上層(約1 hPa,～45 km)的溫度探測(cè)和從地面至對(duì)流層上層(約200 hPa, ～15 km)的濕度探測(cè).星下點(diǎn)分辨率為45 km(微波溫度通道)和15 km(微波濕度通道).

1.2 地面觀測(cè)數(shù)據(jù)

(1) 研究中使用的站點(diǎn)數(shù)據(jù)為位于塔克拉瑪干沙漠腹地的塔中站(83.66°E,38.97°N)在2021年10月01日—11月11日觀測(cè)的逐小時(shí)LST觀測(cè)數(shù)據(jù).

(2) 中國(guó)數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)奮進(jìn)號(hào)航天飛機(jī)的雷達(dá)地形測(cè)繪(Shuttle Radar Topography Mission,SRTM)數(shù)據(jù),經(jīng)重采樣生成,采用世界大地測(cè)量系統(tǒng)1984(World Geodetic System 1984,WGS84)橢球投影,包括1 km、500 m和250 m三種精度.

1.3 輻射傳輸模式

RTTOV是英國(guó)氣象局(Unite Kingdom Meteorological Office,UKMO)發(fā)展的用于衛(wèi)星輻射資料直接同化的快速輻射傳輸模式.對(duì)于給定的模式背景場(chǎng)初始變量,RTTOV能夠沿著衛(wèi)星觀測(cè)的方向,利用衛(wèi)星探測(cè)器通道光學(xué)厚度預(yù)報(bào)因子與透過(guò)率系數(shù),正演模擬衛(wèi)星探測(cè)通道的入瞳輻射通量:

(1)

式中等號(hào)右側(cè)的三項(xiàng)依次為地表的發(fā)射輻射、大氣發(fā)射輻射以及地表反射的大氣下行輻射;T為各層平均溫度;τs,i(θ)為i通道地面至外太空透過(guò)率;τi(θ)為通道i各層至外太空透過(guò)率;εs,i(θ)為通道i的地表發(fā)射率.

在RTTOV中,通道光學(xué)厚度是先驗(yàn)的通道光譜信息(通道透過(guò)率系數(shù))ai,j,k和實(shí)時(shí)大氣狀態(tài)參數(shù)(通道光學(xué)厚度預(yù)報(bào)因子,簡(jiǎn)稱(chēng)預(yù)報(bào)因子)Xk,j的多項(xiàng)式.

(2)

這里,k為光學(xué)厚度預(yù)報(bào)因子的序號(hào).計(jì)算指定氣壓層的通道光學(xué)厚度時(shí),分別計(jì)算均勻混合氣體、水汽和O3(僅正演紅外光譜輻射時(shí)使用)的吸收發(fā)射.

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 實(shí)驗(yàn)方案

本文的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案見(jiàn)表1.

表1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案

由于陸面復(fù)雜下墊面與數(shù)值預(yù)報(bào)模式地表差異使二者的表面溫度存在較大偏差,進(jìn)而導(dǎo)致此時(shí)類(lèi)似NOAA-20 ATMS這類(lèi)衛(wèi)星大氣探測(cè)器近地面通道的模擬輻射存在較大誤差.任意地形上反演LST與正演模式的下邊界具有相同的高程,減小了高程差導(dǎo)致的正演偏差.而當(dāng)前ATMS輻射數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與ATMS LST反演數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)中采用分散部署的處理模式,二者數(shù)據(jù)很難同步獲取.由于FY-3D與NOAA-20過(guò)境時(shí)間相差小于30 min,本文將鄰近FY-3D MERSI-II像元上反演的LST匹配到NOAA-20 ATMS像元,并通過(guò)表1列出的4組試驗(yàn),分別從同衛(wèi)星平臺(tái)(FY-3D)MERSI-II和HIRAS的像元匹配及融合觀測(cè)數(shù)據(jù)的偏差分析、不同衛(wèi)星平臺(tái)(FY-3D和NOAA-20)MERSI-II和CrIS的像元匹配及融合觀測(cè)數(shù)據(jù)的偏差分析、典型下墊面多源獲取的LST與地面觀測(cè)的誤差分析,以及利用衛(wèi)星序列的MERSI-II反演LST正演的ATMS近地面通道觀測(cè)與基于ERA5 LST正演的ATMS通道模擬值的偏差分析幾個(gè)方面開(kāi)展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.

Exp1中,利用FY-3D HIRAS和MERSI-II在相同光譜區(qū)間的紅外通道觀測(cè)數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)光譜卷積與像元匹配,實(shí)現(xiàn)同像元的對(duì)比分析.Exp2中,針對(duì)FY-3D與NOAA-20兩顆衛(wèi)星相近的過(guò)境時(shí)間,分析了MERSI-II與CrIS在相同光譜區(qū)間的紅外通道觀測(cè)數(shù)據(jù)的匹配誤差.Exp3中,基于前兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,以塔克拉瑪干沙漠區(qū)域?yàn)榈湫拖聣|面,再次對(duì)比站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展了ERA5與MERSI-II 反演LST的誤差分析.Exp4分別利用ERA5與MERSI-II反演LST進(jìn)行了同化場(chǎng)景下的ATMS近地面通道正演模擬的誤差分析.試驗(yàn)中,HIRAS、MERSI-II和CrIS的具體通道設(shè)置見(jiàn)表2.

表2 HIRAS、MERSI-II與CrIS 通道選擇

2.2 像元匹配

像元匹配采用GSICS中常用的匹配方法(Wang et al.,2010, 2013, 2016).衛(wèi)星探測(cè)器間以及序列衛(wèi)星間的像元匹配中,通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將衛(wèi)星位置與觀測(cè)像元的位置轉(zhuǎn)化到地心地固坐標(biāo)系中,分別獲得地心到衛(wèi)星的向量與地心到像元位置的向量,則衛(wèi)星到像元位置的向量由下式獲得:

LOS=G-P,

(3)

式中G為地心到像元位置的向量,P為地心到衛(wèi)星位置的向量,LOS為衛(wèi)星到像元位置的向量.

對(duì)于傳感器的視場(chǎng)角為φ時(shí),兩個(gè)傳感器的像元的向量之間的夾角小于較大像元的傳感的視場(chǎng)角,即可認(rèn)為兩個(gè)像元匹配,公式如下:

(4)

2.3 晴空像元選擇

紅外光譜觀測(cè)作為目前主要的衛(wèi)星探測(cè)手段之一,紅外輻射在大氣中的傳輸過(guò)程受多種大氣環(huán)境的影響,其中云對(duì)紅外輻射傳輸影響極為明顯(Beier and Gemperlein,2004).閾值法是云檢測(cè)的基本方法之一,通過(guò)選擇合理的閾值區(qū)分云環(huán)境樣本,基于周紅妹等(1995)利用NOAA衛(wèi)星可見(jiàn)光反射率和熱紅外溫度判別云的方法,本文用普朗克公式計(jì)算紅外通道的亮溫設(shè)置閾值檢測(cè)云:

BT>BTthreshold,

(5)

其中BT為使用普朗克函數(shù)計(jì)算的亮溫,BTthreshold為設(shè)置的亮溫閾值,低緯度地表環(huán)境下取值為293 K(邱昀等,2018).同時(shí)在閾值判識(shí)云的基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用人工經(jīng)驗(yàn)判識(shí)對(duì)選取的晴空樣本進(jìn)行訂正.

2.4 光譜卷積

FY-3D MERSI-II通道24的光譜從817 cm-1到1084.5 cm-1,光譜寬度為267.5 cm-1,FY-3D HIRAS和NOAA-20 CrIS的通道光譜寬度都是0.625 cm-1,(使用不同光譜分辨率數(shù)據(jù))對(duì)比相同目標(biāo)的觀測(cè)輻射時(shí),需要將高光譜分辨率的觀測(cè)卷積到低光譜分辨率的觀測(cè):

(6)

式中,RHIRAS為HIRAS通道269～698的觀測(cè)輻射,RCRIS為CrIS通道268～700的觀測(cè)輻射,SRFMERSI-II為歸一化的MERSI-II通道24的光譜響應(yīng)函數(shù),LHIRAS為卷積到MERSI-II通道24光譜的HIRAS輻射,V1、V2為MERSI-II通道24的起止光譜位置.CrIS的卷積與HIRAS相同.HIRAS和CrIS觀測(cè)卷積時(shí)使用的是通道觀測(cè)的輻射通量,卷積后對(duì)比MERSI-II通道24的觀測(cè)時(shí)需要轉(zhuǎn)化為通道觀測(cè)亮溫,如下式:

(7)

其中c1,i=c1vi,c2,i=c2vi,vi為通道i的中心波數(shù),c1和c2為普朗克常量,ai和bi為通道i的帶寬訂正系數(shù).

HIRAS(藍(lán)線)與CrIS(紫線)在650～1097.5 cm-1的亮溫以及MERSI-II通道24的光譜響應(yīng)函數(shù)(見(jiàn)圖1),從圖中紅色曲線為MERSI-II通道的歸一化SRF,光譜范圍為9.22～12.24 μm,在該光譜范圍內(nèi)HIRAS 共429個(gè)通道(通道序號(hào):269—698),CrIS有268—700共432個(gè)通道,因此必須用公式(6)進(jìn)行光譜卷積將HIRAS 429個(gè)通道或CrIS 432個(gè)通道的觀測(cè)卷積到MERSI-II通道24的光譜范圍.

圖1 HIRAS 與 CrIS 在長(zhǎng)波波段的亮溫以及MERSI-II第24通道的光譜響應(yīng)函數(shù)

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 同衛(wèi)星傳感器間成像通道相互匹配及驗(yàn)證

60°N—60°S之間的晴空洋面溫度的均一性較好,亮溫分布在290～296 K之間.2020年07月01日FY-3D 升軌的晴空MERSI-II亮溫與晴空HIRAS亮溫的比較如圖2所示.其中,圖2a為HIRAS通道269—698的平均亮溫,圖2b為HIRAS通道269—698輻射卷積到MERSI-II通道24光譜后的亮溫,圖2c為MERSI-II通道24的亮溫,圖(d)為(b)與(c)的差.

圖2 2020年07月01日 FY-3D HIRAS和MERSI-II晴空海洋區(qū)域的亮溫分布(夜間)

圖中可見(jiàn),HIRAS通道269—698與MERSI-II通道24的光譜(MERSI-II中心波數(shù) 933.364 cm-1)都處于大氣紅外長(zhǎng)波輻射窗區(qū),觀測(cè)亮溫水平分布的一致性很好,高溫區(qū)都集中在太平洋的赤道輻合帶和紅海地區(qū).但是由于HIRAS通道的光譜寬度(0.625 cm-1)遠(yuǎn)小于MERSI-II通道24的光譜寬度(267.5 cm-1),HIRAS通道的入射輻射通量也小于MERSI-II通道,因此在圖2a中HIRAS通道269—698的輻射亮溫均值290.109 K,比圖2c中MERSI-II輻射亮溫的均值295.972 K明顯要低很多.圖2b使用HIRAS 429個(gè)通道的觀測(cè)輻射,經(jīng)過(guò)卷積計(jì)算得到的MERSI-II通道24的模擬亮溫均值為296.19 K,卷積效應(yīng)使HIRAS通道加權(quán)平均的觀測(cè)輻射與MERSI-II減小到0.218 K的平均偏差,且試驗(yàn)區(qū)的偏差在感測(cè)高溫區(qū)的赤道輻合帶和紅海地區(qū)也是如此,如圖2d所示.7月01日晝間的觀測(cè)與偏差分布與之類(lèi)似,這里不做重復(fù)分析.

2020年07月01日至10日FY-3D HIRAS卷積的通道亮溫和MERSI-II通道24的觀測(cè)亮溫的偏差分布日變化見(jiàn)圖3.圖3a和3b分別展示了夜間與晝間的結(jié)果,夜間與晝間HIRAS卷積亮溫與MERSI-II通道24亮溫平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation,STD)的時(shí)間演變趨勢(shì)相當(dāng).晝夜偏差的分布在0.26～0.31 K之間,10天平均的晝間偏差為0.275 K,夜間為0.284 K,晝間偏差的STD要稍大于夜間,兩者相差0.037 K,但仍具有較好的一致性.

HIRAS卷積亮溫與MERSI-II通道24偏差的PDF 分布見(jiàn)圖4a.圖中可見(jiàn),偏差分布符合隨機(jī)變量的有偏高斯假設(shè),HIRAS亮溫比MERSI-II亮溫平均高0.286 K.圖4b的箱形圖中可以看出293～305 K范圍內(nèi),偏差均值均為正值,且偏差均值在0.5 K以下.隨著MERSI-II與HIRAS配對(duì)樣本數(shù)量從294 K到305 K不斷減少(由80696個(gè)減少至58個(gè)),樣本代表性逐漸變差,此時(shí)樣本的離散程度有所降低.從中位數(shù)和極值的范圍來(lái)看,隨亮溫的增高,偏差中位數(shù)和極值的范圍有所減小,這意味著亮溫的偏差范圍減小.超過(guò)305 K的區(qū)域內(nèi)樣本數(shù)量過(guò)少(15個(gè)),偏差明顯有所變化.

圖4 2020年07月01日至10日海洋晴空區(qū)域晝間HIRAS與MERSI-II觀測(cè)的偏差分析圖(a) HIRAS minus MERSI-II PDF; (b) HIRAS minus MERSI-II.

3.2 衛(wèi)星序列間的成像通道相互匹配及其驗(yàn)證

當(dāng)兩顆衛(wèi)星對(duì)相同地面目標(biāo)物觀測(cè)時(shí),二者的方位角和天頂角上也有著一定的差異,很難進(jìn)行精準(zhǔn)的同瞳觀測(cè)(漆成莉等,2012).盡管存在軌道漂移,2022年7月間NOAA-20與FY-3D的過(guò)境時(shí)間相差小于30 min,兩顆衛(wèi)星的軌道傾角和軌道高度基本相當(dāng),可以認(rèn)為NOAA-20與FY-3D是在一條太陽(yáng)同步軌道上序列衛(wèi)星.此時(shí)兩顆衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間差遠(yuǎn)小于晴空大氣和下墊面參數(shù)的演變周期.此時(shí)可以認(rèn)為過(guò)境時(shí)間間隔內(nèi)觀測(cè)到的目標(biāo)物狀態(tài)恒定,方位角、天頂角差異導(dǎo)致的觀測(cè)光學(xué)路徑上大氣消光的差異也可以忽略.

NOAA-20 CrIS與FY-3D MERSI-II的光譜卷積和像元匹配方法與Exp1中完全相同.選取2020年10月15日至24日的FY-3D MERSI-II通道24的觀測(cè)亮溫與NOAA-20 CrIS通道268—700的的升軌觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析.其中2020年10月18日二種亮溫的比較如圖5所示.其中, 圖5a為CrIS通道268—700的平均觀測(cè)亮溫,圖5b為CrIS通道268—700卷積到MERSI-II通道24光譜后的亮溫,圖5c為MERSI-II通道24的觀測(cè)亮溫,圖5d為CrIS卷積亮溫與MERSI-II觀測(cè)亮溫的差.

圖5 2020年10月17日FY-3D MERSI-II與NOAA-20 CrIS在晴空海洋的亮溫分布(晝間)

與圖2顯示類(lèi)似,在圖5a中CrIS通道24的亮溫均值289.769 K,比圖5c中MERSI-II通道24的亮溫均值294.838 K明顯要低很多.CrIS 432個(gè)通道的觀測(cè)輻射經(jīng)過(guò)卷積計(jì)算的MERSI-II通道24的亮溫如圖5b所示,日升軌過(guò)程的均值為294.681 K,卷積后的模擬亮溫與實(shí)測(cè)的平均偏差為0.157 K,兩者樣本偏差均小于2 K,如圖5d所示.

2020年10月15—24日十天中晝夜過(guò)程中CrIS卷積的MERSI-II亮溫與實(shí)測(cè)值的偏差統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)圖6,僅從偏差日均值來(lái)看,研究時(shí)段內(nèi)平均亮溫偏差在晝夜過(guò)程中均在0.18 K以下,10天平均的夜間亮溫偏差為0.089 K,晝間為0.075 K,一致性較好.晝間與夜間CrIS卷積亮溫與觀測(cè)亮溫平均偏差有一定波動(dòng),但偏差均較小,晝夜間偏差均值相差不大.從STD分析,CrIS卷積亮溫匹配到MERSI-II像元后與觀測(cè)的STD主要分布在0.74～0.9 K之間,10天的晝夜演變趨勢(shì)相近,晝夜間STD平均偏差為0.014 K.相較于同平臺(tái)的匹配,CrIS卷積亮溫與MERSI-II觀測(cè)值的日偏差均值變化更加劇烈,STD更高且波動(dòng)范圍較大.

圖6 2020年10月10日至24日夜間(a)與晝間(b)的CrIS卷積亮溫與MERSI-II通道 24亮溫差值的均值與標(biāo)準(zhǔn)差日變化

2020年10月15—24日晴空海洋區(qū)域的亮溫偏差分析見(jiàn)圖7,包括對(duì)CrIS卷積MERSI-II通道亮溫與實(shí)際觀測(cè)偏差的PDF分布圖7a,亮溫區(qū)間的偏差箱型圖7b.圖7a中,二種亮溫的偏差分布符合隨機(jī)變量的有偏高斯假設(shè). PDF主要分布在-3～3 K范圍內(nèi).兩者的偏差均值為0.08 K,要優(yōu)于同衛(wèi)星平臺(tái)的0.286 K,這是由于MERSI-II與CrIS的匹配中晴空樣本超過(guò)100萬(wàn)個(gè),遠(yuǎn)多于HIRAS與MERSI-II的配對(duì)樣本數(shù),因此顯著降低了隨機(jī)誤差.圖7b中,不同亮溫區(qū)間的偏差均值主要受樣本數(shù)量影響.在293 K到307 K區(qū)間內(nèi)樣本超過(guò)100萬(wàn)個(gè),亮溫偏差均值在0 K附近,偏差中位數(shù)和極值的范圍無(wú)明顯變化,異常值逐漸減少.超過(guò)311 K后樣本減少,偏差均值偏離0 K ,幾乎沒(méi)有異常值.其中超過(guò)307 K的樣本主要分布在非洲沿岸以及紅海沿岸的海岸帶地區(qū),可以認(rèn)為衛(wèi)星觀測(cè)的通道輻射受到較大的陸地影響.

圖7 2020年10月15日—24日晴空海洋區(qū)域的亮溫偏差分析(a) MERSI-II minus CrIS PDF; (b) MERSI-II minus CrIS.

從Exp2的分析可以看出,GSICS中衛(wèi)星間的像元匹配方法可以在更廣泛的條件下使用,并取得較好的效果.Exp2中,以FY-3D和NOAA-20為例的中緯度極軌衛(wèi)星序列間的地表成像通道像元匹配精度可以達(dá)到0.08 K,與GSICS中極軌衛(wèi)星與靜止衛(wèi)星在中低緯的匹配精度0.1 K(Wang et al.,2011)相當(dāng),與Qi等(2020)研究認(rèn)為在L波段FY-3D紅外探測(cè)與NOAA的紅外探測(cè)偏差小于0.3 K的結(jié)論相當(dāng).

3.3 不同來(lái)源LST數(shù)據(jù)對(duì)比

在Exp1與Exp2中已經(jīng)驗(yàn)證了衛(wèi)星序列間像元匹配的觀測(cè)數(shù)據(jù)有不錯(cuò)的精度,該方法可以進(jìn)一步地用于衛(wèi)星序列反演產(chǎn)品的交叉匹配與驗(yàn)證.選取沙漠作為典型陸面下墊面,此時(shí)由于沙土含水量極低,沙土溫度主要受太陽(yáng)輻射加熱,深層土壤的垂直傳導(dǎo)相對(duì)較弱,微波輻射穿深層內(nèi)的平均沙土溫度與紅外輻射穿深層內(nèi)的平均溫度基本相當(dāng).Exp3中,選取塔克拉瑪干沙漠作為代表性陸面下墊面,在此將FY-3D MERSI-II反演的LST匹配到NOAA-20 ATMS像元.試驗(yàn)中分別選取FY-3D MERSI-II反演LST、ERA5的LST與塔中站(83.66°E,38.97°N)實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比.2021年10月11日至11月09日三種LST數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)情況見(jiàn)表3(衛(wèi)星過(guò)境一日兩次).

表3 塔克拉瑪干沙漠匹配到ATMS像元的FY-3D MERSI-II LST與ERA5 LST

10月塔克拉瑪干沙漠的LST觀測(cè)極值分布區(qū)間為(-15 ℃,40 ℃)(王遠(yuǎn)弘等,2022),由表3可見(jiàn),相對(duì)于ERA的LST數(shù)據(jù),基于晝間MERSI-II觀測(cè)數(shù)據(jù)反演LST無(wú)論在低溫端還是高溫端都更接近氣候平均值,低溫端(-7.2 K)的偏差明顯大于高溫端(1.21 K).夜間MERSI-II反演LST的極小值低于ERA5 6.85 K,極大值有7.63 K的正偏差.不論晝間還是夜間,MERSI-II 反演LST的動(dòng)態(tài)范圍(39.56 K(晝間)和39.81 K(夜間))都大于ERA5的值域(31.1 K(晝間)和25.33 K(夜間)).分析原因,一方面因?yàn)镸ERSI-II反演LST的水平分辨率為1 km,遠(yuǎn)高于ERA5的分辨率0.25°(中緯度地區(qū)約為25 km),通過(guò)反映高分辨率的小尺度地形信息,反演LST可以很好地反映LST在復(fù)雜地形的細(xì)節(jié)分布,而ERA5數(shù)據(jù)更多反映更大尺度的LST分布.另一方面,為保證模式的穩(wěn)定積分,NWP模式變量在臨近格點(diǎn)的水平梯度不能過(guò)大,與無(wú)水平連續(xù)約束的MERSI-II單點(diǎn)反演LST的水平差距就有可能極大.

2021年10月11日至11月09日站點(diǎn)實(shí)測(cè)LST與ERA5 LST、MERSI-II反演LST的偏差見(jiàn)圖8.圖中,藍(lán)線為ERA5 LST與觀測(cè)LST偏差的時(shí)間演變,黑色星型點(diǎn)為MERSI-II反演LST與觀測(cè)LST的偏差演變,紅色圓點(diǎn)是與衛(wèi)星觀測(cè)時(shí)間相同的ERA5 LST與觀測(cè)LST的偏差演變.每次衛(wèi)星觀測(cè)(每日兩次)取塔中站附近30km內(nèi)的樣本平均,樣本間高程差10 m以?xún)?nèi),試驗(yàn)時(shí)間段內(nèi)塔中站30 km內(nèi)的MERSI-II反演LST樣本共有327個(gè),平均后得到60個(gè)時(shí)刻的樣本,由于衛(wèi)星觀測(cè)時(shí)刻多在每日再分析與實(shí)測(cè)LST偏差最大的時(shí)刻(藍(lán)色曲線中極值位置),ERA5 LST與觀測(cè)LST偏差范圍為-15.708～7.523 K,偏差相關(guān)系數(shù)為0.49,STD為8.0 K,這些誤差可能與中午的太陽(yáng)強(qiáng)輻射有關(guān),使大氣邊界層處于不穩(wěn)定狀態(tài),從而影響再分析的結(jié)果(Stull,1988).與之相比,同時(shí)刻MERSI-II反演LST(黑色星型點(diǎn))與實(shí)測(cè)LST的差值分布在-12.81～0.142 K,兩者的相關(guān)系數(shù)為0.874,STD為3.515 K,可以看出大部分ERA5 LST偏差較MERSI-II反演值的大,MERSI-II反演LST與站點(diǎn)LST相關(guān)性更高,STD更小.在整個(gè)時(shí)間序列上,ERA5數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的偏差水平與衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)相同,見(jiàn)表4.

表4 ERA5 LST、MERSI-II反演LST與站點(diǎn)實(shí)測(cè)LST偏差統(tǒng)計(jì)

從分析結(jié)果來(lái)看,在沙漠區(qū)域MERSI-II反演LST區(qū)間大于ERA5 LST,能夠更精確地反映復(fù)雜地形小尺度地表特征溫度.與站點(diǎn)實(shí)測(cè)LST對(duì)比時(shí),衛(wèi)星反演值與實(shí)測(cè)LST相關(guān)性較好,相關(guān)系數(shù)為0.874,STD為3.515 K,與ERA5數(shù)據(jù)相比更接近于站點(diǎn)的實(shí)測(cè)LST.

3.4 正演亮溫模擬與O-B檢測(cè)

ATMS通道5的權(quán)重函數(shù)峰值高度為700 hPa,對(duì)應(yīng)的大氣高度約為3000 m,主要反應(yīng)對(duì)流層中低層大氣的溫度分布,相對(duì)于選定沙漠地區(qū)1000 m左右的地形高度,通道觀測(cè)的輻射受地表影響大.使用2021年10月11日至11月09日塔克拉瑪干沙漠區(qū)域的ERA5層析大氣溫濕度垂直分布數(shù)據(jù)作為輻射傳輸計(jì)算的背景大氣廓線,將FY-3D MERSI-II反演LST與像元地表高程計(jì)算的地表氣壓作為地表輸入變量,利用RTTOV快速輻射傳輸模式正演模擬ATMS通道5觀測(cè)亮溫,并與將ERA5 LST作為對(duì)照輸入到RTTOV模式中模擬ATMS通道5微波亮溫對(duì)比.ATMS觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制包括,對(duì)RTTOV模擬的通道亮溫做天頂角和氣團(tuán)訂正(Harris and Kelly,2001),再將ATMS軌道邊緣的左右各4個(gè)像元的觀測(cè)數(shù)據(jù)、以及O-B大于3倍NEΔT的觀測(cè)數(shù)據(jù)剔除等.

ERA5、MERSI-II反演LST模擬的ATMS通道5亮溫與ATMS實(shí)測(cè)通道5亮溫偏差分析見(jiàn)圖9.兩個(gè)模擬亮溫與觀測(cè)值偏差的PDF如圖9a、圖9c.可以看到,兩種偏差分布均為無(wú)偏的高斯分布,ERA5 LST模擬亮溫與實(shí)測(cè)亮溫偏差分布在-7.5～7.5 K,兩者之間STD為2.62 K,MERSI-II反演LST模擬亮溫的偏差在-6～6 K之間,STD為2.188 K.從PDF分布的趨勢(shì)來(lái)看,基于MERSI-II反演LST的O-B分布在0附近的可能性要明顯高于基于ERA5 LST模擬的O-B,表明MERSI-II反演LST模擬亮溫更接近真實(shí)值,這是由于MERSI-II反演LST模擬中使用的LST與地表氣壓數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)模式的平滑處理,能夠更好地反應(yīng)真實(shí)的地表狀況.圖9b中基于ERA5 LST的模擬亮溫在260～265 K區(qū)間內(nèi)比衛(wèi)星觀測(cè)值高,且在245～250 K區(qū)間內(nèi)觀測(cè)亮溫有明顯高于模擬亮溫的現(xiàn)象,這些異常值導(dǎo)致ERA5 LST模擬亮溫的相關(guān)系數(shù)R2為0.409,RMSE為2.288 K,與劉宗會(huì)(2020)研究中提到的ERA5數(shù)據(jù)模擬時(shí)會(huì)出現(xiàn)在低溫區(qū)的高估現(xiàn)象,在高溫區(qū)的低估現(xiàn)象相吻合.可能導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因包括:(1)ERA5數(shù)據(jù)偏差受云影響較大,在多云時(shí)會(huì)高估,少云時(shí)低估(Urraca et al.,2018);(2)ERA5在復(fù)雜地形下較難給出準(zhǔn)確估計(jì)(Jiang et al.,2021).圖9d為基于MERSI-II反演LST的正演亮溫偏差的散點(diǎn)分布,在散點(diǎn)分布中無(wú)明顯異常值,此時(shí)的模擬亮溫與觀測(cè)亮溫之間的相關(guān)系數(shù)為0.626,RMSE為2.091 K,相較于ERA5 LST模擬亮溫的離散程度更低,模擬亮溫與實(shí)測(cè)亮溫關(guān)系更密切,一致性較好.同樣使用ERA5大氣廓線的情況下,基于實(shí)測(cè)地表高程計(jì)算的地表氣壓和MERSI-II反演LST模擬的微波亮溫相較于基于ERA5模擬的亮溫與ATMS實(shí)測(cè)亮溫之間的偏差更小,模擬結(jié)果異常值更少,這主要是復(fù)雜下墊面情況下再分析數(shù)據(jù)對(duì)地表參數(shù)的平滑處理帶來(lái)的影響.

圖9 經(jīng)偏差訂正的ERA5、MERSI-II反演LST模擬的ATMS通道5亮溫與實(shí)際觀測(cè)亮溫差值的PDF與離散度分布圖(a) Observe minus ERA5 BT PDF; (b) Dispersion between Observe and ERA5 BT; (c) Observe minus Infrared BT PDF; (d) Dispersion between Observe and Infrared BT.

4 總結(jié)

本文基于像元匹配技術(shù)實(shí)現(xiàn)了衛(wèi)星序列間觀測(cè)數(shù)據(jù)的交叉匹配,利用跨光譜的MERSI-II反演LST正演ATMS陸面近地面通道的觀測(cè)輻射,進(jìn)而對(duì)正演輻射與基于ERA5 LST的模擬觀測(cè)在典型下墊面探測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展了誤差分析與驗(yàn)證.通過(guò)4組試驗(yàn)分析,可以得到如下結(jié)論:

(1) FY-3D HIRAS和MERSI-II的晴空洋面觀測(cè)亮溫水平分布的一致性很好,卷積效應(yīng)使HIRAS通道加權(quán)平均的觀測(cè)輻射與MERSI-II輻射的偏差減小到很低的水平.晝間與夜間HIRAS卷積亮溫與MERSI-II通道亮溫平均偏差和STD的時(shí)間演變趨勢(shì)相當(dāng).偏差的概率密度分布符合隨機(jī)變量的有偏高斯假設(shè),從中位數(shù)和極值的區(qū)間來(lái)看,隨亮溫的增高,偏差區(qū)間逐漸減小.

(2) GSICS中衛(wèi)星間的像元匹配方法可以在更廣泛的條件下使用.以FY-3D和NOAA-20為例的中緯度極軌衛(wèi)星序列間的像元匹配精度與GSICS中極軌衛(wèi)星與靜止衛(wèi)星在中低緯的匹配精度相當(dāng).說(shuō)明在中低緯度將序列衛(wèi)星間不同光譜的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,進(jìn)而進(jìn)行相互替代是可行的.

(3) 在沙漠區(qū)域MERSI-II反演LST區(qū)間大于ERA5 LST,能夠更精確的反映復(fù)雜地形小尺度地表特征溫度.與實(shí)測(cè)LST對(duì)比時(shí),MERSI-II反演LST與實(shí)測(cè)LST相關(guān)性較好,STD較小,與ERA5數(shù)據(jù)相比更接近于實(shí)測(cè)LST.

(4) ERA5 LST模擬亮溫的離散程度較高,且ERA5 LST模擬的亮溫有更為明顯的異常值,相比之下MERSI-II反演LST模擬的亮溫更能展示ATMS通道5亮溫的真實(shí)情況.

致謝在此,感謝審稿人和編輯的建議和努力,感謝漆成莉研究員對(duì)亮溫計(jì)算提供的指導(dǎo),感謝史華湘師兄和秦璐瑤師姐在代碼編寫(xiě)方面的幫助,以及趙敏同學(xué)在地理信息處理方面的協(xié)助.感謝所有為本文研究提供支持的人.