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FY-3 IRAS水汽通道亮温正演精度改进方法

曹玥瑶 张鹏 马刚 白文广 廖蜜

曹玥瑶, 张鹏, 马刚, 等. FY-3 IRAS水汽通道亮温正演精度改进方法. 应用气象学报, 2016, 27(6): 698-708. DOI: 10.11898/1001-7313.20160606..
引用本文: 曹玥瑶, 张鹏, 马刚, 等. FY-3 IRAS水汽通道亮温正演精度改进方法. 应用气象学报, 2016, 27(6): 698-708. DOI: 10.11898/1001-7313.20160606.
Cao Yueyao, Zhang Peng, Ma Gang, et al. An improvement of brightness temperature simulation of FY-3 IRAS infrared water vapor channel. J Appl Meteor Sci, 2016, 27(6): 698-708. DOI:  10.11898/1001-7313.20160606.
Citation: Cao Yueyao, Zhang Peng, Ma Gang, et al. An improvement of brightness temperature simulation of FY-3 IRAS infrared water vapor channel. J Appl Meteor Sci, 2016, 27(6): 698-708. DOI:  10.11898/1001-7313.20160606.

FY-3 IRAS水汽通道亮温正演精度改进方法

DOI: 10.11898/1001-7313.20160606
资助项目: 

公益性行业 (气象) 科研专项 201506074

国家自然科学基金面上项目 41475031

国家高技术研究发展计划 2015AA123704

详细信息
    通信作者:

    张鹏, E-mail:zhangp@cma.gov.cn

An Improvement of Brightness Temperature Simulation of FY-3 IRAS Infrared Water Vapor Channel

  • 摘要: 卫星大气探测仪器的正演模拟是卫星资料同化和定量遥感的基础, 同CO2吸收通道相比, 目前红外水汽探测通道的亮温正演模拟误差较大。利用国际上通用的TIGR (thermodynamic initial guess retrieval database) 43廓线库作为训练样本, NESDIS (national environment satellite, data and information service) 35廓线库作为独立检验样本, 对水汽廓线按照整层大气水汽总量为阈值进行分组训练, 基于RTTOV (radiative transfer for TOVS) 模型训练获得风云三号气象卫星红外分光计的正演回归系数并模拟计算观测亮温。以0.045 kg·m-2作阈值进行分组训练为例, 结果表明:该方法可有效改进水汽通道亮温的正演精度, 特别是对低水汽含量廓线的模拟精度改进比较明显, 最大可达0.17 K。进一步分析表明:分组训练方法改进水汽通道辐射模拟精度的原因是提高了水汽光学厚度的计算精度。
  • 图  1  利用生成的快速透过率系数和1976标准大气廓线模拟FY-3 IRAS通道亮温 (θ=0°)

    Fig. 1  FY-3 IRAS forward modeling channel brightness temperature result using fast radiative transmittance coefficients and USSA-1976 (θ=0°)

    图  2  利用生成的快速透过率系数和1976标准大气廓线模拟FY-3 IRAS通道权重函数 (θ=0°)

    (a) 15 μm附近温度探测通道1~7, (b) O3探测通道10及水汽探测通道11~13, (c) 4.5 μm附近温度 探测通道14~18, (d) 13 μm附近地表探测通道8~9和4 μm附近地表探测通道19~20

    Fig. 2  FY-3 IRAS forward modeling channel weighting functions using fast radiative transmittance coefficients and USSA-1976 (θ=0°)

    (a) near 15 μm temperature detection channel 1-7, (b) ozone detection channel 10 and water vapor detection channel 11-13, (c) near 4.5 μm temperature detection channel 14-18, (d) near 13 μm surface detection channel 8-9 and near 4 μm surface detection channel 19-20

    图  3  NESDIS 35廓线库对FY-3 IRAS正演亮温标准差分布

    Fig. 3  Forward modeling brightness temperature of FY-3 IRAS using NESDIS 35 profile library

    图  4  TIGR 43和NESDIS 35廓线库单位面积大气柱水汽总量分布

    (a) TIGR 43廓线库, (b) NESDIS 35廓线库

    Fig. 4  Water content of air column per square meter of TIGR 43 and NESDIS 35 profile library

    (a) TIGR 43 profile library, (b) NESDIS 35 profile library

    图  5  利用TIGR 43廓线库的相关精度检验

    (a) 高水汽含量廓线的标准差, (b) 低水汽含量廓线的标准差

    Fig. 5  Relative accuracy test using TIGR 43 profile library

    (a) standard deviation of brightness temperature of high water content selected, (b) standard deviation of brightness temperature of low water content selected

    图  6  利用NESDIS 35廓线库的相关精度检验

    (a) 高水汽含量廓线的标准差, (b) 低水汽含量廓线的标准差

    Fig. 6  Relative accuracy test using NESDIS 35 profile library

    (a) standard deviation of brightness temperature of high water content selected, (b) standard deviation of brightness temperature of low water content selected

    图  7  NESDIS 35廓线库高水汽含量廓线在通道11的逐层光学厚度统计

    Fig. 7  Layer optical depth of channel 11 using high water content selected from NESDIS 35 profile library

    图  8  NESDIS 35廓线库高水汽含量廓线在通道12的逐层光学厚度统计

    Fig. 8  Layer optical depth of channel 12 using high water content selected from NESDIS 35 profile library

    图  9  NESDIS 35廓线库高水汽含量廓线在通道13的逐层光学厚度统计

    Fig. 9  Layer optical depth of channel 13 using high water content selected from NESDIS 35 profile library

    表  1  不同阈值的分组与未分组试验标准差对比结果 (正值为改进值)

    Table  1  The comparison of standard deviation between experiments with or without group training of different threshold values (positive values for improvement)

    阈值/(kg·m-2) 训练前后高水汽含量廓线的标准差差值/K 分组训练前后低水汽含量廓线的标准差差值/K
    通道11 通道12 通道13 通道11 通道12 通道13
    0.025 0.0387 0.0364 -0.0010 0.0202 0.0395 0.2444
    0.045 0.0267 0.0269 0.0012 0.0100 0.0246 0.1772
    0.05 0.0195 0.0174 -0.0039 0.0189 0.0297 0.1738
    0.1 0.0131 0.0131 -0.0073 0.0189 0.0258 0.0954
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-03-07
  • 修回日期:  2016-06-03
  • 刊出日期:  2016-11-30

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