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基于FY-3/IRAS利用非线性模式反演OLR

吴晓 白文广

吴晓, 白文广. 基于FY-3/IRAS利用非线性模式反演OLR. 应用气象学报, 2017, 28(2): 189-199. DOI: 10.11898/1001-7313.20170206..
引用本文: 吴晓, 白文广. 基于FY-3/IRAS利用非线性模式反演OLR. 应用气象学报, 2017, 28(2): 189-199. DOI: 10.11898/1001-7313.20170206.
Wu Xiao, Bai Wenguang. Development of nonlinear regression model to estimate OLR based on FY-3/IRAS. J Appl Meteor Sci, 2017, 28(2): 189-199. DOI:  10.11898/1001-7313.20170206.
Citation: Wu Xiao, Bai Wenguang. Development of nonlinear regression model to estimate OLR based on FY-3/IRAS. J Appl Meteor Sci, 2017, 28(2): 189-199. DOI:  10.11898/1001-7313.20170206.

基于FY-3/IRAS利用非线性模式反演OLR

DOI: 10.11898/1001-7313.20170206
资助项目: 

国家重点研究发展计划 2016YFA0600104

详细信息
    通信作者:

    吴晓, email:wuxiao@cma.gov.cn

Development of Nonlinear Regression Model to Estimate OLR Based on FY-3/IRAS

  • 摘要: FY-3系列卫星星载IRAS仪器设有26个通道,其中20个通道用于探测地球大气在红外波段的热辐射,通道辐射率代表了地球大气系统在大气顶的向外辐射光谱信息,与总波段的射出长波辐射(OLR)通量相关性高。该文基于逐线辐射传输模式计算软件LBLRTM对全球2521条大气廓线的大气顶射出辐射率模拟数据,计算了每条廓线的OLR和FY-3B/IRAS,FY-3C/IRAS通道辐射率,用统计回归方法建立了利用IRAS的多通道辐射率计算OLR的非线性理论回归模式;应用模式和FY-3B/IRAS,FY-3C/IRAS的L1级数据,处理得到2016年4月1-30日的全球日平均、月平均OLR格点产品。与Aqua/CERES,Terra/CERES仪器宽波段观测OLR产品对比表明:对于水平分辨率为1°×1°的全球月平均OLR格点产品,均方根误差为2.22 W·m-2,相关系数为0.9982 W·m-2,平均偏差为-0.2 W·m-2,表明FY-3/IRAS仪器定标及反演模式均达到较高水平。文中还回顾了历史上不同气象卫星的多种OLR反演算法模式,并对不同模式精度进行了比较。
  • 图  1  地面温度为285.74 K、地面气压为1016 hPa的晴空大气廓线大气顶光谱辐射率

    Fig. 1  Simulated radiances at top of atmosphere for a clear-sky atmospheric profile with surface temperature 285.74 K and surface pressure 1016 hPa

    图  2  云顶温度为220.43 K、云顶气压为201 hPa的云大气廓线大气顶光谱辐射率

    Fig. 2  Simulated radiances at top of atmosphere for a overcast atmospheric profile with cloud top temperature 220.43 K and cloud top pressure 201 hPa

    图  3  模式残差随窗区通道亮温的分布

    Fig. 3  Residuals of OLR predicated from the nonlinear model minus that simulated OLR plotted against TBB from channel 9 of IRAS

    图  4  2016年4月30日FY-3C/IRAS白天OLR产品

    Fig. 4  Daytime OLR estimated from FY-3C/IRAS observation on 30 Apr 2016

    图  5  2016年4月15日FY-3B/IRAS和FY-3C/IRAS日平均OLR分布 (单位:W·m-2)

    Fig. 5  Distribution of daily mean OLR from FY-3B/IRAS and FY-3C/IRAS on 15 Apr 2016(unit:W·m-2)

    图  6  2016年4月15日Aqua/CERES及Terra/CERES日平均OLR分布 (单位:W·m-2)

    Fig. 6  Distribution of daily mean OLR from Aqua/CERES and Terra/CERES on 15 Apr 2016(unit:W·m-2)

    图  7  2016年4月FY-3B/IRAS和FY-3C/IRAS月平均OLR分布 (单位:W·m-2)

    Fig. 7  Distribution of monthly mean OLR from FY-3B/IRAS and FY-3C/IRAS in Apr 2016(unit:W·m-2)

    图  8  2016年4月Aqua/CERES和Terra/CERES月平均OLR分布 (单位:W·m-2)

    Fig. 8  Distribution of monthly mean OLR from Aqua/CERES and Terra/CERES in Apr 2016(unit:W·m-2)

    图  9  2016年4月IRAS与CERES月平均OLR的差值分布 (单位:W·m-2)

    Fig. 9  Monthly mean OLR of IRAS minus that of CERES in Apr 2016(unit:W·m-2)

    图  10  2016年4月IRAS与CERES月平均OLR比较散点图

    Fig. 10  Comparision between monthly mean OLR of IRAS and that of CERES in Apr 2016

    表  1  各种OLR反演模式的精度

    Table  1  The precision of OLR retrieval models

    卫星 仪器 模式 均方根误差/(W·m-2)
    NOAA SR, AVHRR TF=a+b×TB5+c×TB52 5.6
    FY-3 VIRR TF=a+b×TB5+c×TB52 5.65
    METEOSAT SEVIRI 3.0
    FY-2 VISSR 3.65
    NOAA HIRS 2.0
    GOES-R ABI 4.0
    FY-4 IMAGER 2.51
     注:均方根误差是指在模式建立过程的回归分析中,用已建立的模式计算每条廓线的OLR,再与廓线自身的OLR进行比较,以均方根误差统计的模式回归误差。
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    表  2  FY-3C IRAS仪器光谱通道特性

    Table  2  Spectrums of FY-3C IRAS

    通道 中心波数/cm-1 主要探测目的
    1 669.9 大气温度的垂直分布 (30 hPa温度)
    2 680.4 60 hPa温度
    3 691.3 100 hPa温度
    4 703.4 400 hPa温度
    5 715.5 600 hPa温度
    6 732.7 800 hPa温度
    7 749.4 900 hPa温度
    8 801.6 表面温度
    9 898.6 表面温度
    10 1032.0 O3总含量
    11 1343.8 水汽的垂直分布 (900 hPa水汽)
    12 1364.2 700 hPa水汽
    13 1528.2 500 hPa水汽
    14 2190.8 大气温度的垂直分布 (100 hPa温度)
    15 2209.5 950 hPa温度
    16 2236.1 700 hPa温度
    17 2242.2 700 hPa温度
    18 2387.4 5 hPa温度
    19 2517.1 表面温度
    20 2668.2 表面温度
    21 14421.8 表面反射率
    22 11261.3 表面反射率
    23 10567.3 表面反射率
    24 10604.2 表面反射率
    25 8109.2 表面反射率
    26 6054.3 表面反射率
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-10-29
  • 修回日期:  2017-01-18
  • 刊出日期:  2017-03-31

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