微波在云雨等复杂气象条件下具有一定的穿透性, 因而星载微波遥感器具有全天候多时相工作的特点, 其被广泛应用于灾害性天气预报、 防灾减灾监测等领域, 同时也在全球数值天气预报中发挥着重要作用。

风云三号D星(FengYun-3D, FY-3D)是我国最新一颗极轨气象卫星, 其上搭载有诸多微波遥感器, 包含微波成像仪(MicroWave Radiation Imager, MWRI)、 微波温度探测仪(MicroWave Temperature Sounder-2, MWTS-2)、 微波湿度探测仪(MicroWave Humidity Sounder-2, MWHS-2)等^[1]。 其中MWTS-2主要用于对大气温度状态的三维探测, 其观测资料可被应用于短时临近灾害性天气监测与预报及全球/区域数值天气预报系统。

对于全球数值天气预报系统而言, 为得到更加精确的初始场, 常常需要同化大量观测资料。 在诸多观测资料中, 卫星遥感观测资料由于其具有覆盖面广、 观测频次高、 观测要素丰富等特点, 在全球数值天气预报模式中发挥着重要作用, 卫星遥感观测资料在众多被数值天气预报系统同化的观测资料中占比也最高。 而在众多卫星遥感资料中, 微波温度计对于全球数值天气预报准确率贡献最大^[2]。

在全球数值天气预报系统中同化微波温度计资料, 一般直接同化微波温度计观测到的微波辐射。 在同化流程中, 核心是快速准确地模拟微波温度计观测到的微波辐射。 目前, 国际上主流的快速辐射传输模型主要有RTTOV(radiative transfer for TOVS)、 CRTM(community radiative transfer model)等^[3]。 在主流的全球数值天气预报系统中, 欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)研发的ECMWF-IFS(ECMWF-Integrated Forecasting System)全球数值天气预报系统的同化模块采用RTTOV作为快速辐射传输模型, 美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)研发的NCEP-GFS(NCEP-Global Forecast System)全球数值天气预报系统的同化模块中采用CRTM作为快速辐射传输模型。

快速辐射传输模型被用于快速模拟微波温度计的过程中, 需要依赖于微波温度计在整个设计通带上的光谱响应函数和大气吸收模型来预先计算基准大气状态下测量到的大气微波光学厚度, 而后计算不同大气状态相比于基准大气状态的微波光学厚度变化量, 进而模拟逐层大气微波辐射及消光作用, 最终模拟出微波温度计观测到的大气整层微波辐射^[4]。 光谱响应函数准确与否, 直接关系到微波辐射模拟的精确度。

光谱响应函数是微波遥感器的重要硬件参数特征, 通常由中心频点、 频带宽度等参数定义, 反映了微波遥感器在设计通道内对电磁波的响应能力。 通常情况下, 微波遥感器在设计过程中光谱响应被设计成方波响应, 即在设计通带范围内, 各频点对电磁波能量的测量响应能力均匀一致。 目前国际上主要的数值天气预报系统ECMWF-IFS和NCEP-GFS等的同化模块中, 均采用理想方波响应作为包括微波温度计在内的微波遥感器的光谱响应函数^[4]。

近些年随着对微波遥感器响应测量及特征分析的研究深入, 已有部分针对微波遥感真实光谱响应的研究工作开展, 例如搭载在S-NPP(Suomi-National Polar-orbiting Partnership)卫星上的与MWTS-2同类型仪器ATMS(Advanced Technology Microwave Sounder)其微波光谱响应特征对微波辐射模拟影响已经得到部分分析^[5], 但针对风云三号的微波遥感器的光谱响应分析的详细研究还较为少见, 笔者针对大气完全吸收通道已开展部分分析工作^[4]。 但是, 针对同时反映地表和大气吸收作用的混合通道分析工作少见开展, 真实光谱响应对微波辐射模拟误差的海陆分布特征如何等问题还缺乏相关研究。 本文以同时反映地表和大气辐射特征的FY-3D MWTS-2第四通道为例, 对其光谱响应特征在国产数值天气预报系统中对微波辐射模拟影响开展相关研究, 揭示地表和大气混合微波辐射通道的真实光谱响应函数在数值天气预报系统中对微波辐射模拟的影响, 并分析这种影响的海陆差异, 从而为相关通道辐射资料的同化工作提供参考。

中国气象局全球预报系统(China Meteorological Administration-Global Forecast System, CMA-GFS)是中国气象局自主研发的全球数值天气预报系统, 其自带有基于四维变分(4DVar)技术的同化模块。 本研究采用CMA-GFS作为模拟试验系统。

CMA-GFS与ECMWF-IFS类似, 均采用RTTOV作为快速辐射传输模拟内核。 RTTOV模拟误差大小决定了CMA-GFS同化资料的能力。 在RTTOV中采用预先训练好的光学厚度拟合系数, 结合大气实际状态曲线和光学厚度拟合预测函数集, 来实现微波辐射的快速模拟。 光学厚度拟合预测函数自RTTOV v7开始一直使用固定函数集, 本研究中沿用自RTTOV v7以来一直使用的拟合预测函数集。 预测函数集是一组以大气状态参数为自变量的函数组合。

光学厚度拟合系数反映了需要模拟的遥感器的光谱响应特征, 其计算流程如图1所示。 本研究中, 分别用真实光谱响应函数和理想光谱响应函数分别输入进图1所示的流程中, 计算真实光谱响应的光学厚度拟合系数和理想光谱响应的光学厚度拟合系数。 通过这两组不同的光学厚度拟合系数再输入进CMA-GFS的同化系统中, 可以分别计算得到真实光谱响应和理想光谱响应在相同时空区间内的观测背景差(observation minus background, OMB)。 OMB通常在数值天气预报系统的同化模块中, 用于对同化模块中的快速辐射传输模型模拟微波辐射能力的评估。 OMB的绝对值越大, 说明快速辐射传输模型的模拟值相比卫星遥感观测值的偏移量越大, 模拟精度较差; 而当OMB的绝对值越小, 则说明快速辐射传输模型模拟的辐射值越接近于卫星观测值, 则快速辐射传输模型的准确性越高。

图1

Fig.1

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	图1 光学厚度拟合系数计算流程Fig.1 Calculation process of optical depth fitting parameters

大气吸收模型主要采用毫米波传播模型(millimeter propagation model, MPM)来计算大气中各类气态分子成分对微波的吸收作用, 大气廓线集合采用ECMWF的54层大气廓线训练集, 该训练集可有效表征全球各类典型的大气状态, 确保训练获得的光学厚度拟合系数具有全球区域代表性, 能够适用于各类典型的大气状态下微波辐射的快速计算^{[6, 7]}。 拟合方法采用最小二乘法对预测函数值集和典型气压层的大气光学厚度进行拟合, 并获得拟合系数(图1)。

在CMA-GFS采用的RTTOV快速微波辐射模拟模块中, 分别使用真实光谱响应和理想光谱响应获得的拟合系数, 使用NCEP GFS分析场作为本研究中采用FY-3D MWTS-2的真实光谱响应函数作为输入, 计算典型气压层的光学厚度值。 预测函数采用RTTOV中使用的针对微波遥感器的预测函数。 训练集采用ECMWF的54层训练集。

FY-3D MWTS-2是典型的星载微波温度探测仪, 其具有13个探测通道, 工作频率、 工作带宽、 极化方式等如表1所示。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 FY3D MWTS-2 通道参数 Table 1 Channel parameters of FY3D MWTS-2 通道序号 中心频率/GHz 带宽/MHz 极化方式 1 50.3 180 QH 2 51.76 400 QH 3 52.8 400 QH 4 53.596 400 QH 5 54.4 400 QH 6 54.94 400 QH 7 55.5 330 QH 8 57.29 330 QH 9 57.29± 0.217 78 QH 10 57.29± 0.322 2± 0.048 36 QH 11 57.29± 0.322 2± 0.022 16 QH 12 57.29± 0.322 2± 0.01 8 QH 13 57.29± 0.322 2± 0.004 5 3 QH

表1 FY3D MWTS-2 通道参数 Table 1 Channel parameters of FY3D MWTS-2

根据FY-3D MWTS-2各通道权重函数模拟, 其第4通道所接收到的微波辐射既有大气层的微波辐射也有地表发射的微波辐射贡献, 本研究以FY-3D MWTS-2第4通道为例, 开展真实光谱响应对CMA-GFS中微波辐射模拟影响分析, 并分析在海上和陆地上的影响特征。 本文所采用的试验数据为2019年FY-3D MWTS-2观测数据。

如图2所示, 为FY-3D MWTS-2第4通道的光谱响应函数, 红色实线为表1中通道参数所对应的理想光谱响应, 即MWTS-2第4通道设计的目标状态。 蓝色实线为测量仪器实测到的MWTS-2第4通道真实的光谱响应。 对比红色和蓝色实线可以发现, 真实光谱响应在低频端具有一定的带宽溢出, 同时在通带内, 响应并不呈现完全平坦的状态, 在低频段有一定的衰减, 而在接近通带的高频端出现迅速衰减。

图2

Fig.2

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	图2 FY-3D MWTS-2第4通道理想光谱响应(方波响应)与真实光谱响应函数Fig.2 Ideal spectral response and real spectral response function of the forth channel of FY-3D MWTS-2

利用真实光谱响应函数和理想光谱响应函数分别模拟出的RTTOV快速微波辐射模拟模型, 分别嵌入进CMA-GFS的四维变分同化系统, 计算两种模拟模型的OMB。

OMBpn=On-Bpn, p=real, ideal(1)

式(1)中, OM Bpn为第n个样本采用p类光谱响应(p=real为真实光谱响应, p=ideal为理想光谱响应)函数计算出的观测背景差, Oⁿ为第n个样本的微波辐射亮温观测值, Bpn为第n个样本采用p类光谱响应模拟得到的微波辐射亮温。 采用理想光谱响应函数模型模拟的FY-3D MWTS的第4通道辐射亮温与FY-3D MWTS真实观测对比, 在辐射亮温较低的情况下, 模拟辐射亮温值略高于真实观测值, 随着辐射亮温值增大, 模拟的辐射亮温值与真实观测值更为接近(如图3所示)。 真实光谱响应函数模拟模型模拟的FY-3D MWTS第4通道辐射亮温与理想光谱响应情况类似(如图4所示)。

图3

Fig.3

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	图3 FY-3D MWTS-2第4通道理想光谱响应微波辐射模拟误差分析Fig.3 Microwave radiance simulation error analysis of the forth channel of FY-3D MWTS-2 by using ideal spectral response

图4

Fig.4

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	图4 FY-3D MWTS-2第4通道真实光谱响应微波辐射模拟误差分析Fig.4 Microwave radiance simulation error analysis of the forth channel of FY-3D MWTS-2 by using real spectral response

通过分析真实光谱响应函数模拟得到的OMB与理想光谱响应函数模拟得到的OMB的正态分布特征可见, 真实光谱响应函数模拟得到的OMB其正态分布的数学期望和方差相比理想光谱响应函数模拟结果更小, 显示真实光谱响应函数的应用可以有效降低模拟辐射亮温与真实值之间的差距(如图5所示)。 通过分析两种光谱响应情况下, 模拟得到的OMB值随纬度变化特征可见, 除了在南半球靠近极地的极少部分地区外, 真实光谱响应函数模拟OMB结果均小于理想光谱响应函数模拟结果(见图6), 几乎所有的真实光谱响应与理想光谱响应模拟OMB差都小于0, 样本点绝大多数分布于零值虚线的下方。

图5

Fig.5

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	图5 FY-3D MWTS-2第4通道理想光谱响应(方波响应)与真实光谱响应模拟OMB正态分布拟合Fig.5 Normal distribution fitting of OMB by ideal and real spectral responses of the forth channel of FY-3D MWTS-2

图6

Fig.6

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	图6 FY-3D MWTS-2第4通道真实光谱响应与理想光谱响应(方波响应)模拟微波辐射OMB差纬向分布特征Fig.6 Latitudinal distribution of microwave radiance OMB of the forth channel of FY-3D MWTS-2 by ideal and real spectral response

由于FY3D MWTS第四通道同时反映大气和地表辐射的特征, 因此, 针对样本点模拟得到的真实光谱响应函数模拟得到的OMB与理想光谱响应函数模拟得到的OMB, 按照全球(表2)、 海洋(表3)、 陆地(表4)及海陆交界地区(表5)等不同地表情况分类, 统计分析不同海陆类型下OMB分布的均方根误差(root mean square error, RMSE)[式(2)]、 标准差(standard deviation, STDV)[式(3)]、 平均绝对误差(mean absolute error, MAE)[式(4)]。 定义如式(2)—式(4)所示

RMSEp=1N∑n=1NOMBpn×OMBpn(2)

STDVp=1N∑n=1N(OMBpn-< OMBp> )2(3)

MAEp=1N∑n=1N|OMBpn|(4)

其中N为总样本数量, 其余定义同式(1)。

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 全球真实光谱响应影响OMB统计 Table 2 Global statistical characteristics of OMB by ideal and real spectral responses 统计参数 理想光谱响应 真实光谱响应 变化率/% RMSE 1.38 1.35 2.17 STDV 1.34 1.33 0.75 MAE 0.87 0.83 4.60

表2 全球真实光谱响应影响OMB统计 Table 2 Global statistical characteristics of OMB by ideal and real spectral responses

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 陆地地区真实光谱响应影响OMB统计 Table 3 Terrestrial region statistical characteristics of OMB by ideal and real spectral responses 统计参数 理想光谱响应 真实光谱响应 变化率/% RMSE 2.22 2.18 1.80 STDV 2.12 2.10 0.95 MAE 1.57 1.54 1.91

表3 陆地地区真实光谱响应影响OMB统计 Table 3 Terrestrial region statistical characteristics of OMB by ideal and real spectral responses

表4

Table 4

表4(Table 4)

表4 海洋地区真实光谱响应影响OMB统计 Table 4 Oceanic region statistical characteristics of OMB by ideal and real spectral responses 统计参数 理想光谱响应 真实光谱响应 变化率/% RMSE 0.77 0.75 2.60 STDV 0.749 0.745 0.54 MAE 0.55 0.53 3.64

表4 海洋地区真实光谱响应影响OMB统计 Table 4 Oceanic region statistical characteristics of OMB by ideal and real spectral responses

表5

Table 5

表5(Table 5)

表5 海陆交界地区真实光谱响应影响OMB统计 Table 5 Land-sea border region statistical characteristics of OMB by ideal and real spectral responses 统计参数 理想光谱响应 真实光谱响应 变化率/% RMSE 1.06 1.01 4.72 STDV 1.013 1.005 0.79 MAE 0.80 0.75 6.25

表5 海陆交界地区真实光谱响应影响OMB统计 Table 5 Land-sea border region statistical characteristics of OMB by ideal and real spectral responses

针对全球总体而言, 采用真实光谱响应函数模拟得到的OMB相对于理想光谱响应, 无论是RMSE、 STDV还是MAE均有所改善, 其中RMSE减小约2.17%, MAE减小约4.6%, STDV减小约0.75%, 可见在数值天气预报系统中采用真实光谱响应函数代替理想光谱响应函数来计算微波光学厚度拟合系数, 可以改善快速微波辐射传输模型对辐射亮温的模拟能力。

在陆地地区, 采用真实光谱响应函数来计算快速微波辐射传输模型的观测算子后, RMSE误差减小约1.80%, STDV减小约0.95%, MAE减小约1.91%; 在海洋地区, 采用真实光谱响应函数来计算快速微波辐射传输模型的观测算子后, RMSE误差减小约2.6%, STDV减小约0.54%, MAE减小约3.64%; 在海陆交界地区, 采用真实光谱响应函数来计算快速微波辐射传输模型的观测算子后, RMSE误差减小约4.72%, STDV减小约0.79%, MAE减小约6.25%。 可见, 采用真实光谱响应函数后对海陆交界地区的微波辐射模拟误差改善效果最为明显, 海洋地区其次, 陆地地区最小, 但总体均有改善效果。

真实光谱响应作为微波遥感器的重要探测特征, 相比于传统的中心频率和工作带宽等理想描述参数, 更能反映微波遥感器在整个响应通带上的连续探测性能。 在国产数值天气预报系统中, 真实光谱响应尚未被业务应用, 相关研究也较少。 笔者通过在中国气象局自主研发的数值天气预报系统CMA-GFS中, 采用国产FY-3D MWTS-2真实光谱响应代替传统的理想光谱响应, 计算新的代表微波遥感器探测特征的微波光学后续拟合系数, 经过对比试验, 发现在CMA-GFS中, 基于真实光谱响应的快速微波辐射模拟模块对于全球微波辐射的模拟能力有明显提升, 其中在海陆交界地区提升最明显, 海洋地区次之。 研究结果显示真实光谱响应函数可改善数值天气预报初始场精度。 未来在CMA-GFS中采用真实光谱响应对预报能力改善的试验工作有待进一步开展。